• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.28 no.3
• /
• pp.61-74
• /
• 2010

ITS (Intelligent transportation systems) collects real-time traffic data, and accumulates vest historical data. But tremendous historical data has not been managed and employed efficiently. With the introduction of data management systems like ADMS (Archived Data Management System), the potentiality of huge historical data dramatically surfs up. However, traffic data in any data management system includes missing values in nature, and one of major obstacles in applying these data has been the missing data because it makes an entire dataset useless every so often. For these reasons, imputation techniques take a key role in data management systems. To address these limitations, this paper presents a promising imputation technique which could be mounted in data management systems and robustly generates the estimations for missing values included in historical data. The developed model, based on NPR (Non-Parametric Regression) approach, employs various traffic data patterns in historical data and is designated for practical requirements such as the minimization of parameters, computational speed, the imputation of various types of missing data, and multiple imputation. The model was tested under the conditions of various missing data types. The results showed that the model outperforms reported existing approaches in the side of prediction accuracy, and meets the computational speed required to be mounted in traffic data management systems.

• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.17 no.2
• /
• pp.91-103
• /
• 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.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.18 no.4
• /
• pp.128-137
• /
• 2018

This study aims to investigate how learning materials are used in an outstanding English class and to analyze learning materials and their use in primary English classroom activities. To this end, An Analytic Scheme of Learning Materials Use (ASLMU) is used to quantify utilization patterns of learning materials. The findings are: Learning materials are most actively used in the development period, followed by introduction and consolidation. The teacher's rate of using learning materials is much higher than student's, and the rate of using materials for whole students is higher than the rate of using materials for an individual or groups. It requires developing learning materials toward more a student-centered class because the teacher's occupancy of the learning materials is fourfold compared to the student's occupancy. Also, non-language materials are used more than language materials, and English materials are used more than Korean materials. Most of the materials are used to present a question and explain. The findings of the study are expected to suggest features of learning materials in an outstanding English class and application method of learning materials to primary English teachers.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
• /
• v.18 no.2
• /
• pp.143-155
• /
• 2000

With the increasing needs for the integrated use of topographic and cadastral data in order to build an efficient geo-spatial information system. it is urgently necessary to research into its solution. The intention of this study is to detect error types of data and to propose adjustment methods for solving the problems caused by integrating topographic and cadastral data. For this purpose a primary integrated data model is created to link attribute data(land management system) and graphic data within cadastral information in the first step. In next, a secondary integrated data model based on the improved method is formed to coincide the graphic data of cadastral map with that of topographic map. At the first, because a numerous error types md sources caused by separate management of graphic and attribute data are easily checked, it is possible to suggest an improved method to correct these errors using the primary integrated data model. In addition, the accuracy in position and area with coordinate transformation method based on multi-block adjustment is more efficient than rubber-sheeting method. As a result, the secondary integrated data model could be built by harmonizing cadastral map with topographic map using the improved solution.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
• /
• v.29 no.2
• /
• pp.94-104
• /
• 2002

As a part of scientific data visualization automatic generation algorithms for a contour map have been investigated mainly on data which are defined at every lattice point. But in actual situation like weather data measurement. it is impossible to get data defined at every lattice point This is because the exact value on every lattice point can not be obtained due to characteristics in sampling devices or sampling methods. In order to define data on every lattice point where data were not sampled an interpolation method. was applied to the sample data to assign approximate values for some lattice type data but by using the non-lattice type of sample data sets. A triangle data link was defined by using non lattice points directly based on actually sample data set, not by using the pre-processed rectangle lattice points. The suggested algorithm generates a contour map a contour map only by using sample data set which are much smaller than old one without data interpolation and there is no skew on data any more since it does not need any interpolation to get the values of the defined lattice points.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2018.05a
• /
• pp.375-375
• /
• 2018

세계 수자원 시장은 연평균 6.5%씩 증가하고 있으며, 2025년 기준 1,038조원까지 급성장할 것으로 전문가들은 예상하고 있으나, 기후변화의 가속화로 인해 가뭄 및 홍수피해가 증가하여 수자원 관리가 더욱 어려워져지고 있다. 급속도로 변화는 환경에 대비하기 위해 국내에서는 수자원 및 기후변화에 대한 다양한 연구가 진행되고 있으나, 해외사업 진출 시에는 수자원 기초자료 수집에 대한 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 글로벌 수문기상자료 제공과 함께 GIS정보, 댐 및 저수지 관련 자료, 인문사회 자료, 물관련 통계자료, 물관련 재해자료 등을 웹으로 제공하는 글로벌 수자원 정보 시스템(GWB, Global World Bank)을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 시스템의 통합 DB를 구축하고 관리방안을 도출하기 위해 수집된 메타데이터 속성 및 데이터구조를 파악하고, 세부항목별 자료 포맷을 분석 후 GIS기반 관측소 정보와 자료를 매칭하여 최종적으로 시스템 컨텐츠별로 DB를 맵핑하였다. 강수량과 기상자료는 33개국의 관측소 6,531개소의 일/월/연단위 관측자료와 10,977격자의 격자분석자료를 구축하였다. 수문자료는 33개국의 수문관측소 2,242개의 월/연단위 유량관측자료와 10,977격자의 월/연단위 직접유출, 기저유출, 잠재증발산의 격자분석자료를 구축하였다. 그리고, 수집된 강우와 기상자료는 기계 오작동, 자료 전송 오류 등으로 인한 결측치 및 이상치에 대해 자료품질분석을 통해 오자료에 대한 보정을 진행하였다. 해당자료는 MySQL를 활용하여 DB를 구축하였으며, GIS정보는 GeoServer를 활용하여 운영서버에 구축된 정보를 최종적으로 사용자에게 Web Browser로 표출하였다. 해당 시스템은 추후 전지구 수자원관련 정보를 제공하여 해외사업지역의 댐이나 보 등의 구조물 설계, 수자원산업의 해외 진출시 데이터 수집의 한계점 및 시간단축을 해결할 수 있어 수자원 분야에 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.198-198
• /
• 2023

유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.197-206
• /
• 2010

In this paper, we propose boosting algorithms when data are very large or coming in batches sequentially over time. In this situation, ordinary boosting algorithm may be inappropriate because it requires the availability of all of the training set at once. To apply to large scale data or data batch stream, we modify the AdaBoost and Arc-x4. These algorithms have good results for both large scale data and data batch stream with or without concept drift on simulated data and real data sets.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.209-213
• /
• 2008

재현기간이 수백년 이상인 이상홍수의 초과확률을 추정하기 위해서는 재현기간 이상의 홍수자료를 이용해 내삽(interpolation)을 해야 하지만 현재 우리나라의 체계적(systematic) 관측자료 기간은 이에 훨씬 미치지 못한다. 따라서, 역사 자료(historical data)를 이용해 자료 길이를 확장하는 방법, 홍수자료에 비해 비교적긴 강우자료와 유출 모형에 의한 합성자료를 이용하는 방법 등이 사용되어 왔다. 본 연구에서는 역사 자료와 체계적 관측자료를 효율적으로 결합할 수 있는 EMA(Expected Moment Algorithm) 기법을 연구하였다. EMA는 Cohn 등(1997)에 의해 제안된 방법으로 미국의 공식 분포인 LP3(Log-Pearson type 3) 분포를 대상으로 반복 계산을 통해 매개변수를 추정하는 기법으로서 본 연구에서는 LP3 분포 대신에 최근 국내 홍수빈도해석 시 많이 쓰이고 있는 GEV(Generalized Extreme Value) 분포를 대상으로 EMA 절차를 이론적으로 유도하였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
• /
• 2009.03a
• /
• pp.327-330
• /
• 2009

해양위성센터는 2009년 발사예정인 통신해양기상위성(COMS)의 해양위성관측자료의 원활한 수신 및 분석자료의 생산, 관리, 분배를 담당하고 있다. 정지궤도해양위성 위성자료수신시스템을 비롯하여, 위성자료전처리시스템, 해양위성자료처리시스템, 자료관리시스템, 통합감시시스템등을 통해서 수신/처리하는 다양한 위성자료를 해양 연구자들이 쉽게 찾아 사용할 수 있도록 위성자료분배시스템을 구축하고 있다. 위성자료의 활용성 증대 및 확산 유도를 위한 위성자료 DB 및 온라인 배포 사이트를 구축하며, 위성자료배포현황 관리를 위한 관리자 페이지도 운영할 계획이다.