• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.310-310
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• 2019

본 연구에서는 기상청 ASOS(종관기상관측장비) 자료와 통계적 기반의 다중회귀분석모형을 이용하여 경안천 유역에 대한 봄철 강수량(3~5월 누적강수량)의 예측성을 평가하였다. 예측대상기간은 2006~2018년이며 예측인자로서 전국 96개 지점의 ASOS 자료 중 35개 기상요소에 대한 월 자료를 활용하였다. 전망기간(1~12개월)에 따라 강수량 기준 최소 1개월에서 최대 24개월까지의 지체시간을 고려하여 1~24개월 선행 ASOS 기상자료와 강수량 사이의 상관성을 분석하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년간의 자료를 이용하여 상관성 분석을 수행하였으며, 상관성이 높은 상위 30개 기상인자를 조합하여 다중회귀분석모형의 예측인자(독립변수)로 활용하였다. 예측대상년도와 전망기간에 따라 최적의 예측인자를 조합하고, 교차검증을 통하여 각각 4,000개의 다중회귀모형을 도출하여 예측범위를 산출하였다. 다중회귀모형에 의한 예측범위를 분석한 결과, 2013년 자료까지는 예측범위가 관측값을 잘 포함하고 예측값의 평균이나 중간값이 관측값과 유사하게 나타난 반면, 2014년부터는 전망기간에 따라 관측값과 예측범위의 차이가 크게 나타나는 경우도 있었다. 예측치의 중간값을 기준으로 3분위(평년 이상, 평년 수준, 평년 이하) 적중률을 분석하면, 2006~2013년에 대해서는 58.3%인 반면, 2014~2018년에 대해서는 11.2% 수준으로 나타났다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.37 no.5
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• pp.19-31
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• 2021

Groundwater level (GWL) causes the stress state within soil and affects the bearing capacity and the settlement of foundation. In this study, the analyses of influencing factors on GWL fluctuation were performed. From the results, river stage and moving average of precipitation were main influence components for urban near large river and rural areas, respectively. In addition, the prediction performance of GWL using artificial neural network (ANN) was conducted with respect to the influence components. As a result, the effect of main component was significant on the prediction performance of GWL.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• v.15 no.2
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• pp.459-473
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• 1998

As the satellite system becomes more complex, the probability of unpredictable failures may be increased due to design inadequacy, experience deficiency, lack of problem recognition. Poor quality control, improper testing, and workmanship fault. Consequently, these problems can lead to the reduction or end of the satellite mission lifetime. This article addresses general satellite failure modes and factors influencing satellite mission life. The mission life factors of LEO sun-synchronous KOMPSAT spacecraft are investigated, in which its mission life is predicted based on these factors. Since the end of mission due to random failures is not predictable, the predictable mission life factors such as power budget, propellant budget, battery charging/discharging cycle, radiation effects payload reliability, single point failure, and redundancy are primarily investigated.

• Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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• 2008.07a
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• pp.399-400
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• 2008

본 논문은 광학 탑재체에서 성능예측에 있어 주요 MTF인자를 MATLAB으로 계산하여 기본 광학계 성능 해석 모델을 통합적인 툴로 구현하였다. 그 결과 광학 탑재체 성능 해석에 있어 광학 탑재체의 초기 설계 단계에서 주요 설계인자를 도출하여, 인공위성 광학 탑재체에 있어 지배적인 영향을 미치는 Jitter, Smear, Detector sampling, Detector diffusion등의 MTF인자 및 PSF인자들을 활용하여 광학 탑재체의 성능 예측을 수행함에 있어 간단하고 효율적인 툴을 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.465-470
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• 2008

우리나라는 산림은 단순림이 많고 밀도가 높기 때문에 산불이 한번 발생하면 대형 산불로 확산될 우려가 크다. 이 때문에 산불 발생을 미리 예측하여 대응할 필요가 있다. 산불 발생예측을 위해서는 산불 발생에 영향을 미치는 인자와 산불 발생의 관계를 파악하는 것이 중요하다. 본 연구는 1997년부터 2006년까지 발생한 전국에서 발생한 산불의 point data를 이용하였다. 산불 발생 지점의 지형인자와 지리인자, 그리고 산불 발생 당시의 기상인자로 DB를 구축하고 산불 발생과의 관계를 구명하였다. 지형인자 분석은 고도, 방위, 경사에 따른 산불 발생 빈도를 분석하였고, 그 상관관계를 분석하였다. 지리인자 분석에서는 인구밀도, 산불 발생지역의 접근성(도로에 따른 접근성, 대도시와의 거리에 따른 접근성)에 대한 산불 발생의 상관관계를 분석하였다. 기상인자와 산불 발생의 관계는 전국 76개소에서 관측된 온습도 데이터를 보간한 자료와 산불 발생과의 관계를 분석하였다. 기상인자 분석은 산불이 가장 빈번하게 발생하는 3월 하순, 4월 초순, 4월 중순 자료를 평균하여 산불 발생 빈도와의 상관관계를 분석하고 산불 발생 위험지역을 도출하였다. 본 연구를 통해서 각 인자와 산불 발생의 관계를 분석해보았다. 하지만 각 인자간의 관계를 분석하지 못한 것이 한계점이라고 할 수 있다. 차후 연구에서는 각 인자간의 관련성을 분석하고 산불 발생의 원인과 인자간의 구체적인 인과관계를 밝히는 것도 필요할 것으로 보인다.

• Advances in pediatric surgery
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• v.19 no.2
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• pp.108-121
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• 2013

목적 Pheochromocytoma of the Adrenal gland Scaled Score (PASS) 시스템과 면역화학염색 등을 통한 갈색세포종 및 부교감신경절종의 악성화 예측인자가 제시되고 있으나 명확한 병리학적 또는 분자생물학적 예측인자는 밝혀진 바 없다. 본 연구에서는 임상적, 병리학적 분석을 통해 갈색세포종 및 복강내 부교감신경절종의 악성화 예측인자를 확인하고자 하였다. 대상 및 방법 1990년 1월부터 2010년 12월까지 서울대학교어린이병원에서 수술적 절제 후 병리학적으로 갈색세포종 및 복강내 부교감신경절종으로 확진된 20명의 18세 이하 소아 환자를 대상으로 임상적 특징을 분석하였고, PASS 시스템에 따른 병리 슬라이드 판독하였다. 세포활성도를 반영한다고 알려진 유전자에 대한 항체 중 Ki-67, p53, bcl-2, mdm-2, cycline D1, p21, p27을 이용해 면역 화학검사를 한 후 결과를 확인하였다. 결과 20명의 환자 중 갈색세포종은 14명, 복강내 부교감신경절종은 6명이었다. 악성화는 각각 4명, 3명에서 관찰되었다. 혈관 침범, 주변부 지방조직 침습, 세포분열 증가가 통계적으로 유의한 악성화 예측인자였으며(각각 p=.007, .031, .031), 갈색세포종만 분석하였을 때도 통계적으로 유의하였다(각각 p=.033, .003, .019). PASS 시스템은 악성화를 예측하는데 있어 통계적으로 유의하지 않았으며, 혈관 침범, 주변부 지방조직 침습, 세포분열 증가를 항목으로 하여 새롭게 만든 병리 스코어 시스템은 악성 환자군과 양성 환자군 사이에 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p< .001). 악성과 양성 질환 사이의 면역화학염색 결과에서 유의한 차이는 없었다. 결론 소아에서 갈색세포종 및 복강내 부교감신경절종의 악성화 예측인자로 혈관 침범, 주변부 지방조직 침습, 세포분열 증가를 이용할 수 있다. 소아에서 PASS시스템으로 악성화를 예측할 수 없었으나, 새로운 병리스코어 시스템으로 악성 환자군을 예측할 수 있었다. 면역화학검사 결과 세포 활성도를 반영하는 인자들은 악성화를 예측할 수 없었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.292-292
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• 2023

본 연구에서는 인공신경망을 이용한 통계적 모형을 구성하여 금강권역의 봄철(3~5월) 강수량 예측을 수행하였다. 통계적 모형의 예측인자로서는 NOAA 등에서 제공하는 AAO, AMM, AO 등 36종의 기후지수와 대상권역인 금강권역의 강수량, 기온 등의 기상인자 8종 등 총 44종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상기간을 기준으로 선행기간(1~18개월)에 따른 상관성을 분석하여 상관도가 높은 10개의 기후지수를 예측인자로 선정하였다. 예측모형 형태는 10개의 입력층과 1개의 은닉층으로 되어 있는 인공신경망모형을 구성하였다. 모형 구성과정에서의 불확실성을 최소화하고 예측모형의 적합도를 높이기 위해 예측대상기간을 기준으로 과거 40년간의 자료에 대해 임의로 20년간 자료를 선별하여 모형을 구성하고, 너머지 기간에 대해 검증하는 무작위 교차검증을 반복하여, 예측대상기간 및 예측시점에 따라 각각 적합도가 높은 1000개의 예측모형을 선별하였다. 과거기간(1991~2022년)을 대상으로 예측시점에 따라 각 연도별 1000개의 예측결과를 도출하여, 실제 해당년도의 관측값과의 비교를 통해 예측성을 분석하였다. 예측성은 크게 예측치의 최대값과 최소값 범위 및 예측치의 25%~75% 범위 안에 관측치가 포함될 확률, 그리고 과거 관측값의 3분위 구간을 기준으로 한 예측확률 등을 평가하였다. 관측치가 예측치의 범위 안에 포함될 확률은 평균 87.5%, 예측치의 25~75% 범위 안에 포함될 확률은 30.2%로 나타났으며, 3분위 예측확률은 35.6%로 분석되었다. 관측값과의 일대일 비교는 정확도가 떨어지지만 3분위 예측확률이 33.3% 이상인 점으로 볼 때 예측성은 확보된다고 볼 수 있다. 다만, 우리나라 강수량의 불규칙성과 통계적 모형 특성상 과거 관측되지 않은 패턴에 대해서는 예측이 어려운 문제가 있어, 특정년도의 예측결과가 관측치를 크게 벗어나는 경우도 종종 나타나고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.125-125
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• 2011

본 연구에서는 기후변화에 의한 자연재해 취약성을 정량적으로 분석하기 위하여 기상인자와 재해발생으로 인한 피해액의 상관관계를 이용하였다. 재해로 인한 피해액은 1994년부터 2008년까지 15년간 전국 시군별로 피해액을 집계한 자료를 이용하였으며, 우리나라 58개 강우관측소의 일강수량 자료를 이용하여 재해에 영향을 줄 수 있는 네 가지 인자를 추출하였고, 연도별 태풍 발생 횟수도 하나의 기상인자로 고려하였다. 피해액의 규모는 가뭄, 화재, 태풍 및 해일 등 재해발생 유형에 따라서도 영향을 받겠지만, 기후변화 시나리오에 의해 예측할 수 있는 대표적인 미래 추정값은 강수량과 온도 등이며, 결국 재해발생 유형별 시나리오에 의한 재해규모 예측이 아닌 기후변화 시나리오에 의한 미래 재해발생 규모 모형을 구축하기 위해서는 관련 인자로서 강수량으로부터 추출한 인자들을 고려할 수밖에 없을 것이다. 일강수량으로부터 추출한 네 가지 영향인자들은 80mm이상 일강수량 발생일수, 80mm이상 일강수량의 합, 80mm이상 강우의 발생 간격이 30일 이하인 횟수 및 연최대강수량이다. 우선 광역시와 도별로 전국 58개 관측소를 분류하고, 해당 관측소들로부터 추출된 인자들의 평균값을 이용하여 연구를 진행하였다. 미래 강수량 자료는 국립기상연구소의 A2시나리오를 통계학적 Downscaling을 통해 재생산한 자료를 이용하였다. 예측모형은 Bayesian 모형을 기반으로 DEXP(double exponential distribution) 확률분포를 이용하였다. 재해피해액 를 아래와 같이 비정상성 모형으로 구성하였으며, 위치매개 변수의 확률분포를 네 가지 기상인자에 의한 회귀식으로 구성하였다. Y damage costs) = dexp(${\mu}(t),\tau(t)$) $p({\mu}(t))\sim(abs({\alpha}+{\alpha}_1X_1+{\alpha}_2X_2+{\alpha}_3X_3+{\alpha}_4X_4,\;\sigma_{\alpha}^2)$ $p(\tau){\sim}G(k,s)$.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.508-511
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• 2020

미세먼지(PM10, PM2.5)는 배출가스 증가와 함께 빠르게 악화되어 왔으며, 다양한 화학성분 뿐만 아니라 금속 성분이 포함되어 있어 인체에 큰 유해성을 발생한다. 이에 정부는 미세먼지 저감 정책 및 법률을 통해 개선하고자 했지만, 2013년부터 그 효력을 잃기 시작하였다. 이에 본 연구에서는 미세먼지 저감 정책 및 법률을 수립하는데 있어 가장 중요한 요소인 미세먼지 농도를 예측하는 연구를 진행한다. 이전 연구들에서 미세먼지 영향 요소들이 시계열 기반의 데이터(기상인자와 대기오염 인자)인 것을 확인하였기에, 시계열 데이터에 좋은 성능을 보이는 LSTM 알고리즘을 사용하여 학습 후, 서울시 '구별' '시간단위' 미세먼지 농도 예측에 대한 예측 오차(RMSE, MAE) 성능을 비교하였다. 실험 결과 PM10의 경우 (7.2, 4.78), PM2.5의 경우 (4.7, 3.2)의 예측 오차를 보였으며, 금천구의 경우 PM10이 (5.3, 3.71), PM2.5에서 (3.5, 2.5)로 가장 좋은 성능을 보였다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.13 no.4
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• pp.123-129
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• 1993

Because the existing scour prediction formulas for plunge pools of pipe culverts and spillways give a wide range of predicted scour depths, it is difficult to estimate actual scour depths. A review of literature showed that wide range of predicted values was caused mostly by lack of thorough analysis of the scour mechanism. In this study, the effects of the parameters govering scour were examined, and the scour potentials were measured. The major variables govering scour were the velocity and size of jet impinging into the plunge pool, the submerged weight of bed material, the ratio of jet size to bed material size, the tail watr depth of the plunge pool, and the angle of jet impact on water surface. The ratio of jet size to bed material size to bed material size was found to be another significant parameter affecting scour for larger bed materials. A densimetric Froude nember of the bed material in incipient motion was formulated. This number represented the scour potential of the jet at the point where the bed material was tested.