• 한국화재소방학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.14-23
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• 2007

GIS 및 공간통계기법을 이용하여 도심내의 화재현상에 대한 분석을 실시하고 예측지도의 제작기법을 개발하였다. 즉 지난 5년간($2001{\sim}2005$)의 화재 데이터와 대구지역 인문환경요소와의 상관관계를 규명하였고, 화재의 불확정성의 특성을 방안분석 및 포아송 확률분포로 해석하여 화재위험예측지도를 시범 제작하였다.

• 한국공간구조학회논문집
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• 제6권3호
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• pp.35-41
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• 2006

구조물의 모니터링과 손상 및 진동예측에 많은 센서들이 사용되고 있으며, 압전소자 및 변형게이지는 재료 및 구조물의 손상에 사용되고 있다. 그러나 진동에 대한 실험은 미진한 실정이다. 압전소자는 구조물의 변형되었을 때 로드셀의 경우에서처럼 작용되는 외력을 전기적인 신호로 바꾸어주는 센서이다. 이를 이용하여, 철근 콘크리트 판에서 진동예측을 압전소자의 전압변화로 사용하였다. 본 연구는 판에서 압전소자를 사용하여 진동을 예측하기 위한 기초적 연구이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2000년도 춘계 학술대회 논문집 통권 3호 Proceedings of the 2000 KSRS Spring Meeting
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• pp.9-9
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• 2000

For the planning of future land use for economic activities, an essential component is the identification of the vulnerable areas for natural hazard and environmental impacts from the activities. Also, exploration for mineral and energy resources is carried out by a step by step approach. At each step, a selection of the target area for the next exploration strategy is made based on all the data harnessed from the previous steps. The uncertainty of the selected target area containing undiscovered resources is a critical factor for estimating the exploration risk. We have developed not only spatial prediction models based on adapted artificial intelligence techniques to predict target and vulnerable areas but also validation techniques to estimate the uncertainties associated with the predictions. The prediction models will assist the scientists and decision-makers to make two critical decisions: (i) of the selections of the target or vulnerable areas, and (ii) of estimating the risks associated with the selections.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제5권3호
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• pp.223-228
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• 2019

In order to integrate large amounts of variable generation resources such as wind and solar reliably into power grids, accurate renewable energy forecasting is necessary. Since renewable energy generation output is heavily influenced by environmental variables, accurate forecasting of power generation requires meteorological data at the point where the plant is located. Therefore, a spatial approach is required to predict the meteorological variables at the interesting points. In this paper, we propose the meteorological variable prediction model for enhancing renewable generation output forecasting model. The proposed model is implemented by three geostatistical techniques: Ordinary kriging, Universal kriging and Co-kriging.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1191-1205
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• 2022

복잡하고 광범위한 원인을 가진 대기오염물질 중 particulate matter (PM)은 입자의 크기에 따라 분류된다. 그 중 PM_2.5는 그 크기가 매우 작아 사람이 흡입하면 인간의 호흡기나 심혈관에 질병을 유발할 수 있다. 이러한 위험에 대비하기 위해서는 국가 중심의 관리와 사전에 예방할 수 있는 모니터링 및 예측이 중요하다. 본 연구는 고농도 미세먼지의 발생이 잦은 서울시의 PM_2.5를 local data assimilation and prediction system (LDAPS) 기상 관련 인자 15가지와 aerosol optical depth (AOD), 화학인자 4가지를 독립변수로 하여 앙상블 모델 두 가지 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGB)로 예측하고자 하였다. 예측에 사용된 두 모델의 성능 평가와 인자 중요도 평가를 수행하였으며, 계절별 모델 분석도 수행하였다. 예측 정확도 결과, RF가 R² = 0.85, XGB가 R² = 0.91의 높은 예측 정확도를 보이며 XGB가 RF보다 PM_2.5 예측에 적합한 모델임을 확인하였다. 계절별 모델 분석 결과, 봄에 농도가 높은 관측 값과 비교하여 예측 수행이 잘 되었다고 할 수 있다. 본 연구는 다양한 인자를 이용하여 서울시의 PM_2.5를 예측하였고, 좋은 성능을 보이는 앙상블 기반의 PM_2.5 예측 모델을 구축하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.31-43
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• 2008

주행 시간 예측은 첨단 여행정보 시스템 (ATIS) 및 교통관리 시스템 (ITS)에서 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 대용량의 데이터 분류에서 높은 정확도와 빠른 속도를 보장하는 $Na{\ddot{i}}ve$ Bayesian 분류화 기법을 기반으로 한 주행시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 도로 네트워크 상에서 사용자 지정 주행 경로에 대하여 주행시간 예측이 가능하며, 또한 주어진 경로에 대해 시간대 별 평균 구간 속도를 고려하여 보다 정확한 주행 시간 예측을 수행한다. 제안된 알고리즘을 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction)알고리즘[1] 및 Micro T* 알고리즘[2]과 성능 비교를 수행하였다. 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측기법에 비해 MARE (mean absolute relative error)가 크게 감소하여 성능이 향상되었음을 보였다.

• 한국지형학회지
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• 제19권2호
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• pp.81-98
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• 2012

이 연구는 한국의 적색토 분포 특성을 살펴보고, 지형분석을 통해 분포 지역을 예측한 뒤, 토양 및 지형발달의 관점에서 그 결과를 해석하는 것이 목적이다. 한국의 적색토는 배수가 양호한 평탄한 지형과 완경사지에 주로 분포하고 있으며, 고온다습한 과거의 기후환경 하에서 형성된 뒤 현재까지 잔류하고 있는 것으로 알려져 있다. 이 연구에서 적색토 분포에 대한 정보는 한국의 개략토양도에서 적황색토로 표기된 대토양군들을 추출하여 사용하였으며, 사면에서 나타나는 물과 물질의 이동특성에 기초한 수치고도모델(DEM) 분석을 통해 적색토 분포를 예측하였다. 적색토는 경사도와 지표곡면률이 낮고, 하천수와 토양수의 출현 가능성이 낮은 평탄지와 구릉지에 주로 분포한다는 가설 하에서 실행된 DEM 분석 결과, 실제 조사된 적색토 출현 지역의 67.4%를 예측할 수 있었다. 조사된 적색토와 예측된 적색토간의 차이를 비교하는 과정에서 한국의 토양 및 지형발달을 이해할 수 있는 몇 가지 중요한 사실들을 발견하였다. 먼저 내륙의 침식평탄지에서는 적색토의 분포가 지형분석에 의해 과대 추정되고 있다. 이 지역은 활발한 침식 및 삭박작용을 받고 있어 유사한 지형 조건을 갖춘 곳에 비해 상대적으로 낮은 적색토 출현 빈도를 보이는 것으로 해석된다. 반면, 석회암 지역의 경우 적색토 출현 빈도가 예측결과보다 과소 추정되고 있어, 적색토 분포에 석회암이 중요한 역할을 하는 것으로 보인다. 뢰스(loess) 퇴적층의 존재가 제기되고 있는 한반도 중앙부의 연천과 철원지역 역시 지형분석 결과보다 적색토의 출현 빈도가 높게 나타나 주목된다. 마지막으로 서산과 포항을 연결하는 선을 경계로 그 북쪽이 남쪽에 비해 예측된 것보다 높은 적색토 빈도를 보인다. 이 결과는 토양발달의 공간적인 차이, 뢰스층 및 기타 지질의 영향, 그리고 한반도가 가지고 있는 지반운동의 특성 등의 관점에서 보다 체계적인 연구의 필요성을 제시하고 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제15권12호
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• pp.1141-1154
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• 2006

Orographic effect is one of the important factors to induce Local circulations and to make atmospheric turbulence, so it is necessary to use the exact topographic data for prediction of local circulations. In order to clarify the sensitivity of the spatial resolution of topography data, numerical simulations using several topography data with different spatial resolution are carried out under stable and unstable synoptic conditions. The results are as follows: 1) Influence of topographic data resolution on local circulation tends to be stronger at simulation with fine grid than that with coarse grid. 2) The hight of mountains in numerical model become mote reasonable with high resolution topographic data, so the orographic effect is also emphasized and clarified when the topographic data resolution is higher. 2) The higher the topographic resolution is, the stronger the mountain effect is. When used topographic data resolution become fine, topography in numerical model becomes closer to real topography. 3) The topographic effect tends to be stronger when atmospheric stability is strong stable. 4) Although spatial resolution of topographic data is not fundamental factor for dramatic improvement of weather prediction accuracy, some influence on small scale circulation can be recognized, especially in fluid dynamic simulation.

• Spatial Information Research
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• 제2권1호
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• pp.47-51
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• 1994

본 연구의 목적은 토지자원의 유효한 개발과 관리를 위해 원격탐사 자료 및 지상자료를 이용하여 토지피복(이용)의 예측 모형을 정립하고 실제로 제주도 지역에 적용하여 그 실증을 거치는 것이었다. 본 모형은 계절분석(multi-date processing)및 다중 분석(multi-file proces-sing)기법을 채택하고 Markov의 확률 이전 계산법 및 판별 함수(discriminant function)계산법으로 부터 합성 출현시킨 공간적/시간적 토지 이용 투영방법을 채택하였다. 판별 함수 계산법은 토지피복(이용)변화상의 최다 경향치를 산출 하기 위해 제주도 경관 평면(Iandscape plane)전지역의 각 화소(pixel)에 적용되고, 확율 이전 계산법은 특정 미래 시간 간극상에서 상이한 토지피복(이용)으로 변화하는 이들 화소의 수량을 결정한다. 본합성 모형은 이렇게 토지피복 변화상(공간적)과 그 화소의 수량(정량적)을 결합하여 경관 평면상에서 미래의 토지피복 예측을 가능케 하는 것이다.

• Spatial Information Research
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• 제5권2호
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• pp.177-183
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• 1997

토지이용 분류 체계상에서의 종류라는 개념은 토지이용 변화의 분류 체계성에 그대로 적용시킬 수가 있다. 본 연구에서는 선형 판별 함수를 원용하는 최우법(Maximum likelihood method)으로 산출되는 토지이용분류의 공간적 결과와 Markov 전이 행렬 방법으로 산출되는 정량적 결과가 상호 보완하는 의미에서 합성모형으로 통합되었다. 본 연구에서는 다변수 판별 함수의 계산법과 Markov 연쇄행렬 계산법에 관하여 토의되고 그 합성 모형을 대상 지역에 실제 적용하여 그 결과 '90년, '95년 토지이용도가 예측 작성되었다. 모형화의 문제 및 예측의 정확도 역시 더욱 토의 되어야 하며 추후 개선의 여지를 남긴다.