• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.30 no.6
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• pp.743-754
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• 2014

In this present paper, we, for the first time, calculated $SO_2$ inflow from China to Korea peninsula based on OMI $SO_2$ products and HYSPLIT (Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model) backward trajectory calculations. The major factors used to estimate $SO_2$ flux are long range transported $SO_2$ concentration, transport speed of air mass, and thickness of transported air mass layer. The mean and maximum $SO_2$ fluxes are estimated to be 0.81 and $2.11g{\cdot}m^{-2}{\cdot}h^{-1}$, respectively based on OMI products while, those of $SO_2$ fluxes are 0.50 and $1.18g{\cdot}m^{-2}{\cdot}h^{-1}$ respectively using insitu data obtained at the surface. For most cases, larger $SO_2$ inflow values were found at the surface than those estimated for the air mass layer which extends from surface up to 1.5 km. However, increased transport speed of air mass leads to the enhanced $SO_2$ flux at the altitude up to 1.5 km at the receptor sites. Additionally, we calculate uncertainties of $SO_2$ flux using error propagation method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.325-328
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• 2000

프로야구경기의 승패 예측의 문제는 그리 쉬운 일이 아니다. 왜냐하면 경기에 영향을 미치는 요소가 무한하기 때문이다. 예를 들어, 경기당일의 선수들의 컨디션이나 사기, 경기당일의 날씨, 구장요건, 상대팀에 대한 심리적 요인등 사전에 경기영향을 미치는 요소가 무한하다. 본 연구실에서는 과거 경기기록 자료를 기반으로 유용한 규칙을 찾아내어 분류트리를 만들어 학습하는 ID3 알고리즘을 프로야구 승패예측 시스템 구성에 사용하여 보았으나, 이산적인 자료의 처리로 인해 연속적인 경기자료를 고려하지 못하는 문제로 예측율이 더이상 향상되지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 휴리스틱 방법을 이용한 경기전 예측과 경기중 예측을 이닝별 득점으로 세분화하여, 실제 경기상황을 고려한 일반적인 예측모형을 만들어 예측율을 향상시키고자 한다. 향후에는 더욱 세분화시켜 Case-based에 의한 예측을 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.289-289
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• 2017

자연 현상을 연구 대상으로 하는 공학적인 접근법이나 과학적인 접근법에 있어서 컴퓨터를 활용한 수치모의는 이제 거의 모든 분야에서 활용되고 있으며, 복잡한 자연 현상을 해석하고 예측하기 위한 필수적인 하나의 도구로 자리매김하고 있다. 하지만, 컴퓨팅 기술의 눈부신 발전에도 불구하고, 과거에 개발되어 현재까지도 활용되고 있는 기술의 보완점은 항상 제기되고 있으며, 또한 필요성에 의한 새로운 기술들이 끊임없이 새롭게 개발되고 있다. 하천 또는 지하수 모의를 위해서 모형을 구축할 때 가장 기본적이며, 가장 중요한 준비 과정은 모의 영역에 대한 격자 형성이다. 연속성을 지닌 모의 대상을 수치적으로 접근하기 위해서는 연속성을 가정한 불연속적인 격자를 생성하는 과정이 반드시 필요하며, 연속성을 지닌 자료로부터 이산적인 자료를 얻어 내삽과정을 통해 격자점에 할당하게 된다. 모의준비 과정뿐만 아니라 모의 결과의 활용과정에서도 내삽이 필요할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 trend-surfaces법, 역거리 가중치법, spline법 등 기존에 알려진 공간자료 보간법들을 지형 자료 또는 지하수위 자료 등의 2차원 공간 자료에 적용하여 비교, 분석하며, 보다 효과적인 내삽기술에 대해서 알아보고자 한다.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.31 no.6
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• pp.599-608
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• 2015

In this present study, we quantified the $SO_2$ effect on $O_3$ retrieval from the Ozone Monitoring Instrument (OMI) measurement. The difference between OMI-Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) and OMI-Differential Optical Absorption Spectrometer (DOAS) total $O_3$ is calculated in high $SO_2$ volcanic plume on several volcanic eruptions (Anatahan, La Cumbre, Sierra Negra, and Piton) from 2005 through 2008. There is a certain correlation ($R{\geq}0.5$) between the difference and $OMI-SO_2$ in volcanic plumes and the significant difference close to 100 DU. The high $SO_2$ condition found to affect TOMS $O_3$ retrieval significantly due to a strong $SO_2$ absorption at the TOMS $O_3$ retrieval wavelengths. Besides, we calculated the difference against various $SO_2$ levels. There is the considerable difference (average = 32.9 DU; standard deviation = 13.5 DU) in the high $OMI-SO_2$ condition ($OMI-SO_2{\geq}7.0DU$). We also found that the rate of change in the difference per 1.0 DU change in middle troposphere (TRM) and upper troposphere and stratosphere (STL) $SO_2$ columns are 3.9 DU and 4.9 DU, respectively.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.301-305
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• 2003

최근에 R은 여러 분야에서 많이 사용되고 있다. 특히 모의실험(simulation)이나 통계학 관련 연구에 많이 사용되고 있다. 모의실험을 하는 경우에는 많은 반복으로 인해 R 프로그램의 수행 속도가 매우 중요하다. 또한 데이터마이닝 분야에서도 R을 많이 사용하고 있다. 우리는 데이터 마이닝에서 데이터의 전처리 과정 중 Fayyad & Irani 방법을 사용하여 연속형 변수를 이산화하는 실험을 하였으며, 이를 위해 R을 사용하였다. 이 프로그램은 재귀 함수를 이용하고 이런 과정에서 빈도표 작성, information계산, 빈도표의 분할, 정지 규칙 등의 여러 함수를 사용하게 되어있다. 우리가 작성한 R 로드를 사용하여 UCI DB의 Iono 자료를 (속성이 35개, 사례수가 약 1000개정도) 이산화 하였을 때 7초 이상의 상당한 시간이 소요된다. 반면에 JAVA로 만들어진 Weka에서 똑같은 Fayyad & Irani 방법을 수행했을 때 위와 같은 큰 자료를 이산화하는 속도가 매우 빨라 수행시간은 거의 무시할 만하였다. 이런 차이점을 보고 R 프로그램의 수행 속도를 늘이는 방법을 찾게 되었다. 이 본 발표에서는 R 코드 중 시간이 많이 소요되는 것들을 몇 가지 선정하고 이들을 더 효율적으로 만들 수 있는 코드를 작성하여 이들 코드의 수행속도를 비교하였다. 또한 몇 가지 명령에 대해서는SAS와도 비교하였다.

• 도로교통
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• s.94
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• pp.51-64
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• 2003

본 연구는 사고요인과 사고모형의 문헌고찰을 통해 고속도로를 주행하는 버스와 화물차의 사고모형을 개발하고 그 적용방안에 대해 고찰하고자 수행되었다. 고속도로 사고 중 대형차로 인한 차량당 사고율은 승용차보다 월등히 높아 사고의 심각성을 나타내고 있으며, 따라서 이에 대한 별도의 검토가 필요한 시점에 와 있다. 특히 본 연구에 활용된 자료는 비집계된 사상자수로 구간자료를 집합화함으로써 발생하는 문제점을 해소할 수 있다. 모형의 분석기법으로 국내의 경우, 대부분 단순회귀식으로 사고모형을 개발, 적용하여 왔으나 사고수와 사상자수의 특성상 이산적 확률변수로 해석하여 포아송분포와 음이항분포로 적용하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 버스와 화물차의 사고유형별로 적합한 사고 모형을 개발하여 이로 인한 인사사고 요인에 대한 영향을 분석하고 그 적용방안을 제시하였다. 이러한 연구는 도로설계, 운영, 교통법규, 교통행정 등의 분야에서 거시적인 정책적 방향성을 제시하리라 판단된다. 특히 본 연구는 고속도로 운영주체인 한국도로공사의 고속도로사고조서를 바탕으로 사고유형별 사고모형을 개발, 적용한 것으로 고속도로의 안정성 향상을 위한 제반 정책 수립에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.4 no.2 s.8
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• pp.173-180
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• 1996

In a grid based data transformation, the different gridding methods provide different interpretations of scattered data because each method calculate grid node values using a different weighted mathematical algorithms. Therefore, it is necessary to review the interpolated characteristics of some gridding methods according to search distance, search area and search options before determing the best method with a data set. For this, in this paper, six different gridding methods with the same search conditions are applied to a scattered data obtained from sterro-plotter. The interpolated characteristics of the scattered geographic data considered through comparison of coincidence between the data point and the grid node being interpolated. And also, shows the real application of gridding methods through calculating volumes and creating cross sections.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.2
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• pp.169-174
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• 2018

In general, the methods of the analysis of variance(ANOVA) for the continuous data and the chi-square test for the discrete data are used for statistical analysis of the effect and the association. In multidimensional data, analysis of hierarchical structure is required and statistical linear model is adopted. The structure of the linear model requires the normality of the data. A multidimensional categorical data analysis methods are used for causal relations, interactions, and correlation analysis. In this paper, Bayesian network model using probability distribution is proposed to reduce analysis procedure and analyze interactions and causal relationships in categorical data analysis.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.33 no.6_1
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• pp.981-992
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• 2017

We, for the first time, retrieved tropospheric nitrogen dioxide ($Trop.NO_2$) vertical column density (VCD) from ground-based instrument, Pandora, using the optical density fitting based on Differential Optical Absorption Spectroscopy (DOAS)in Seoul for the period from May 2014 to December 2014. The $Trop.NO_2$ VCDs retrieved from Pandora were compared with those obtained from Ozone Monitoring Instrument (OMI). A correlation coefficient (R) between those retrieved from Pandora and those obtained from OMI is 0.55. To compare with surface $NO_2$ VMRs obtained from in-situ, Trop. $NO_2$ VCDs retrieved from Pandora and those obtained from OMI are converted into $NO_2$ VMRs in boundary layer (BLH $NO_2$ VMRs) using data measured from Atmospheric Infrared Sounder (AIRS). Surface $NO_2$ VMRs obtained from in-situ range from 5.5 ppbv to 61.5 ppbv. BLH $NO_2$ VMRs retrieved from Pandora and OMI range from 2.1 ppbv to 44.2 ppbv and from 0.9 ppbv to 11.6 ppbv, respectively. The range of BLH $NO_2$ VMRs retrieved from OMI is narrower than that of BLH $NO_2$ VMRs retrieved from Pandora and surface $NO_2$ VMRs obtained from in-situ. There is a batter correlation between surface $NO_2$ VMRs obtained from in-situ and BLH $NO_2$ VMRs retrieved from Pandora (R= 0.50)than the correlation between surface $NO_2$ VMRs obtained from in-situ and BLH $NO_2$ VMRs retrieved from OMI (R = 0.36). This poor correlation is thought to be due to the lower near-surface sensitivity of the satellite-based instrument (OMI) than Pandora, the ground-based instrument.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.21 no.1
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• pp.47-75
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• 2010

Two experiments were conducted to explore whether the Or structure works as a default causal model in inferring the causal structure from the contingency data. The contingencies of three unfamiliar variables were used in Experiment 1. Participants inferred the Or structure quite well from the OR data, but incorrectly inferred the Or structure from the And data for about a little less than half of the time, and almost always inferred the Or structure from the chain data. The results suggested that the Or interpretation can be the default causal model. The prevalence of the Or interpretation from the contingency data was reported even when the three variables were familiar ones in Experiment 2. Multinomial modeling performed on the results of the two experiments strongly suggested that the Or interpretation work as a default causal model.