• 한국습지학회지
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• 제25권3호
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• pp.167-175
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• 2023

강우 데이터는 습지관리, 수문모의, 수자원 관리와 같은 다양한 분야에서 활용되는 필수 입력자료 중 하나이다. 강우 데이터를 활용하여 효율적인 수자원관리를 위해서는 기본적으로 데이터의 결측률을 최소화 시킴으로써 최대한 많은 데이터를 확보하는 것이 필수적이다. 또한 미계측 지역에 대한 강우 데이터를 확보한다면 보다 효율적인 수문모의가 가능하다. 그러나 결측 강우 데이터는 주로 통계학적 기법에 의해 추정되어 왔다. 본 연구의 목적은 데이터 간의 상관관계를 기반으로 새로운 데이터를 예측할 수 있는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 결측 강우 데이터를 복원할 수 있는 새로운 방법을 제안하고자 한다. 또한, 기존의 통계적 방법들과 비교하여 머신러닝 기법의 결측 강우 데이터 복원을 위한 활용가치를 평가하고자 한다. 평가를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 Artificial Neural Network (ANN)과 Random Forest (RF)을 적용하였다. 강우의 발생 유무를 분류하는 성능은 RF 알고리즘이 ANN 알고리즘보다 강우 발생유무의 분류 정확도가 높은 것으로 나타났다. 분류 모형의 평가 지표인 F1-score나 Accuracy값이 RF는 0.80, 0.77인 반면에, ANN은 0.76, 0.71로 계산되었다. 또한 강우량을 추정하는 성능 역시 RF가 ANN 알고리즘보다 보다 높은 정확도를 보였다. RF과 ANN 알고리즘의 RMSE은 2.8mm/day과 2.9mm/day이고, R²값은 0.73, 0.68으로 계산되었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제13권4호
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• pp.315-322
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• 2010

위상막 구조보정과 split-step Fourier 구조보정은 주파수-파수, 주파수-공간 영역에서 단방향 파동방정식을 이용하여 빠른 계산 속도로 수평적 속도변화를 고려할 수 있는 구조보정이다. 일반화된-막(generalized-screen) 구조보정은 주파수-파수영역에서 수직전파를 가정하는 위의 두 구조보정과는 달리 수직전파를 가정하지 않고, 지수함수의 무한급수 전개를 이용한다. 또한 수직느리기항의 테일러 급수전개를 일반화하여 고차항을 추가함으로써 급격한 속도변화를 갖는 지하구조에서 넓은 각으로 전파하는 파동장에 대한 정확도를 향상시켰다. 이 논문은 다양한 경사와 급격한 속도변화를 포함하는 복잡한 지하구조를 효율적으로 보다 정확하게 영상화하기 위하여 2차원 일반화된-막 구조보정에 대하여 연구하였다. 일정한 미소변량(constant perturbation)을 갖는 매질과 SEG/EAGE 암염돔을 모사한 모델에 대하여 일반화된-막 전파자와 위상막 전파자의 전파된 파동장을 비교한 결과, 일반화된-막 전파자가 파동장의 넓은각 전파에 대해 위상막 전파자보다 높은 정확도를 보였다. 또한 일반화된-막 전파자의 차수를 증가시킬수록 넓은 각으로 전파하는 파동장의 정확도가 향상되었다. 큰 수평적 속도변화와 급경사를 갖는 모델과 SEG/EAGE 암염돔 합성 탄성파탐사 자료에 대하여 일반화된-막 구조보정과 위상막 구조보정을 적용한 결과, 일반화된-막 구조보정이 속도변화가 크고 급격한 경사를 갖는 반사면을 보다 정확한 위치에 뚜렷하게 영상화하였다.

• 한국농공학회논문집
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• 제59권3호
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• pp.29-39
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• 2017

In this study, the GPM (Global Precipitation Mission) IMERG (Integrated Multi-satellitE retrievals for GPM) rainfall data was verified and evaluated using ground AWS (Automated Weather Station) and radar in order to investigate the availability of GPM IMERG rainfall data. The SPI (Standardized Precipitation Index) was calculated based on the GPM IMERG data and also compared with the results obtained from the ground observation data for the Hoengseong Dam and Yongdam Dam areas. For the radar data, 1.5 km CAPPI rainfall data with a resolution of 10 km and 30 minutes was generated by applying the Z-R relationship ($Z=200R^{1.6}$) and used for accuracy verification. In order to calculate the SPI, PERSIANN_CDR and TRMM 3B42 were used for the period prior to the GPM IMERG data availability range. As a result of latency verification, it was confirmed that the performance is relatively higher than that of the early run mode in the late run mode. The GPM IMERG rainfall data has a high accuracy for 20 mm/h or more rainfall as a result of the comparison with the ground rainfall data. The analysis of the time scale of the SPI based on GPM IMERG and changes in normal annual precipitation adequately showed the effect of short term rainfall cases on local drought relief. In addition, the correlation coefficient and the determination coefficient were 0.83, 0.914, 0.689 and 0.835, respectively, between the SPI based GPM IMERG and the ground observation data. Therefore, it can be used as a predictive factor through the time series prediction model. We confirmed the hydrological utilization and the possibility of real time drought monitoring using SPI based on GPM IMERG rainfall, even though results presented in this study were limited to some rainfall cases.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권5B호
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• pp.326-333
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• 2008

무선 센서 네트워크에서 데이터 병합을 수행하는 센서노드는 자식 노드의 메시지를 기다리는 시간인 타임아웃을 스케줄링한다. 본 논문에서는 데이터 병합시 소모되는 전력을 최소화하고 데이터 정확도를 높이기 위해, 센서 네트워크에서 수집되는 데이터 패턴에 따라 타임아웃을 적응적으로 조절하는 새로운 타임아웃 스케줄링 기법을 제안한다. 제안 타임아웃 스케줄링 기법은 자식노드로부터 수신한 데이터가 특별한 이벤트 없이 기준 데이터 변동률 범위 내에 있게 되면 타임아웃 값을 줄인다. 타임아웃을 작게 하면 메시지 대기시간이 짧아지고 센서 노드의 에너지 소모가 감소한다. 센싱 데이터가 기준 데이터 변동률을 벗어나면 중요 이벤트 발생 확률이 높으므로 보다 정확한 데이터 병합 값을 얻기 위해 타임아웃 값을 증가시킨다. 시뮬레이션 결과에서 제안 기법은 기존 캐스케이딩 타임아웃 스케줄링 기법에 비해 에너지 소모와 데이터 정확도 측면에서 우수한 성능을 보여주었다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.197-205
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• 2018

파노라마 이미지는 현재 흔하게 사용되는 기술 중 하나이다. 하지만, 아직까지 파노라마 비디오 제작은 기술적 어려움이 존재한다. 360도 카메라와 같은 특수 카메라가 없을 경우, 파노라마 비디오 제작은 더욱 어려워진다. 파노라마 비디오를 제작하기 위해서는 여러 지점에서 촬영한 다수의 동영상의 시간축을 동기화할 필요가 있다. 하지만 카메라 내부 시계를 통한 시간축 동기화 기법은 내부 하드웨어 차이로 인해 오차가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상 정보 또는 소리 정보를 이용한 다수 비디오 간 시간축 동기화 연구가 진행되었다. 하지만 영상 정보를 이용하는 경우 정확도와 프로세싱 시간에 문제가 있으며 소리 정보를 이용하는 경우 노이즈에 민감하거나 멜로디가 없으면 동기화가 없다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 소리 파형을 이용한 다수 비디오 간 시간축 동기화 기법을 제안한다. 영상 정보 기반 시간축 동기화 기법보다 높은 동기화 정확도를 보여주며 시간적 효율성을 보여준다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권3호
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• pp.55-61
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• 2022

지구 온난화의 주범인 온실가스 감축을 위해 UN은 1992년 기후변화협약을 체결하였다. 우리나라도 온실가스 감축을 위해 재생에너지 보급 확대 정책을 펼치고 있다. 태양에너지를 이용한 재생에너지 개발의 확대는 풍력과 태양광 발전의 확대로 이어졌다. 기상 상황에 영향을 많이 받는 재생에너지 개발의 확대는 전력계통의 수요공급관리에 어려움이 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전력중개시장을 도입하게 되었다. 따라서 전력중개시장 참여를 위해서는 발전량 예측이 필요하다. 본 논문에서는 자체 개발한 예측 시스템을 활용하여 연축태양광발전소에 대하여 분석하였다. 현장 일사량(모델 1)과 기상청 일사량(모델 2)을 적용한 결과 모델 2가 3% 정도 높은 것을 확인하였다. 또한, DNN과 RNN 모델을 비교 분석한 결과 DNN 모델이 예측 정확도가 1.72% 정도 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권6호
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• pp.113-124
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• 2020

노후화된 공동주택을 리모델링을 통하여 성능개선을 하고자 하는 사회적 움직임이 포착되고 있다. 이를 위해 리모델링의 공사비 분석, 구조 분석, 정치제도적 검토등이 진행되어 리모델링을 활성화방안이 제시되고 있다. 그러나 현재 공동주택 리모델링의 공사비 분석방법이 연구상으로 제시되고 있으나, 실무적 활용가능성에서 한계점이 존재하는 상황이다. 구체적으로, 실무적으로 활용되기 위해서는 현재 진행되었거나 진행 중인 사례에는 적용가능하지만 향후 발생할 사례 또한 공사비분석에 활용되기에 분석방법의 지속 가능성이 결여되어 있다. 따라서 본 연구에서는 공동주택 리모델링 공사비견적의 지속가능성을 위해 자동화된 견적방법을 제시하고자 한다. 공사비견적의 지속가능성을 위해서 Deep-Learning을 견적절차에 도입하였다. 구체적으로, 공동주택 리모델링에서 발생할 수 있는 설계요소,공종, 공사비 상승계수의 관계를 자동적으로 찾는 방안을 제시하였다. 추가적으로 Artificial Neural Network기반 견적의 태생적인 한계점인 불확실성 미반영을 보완하고자 Monte Carlo Simulation을 견적절차에 산입하였다. 사례가 누적될수록 더 높은 정확도를 제시하기 위하여 견적결과를 기존의 누적데이터와 비교를 하여 더 높은 정확도를 산출하는 방안 또한 제시되었다. 본 연구에서 제안한 자동화된 개산견적의 지속가능성을 검토하고자 13개 사례의 학습절차와 추가 2개 사례의 누적절차를 거쳤다. 결과적으로 추가된 2개 프로젝트의 특성이 반영된 새로운 공사비견적절차가 자동적으로 제시되었다. 본 연구에서는 15개의 사례를 활용하여 개산견적의 방안을 활용하였으나, 사례가 누적되어 반영될 경우 본 연구의 기대효과는 더욱 높아질 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1234-1238
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• 2010

최근 센서 네트워크를 이용하여 이동 객체의 정보를 모니터링 하는 응용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 네트워크 전체 영역에서 대상 객체가 원하는 밀도로 분포하는 영역을 찾아내는 밀도 질의는 객체 모니터링 응용의 한 분야이다. 본 논문에서는 에너지 효율적인 질의 처리를 위한 동종 센서 기반의 인-네트워크 밀도 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 밀도 질의 처리의 정확도를 높이고, 에너지 소비를 최소화하기 위한 가능성 기반 예상 지역 선정 기법과 센싱 영역 면적 기반 결과 보정 기법을 수행한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존에 제안된 밀도 질의 처리 기법과의 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 기법에 비해 질의 처리를 위한 에너지 소모는 약 92% 감소하였고, 그에 따른 네트워크 생존 시간이 증가하였다. 덧붙여, 기존 기법보다 제안하는 기법의 질의 결과가 더 높은 정확도를 보장한다.

• 한국산림과학회지
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• 제109권1호
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• pp.23-30
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• 2020

최근 급변하는 컴퓨터 기술의 발전을 통해 컴퓨터 비전과 머신러닝을 이용한 사물인식 기법이 다양한 학문 분야에서 사용되고 있다. 국내의 연구 사례를 보면 주로 대면적 산림을 분석하기 위한 이미지 학습 및 객체인식 기법이 사용되는 반면 개체목 단위의 수종 분류 및 특징을 학습하는 연구는 아직 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 한국의 침엽수 5종을 대상으로 이미지 학습을 통한 자동분류 연구의 가능성을 분석해 보았다. 데이터 형태에 따른 분류 결과의 차이를 분석하기 위하여 산림전문가가 직접 촬영한 영상(D1)과 웹크롤링을 이용한 영상(D2)을 사용하여 수종 분류를 실시하였다. 그 결과 D1과 D2의 분류 정확도에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, D1은 D2보다 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한, D2의 분류 정확도를 높이기 위해서는 검열되지 않은 영상 데이터의 노이즈를 줄이기 위한 추가 데이터 필터링 기법이 필요한 것으로 사료된다.

• 한국산업보건학회지
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• 제26권1호
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• pp.48-57
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• 2016

Objectives: This study was conducted to evaluate the accuracy and precision of airborne metal analysis using polyvinyl chloride(PVC) membrane filter by pretreatment methods. Methods: A total of 75 spiked PVC samples for Cr, Fe and Mn ranged from 6 ug/sample to 40 ug/sample were used to evaluate recovery rates for three pretreatment methods: acid extraction, hot plate ashing and microwave digestion. For Mn, an additional 75 spiked mixed cellulose ester(MCE) membrane filters were analysed to compare the recovery rates of PVC samples. All samples were analysed with an inductively coupled plasma optical emission spectrometer(ICP-OES) and manganese samples were additionally analyzed by atomic absorption spectrometer(AAS). Results: The overall mean recovery rates of PVC samples for Cr, Fe and Mn were 90% or higher regardless of pretreatment methods, but there were statistically significant differences in recovery rates for Cr(p<0.05) and Mn(p<0.01) samples by pretreatment methods. The biases and the coefficient variations of PVC samples for three metals pretreated with three kinds of pretreatment methods ranged from 1.7% to 4.7% and from 1.6% to 6.5%, respectively. The manganese PVC samples pretreated by microwave digestion and analyzed with ICP-OES had the lowest bias at 1.9% and also showed lower bias than the bias for MCE samples, 2.7%. Conclusions: In order to accurately analyze the metals sampled with PVC membrane filters, microwave digestion and ICP-OES can be recommended.