• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.25-25
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• 2011

우리나라는 국토의 60% 이상이 산지로 이루어져 있다. 최근 산지하천 유역에서 발생한 홍수와 토석류 등에 의해 많은 인적 물적 피해가 발생하고 있다. 현재 산지하천 유역은 유량자료에 비해 강우관측 자료는 비교적 많이 축적되어있으며, 최근에는 레이더를 이용한 강우관측도 지속적으로 이루어져 강우특성을 분석하는 것은 용이하다. 이에 비해서 산지하천 유역의 하천 유량에 대한 자료는 부족하거나 자료가 있더라도 결측치가 많고 보유연한이 분석에 필요한 만큼 충분하지 못하다. 또한 산지하천 유역의 유출특성을 분석하기 위해서는 강우관측 자료와 수위자료로부터 환산된 유량자료가 필수적인 인자이나 산지하천 유역의 수위관측소는 설치 및 유지관리 등의 어려움으로 인하여 유량자료가 상대적으로 부족한 실정이다. 이와 같은 제약을 해소하기 위해서는 많은 비용과 시간이 소요되므로 단 시간 내에 해결하는 것은 쉬운 일이 아니다. 따라서 유역의 물리적 특성을 이용하여 임의의 지점의 설계홍수량을 손쉽고, 정확하게 산정할 수 있다면 산지유역의 홍수와 토석류에 의해 발생하는 홍수 피해에 대한 대책을 마련하는데 큰 도움이 될 것이다. 일반적인 통계적 회귀분석은 여러 분야에서 널리 적용되고 있으나, 산지하천 유역의 강우-유출해석의 경우 관측자료의 수가 적고 발생하는 사상이 애매한 경우가 많아 일반적인 통계학적 선형 회귀분석을 적용하는 데 어려움이 많다. 이와 같은 어려움을 해결하기 위해 본 연구에서는 fuzzy regression 기법을 사용하였다. Fuzzy regression 기법의 하나인 possibilistic 모형을 사용하여 주어진 관측값과 산정값의 오차를 최소화함으로써 모형의 fuzziness를 최소화하였다. fuzzy regression 기법을 사용하면 변수들 간의 애매한 관계를 쉽게 해석하고 관측값과 산정값의 오차를 최소화하여 연구목적에 적합한 결과를 도출할 수 있다. 산지유역에서 발생하는 홍수는 많은 인명 및 재산피해뿐 아니라 사회 및 경제적 측면, 환경 및 생태계 그리고 인간의 정신적인 측면까지도 깊이 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서 제안한 fuzzy regression 기법을 사용한 홍수량 산정기법을 통해 임의 지점의 빈도별 설계홍수량을 보다 신속하고 정확하게 산정하여 수공구조물의 설계에 적용하면 집중호우에 의해 발생하는 피해를 최소할 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.123-123
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• 2018

가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 초기에 감지한다면 피해를 최소화 할 수 있다. 국내에서는 가뭄전망을 위해 물리적 기반의 기상-수문연계해석 시스템을 구축하여 월 내지 계절전망을 수행하고 있다. 물리적 기반의 가뭄전망은 수치예보모델의 불확실성을 가지고 있으므로 예보 정확도 개선의 측면에서는 통계적 모델을 같이 활용하는 것이 바람직하다. 최근 국외에서는 통계적 방법인 AI (Artificial Intelligence) 기술을 사용하여 가뭄을 전망하는 연구가 활발히 진행 중이나, 아직까지 국내에서는 관련연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 기반의 댐 유입량 예측 모델을 구축하고 SRI (Standardized Runoff Index)를 활용하여 수문학적 가뭄전망을 수행하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐이 위치한 충주댐 유역과 소양강댐 유역을 선정하였다. 수문 및 기상자료는 국토 교통부 및 기상청의 관측 댐 유입량, 관측 강수량, 관측 기온 및 장기기상예보 자료를 사용하였다. ANFIS 모델 구축을 위한 훈련 및 보정기간과 검정기간은 각각 1987~2010년과 2011~2016년을 선정하였다. 수문학적 가뭄전망은 지속기간 3개월의 1개월 전망 SRI3를 활용하였으며, SRI3는 관측유입량과 예측유입량을 결합하여 산정하였다. 댐 예측유입량 및 수문학적 가뭄전망의 정확도 평가를 위해 상관계수, 평균제곱근오차를 활용하였다. 댐 예측유입량 평가 결과 예측값과 관측값의 상관계수가 높게 나타났으며, 평균제곱근오차는 낮아 예측성이 뛰어났다. SRI3의 경우 관측값과 예측값의 가뭄발생시기가 유사하여 가뭄을 적절하게 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 통계적 기반의 수문학적 가뭄전망기법을 개발하였다는 측면에서 의의가 있으며, 향후 물리적 기반의 가뭄전망정보와 결합한다면 보다 실효성이 향상될 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권2호
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• pp.195-200
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• 2021

기상청에서 운용하는 268개의 가속도 관측망에 대한 방위각 보정값을 측정하기 위해 배경잡음 교차상관 방법을 사용하였다. 이 방법은 배경잡음 자료를 사용하기 때문에 원거리 지진자료를 사용하는 방법과 달리 특정 조건에 맞는 지진을 선정할 필요가 없고, 한반도와 같은 조밀한 관측망에 적용하여 단기간의 연속 파형 자료만을 사용해 신뢰할 수 있는 방위각 보정값을 측정할 수 있다. 계산에는 2020년 1월부터 2020년 2월까지 총 268개의 기상청 가속도 관측망에 기록된 3성분 연속 파형 자료를 사용했다. 계산된 결과를 보면 기존에 원거리 지진자료를 사용한 결과와 매우 유사하며, 기존 결과에서 누락된 가속도 관측소들을 포함한 대부분 관측소의 방위각 보정 계산 결과가 표준편차 5° 이하로 안정적으로 계산되는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 연구를에서 사용한 방법을 활용해 기상청 가속도 관측소에 대한 방위각 보정값을 지속적으로 모니터링하고 측정된 결과를 활용하면, 가속도 자료의 수평 성분을 활용한 다양한 연구들에 활용할 수 있을 것이다.

• 에너지공학
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• 제27권4호
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• pp.103-110
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• 2018

본 논문에서는 Mean Absolute Percentage Error (이하 MAPE)와 Symmetric Mean Absolute Percentage (이하 sMAPE)의 새로운 접근법을 이용한 시계열 예측 모델의 평가 방법을 소개한다. MAPE, sMAPE에는 다음과 같은 문제점이 있다. 데이터 집합에서 관측 값이 0일 경우 평가할 수 없고, 관측 값이 0에 매우 가깝다면 과도한 평가 값을 측정한다. 관측 값과 예측 값 간에 동일한 오차를 가지더라도 다른 값으로 평가하는 문제도 가지고 있다. 동일한 오류 값이 과대 예측되었는지 아니면 과소 예측되었는지에 따라 다른 평가 값을 측정하거나 관측 값의 부호와 예측 값의 부호가 서로 다르면 그 오차는 평가 값에 반영되지 않는다. 이러한 문제는 Maximum Mean Absolute Percentage Error (이하 mMAPE)에 의해 해결하였다. 우리는 MAPE 평가 방법의 분모에서 관측 값을 사용하는 대신 최대 절대 값을 사용했다. 최대 절대 값이 1보다 작으면 분모를 제거하여 0 값이 정의되지 않은 문제와 미세한 값일 경우 과대 측정되는 문제를 해결하였다. Beijing PM2.5의 온도 데이터와 시뮬레이션 데이터를 통해 mMAPE와 다른 평가 방법들의 결과 값을 비교하였으며, 위의 문제들을 해결할 수 있음을 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.63-63
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• 2020

최근 머신러닝 기술의 발전에 따라 비선형 시계열자료에 대한 예측이 가능해졌으며, 기존의 과정기반모형을 대체하여 지하수, 하천수 예측 등 다양한 수문분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 연구들과 달리 과정기반모형을 이용한 하천수 모의결과를 개선하기 위해 과정기반모형과 결합하는 방식으로 머신러닝 기술을 활용하였다. 머신러닝 기술을 통해 관측값과 모의값 간의 차이를 예측하고 과정기반모형의 모의결과에 반영함으로써 관측값을 정확히 재현할 수 있도록 하는 시스템을 구축하고 평가하였다. 과정기반모형으로는 Weather Research and Forecasting model-Hydrological modeling system (WRF-Hydro)을 소양강 유역을 대상으로 구축하였다. 머신러닝 모형으로는 순환 신경망 중 하나인 Long Short-Term Memory (LSTM) 신경망을 이용하여 장기시계열예측이 가능하게 하였다(WRF-Hydro-LSTM). 머신러닝 모형은 2013년부터 2017년까지의 기상자료 및 유입량 잔차를 이용하여 학습시키고, 2018년 기상자료를 이용하여 예상되는 유입량 잔차를 모의하였다. 모의된 잔차를 WRF-Hydro 모의결과에 반영시켜 최종 유입량 모의값을 보정하였다. 또한, 연구에서 제안된 새로운 방법론의 성능을 비교평가하기 위해 머신러닝 단독 모형으로 유입량을 학습 후 모의하였다(LSTM-only). 상관계수와 Nash-Sutcliffe 효율계수(NSE)를 사용해 평가한 결과, LSTM을 이용한 두 방법(WRF-Hydro-LSTM과 LSTM-only) 모두 기존의 과정기반모형(WRF-Hydro-only)에 비해 높은 정확도의 하천수 모의가 가능했으며, PBIAS 지수를 사용하여 평가한 결과, LSTM을 단독으로 사용하였을 때보다 WRF-Hydro와 결합했을 때 더 관측값과 가까운 모의가 가능함을 확인할 수 있었다.

• 농약과 식물보호
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• 제6권2호
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• pp.50-50
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• 1985

농수산부가 올들어 처음으로 발표한 축산유통예고에 따르면 소값은 봄까지 현재의 수준을 유지하고 돼지값은 이달 중순까지 강세를 보이다가 그 후부터 안정세를 나타낼 것으로 전망된다. 따라서 요즈음이 송아지를 구입할 적당한 시기이며 돼지사육농가는 앞으로의 돼지값 관측내용에 따라 사육마리수를 조절해야 할 것이라고 강조했다. 소$\cdot$돼지$\cdot$닭의 관측 결과는 다음과 같다.

• 물과 미래
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• 제45권8호
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• pp.50-55
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• 2012

본 연구는 레이더 반사도를 이용한 RAD-RAR시스템의 개발내용에 대한 설명과 이를 검증하기 위해 2006년 레이더 반사도를 이용한 RAD-RAR시스템의 강우량 추정값과 지상 AWS 강우량관측값을 비교 하였다. 2006년 전체를 보았을 때 RAD-RAR의 일 누적관측값은 지상강우량과 비교하여 약 0.84로 높은 상관계수를 보였다. 또한 본 연구에서 북한 지역 등의 지상 관측 공백지역에 대한 강수량 모니터링의 필요성의 증가 때문에, 2009년 황강댐 부근에서 발생한 강수사례를 분석하여보았다. 북한 지역에 대해서는 GTS 지점에서 황강댐 방류 기간에 대해서 비교 및 검증을 수행하였다. 북한 지역에 대한 사례분석 결과는 상관도가 0.75로 남한 지역(상관도: 0.85)에 비해서 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 북한 지역에 대한 검증시 사용된 샘플링의 수가 적었기 때문에 일반화하기 어렵고 또한 북한 지역의 GTS 지점에서 관측된 강수량 자료의 높은 신뢰도를 얻기 어려우므로 더 추가적인 분석이 필요하다.

• 응용통계연구
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• 제12권1호
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• pp.225-239
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• 1999

범주형 자료에 대하여 탐색적 자료분석을 할 수 있는 기존의 여러 그림들을 변수의 수가 많아지면 시각적인 식별이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 삼차원이상의 다차원 범주형 자료를 이차원 평면성에 표현할 수 있는 링차트(ring chart)를 제안한다. 각 칸의 확률값을 표현하는 링차트는 범주형 자료의 구조 전체를 시각적으로 파악할 수 있으며, 관측값을 표준화한 링차트는 변수들간의 연관성 여부를 시각적으로 판단하는데 유용한 정보를 제공한다. 삼차원이상의 자료에서는 이중 링차트(조건부 링차트)를 개발하여 일차 및 이차교호작용 검정까지도 가능하다. 또한, 관측값과 잔차를 동시에 표현한 잔차 링차트는 설정된 모형의 적합성 여부를 시각적으로 평가할 수 있는 장점이 있다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제10권2호
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• pp.189-196
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• 1993

상해 천문대 Sheshan 관측소의 레이저 위성거리 측정기기를 이용하여 LAGEOS II위성에 대한 레이저 관측을 수행하여 총 1,838점을 얻었다. 관측된 거리 자료를 지상목표물 관측에 의한 관측기기 지연보정, 대기굴절 보정, 위성의 질량중심거리 보정, 일반 상대론적 보정과 지구 고형체 조석, 극 조석, 대양 조석을 포함한 조석보정을 통해 지연값을 결정하였는데 거리보정의 평균값은 19.12m이다. 결국 다항식 fitting 과 최소 자승법을 이용하여 계산한 관측값의 내부 정밀도 평균은 $\pm$7cm이다. 잡음을 제거하고 보정된 최종 관측점은 1,340점으로 관측점 총수에 대한 잡음비율은 27.1%이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.65-66
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• 2007

본 논문은 파라미터 변동에 잘 적응하며 강인한 영구자석 동기전동기의 위치센서 없는 센서리스 제어를 위해 개선된 슬라이딩 모드 관측기에 고정자 저항 추정기능을 추가한 새로운 슬라이딩 모드 적응 관측기를 제안한다. 제안된 관측기는 개선된 슬라이딩 모드 관측기를 사용함으로써 기존의 슬라이딩 모드 관측기에서 채터링(Chattering) 문제 해결을 위해 저역통과필터(Low-pass filter)의 사용 및 추가적인 회전자의 위치보상은 Sigmoid 함수를 스위칭 함수로 사용하므로 제거 할 수가 있다. 또한 고정자 저항 추정기능을 추가하여 센서리스 운행 중 환경적 요인으로 인한 고정자 저항값의 변동이나 초기에 고정자 저항값을 잘못 알고 있더라도 빠른 적응을 통해서 추정오차를 절감시켜 전동기의 속도추정 성능을 향상시킬수 있다. 또한 기존의 적응 슬라이딩 모드 관측기에서의 적분연산을 줄임으로써 제어시스템의 성능을 개선시켰다 제안된 관측기의 안정성은 Lyapunov 후보 함수를 이용하여 관측기의 이득을 설정함으로써 검증하였으며 관측기의 성능은 시뮬레이션을 통한 실험을 통하여 그 타당성을 입증하였다.