• 대한원격탐사학회지
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• 제39권1호
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• pp.77-86
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• 2023

Ship detection is widely used in areas such as maritime security, maritime traffic, fisheries management, illegal fishing, and border control, and ship detection is important for rapid response and damage minimization as ship accident rates increase due to recent increases in international maritime traffic. Currently, according to a number of global and national regulations, ships must be equipped with automatic identification system (AIS), which provide information such as the location and speed of the ship periodically at regular intervals. However, most small vessels (less than 300 tons) are not obligated to install the transponder and may not be transmitted intentionally or accidentally. There is even a case of misuse of the ship'slocation information. Therefore, in this study, ship detection was performed using high-resolution optical satellite images that can periodically remotely detect a wide range and detectsmallships. However, optical images can cause false-alarm due to noise on the surface of the sea, such as waves, or factors indicating ship-like brightness, such as clouds and wakes. So, it is important to remove these factors to improve the accuracy of ship detection. In this study, false alarm wasreduced, and the accuracy ofship detection wasimproved by removing wake.As a ship detection method, ship detection was performed using machine learning-based random forest (RF), and convolutional neural network (CNN) techniquesthat have been widely used in object detection fieldsrecently, and ship detection results by the model were compared and analyzed. In addition, in this study, the results of RF and CNN were combined to improve the phenomenon of ship disconnection and the phenomenon of small detection. The ship detection results of thisstudy are significant in that they improved the limitations of each model while maintaining accuracy. In addition, if satellite images with improved spatial resolution are utilized in the future, it is expected that ship and wake simultaneous detection with higher accuracy will be performed.

• 한국농림기상학회지
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• 제3권3호
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• pp.135-142
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• 2001

이 연구는 강원도 지역의 시계열 기상자료와 산불발생현황자료를 이용하여 시ㆍ군별 산불발생유형을 구분하고자 지역간 기상요인과 발생원인 그리고 산불발생 일을 근거로 한 지역별 유형화 구분을 목적으로 시도되었다. 기상요인에 의한 산불발생 유형화에서는 최근 6년간의 강원도 소재 기상대의 기상자료를 적용하였으며, 지역과 산불발생원인과의 관련성 규명과 산불발생일의 불일치계수를 이용한 수량화된 다차원척도법 유형화에서는 최근 10년간의 산불발생현황자료를 적용하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 강원도 동해안산불과 같은 대형산불에 관련되는 기상요인으로는 평균온도, 최저온도, 최저초상온도, 평균풍속, 최대풍속 등으로 규명되었다. 둘째, 산불발생원인과 지역간의 관계를 도식화한 대응일치분석 결과에서는 지역과 산불발생원인과의 관계에서 가장 확연히 구분되는 지역으로는 '강릉'의 경우로 '방화'와 깊은 관련이 있는 것으로 나타났으며, '삼척'은 '입산자실화'와 '철원', '화천', '양구'지역은 군사훈련과 관계하는 것으로 보여지며, '속초'와 '춘천'의 경우에는 '쓰레기 소각'과 '담뱃불'이 타지역보다 밀접한 관련성이 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 산화발생일을 근거로 각 시ㆍ군의 산불발생 유사성 정도 및 유형화 구분을 위한 다차원척도법 적용결과에서는 강원도 18개 시ㆍ군 지역이 5개의 유형으로 분류되었는데, 유형 I로 구분된 지역으로는 삼척, 강릉, 춘천, 원주, 홍천, 횡성으로 나타났으며, 유형 Ⅱ는 동해, 태백, 양양, 평창지역, 유형 Ⅲ은 정선, 철원, 화천지역, 유형 Ⅵ는 고성, 인제, 양구지역이, 그리고 마지막으로 유형 V는 속초와 영월지역으로 구분되었다. 지금까지의 도출된 연구결과들은 산불현황자료와 기상자료를 기초로 하여 도출된 결과를 근거로 제시하였고, 지역별 산불발생 특성을 보다 체계적으로 구분하기 위하여는 이외에도 지역별 임상요인과 지형 및 사회적 요인에 대한 검토들이 병행되어야 할 것으로 판단된다.의 경쟁이 생장에 영향을 미치는 것이 사실이다. 따라서 앞으로의 연구에서는 지형, 토양, 미기후 조건, 그리고 임목 간의 경쟁관계가 종합적으로 고려된 환경요인에 의한 생장특성을 파악하는 연구가 필요하다. 아울러 본 연구에서와 같이 지형기후학적 방법에 의하여 추정된 미기후를 통하여 보다 정확한 결과를 얻기 위해서는 무인자동기상관측 망의 설치를 통하여 이를 검증하는 작업이 필요하다.deling of self-similar traffic.ti colored dan have been produced after 1960's. Around the end of 1980's, automatic shuttle change loom have been generalized and 7 color dan(칠색단), 9 color gumsadan (구색금사단) have been current in multi colored dan. In terms of materials, synthetic and chemical textiles had been used widely and alter 1980's most fabrics, of which the ground weave is not being woven with satin-weave but being woven with plain or twill-weave, are named Dan in general.Standards for Livestock Products of Korea". The measured mean concentrations of Ca, Fe, Zn were generally higher than lower limit of labeled value(above 80% of labeled value). The mean concentration of sodium was lower than upper limit of labeled value(below 120％ of labeled value).

• 자원환경지질
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• 제29권1호
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• pp.87-103
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• 1996

The purposes of this research are to investigate the pollution level of heavy metals due to the urbanization and industrialization in the satellite cities of Seoul, and to assess the chemical species and the sources of heavy metals in highly contaminated soils and dusts. Soil and dust samples were collected from the Uijeongbu and the Koyang cities, which are northern and the northwestern satellite cities of Seoul metropolitan city, respectively. Relatively high pH values($6.3{\sim}9.9$) were found in roadside soils compared with agricultural and forest soils. Difference in pH values of soils was not identified between before and after rainy seasons. In spite of no specific pollution sources in the above cities, the contents of Cu, Pb, and Zn in soils and dusts were much higher than the world average contents. The metal levels in dusts were higher than those in soils, but the metal concentration in dusts was significantly decreased after rainy season. Pollution index was high(> 1.0) in the areas of heavy traffic, industrial complex, and city centres. There is an appreciable proportion of total Zn in exchangeable/water-acid soluble fraction. Copper is predominantly associated with reducible and oxidizable phases, whereas Pb is largely in reducible association. It is concluded that the mobility and bioavailability of metals are high in the order of Zn >> Cu > Pb, on the basis of characteristic particle morphology and chemical composition, Pb-containing particles are originated probably from the automobile exhaust, particularly in heavy traffic areas. The metallic forms and iron-oxide associated forms of Cr, Ni, Cu, Zn, and Pb can be assessed as industrial origin.

• 디지털융복합연구
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• 제19권4호
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• pp.25-31
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• 2021

고령화 시대에 따라 고령운전자 역시 증가하고 있으며, 이들에 의한 교통사고 심각성에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 고령운전자에 의한 사고심각도 예측 모형의 필요성이 점차 요구됨에 따라, 본 연구에서는 기계학습 기법을 활용하여 고령운전자에 의한 차대사람 사고심각도 예측을 위한 모형 정립 및 분석을 수행하고자 한다. 이를 위해 4개의 기계학습 알고리즘 (Logistic Model, KNN, RF, SVM)을 활용, 예측 모형을 개발하고 각 결과를 비교하였다. 연구 결과에 따르면 Logistic과 SVM 모형이 상대적으로 높은 예측력을 보였으며, 정확도 측면에서는 RF가 높은 것으로 나타났다. 추가적으로 각 중요 변수들을 이용하여 교차분석을 수행한 후 그 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과들은 고령화시대에 고령운전자에 의한 사고심각성을 예방하기 위한 안전정책 및 인프라 개발에 활용될 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.463-468
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• 2021

IoT는 기술의 발전과 IoT 기기의 보급 및 서비스의 활성화로 폭발적인 증가세를 보이고 있지만, 최근 다양한 봇넷의 활동에 의해 심각한 보안 위험과 재정적 피해가 발생하고 있다. 따라서 이러한 봇넷의 활동을 정확하고 빠르게 탐지하는 것이 중요하다고 할 수 있다. IoT 환경에서의 보안은 최소한의 프로세싱 성능과 메모리로 운영을 해야 하는 특성이 있는 만큼, 본 논문에서는 탐지를 위한 최소한의 특성을 선택하고, KNN(K-Nearest Neighbor), Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest와 같은 머신러닝 알고리즘이 봇넷의 활동을 탐지하는 성능을 비교연구 하였다. Bot-IoT 데이터셋을 사용한 실험 결과는 적용한 머신러닝 알고리즘 중 KNN이 DDoS, DoS, Reconnaissance 공격을 가장 효과적이고 효율적으로 탐지할 수 있음을 보여주었다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.39-46
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• 2022

교통사고와 사회·경제적 손실 간의 연계성이 확인됨에 따라 사고 데이터에 기반을 둔 안전 정책 마련 및 중상·사망 등 그 심각도가 높은 교통사고의 절감 방안의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 인구 대비 교통사고 사망자 비율이 높은 대전시를 대상지역으로 설정하고 보행자 교통사고 데이터를 수집한 후, 기계학습을 통해 최적알고리즘과 심각도 분류의 주요 인자를 도출하였다. 연구의 결과에 따르면, 적용한 9개 알고리즘 중 앙상블 기반의 학습 기법인 AdaBoost (Adaptive Boosting)와 RF (Random Forest)가 최적의 성능을 보여주었다. 이를 기반으로 도출된 대전시 보행자 교통사고 심각도의 주요 인자는 보행자의 연령이 70대 및 20대이거나 사고유형이 횡단사고에 의한 경우로 나타남에 따라 대전시 보행자 사고 저감 대책을 위한 고려요인으로 제안하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.11-20
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• 2023

자동차보험 교통사고 진료비는 매년 증가하고 있다. 본 연구는 교통사고 진료비용 상승의 주요 항목인 경상환자 중 장기입원환자(18일 이상)를 예측하는 모델을 decision tree 등 5개 알고리즘을 이용하여 생성하고, 장기입원에 영향을 미치는 요인을 분석했다. 그 결과, 예측 모델의 정확도는 91.377 ~ 91.451이며 각 모델 사이에 큰 차이점은 없었으나 random forest와 XGBoost 모델이 91.451로 가장 높았다. 설명변수 중요도에 있어서 병원 소재지, 상병명, 병원 종류 등 장기환자군과 비 장기입원 환자군 사이에 모델마다 상당한 차이가 있었다. 모델 평가는 훈련 데이터의 교차검증(10회)한 모델별 평균 정확도와 실험 데이터의 정확도를 상호 비교한 결과로 검정했다. 설명변수 유의성 검증을 위해 범주형 변수는 카이제곱 테스트를 실시하였다. 본 논문의 연구 결과는 경상 환자들의 과잉진료 및 사회적 보험료 비용을 줄이는 진료행태 분석에 도움이 될 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제101권3호
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• pp.387-394
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• 2012

이 연구는 채석장 개발 후 부지에 대한 타용도 활용에 관한 의식 분석을 통하여 타용도로 전환하는 모델을 개발함으로써 효율적으로 산림자원을 이용 개발할 수 있도록 하기 위하여 수행하였다. 설문조사 결과, 채석장 개발에 따른 경제적 발전 등 긍정적 측면보다 먼지, 소음, 산림훼손 등 부정적 시각이 약 5% 더 크게 나타나는 것으로 분석되었다. 응답자 중 42%는 채석장 개발 후 타용도 전환하여 활용하는 것이 좋다고 응답하였고, 타용도 전환은 문 화예술공간으로(25%), 타용도 활용은 인근 주민의 요구도가 큰 지역(32%), 타용도 전환시 적정한 규모는 5~10 ha의 규모(43%)가 선호도가 높았다. 폐채석지에 대하여 타용도 전환시 SWOT분석 결과, 강점요인은 국토의 효율적 활용, 근대산업유산+문화예술 융합형 콘텐츠의 개발, 인근 도시 및 휴양객의 볼거리 제공, 주변의 수려한 경관과 청정한 환경과의 조화, 주 5일 근무 증가 등에 따른 국내외 관광객의 지속적 증가이었다. 기회요인으로는 새로 개설되는 고속철도 지방도 등을 통한 획기적 교통망(접근성) 개선, 예술창작벨트 조성으로 신성장동력 창출, 관광과 교육의 접목을 통한 차별화된 문화예술공간 제공, 석재 가공품 개발을 통한 지역소득 창출, 에코시티 개발 등 지역개발 활성화이다. 약점요인으로는 심리적 원거리감과 낙후성, 체류형 관광기반의 취약이라고 분석되었다. 위협요인으로는 인근 채석장과 연계하여 개발시 지속적인 재원의 지원이 불가피하고, 폐채석지의 타용도 전환요청에 따른 법적 제도적 정비가 시급하다고 분석되었다. 폐채석지의 타용도 활용을 위한 개발형 복구모델은 조각공원, 폭포공원 및 호수공원, 암벽등산장 등의 유형, 체육공원+산림공원, 자생식물공원 유형, 문화예술공원 유형, 복합공원 유형, 저류지, 산불진화 저류지 유형, 노인병원, 농업시설지, 학교부지 등 기타 시설 유형으로 분석되었다. 토석채취 이용 후 부지에 대한 타 용도 활용은 이용자의 선호도를 고려하여 활용형태에 따른 시설 모형을 설정하는 것이 필요할 것으로 사료된다.

• 대한교통학회지
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• 제32권4호
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• pp.369-379
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• 2014

전통적인 사고예측모형은 통계적 회귀분석에 주로 의존하였으나, 이는 자료 분포 및 함수 형태에 대한 가정에 따른 한계를 가지고 있다. 이에 따라 일부 연구는 신경망 등의 비모수적 기법을 모형 구축에 활용하였으나, 이는 독립변수와 종속변수 간의 직접적인 관계 규명이 어렵다는 한계가 있다. 유전자 프로그래밍 기법은 모형 개발에 특별한 가정이 필요없고, 사고요인 규명이 가능하다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 고속도로의 사고예측에 유전자 프로그래밍 기법을 적용함으로써 이러한 한계를 극복하고자 하였다. 이를 위하여 경부고속도로에서 최근 3년간(2010-2012년) 구득된 자료를 활용하였으며, 보다 세밀한 사고 특성 규명을 위해 고속도로 구간을 직선 구간과 곡선 구간으로 구분하였다. 사고 발생에 중요한 영향을 미치는 변수를 선택하기 위하여 랜덤 포레스트 기법을 이용하였으며, 최종 선택된 변수들을 활용하여 사고예측을 위한 유전자 프로그래밍 모형을 구축하였다. 구축된 모형의 예측 성능을 평가하기 위해 음이항 회귀모형과 비교해본 결과, 유전자 프로그래밍 모형의 예측 성능이 더 우수한 것으로 나타났다.

• 지역연구
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• 제8권2호
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• pp.11-26
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• 1992

In spite of her abundant natural resources for tourist industry, Kangreung and Sokcho area became lagged in economic development during the national industrialization. The major purpose of this study is to exactly purpose of this study is to exactly measure the impacts of tourist industry on regional development. Through the regional input-output analysis, we found some critical facts: (1) Input coefficients are relatively high in those industries as fish products, food and drink products, and printing and publishing. (2) Input coefficients are high in fiber and apparel products, and other manufac-turing. (3) Induced production effects are high in chemical and coal products, fish products, food and fish products, printing and publishing, and public administration for Sokcho. (4) As for the induced employment effect, food and lodging, other services, wholesale and retail show high coefficients. (5) As for the location quotients, food and lodging, fish products, transportation and ware housing are identified as basic industries. Through the questionnaire survey, we also found some important facts: (1) Residents tend to evaluate employment effects higher than the income effects from resort-related development. (2) Pollution, forest demolition, general price increase, and traffic congestions are more serious than ever reported. (3) Willingness to participate in resort development is high, but is discouraged by the lack of regional capital. Based on these findings, we suggest some future directions of tourist industry: (1) blocking the leakage of income produced in tourist and tourist industry, (2) connection between fishery and tourist industry, (3) development of tourist route, and (4) administrative reshuffling that helps joint development between private and public sectors.