• 지질공학
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• 제24권2호
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• pp.217-225
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• 2014

대규모 수막재배 시설은 동절기 수막재배 기간 동안 군집 취수정의 영향으로 지하수위가 하강하고 이로 인해 지하수 취수량 확보에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 동절기 수막재배지역에서의 집중취수에 따른 정밀한 지하수위 변화 분석을 수행하고자 한다. 대상지역인 청원군의 수막재배지역을 포함한 소유역의 지하수 유동을 모의하기 위해 3차원 유한차분모형인 MODFLOW를 구축하였으며, 중요한 입력자료인 지하수 함양량 시계열 자료는 유역수문모형 SWAT모형을 이용하여 구하였다. 여기에 수막재배지의 일최저기온과 취수가동시간과의 관계를 통해 지하수 이용량을 추정한 선행 연구(Moon et al., 2012)를 참고하여 취수계획을 수립, 지하수 모델링에 반영하였다. 부정류 모델링의 적합도를 평가하기 위해 동절기의 모의된 지하수위 강하 패턴을 관측지하수위 자료와 비교하였다. 모델링 기간은 수막재배가 본격적으로 이루어지는 2012년 11월부터 2013년 3월까지의 107일간으로 정하였다. 모의결과 동절기 지하수위 관측값과 비교적 유사한 지하수 하강을 재현할 수 있었고, 일최저기온을 이용한 취수계획방식이 다른 수막재배지역의 지하수 유동해석에도 적용가능할 것으로 판단되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.185-191
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• 2023

변동성 가치에 대한 미래 예측을 분석하는 연구는 여러 분야에서 이루어지고 있다. 하지만 이러한 미래 가치분석은 각 분야의 연구결과를 통해 각 분야에 따른 변수가 너무 많아 예측결과의 정확도가 낮으며 결과에 영향을 미치는 객관적인 핵심영향요소를 찾아내는 데 어려움이 있음을 알 수 있었다. 특히 다양한 영향인자의 중요도에 대한 객관적인 기준이 마련되지 않아 연구자의 주관에 의지하여 핵심영향인자를 판단하여 적용하는 실정이다. 이에 여러 분야에서 객관적으로 적용할 수 있는 변동성 재화가치 예측에 영향을 미치는 핵심영향인자 추출을 위한 합리적인 Process 모델이 필요하게 되었다. 본 연구에서 총 7단계로 핵심영향인자 추출을 위한 Process 모델링을 제시 하였으며, 각 단계별로 핵심영향인자 추출을 위한 방법을 구체적으로 정의하였다. 또한, 제안된 모델링을 이용하여 원자재 분야의 주요 변동재화 중 Ni금속을 적용하여 Simulation을 한 결과 기존 방식에 의한 예측 값 0.872%, 본 연구 모델링을 적용한 예측 값 0.864%로 예측 결과 값이 모델에서 제시한 기준에 부합함을 확인 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.219-219
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• 2021

서해안 중부 아산만 안쪽에 위치하는 평택·당진항에서 장래 개발 예정인 면적 6.9km²의 내항2공구 수역은 내항2공구 외곽호안 - 내항가호안 - 내항2공구 중앙 분리호안으로 둘러싸여 있으며, 투수성 제체인 내항가호안 사석 공극을 통하여 해수가 유통되어 조석 현상이 나타나고 있다. 2020년 8~9월의 2개월간 내항2공구 외곽호안 내·외측에서 조석 관측 결과, 2공구 수역의 최대 조차는 1.97m로서 외측 해역 최대 조차 9.79m의 20.1%이고 내·외측의 순간 수위차는 최대 5.82m에 달한다. 내항가호안은 내항2공구 개발이 거의 완료되는 시기까지 유지될 예정이므로 2공구 개발에 따른 내측 조차와 내·외측 수위차의 변화를 정확하게 예측하는 것은 내항가호안 제체 안전에 매우 중요하다. 이 연구의 목적은 장래 개발단계별 변화 예측에 앞서, 관측이 이루어진 2개월간의 실시간 내측 조석과 내·외측 수위차 시계열을 Delft3D-Flow를 이용하여 기 구축된 아산만 수치모델에서 재현하는 것이다. 내항가호안 제체 통과 유량은 내·외측 수위차에 비례하는 것으로 가정하고, 수위차 - 유량 관계식을 도출하였다. 수위차는 평택 조위관측소와 내항2공구 수역의 1분 간격 관측 조위로부터 산출하였고, 제체 통과 유량은 내측 조위(z, 평택항 DL 기준, m) - 수용적(V, 10⁶m³) 관계식으로 계산하였다. 내측 조위 - 수용적 관계식은 수심측량 성과로부터 V = 0.28z² + 3.73z + 2.96 (r²=1.00)으로 얻어졌다. 다양한 함수식의 적합성을 검토한 결과, 다음과 같은 수위차(𝚫z, m) - 제체 통과 유량(Q, m³/s) 관계식을 도출하였다. [내항가호안 내측으로 유입시] $Q_{IN}=\{\begin{array}{lll}{\exp}\{0.54\;{\ln}({\Delta}z)+6.00\}&&\text{; }{\Delta}z{\leq}1.8\\219.82{\Delta}z+158.56&&\text{; }{\Delta}z>1.8\end{array}\;\;(r^2=0.86)$ [내항가호안 외측으로 유출시] Q_OUT = -exp{0.44 ln(-𝚫z) + 5.70} (r²=0.59) 매 𝚫t 마다 제체 통과 유량을 계산하는 알고리즘을 Delft3D 소스 코드에 추가하고, 8개 분조 합성조석(M₂, S₂, K₁, O₁, N₂, K₂, P₁, Q₁)을 외력조건으로 설정하여 2개월간 조석 수치모델링을 수행하였다. 내항2공구 수역의 매 시별 조위 관측치와 모델치를 비교한 결과, 오차는 -0.37~0.37m의 범위이고, 오차 평균은 0.02m, 절대오차 평균은 0.08m로 상당히 정확하게 실시간 조위 변동을 모의하였다. 보정·검정된 이 모델을 이용하여 향후 내항2공구 개발에 따른 내측 조석과 내·외측 수위차 변화에 대한 예측모의를 진행할 예정이다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 응용통계연구
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• 제22권5호
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• pp.995-1005
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• 2009

금융 시계열 자료들 간의 상관계수는 자산의 배분, 위험관리 그리고 포트폴리오의 선택에 있어서 중요한 역할을 한다. 이러한 상관계수들을 모형화하기 위해 단변량-GARCH 모형을 다변량-GARCH 모형으로 확장시킨 MGARCH류 모형들에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다. 특히, CCC 모형 (Bollerslev, 1990)과 DCC 모형 (Engle, 2002)은 다른 모형들에 비해 추정해야 할 모수의 수가 작다는 이점으로 인해 분석에 널리 쓰이고 있다. 본 논문에서는 국내 주가자료에 대해 CCC 모형과 DCC 모형을 적합시킨 후, 각 모형들에 대한 VaR(value at risk)와 사후검증(back-testing), 결합예측영역(joint prediction region) 등을 통하여 두 모형의 예측 능력을 비교해 보고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제29권6호
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• pp.1129-1145
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• 2016

뇌기능 연결성 문제는 뇌의 신경역학적 현상과 밀접한 관련이 있다는 의미에서 뇌과학에서 주요 연구주제이다. 본 논문에서는 기능적 자기공명영상(fMRI)자료를 뇌활동에 대한 반응 자료의 주요 형태로써 선택하였는데, 이 fMRI자료는 높은 해상도 때문에 뇌과학 연구에서 선호되는 자료 형태이다. 뇌활동에 대한 생리학적 반응을 측정해서 자료로 사용한다는 전제하에서 뇌의 기능적 연결성을 분석하는 방법들을 고찰하였다. 여기서의 전제란 상태공간 및 측정 모형을 다룬다는것을 의미하는데, 여기서 상태공간 모형은 뇌신경역학을 표현한다고 가정한다. 뇌기능 영상자료의 분석은 무엇을 측정하였느냐에 따라서 분석방법과 그 해석이 조금씩 달라진다. 실제 fMRI자료를 고차원 자기회귀모형을 적용해서 분석한 결과를 논문에 포함하였는데, 이 결과를 통해서 서로 다른 도형문제를 푸는데 서로 다른 뇌신경 역학관계가 요구된다는 것을 엿볼 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.245-250
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• 2014

중독은 크게 매개체 자체가 중독성을 가진 매개성 중독과 매개체 자체가 중독성을 가진 것이 아니라 예민한 개인과 잠재된 어떤 행동과 결합하여 중독을 유발하는 유발성 중독으로 나눌 수 있다. 매개성 중독은 약물 중독, 알코올 중독과 주로 화학물질의 직접 적인 원인이 되어 중독현상을 일으킨다. 유발성 중독은 쇼핑 중독, 일 중독, 게임 중독, 인터넷 중독, TV중독, 도박 중독 등의 사이버 중독이 있다. 유발성 중독은 개인의 감수성의 문제로서 개인에 따른 편차가 존재한다. 본 논문에서는 전기 시스템의 R-L-C 직렬 회로와 기계 시스템의 Spring-Damper-Mass를 이용하여 등가적으로 동일한 2차원의 중독 모델을 제안한다. 제안한 중독 모델에 비선형 항을 추가하여 Duffing을 구성한 후 파라미터 변화에 의해 주기운동과 카오스 운동을 시계열과 위상공간으로 나타내었다. 또한 파라미터 중 통제계수의 변화에 의해 주기 운동은 중독 되기 전의 상태를 카오스 운동은 중독된 상태임을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제28권3호
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• pp.299-304
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• 2010

측량 및 정보처리기술의 진보에 따라 공간정보 분야는 급속히 발전되고 있으며, 다양한 공간정보 콘텐츠와 3차원 현실세계를 컴퓨터상에서 쉽게 접할 수 있게 되었다. 이는 국내에 항공레이저측량과 고해상도 디지털카메라의 보급이 최근 몇 년 동안 빠르게 진행되었기 때문이다. 그러나 항공레이저측량의 적용이 지도제작 및 지형분석 등에 국한되어있어 다양한 활용이 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 기존 현지조사나 항공 사진측량으로 이루어졌던 산림조사를 항공 라이다데이터를 이용하여 수목의 표고분포, 면적 및 용량산출, 수목밀도분포도를 3차원적으로 분석하여 산림지역에 대한 과학적인 정보를 제작해 보았다. 이미 미국, 캐나다 등에서는 항공레이저측량을 이용한 수목의 용량을 통하여 생체량(biomass), 산림자원분석, 시계열 모니터링, 산불거동모델링 등 다양한 연구와 적용이 이루어지고 있다. 전 세계적으로 산림자원에 대한 관심이 증대하고 있는 가운데 이제 국내에서도 광범위한 산림의 과학적 조사와 분석이 이루어져 산림자원관리 및 보호가 체계적으로 이루어져야 하겠다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.842-848
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• 2008

본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 제안된 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 주어진 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 해석한다 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 무반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 제안된 모델에 관련된 파라미터는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization; PSO) 알고리즘으로 동조한다. 제안된 모델은 모의 데이터집합(Synthetic dadaset), Mackey-Glass 시계열 공정 데이터를 적용하여 논증되고, 기존 Type-1 퍼지 논리 시스템과의 근사화 및 일반화 능력에 대하여 비교 토의한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.120-126
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• 2020

본 연구에서는 인체의 임펄스 응답 신호를 이용하여 사용자를 인식하는 방법을 제안한다. 인체는 물, 근육, 지방, 뼈 등으로 구성되어 있고, 이러한 구성비는 사람마다 다르게 형성되어 있다. 기존의 인체 통신 연구에서는 인체가 커패시터와 저항으로 이루어진 회로로 모델링 되었고, 회로의 특징은 인체의 구성 특성에 따라 다르다는 것이 밝혀졌다. 따라서 인체는 개인별 고유한 채널로 인식될 수 있고, 이를 이용한 사용자 인식이 가능하다는 연구가 보고 되었다. 이 연구에서는, 임펄스 신호를 인체에 인가하여 임펄스 응답 신호를 측정하고, empirical mode decomposition 기법으로 노이즈를 제거한다. 그리고 10개의 피크 값을 추출하고 피크 간 값의 차이를 특징량으로 사용하여 사용자 인증을 수행하였다. 6명의 참가자로부터 수집한 데이터를 k-nearest neighbors(KNN) 알고리즘을 사용하여 분류 성능을 확인한 결과, 임펄스 응답 신호의 전체 시계열 데이터의 분류 정확도는 91.57%이었으나, 제안한 피크 간 값의 차이를 특징량으로 하여 분류를 하였을 때 분류 정확도가 97.71%로 크게 향상되는 것을 확인할 수 있었다.