지능형 교통체계는 실시간 교통자료를 수집하고 방대한 양의 이력자료를 축적한다. 그러나 방대한 이력자료는 효율적으로 관리/이용되지 않고 있는 실정이다. ADMS와 같은 자료관리시스템이 도입되면서, 이력자료의 잠재적 활용성은 급격히 증대되고 있다. 그러나 자료관리스템의 교통자료는 다량의 누락자료를 포함하고 있다. 누락자료는 장기간에 걸쳐 빈번하게 교통자료를 이용할 수 없게 하기 때문에, 이력자료를 활용하는데 있어 주된 장애요인 중 하나이다. 따라서 누락자료 추정기법은 자료관리시스템에서 주요한 역할을 수행하게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 자료관리스템에 탑재가 용이하며 이력자료에 포함된 누락자료를 추정하기 위한 누락자료 추정모형을 개발하였다. 개발모형은 비모수회귀식(NPR)을 기반으로 개발되었으며, 이력자료의 다양한 교통자료 패턴을 이용하고 현실적인 요구사항(변수 최소화, 연산속도, 다양한 형태의 누락자료 보정, 다중대체)을 충족하도록 설계되었다. 모형의 평가는 다양한 누락자료 형태의 상태에서 수행되었으며, 자료관리시스템에 탑재되기 위해 요구되는 정확도, 연산 수행속도에서 기존에 보고된 모형보다 우수한 성능을 보였다.
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.
본 연구는 우수한 영어 수업을 관찰하고 활용된 학습 자료들을 분석하여 효과적인 수업 개선 자료를 제공하는데 목적이 있다. 학습 자료가 수업에서 어떤 양상으로 활용되는 지를 분석하기 위한 도구로는 학습 자료 활용 분석법을 사용하여 활용양상을 양화하였다. 분석 결과 수업 단계별 자료의 사용 정도는 전개 단계에서 가장 많이 활용되었고 그 다음은 도입, 정리 순이었다. 자료의 사용자 비율은 학생보다 교사가 높았으며 학생 개인이나 그룹별 사용 정도보다 학생 전체를 대상으로 학습 자료를 활용한 횟수가 많았다. 학습자료 활용 주체의 비율이 교사가 학생보다 4배 이상 높다는 것은 학습자 중심의 학습 자료 개발이 더 필요한 것으로 보인다. 또한 언어 자료보다 비언어 자료를, 한국어 자료보다 영어 자료를 많이 활용하였으며 문제를 제시하거나 설명을 할 때 학습 자료를 많이 활용한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 우수한 영어수업에서 활용되는 학습 자료의 특징들을 살펴보고 초등 영어 교사들에게 학습 자료의 적절한 활용 방법을 제공할 수 있을 것으로 본다.
지형공간정보체계 중 토지정보체계를 통하여 지형 및 지적자료의 통합활용에 관한 사용자들의 요구는 계속 증가하고 있어 그 해결방안에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 지형 및 지적자료의 통합에 따른 문제점해결을 위하여 자료의 오류유형검출 및 조정기법을 다루었다. 이를 위하여 먼저 도형자료와 속성자료로 나뉘어져 있는 지적자료의 1차 통합자료모형을 구현하였고 다음으로 지적자료 중 도형자료를 지형자료의 도형자료와 일치시키는 개선된 방법으로 지적자료와 지형자료에 대한 2차 통합자료모형을 구현하였다. 이와 같은 연구로부터 도형자료(지적도면)와 속성자료(부동산관리체계)가 이중으로 관리됨으로써 생기는 각종 오류유형 및 원인을 확인하였고, 1차 통합자료모형을 제작하여 이들 오류에 대한 개선 방안을 제시할 수 있었다. 또한 지적도를 지형도에 일치시키기 위하여 일반적인 rubber sheeting, 좌표변환 등 기존의 방법을 이용한 경우보다 본 연구에서 개발한 다중블록조정기법을 적용한 결과, 기준점과 필지 면적에 있어 보다 향상된 정확도를 확보함으로써 2차 통합자료모형을 구현할 수 있었다.
과학적 시각화인 한 분야인 등치선도 자동생성 알고리즘은 주로 규칙적인 삭가형 격자 위에서 정의된 자료에 대해서 연구를 진행되어 왔다. 하지만 기상자료 관측과 같은 실제 자료 추출 상황에서 모든 격자에서 자료를 얻는 것이 불가능하다. 자료 추출장비, 방법의 특성상 모든 격자에서 자료 값을 얻을수없다. 자료가 추출되지 않는 모든 격자에서 필요한 자료 값을 구하기 위하여 추출된 자료에 적당한 보간 법을 적용하여 근사값을 할당한다. 본 논문에서는격자형 자료를 사용하지 않고 비격자형 자료를 사용해서 등치선도를 자동으로 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 거리가 중보간법을 이용하여 전처리된 사각형 격자형 자룔를 사용하는대신 비격자형 자료를 직접사용하여 삼각형 자료 연결으로 정의하였다. 제안된 알고리즘은 격자형 자료 연결에 근거한 등치선도를 작성한다. 이 알고리즘은 숙련된 기상도 제작자가 기상도를 작성하는 원칙에 근거를 두고 있다. 새롭게 제안된 알고리즘은 전통적이 알고리즘에 비해서 다음과 같은 장점을 갖고 있다.제안된 알고리즘은 전처리 과정에서 추출된 자료를 보간 할 필요 없이 추출된 자료만으로 등치선도를 작성한다. 그리고 격자에 보간법이 적용되었을때 발생하는 자료의 왜곡이 없다.
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.
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.
본 논문에서는 대용량 자료 혹은 시간에 따라 순차적으로 들어오는 자료의 분류를 위한 부스팅(boosting) 알고리즘을 제안한다. 대용량 자료나 순차적 자료의 경우 분석시 모든 훈련 자료(training data)들을 한번에 이용하기 어려우므로 보통의 부스팅 알고리즘은 적절하지 못하다. 이러한 상황을 극복하기 위해 AdaBoost와 Arc-x4와 같은 부스팅 알고리즘을 수정하여 제안한다. 모의 실험과 실제 자료 분석을 통해 대용량 자료나 순차적 자료에 제안된 알고리즘이 잘 적용됨을 보였다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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