• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.91-91
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• 2020

IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 5차 평가보고서에 의하면 최근 배출 온실가스의 양은 관측 이래 최고 수준이며 온실가스로 인한 기후변화는 인간계와 자연계에 광범위한 영향을 주고 있다고 보고하였다. 기후변화의 영향은 국제적으로 빙하 감소, 사막화, 해수면 상승 등 뚜렷하게 나타나고 있다. 이러한 기후변화에 대응하기 위해 온실가스 완화 정책과 동시에 새로운 기후변화 환경에 적응하는 것이 필요하다. 기후변화 적응이란 현재 나타나고 있거나 미래에 나타날 것으로 예상되는 기후변화의 파급효과와 영향에 대응할 수 있도록 하는 모든 행동이며 이를 위해서는 기후변화 영향분석이 수반되어야 한다. MOTIVE 연구단에서는 기후변화 적응대책 수립의 지원을 목표로 7개 부문(건강, 물관리, 농업, 산림, 생태, 해양, 수산)에서 "한국형 통합평가 모형"을 개발하고 있다. 각 부문에서 개발하는 프로세스 모델은 시스템에 대한 지식을 가진 상황에서 사용하면 신뢰할 수 있는 예측 결과를 얻을 수 있지만, 부문별 통합을 통한 영향 분석 시 타 분야에 대한 지식이 수반되어야 하는 어려움을 가진다. 이를 위해 본 연구에서는 시스템 내의 물리적 프로세스에 대한 요구 없이 입출력 데이터만을 이용하여 결과를 신속하게 추정하는 데이터 모델링(기계학습)을 이용하였다. 데이터 모델링을 위한 데이터는 다양한 자연 현상에 대한 BANPOL(수질 프로세스 모델) 분석을 통한 자료를 이용하여 학습 자료를 구축하였다. 즉, 데이터 모델링은 BANPOL 모델을 대리하는 메타모델이며, 낙동강 표준유역에 대한 유량 및 수질을 높은 상관성으로 추정하였다. 원 모델보다 정확도는 낮을 수 있으나 메타모델의 개발을 통한 웹 시스템을 개발하여 비전문가의 구동 및 신속한 기후 시나리오를 적용할 수 있는 환경을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.172-174
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• 2000

기업과 산업등 여러분야에 적용하기 위하여 인공지능, 통계학, 데이터베이스등의 각 분야에서 활발히 연구되고 있는 데이터마이닝은 알 수 없는 미래에 대한 예측이 가능하다는 장점을 갖기 때문에 더욱 가치가 있다. 데이터셋을 설명하기 위한 설명모델링과 예측을 하기 위한 예측모델링의 두 가지 범주로 나뉘어 발전되어왔으나, 데이터셋을 설명하기 위한 분석보다는 미래를 예측하기 위한 분석의 중요성이 점점 증가되고 있다. 이 논문에서는 마코프 성분을 갖는 과거의 이력 데이터를 기반으로 일정한 시점 또는 일정 기간동안의 변화량을 예측할 수 있는 예측모델링 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.462-462
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• 2015

이 논문에서는 시 공간적 토양수분 변화를 파악하기 위해 다년간 축적된 실측 토양수분 데이터를 이용하여 단변량 시계열 분석을 하였다. 지형에 따른 토양수분 변화를 알아보기 위해 경기도 파주에 위치한 설마천 유역의 산지사면 중 한 단면을 선정하였으며, 깊이에 따른 변동성은 깊이 10cm와 30cm에서 측정한 토양수분 데이터를 이용하여 분석하였다. 또한, 연도별 토양수분의 변화를 파악하고 토양수분을 예측하기 위해 2010-2013년의 토양수분 데이터를 일단위로 단변량 모델링을 시도하였다. 그 결과, 연도별 변화에 따른 경향성은 보이지 않았으며 대부분의 지점에서 ARMA(1, 1) 또는 ARMA(1, 0) 모형으로 모의되었다. 2시간 간격의 1-2개월 단기간 토양수분 데이터를 모의한 선행연구와 달리 본 연구에서는 낮은 차수의 모형을 보였다. 지형적 토양수분 거동을 살펴보면 상부사면에 위치하고 있는 지점에서는 모두 ARMA(1, 1)로 표현되지만 하부사면에 위치한 지점들은 연도나 심도에 따라 ARMA(1, 0)으로 모의된다. 단변량 모형의 정확도를 알아보기 위해 R2와 RMSE를 비교하였다. 10cm 깊이에서는 경향성을 보이지 않으나, 30cm 깊이에서는 사면하부로 갈수록 R2는 작아지고 RMSE는 커져, 하부사면에서의 모델링이 상부사면에 비해 정확도가 낮음을 보였다. 또한 2012년 토양수분 자료를 이용하여 2013년 토양수분을 예측하기 위해 2012년 매개변수와 2013년 전일 데이터를 이용하여 예측하고자 하는 일단위 토양수분을 구하였다. 그 결과 $R^2=0.646-0.807$, RMSE=1.758-4.802의 정확도를 나타냈다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.195-198
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• 2015

최근 TV 서비스의 가입자 및 TV 프로그램 콘텐츠의 급격한 증가에 따라 빅데이터 처리에 적합한 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 사용자들의 간접 평가 데이터 기반의 추천 시스템 디자인 시, 누적된 사용자의 과거 이용내역 데이터를 저장하지 않고 새로 생성된 사용자 이용내역 데이터를 학습하는 효율적인 알고리즘이면서, 시간 흐름에 따라 사용자들의 선호도 변화 및 TV 프로그램 스케줄 변화의 추적이 가능한 토픽 모델링 기반의 알고리즘을 제안한다. 빅데이터 처리를 위해서는 분산처리 형태의 알고리즘을 피할 수 없는데, 기존의 연구들 중 토픽 모델링 기반의 추론 알고리즘의 병렬분산처리 과정 중에 핵심이 되는 부분은 많은 데이터를 여러 대의 기계에 나누어 병렬분산 학습하면서 전역변수 데이터를 동기화하는 부분이다. 그런데, 이러한 전역데이터 동기화 기술에 있어, 여러 대의 컴퓨터를 병렬분산처리하기위한 하둡 기반의 시스템 및 서버-클라이언트간의 중재, 고장 감내 시스템 등을 모두 고려한 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 네트워크 대역폭 한계로 인해 데이터 증가에 따른 동기화 시간 지연은 피할 수 없는 부분이다. 이에, 본 논문에서는 빅데이터 처리를 위해 사용자들을 클러스터링하고, 클러스터별 제안 알고리즘으로 전역데이터 동기화를 수행한 것과 지역 데이터를 활용하여 추론 연산한 결과, 클러스터별 지역별 TV프로그램 시청 토큰 별 은닉토픽 할당 테이블을 유지할 때 추천 성능이 더욱 향상되어 나오는 결과를 확인하여, 제안된 구조의 추천 시스템 디자인의 효율성과 합리성을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.127-129
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• 2002

본 논문에서는 시간의 변화에 따른 공간적 변화론 갖는 움직임 객체를 효과적으로 검색하기 위한 모델링 및 검색 기법을 제안한다. 멀티미디어 데이터에 포함된 움직임 객체는 객체의 움직임 방향뿐만 아니라 객체의 공간적인 크기 변화가 매우 중요하다. 제안하는 모델링에서는 객체의 공간적인 위치를 MBR로 표면하고 MBR의 변화에 따른 객체의 궤적 정보를 표현하여 이를 통한 다양한 검색을 수행한다. 또한 객체가 속한 프레임의 시각적인 특징과 객체의 시각적인 특징 변화를 표현하여 이를 통한 시각적인 유사도 검색을 지원한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.481-483
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• 2000

본 논문은 이산 웨이블릿 변환의 스케일러빌리티(scalability)를 활용한 VOD 트래픽 모델링에 대하여 소개한다. VOD는 사용자의 요구에 대하여 비디오 데이터를 제공하는 시스템이다. 비디오 데이터는 여러 가지 특징을 가지고 있다. 첫 번째 특징은 데이터 양이 상당히 많다는 점이다. 그리고 데이터 양이 비디오 데이터가 전달되는 시간축에 따라서 변화가 많다는 점이다. 그리고 두 번째 특징은 비디오 데이터는 전송되는 양상이 시간축에 대하여 거의 끊김이 없어야 한다는 점이다. 이러한 점들 때문에 VOD 트래픽을 정확하게 모델링하는 것은 상당히 어렵게 생각되었다. 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform)은 함수에 대한 근사이다. 우수한 점은 함수에 대한 근사가 상당히 용이하고 또 유연하다는 점이다. 다시 말하면 함수 근사의 정밀도를 용이하게 조절할 수 있다는 점이다. 또 다른 우수한 점은 시간과 공간 양쪽에 대하여 함수 근사를 할 수 있다는 점이다. 본 논문은 VOD server와 client 사이의 트래픽을 이산 웨이블릿 변환인 스케일러빌리티를 활용하여 모델링하여 server와 client 사이에 보다 효과적인 네트워크 트래픽 제어를 할 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.143-143
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• 2019

우리나라 자연수역의 수질이 산업활동으로 배출된 오 폐수와 토지 및 가축에의한 하천오염의 심각성 및 보존에 대한 문제가 많은 관심을 받고 있다. 따라서 하천의 수질모델링에 관한 연구가 국내외적으로 진행되고 있다. 하천은 각기다른 특성을 가지고 있는데 데이터 분석을 통하여 유역특성을 연구하고자한다. 황강과 금호강은 낙동강 본류에 큰 영향을 미치는 지류이다. 두 개의 하천은 상류에 댐이 있다는 공통점이 있지만 각각의 유역특성을 가지고 있으며 특성에 따른 수질개선방안이 필요하다고 판단된다. 하천의 수질 모델링은 해당 수계의 오염부하량, 유출량 등 환경요인의 변화에 이에 따른 하천수질 목표지점의 수질변화를 모의함으로써 합리적 접근방법으로 효과적인 수질관리가 가능하도록 만들어준다. QUAL계열 모델 은 수질항목, 수역 특성, 기타 기초 자료의 제공여건 등을 고려하고 있다. 본 연구에서는 이러한 변화 요소와 기여 특성을 반영한 모의와 해석이 최적화된 QUAL-MEV 모델을 이용하였다. 수질개선방안 시나리오에서는 기존의 수질모델링 연구에 데이터 분석을 포함하여 각 인자간의 연관성 및 영향관계를 파악하고 수질개선방안에 있어 원인을 찾아보고자 한다. 부하량위주의 기존 시나리오 구성과 데이터분석 기반의 시나리오를 비교 분석하여 각 시나리오의 장 단점을 비교하여 유역맞춤형 관리방안을 모색하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.400-404
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• 2008

라이다는 데이터 획득의 신속성과 처리의 자동화라는 장점을 가지고 있어서 도시 모델의 생성, 변화탐지(Change Detection), 삼림지역의 DTM(Digital Terrain Model)의 생성, 등고선 추출, 나무의 높이 결정을 통한 산림관리, 해안 지형의 관리 등 다양한 분야에서 활용이 되고 있다. 이와 같이 라이다데이터 활용에 대한 많은 연구가 이루어지면서 다양한 처리 알고리즘이 개발되고 있다. 알고리즘을 개발하고 그 성능을 정확하게 평가를 위해서는 알고리즘을 다양한 형태의 시험데이터에 적용해 보아야 하지만, 성능평가를 위해 다양한 실측 데이터를 획득하기는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위한 다양한 모의데이터를 실제 DEM으로부터 시뮬레이션을 통해 생성하는 방법을 제안한다 라이다 시스템에 대한 기하학적 모델링하여 센서방정식을 유도하고, 이를 기반으로 DEM상에서 플랫폼의 이동경로에 따라 취득되는 모의 라이다데이터를 생성한다. 본 연구에서 제안하는 시뮬레이션을 이용하면 라이터데이터를 이용하는 다양한 활용 알고리즘 개발과 경제적이고 정확한 성능평가에 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.337-339
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• 2005

하이브리드 시스템이란 연속적인 변화와 이산적인 변화가 함께 존재하는 시스템으로 많은 임베디드 시스템이 하이브리드 시스템으로 모델링 된다. 이러한 하이브리드 시스템을 모델링하고 타당성을 검사(validation) 할 수 있는 도구의 제안은 시스템 개발자들에게 하이브리드 시스템의 복잡한 변화로 인한 시스템의 복잡성을 간소화 시킬 수 있는 방법을 제공하고, 고품질의 제어 소프트웨어를 개발할 수 있도록 해준다. 본 논문에서 소개하는 ASADAL/OBJ Hybrid는 고신뢰성 하이브리드 시스템 모델링을 위한 도구로써 객체지향 모델링에 따라 여러 하이브리드 시스템을 객체로 모델링하며, 이들 간의 통신은 이벤트와 데이터 전송으로 이루어지도록 한다. 환경 객체의 경우 3D 형태 정보를 가지고 있어서 3D 시뮬레이션을 통해 시스템의 변화 양상을 개발자에게 직관적으로 제공하도록 하고 있다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.5
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• pp.617-632
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• 2004

Video Data includes moving objects which change spatial positions as time goes by. In this paper, we propose a new modeling method for a moving object contained in the video data. In order to effectively retrieve moving objects, the proposed modeling method represents the spatial position and the size of a moving object. It also represents the visual features and the trajectory by considering direction, distance and speed or moving objects as time goes by. Therefore, It allows various types of retrieval such as visual feature based similarity retrieval, distance based similarity retrieval and trajectory based similarity retrieval and their mixed type of weighted retrieval.