• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.157-157
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• 2017

우리나라에서는 급속도로 진행되고 있는 도시화의 영향으로 토지사용 방법이 변화함에 따라 도심지 내 불투수율이 증가하고 있으며, 불투수면적과 강우유출량 또한 증가하였다. 이러한 변화는 도심홍수, 수질오염 등의 피해를 더욱 심화시킬 뿐 아니라, 도시유역 물순환 체계 및 자연생태계 균형 파괴 등의 심각한 환경문제를 발생시키고 있다. 이에 국내 외에서 도시유역 물순환 체계 관련 다양한 대안이 검토되고 있으며 외국에서는 약 20년 전부터 저영향개발 (Low Impact Development; LID)을 통한 수자원의 활용과 환경 친화적인 개발에 관심을 기울이고 있다. 국내에서 주로 사용되는 LID 기법은 소규모 유출저감 시설과 녹지면을 이용하여 빗물을 분산시키는 분산형 유출저감 시설물이 있다. 분산형 유출저감 시설물은 빗물의 발생원에서 빗물을 침투 저류시켜 저류된 빗물은 조경용수, 청소용수, 하천 유지용수 등으로 이용하는 친환경 빗물관리 방식으로 침투도랑, 측구형 침투시설, 식생수로, 빗물 저류조, 투수성 블록 등의 다양한 시설물이 이에 포함된다. 현재 이와 같이 LID 시설물이 급속도로 증가하고 있으나 시설물의 저감효과 분석을 위한 모니터링관련 연구가 많지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 LID 시설물의 유출 저감효과를 분석하기 위해 부산대학교 양산캠퍼스 실증실험단지에 설치되어 있는 LID 시설물의 모니터링 계측결과를 바탕으로 다양한 강우사상에 따른 LID 시설물의 유출저감 효과를 분석하였다. 대상지역의 정확한 유출저감 효과를 분석하기 위한 방안으로 자료의 이상치, 결측치 등을 보정하는 방안을 고려하였으며 실험실증단지에 내리는 강우의 지속시간, 총강우량, 선행강우에 따라 강우사상을 분류하여 이를 토대로 강우사상 별 LID 시설물의 유출 저감효과와 유출 지속시간에 미치는 영향을 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.375-375
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• 2018

세계 수자원 시장은 연평균 6.5%씩 증가하고 있으며, 2025년 기준 1,038조원까지 급성장할 것으로 전문가들은 예상하고 있으나, 기후변화의 가속화로 인해 가뭄 및 홍수피해가 증가하여 수자원 관리가 더욱 어려워져지고 있다. 급속도로 변화는 환경에 대비하기 위해 국내에서는 수자원 및 기후변화에 대한 다양한 연구가 진행되고 있으나, 해외사업 진출 시에는 수자원 기초자료 수집에 대한 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 글로벌 수문기상자료 제공과 함께 GIS정보, 댐 및 저수지 관련 자료, 인문사회 자료, 물관련 통계자료, 물관련 재해자료 등을 웹으로 제공하는 글로벌 수자원 정보 시스템(GWB, Global World Bank)을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 시스템의 통합 DB를 구축하고 관리방안을 도출하기 위해 수집된 메타데이터 속성 및 데이터구조를 파악하고, 세부항목별 자료 포맷을 분석 후 GIS기반 관측소 정보와 자료를 매칭하여 최종적으로 시스템 컨텐츠별로 DB를 맵핑하였다. 강수량과 기상자료는 33개국의 관측소 6,531개소의 일/월/연단위 관측자료와 10,977격자의 격자분석자료를 구축하였다. 수문자료는 33개국의 수문관측소 2,242개의 월/연단위 유량관측자료와 10,977격자의 월/연단위 직접유출, 기저유출, 잠재증발산의 격자분석자료를 구축하였다. 그리고, 수집된 강우와 기상자료는 기계 오작동, 자료 전송 오류 등으로 인한 결측치 및 이상치에 대해 자료품질분석을 통해 오자료에 대한 보정을 진행하였다. 해당자료는 MySQL를 활용하여 DB를 구축하였으며, GIS정보는 GeoServer를 활용하여 운영서버에 구축된 정보를 최종적으로 사용자에게 Web Browser로 표출하였다. 해당 시스템은 추후 전지구 수자원관련 정보를 제공하여 해외사업지역의 댐이나 보 등의 구조물 설계, 수자원산업의 해외 진출시 데이터 수집의 한계점 및 시간단축을 해결할 수 있어 수자원 분야에 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.171-177
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• 2021

최근 머신러닝의 발전에 따라 일상생활과 산업에서 기술을 적용하는 사례들이 많아지고 있다. 금융 데이터와 머신러닝 기법을 활용한 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 이러한 동향에 따라 상점 매출 데이터에 머신러닝 기법을 접목해 매출 예측 모델을 구축, 핀테크 산업에서의 활용 방안을 제시한다. 다양한 결측치 처리 기법을 적용하고 그래디언트 부스팅 기반의 머신러닝 기법인 XGBoost, LightGBM, CatBoost를 사용하여 각 모델의 상점 매출예측 성능을 비교한다. 연구 결과, 단일대체법 중 중앙값 대체법을 사용한 데이터셋에 XGBoost를 활용해 예측을 진행한 모델의 성능이 가장 우수했다. 연구를 통해 얻은 모델을 이용하여 상점의 매출 예측을 진행함으로서 핀테크 기업의 고객 상점들은 대출금을 상환하기 전 금융 보조를 받는 근거로, 핀테크 기업은 상환 가능성이 높은 우수 상점에 금융 상품을 제공하는 등 기업과 고객 모두에게 긍정적인 방향으로 활용할 수 있다.

• 한국경제지리학회지
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• 제25권1호
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• pp.171-181
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• 2022

부동산 시장 분석에 있어 기본이 되는 정량적 데이터는 부동산 가격 지수이다. OECD와 같은 국제기구에서는 국가별 부동산 가격 지수를 공표하고, 한국부동산원에서는 광역시 단위와 시군구 단위의 지수를 산출한다. 그런데 공간단위를 시군구보다 정교한 동단위, 아파트 단지 단위로 설정하는 경우, 여러 문제점을 맞이하게 된다. 대표적인 문제는 결측치이다. 공간적 범위를 좁힐수록 단위 기간에 따라 거래가 적거나 아예 존재하지 않는 경우가 존재하기에 이 경우에는 지수의 산출이 불가능한 결측치가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 지도학습 기반의 머신러닝 기법을 활용하여 특정 범위와 기간에 거래가 존재하지 않아 발생할 수 있는 결측치를 보완하는 기법을 제안한다. 본 모형을 통해 부동산 매매 지수의 실제값이 존재하는 것들의 예측을 통해 그 정확도를 검증하고 결측치가 발생한 것들의 예측도 해 볼 수 있었다.

• 산업융합연구
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• 제20권10호
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• pp.131-136
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• 2022

본 연구는 가족 내 의사결정 태도가 청소년의 인권의식에 미치는 영향에서 자아존중감의 매개효과를 검증하는 것이다. 연구의 목적 달성을 위해 2018년 한국청소년정책 연구원에서 조사한 한국아동·청소년 인권실태조사 자료를 활용하여 분석하였다. 본 자료의 전체 응답자 중 아르바이트 경험이 있는 청소년 693명을 추출한 뒤, 결측치 및 이상치, 가중치를 제거하여 총 511명을 최종 연구대상으로 선정하였다. 측정 변인 간 영향력과 매개효과 검증을 위해 SPSS WIN 25.0 프로그램을 사용하였다. 분석결과, 가족 내 의사결정 태도가 청소년의 인권의식에 미치는 영향에서 자아존중감의 부분 매개 효과를 확인하였다. 또한, 자아존중감의 매개효과 유의성 확인을 위해 Sobel Test를 실시하였다. 본 연구결과를 토대로 부모-자녀 간의 바람직한 의사소통과 인권의식 고취 및 자아존중감 증진을 위한 사회복지개입실천의 필요성을 제언하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.205-213
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• 2022

본 연구는 2014년도에 조사가 완료된 한국아동패널 자료를 활용하여 자아발달, 사회성발달, 학습준비도, 학업능력의 잠재변수에 대한 관계를 분석하고 학령전기 아동의 학업능력에 영향을 미치는 요인을 찾아내는 것이다. 본 연구 대상은 한국아동패널 7차(2014년도) 자료의 2150가구 중에서 해당 자료의 미응답자와 시스템 결측치 1037가구를 제외한 1113가구의 초등학교 취학전 만 6세의 아동들이다. 연구 모델의 경로 효과를 분석한 결과 자아발달과 학업능력 사이에서 자아발달이 학업능력에 직접적인 영향을 미치는 동시에 사회성 발달과 학습 준비도를 매개로 한 간접적인 영향에도 유의미하게 나타났다. 그리고 학업능력에 미치는 자아발달, 사회성발달, 학습준비도 중에서 학습준비도가 가장 큰 비중으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결과적으로 학령전기 아동의 학업능력은 창의력과 문제해결능력을 겸비한 인재로 육성하기 위해서 학습준비도가 매우 중요하게 다루어져야 한다는 것이다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.133-138
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• 2023

최근 급격한 기후 변화 및 온난화로 인한 부작용으로 전 세계적으로 홍수 재해의 빈도 및 피해 규모가 증가하고 있다. 국내의 경우, 한강 수위는 대한민국 수도인 서울의 홍수 재해를 예방하기 위한 주요 관리 대상이다. 본 논문에서는 기계학습 기반의 한강 수위 예측을 개선하기 위해 관련 데이터 품질을 종합적으로 진단하고 이를 개선하기 위한 전처리 방안을 제안한다. 구체적으로는 결측치 처리와 교차 상관 분석을 통해 데이터를 완전성, 유효성, 그리고 정확성 측면에서 개선한다. 또한, 제안한 데이터 개선 방법이 한강 수위 예측 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 랜덤 포레스트와 LightGBM을 이용하여 성능 평가를 수행한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권2호
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• pp.71-76
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• 2023

본 논문에서는 단일 수신기가 사용되는 환경에서 정확한 거리 추정을 위해 심층 인공신경망 (Deep Neural Network, DNN)을 활용한 Smoothed Received Signal Strength Indicator (RSSI) 기반 거리 추정 기법을 제안한다. 제안 기법은 거리 추정 정확도 향상을 위해 Data Splitting, 결측치 대치, Smoothing 단계로 구성된 전처리 과정을 수행하여 Smoothed RSSI 값을 도출한다. 도출된 다수의 Smoothed RSSI 값은 Multi-Input Single-Output(MISO) DNN 모델의 Input Data로 사용되며 Input Layer와 Hidden Layer를 통과하여 최종적으로 Output Layer에서 추정 거리로 반환된다. 제안 기법의 우수성을 입증하기 위해 제안 기법과 선형회귀 기반 거리 추정 기법의 성능을 비교하였다. 실험 결과, 제안 기법이 선형회귀 기반 거리 추정 기법 대비 29.09% 더 높은 거리 추정 정확도를 보였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.39-49
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• 2021

최근 국가 관측망, 기업 공기 측정기 등을 통해 많고 다양한 기상 데이터가 수집되고 있다. 기계학습 기법을 통해 기상 예측하려는 노력이 곳곳에서 이루어지고 있으며, 국내 미세먼지는 농도가 증가해오고 사람들의 관심이 높아 가장 관심있는 예측 대상 중 하나이다. 본 연구에서는 서울시 전역에 설치된 840여 개실외공기측정기 데이터를 사용하여 PM10·PM2.5 예측 모형을 비교하고자 한다. 5분 뒤 미세먼지 농도 예측을 통해 실시간으로 정보를 제공할 수 있으며, 이는 10분·30분·1시간 뒤 예측 모형 개발에 기반이 될 수 있다. 잡음 제거, 결측치 대체 등의 데이터 전처리를 진행하였고, 시·공간 변수를 고려할 수 있는 파생 변수를 생성하였다. 모형의 매개변수는 반응 표면 방법을 통해 선택하였다. XGBoost, 랜덤포레스트, 딥러닝(Multilayer Perceptron)을 예측 모형으로 사용하여, 미세먼지 농도와 예측값의 차이를 확인하고, 모형 간 성능을 비교하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.390-390
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• 2022

도시 생활용수 수요는 생활 수준 향상, 도시화 등으로 지속적 증가 추세에 있으며, 최근 기후변화, 시설 노후화, 도시화, 그리고 수질 오염 등의 문제들에 직면해 있다. 이는 물 부족을 심화시켜 현행 상수도시스템에서 한정적인 수자원을 배분하는데 어려움을 가중시킨다. 이를 해결하기 위해 스마트워터그리드 기술이 상수도시스템에 도입이 되면서 지능형 상수도 계량기를 이용한 개별 소비자들의 물 소비량 자료를 보다 정밀하게 실시간으로 모니터링 할 수 있게 되었다. 실시간 실측을 바탕으로 한 물 소비량 자료는 미래 용수 수요 예측과 수운영 관리에 도움을 줄 수 있다. 한편 생활용수는 용도 또는 요금 부과 기준에 따라 가정용, 업무용, 영업용, 욕탕용, 그리고 공업용으로 분류할 수 있다. 미국과 호주 등에서는 용도 분류에 따른 모니터링 강화로 절수 방안을 개발하여 물 부족에 대비하고 있다. 우리나라도 비 가정용수(가정용수를 제외한 용수들)를 체계적으로 분류하기 위한 선행 연구들이 이뤄졌으나 분류체계가 표준화되지 않았는데, 이는 용도에 따른 개별 소비자들의 소비 특성 분석이 충분히 선행되지 않았기 때문이며, 아직까지 많은 지자체에서 물 소비량을 월 단위로 인력검침 하는데 의존하고 있어, 충분한 물 소비량 자료가 부족했기 때문이다. 본 연구에서는 영종도 112 블록에 구축된 스마트워터그리드 파일롯플랜트 527개 개별 소비자들로부터 2018년 1월 1일부터 2020년 1월 1일까지 1시간단위로 수집된 물 소비량 자료를 이용하여, 개별 소비자들의 일평균 첨두 소비량과 발생 시간, 관경, 요일, 계절에 따른 물 수요 특성 분석을 수행했다. 이 때 수집된 자료의 결측치 및 오측치를 보정하여 자료의 신뢰성을 높이고자 했다. 분석결과는 용도별 물 수요 특성을 보다 잘 이해할 수 있게 도와주며, 비가정용수의 용도별 분류에 기초자료로 사용될 수 있을 것이라 사료된다.