• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.104-109
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• 2007

최근 분산된 자원을 효과적으로 공유할 수 있는 그리드 기반의 과학 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 그러한 예로 국내에서는 건설 및 토목 분야의 원격실험 관측과 제어를 포함한 공동연구 환경의 구축을 내용으로 하는 KOCED(Korea Construction Engineering Development) 프로젝트가 진행 중에 있다. 본 논문에서는 KOCED에서 구축 중인 실험센터의 하나로써, 지리적으로 떨어진 실험 시설과 수치시뮬레이션을 연동하여 실험할 수 있는 하이브리드 실험센터를 대상으로 데이터 모델링을 하였다. 데이터 모델은 데이터를 표현하는 용어를 통일하고 데이터 간의 관계를 명확하게 하여, 데이터의 재사용성을 높일 수 있기 때문에 실험비용이 많이 소모되는 과학실험에 필수적이다. 그리드에 기반한 하이브리드 실험의 데이터 모델링은, 기존의 건설 및 토목실험의 대부분이 독립적인 실험 형태였기 때문에, 정확한 데이터 모델을 예측하기가 용이하지 않았다. 따라서 먼저 하이브리드 실험의 축소 모형인, 프로토타입 실험체를 만들고, 이에 대한 데이터 모델을 설계하여 토목공학 연구자에 의해 사용하게 하였다. 일정기간 사용기간을 갖고, 이에 대한 회의를 통해 향후 구축될 하이브리드 실험센터의 데이터 모델을 설계하였다. 현재 하이브리드 실험의 데이터 모델을 그리드 포탈 기반의 데이터관리 서비스로 구현 중에 있다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.55 no.1
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• pp.71-84
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• 2022

The objective of this study is to develop a two-dimensional (2D) flood model that can perform accurate flood analysis with simple input data. The 2D flood inundation models currently used to create flood forecast maps require complex input data and grid generation tools. This sometimes requires a lot of time and effort for flood modeling, and there may be difficulties in constructing input data depending on the situation. In order to compensate for these shortcomings, in this study, a grid-based model that can derive accurate and rapid flood analysis by reflecting correct topography as simple input data was developed. The calculation efficiency was improved by extending the existing 2×2 sub-grid model to a 5×5. In order to examine the accuracy and applicability of the model, it was applied to the Gamcheon Basin where both urban and river flooding occurred due to Typhoon Rusa. For efficient flood analysis according to user's selection, flood wave propagation patterns, accuracy and execution time according to grid size and number of sub-grids were investigated. The developed model is expected to be highly useful for flood disaster mapping as it can present the results of flooding analysis for various situations, from the flood inundation map showing accurate flooding to the flood risk map showing only approximate flooding.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2005.11a
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• pp.144-149
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• 2005

본 논문에서는 $CAVEW^{TM}-like$ 시스템과 같은 대형 디스플레이 기반의 몰입형 시뮬레이션 환경에 필요한 인터랙션 기법을 제안한다. 축소 모형(miniature) 인터랙션은 원거리에 있는 객체를 쉽게 선택하거나 조작하기 위하여 가상 세계 전체를 축소하여 사용자 근처에 디스플레이하고 이를 조작함으로써 대상 객체와 상호작용 할 수 있도록 해준다. 또한, 조감도(bird's eye view)로 표현되는 지도상에 사용자 위치를 표시하여 가상 세계 탐색시 이동 경로를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 축소 모형은 투명 패널 인터페이스를 통하여 보여지며 사용자는 이를 이용하여 택타일 피드백(tactile feedback)을 제공 받을 수 있다. 그리드(grid)를 이용한 비주얼 가이더는 가상 세계 내에 그리드를 디스플레이하여 대상 객체와 사용자간의 위치 관계를 쉽게 파악할 수 있도록 해준다. 일반적으로 대형 디스플레이 환경에서의 인터랙션은 정확한 깊이 인식이 어렵기 때문에 인터랙션 시사용자의 불필요한 행위를 유발하게 된다. 본 논문에서 제안하는 기법은 이 같은 문제점을_개선하여 객체 조작 시 느껴지는 피로감을 최소화 시킬 수 있으며 다양한 몰입 및 상황 기반 시뮬레이션 어플리케이션에 적용되어 활성화 될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.182-182
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• 2021

본 연구에서는 1일부터 최대 7일까지의 시간을 두고 남한 전체의 유출량에 대한 예측 모형을 제시하고자 한다. 이를 위하여 LSM (Land Surface Model) 모형을 사용하여 유출량을 모의하였고 이 과정에서 미 계측치에 대한 유출량을 예측하기 위하여 Xgboost (Extreme Gradient Boost)를 활용하여 매개변수를 지역화하였다. 이러한 지역화 기법을 통하여 남한 전체의 유출량에 대한 그리드화 된 유출값을 얻을 수 있었다. 또한 본 연구에서는 기상 예측자료를 유출량에 대한 예측으로 변환하기 위하여 Stacking 앙상블 기반의 수문학적 후처리 기법을 사용하였다. Stacking 앙상블 기법은 Base-learner와 Meta-learner의 조합으로 이루어 지는데 본 연구에서 새롭게 사용되는 패널티 기반의 분위회귀분석 방법론은 기존의 방법론과의 비교에 있어서 유용한 것으로 파악되었다. 결과적으로 본 연구에서는 총 7일의 앞선 시간의 예측에 있어서 한반도 전체의 유출량에서 비교적 짧은 시간에 대한 예측인 1일과 2일에서의 예측은 실질적으로 사용이 가능한 것으로 파악되었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.29 no.1
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• pp.193-203
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• 2016

This paper forecasts electricity demand as a critical element of a demand management system in Smart Grid environment. We present a prediction method of using a combination of predictive values by time series clustering. Periodogram-based normalized clustering, predictive analysis clustering and dynamic time warping (DTW) clustering are proposed for time series clustering methods. Double Seasonal Holt-Winters (DSHW), Trigonometric, Box-Cox transform, ARMA errors, Trend and Seasonal components (TBATS), Fractional ARIMA (FARIMA) are used for demand forecasting based on clustering. Results show that the time series clustering method provides a better performances than the method using total amount of electricity demand in terms of the Mean Absolute Percentage Error (MAPE).

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.6
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• pp.791-804
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• 2020

Residential electricity consumption can be predicted more accurately by utilizing the realtime household electricity consumption reference that can be collected by the AMI as the ICT developed under the smart grid circumstance. This paper studied the model that predicts residential power load using the ARIMA, TBATS, NNAR model based on the data of hour unit amount of household electricity consumption, and unlike forecasting the consumption of the whole households at once, it computed the anticipated amount of the electricity consumption by aggregating the predictive value of each established model of cluster that was collected by the households which show the similiar load profile. Especially, as the typical time series data, the electricity consumption data chose the clustering analysis method that is appropriate to the time series data. Therefore, Dynamic Time Warping and Periodogram based method is used in this paper. By the result, forecasting the residential elecrtricity consumption by clustering the similiar household showed better performance than forecasting at once and in summertime, NNAR model performed best, and in wintertime, it was TBATS model. Lastly, clustering method showed most improvements in forecasting capability when the DTW method that was manifested the difference between the patterns of each cluster was used.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.40-40
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• 2022

기상 데이터의 사용은 수문 모의에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 다양한 기상 자료를 사용하여 남한 전체를 대상으로 수문 모의를 진행하여 기상 데이터의 적합성을 판단하고자 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 그리드 기반의 기상 자료로 강수 자료와 온도자료를 사용하였으며 그 적합성을 살펴보았으며 특히 강수자료는 총 11개로 6개의 위성기반 자료 (CMORPH, MSWEP, MERRA, TRMM 및 TRMM-RT)와 5개의 재분석 기반 자료 (ERA5, JRA-55, CPC-U, NCEP-DOE 및 K-Hidra)를 살펴보았고 온도자료는 4개의 자료 (MERRA, ERA5, CPC-U 및NCEP-DOE)를 선정하여 살펴보았다. 남한 전체를 대상으로 수문 모형을 구축하기 위하여 본 연구에서는 Variable Infiltration Capacity (VIC) 모형을 사용하였으며 총 44개의 조합 (강수자료 11개 × 온도자료 4개)에 비교 결과를 토대로 서로 다른 조합의 앙상블을 생성하여 수문 모의 결과를 비교하였다. 결과적으로 온도자료는 상대적으로 그 자료마다 모의 결과의 차이가 적게 나타났지만 강수자료는 자료에 따라 수문 모의 결과에 큰 차이를 보여 그 영향력이 큰 것으로 확인하였다. 이를 통하여 본 연구에서는 기상 자료가 수문모형의 성능에 영향을 미치기 때문에 적합한 기상 자료를 선정하는 것이 수문 모델링을 진행하기 전 단계로 필수적인 과정이라는 것을 확인했다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.1
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• pp.94-99
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• 2015

With the recent machine learning paradigm of using nonparametric Bayesian statistics and statistical inference based on random sampling, the Dirichlet distribution finds many uses in a variety of graphical models. It is a multivariate generalization of the gamma distribution and is defined on a continuous (K-1)-simplex. This paper presents a sampling method for a Dirichlet distribution for the problem of dividing an integer X into a sequence of K integers which sum to X. The target samples in our problem are all positive integer vectors when multiplied by a given X. They must be sampled from the correspondingly gridded simplex. In this paper we develop a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) proposal distribution for the neighborhood grid points on the simplex and then present the complete algorithm based on the Metropolis-Hastings algorithm. The proposed algorithm can be used for the Markov model, HMM, and Semi-Markov model for accurate state-duration modeling. It can also be used for the Gamma-Dirichlet HMM to model q the global-local duration distributions.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2023.05a
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• pp.144-145
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• 2023

육상, 철도, 항공 등 타 교통분야에서 지속적으로 사고와 인명피해가 줄어든 반면, 해양분야는 해양사고가 증가하며 실효적 해양교통안전관리에 대한 필요성이 대두되고 있다. 최근 3년간 국내 해상에서 발생한 충돌사고 중 어선을 포함한 충돌사고가 전체의 약 84%를 차지하며, 해상교통의 주요 변수인 어선을 포함한 국가의 해상교통량 파악은 반드시 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현 정부 국정과제인 '디지털 해상 교통망 구축'과 더불어 해양교통안전관리체계 마련의 일환으로 국내 전체 선박위치발신장치(AIS, V-PASS) 데이터를 활용하여 해상교통량을 분석하고 예측 모델을 개발한다. 이를 위해 선박 밀집도를 통한 그리드별 공간가산분석과 항적 데이터 전처리 및 선형화, 선박 길이에 따른 점용면적 산정을 통한 단위 그리드별 해상교통량을 분석한다. 또한, 과거 교통량 데이터는 딥러닝 기반의 시계열 특성을 지닌 RNN과 LSTM 모델을 활용하여 교통량 예측 모형을 개발한다. 본 연구의 결과는 해상교통량과 해양사고의 연관성 분석 및 속력제한구역 등 해상정책 수립의 정량적 근거를 제공하며, 국민에게 해상교통정보 제공을 통해 교통복지 증진에 기여할 수 있다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.8
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• pp.825-836
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• 2010

The advancement of electronic records brought great changes of the records management system. One of the biggest changes is the transition from passive to automatic management system, which manages massive records more efficiently. The integrated Rule-Oriented Data System (iRODS) is a rule-oriented grid system S/W which provides an infrastructure for building massive archive through virtualization. It also allows to define rules for data distribution and back-up. Therefore, iRODS is an ideal tool to build an electronic record management system that manages electronic records automatically. In this paper we describe the issues related to design and implementation of the electronic record management system using iRODS. We also propose a system that serves automatic processing of distribution and back-up of records according to their types by defining iRODS rules. It also provides functions to store and retrieve metadata using iRODS Catalog (iCAT) Database.