• 대한교통학회지
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• 제17권2호
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• pp.91-103
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• 1999

이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.263-270
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• 2015

제2언어 학습자들은 의사소통전략을 사용하여 그들이 구두 의사소통에서 직면하게 되는 문제들에 대처한다. 이 전략들이 의사소통과 언어학습에서 주요한 역할을 하기 때문에 제2언어 연구에서 의사소통을 용이하게 하는 전략을 찾아내는 것이 중요하다. 그러나 어떻게 전략을 확인하는가, 특히 연구 자료로 대화 자료, 회상인터뷰 자료, 또는 두 가지의 융합된 자료를 사용하는 것에 대해 논란이 있다. 이 연구에서는 융합자료 분석을 통해 제2언어 학습자들이 사용하는 의사소통전략을 발견해 내고자 하였다. 이 질적 사례연구를 위해 한국인 제2언어 학습자들의 대화 자료와 전략사용을 회고하는 인터뷰 자료가 수집되었다. 이 수집된 자료들의 융합분석을 통해 한국인 제2언어 학습자들이 사용하는 정의대치 전략, 메시지변환 전략, 시간얻기 전략, 이해전략 등의 다양한 의사소통전략들이 확인되었다. 이 연구는 제2언어 의사소통시의 문제점을 해결하는 데 의사소통전략들이 효율적임을 보여주며, 의사소통 연구에 융합자료 분석이 유용하다는 것을 시사해준다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.335-356
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• 2017

본 연구에서는 4차 산업혁명에서 가장 중요하게 대두될 수 있는 융합R&D정책에 대해 소셜 네트워크 분석을 통해 새로운 대안을 제시하려고 한다. 연구장비, 연구성과의 자료들을 활용하여 연구장비 네트워크 분석을 실시하여 융합R&D의 특성 및 구조분석을 실시하며, 연구장비 공동활용 및 다학제 협력연구를 통해 창출될 수 있는 새로운 융합R&D정책에 대한 접근을 시도하려고 한다. 나아가, 연구개발과 사업화 사이에서 더욱 중요한 역할을 할 수 있는 분석과학기술에 대한 정책적 플랫폼 구축관점 대한 시사점을 찾아내려고 한다. 이를 위해 계량적 접근과 비계량적 접근을 동시에 활용하여 연구주제에 대한 타당성을 확보할 것이며, 앞으로 미래산업 및 유망기술에 대한 전략적 선별에 있어 일부 근거를 제시해줄 수 있을 것이다. 이러한 연구결과를 통해 우리나라 기초과학 및 기초과학인프라에 대한 발전적 정책방안과 융합연구 및 융합연구의 사업화에 대한 정책적 관점을 제시하도록 한다. 분석자료는 한국기초과학지원연구원(KBSI) 현황자료를 중심으로 살펴보며, 분석방법은 소셜네트워크분석(SNA:Socail Network Analysis)을 활용한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.29-34
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• 2014

데이터 융합 기술은 단일 독립 레이더에 의해 이루어지는 것보다 더 정확한 추정치들을 갖기 위해 다중 레이더와 관련 정보로부터 데이터를 결합한다. 본 논문에서는 다중 레이더에서 처리되는 패킷의 지연 시간 및 손실을 분석하여 다중 레이더 데이터 융합시 중앙 자료처리 연산부에서 자료 처리 인터벌을 최소화한다. 이를 위하여 중앙 집중형 자료융합에 대한 레이더 네트워크를 모델링하고, NS-2를 이용하여 각각의 큐를 M/M/1/K로 가정하고 큐 내부에서의 패킷 지연시간과 패킷 손실을 분석한다. 분석 자료를 통해 다중 레이더 자료를 융합처리 할 때 평균 지연시간을 확인 하였으며, 이 지연시간은 융합센터에서의 레이더 자료 대기시간 기준으로 사용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.62-62
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• 2022

홍수 예보를 위한 강우-유출 분석에서 정확한 예측 강우량 정보는 매우 중요한 인자이다. 이에 따라 강우 예측을 위하여 다양한 연구들이 수행되고 있지만 시·공간적으로 비균일한 특성 또는 변동성을 가진 강우를 정확하게 예측하는 것은 여전히 난제이다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 ConvLSTM (Convolutinal Long Short-Term Memory) 모형을 사용하여 위성 강수 자료의 단기 예측을 수행하고 그 정확성을 분석하고자 한다. 대상유역은 메콩강 유역이며, 유역 면적이 넓고 강우 관측소의 밀도가 낮아 시·공간적 강우량 추정에 한계가 있으므로 정확한 강우-유출 분석을 위하여 위성 강수 자료의 활용이 요구된다. 현재 TRMM, GSMaP, PERSIANN 등 많은 위성 강수 자료들이 제공되고 있으며, 우선적으로 ConvLSTM 모형의 강수 예측 활용가능성 평가를 위한 입력자료로 가장 보편적으로 활용되는 TRMM_3B42 자료를 선정하였다. 해당 자료의 특성으로 공간해상도는 0.25°, 시간해상도는 일자료이며, 2001년부터 2015년의 자료를 수집하였다. 모형의 평가를 위하여 2001년부터 2013년 자료는 학습, 2014년 자료는 검증, 2015년 자료는 예측에 사용하였다. 또한 민감도 분석을 통하여 ConvLSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1일, 2일, 3일의 위성 강수 예측을 수행하였다. 그 결과 선행시간이 길어질수록 그 오차는 증가하지만, 전반적으로 3가지 선행시간 모두 자료의 강수량뿐만 아니라 공간적 분포까지 우수하게 예측되었다. 따라서 2차원 시계열 자료의 특성을 기억하고 이를 예측에 반영할 수 있는 ConvLSTM 모형은 메콩강과 같은 미계측 대유역에서의 안정적인 예측 강수량 정보를 제공할 수 있으며 홍수 예보를 위한 강우-유출 분석에 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2011년도 춘계학술논문집 1부
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• pp.408-411
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• 2011

최근 도시공간의 확보를 위한 도시 개발이 지속되고 있는 상황에서 도시 내 재해의 발생 빈도는 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따라 도시내 인구집중 구조물의 안전은 매우 큰 위협에 노출되어 있는 상황이다. 도시 구조물에 대한 모니터링 기법들은 대부분 단일 센싱자료에 의한 일차원적 분석에 그치고 있어 효과적인 모니터링과 관리가 어려운 현황이다. 따라서 인구집중 구조물이나 도시 내 지형의 변형이나 거동 혹은 자연재해에 의한 피해정도를 분석하기 위한 이기종 혹은 다차원 센싱자료를 3차원 기반으로 융합하고 분석할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 이 연구에서는 도시 내 인구집중 구조물의 3차원 재해분석을 위한 기초적인 시도로서 이기종 센싱자료의 융합을 통한 효과적인 재해 파악과 분석을 위한 기초적 연구를 시도하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.37-43
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• 2017

본 연구는 소프트웨어 품질이란 측면에서 소프트웨어 시험 자료를 활용하여 예측을 위한 모델을 소개하고 소프트웨어 시험과정에서 추출한 자료를 이용해서 품질 특성별 시험 결과를 분석하려 한다. 소프트웨어 시험 평가를 위해서는 소프트웨어 시험 평가에 소요되는 기간에 대한 분석을 실시하고 소프트웨어 품질특성별 오류 수에 대한 분석과 성별에 따라서 소프트웨어 시험 기간에 미치는 차이를 분석한다. 본 연구에서는 기존 시험을 통해서 얻어진 자료를 활용하여 소프트웨어 시험을 위한 소요일 수를 분석하는 모델을 제시하고 소프트웨어 종류별 6가지 품질 특성에 따른 오류수를 분석하기 위한 모델을 제시한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.311-314
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• 2006

본 연구에서는 서로 다른 센서간의 영상 자료 융합을 위하여 Dempster-Shafer 기법을 제안하고 있다. 제안 된 Dempster-Shafer 기법은 불확실성의 최소 값을 대표하는 Belief 함수와 불확실성의 최대 값을 나타내는 Plausibility 함수를 사용한다. 이러한 두 함수의 차이는 Belief Interval 로 정의되며 이 값은 분석 대상에 존재하는 불확실 정도의 Measure 로 사용되며 Evidence Combination의 이론에 근거하여 서로 다른 센서간의 자료 융합이 가능하며 분류 결과로 클래스 맵 뿐 만 아니라 분류 결과에 대한 불확실성 정도를 나타내는 Belief 함수 값과 Plausibility 함수 값을 생성하여 분류 결과에 대한 보충적인 분석을 가능하게 하여 사용자의 분석 정확성을 증대 시킬 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권1호
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• pp.61-70
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• 2019

실제증발산 자료를 융합하기 위한 Modified Kling-Gupta efficiency Fusion (KGF)방법을 제시하였고, 인공위성 및 재분석 증발산 자료인 Global Land Data Assimilation System (GLDAS), Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM), MODIS Global Evapotranspiration Project (MOD16)를 활용하여 Simple Taylor skill's Score (STS)와 비교하였다. 한반도와 중국의 세가지 land cover type(i.e., cropland, grassland, forest)을 가진 flux tower에서 비교 검증을 실시하였다. 실제증발산의 융합 방법인 STS와 KGF로 계산된 가중치의 결과를 확인하면, cropland와 grassland에서 재분석 자료(GLDAS, GLEAM)가 높은 가중치 영향을 나타내지만, forest에서 융합 방법에 따라 가중치 영향이 다르게 나타났다. 전반적으로 실제증발산 융합 방법 적용 결과의 비교에서는 cropland에서는 융합에 사용된 자료에 비하여 높은 개선이 이뤄지지 않았지만, grassland와 forest 에서는 개선이 이뤄졌다. 두 방법 중 KGF의 결과가 STS의 결과에 비하여 약간 개선되는 결과를 나타내었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.270-270
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• 2017

스마트워터그리드와 같은 첨단 정보통신기술을 활용한 물 관리 기술의 도입으로 수도운영사업에서도 누수와 같은 이상사건인지 목적의 효율적 빅 데이터 분석기법의 중요성이 증대되고 있다. 국내외적으로 누수인지를 위한 다양한 연구기법, 범위, 계측항목, 샘플링 주기 등이 제시된 바 있으나, 이상감지시스템(Event Detection System, EDS)은 대상지역 특정적 특성을 가지고 있어 범용적인 모델을 구축하는 데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 소블럭 단위의 유량자료 분석을 통한 이상감지시스템의 적용가능여부를 판별하고 적합 모델구축자료 방안을 제시하는 K-EDS 모델을 개발하였다. 모델분석의 절차는 자료획득, 자료 전처리, 탐색적 자료해석, 그리고 각 기법 평가로 진행된다. 개발된 모델을 다양한 특성을 가지는 실제 지방상수도시스템에 적용하여 분석하였으며, 최종적으로 모델적용 가능성과 영향인자 등을 도출하였다. 개발된 모델은 소블럭별 현장계측자료 기반의 이상감지모델 적용 적합도 판별에 활용될 수 있으며, 향후 누수 인지 및 누수지속시간 감소를 위한 SW로 개발이 가능하다.