• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.55-62
• /
• 2006

본 연구에서는 1971년부터 2000년까지의 국립수산과학원(NFRDI) 정선관측자료와 1924년부터 2004년까지의 제주지방기상청(JRMO) 기온자료를 이용하여 제주도 주변해역의 해수면 온도 변동성과 제주도 기온변동성의 상관관계를 살펴보았다. 그 결과, 기온은 80년 동안 $0.020^{circ}C/year$ 정도의 상승률을 보이고 있었으며 최근 30년 동안 $0.035^{circ}C/year$의 상승률을 보여 비교적 높은 상승추세를 보이고 있었다. 해수면 온도는 $0.024^{circ}C/year$의 상승률을 보이고 있고 특히 겨울철인 12월에 $0.047^{circ}C/year$로 가장 높은 상승률을 보이고 있었다. 해수면 온도와 기온 사이에는 양의 상관 관계를 가지며 시계열자료를 분석한 결과 두 변수의 위상이 일치하고 있음을 알 수 있었으며 해수면 온도 아노말리와 기온 아노말리에서도 유사하게 나타나고 있다. 즉, 제주도 주변해역의 해면 온도 변동은 제주도 기온변화와 큰 연관이 있음을 알 수 있었다.

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

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제54권spc1호
• /
• pp.1195-1204
• /
• 2021

최근 이상기후로 인한 국지성호우가 잦아져 하천변 사회기반시설을 포함한 인적·물적 피해가 급증하고 있다. 본 연구에서는 해당 시설들의 침수 피해를 예측·방지하고자 기계학습 중 시계열자료에 특화된 LSTM(Long Short- term Memory)기법을 활용하여 수위 예측 알고리즘을 개발하였다. 연구대상지는 잠수교로 연구기간은 총 6년(2015년~2020년)의 6, 7, 8월로 3시간 후의 잠수교 수위를 예측하였다. 입력자료(Input data)는 잠수교 수위(EL.m), 팔당댐 방류량(m³/s), 강화대교 조위(cm), 서울시 트윗의 개수로 기존 연구에 주로 사용된 정형자료뿐만 아니라 워드클라우드를 통해 구축된 비정형자료도 함께 사용하여 상호 보완형 자료를 구축하고, 비정형자료 활용 유무의 비교·분석을 통해 비정형자료의 역할도 제시하였다. 잠수교의 수위 예측 시 상호 보완형의 자료가 정형자료만을 사용한 경우에 비해 예측 정확도가 향상하였는 데, 이는 인명 피해를 감소시킬 수 있는 보수적인 예/경보가 가능함을 알 수 있었다. 본 연구에서는 하천변 사회기반시설의 이용자 안전 및 편의 제공에 상호 보완형 자료의 사용이 보다 효과적이라 판단하였다. 향후에는 비정형자료의 종류를 추가하거나 입력자료의 세밀한 전처리를 통하여 더욱 정확한 수위 예측을 기대해본다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제56권4호
• /
• pp.245-259
• /
• 2023

농업용 저수지는 농업용수 공급에 있어서 매우 중요한 생산기반시설로, 우리나라 농업용수의 60% 정도를 공급하고 있다. 다만, 여러 문제로 인해 농업용수의 효율적인 공급에 어려움이 발생하고 있으며, 효과적인 공급 및 관리 체계 구현을 위한 정확한 실시간 저수위 혹은 저수량 추정이 필요하다. 본 연구에서는 영상정보를 활용한 딥러닝 기반 농업용 저수지 수위 인식 모델을 제안하였다. 개발한 모델은 (1) CCTV 영상정보 자료 수집 및 분석, (2) U-Net 이미지 분할 방법을 통한 입력 자료 생성, 그리고 (3) CNN과 ResNet 모델을 통한 수위 인식 세 단계로 구성된다. 모델은 두 농업용 저수지(G저수지와 M저수지)의 영상자료와 저수위 시계열자료를 활용하여 구현하였다. 적용 결과 이미지 분할 모델의 성능은 매우 우수한 것으로 나타났으며, 수위 인식 모델의 경우 수위 분류 계급구간에 따라 성능이 상이한 것으로 나타났다. 특히 영상자료의 픽셀 변동이 클수록 정확도 80% 이상이 확보 가능한 것으로 확인되었으나, 그렇지 않은 경우, 정확도가 50% 수준인 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발한 모델은 향후 이미지 자료가 추가로 확보될 경우, 그 활용도 및 정확도가 더 높아질 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.19-43
• /
• 2016

이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.

• 한국지구과학회지
• /
• 제40권6호
• /
• pp.613-623
• /
• 2019

지난 수십년 동안 인공위성을 통해 광범위하고 주기적으로 관측된 해수면온도 자료를 사용하여 일별 해수면온도 합성장이 생산되고 있으며 기후변화 감시와 해양 대기 예측 등 다양한 목적으로 활용되어 왔다. 본 연구에서는 지역적인 해역에서 최적화된 활용을 위해 한반도 주변해역에서 해수면온도 합성장 자료의 정확도 평가와 오차 특성 분석을 수행하였다. 2016년 1월부터 12월까지 이어도 해양과학기지 관측 수온 자료를 활용하여 4종의 다중 인공위성 기반 해수면온도 합성장 자료(OSTIA (Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis), OISST (Optimum Interpolation Sea Surface Temperature), CMC (Canadian Meteorological Centre) 해수면온도 및 MURSST (Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature))를 비교하여 각 해수면온도 합성장의 정확도를 평가하였다. 이어도 해양과학기지 수온 자료에 대하여 각 해수면온도 합성장은 최소 0.12℃ (OISST)와 최대 0.55℃ (MURSST)의 편차와 최소 0.77℃ (CMC 해수면온도)와 최대 0.96℃ (MURSST)의 평균 제곱근 오차를 나타냈다. 해수면온도 합성장 사이의 상호 비교 결과에서는 -0.38-0.38℃의 편차와 0.55-0.82℃의 평균 제곱근 오차의 범위를 보였으며 OSTIA와 CMC 해수면온도 자료가 가장 작은 오차 특성을 보인 반면 OISST와 MURSST 자료는 가장 큰 오차 특성을 나타내었다. 이어도 해양과학기지와 가장 가까운 지점에서 해수면온도 합성장 자료를 추출하여 시계열을 비교한 결과에서는 이어도 해양과학기지 관측 수온 뿐만 아니라 모든 해수면온도 합성장 자료에서 뚜렷한 계절 변동을 보였으나 봄철 해수면온도 합성장은 이어도 해양과학기지 관측 수온에 비해 과대추정되는 경향이 나타났다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.116-130
• /
• 2019

우리나라는 산림 내 연료 물질 증가와 기후변화 등의 요인으로 산불의 연중화와 대형화가 증가하는 추세에 있으므로 산불 발생 확률에 대한 정보를 제공함으로써 산불 발생을 예방하여 피해를 최소화할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 현 산불예보시스템에서 제공하는 산불위험지수(DWI; Daily Weather Index)를 개선하기 위한 방법을 살펴보았다. 즉, 우리나라 산불위험지수의 시간 및 공간적 정확성 향상을 통한 고도화를 목적으로, 기상청에서 제공하는 동네예보 자료, 위성기반의 가뭄 지수, 산불 다발 지역 지도를 융합하여 5km 격자 형태로 제공되는 새로운 산불위험지수(FRI; Fire Risk Index)를 제안하였다. 산불위험지수는 캐나다에서 현업으로 사용되는 미세 연료 지수를 기반으로 우리나라에 최적화한 미세 연료 지수, 가뭄지수의 곱과 시간 및 공간적 가중치를 통하여 산출된다. 시간적인 정확성 향상을 위하여 산림청에서 제공하는 산불 피해 대장 표를 이용하여 월별 산불 통계량을 통한 월별 가중치를 적용하였으며, 공간적인 정확성 향상을 위하여 산불 다발 지역 지도의 산불 밀도 정보를 이용하여 가중치를 적용하였다. 월별 산불 발생 건수와 제안된 산불위험지수의 시계열을 분석하였을 때 증가 및 감소 경향을 잘 모의하고 있었으며, 5km 격자 형태로 산불위험지수를 제공함으로써 행정 구역 단위로 산불위험지수를 제공할 때보다 상세한 정보를 제공할 수 있었으므로 지역적으로 더욱 정확하고 구체적인 산불 예방에 대한 의사 결정에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 경영과정보연구
• /
• 제35권3호
• /
• pp.1-22
• /
• 2016

본 연구는 MS-VAR 모형을 이용하여 1971년 1분기부터 2016년 1분기까지 분기별 실질 GDP의 국제적 동조화 및 구조적 변화를 조사하고자 하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 실질 GDP에서 모형 또는 개별 시계열에서 발생되는 경기변동현상은 마코프 국면전환 분석으로 파악되었다. 또한 본 연구에서 국가별 실질 GDP를 이용한 MS-VAR 모형의 동조성과 비대칭성을 현저하게 보여 주었다. 둘째, 본 연구에서 부분적으로 차이가 있을지라도 MS-VAR 모형에서 글로벌 오일쇼크위기가 끝나는 1988년 2분기와 글로벌 금융위기가 시작된 2007년 3분기 등에서 경기수축국면(불경기)이 나타나는 구조적 변화가 현저하게 존재하였다. 1988년 2분기 전의 경우 독일과 일본의 상관관계가 가장 높았고 다음으로 미국과 일본, 미국과 독일, 한국과 미국 등의 순으로 높았으며, 이후에는 미국과 독일간의 상관관계가 가장 높았고 미국과 캐나다, 독일과 캐나다, 한국과 일본 등의 순으로 높았다. 셋째, 경기확장과 경기수축국면은 동시적으로 국가간에 대규모로 구조적 변화를 발생시켰다. 1973년과 1974년의 1차의 글로벌 오일쇼크 이후에 동시에 발생한 2차의 전세계 오일쇼크가 대규모의 국제적 실질 GDP의 동조화를 일으킨 주요 원인이었다. 또한 이용되는 G7 국가들이 1997년부터 1999년까지의 아시아의 외환위기 동안에 한국과 관련된 동조화가 미약하게 나타났을지라도 글로벌 금융위기기간인 2007년 말에는 한국과 G7 국가간에 현저한 동조화를 나타내었다. 넷째, 실질 GDP를 이용한 국면전환과 더불어 1973년 이후는 국가별로 발생하는 고유의 충격으로 인해 동시적 상관관계가 높게 나타나는 특징을 보여 주었다. 이러한 결론은 이용가능한 많은 이론적 및 실증적 증거와 일치하였으며, 과거 30년의 거시경제적 변동은 주로 전세계적인 충격에 의해 발생되었다는 것을 확인하였다. 글로벌 경기변동은 대규모의 비대칭적 충격이 일반적 변동으로 인하여 일시적으로 상쇄될 수 있다는 가능성을 배제하지 못할 지라도, 본 연구의 결과는 국가별 고유의 충격으로 인한 주요 국제적 동조화 및 구조적 변화를 보여 주었다.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제17권3호
• /
• pp.139-148
• /
• 2012

하구언이 설치된 하구의 여름철 환경변화는 방류되는 담수에 의해 결정된다. 본 연구에서는 영산강 하구언 담수방류에 의한 하구의 염분 및 수온 분포를 파악하기 위하여 2010년 6월 소규모 방류시와 8월의 집중방류 중 후로 3회에 걸쳐 8개 정점에서 관측한 CTD 자료를 분석하였다. 6월의 소규모 방류시 표층염분은 30~32.5 psu를 나타냈고, 수평구배는 고하도 근해에서 다른 해역에 비해 상대적인 큰 값을 보여주었다(0.25~0.32 psu/km). 그러나, 저층염분은 약 33 psu의 일정한 값을 보여 수평구배는 존재하지 않았다. 영산강 하구내 수온은 $19{\sim}21^{\circ}C$ 범위를 보이며 동서방향보다 남북방향의 구배가 상대적으로 크게 나타났다. 대규모 방류가 진행 중이었던 8월 12일의 경우 표층염분은 9~26 psu로 감소하였다. 또한, 고하도 북쪽 수로의 표층과 저층 수평구배가 각각 3.79 psu/km와 0.28 psu/km인 강한 염분전선이 형성되었다. 수온은 하구언에서 높고 멀어질수록 감소하는 경향을 보였으며, 고하도 북쪽수로 표층과 저층에서 각각 $-0.45^{\circ}C/km$와 $-0.12^{\circ}C/km$의 공간적 변화가 나타났다. 집중방류 후(3차 관측) 표층염분은 22~26 psu로 회복되었으나 고하도 주변해역에서 여전히 높은 수평구배가 나타났다. 저층염분은 26.5~27.5 psu의 범위로 전반적으로 감소하였으나 수평구배는 크지 않았다. 하구언 가까운 정점에서 관측한 염분과 수온 시계열 자료에 의하면, 상층의 고온저염수가 일시적으로 하강하였다가 빠르게 회복하는 패턴을 보여주었는데, $13{\times}10^6$ 톤 방류시 회복속도는 약 0.4 m/hr로 나타났다. 영산강 하구는 대규모 방류 후 전반적으로 저염화되고, 여름철의 강한 태양복사에 의해 표층수온은 증가하여 하구 내 성층구조가 강화되고 수직혼합이 억제되는 환경이 형성되었다. 담수방류에 따른 염분의 공간적인 분포특성을 볼 때, 수평구배가 높은 고하도 주변해역, 고하도에서 하구언까지 염분이 낮은 내측해역, 그리고 상대적으로 높은 염분을 보이는 고하도에서 연안까지 외측해역으로 구분할 수 있다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제80권3호
• /
• pp.257-264
• /
• 1991

우리나라는 1980년대초 산림녹화(山林綠化)를 달성하고, 본격적인 산림자원조성시대(山林資源造成時代)로 진입하게 되었다. 산지자원화(山地資源化)를 달성하기 위해서는 최근 대형화고 있는 산림화재(山林火災)에 대한 과학적인 관리체계수립이 절실히 요청된다. 본 연구(硏究)에서는 산림화재(山林火災)의 원인을 기상요인(氣象要因)과 인위적(人爲的) 요인(要因)으로 대별하여 산림화재(山林火災) 발생위험(發生危險)을 예측할 수 있는 Model을 개발하므로써 산림화재(山林火災)의 조기발견(早期發見) 및 진화(鎭火)를 가능케 하고 위험도가 높은 지역에 진화장비(鎭火裝備) 및 진화인원(鎭火人員)을 사전에 배치하는 등, 과학적인 산림화재방지(山林火災防止)의 이론적(理論的) 기초(基礎)를 제공하고자 수행하였다. (1) 기상인자(氣象因子)를 이용한 산화위험율추정(山火危險率推定)은 선형확율(線形確率)모델(LPM)을 기초로 하여 여러 시계열 기상인자를 독립변수(獨立變數)로 하고 산화발생의 유무(有無)를 종속변수(從屬變數)로 한 WLS분석(分析)을 수행하여 확률모델화 하였다. (2) 인위적요인(人爲的要因)에 의한 산화위험율추정(山火危險率推定)은 산화발생건수를 이용하여 각(各) 시(市) 군별(郡別) 잠재위험등급(潛在危險等級)을 산정하고, 산화발생사례를 원인별로 규명하여 각 원인들이 전체 산화에서 차지하는 비율에 각 원인별로 산화전문가의 주관적인 판단에 의해 위험등급을 매겨 당일(當日) 산화위험지수(山火危險指數)를 작성해서, 잠재위험등급(潛在危險等級)과 당일산화지수(當日山火指數)를 조합(組合)하여 인위적(人爲的)인 요인(要因)에 의한 산화위험을 지수화(指數化)하였다. (3) 앞의 기상요인(氣象要因)에 의한 산화위험(山火危險) Model에 지난 8년간의 기상자료를 대입하여 얻은 확률들을 기준으로 위험수준을 일정구분하여, 이를 인위적(人爲的)인 요인(要因)에 의한 산화발생지수(山火發生指數)와 조합하여 최종(最終) 산화발생위험지수(山火發生危險指數)를 작성하였다.