• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.61-76
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• 2018

현대인이 살고 있는 네트워크 세상으로 모든 사물들이 들어오고 있다. 사물에 센서를 부착하는 사물인터넷의 영향으로 인해 네트워크로 실시간 데이터를 주고받는 것이 가능해졌다. 현대인들의 필수품인 모바일 디바이스는 일상생활의 모든 자취를 실시간으로 남기는 역할을 하고 있다. 바로 소셜 네트워크 서비스를 통하여 정보획득 활동과 커뮤니케이션 활동을 실시간으로 거대한 네트워크에 남기고 있는 것이다. 비즈니스 관점에서 고객의 니즈 분석은 바로 SNS 자료에서부터 시작된다는 등가가 성립된다. 본 연구는 웹 환경의 SNS 콘텐츠를 파이썬을 이용하여 실시간으로 자동 수집시스템을 구축하고자 한다. 세계적으로 많은 이용자수를 확보하고 있는 인스타그램, 트위터, 유튜브의 비정형적 데이터 수집 시스템을 통하여 고객의 니즈 분석에 도움이 되고자 한다. 파이썬의 웹드라이버 환경에서 가상 웹브라우저를 이용하여 마이닝 처리와 NLP 과정을 거쳐 DB에 저장된다. 본 연구의 결과 웹페이지를 통하여 서비스를 진행하고자하며 검색 기능만으로 원하는 데이터가 자동 수집되며 데이터의 시계열 분석을 통하여 네티즌의 이슈 반응을 실시간으로 확인할 수 있었다. 또한 검색부터 실행결과가 나오기까지 5초 이내 이루어지므로 제시된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제18권3호
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• pp.76-88
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• 2015

이 논문에서는 작물 재배지의 분류를 목적으로 능동 학습과 과거 토지 피복도 기반의 시간 문맥 정보를 결합하는 분류 방법론을 제안하였다. 신뢰성 높은 훈련 자료의 추출을 위하여 능동 학습 기반 반복 분류를 적용하였으며, 과거 토지 피복도의 작물 재배 규칙을 시간 문맥 정보로 정량화 하여 능동 학습 기법의 적용시 훈련 자료의 할당과 작물 간 분광학적 혼재 효과 완화에 이용하였다. 제안 분류 방법론의 적용 가능성을 평가하기 위해 미국 Illinois 주의 옥수수와 콩 재배지역의 구분을 목적으로 MODIS 시계열 식생지수 자료와 과거 cropland data layer(CDL) 자료를 이용한 사례연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 초기 감독 분류 결과에서 나타났던 옥수수와 콩의 오분류와 기타 작물과 비작물의 오분류 양상이 능동 학습 기반 반복 분류를 통해 완화되었다. 그리고 CDL 자료로부터 추출한 시간 문맥 정보를 추가적으로 결합함으로써 주요 작물에서 나타나는 과추정 양상이 완화되어 가장 우수한 분류 정확도를 나타내었다. 따라서 제안 기법이 양질의 훈련 자료의 확보가 쉽지 않은 작물 재배지의 분류에 유용하게 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 환경정책연구
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• 제8권3호
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• pp.1-26
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• 2009

본 연구는 실질적인 동북아 생태네트워크 구축을 위한 추진 방안을 마련하기 위하여 이론적 모형을 제시하였고, 위성영상자료를 분석하여 체계적인 동북아 생태네트워크 분석 및 검증을 수행하였으며, 이를 바탕으로 동북아 생태네트워크 추진방안에 대한 정책적 사항을 제안하였다. 동북아 생태네트워크 분석 결과 한반도의 경우 일부 분산된 핵심지역들이 분포하고 있으며, 중국은 동불 3성 일부에만 핵심지역이 존재하였다. 극동 러시아의 경우 대부분이 핵심지역에 속하며 종에 대한 안정적 서식처로 활용될 수 있을 것이다. 몽골의 경우 중국 동북 3성 지역과 연계되어 핵심지역이 존재하는 것으로 파악되었다. 본 연구에서 제안한 방안은 국가 수준을 넘어서는 생태네트워크의 개념을 동북아지역에 도입하기 위한 방안을 모색하기 위한 연구라고 할 수 있다. 또한 국가 수준을 넘어서는 국제 생태네트워크 구축 및 동북아 생태네트워크 구축을 위한 사례 검증을 제시하였으며, 향후 실제 추진과정에 있어 가이드라인으로 기능할 수 있도록 하였다. 앞으로 시계열 위성영상 및 환경관련 공간정보가 보다 많이 확보된다면 동북아 전체의 토지피복 및 식생에 대한 변화를 분석할 수 있으며, 동북아 생태네트워크 분석 및 구축에 보다 용이할 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권12호
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• pp.1043-1056
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• 2006

온실가스 증가로 인한 기후변화를 이해하고, 다양한 영향평가 분야에 상세한 기후정보를 제공하기 위해서 온실가스 배출 시나리오에 근거한 지역기후변화 시나리오 연구가 수행되었다. 본 연구에서는 역학적 상세화를 위하여 지역기후모델을 이용한 이중둥지격자시스템을 구축하고, 과거 30년(1971-2000)과 미래 30년(2021-2050)에 대한 시나리오를 생산하였다. 미래 시나리오에 대한 신뢰도를 확보하기 위하여, 기준 시나리오에 대한 관측과의 검증이 선행되었다. 기준 시나리오는 둥지격자의 한반도 영역뿐만 아니라 모격자의 동아시아 영역에 대하여 기온과 강수의 계절 및 경년변동성과 일빈도분포를 성공적으로 모사하였다. 또한 경계조건으로 이용된 전구모델과 비교하여 공간적인 특성뿐만 아니라 면적평균 시계열에서도 뚜렷한 오차의 감소를 나타내었다. 미래 기후변화 전망은 기준 시나리오와 미래 시나리오의 차이로부터 유도되며, 평균적인 변화뿐만 아니라 극한 기후의 빈도와 강도변화에 대한 분석이 수행되었다. 미래 시나리오에 의하면 2050년까지 한반도에서는 $2^{\circ}C$ 정도의 기온 상승과 겨울철 강수량의 뚜렷한 증가경향이 전망되었다. 본 연구는 한반도의 복잡한 지형적 특성이 반영된 고해상도 시나리오를 생산하기 위한 방법론을 제시하고, 생산된 시나리오를 이용하여 다양한 시공간 규모에 대한 기후특성을 파악하였다는데 의미가 있다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제29권2호
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• pp.83-91
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• 2017

이상기후에 따른 대형 태풍 내습 시 고파랑 대응을 위한 항만구조물의 안정성 향상 기술이 대두되면서 신형식 인터로킹 케이슨의 설계 및 시공기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존 인터로킹 방식에서 응력집중현상에 대한 대안으로 채움재를 이용한 오픈 셀 케이슨은 채움재 마찰에 의한 저면(일부) 및 인접케이슨과의 결속력을 증대시켜 평활화효과를 가져온다. 이러한 오픈 셀 케이슨은 시계열 수평파력에 대한 전단 횡격벽의 응력집중을 파악함으로써 부재 설계 시 안정성을 확보하기 위해 오픈 셀 케이슨의 내 외부벽에 의한 사석 전단저항을 살펴볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 포항북방파제에 설치되었던 케이슨의 제원 및 설계조건을 바탕으로 해석대상을 선정하였으며, 채움재는 사석으로 가정하여 인터셀에 작용하는 전단력을 산정하고 내 외부벽 제원에 따른 전단거동을 수치해석을 통해 살펴보았다. 내 외부벽 배치 개수 및 연결부 사석두께 대비 외부벽의 길이를 변수로 저항력을 분석하였다. 제원에 따라 내 외부벽이 분담하는 비율을 분석한 결과, 외해 측에 있는 외부벽이 전체 전단력의 30% 이상을 저항하며 하중을 가장 많이 분담하였고, 내부벽이 거의 유사하게 60~70% 하중을 분담하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.414-414
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• 2017

토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.394-394
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• 2015

급격히 변화하고 있는 산업화와 도시화로 지구 온난화 현상으로 기상이변의 발생빈도가 높아졌고 기후가 불안정하여 예전보다 많은 집중호우가 발생하면서, 홍수로 인한 제내지 침수가 발생되기도 한다. 기후변화로 인한 수재해에 대응하기 위하여 하천 호소 수리 예측 모형의 개선이 필요한 실정이다. 하지만, 자연하천 유역의 강우-유출 상관관계와 지표면 유출현상 및 하도 수리 특성을 자연현상의 복잡성, 강우발생의 시간적 공간적인 발생과정의 임의성, 정확한 해석방법 및 확률 분석에 따르는 불확실성 들을 토대로 단순한 이론과 제한적인 경험공식 등에 의해서 해석, 재현 및 평가를 한다는 것은 매우 어려운 문제이다. 최근 IT 기술의 발전과 더불어, 많은 연구자, 엔지니어들이 기존 수리 수문학적 지식과 IT기술을 융합하여 복잡 다단한 수자원 환경 문제를 해결하고자 한다. 이와 같은 최근 연구 동향에 의거하여, 본 연구에서는 HEC-RAS, TELEMAC-2D 1, 2차원 수리 모형을 연계하여 하천 흐름 분석 및 홍수 범람 해석에 적용하였다. 본 연구에서는 HEC-RAS, TELEMAC 모형을 적용하여 2012년 태풍 '산바(SANBA)'로 인해 홍수 피해를 입은 고령군에 위치한 낙동강 본류 회천 유역(상류 회천교 ~ 하류 도진교)의 하도 내 흐름 분석과 하천 인근 제내지 홍수범람을 예측하였다. 범람해석에 필요한 지형자료를 기초로 하여 각 지형의 조건에 맞게 수치자료를 이용하여 작성하였고, 수자원 정보를 이용하여 유랑, 수위 등 시계열자료를 지류 및 상 하류의 경계조건으로 설정하고, 조도계수 등 하천 기본정보들을 입력하였다. HEC-RAS 모형은 회천교부터 도진교까지 전구간에 대한 종단면과 횡단면별 홍수침수범위 및 홍수위 크기 등 거시적인 1차원 수리해석에 적용하였고, TELEMAC 모형은 HEC-RAS 시뮬레이션 결과를 바탕으로 HEC-RAS에서 나타내기 힘든 2차원 흐름특성, 침수현상 등 일부 범람 구간에 대해 수리해석에 적용하였다. HEC-RAS 시스템은 수공구조물들의 영향과 하천의 영향을 종 횡단면으로 다양한 홍수침수 범위를 1차원으로 나타 낼 수 있으며, TELEMAC 시스템 수리 모의를 통해 얻어진 결과는 유속, 유량, 수심, 하상고 높이 등 2차원으로 나타낼 수 있다. TELEMAC 시스템을 활용한 2차원 분석은 실측자료와 비교적 유사하고 시각, 공간적으로 이해하기 쉽게 표현되므로, 모형 적용성이 우수한 것으로 판단된다. 향후 유역 해석을 위한 수치데이터, 수위, 유량자료를 확보하여 HEC-RAS, TELEMAC 1, 2차원 연계 모형을 적용 한다면, 하천 준설, 하천 구조물 설치, 홍수피해 등 전반적인 하천관리 계획에 활용할 수 있을 것이라 판단된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제30권1호
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• pp.73-96
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• 2014

해상과 육상운송의 접점인 항만은 생산, 거래, 물류 및 정보 교류의 필수적인 플랫폼으로 각 항만을 교차하는 공급사슬 시스템의 노드이다. 또한, 항만은 이를 이용하는 선사와 화주에게 경쟁우위를 확보할 수 있도록 하며, 국가 경제에 큰 영향을 미치고 있다. 지금까지 이루어진 항만에 대한 선행연구에서는 항만의 경쟁력을 TEU 단위의 항만처리물동량(Throughput)으로 평가하여 왔다. 그러나 최근 컨테이너 처리물동량이 허브항만으로서의 주된 혹은 유일한 조건인가에 대한 의문이 제기되고 있으며 항만과 항만을 연결하는 해운선사들에 의한 주변 항만들과의 연결성 정도가 지역 내 확실한 허브 항만인지에 대한 판단을 할 수 있는 요인으로 부각되고 있다. 본 연구는 사회네트워크분석(SNA: Social Network Analysis)을 이용하여 2006년부터 2011년까지 19개 선사의 기항패턴과 선박투입량을 대상으로 전 세계 항만 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과로 좁은세상, 멱함수 법칙 등과 같은 항만 네트워크의 구조적인 특성을 파악하고 네 가지 항만중심성을 나타냈으며 시계열 자료(2006년~2011년)를 이용하여 연도별 중심성 추이를 나타내고 있다. 이를 통해 항만운영자 및 선사의 항만개발계획 및 선대운영시 항만물동량만을 기준으로 계획을 세우는 것이 아닌 새로운 개선 정책이 필요할 것으로 판단된다.

• 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.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.44-57
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• 2019

여러 대도시에서 교통 혼잡 문제를 해결하기 위해 정확한 교통 흐름을 예측하는 다양한 연구가 진행되었다. 대부분의 연구가 과거의 교통 흐름 패턴이 미래에도 반복될 것이라는 가정하에 예측 모델을 개발하였으나 교통사고 등과 같은 뜻하지 않은 비반복적 교통 패턴을 예측하는 데에는 신뢰성이 낮게 나타났다. 이런 문제를 해결하기 위한 대안으로 지능형 교통 시스템(ITS)을 통해 얻은 빅데이터와 인공지능을 접목한 교통 흐름 예측 연구가 진행되어 왔다. 하지만 시계열 분석에 일반적으로 사용되는 알고리즘인 RNN의 경우, 단기 예측에 최적화되어 장기 예측 정확도가 낮다는 단점을 가지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기온과 강수량 등의 기상 정보 외에도 각종 외부 요인들을 고려하여 장기적 시점에서 교통 혼잡도를 예측하는 '심층 인공 신경망 모델'을 제안하였다. TOPIS 자료를 이용한 사례 연구 결과 서울시 주요 도로 링크의 교통 혼잡도를 90%에 가까운 정확도로 예측이 가능하였다. 추후 교통사고나 도로 공사와 같은 도로에 영향을 미치는 이벤트 데이터를 추가로 확보할 수 있다면 정확도는 더욱 높아질 것으로 예상된다.