• 대한공간정보학회지
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• 제4권2호
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• pp.23-33
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• 1996

광역수계에서 현재의 수질평가 방법은 시간과 장비 등의 제약으로 오염물질 분포, 이동 및 전반적인 수질현황을 파악하기가 어렵기 때문에 최근에는 대상수역의 수질을 동시적이고 공간적으로 측정을 할 수 있는 원격탐측 적용 연구가 증가추세에 있다. 따라서 본 연구에서는 위성 원격탐측기법으로 호수 수질을 관측하고자 1995년 6월 20일과 1995년 3월 18일에 Landsat 5호 위성의 대청호 상공 통과시간에 맞춰 대청호에서 부영양화 관련 수질인자를 측정하여 위성데이터와 수질 실측치간의 상관관계 분석 및 회귀모델을 유도하였고 모델의 정밀도를 검증하였다 연구결과 TM데이터로부터 수질에 관한 많은 정보를 얻을 수 있었는데, 투명도, 탁도, 부유물질 및 클로로필은 높은 상관성을 보였으나 분광특성이 뚜렷하지 않은 총인, 총질소는 원격탐측 적용이 어려운 것으로 나타났다.

• 한국지역지리학회지
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• 제7권3호
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• pp.107-120
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• 2001

이 연구의 목적은 장소-특수적 거리 패러미터를 측정하는 방법론을 제시하고, 그것이 인구이동 연구에서 가지는 의미에 대해 미국의 48개 주간(州間) 인구 이동자료를 사례로 검토해보는 것이다. 전통적인 인구이동 연구에서 추출하는 거리 패러미터는 인구 이동량에 대해 거리가 가지는 평균적인 효과를 측정하는 것이다. 그러나, 그 평균적인 거리 패러미터는 모든 지역간 인구이동의 대표값일 뿐 인구이동에 있어 거리가 가지는 효과의 공간적 변이에 대해서는 아무런 통찰을 제공해 주지 못한다. 장소-특수적 거리 패러미터란 개개 소지역이 평균적인 거리 패러미터에 대해 가지는 상대적인 값이며, 거리가 인구이동에 대해 가지는 효과의 지역적 특이성을 측정하려고 한다. 이러한 연구는 최근 계량지리학 분야에서 발생하고 있는 변화에 부응하는 것이다. 1980년대 이후, 계량지리학은 공간통계학이라는 보다 폭넓은 개념의 확장과 일반연구환경으로서의 지리정보체계(GIS)치 성장으로 학문적 재구조화 과정 속에 있다. 이러한 재구조화 과정은 특정한 패러다임으로서의 탐구적 공간자료분석(ESDA)과 그것을 통계적으로 가능케 하는 국지 통계(local statistics)의 발달로 특징 지워진다. 통계적으로 가공되어 지역에 부여된 값으로 정의되는 국지 통계는 그것의 시각화를 효과적으로 수행하는 GIS와 결합함으로써, 시각화(visualization)와 과학활동으로서의 탐구(exploration)를 강조하는 탐구적 공간자료분석이라는 계량지리학의 새로운 패러다임을 효과적으로 수행하게 된다. 이러한 맥락에서, 장소-특수적 거리 패러미터는 하나의 국지 통계치로 인식될 수 있으며, 그것이 보여주는 공간적 패턴을 탐구하는 것은, 인구이동연구에서 탐구적 공간자료분석의 전형을 수행하는 것이라 올 수 있다. 장소-특수적 거리 패러미터는 출발지-특수적 거리 패러미터와 도착지-특수적 거리 패러미터로 나뉘어 지는데, 이러한 패러미터를 추출하기 위해서는 특정한 통계기법이 요구된다. 이러한 패러미터를 추출하기 위해 전통적인 혹은 보다 진보된 형태의 중력모델이나 엔트로피-극대화 모델이 활용될 수 있지만, 본 논문은 포아송 회귀분석을 이용함으로써 패러미터의 추출이 가장 효과적으로 이루어짐을 논증하고 있다. 이 방법론은 1985년과 1990년 사이에 발생한 미국 48개 주간 인구이동량에 대한 사례연구에 적용되었다. 그 연구 결과는 장소-특수적 거리 패러미터의 공간성을 명확히 보여준다. 즉, 평균적 거리 패러미터로 부터의 편기로 이해될 수 있는 장소-특수적 거리 패러미터들이 지역별로 상당한 차이를 보여줄 뿐만 아니라(공간적 이질성), 유사한 장소-특수적 거리 패러미터들이 공간적으로 집중되어 있음을 확인할 수 있었다(공간적 의존성). 지역차에 대한 강한 전통을 가지고 있는 지리학내에서 태동한 계량지리학이 지역적 특이성을 무시하는 방향으로 발전해 온 것은 아이러니라 할 수 있다. 그것은 계량적 방법론의 한계라기 보다는 그 방법론을 사용하는 전통적 계량지리학자의 한계라고 보아야 할 것이다. 이러한 의미에서 본 연구는 최근 계량지리학의 경향을 인구이동연구에 적용한 사례임과 동시에 맥락 의존성을 강조하는 보다 폭넓은 과학운동의 계량지리적 반응이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_3호
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• pp.1711-1720
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• 2020

최근 급속한 산업화와 도시화로 인해 인위적으로 발생하는 미세먼지(Particulate matter, PM)는 기상 조건에 따라 이동 및 분산되면서 피부와 호흡기 등 인체에 악영향을 미친다. 본 연구는 기상인자를 multiple linear regression(MLR), support vector machine(SVM), 그리고 random forest(RF) 모델의 입력자료로 하여 서울시 PM10 농도를 예측하고, 모델 간 성능을 비교 평가하는데 그 목적을 둔다. 먼저 서울시에 소재한 39개소 대기오염측정망(air quality monitoring sites, AQMS)에서 관측된 PM10 농도 자료를 8:2 비율로 구분하여 모델 훈련과 검증 데이터셋으로 사용되었다. 또한 기상관측소(automatic weather system, AWS)에서 관측되고 있는 자료 중 9개 기상인자(평균기온, 최고기온, 최저기온, 일 강수량, 평균풍속, 최대순간풍속, 최대순간풍속풍향, 황사발생유무, 상대습도)가 모델의 입력자료로 선정되었다. 각 AQMS에서 관측된 PM10 농도와 MLR, SVM, 그리고 RF 모델에 의해 예측된 PM10 농도 간 결정계수(R2)는 각각 0.260, 0.772, 그리고 0.793이었고, RF 모델이 PM10 농도 예측에 가장 높은 성능을 나타냈다. 특히 모델 검증에 사용되는 AQMS 중 관악구와 강남대로 AQMS는 상대적으로 AWS에 가까워 SVM과 RF 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 종로구 AQMS는 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있지만, 인접한 두 AQMS 데이터가 모델 학습에 사용되었기 때문에 두 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 반면 용산구 AQMS는 AQMS 및 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있기에 두 모델의 성능이 낮게 나타냈다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권10호
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• pp.293-302
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• 2016

전기는 생산과 소비가 동시에 이루어지므로 필요한 전력 사용량을 예측하고, 이를 충족시킬 수 있는 충분한 공급능력을 확보해야만 안정적인 전력 공급이 가능하다. 특히, 대학 캠퍼스는 전력 사용이 많은 곳으로 시간과 환경에 따라 전력 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 효율적인 전력 공급 및 관리를 위해서는 전력 사용량을 실시간으로 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 국내외 대학 건물에 대해서는 전력 사용 패턴과 사례 분석을 통해 전력 사용에 영향을 주는 요인들을 파악하기 위한 다양한 연구가 진행되었으나, 전력 사용량의 정량적 예측을 위해서는 더 많은 연구가 필요한 상황이다. 본 논문에서는, 기계 학습 기법을 이용하여 대학 캠퍼스의 전력 사용량 예측 모델을 구성하고 평가한다. 이를 위해, 대학 캠퍼스의 주요 건물 클러스터에 대해 전력 사용량을 15분마다 1년 이상 수집한 데이터 셋을 사용한다. 수집된 전력 사용량 데이터는 수열 형태의 시계열 데이터로 기계 학습 모델에 적용 시 주기성 정보를 반영할 수 없으므로, 2차원 공간의 연속적인 데이터로 증강함으로써 주기성을 반영하였다. 이 데이터와 교육기관의 특성을 반영하기 위한 요일과 공휴일로 구성된 8차원 특성 벡터에 대해 주성분 분석(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용한다. 이어, 인공 신경망(Artificial Neural Network)과 지지 벡터 회귀분석(Support Vector Regression)을 이용하여 전력 사용량 예측 모델을 학습시키고, 5겹 교차검증(5-fold Cross Validation)을 통하여 적용된 기법의 성능을 평가하여, 실제 전력 사용량과 예측 결과를 비교한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.736-742
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• 2003

지하공간인 터널에 대하여 이론적인 전파 경로손실 예측과 측정을 수행하였다. 터널 내 전파 경로 손실을 보다 정교하게 해석하기 위하여 터널의 단면적이 직사각형이고 직선구조의 터널을 선택하였다. 혼합도파관 모델, ray tracing모델을 이용하여 수신전력을 예측하였고, 측정시스템을 이용하여 송ㆍ수신기 사이의 거리에 따른 수신전력을 측정하였다. 주어진 터널 환경에서 터널 내 수신전력 측정값에 대한 회귀분석 값(0.0238dB/m)은 혼합도파관 EH1,2모드의 감쇄 값(0.0246dB/m)과 가장 근사한 결과를 보였다. 터널내 송ㆍ수신안테나 사이의 거리에 따른 수신 전력에 대한 Ray-tracing모델 시뮬레이션 결과와 측정값은 거의 일치하였다. 터널 내 RMS지연확산을 계산한 결과 송ㆍ수신안테나 사이의 거리가 증가할수록 RMS 지연확산 값은 증가하였고, 코히어런스 대역폭은 감소하였다.

• 식물병연구
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• 제21권4호
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• pp.268-272
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• 2015

마늘 세균점무늬병은 국내에서 제주지역 난지형 마늘에서 Pseudomonas syringae pv. morri에 의해 발생하는 세균병해로 주요 병해 중 하나이다. 본 연구는 자연로그를 취한 이항분산에 대한 관측분산의 회귀모델인 binary power law를 이용하여 포장 내 병 발생의 공간분포 특성을 분석하였다. 회귀식의 기울기(b) 값이 1.361로 기준치인 1보다 커 세균점무늬병은 공간적으로 집중분포하고 있었다. 축차표본조사법은 평균이병주율($p_m$)의 추정과 요방제수준($p_t$) 이상 또는 이하 여부를 판단할 수 있도록 개발하였다. 본 연구결과는 기존의 조사지점수 고정 조사 방법에 비해 조사비용 면에서 더 효율적인 동시에 조사결과의 정확도를 더 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제12권4호
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• pp.329-340
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• 2010

터널과 같은 지하공동 구조물의 역학적 거동은 지반의 복잡성 및 불확실성으로 인해 예측이 매우 어렵다. 터널굴착에 따른 거동 예측은 주로 모형실험이나 수치해석을 이용한 방법을 사용한다. 그러나 모형실험은 현장조건을 재현하기 어렵고, 수치해석 또한 적합한 구성 모델의 선정과 입력인자를 구하기가 매우 힘들다. 본 연구는 국내 화강암 풍화토 지반에 건설되는 터널의 천단침하와 내공변위에 대한 계측자료와 RMR을 근거로 하여 회귀분석방법을 사용하여 천단침하와 내공변위를 예측하였다. 계측자료를 분석한 결과 터널 굴착에 따른 천단침하는 굴착 초기인 약 20일 이내에 총 변위 변화량의 약 70~80%가 발생되었다. 천단침하와 내공변위를 예측한 결과, 지수함수가 대수함수보다 비교적 계측값에 잘 일치하였다. 또한 RMR값과 각 단면의 변위를 비교하여 상관관계식을 얻었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제53권11호
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• pp.973-983
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• 2020

최근 인공위성 자료를 기반으로 한 수자원 관측 분야에서는 공간해상도의 한계를 극복하기 위한 방안으로 SAR (Synthetic Aperture Radar) 센서에 대한 관심이 높아지고 있다. 토양수분을 관측하는 기존 위성 자료가 10 km 이상의 공간해상도를 지닌 반면, SAR 센서는 후방산란계수를 10 m 까지 관측할 수 있으므로 공간적인 분포를 보다 세밀하게 분석할 수 있다. 이러한 자료를 활용하기 위해서는 관측된 후방산란계수에 다양한 수문인자 및 환경적 요인이 미치는 영향을 다각적으로 분석하여 토양수분을 산출하는 과정이 필요하다. 본 연구는 토양수분 산정에 주로 적용되고 있는 WCM(Water Cloud Model)과 선형회귀 기법을 국내 5개 지점에 적용함으로써, SAR 영상을 기반으로 토양수분을 산정하고 이를 지점 관측 자료와 비교하여 평가하고자 하였다. WCM의 경우 토양수분의 즉각적인 변화를 관측하기에 용이하나 오차에 대한 보정이 필요한 것으로 판단되며, 선형회귀 방법은 순간적인 토양수분의 변동이 크게 나타나지 않았으나 안정적인 오차 범위를 나타내었다. 또한 토양수분이 후방산란계수에 미치는 영향은 토지피복, 식생의 분포, 식생 내 수분량의 정도에 따라 모델별로 크게 상이한 결과를 나타냄을 알 수 있으며, 기존의 모델을 동일하게 적용하기에는 한계점이 많음을 알 수 있다. 따라서 복잡한 지형적, 수문학적 특성을 가진 한반도에서 SAR 영상을 수자원 분야에 적용하기 위해서는, 추후 각 지점 별 특성에 따른 영향을 다각적으로 분석하는 과정이 필수적이며 한반도에 적합한 토양수분 모델을 구축하기 위한 연구가 수행되어야 할 것으로 판단된다.

• 터널과지하공간
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• 제22권2호
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• pp.120-129
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• 2012

최근 친환경적 광산 개발에 대한 사회적 요구에 따라 갱외 시설물도 갱내화하는 경향이 있다. 지하 광산 구조물은 보통 높이보다 폭이 큰 공간을 필요로 하기 때문에 안정성 평가가 중요하다. 본 연구에서는 강도감소법을 이용하여 안전율을 분석하고, 강도감소법과 다변량 회귀분석을 조합하여 지하 광산 구조물의 규모 결정을 위한 수치해석적 설계의 접근방법을 수행하였다. 설계 매개변수는 암반의 전단강도와 측압계수 그리고 지하 광산 구조물의 폭과 설치심도이다. 지하 광산 구조물의 안정성은 입력된 매개변수의 서로 다른 조건하에서 강도 감소법으로 계산된 안전율의 개념으로 평가되었으며, 다양한 다변량 회귀분석을 통해 안전율에 대한 적합한 함수를 얻었다. 최종적으로 최적의 회귀모델을 사용하여 지하 광산 구조물의 규모 결정에 있어서의 초기 설계 정보를 제공하는 도표를 제안했다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.93-110
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• 2023

최근 비정형 자료인 텍스트를 벡터로 변환하고 이를 통해 다양한 목적으로 방대한 양의 자연어를 분석하는 시도가 이루어지고 있다. 특히 코퍼스 규모가 제한적일 수밖에 없는 전문적인 도메인의 텍스트에 대해서도 분석 수요가 급증하면서, 해당 전문 분야의 문서를 범용 문서와 함께 분석하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특정 전문어를 해당 전문어 코퍼스 외부의 일반적인 범용어와 함께 분석하기 위해서는, 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간과 일치시키는 것이 필요하다. 기존에는 변환 행렬 또는 매핑 함수 등을 통해 전문어 코퍼스로부터 얻은 전문어 임베딩 값을 범용어 임베딩 공간으로 변환, 일치시키려는 시도가 있었지만, 변환 행렬을 기반으로 하는 선형 변환은 국지적인 범위에서만 근사적인 변환 효과가 있다는 일반적인 선형 변환의 한계를 극복하지 못했다. 이러한 선형 변환의 한계를 극복하기 위해 최근에는 다양한 형태의 비선형적인 변환 방법이 제안되고 있으며, 본 연구에서는 오토인코더(Autoencoder)와 회귀 모델을 동시에 학습하는 종단형 학습을 통해 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간으로 변환하여 임베딩 공간을 일치시키는 모델을 제안한다. 실제 "보건의료" 분야의 R&D 문서에 대해 임베딩 변환 실험을 진행한 결과, 제안 방법론이 기존의 오토인코더를 활용한 방법 대비 변환 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.