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풍수해 피해이력 자료 분석을 통한 통계적 오류유형 분류 (Classification of Statistical Error Types Through Analysis of Wind and Flood Damage History Data)

  • 김구윤;이미란;이준우
    • 한국재난정보학회:학술대회논문집
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    • 한국재난정보학회 2022년 정기학술대회 논문집
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    • pp.135-136
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    • 2022
  • 최근 기후변화의 영향으로 태풍 및 국지성 집중호우 등 자연재해 발생빈도가 증가함에 따라 풍수해로 인한 인명피해와 재산피해가 증가하고 있다. 국내에서는 재해연보를 통해 자연재난 피해이력 통계정보를 제공하고 있으며, 당해연도 자연재해상황을 기간별, 시도별, 수계별, 월별, 원인별 총괄통계와 인명피해, 시설피해와 관련된 피해면적, 피해액, 복구액 등 세부내용으로 구성하여 정보를 제공하고 있다. 행정안전부는 국가재난정보시스템을 통해 취합된 지자체 피해이력 통계자료를 입력하고 있는데 입력하는 과정에서 누락, 오기 등의 오류가 발생할 가능성이 있다. 경제적 손실이 증가하고 있는 풍수해 재난이 발생하게 될 경우 피해비용 집계, 피해액 산정 등 정확한 자료로서 구축되지 않으면 연구 및 분석을 수행하기 위한 통계자료로서 활용될 수 없다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 본 연구에서는 1985년부터 2018년까지 재해연보에 대해서 기간별-시군구별 자료분석을 통해 피해이력 데이터 오류 유형에 대해 분류하였다.

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보건의료정보 자료 세트의 비교 및 간호정보 표준화에 대한 고찰 (A Review of Minimum Data Sets and Standardized Nursing Classifications)

  • 염영희;이지순;김희경;장혜경;오원옥;차보경;박창승;천숙희;이정애
    • 한국간호교육학회지
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    • 제5권1호
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    • pp.72-85
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    • 1999
  • The paper presents a review of three data sets(Uniform Hospital Discharge Data Set, Nursing Minimum Data Set, and Nursing Management Minimum Data Set) and six major nursing classifications(the North American Nursing Diagnoses Association Taxonomy I, Omaha System, Nursing Interventions Classification, Nursing Intervention Lexicon and Taxonomy, Nursing Outcome Classification, Nursing Outcomes Classification, and Classification of Patient Outcome). The reviewed data sets and nursing classifications were different from each other in the purpose, structure, and user. Nursing Interventions Classification and Nursing Outcomes Classification were linked to North American Nursing Diagnosis Association, but others not. The data set and nursing classifications need to be linked to other data sets and classifications.

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IKONOS를 이용한 천수만 황도 조간대 퇴적상 특성 (Sedimentary Facies Characterization of Hwangdo Tidal Flat in Cheonsu Bay by IKONOS Image)

  • 유주형;김창환;우한준;박찬홍;유홍룡;안유환;원중선
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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    • pp.229-233
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    • 2004
  • 원격탐사 자료를 이용하여 조간대 표층퇴적상의 분류가 가능하다면 현장조사와 상호 보완적으로 사용될 수 있다. 공간해상도 30 m 급의 Landsat 위성 자료를 이용하여 0.0625 mm 입자 기준에 의한 조간대의 표층 퇴적상 분류를 한 연구가 몇 차례보고 된 바 있지만, 스펙트럴 값만으로 퇴적상을 분류하기 위해서는 몇 가지 문제점이 따른다. 첫째는 점이적으로 변하는 조간대에서 입도와 위성자료 공간해상도와의 스케일 차이로 인한 mixed pixel(mixel)을 어떻게 분류할 것인가 이고 두 번째는 입도 요인 이외의 조간대 환경요인을 어떻게 고려해야 되느냐 하는 것이다. mixel에 대한 대안으로 4 m 공간해상도의 IKONOS 영상을 이용하였으며, 입도 이외의 다른 환경 요인은 조간대 지형과 조류로 (tidal channel)를 파악하여 퇴적상의 특성과 비교하였다. IKONOS를 이용한 조간대 퇴적상 분류 결과는 현장 조사 자료와 잘 일치하였으며 지형적으로 높고 조류로가 발달한 부분에 이질 퇴적상이 위치하는 것을 알 수 있었다. 이 연구는 IKONOS와 같은 공간해상도를 갖는 KOMPSAT II 위성이 2004년 진수되어 서해조간대 지역에 대해 다시기의 많은 영상을 확보할 수 있다면 조간대의 지형변화와 생태계 변화 등의 조간대 모니터링 연구에 활용되어 연안의 종합적이고 효율적인 관리에 활용될 수 있을 것으로 생각된다.

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Fuzzy c-means 알고리즘을 이용한 TCS 데이터 주행특성 분류 방법 연구 (Driving Characteristics Classification of TCS Data Based on Fuzzy c-means Clustering Algorithm)

  • 박원식;김동근;양영규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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    • pp.1021-1024
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    • 2009
  • 현재 사용되고 있는 통행시간 분류방법은 하나의 통행시간을 대푯값으로 가지고 있다. 이에 문제점은 고속도로 특성으로 규정 속도 이상의 속도로 주행하는 차량, 규정 속도 및 휴게소 이용차량, 운전자의 운전 습성, 통행 목적, 피로의 정도, 운전자 성향과 도로상황에 따라 통행시간이 다르게 나타나는 점이다. TCS(Toll Collection System) 자료는 고속도로의 다양한 특성이 포함되어 있으며, 대상 구간의 거리가 멀수록 목적지에 도달하는 통행시간의 분산이 커지는 특성 또한 보인다. 따라서 이를 처리하기 위한 효율적인 통행시간 분류, 구간대표통행시간 추출 알고리즘이 필요하다. 기존의 방법은 전체 통행차량의 통행시간을 감안한 방법으로 통행시간 예측시 정확성이 저하된다. 본 연구에서는 TCS 자료를 Fuzzy c-means 알고리즘을 이용하여 일일 고속도로 통행시간의 시간별 주행특성을 고려한 대푯 값을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 서울-청주 구간을 운행한 TCS 자료를 가지고 실시한 실험으로, 주행특성 및 도로상황을 고려한 Fuzzy c-means를 이용한 통행시간 분류방법과 기존의 통행시간 분류 방법을 통한 통행시간을 PIFAB를 사용 TCS 자료의 실제 통행시간과 경로통행시간을 비교 평가하였다. 평가한 결과 본 연구에서 제안하는 Fuzzy c-means기법은 기존 방법인 MAD기법보다 75%, 신뢰구간(95%) 추출법 대비 81%의 정확성을 제고하였다.

시계열(時系列) AVHRR 위성자료(衛星資料)를 이용한 한반도 식생분포(植生分布) 구분(區分) (Vegetation Cover Type Mapping Over The Korean Peninsula Using Multitemporal AVHRR Data)

  • 이규성
    • 한국산림과학회지
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    • 제83권4호
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    • pp.441-449
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    • 1994
  • 본 연구의 목적(目的)은 현재 한국에서 자료획득이 비교적 용이한 AVHRR 위성자료(衛星資料)를 이용하여, 한반도 전지역(全地域)을 대상으로 식물(植物)의 시기별(時期別) 변화유형(變化類型)을 분석하고, 이를 응용하여 주요식생(主要植生)의 분포를 구분하고자 한다. 1991년 1년동안 NOAA-11 위성에서 수신(受信)된 AVHRR 자료중 비교적 운량(雲量)이 적은 날을 택하여 총 27일분의 일별영상자료(日別映像資料)를 추출하였다. 일별영상자료는 먼저 광학적(光學的) 보정(補正)을 마친 후, 적색(赤色)파장대 및 근적외선(近赤外線)파장대에서의 반사특성(反射特性)을 조합한 식생지수(植生指數)(NDVI-Normalized Difference Vegetation Index)로 변환되었다. 구름으로 덮혀있는 지역의 식생지수는 식물이 존재하는 지역보다 상대적으로 낮은 값을 나타내므로, 구름제거를 위하여 4-5개의 일별식생지수자료(日別植生指數資料)를 중첩한 뒤 각 화소(畵素)지점의 식생지수중 최대치를 선택함으로써 구름의 영향이 최소화된 월별식생지수자료(月別植生指數資料)가 산출되었다. 월별식생지수자료는 식물 생장의 연중변화(年中變化)를 비교 분석하기에 용이하도록 비생장기간(非生長期間)까지 포함하여 2월, 3월, 5월, 8월, 9월, 그리고 11월까지 6개가 산출되었다. 식생별로 상이(相異)한 계절별 잎의 발달상태에 따라, 6개의 월별식생지수자료(月別植生指數資料)에 나타나는 식생지수의 변화특성을 이용하여 식생분류(植生分類)를 실시하였다. 사용된 자료의 광학적 해상력(解像力)을 고려하여 분류집단은 침엽수림, 활엽수림, 침활혼효림, 농지, 초지관목림, 그리고 도시지역으로 구분하였다. 컴퓨터분류방식은 식생지수(植生指數)의 변화유형이 비슷한 집단끼리 스스로 규합(糾合)되게 하는 무감독류집분류법(無監督類集分類法)(unsupervised clustering)을 채택하였다. 컴퓨터분류 결과를 기존의 산림자원조사자료(山林資源調査資料)와 비교한 결과 상당히 근접한 통계치를 보여주었고, 산림지역내(內)에서도 침엽수림, 활엽수림, 혼효림의 구분 또한 만족할만한 결과를 나타내고 있다. 넓은 지역을 대상으로 필요한 영상자료(映像資料)를 비교적 신속하고 용이하게 수신(受信)할 수 있고, 타(他) 위성자료에 비교하여 자료의 양이나 가격 측면에서 유리한 AVHRR자료는 한반도 규모에 상응하는 넓은 지역의 식생현황을 주기적으로 모니터링하기에 적합한 위성자료로 판단된다.

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자연어 생성 모델을 이용한 준지도 학습 기반 한국어 사실 확인 자료 구축 (Semi-Supervised Data Augmentation Method for Korean Fact Verification Using Generative Language Models)

  • 정재환;전동현;김선훈;강인호
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.105-111
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    • 2021
  • 한국어 사실 확인 과제는 학습 자료의 부재로 인해 연구에 어려움을 겪고 있다. 본 논문은 수작업으로 구성된 학습 자료를 토대로 자연어 생성 모델을 이용하여 한국어 사실 확인 자료를 구축하는 방법을 제안한다. 본 연구는 임의의 근거를 기반으로 하는 주장을 생성하는 방법 (E2C)과 임의의 주장을 기반으로 근거를 생성하는 방법 (C2E)을 모두 실험해보았다. 이때 기존 학습 자료에 위 두 학습 자료를 각각 추가하여 학습한 사실 확인 분류기가 기존의 학습 자료나 영문 사실 확인 자료 FEVER를 국문으로 기계 번역한 학습 자료를 토대로 구성된 분류기보다 평가 자료에 대해 높은 성능을 기록하였다. 또한, C2E 방법의 경우 수작업으로 구성된 자료 없이 기존의 자연어 추론 과제 자료와 HyperCLOVA Few Shot 예제만으로도 높은 성능을 기록하여, 비지도 학습 방식으로 사실 확인 자료를 구축할 수 있는 가능성 역시 확인하였다.

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자료 연계성을 고려한 차종 분류 기준의 제시 (The New Criterion of Classification System for Data Linkage)

  • 김윤섭;오주삼;김현석
    • 한국도로학회논문집
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    • 제7권4호
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    • pp.57-68
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    • 2005
  • 현재 국내의 차종 분류 기준은 그 조사목적과 조사지점에 따라 이원화되어 운영되고 있다. 고속국도와 지방도의 경우는 8종 분류 기준이 그리고 일반국도의 경우는 11종 분류 기준이 활용되고 있는데, 이러한 이원화된 분류 기준은 자료 활용의 효율성을 저하시키고 있는 실정이다. 본 연구는 이러한 이원화된 차종 분류 기준의 문제점을 해결하기 위해 통합된 차종 분류 기준을 제시하고 있다. 분류 기준은 차량 제원에 의한 기계식 조사에 초점을 맞추었으며, 현장 조사의 문제점을 완화하기 위해 인력식 조사에도 적용이 가능하도록 설정되었다. 제안된 차종 분류 기준은 차량의 다양화 및 대형화 추세를 반영하고, 기타 차종 분류 기준과의 호환성을 고려하고 있어 보다 합리적인 차종 분류 기준이라 할 수 있다.

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GIS를 이용한 토지피복 분류 방법에 대한 데이터베이스 구축 (Construction of Database for Image Classification Method of Land-Use Using GIS)

  • 이종출;박운용;노태호;김세준
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2006년도 GIS/RS 공동춘계학술대회
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    • pp.199-204
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    • 2006
  • 도시의 변화에 대하여 보다 체계적으로 계획하고 관리하기 위해서는 도시지역에 대한 정확한 지리 정보의 획득이 필요하며 이와 더불어 정보의 신속한 갱신이 필요하다. 도시 변화를 판단하기 위한 지리정보는 여러 가지 정책과 연구에 사용될 수 있을 뿐만 아니라 그 자체만으로도 도시의 성장을 기록하는 중요한 자료로 이용될 수 있다. 지리 정보의 획득 방법 중 하나인 영상분류 방법은 여러 가지가 있으나, 그 중 건물, 도로, 수목, 논, 밭 등 지상의 물체들의 분광특성을 이용한 방법이 가장 효율적이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 도심지의 토지피복분류 현황을 기존의 방법보다 더욱 정확히 분석하기 위해서 IKONOS 영상을 이용하여 분석방법에 따른 정확도를 비교 분석하고 GIS를 이용하여 토지피목 현황을 분류기법별로 나타내며, 대상지역의 분류 정확도와 정보를 제시하였다. 연구 결과 도심지에서는 최대우도법을 이용한 감독 분류의 정확도가 가장 높은 정확도를 나타내었으며, 주관성을 배제한 분류 방법에는 신경망을 이용한 분류 방법이 높은 정확도를 나타내었다. 또한 분류 기법 별로 분류된 토지피복도를 이용하여 분류 정확도와 분류항목에 대한 속성 자료를 GIS데이터베이스로 구축하여 사용자가 요구하는 정확도에 따라 분류 방법별 토지피복도를 제공함으로써 보다 신뢰성 있고 다양한 정보를 제공할 수 있었다.

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인터넷포털과 인터넷서점의 어린이자료 분류시스템의 비교분석 (A Comparative Analysis on Classification Systems for Children's Materials of Internet Portals and Online Bookstores)

  • 배영활;오동근;여지숙
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제39권3호
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    • pp.321-344
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    • 2008
  • 이 연구는 어린이자료의 분류시스템 구축을 위한 한 방안으로 어린이들이 즐겨 찾는 국내 인터넷 포털과 어린이전문 인터넷 사이트의 디렉토리 구분 및 계층성과 인터넷서점의 어린이도서에 대한 항목구분과 계층성을 비교분석하였다. 이를 토대로 인터넷 포털에서 체계적이고 효율적인 어린이자료의 분류체계를 구성하기 위한 몇 가지 지침을 제시한 바, 그 내용은 다음과 같다. (1) 어린이네티즌들의 정보요구와 이용행태를 반영해야 한다. (2) 어린이들의 관점과 표현에 따른 용어를 선정하고 연령별 기준을 제시할 필요가 있다. (3) 이용자의 접근성과 편의성을 위해 명확한 계층성과 군집성을 유지해야 한다. (4) 주제나 개념중심의 카테고리에 어린이들의 활동과 대상을 보완하는 절충방식의 카테고리를 설정하는 것이 바람직할 것이다. (5) 교과목중심의 카테고리에 상상력과 호기심을 지속적으로 충족시켜 줄 수 있는 카테고리를 설정하고 상세한 주제별 세분을 추가할 필요가 있다.

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계절별 위성자료를 이용한 미국 캔자스주 식생 분류 - 하이브리드 접근방식의 적용 - (Kansas Vegetation Mapping Using Multi-Temporal Remote Sensing Data: A Hybrid Approach)

  • 박선엽
    • 대한지리학회지
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    • 제38권5호
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    • pp.667-685
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    • 2003
  • 미국 캔자스주 정부와 연방정부가 필요로 하는 상세한 지표피복 수치지도제작을 위해, Landsat Thematic Mapper 자료를 이용하여 캔자스주 전체를 대상으로 43가지로 분류된 식생군단(vegetation alliance) 수준의 자연식 생지도를 제작하였다. 지도제작 방법으로는 봄, 여름, 가을의 계절별 위성자료를 이용하여 두 단계 분류절차를 거치는 이른바 '하이브리드(hybrid)' 방식을 채택하였다. 이 접근 방법은 첫 단계로 unsupervised classification을 이용, 자연녹지를 농경지로부터 분리해 낸 다음. 두 번째 단계에서 supervised classification, 현장확인조사. 그리고 분류 후 다양한 보강자료를 이용하여 최종적으로 자연식생을 구분ㆍ분류해 내는 것이다. 정확도 평가는 세 가지 분류 수준에서 실행되었는데, 이는 앤더슨 분류단계 I(Anderson level I), 식생군계(vegetation formation), 그리고 식생군단 수준을 포함한다. 확인결과 전반적인 정확도는 51.7%에서 89.4%에 이르는 것으로 조사되었다.