• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
• /
• pp.656-659
• /
• 2017

현대 사회에서는 다양한 이동수단 중 지하철, 버스 등의 대중교통에 대한 수요가 높은 편이다. 본 연구의 배경이 되는 서울특별시의 경우에는 출퇴근 시, 과반 수 이상이 대중교통을 이용한다. 대중교통 이용량에는 날씨, 평일-주말, 연착, 도로현황 등 여러 가지에 원인을 둔다. 본 연구에서는 여러 요인 중에서도 날씨 데이터(기온, 강수량, 미세먼지)에 초점을 두어, 날씨에 따른 대중교통 이용량의 변화양상을 학습하여 예측하는 연구를 진행한다. 서울특별시 25개 자치구마다의 날씨 데이터와 대중교통 이용 데이터를 이용하여 Regression을 통한 데이터 학습을 진행하였으며, 학습된 모델을 통한 날씨에 따른 서울특별시 대중교통 이용량 예측에 따른 평균 오차율은 15.49%로 낮은 오차율을 가진다. 본 연구 결과는 날씨에 따른 버스와 지하철의 배차 간격 조절 등의 대중교통 배치 판단 결정에 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.37-38
• /
• 2022

농산물의 산지 가격이나 도매가격이 등락하면, 즉시 또는 일정한 시차 이후에 소비자가격도 등락한다. 본 논문에서는 선형회귀모델을 통해 쌀 가격을 예측하고 쌀 가격에 영향을 미치는 날씨의 시기를 찾아보고자 한다. 이에 따라 KAMIS, 기상자료개방포털, KOSIS에서 수집한 날씨, 생산량, 그리고 소비자물가 등락률 데이터를 이용하여 쌀 가격 예측을 수행하고, 날씨 데이터와 쌀 가격 데이터의 날짜 간격을 두어 날씨가 쌀 가격에 영향을 미치는 시기를 알아보았다. 모델 평가 결과, 2개월 간격을 두고 예측한 RMSE가 164.135로 가장 큰 영향을 미쳤다. 본 연구를 기반으로 향후 다른 농산물의 가격 예측도 가능할 것이며 농산물에 영향을 미치는 변수의 시기도 예측할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
• /
• 제20권6호
• /
• pp.2933-2940
• /
• 2018

과일의 경우 다른 작물보다 날씨의 영향을 많이 받으므로, 농업인의 고부가가치 창출을 위해서는 날씨를 고려한 작물모형개발이 필요하다. 본 연구에서는 과실류 중에서 비교적 제한된 조건에서 생산되는 복숭아를 연구대상으로 선정하였으며, 옥답 4.0에서 제공하는 2015년부터 2017년까지 대구에서 거래된 복숭아자료를 사용하였다. 분석에 사용되는 기상자료는 재배면적에 대한 가중치를 부여하여 생성하였으며, 1일 전부터 7일 전까지 날씨자료 중 상관성이 높은 변수를 사용하였다. 분석 방법으로는 기계학습법에 해당하는 랜덤포레스트와 그래디언트부스팅(gradient boosting machine), XGboost을 사용하였다. 분석결과, XGboost의 성능이 가장 우수하게 나타났으며, 경락가격 예측은 비교적 잘 예측할 수 있었지만, 거래량 예측의 정확성은 그리 높지 않았다. 복숭아 거래량 예측에 영향을 미치는 상위 3개의 기상변수로는 최저온도, 평균최대온도, 강수량으로 나타났다.

• 응용통계연구
• /
• 제26권3호
• /
• pp.413-420
• /
• 2013

확률적 날씨 발생기(Stochastic weather generator)는 일일 날씨를 생성하는데 일반적으로 사용되는 방법으로 최근에는 일반화선형모형에 기초한 확률적 날씨 발생 방법이 제안되었다. 본 논문에서는 서울지역의 일일 기온을 모형화하하기 위해서 일반화선형모형에 기초한 확률적 날씨 발생기를 고려하였다. 이 모형에서는 계절성을 나타내는 변수와 강우발생 유무가 공변수로 사용되었다. 일반적으로 확률적 날씨 발생기에서는 생성된 일일 날씨가 월별 또는 계절별 총강우량이나 평균온도에 충분한 변동을 만들어 내지 못하는 과대산포 현상이 발생하는데, 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 평활된 계절별 평균 온도를 일반화선형모형의 공변수로 추가하였다. 그리고 제안된 모형을 1961년부터 2011년까지 51년 동안의 서울지역 일일 평균 기온자료에 적용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.519-521
• /
• 2022

본 논문에서는 교통약자들의 이동제한 및 한계와 코로나 19로 인한 관광산업의 손실을 해결할 VR/360도 가상현실을 통한 웹 플랫폼 개발을 제안한다. 이 연구는 활용될 자원인 계절과 날씨자료를 효율적으로 촬영 및 준비하여 기존의 VR/360도의 가상현실을 최대화하고, 기존의 로드뷰 API 및 VR기기의 응용을 다양화한다. 또한, 이 연구는 '관광지를 방문한다'라는 개념을 실외뿐만이 아니라 실내에서도 사실적으로 체험할 수 있음을 제시한다. 이때 사실적인 체험을 더욱 극대화하기 위하여 VR/360도에 접목된 계절과 날씨의 콘텐츠를 구매할 수 있게 하여 소비자에게 선택지 내에서의 다양성을 주고, 단순 체험이 아닌 관광산업의 경제적 이윤으로 연결한다. 본 논문에서는 예상결과를 통하여 기존의 단순 VR/360도 체험을 통한 가상현실에 비해 좀 더 다양한 환경 조성을 통한 콘텐츠와 관광산업의 개선 및 경제성 면에서 발전성을 보인다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제6권2호
• /
• pp.50-56
• /
• 2017

지속적인 경제 성장에 따라 소비자들의 외식 횟수는 해를 거듭할수록 점점 늘어나고 있으며 그 만큼 외식 산업 역시 양적인 성장을 기록하고 있다. 소비자가 외식을 결정하고 메뉴를 선정할 때 다양한 변수가 존재하지만, 본 연구에서는 강수, 적설, 운량에 따른 날씨 변수와, 계절과 휴일에 따른 요일 변수가 소비자들의 메뉴 선택에 얼마나 기여하는 지를 중점적으로 규명하고자 하였다. 분석은 '식신'의 사용자가 메뉴 검색을 하고 매장을 선택하고 조회하는 데이터를 연구 자료로 활용하였다. 여기에 기상청에서 제공하는 일별 날씨 데이터를 대입하여 분석을 수행하였다. 특히 강수, 적설, 운량에 따른 날씨 변수와 계절, 휴일에 따른 요일 변수로 나누어 연구 분석을 실시하였다. 이를 통해 날씨와 요일 변수가 사용자의 메뉴 검색에 유의미한 영향을 미친다는 결과를 확인할 수 있었으며, 본 연구 결과를 활용하면 외식산업 시장에서의 우위를 다질 수 있는 소상공인, 마케팅 종사자, 기타 관련자에게 많은 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권9호
• /
• pp.56-65
• /
• 2019

물리적 환경이 보행에 미치는 영향에 관한 연구들은 지속적으로 이루어져 왔다. 그러나 도시공간에서의 보행량에 날씨가 미치는 영향에 대한 연구는 부족하다. 이에 본 연구는 도시공간에서 날씨가 보행량에 미치는 영향을 실증 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 2009년 서울시 유동인구 조사자료를 활용하였으며, 지점별 보행량을 종속변수, 날씨와 물리적 환경을 독립변수로 하는 모형을 구축하였다. 날씨가 보행량에 미치는 영향을 계절별, 토지이용별, 시간대별로 파악하고자 계절-토지이용-시간대로 구분된 28개의 모형을 작성하여 결과를 비교 해석하였다. 본 연구의 종속변수가 정규성을 만족하지 못하기 때문에 음이항 회귀모형을 활용하였다. 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 날씨요인들은 보행량에 영향을 미친다. "비"는 대부분의 모형에서 보행량을 감소시키는 효과가 나타났으며, "눈"과 "천둥번개"는 소수의 모형에서 매우 큰 보행량 감소효과를 나타냈다. 둘째, 날씨가 보행량에 미치는 영향은 계절과 토지이용에 따라 다르게 나타났다. 예를 들어 "비"의 보행량 감소효과는 주거지역보다는 상업지역에서 크게 나타났으며, 동절기 보다는 하절기에 그 효과가 크게 나타났다. 셋째, 환경요인들의 영향도 계절에 따라 다르게 나타났다. 차로 수는 하절기에는 보행량에 정(+)의 영향을, 동절기에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지하철역 여부 또한 하절기에는 보행량에 강한 정의 영향을 미치지만 동절기에는 그 효과가 작거나 음의 영향을 미쳤다. 본 연구의 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 보행량을 감소시키는 효과가 있는 눈이나 비에 대응할 수 있는 반옥외 도시공간의 조성이 필요하다. 둘째 계절별로 특화된 보행활성화 정책이 필요하다.

• 대한지리학회지
• /
• 제39권1호
• /
• pp.13-26
• /
• 2004

본 연구는 상대적 날씨 스트레스 지수로 NET의 적용 가능성을 파악하고자 하였다. 기상청에서 예보하고 있는 기온, 습도, 바람 자료를 이용하여 NET 값의 시공간적 분포 특성을 분석하였다. 여름철 스트레스 지수인 일 최고 NET의 지역별 스트레스 기준값은 바람과 습도보다는 기온의 영향을 받으므로 일 최고 기온의 분포와 유사하다. 겨울철 스트레스 지수인 일 최저 NET의 스트레스 기준값은 산지 지역과 서울 이북 지역에서는 낮은 기온의 영향을. 해안 지역에서는 강한 바람의 영향으로 기준값이 여름철에 비하여 다양하게 나타난다. 스트레스가 강한 날의 발생 빈도는 여름철은 뚜렷한 연변화가 나타나지 않지만, 겨울철에는 1990년대 중반 이후 뚜렷한 증가 경향을 보인다.

• 응용통계연구
• /
• 제27권3호
• /
• pp.475-485
• /
• 2014

일반화 선형모형(GLM)에 기초한 확률적 날씨 발생기(Stochastic weather generator)는 일일 날씨를 생성하는데 가장 일반적으로 사용되는 방법인다. 본 논문에서는 다층구조를 이용하여 기존의 GLM weather generator에 공간구조를 소개하였다. 계절별 총강우량의 overdispersion 현상을 효과적으로 제거하기 위해서 smoothing된 계절별 총강우량을 모형에 포함하였고 공간구조를 소개하기 위해서 Stochastic weather generator의 모형계수에 공간구조를 가지는 다변량 정규분포를 가정하였다. 그리고 제안된 공간구조를 가지는 GLM weather generator 모형을 우리나라 76개 지역에서 39년간 측정된 일별 강우량 관측자료에 적용하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2001년도 춘계 학술대회 논문집 통권 4호 Proceedings of the 2001 KSRS Spring Meeting
• /
• pp.38-41
• /
• 2001

본 연구는 2000년 9월4일 Landsat ETM+ 위성화상자료에 기초하여 산출된 연무지수(haze index)를 서울시 구별로 비교, 분석하였다. 태슬모자형 변환(Tesseled Cap transformation)의 제 4특징인 연무지수를 산출하기 위해 6개의 계수를 새로 구하였다. 시정거리가 21.5km인 비교적 좋은 날씨상태에서 강남구와 서초구의 경우 다른 구에 비해 월등히 연무지수가 높게 나타났다. 그리고 강북지역의 연무지수는 강남지역보다 낮다. 비교적 높은 연무지수를 갖는 강북지역의 구는 용산구, 종로구, 노원구이다.