• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.109-126
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• 2023

대형 산림화재를 예방하기 위해 산림화재의 조기발견은 매우 중요하다. 조기발견을 위한 하나의 방안으로 산림화재 발생 예측이 고려되고 있으며 다양한 관련 연구가 진행되었다. 그러나 대다수의 선행연구가 산림화재의 주요 발화 원인 중의 하나인 인적요인을 고려하지 않고 기상요인과 지리적 요인만을 주로 다루고 있다. 따라서 본 연구는 기상 및 지리적 요인뿐만 아니라 인적요인을 고려한 산림화재 예측모형을 개발하기 위해 2003년부터 2020년까지의 강원도 산림화재 데이터를 활용하여 로지스틱 회귀모형과 다양한 머신러닝 기법 기반의 예측모형을 개발하고 성능을 비교분석하였다. 성능분석 결과, 머신러닝 기법인 랜덤 포레스트(AUC=0.920)와 XG Boost 모형(AUC=0.925)이 가장 우수한 성능을 나타냈다. 운영시사점을 도출하기 위해 순열특성중요도 분석을 활용하여 요인들의 상대적 중요도를 분석하였으며, 기상요인이 인적요인보다 높은 영향도를 나타냈지만 다양한 인적요인도 유효한 것으로 확인되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.387-395
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• 2010

인간의 질병 및 가축의 특성치에 관한 유전자 규명은 매우 중요한 과제이다. 유전자원 보존과 유전능력향상을 위한 기술 개발 역시 매우 중요한 관심사로써 이와 관련된 많은 연구들을 진행해왔다. 통계모형의 상호작용 효과를 분석하기 위해 로지스틱 회귀분석과 같은 전통적인 방법과 비모수적인 방법들이 개발되었지만 이들은 상호작용에 영향을 준 양적형질위치들의 하위 집단의 유전자형에 대해서 고려하지 않은 문제점이 있다. 따라서 많은 양적형질위치들을 한 번에 비교하여 특성치에 영향을 주는 양적형질위치의 상호작용과 그 하위집단인 유전자형을 규명하는 방법으로 유전자형 행렬 맵핑이 개발되었다. 본 연구에서는 EST_based SNP 연관지도에 의해 선정된 17개의 후보 단일염기다형성을 대상으로 유전자 행렬 맵핑을 활용하여 한우의 주요 경제형질인 일당증체량, 도체중, 등심단면적, 근내지방도에 영향을 주는 우수 유전자형 조합을 선별한다. 그리고 선별된 조합에 대해 유전자 행렬 맵핑 방법에서 적용되지 않은 순열검정을 도입함으로써 우수유전자형 조합에 대한 통계적인 유의성을 확인한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권2호
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• pp.91-101
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• 2023

본 연구에서는 담수를 대상으로 녹조의 발생을 모니터링하기 위해 내륙에 위치한 백제보와 남양호의 초분광영상을 이용하여 클로로필-a (Chl-a)의 농도를 추정하였다. 각 유역의 초분광이미지는 2016년부터 2017년까지 백재보에서 항공기로, 2020년부터 2021년까지 남양호에서 드론으로 촬영하였다. 이후, 순열 특성 중요도를 이용하여 Chl-a 농도와 관련성이 높은 30개의 반사 대역을 선택하였으며, 백제보는 400-530, 620-680, 710-730, 760-790 nm, 남양호는 400-430, 655-680, 740-800 nm 구간의 반사도가 선택되었다. 선택된 반사율을 입력자료로 하는 인공 신경망 기반의 Chl-a 산정 모델을 개발하였으며 모형의 성능은 결정계수(R²), 평균제곱근오차(RMSE), 평균절대오차(MAE)로 평가하였다. 유역별 산정모델의 성능은 각각 R²: 0.63, 0.82, RMSE: 9.67, 6.99, MAE: 11.25, 8.48로 나타났다. 본 연구에서 개발된 Chl-a 모델은 향후 담수호 녹조의 최적 관리를 위한 기초 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.