• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1337-1341
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• 2009

국제연합대학의 WaterBase 프로젝트를 통해 전세계적으로 무료로 제공되고 있는 전지구 자료의 국내 적용성을 평가하기 위해, 충주댐 유역을 대상으로 유량 유사량 오염부하량 평가 등을 목적으로 이미 구축되어진 SWAT-K 모의시스템을 이용하여, 모형의 입력자료인 토지이용과 토양자료에 대해 전지구 자료를 사용한 경우의 결과와 비교하였으며, 기존 구축된 토지이용 및 토양자료와 전지구 자료와의 차이, 그리고 이로 인해 나타날 수 있는 유량 및 유사량에 대한 모의 결과를 비교 분석함으로써, 향후 토지이용 및 토양자료의 미계측 유역에 대한 전지구 자료의 활용성과 SWAT-K를 비롯한 유역모형의 적용성을 제고시킬 수 있는 기초 평가를 수행하였다. 유량의 경우, 국내 자료를 적용한 경우와 전지구 자료를 적용한 경우의 차이가 크지는 않았으나, 전반적으로 평수기 이하 특히 갈수기의 유량에서 전지구 토양자료를 적용한 경우 작게 나타나는 경향을 보였으며, 전지구 토지이용자료는 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 반면, 유사량은 국내 자료를 적용한 경우에 비해 전지구 자료를 적용하였을 경우 전반적으로 연간 3${\sim}$4배 정도로 크게 모의되는 경향이 나타났으며, 전지구 토지이용과 토양자료를 적용한 경우와 전지구 토양자료만을 적용한 경우의 결과가 유사하고, 전지구 토지이용자료만 적용한 경우보다는 다소 높은 유사량을 나타내었다. 이상의 결과로부터 전지구 토지이용자료보다는 토양자료의 적용에 있어 주의가 요구되며, 유량보다는 유사량의 모의시에 더 많은 차이가 발생할 수 있기 때문에 사전에 충분한 검토가 필요할 것으로 보인다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.17 no.2
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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.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.209-213
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• 2005

GPS를 이용한 측량 결과를 현장에서 직접 확인하여 적합성을 검토하는 것은 작업의 시간이나 효율성에서 많은 장점을 가지고 있다. 따라서 인터넷을 이용하여 사용자가 현장에서 GPS 측량 결과를 확인하고 성과를 점검할 수 있는 GPS 자료처리 웹 서비스의 구현이 필요하다. 인터넷을 이용한 GPS 자료처리의 웹 서비스는 GPS 자료를 인터넷을 이용하여 서버로 전송하는 사용자 부분(Client Part)과 전송된 GPS 자료를 처리하여 사용자에게 결과를 전송하는 서버 부분(Sever Part)으로 나된다. 본 연구에서는 업 로드 컴포넌트를 이용하여 GPS 자료를 업로드하고, 이 자료를 웹 브라우저와 연동된 자료처리 소프트웨어를 이용하여 처리하며, 처리된 결과를 사용자에 보여주는 소프트웨어를 개발하였다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2005.09a
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• pp.79-84
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• 2005

이 논문에서는 구름과 같은 기상 상태의 제약 없이 자료 획득이 가능한 SAR 자료를 이용하여 토지 피복 특성을 구분하고자 하였다. 기존 단일 주파수, 편광 상태의 자료만을 제공하는 SAR 자료를 이용한 분류에서의 낮은 분류 정확도를 향상시키고자 이 논문에서는 다중 시기 C 밴드 자료이면서 서로 다른 편광 상태의 자료를 제공하는 Radarsat-1(HH)와 ENVISAT(VV) 자료를 분류에 이용하였다. 분류 기법으로 Random Forests를 적용한 결과, 단일 편광 상태의 자료만을 이용하였을 때에 비해서 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.334-334
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• 2018

에티오피아 Awash 하천유역의 수자원은 경제적, 사회적, 생태적으로 매우 중요하다. 하지만 이 지역에 신뢰성 높은 기상자료의 확보가 매우 어렵기 때문에 Climate Forecast System Reanalysis (CFSR)의 글로벌 기상자료를 이용한 수문성분해석결과와 기존의 제한된 기상자료를 활용한 결과를 비교하여 향후 두 자료를 적절히 활용하는 방안을 모색하였다. 수문모형은 글로벌 적용이 가능한 SWAT(Soil and Water Assessment Tool)을 활용하였고, 상이한 자료를 이용하여 구한 모형의 성능은 두 지점의 관측 유출량과의 비교를 통해 검토하였다. 매개변수의 보정은 Sequential uncertainty fitting (SUFI-2)방법을 이용하였다. Keleta 및 Melka Kunture 소유역에서의 유출량을 비교한 결과 기존의 가용 기상자료를 활용하여 구한 결과에 비해 CFSR 글로벌 기상자료를 이용한 결과가 보다 양호한 것으로 나타났다. 특히 유역면적이 Keleta소유역에 비해 6배가 큰 Melka Kunture 유역에서 CFSR 기상자료를 이용하여 산정한 유출량이 더욱 정확한 것으로 나타나 유역면적이 큰 곳에서 글로벌 자료의 활용성은 더욱 높은 것으로 확인되었다. 글로벌 기상자료의 활용은 아프리카의 대부분 지역과 같이 확보된 기상자료가 부족한 곳에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 전망되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.356-356
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• 2011

수문모형을 구동하는데 있어 가장 중요한 입력자료 중 하나가 강우 관측자료라고 할 수 있다. 지금까지 강우 관측자료는 지상 우량계의 관측자료를 공간적으로 평균하여 사용하는데 의존하였으나, 최근에는 높은 시 공간적 해상도로 제공되는 강우레이더 자료의 활용도가 증가하고 있다. 그러나 강우레이더 관측자료는 우량계를 통해 직접적으로 관측되는 지점 강우자료와는 달리 레이더 반사도를 이용한 추정치이기 때문에 QPE(Quantitive Precipitation Estimation) 산정 시 한계를 갖는다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 해당지점의 강우량에 대한 정확한 정보를 제공하는 지점강우량을 이용한 보정작업을 수행하여야 하며, 현재 다양한 기법을 적용한 강우레이더 자료의 보정 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 2010년 대표 강우사상에 대한 TM자료를 이용한 지상관측자료 분포도 AWS자료를 이용한 지상관측자료 분포도· TM+AWS자료를 모두 이용한 지상관측자료 분포도를 각각 구하였다. 그리고 각각의 분포도와 비슬산 강우레이더 관측소에서 관측한 레이더 자료와 비교 분석하여 레이더 자료와 지상관측 자료를 통계적 객관 분석법인 SOA(Statistical Objective Analysis)방법에 적용하여 강우자료를 보정하고, 기존 레이더 강우 보정기법과의 비교를 통해 그 적용성을 검토하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2006.03a
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• pp.303-306
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• 2006

이 연구에서는 C 밴드 SAR 자료이면서 서로 다른 편광 상태의 자료를 제공할 수 있는 다중 시기 Radarsat-1 자료와 ENVISAT ASAR 자료를 이용한 토지 피복 분류를 수행하였다. 다중 시기/편광 자료로부터 평균 후방산란계수, 시간적 변이도, 긴밀도 등의 특징을 기본적으로 추출하였고, 이외에 상호 비교를 위해 주성분 분석을 이용한 특징 추출을 시도하였다. 특징들을 이용한 분류기법으로는 Random Forests를 적용하였다. 충남 예당평야 일대를 대상으로 사례연구를 수행한 결과, 주성분 분석을 통한 특징과 다편광 자료를 이용하였을 때 분류 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.233-233
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• 2016

현재 한국건설기술연구원에서 X-밴드 이중편파레이더를 운영하고 있으며, 이 결과 NetCDF 파일형식의 레이더 관측자료가 생성되고 있다. 레이더 자료포맷인 Netcdf 자료의 경우 레이더 관측과정에서 발생한 결과를 극좌표 형식으로 저장하고 있어 이를 분석이나 시스템에 적용하여 활용하기 위해서는 격자좌표로 변환하는 것이 필요하고, 또한 다양한 자료 변환 및 추출작업을 텍스트 기반으로 하기 위해 다양한 사전 작업이 필요하여 일반사용자가 사용하는데 어려운 상황이다. 그래서 이를 쉽게 수행할 수 있도록 JAVA를 이용하여 윈도우 기반으로 사용할 수 있는 프로그램(KICTRadar4WIN) 프로그램을 개발하였다. KICTRadar4WIN 프로그램의 경우 레이더 자료 품질관리, 레이더 자료 관리, 레이더 자료 추출, 레이더 자료 표출의 4가지 기능을 포함하고 있다. ${\bullet}$ 레이더 자료 품질관리 - 원시자료에 QC 기준을 입력하여 QC된 레이더자료를 생성 ${\bullet}$ 레이더 자료관리 - CAPPI 자료생성 : 관측된 PPI 및 RHI 자료를 이용하여, CAPPI 자료를 생성 - QPE 자료생성 : CAPPI 자료를 이용하여 QPE 자료를 생 - QPE 자료보정 : 지점우량을 이용한 G/R비를 산정하여 QPE 보정자료를 생성 ${\bullet}$ 레이더 자료 추출 - 격자자료 추출 : PPI, CAPPI, QPE 자료를 TEXT 자료로 변환하여 저장 - 지점자료 추출 : 입력된 지점좌표 중심으로 선택한 범위의 평균값을 TEXT 파일로 저장 - 면적자료 추출 : 입력된 면적자료의 평균값을 추출하여 TEXT파일로 저장 ${\bullet}$ 레이더 자료 표출 - 영상표출 : PPI, CAPPI, QPE 관측변수 자료를 그림파일 생성 - KMZ 자료생성 : PPI, CAPPI, QPE 자료를 KMZ 파일 생성

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1125-1128
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• 2008

본 연구에서는 Bayesian MCMC 방법과 2차 근사식을 이용한 최우추정(Maximum Likelihood Estimation, MLE)방법 방법을 이용하여 낙동강 유역의 본류지점인 낙동, 왜관, 고령교, 진동지점에 대한 점 빈도분석을 수행하고 그 결과로써 불확실성을 포함한 빈도곡선을 작성하였다. 통계적 실험을 통한 두 가지 추정방법의 분석을 위하여 먼저 자료의 길이가 100인 8개의 합성 유량자료 셋을 생성하여 비교 연구를 수행하였으며, 이를 자료길이 36인 실측 유량자료의 추정결과와 비교하였다. Bayesian MCMC 방법에 의한 평균값과 2차 근사식을 이용한 취우추정방법에 의한 모드에서의 2모수 Weibull 분포의 모수 추정값은 비슷한 결과를 보였으나, 불확실성을 나타내는 하한값과 상한값의 차이는 Bayesian MCMC 방법이 2차 근사식을 이용한 취우추정방법보다 불확실성을 감소시켜 나타내는 것을 알 수 있었다. 또한 실측 유량자료를 이용한 결과, 2차 근사식을 이용한 최우추정방법의 경우 자료의 길이가 감소됨에 따라 불확실성의 범위가 합성 유량자료를 사용한 경우에 비해 상대적으로 증가되지만, Bayesian MCMC 방법의 경우에는 자료의 길이에 대한 영향이 거의 없다는 결론을 얻을 수 있었다. 그러므로 저수량 빈도분석을 수행하기 위해 충분한 자료를 확보할 수 없는 국내의 상황을 감안할 때, 위와 같은 결론으로부터 Bayesian MCMC 방법이 불확실성을 표현하는데 있어서 2차 근사식을 이용한 최우추정방법에 비해 합리적일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.5 no.3
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• pp.599-605
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• 1998

본 연구에서는 단순구조 순환신경망을 이용한 신경망예측과 전통적인 시계열예측 방법을 이용하여, 순환변동이 있는 시계열자료의 단기예측 오차를 비교한다. 순환신경망모형의 입력자료를 변화시키는 개선된 학습방법을 적용하여 시계열자료를 학습하고, 신경망예측의 결과는 선형 AR(9)모형, 비선형 SETAR모형 그리고 이들의 결합모형을 이용한 예측결과와 비교한다. 실증분석에 적용된 시계열자료는 1700년부터 1987년 까지의 태양흑점 자료이며 예측에 이용된 검정자료는 1980년부터 8년 간의 자료이다.