최근 지구 온난화 효과에 의한 기상이변으로 기상정보에 대한 관심이 급증하고 있다. 날씨 예보가 일반인들의 일상생활에 영향을 미칠 뿐만 아니라 산업과 경제 전반에 미치는 영향이 크기 때문이다. 기상분야의 의사결정은 직간접적으로 많은 양의 자료를 필요로 한다. 기상자료로부터 공간에 관련된 지도 자료, 각종 측정 및 계측자료 등이 그것들이다. 따라서 기상분야에서의 의사결정이 앞에 나열한 자료를 처리하고 계산과정을 거쳐 그 결과를 바탕으로 이루어질 때 적절하고 합리적인 의사결정이라고 할 수 있을 것이다. 이러한 의사결정 시스템은 사용자가 직관적이고 종합적으로 의사를 결정할 수 있도록 여러 가지 복잡한 자료를 표출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 의사결정을 위한 기상가시화 시스템의 요구조건을 분석하고 설계를 제안한다.
본 연구는 다양한 기상 요인의 영향 정도에 따른 속도 변화를 분석하여 고속도로의 교통상황 분류를 목적으로 하였다. 서해대교의 RWIS와 VDS 자료를 활용하여 요인분석한 결과 교통상황에 영향을 주는 기상요인은 날씨, 온도, 시정거리로 나타났다. 각 요인에 따른 교통상황을 분류하기 위해 요인별로 분산분석을 실시한 결과 날씨는 맑음과 강우, 온도는 $5^{\circ}C$ 이하와 이상, 시정거리는 강우 시에만 10km 이하와 이상으로 분류되어 총 5개 유형의 교통상황으로 분류되었다. 보다 원활한 교통관리를 위해 각 상황별로 교통량-속도 모형을 추정하였으나 분석자료의 부족으로 설명력은 다소 낮게 나타났다. 그러나 장기간의 자료를 본 연구에서 제시된 분석과정에 입각하여 분석할 경우 기상요인에 따른 유형별 교통관리가 가능할 것으로 기대된다.
프로야구경기의 승패 예측의 문제는 그리 쉬운 일이 아니다. 왜냐하면 경기에 영향을 미치는 요소가 무한하기 때문이다. 예를 들어, 경기당일의 선수들의 컨디션이나 사기, 경기당일의 날씨, 구장요건, 상대팀에 대한 심리적 요인등 사전에 경기영향을 미치는 요소가 무한하다. 본 연구실에서는 과거 경기기록 자료를 기반으로 유용한 규칙을 찾아내어 분류트리를 만들어 학습하는 ID3 알고리즘을 프로야구 승패예측 시스템 구성에 사용하여 보았으나, 이산적인 자료의 처리로 인해 연속적인 경기자료를 고려하지 못하는 문제로 예측율이 더이상 향상되지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 휴리스틱 방법을 이용한 경기전 예측과 경기중 예측을 이닝별 득점으로 세분화하여, 실제 경기상황을 고려한 일반적인 예측모형을 만들어 예측율을 향상시키고자 한다. 향후에는 더욱 세분화시켜 Case-based에 의한 예측을 하고자 한다.
3차원으로 구성되어 있는 실세계를 보다 효과적이고 신속하게 모니터링하기 위해서는 변화된 지역의 정확한 위치정보 획득과 변화 결과의 빠른 도출을 위한 자동화 방안이 필요하다. 일반적으로 변화탐지를 위해 사용되어 온 항공사진이나 위성영상은 자료 획득에 있어 날씨와 같은 자연환경의 영향을 많이 받으며, 자동으로 변화탐지를 수행하는데 많은 문제점을 안고 있다. 반면에 항공 LiDAR 시스템은 영상시스템과는 달리 날씨 등에 영향을 상대적으로 적게 받으며, 지형지물에 대한 3차원 좌표 정보를 직접 획득하기 때문에 자동으로 처리하기에 매우 효율적이다. 본 연구에서는 항공 LiDAR 데이터만을 이용하여 도시지역의 시공간적 변화를 자동으로 탐지하는 방법을 연구 하였다. 변화탐지의 대상이 도시지역이므로 객체를 기반으로 다양한 변수를 사용하여 변화탐지를 수행하였다. 연구에 사용된 데이터는 서로 다른 시기에 획득된 항공 LiDAR 데이터이며, 두 데이터간의 변화탐지를 위해 먼저 상호정합을 수행하였으며, 개별 객체를 추출하기 위해 필터링과 Grouping 과정을 수행하였다. 마지막으로 Grouping된 객체를 대상으로 모양, 면적, 높이 변화를 비교하여 변화를 탐지하였다. 객체의 외곽선과 내부 영역의 모양을 표현하는 형상계수를 사용하므로 수평방향의 객체에 대한 기하학적인 모양 변화를 탐지할 수 있었으며, 객체의 높이값을 비교함으로써 수직방향으로의 변화도 탐지할 수 있었다. 본 연구에서 수행한 객체 기반의 변화탐지 방법은 91.67%의 전체 정확도를 획득하였다.
수치모형을 활용하여 하천 흐름을 해석하기 위해서는 하도의 형태를 나타내는 지형자료가 요구되며, 주흐름 방향에 직각 방향으로의 횡단면도는 다량의 자료가 필요하다. 측량을 통한 횡단면도의 확보는 시간과 비용이 많이 소요될 뿐 아니라 날씨와 같은 외부적 요인에 따라 측량 결과물의 정확도가 달라질 수 있다. 또한 하천의 유속이 매우 빠를 때에는 정확도 높은 횡단 측량자료를 얻기는 불가능하며 접근이 어려운 지역이나 중소규모의 하천 측량자료는 구축되어 있지 않은 실정이다. 이에 따라 위성영상과 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)에 기반하여 하천구역과 하도의 특성을 정의하는 방법이 대안으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 하천지형 측량자료가 존재하는 섬진강댐부터 오수천 합류전까지를 대상으로 가상하도 생성기법을 적용하고, 1차원 하천흐름해석을 수행하여 가상하도 구축방안의 유효성을 검토하고자 하였다. 위성영상 자료를 활용하여 하천구역을 정의하였으며 DEM에서 추출된 표고에 기반하여 제방고와 횡단면도를 구축하였다. 구축된 횡단면도와 실단면 비교시, DEM 표고 및 하천구역 정의 지점의 정확도에 따라 제방고가 달라지는 것으로 나타났으며, 홍수터에 대한 고려가 포함되지 않아 실단면과 다소 차이가 있는 것으로 확인된다. 구축한 지형자료를 1차원 하천흐름해석 모형인 K-River에 적용하였으며, 상류단 경계조건으로는 섬진강댐 방류량을 하류단 경계조건으로는 등류조건을 적용하였다. 구축영역 내 존재하는 지류의 유입량은 측방유입으로 고려하였다. 수치모의 결과로부터 구축된 횡단면의 최심고와 실단면의 최심고가 유사한 지점에서는 수위재현성이 양호한 것으로 확인되었다.
외식서비스산업은 지속가능한 세계 식품 소비의 주요 원동력이다. 외식소비행동을 이해함으로써, 식당 관리자들은 수요를 예측하고 소비 전(前)단계에서 음식 낭비를 줄일 수 있다. 본 연구는 식당과 카페의 영향요인과 고객 수 간의 관계를 조사한다. 이러한 요인들은 비와 기온을 포함한 날씨와 관련된 요인들과 시험 기간과 요일을 포함한 학교 관련 요인들이다. 이 네 가지 요인에 기초하여 가능한 조합은 24개였다. 각 평일 조합에 대해서는 3가지 요일을 대표일로 정하였다. 각 주말 조합에 대해서는 1가지 요일을 대표일로 정하였다. 일 년 중 총 48일이 표본으로 추출되었다. 고객 자료는 한국의 한 대학 캠퍼스에 있는 6개의 식당과 카페에서 수집되었다. 고객 수에 대한 각 변수의 상대적 중요도를 결정하기 위해 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)이 사용되었다. 이어 효용 값 (Utility Score)를 표준화하여 고객 수가 최고점에 도달했을 때 최적의 상태를 찾도록 매핑 (Mapping) 하였다. 또한 피어슨 상관 계수(Pearson's Correlation Coefficient)를 사용하여 각 점포의 매출을 비교하였다. 본 연구 결과는 온도와 비의 영향이 고객 수와 상관관계가 있다는 것을 뒷받침하였다. 또한, 고객 수를 예측하는 데 있어서 온도가 비보다 훨씬 더 중요하다는 것이 발견되었다. 본 논문은 식음료 수요를 예측하고 식사 선택을 예측하기 위해 날씨를 사용하는 것의 시사점에 대해 논의하였다.
Seo, Haingja;Kim, Eojin;Kuk, Bong Jae;Kim, Joo Hyeon;Son, Seunghee;Lee, Joo Hee
천문학회보
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제39권1호
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pp.50.2-50.2
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2014
지상에서 관측한 태양계 천체의 분광자료에는 여러 가지 자료들이 포함되어 있다. 태양계 천체는 태양빛을 받아 반사되는 빛이 관측되기 때문에 태양 분광선도 포함되어 있고, 지구 대기를 통과하기 때문에 지구 대기 흡수선 및 방출선도 포함되어 있다. 특히 지구 대기에 의한 분광선은 관측지의 위치, 관측일의 날씨 등이 영향을 미칠 수 있다. 그 외에도 기기에서 발생하는 여러 잡음들이 합쳐진 관측 자료가 획득된다. 이렇게 얻어진 관측 결과로부터 태양 분광선, 지구 대기 흡수선, 기기로부터의 잡음 등을 제거해서 최종적으로 순수한 태양계 천체의 분광선을 획득하게 된다. 본 연구에서는 현재 개발중인 우주탐사선용 중적외선 분광기 지상모델의 현장 검증과정에서 생산될 수 있는 관측 자료에 대한 모사를 하고자 한다. 이 자료는 향후 관측 당시의 대기 상태 및 기기 상태에 따라 발생되는 관측 결과를 예상할 수 있기 때문에 관측 날짜 지정 및 기기 상태 점검에 유용하게 사용될 것이라고 기대한다.
본 연구는 다양한 미세먼지 농도 환경의 야간 CCTV 영상을 학습 시켜 영상에 의한 미세먼지 농도 추정에 대한 실험을 진행하였다. 주간 영상의 경우 많은 관련 연구가 존재하였고, 영상의 다양한 텍스쳐와 밝기 정보가 잘 표현되어 학습에 영향을 주는 정보가 뚜렷하다. 하지만 야간 영상의 경우 주간 영상에 비해 담고 있는 정보가 적고 야간 영상만 사용한 연구가 드물다. 따라서 차량과 가로등 같은 광원 때문에 특징이 균일하지 못한 야간 촬영 영상들과 비교적 광원이 일정한 건물 지붕, 건물 벽, 가로등을 ROI로 결합한 실험을 진행하였다. 이후 야간 영상으로 딥러닝 기반 미세먼지 농도 추정이 가능한지 상관도를 주간 실험과 비교 분석하였다. 실험 결과, 지붕 ROI (Region of Interest) 학습한 경우의 결과 값이 가장 높았고, 전체 영상과의 결합 학습모델은 더 향상된 결과를 보여주었다. 전체적으로 R2가 0.9를 상회하여 야간 CCTV 영상으로부터 미세먼지 추정이 가능함을 나타내고 있고, 날씨 자료의 추가 결합 학습은 실험 결과에 크게 영향을 주지 않은 것으로 계산되었다.
국내에서 활발하게 연구되고 있는 위성영상을 이용한 원격탐사는 매핑, 환경관리, 시설물 관리 등에 이용되어 왔다. 본 연구에서는 날씨나 태양의 제약을 받지 않는 RADARSAT SAR 영상의 수계지역을 신경망 기법을 이용하여 분류하고자 하였다. RADARSAT은 경사관측을 통하여 영상을 취득하며 지형의 기복에 의한 음영효과(Shadow effect)로 인하여 수계지역 분류시 정확도를 감소시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 RADARSAT SAR 영상의 역산란계수를 계산하고 음영효과에 의한 분류오류를 감소시키기 위하여 수치고도모형을 사용하였다. 지형의 기복이 작은 평지와 지형의 기복이 심한 산악지로 나누어 연구를 수행하여 각 지역별로 분류 정확도를 평가하였다. 연구결과로 역산란계수를 신경망기법의 단일 입력 자료로 사용한 경우보다 수치고도모형을 같이 사용한 것이 분류 정확도가 높았다. 또한, 수치고도모형을 역산란계수와 함께 입력 자료로 이용할 경우 평지보다 산악지에서 효율적이었다. 산악지역이 많은 국내에서는 SAR영상의 수계지역 추출을 신경망 기법으로 할 경우에는 수치고도모형을 함께 이용함으로써 분류정확도 향상을 시킬 수 있다고 사료된다.
해상 교통 정보 및 해양 환경 정보의 규모와 복잡도가 증가 하면서, 조석 및 조류 정보 같은 동적 해역 정보, 통항 패턴 정보, 날씨 정보 같은 MIO(Marine Information Overlays)가 증가 하였다. 현재까지 MIO에서는 기존의 전자해도와 마찬가지로 벡터데이터를 주로 사용했으나, 가까운 미래에는 그리드 데이터의 사용이 증가할 것으로 예상 된다. 따라서 본 연구에서는 AIS데이터를 이용해서 그리드 데이터를 생성하고 전자해도와 통합 표출을 위한 자료구조를 설계하였다. 그리드 데이터의 표출은 S-52 Presentation Library의 전자해도 표출 방법을 응용하여 기존의 ECDIS나 전자해도 시스템에서 적용하기 쉽도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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