• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.127-141
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• 2002

GIS환경에서 도시모형(urban model)의 적용을 목적으로 사회·경제적 데이터(socio-economic data)를 활용하는 과정은 도시현상이 갖는 복잡성과 변동성으로 인해 하나의 특정시간에서의 상황을 그대로 저장한 형태인 스냅샷 모형(snapshot model)만으로는 효율적인 공간분석의 실행이 불가능하다. 또한 도시모형을 적용하는 과정에서 GIS의 대상이 되는 공간, 속성, 시간의 정의는 분석목적에 따라 다르게 정의되어질 수 있으며 이에 따라 상이한 결과가 도출될 수 있다. 본 연구는 30년 간의 부산시 인구분포의 동적 변화과정 관측을 위해 시간개념을 결합한 Temporal GIS를 구축하고 이를 활용하여 인구밀도모형 및 접근성모형을 적용하는 과정을 통해 보다 효율적이고 다양한 결과를 제시할 수 있는 GIS 활용방안을 제시하고자 하였다. 흔히 공간현상의 계량화와 통계적 기법의 적용을 위한 데이터 처리과정은 많은 오차와 오류를 유발할 수 있다. 이러한 문제의 해결을 위해서는 우선적으로 분석목적에 맞는 데이터의 정의(Data Definition), 적용하고자 하는 모형(Model)의 유용성 검증, 적절한 분석단위의 설정, 결과해석의 객관적 접근 등이 요구된다. 이와 더불어 변동성 파악을 위한 시계열 자료의 효율적 처리를 위한 방법론이 마련되어져야 한다. 즉, GIS환경에서의 도시모형의 적용에 따른 효율성과 효과성의 극대화를 위해서는 분석목적에 맞는 데이터모델의 설정과 공간DB의 구축방법이 이루어져야 하며 분석가능한 데이터의 유형에 대한 충분한 고려와 적용과정에서 분석결과에 중대한 영향을 미칠 수 있는 요소들을 미리 검증하여 결정하는 순환적 의사결정과정이 필요하다., 표준패턴을 음표와 비음표의 두개의 그룹으로 나누어 인식함으로써 DP 매칭의 처리 속도를 개선시켰고, 국소적인 변형이 있는 패턴과 특징의 수가 다른 패턴의 경우에도 좋은 인식률을 얻었다.r interferon alfa concentrated solution can be established according to the monograph of EP suggesting the revision of Minimum requirements for biological productss of e-procurement, e-placement, e-payment are also investigated.. monocytogenes, E. coli 및 S. enteritidis에 대한 키토산의 최소저해농도는 각각 0.1461 mg/mL, 0.2419 mg/mL, 0.0980 mg/mL 및 0.0490 mg/mL로 측정되었다. 또한 2%(v/v) 초산 자체의 최소저해농도를 측정한 결과, B. cereus, L. mosocytogenes, E. eoli에 대해서는 control과 비교시 유의적인 항균효과는 나타나지 않았다. 반면에 S. enteritidis의 경우는 배양시간 4시간까지는 항균활성을 나타내었지만, 8시간 이후부터는 S. enteritidis의 성장이 control 보다 높아져 배양시간 20시간에서는 control 보다 약 2배 이상 균주의 성장을 촉진시켰다.차에 따른 개별화 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라 능동적인 참여를 유도하여 학습효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.향은 패션마케팅의 정의와 적용범위를 축소시킬 수 있는 위험을 내재한 것으로 보여진다. 그런가 하면, 많이 다루어진 주제라

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권11호
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• pp.745-758
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• 2017

Copula 함수 기반의 모형들은 가뭄빈도해석 및 수문시계열분석 등 수문학적 모델링을 위해 다각적으로 활용되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 Copula 함수 및 주변확률분포 매개변수에 대한 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있는 모형의 개발 사례는 국내외적으로 미진한 실정이다. 이러한 점에서 본 연구에서는 기존 Copula 모형에 Bayesian 기법을 도입하여 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 이변량 가뭄빈도해석 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 우선적으로 모의자료를 대상으로 모형의 적합성을 평가하였으며, 모형 적용결과 가정한 매개변수를 정확하게 재추정하는 것을 확인할 수 있다. 최종적으로 기 개발된 Bayesian Copula 함수 기반의 이변량 가뭄빈도해석 모형을 한강유역에 적용하여 최근 2013~2015년에 가뭄 사상을 평가하였다. 서울, 경기 및 강원 지역에서 특히 가뭄이 심한 것으로 나타났으며, 대부분의 지역에서 결합재현기간이 100년을 상회하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 제안된 모형의 검증과정과 도출된 결과를 기준으로 판단해보면 가뭄자료의 분포특성 및 자료간의 상관성을 효과적으로 재현하는데 유리할 뿐만 아니라 매개변수의 불확실성을 평가할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제28권5호
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• pp.505-513
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• 2010

인천만 조석분조의 특성 및 장기해수면 변동 상황을 고찰하기 위해 인천항 항만건설 전 후, 독립적으로 설치 운영된 세 곳의 조위관측소 상황을 파악하고 총 40년간(1960~2007)의 조위관측자료에 대한 조화분석을 수행하였다. 연구결과, 조석의 주요 4분조($M_2$, $S_2$, $K_1$, $O_1$)는 관측소 별로 18.61년의 달 교점 cycle에 따른 변동을 보였고, 세 관측소의 조석유형은 모두 반일주조의 경향을 나타내었다. 또한, 조위예측 시, 조위예측의 정확도는 조위관측자료의 누적 년 수 보다는 과거의 월별 조위특성과 상관성이 높은 것으로 분석되었다. 특히, 세 관측소의 조위자료를 40년간 단일 시계열 자료로 가정하고 분석한 결과, 평균해수면 및 기본수준면의 장기간 해수면 변동은 각 조위관측소 별로 평균 10cm 내 외의 변동을 나타내었다. 아울러, 여러 종류의 위성고도계 자료(Topex Poseidon, Topex Tandem, ERS, GFO)를 근간으로 한 OSU(Oregon State University)의 지역 및 광역 조석모델에 의한 인천항 조위관측소의 조석분석 결과, 지역적 특성을 수렴한 고 해상 모텔일수록 복잡한 해협이나 연안지역에 적합한 것으로 사료되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권11호
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• pp.1261-1269
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• 1999

다층 퍼셉트론은 다양한 응용 분야에 성공적으로 적용되고 있는 대표적인 신경회로망 모델이다. 그러나 다층 퍼셉트론의 학습에서 나타나는 플라토에 기인한 느린 학습 속도와 지역 극소는 실제 응용문제에 적용함에 있어서 가장 큰 문제로 지적되어왔다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 다양한 학습알고리즘들이 개발되어 왔으나, 계산의 비효율성으로 인해 실제 문제에는 적용하기 힘든 예가 많은 등, 현재까지 만족할 만한 해결책은 제시되지 못하고 있다. 본 논문에서는 다층퍼셉트론의 베이시스 함수로 사용되는 시그모이드 함수를 보다 일반화된 형태로 정의하여 사용함으로써 학습에 있어서의 플라토를 완화하고, 지역극소에 빠지는 것을 줄이는 접근방법을 소개한다. 본 방법은 기존의 변형된 가중치 수정식을 사용한 학습 속도 향상의 방법들과는 다른 접근 방법을 택함으로써 기존의 방법들과 함께 사용하는 것이 가능하다는 특징을 갖고 있다. 제안하는 방법의 성능을 확인하기 위하여 간단한 패턴 인식 문제들에의 적용 실험 및 기존의 학습 속도 향상 방법을 함께 사용하여 시계열 예측 문제에 적용한 실험을 수행하였고, 그 결과로부터 제안안 방법의 효율성을 확인할 수 있었다. Abstract A multilayer perceptron is the most well-known neural network model which has been successfully applied to various fields of application. Its slow learning caused by plateau and local minima of gradient descent learning, however, have been pointed as the biggest problems in its practical use. To solve such a problem, a number of researches on learning algorithms have been conducted, but it can be said that none of satisfying solutions have been presented so far because the problems such as computational inefficiency have still been existed in these algorithms. In this paper, we propose a new learning approach to minimize the effect of plateau and reduce the possibility of getting trapped in local minima by generalizing the sigmoidal function which is used as the basis function of a multilayer perceptron. Adapting a new approach that differs from the conventional methods with revised updating equation, the proposed method can be used together with the existing methods to improve the learning performance. We conducted some experiments to test the proposed method on simple problems of pattern recognition and a problem of time series prediction, compared our results with the results of the existing methods, and confirmed that the proposed method is efficient enough to apply to the real problems.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.391-398
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• 2021

전용회선은 데이터 전송에 있어서 연결된 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환회선의 급격한 증가에도 불구하고 기업 내부에서는 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 기업 내 네트워크 운영자의 중요한 역할 중의 하나는 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 즉, 비즈니스 서비스 요구 사항을 적절히 지원하기 위해서는 데이터 전송 관점에서 전용회선의 대역폭 자원에 대한 적절한 관리가 필수적이며 전용회선 사용량을 적절히 예측하고 관리하는 것이 핵심 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 예측 모형을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 기법 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모형들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다. 또한, 실험결과에 기초하여 전용회선 자원의 효과적인 운영 관점에서 각 모형이 예측에 대하여 좋은 성능을 내기 위하여 고려해야 할 사항을 제안하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_1호
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• pp.1407-1419
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• 2020

지구환경 변화를 파악하는 데 있어서는 장기 시계열의 격자자료가 필수적이며, 기후 재분석장과 위성자료는 대기 및 지표면 변수에 대하여 전 지구 규모에서 주기적이고 정량적인 정보로 활용되고 있다. 본 연구에서는 위성자료의 결측 문제를 해결하기 위한 방안으로 DCT-PLS (penalized least square regression based on discrete cosine transform) 기반의 결측복원 기법을 서로 다른 특성을 가진 복수의 격자자료에 적용하고, 정량적인 검증을 통하여 그 활용성을 평가하였다. 원본 자료와의 객관적인 비교를 위하여 결측이 없는 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System) 모델로부터 상대습도, 풍속 일자료를 추출하고, MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)의 월간 합성 LST (land surface temperature), NDVI (normalized difference vegetation index) 영상을 사용하여, 임의로 생성된 결측 블록이 원본에 매우 가깝게 복원됨을 확인하였고, 4가지 변수 모두에서 상관계수 0.95 이상의 일치도를 나타내었다. DCT-PLS 기반 결측복원 기법은 별도의 보조자료를 필요로 하지 않고, 필요시 시간 및 공간 정보를 모두 활용할 수 있으며, 처리속도가 비교적 빠르기 때문에 현업시스템에 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.541-550
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• 2021

야적퇴비는 농경지의 작물 양분 공급원으로 가치를 가지는 반면, 강우 시 환경에 악영향을 미치는 오염원으로 작용하게 되며, 이에 대한 관리가 요구된다. 본 연구에서는 광범위 영상 취득 및 자동 경로 비행이 가능한 고정익 무인항공기를 이용한 야적퇴비 적재량 산출 정확도 분석 및 활용 가능성을 파악하고자 하였다. 야적퇴비 3개소에 대한 적재량 산출 정확도를 평가하고자 지상 LiDAR 측량 및 회전익 무인항공기를 이용한 정밀 측량을 수행하였으며, 고정익 무인항공기를 통해 취득된 적재량과 비교하였다. 지상 LiDAR를 기준으로 야적퇴비 적재량 산출 비교 결과 회전익 기체의 오차율은 ±5 %, 고정익 기체의 오차율은 -15 ~ -4 %로 추정하였다. 고정익 기체에서 산출된 1개의 야적퇴비 적재량이 약 -15%로 과소추정 하였으나 야적퇴비 적재량의 편차는 2.9 m3로 큰 차이는 없었다. 또한 고정익 무인항공기를 이용한 주기적인 모니터링 결과 대상 지역에 위치한 야적퇴비 적재량의 시계열 변동 파악할 수 있었다. 이러한 결과는 고정익 무인항공기를 이용한 넓은 범위의 대한 효율적인 야적퇴비 모니터링 및 농경지의 비점오염원 관리가 가능함을 제시하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.101-109
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• 2021

항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 해수면에 후방산란 된 전자기파 이미지를 분석하여 이루어진다. 1분당 42개의 해수면 시계열 이미지로부터 3차원 FFT를 계산하고 변조전달함수(Modulation Transfer Function)를 구하여 파랑정보를 추출한다. 따라서 레이다 파고계로 계측한 유의파고의 정확도는 X-band 레이다 영상의 상태에 따라 결정된다. 2020년 여름 태풍 마이삭과 하이선 내습 시 강릉 안인 해안에 설치된 X-band 레이다 파고계로 관측한 유의파고의 오차가 크게 발생하였다. 이는 태풍 내습 시 급격히 유의파고가 증가하는 한편 강한 강우가 동반되어 X-band 레이다 영상의 품질이 저하되었기 때문이다. 최대 오차 발생 이전까지 많은 강우가 있었음이 확인된다. 본 연구에서는 convolution neural network(CNN)을 이용하여 레이다 이미지로부터 강우 여부를 분류하고 강우여부에 따라 강우시 인공신경망 모델을 적용하여 태풍 시 유의파고 관측 정확도를 향상시켰다. 폭우를 동반한 태풍 시 레이다 자료 특성에 기반하여 인공신경망 유의파고 산출 알고리즘을 개선하고 이를 통해 X-band 레이다 파고계의 정확도를 향상시키는 방법을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1357-1369
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• 2022

구름 제거는 식생 모니터링, 변화 탐지 등과 같은 광학 영상이 필요한 모든 작업에서 필수적인 영상 처리 과정이다. 이 논문에서는 조건부 생성적 적대 신경망(conditional generative adversarial networks, cGANs)과 회귀 기반 보정을 결합하여 구름이 없는 시계열 광학 영상 세트를 구성하는 2단계의 구름 제거 기법을 제안하였다. 첫 번째 단계에서는 광학 영상과 synthetic aperture radar 영상 간 정량적 관계를 이용하는 cGANs을 이용하여 초기 예측 결과를 생성한다. 두 번째 단계에서는 구름이 아닌 영역에서 예측 결과와 실제 값과의 관계를 random forest 기반 회귀 모델링을 통해 정량화한 후에 cGANs 기반 예측 결과를 보정한다. 제안 기법은 김제의 벼 재배지에서 Sentinel-2 영상과 COSMO-SkyMed 영상을 이용한 구름 제거 실험을 통해 적용 가능성을 평가하였다. cGAN 모델은 구름 영역에서 지표면 상태의 급격한 변화가 발생하는 논 재배지를 대상으로 반사율 값을 효과적으로 예측할 수 있었다. 또한 두 번째 단계의 회귀 기반 보정은 예측 대상 영상에서 시간적으로 떨어진 보조 영상을 이용하는 회귀 기반 구름 제거 기법에 비해 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 실험 결과는 구름이 없는 광학 영상을 환경 모니터링에 이용할 수 없는 경우 제안된 방법이 구름 오염 지역을 복원하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.991-1005
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• 2022

위성 영상은 핵 활동 탐지와 검증을 위한 효율적인 보조자료로 핵시설과 같이 접근이 어렵고 정보가 제한된 지역에 매우 유용하다. 특히 장비의 이동 또는 시설물의 변화와 같이 핵실험을 준비하는 과정은 시계열 분석을 통해 충분히 식별 가능하다. 본 연구에서는 핵 활동과 관련된 주요 객체의 변화를 탐지하기 위하여, 다시기 영상의 의미론적 분할 결과의 차이를 이용하였다. AIHub에서 제공하는 KOMPSAT 3/3A 영상으로 구성된 객체 판독 데이터셋에서 건물, 도로, 소형 객체의 정보를 추출하여 학습하였으며, U-Net, PSPNet, Attention U-Net에 대하여 주요 파라미터를 변경하며 대상 객체 추출에 적합한 의미론적 분할 모델을 분석하였다. 의미론적 분할 결과의 차영상으로 생성된 결과에 객체 정보를 포함하여 최종 변화 탐지를 수행하였으며, 제안 기법을 임의의 변화를 포함한 시뮬레이션 영상에 적용한 결과, 변화 객체를 효과적으로 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 변화 탐지 기법을 적용하기 위해서는, 의미론적 분할의 정확도가 우선적으로 확보되어야 하는 제약이 있으나, 추후 실험 대상 지역에 대한 학습데이터셋이 증가할 수록 적용 가능한 분석 범위가 증가할 것으로 기대된다.