• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.129-140
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• 2017

낮은 시정, 강우, 강풍, 고온 등 기상 상태는 운전 능력, 차량 성능(예: 마찰, 안정성, 조작력), 노면 마찰력, 도로 인프라, 추돌 위험, 교통 흐름 및 도로 관리자 생산성 등에 영향을 미친다. 최근에는 CCTV, 도로 센서, 차량 센서 등 다양한 도로 기상 빅데이터 소스들이 개발되면서 이러한 기상 관련 문제들 해결에 적용되고 있다. 본 연구는 이러한 도로 기상 빅데이터 소스들의 유형과 특징을 정의하고 국내외 실증 사례들을 통해 도로 기상 빅데이터 유형별로 관련 문제들 해결에 활용하는 전략에 대해 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.271-272
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• 2017

본 논문에서는 교통사고 데이터베이스 구축을 통해 교통사교 현황과 사고 당시의 여러 정황들을 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 이 정보들에는 사고 당시의 기상상태, 도로형태, 차종, 연령, 성별 등의 데이터들이 포함되고 이러한 정보들을 바탕으로 데이터베이스 사용자들은 각 사고 별 종합적인 정보를 얻을 수 있다. 이를 통해 정부 당국 외에 보험사 등에 교통사고 관련 정책을 위한 유용한 정보들을 제공할 수 있다. 또한 운전자 개인들에게도 정보들을 제공해 교통사고를 보다 효율적으로 예방할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.39-44
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• 2023

태양광, 풍력 등의 신재생 에너지는 기상조건 및 환경변화에 민감한 자원이다. 설치위치 및 구조에 따른 설비의 발전량이 달라질 수 있기 때문에 정확한 발전량 예측은 중요하다. 기상 빅데이터를 활용하여 주성분 분석을 기반으로 데이터 전처리 과정을 진행하여 신재생 에너지 발전량 예측 시 영향을 미치는 피처간의 관계를 모니터링하였다. 또한, 본 연구에서는 영향을 미치는 민감도에 따라 데이터셋을 재구성하여 머신러닝 모델에 적용하여 예측도를 테스트하였다. 제안한 모형을 사용하여 신재생 에너지를 대상으로 기상환경에 따라 에너지 발전량을 예측하고 해당 시점의 실제 생산 값과 비교함으로써 랜덤 포레스트 회귀 분석을 적용한 에너지 발전량 예측에 대한 성능을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.480-488
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• 2018

정보통신 기술의 발전으로 농업분야에서도 다량의 데이터로부터 가치 있는 정보를 생성하고 그 활용을 위해 빅데이터 기술을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 농업에서 재배 가능한 작물과 품종은 기온, 강수량, 일조시간 등의 자연환경의 영향에 따라 결정된다. 본 논문은 마늘의 생육과정과 일별로 측정되는 기상변수를 활용하여 농작물 생산에 영향을 미치는 기상기후 요인을 도출하고 마늘을 대상으로 단위면적당 생산량 예측(단수) 모형을 도출하였다. 기상변수는 마늘의 생육단계를 고려하여 빅데이터 분석 기법을 이용하였다. 탐색적 자료 분석과정에서는 통계청, 농촌진흥청, 농촌경제연구원으로부터 생산량, 도매시장 반입량, 생육 데이터 등 다양한 농산물 생산 데이터를 제공받아 활용하였다. 또한 기상청으로부터 AWS, ASOS, 특보현황 등 다양한 기상관측 데이터를 수집하여 활용하였다. 상관관계 분석 과정은 변수선택, 후보모형 도출, 모형진단, 시나리오 예측 등을 통해 도출한 모형의 모형 적합도와 생산량 예측력을 비교하여 마늘생산단수예측 모형을 설계하였다. 수많은 기상요인 변수는 요인분석을 이용하여 차원을 감소시키고 설명변수로 선정하였다. 이 방법을 이용함으로써 회귀분석에서 발생할 수 있는 다중공선성과 낮은 자유도의 문제를 효과적으로 통제할 수 있었으며 회귀분석의 적합도와 예측력을 높일 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.429-429
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• 2019

최근 들어 이상기후 등 다양한 환경적 요인으로 인해 국지적이고 집중적인 호우가 빈발하고 있으며 도로상의 교통체증과 도로재해가 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실시간, 단기간 이동성 강우정보 기술과 도로 기상정보를 활용할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. 강우센서는 총 4개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 1시간이면 약 360만 개의 데이터가 생산되게 된다. 5단계의 인공강우를 재현하여 실내 인공강우실험을 실시하고 이를 통해 강우센서 데이터와 강우량과의 상관성을 W-S-R관계식으로 정의하였다. 실내실험데이터와 비교하여 외부환경 및 데이터 생성조건이 다른 실외 데이터의 누적값을 계산하기 위해 Threshold Map 방식을 개발하였다. 강우센서에서 생산되는 대량의 데이터를 이용하여 실시간으로 정확한 강우정보를 생산하기 위해 빅 데이터 처리기법을 사용하여 계산된 실내 데이터의 Threshold를 강우강도 및 채널에 따라 평균값을 계산하고 $4{\times}5$ Threshold Map(4 = 채널, 5 = 강우정보 사상)을 생성하였고 강우센서 기반의 강우정보 생산에 적합한 빅데이터 처리기법을 선정하기 위하여 빅데이터 처리기법 중 Gradient Descent와 Optima Rainfall Intensity을 적용하여 분석하고 결과를 지상 관측강우와 비교검증을 하였다. 이 결과 Optima Rainfall Intensity의 적합도를 검증하였고 실시간으로 관측한 8개 강우사상을 대상으로 강우센서 강우를 생산하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.305-306
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• 2015

최근에 WIFI를 사용하여 무선 인터넷을 접속하는 기기들의 증가로 인터넷을 사용하는 기기는 갈수록 증가하고 있다. 이에 맞춰 유무선 공유기의 수도 증가하고 있다. 본 논문에서는 핸드폰 사용자들이 WiFi 환경하에서 최적의 AP에 접속할 수 있도록 WiFi 기상도를 설계하고 구현하였다. 구현된 앱을 활용하여 사용자들은 주변의 AP 정보를 서버에 전달하는 센서 역할을 하며 다수의 사용자들에 의해 수집된 정보는 빅데이터 분석을 통해 최적의 AP를 선정할수 있는 정보로 분석되어 사용자들이 최적의 AP에 접속할 수 있도록 활용될 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권6호
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• pp.107-117
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• 2020

최근 자율주행의 발달로 차량에 장착된 다양한 센서가 일반화 되고 그 센서에서 발생되는 빅 데이터는 교통 분야에서 활용도가 높아지고 있다. 본 연구에서는 이러한 교통 빅 데이터의 활용을 위해 실시간으로 발생되는 차량 센싱 빅 데이터와 도로 기상 등 공공데이터를 지도상에 효율적으로 맵핑하기 위한 그리드 인덱스 기법을 제안하였으며, 제안한 그리드 공간 분할 방식과 그리드 ID 부여 방식에 대하여 적용 가능성 및 효과를 분석하였다. 차량 센서에서 실시간 분석된 강수 데이터를 전국 화물차의 디지털 운행기록장치(DTG, Digital Tachograph) 데이터를 기반으로 가상 생성하여 좌표기반으로 맵핑하였으며, 제안 방식과 링크 단위 처리방식의 처리 속도를 비교하였다. 제안 방식은 링크 단위의 처리 방식 대비 약 2,400배 이상의 데이터 처리 성능 개선을 나타냈다. 추가로 그리드 맵핑의 적용 가능성 및 링크 단위 맵핑과의 차별성을 확인하고자 가상 생성한 데이터를 시각화하고 비교하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.133-146
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• 2021

오늘날 도로의 기상정보를 제공하기 위해 기상청에서 관리하는 기상관측 지점의 관측데이터를 활용하여 기상관측 지점 인근의 도로 기상상태를 도로관리자와 도로이용자에게 제공하는 방식을 취하고 있다. 하지만, 강수량 수집지점과 기상정보 제공 대상 도로와의 거리와 자연지형으로 인해 현실적으로 정확한 기상정보의 제공이 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 고속도로 C-ITS로부터 수집되는 PVD(Probe Vehicle Data)에 포함되어있는 수집시간, 좌표정보, 와이퍼 정보 등을 활용하여 노선 전체에 걸쳐 실시간 강우 정보를 추출함으로써 기존 지점 단위의 기상청 강우 정보제공의 한계를 극복해 보고자 한다. C-ITS 기반 PVD로부터 추출된 와이퍼 정보와 기상청 기반 정보를 비교해본 결과 강우강도에 관계없이 두 정보는 대체로 유사함을 알 수 있었으며, 시간당 누적강수량이 많아질수록 일치 확률이 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존 도로의 기상정보 제공방법의 한계점을 극복하기 위해 C-ITS 기반 PVD를 활용했다는 점과 향후 다양한 지역에서 수집될 것으로 예상되는 PVD의 새로운 활용방안을 제시했다는 측면에서 의의가 있다.

• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.663-671
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• 2020

최근 국내에서는 산림지역 뿐만 아니라 대도시지역에서도 자연재해가 많이 발생하고 있으며, 이에 대한 국가적인 요구사항은 증가하고 있다. 특히 국도 비탈면 붕괴에 대하여 체계적으로 관리할 수 있는 사전 재해정보 시스템은 전무한 실정이다. 본 연구에서는 CSMS(Cut Slope Management System)에서 관리하는 강원도와 경상도 지역의 국도 비탈면 붕괴 정밀조사 보고서와 비탈면 기초조사를 토대로 비탈면 붕괴 유발 인자에 대한 빅데이터 분석을 실시하였다. 분석 결과를 바탕으로 붕괴 비탈면 위치와 기상정보를 반영하여 분류 기반 머신러닝 모형인 Adaboost를 통한 비탈면 붕괴 위험도 예측모형을 구축하였다. 또한 시각화 프로그램인 비탈면 붕괴 위험도 시각화 지도를 개발하여 기상여건 변화에 따른 비탈면 위험도 파악을 통한 선제적 재해재난 예방대책에 활용할 수 있음을 보여주고 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권3호
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• pp.135-143
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• 2020

단파 복사와 일조시간은 농작물 재배에 중요한 변수들이다. 그러나 국내에서 제공되는 일사 관측 자료는 수평 해상도가 높지 않아 농업 현장에 활용하기 어렵다. 본 연구에서는 지면대기모델링패키지(LAMP)를 이용하여 시간단위 일사 자료를 물리역학적으로 생산하고, 통계적 다운스케일링을 통해 고해상도 일단위 기상기후 DB를 구축하였다. 현재 이 DB는 품질 평가를 거쳐 농업가뭄 재해와 밭작물의 생육 현황을 진단하고 예측하는 '경기도 농업가뭄 예측시스템'의 공식 빅데이터 입력 자료로 활용되고 있다.