본 연구에서는 상층기상자료, 자동 기상 관측망 자료 및 신경망기법을 사용하여 단시간 강우 예측 모형을 개발하였다. 호우를 동반한 이송 기상 시스템의 이동 경로가 라디오존데로부터 획득할 수 있는 상층기상 자료 즉 상층 풍향자료와 동일한 방향으로 이동한다는 가정 하에 원거리에서 발생하는 기상현상의 발달과정을 판단 할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이러한 원거리 입력 자료와 예측하고자 하는 값 사이의 비선형 상관 관계를 연결하는 기법으로 인공 신경망 기법을 도입하였다. 개발된 모형을 2002년 태풍 루사로 인하여 큰 피해를 입은 감천지역에 적용하였다. 포항과 오산의 라디오존데에서 획득한 700mb에서의 풍향자료와 5년의 자료기간을 가지는 350개의 자동 기상 관측망 자료를 입력 자료로 사용하였으며 결과는 상층기상자료를 사용하지 않고 예측한 결과에 대하여 개선된 강우 예측결과를 보여주었다.
최적 이동 경로 탐색이나 스케줄링 경로 예측 등 최적의 위치 기반 서비스 제공을 위하여 이동 객체의 위치 이력 데이터들에 대한 시공간적 속성들을 고려한 이동 객체들의 의미 있는 이동 패턴 추출 기법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 의미 있는 이동 패턴 추출을 위하여 이동 객체의 연속적 위치 변화를 보다 효과적으로 패턴화하고 2차원 공간 영역으로의 인덱싱을 위한 $R^*$-tree 기반의 이동 객체 위치 속성 일반화 기법을 제안한다. 제안한 위치 일반화 방법은 이동 객체들의 각 공간 영역 데이터를 이용하여 영역 간의 시간 간격에 대한 제약을 만족하는 이동 시퀀스를 생성하며, 생성된 이동 시퀀스들을 통하여 의미 있는 이동 패턴들을 추출한다. 추출된 이동 패턴들은 최적의 위치기반 서비스를 위한 이동 객체의 시간 패턴 마이닝이나 객체의 이동 추이 분석 등에 효과적으로 이용될 수 있다.
최근, ITS(Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 실시간 교통 정보를 이용하는 수요가 급증하면서, 경로탐색의 중요성이 더욱 가속화되고 있다. 그러나 기존의 경로탐색 알고리즘의 대부분은 최단경로 탐색을 위한 알고리즘으로, 정적인 거리 및 운행 시간정보를 사용하여 최적 경로를 계산하여 운전자에게 제공하기 때문에 교통량에 따라 동적으로 변하는 현 시점에서의 최적의 경로를 제공하지 못하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 감속률과 거리에 기반한 동적 경로 선정을 위한 의미적 최단거리 알고리즘(Semantic Shortest Path algorithm with Reduction ratio & Distance, SSP_RD)과 감속률과 거리에 기반한 이동 경로 예측 모형화 및 동적 이동 경로 링크 맵을 제안한다.
산업이 발달함에 따라 대량의 화물을 빠르게 운반할 수 있는 해상운송수단의 수요가 증가하게 되고 이로 인하여 해상 선박 간 충돌사고가 빈번히 발생하게 되었다 선박 충돌은 주로 조선하는 사람들의 관습, 습관의 차이, 부주의, 판단오류 등의 이유로 발생한다. 연구자들은 선박 충돌을 방지하기 위하여 조선에 관련된 많은 부분을 지능화한 지능형 충돌회피시스템 개발에 노력을 기울이고 있다. 선박을 비롯한 자율운동체의 충돌방지 기법은 비행체, 수중운동체, 자율로봇 등 영역 특성을 달리하는 다양한 분야에서 연구되어오고 있다 기존 연구들의 충돌방지는 주로 장애물의 공간적 특성에 기반하고 있다. 이에 개체의 움직임을 예측하여 시간적 요소를 가미하면 더욱 향상된 충돌방지가 가능하다. 특히, 선박은 느린 운동 특성과 조선법, 규격화된 통신수단의 발달로 인하여 상대편 선박의 이동 예측이 용이하므로 이를 적용하여 보다 향상된 충돌방지가 가능하다. 본 연구에서는 기존의 충돌회피기법의 과정에 예측을 추가한 예측기반 충돌회피모형을 제안하고 선박운항환경을 모의실험에 의하여 해당 모형 적용시 충돌회피 경로 산출의 안전성이 크게 개선됨을 보인다.
기존의 예측 알고리즘들은 실시간 환경에서 학습 데이터 처리에서 오는 시간지연 문제, 구현의 어려움 등으로 개인화된 실시간 서비스를 제공하는 컨텍스트 인식 환경에서 사용하기에 적합하지 않다. 본 논문에서는 사용자 모델을 이용하여 컨텍스트 예측 알고리즘의 처리시간 단축과 예측 정확도를 향상시키기 위한 연구를 제안한다. 컨텍스트 예측을 위하여 사용자의 컨텍스트 중에서 이동경로를 사용한다. 이동경로를 기반으로 시계열 분석 방법을 통하여 사용자 모델을 생성하고, 생성된 사용자 모델을 시퀀스 매칭 방법을 이용하여 사용자의 컨텍스트를 예측한다. 기존 예측 알고리즘과 본 연구에서 제안한 예측 알고리즘을 시뮬레이션을 통하여 처리시간 및 예측 정확도를 비교한 결과, 실시간 서비스 환경에서 예측 정확도는 기존 예측 알고리즘들과 비슷한 결과를 보였고, 처리시간은 사용자 모델을 사용한 경우가 시퀀스 매칭을 사용한 경우보다 평균 40% 정도 감소시킬 수 있음을 알 수 있었다.
해양조난사고 발생 시 해상 익수자의 안전과 생명 보장을 위해 구조자산을 활용한 신속한 탐색 및 구조작전은 매우 중요하다. 본 연구는 해양관측부이에서 수집되는 기상정보에 다중선형회귀분석, 의사결정나무, 서포트벡터머신, 벡터자기회귀, 순환신경망의 LSTM을 활용하여 울릉도 북서해역의 표층해류를 분석하고 유향과 유속에 대한 각각의 예측모형을 구축하여 예측된 유향과 유속정보를 통해 해상 익수자의 이동경로를 예측하는 모형들을 제안한다. 본 연구에서 적용한 다양한 기계학습 모형을 MAE와 RMSE의 성능 평가척도로 비교해 볼 때 LSTM이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한, 익수자 이동지점과 예측모형의 예측지점 간 거리 차이에 있어서도 LSTM이 다른 모형들에 비해 탁월한 성능을 나타내었다.
배터리를 동력원으로 사용하는 무인항공기의 경우 배터리 용량이 한정적이기 때문에 임무 수행에 제약이 발생할 수 있다. 이를 최소화하기 위해 임무 지역으로 이동하는 동안 소모되는 배터리를 최소화 하는 것이 중요하다. 또한 임무 계획 단계에서 배터리 소모량 예측 모델을 이용하여 임무 수행 가능성을 사전에 판단할 수 있으며 복귀 시점 선정에 기준이 될 수 있다. 본 논문에서는 3차원 공간에서 환경 요소를 반영한 배터리 사용량 예측 모델을 제안한다. 무인항공기의 비행 기하 관계에 따라 요구 동력을 산출하고 이를 통해 배터리 사용량을 예측하였으며 기존에 제안된 배터리 사용량 예측 기법과 비교를 통해 검증한다. 또한 이를 목적함수로 하여 배터리 사용량을 최소화 하는 비행경로를 생성하고 최단 거리를 목적함수로 하였을 때의 결과와 비교하였다.
이 논문은 이동전화 기지국 설치를 위한 전파 환경 분석을 목적으로 하고 있다. 대상지역의 최대거리는 150 km, 면적은 6000 $\textrm{km}^2$에 이르며, 총 5개의 기지국에서 이동전화 서비스를 할 수 있도록 하기 위하여 필드 측정을 하였다. 이렇게 측정한 전파환경을 하타(Hata)모델과 오쿠무라(Okumura)모델로 근사시켜 경로손실 예측모델을 선정하였다. 필드테스트 분석 결과, 측정된 지역의 전파환경 경로손실은 농촌지역과 도시근교지역의 중간 지역의 하타(Hata) 모델로 근사할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
위치를 이용한 애플리케이션이 증가함에 따라 사용자의 위치를 보호하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 특히, 애플리케이션을 이용하기 위해서는 사용자가 서비스 제공자(서버)에게 자신의 위치 정보를 제공해야 하는 상황이다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 보호영역(cloaking;클로킹)을 생성하거나 자신의 주변에 가상의 사용자(dummy;더미)를 생성하는 연구 등이 존재한다. 기존 연구들은 사용자의 현재 위치를 보호하는 장점은 있지만 연속적인 질의를 요청할 경우 서버에게 사용자의 이동 경로가 예측될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 연속적인 질의를 요청하더라도 이동 경로를 보호할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과를 통하여 제안 기법의 우수성을 증명했다.
최근 기후변화로 인해 대류성 집중호우가 빈번하게 발생하고 있으며 이러한 강우 특성은 산지 지역에 위치한 소하천유역에 상당한 피해를 야기한다. 통상 대류성 집중호우는 규모가 작고 속도가 빠르기 때문에 중규모 이상의 유역에서 부분적으로 상이한 강우특성을 보인다. 아울러 이러한 호우 패턴의 변화는 일시적인 현상이 아닌 하나의 기상 특성으로 자리를 잡아가고 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 더욱 필요한 실정이다. 초단기예보 모형은 돌발홍수 예경보시스템의 입력 값인 예측강우 자료를 생산한다. 시스템에 입력되는 예측강우 자료는 두 가지의 문제점을 가지게 된다. 첫 번째는 예측강우 자료 자체가 가지는 정확도의 문제이다. 이를 해결하기 위해 우리나라에서는 G/R비 개념을 도입하여 예측강우의 품질을 개선하고 있다. 두 번째 문제는 호우사상의 크기에 대한 것이다. 현재 돌발홍수 예경보시스템의 예측강우 보정기법은 호우의 거동 특성을 고려하지 않으며, 이로 인해 예측강우의 편의보정계수인 G/R비가 적절하지 않게 결정되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 현재의 예측강우 보정기법과는 달리 호우의 이동경로를 고려하여 G/R비를 결정하고 이를 예측강우에 적용하는 방법을 제시하였다. 현재 호우가 위치하는 지역에 대해 G/R비를 산정하고 몇 시간 내에 대상지역에 도달하게 될 호우에 대한 예측 강우에 적용하였다. 본 연구에서는 2016년에 발생한 주요 호우사상을 선정하고, 우리나라 전역에 걸쳐 개선된 보정기법 방법론을 적용하였다. 그 결과 현재의 보정방법을 적용하는 경우 비정상적으로 과대하게 보정된 결과를 주는 데 반해, 호우의 이동경로를 고려한 보정방법을 적용한 경우에서는 실제 관측된 강우와 매우 유사한 합리적인 보정치를 제공해 주는 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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