• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.26-27
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• 2021

본 논문에서는 자막방송 제공을 위해 방송콘텐츠를 이해하는 방법으로 잔차 합성곱 순환신경망 기반 음향 사건 분류 기법을 제안한다. 제안된 기법은 잔차 합성곱 신경망과 순환 신경망을 연결한 구조를 갖는다. 신경망의 입력 특징으로는 멜-필터벵크 특징을 활용하고, 잔차 합성곱 신경망은 하나의 스템 블록과 5개의 잔차 합성곱 신경망으로 구성된다. 잔차 합성곱 신경망은 잔차 학습으로 구성된 합성곱 신경망과 기존의 합성곱 신경망 대비 특징맵의 표현 능력 향상을 위해 합성곱 블록 주의 모듈로 구성한다. 추출된 특징맵은 순환 신경망에 연결되고, 최종적으로 음향 사건 종류와 시간정보를 추출하는 완전연결층으로 연결되는 구조를 활용한다. 제안된 모델 훈련을 위해 라벨링되지 않는 데이터 활용이 가능한 평균 교사 모델을 기반으로 훈련하였다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 DCASE 2020 챌린지 Task 4 데이터 셋을 활용하였으며, 성능 평가 결과 46.8%의 이벤트 단위의 F1-score를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.414-414
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• 2017

토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.362-362
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• 2023

한정된 수자원의 이용 및 관리로 매년 물 부족과 물 배분 의사결정 문제가 발생하고 있다. 50년간(1965~2014년) 수자원의 총량은 약 1.2배 증가한 반면 인구수 약 1.8배, 생·공·농업용수의 수요는 약 5배가 증가(국회입법조사처, 2018) 했을 뿐 아니라, 기후변화의 영향으로 인한 강수량의 변화와 지역별 편차가 커져 지속가능한 물관리 필요성이 증대되고 있다. 따라서 효율적인 물관리를 위해서는 관리부처가 분절되어 있는 물순환 계통의 데이터를 통합하는 것이 우선시되어야 하고 이를 통해 물순환 모니터링/평가/예측 기술을 개발할 수 있다. 본 연구에서는 생활용수 물순환 계통 통합 DB를 정의 및 구축하였다. 도시의 관점에서 물순환 시스템을 순차적으로 물 유입(수원~취수장)/전달(정수장~급수지역)/유출(하(폐)수처리장~방류구)의 개념으로 설정하고 DB정의서를 마련하였다. 연구대상지는 가뭄이 장기화가 되고 있는 전라남도중 물순환 계통이 비교적 단순한 네트워크로 형성되어 있는 함평군 도시지역으로 선정하였다. 연구 기간은 총 5년(2017년 1월 1일~2021년 12월 31일)이고 일 단위 실계측자료 위주의 원자료를 구축하였다. 이를 이상치 탐지, 제거, 대체의 과정을 거쳐 품질 보정하고 정제된 시계열 자료에 대한 특성 분석을 하였다. 그 결과, 물순환 계통 내 주요 지점 간의 상관관계 및 지연시간을 통한 물흐름의 시계열적 특성을 파악할 수 있었으며 모형의 적합도를 판단하는 데 활용되는 통계량과 유의미하지 않은 잔차의 자기상관성을 볼 때 물 유입-전달-유출의 단기 예측을 위한 ARIMA(Auto-regressive Integrated Moving Average) 모형의 구축도 가능할 것으로 판단되었다. 다만 여름철 발생하는 방류량의 첨두값을 설명하기 위해서는 강우에 의한 불명수 발생으로 증가하는 방류량을 묘사할 수있어야 하므로 향후에는 물순환계통 외 해당 지역의 불명수(강우 효과)도 하수 방류량의 주요 입력 요인으로 추가 검토할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.63-63
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• 2020

최근 머신러닝 기술의 발전에 따라 비선형 시계열자료에 대한 예측이 가능해졌으며, 기존의 과정기반모형을 대체하여 지하수, 하천수 예측 등 다양한 수문분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 연구들과 달리 과정기반모형을 이용한 하천수 모의결과를 개선하기 위해 과정기반모형과 결합하는 방식으로 머신러닝 기술을 활용하였다. 머신러닝 기술을 통해 관측값과 모의값 간의 차이를 예측하고 과정기반모형의 모의결과에 반영함으로써 관측값을 정확히 재현할 수 있도록 하는 시스템을 구축하고 평가하였다. 과정기반모형으로는 Weather Research and Forecasting model-Hydrological modeling system (WRF-Hydro)을 소양강 유역을 대상으로 구축하였다. 머신러닝 모형으로는 순환 신경망 중 하나인 Long Short-Term Memory (LSTM) 신경망을 이용하여 장기시계열예측이 가능하게 하였다(WRF-Hydro-LSTM). 머신러닝 모형은 2013년부터 2017년까지의 기상자료 및 유입량 잔차를 이용하여 학습시키고, 2018년 기상자료를 이용하여 예상되는 유입량 잔차를 모의하였다. 모의된 잔차를 WRF-Hydro 모의결과에 반영시켜 최종 유입량 모의값을 보정하였다. 또한, 연구에서 제안된 새로운 방법론의 성능을 비교평가하기 위해 머신러닝 단독 모형으로 유입량을 학습 후 모의하였다(LSTM-only). 상관계수와 Nash-Sutcliffe 효율계수(NSE)를 사용해 평가한 결과, LSTM을 이용한 두 방법(WRF-Hydro-LSTM과 LSTM-only) 모두 기존의 과정기반모형(WRF-Hydro-only)에 비해 높은 정확도의 하천수 모의가 가능했으며, PBIAS 지수를 사용하여 평가한 결과, LSTM을 단독으로 사용하였을 때보다 WRF-Hydro와 결합했을 때 더 관측값과 가까운 모의가 가능함을 확인할 수 있었다.

• Journal of Environmental Science International
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• v.11 no.7
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• pp.637-650
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• 2002

This study presents an investigation of the changes of the currents in Kwangyang Bay due to the construction of harbor, reclamation and coastal developments. Currents were simulated by the numerical experiments with a diagnostic multi-level model and using the seasonal oceanographic data of temperature, salinity and ocean current. The values of kinetic and potential energies for the currents were calculated in cases of three topographical changes; before coastal developments, the existing state and after completion of the development project in Kwangyang Bay. The changes of currents due to the coastal developments are as follow; Kinetic energies of tide induced residual currents and wind driven currents decreased by 35~40 percent and 5 percent respectively, however those of density currents increased by 10 percent since the decrease of the coastal areas. Kinetic energy of residual currents including tide induced residual currents, density currents and wind driven currents reduced by 10 percent compared with before the coastal developments. Decrease of current velocity was greatest in summer. Therefore, in summer it was assumed that the Kwangyang Bay is more easily polluted by stratification and decrease of residual current than before the coastal developments carried out.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.42 no.4
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• pp.345-356
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• 2023

Target signal of passive sonar shows narrow band harmonic characteristic with a variation in intensity within a few seconds and long term frequency variation due to the Lloyd's mirror effect. We propose a signal classification algorithm based on Gated Recurrent Unit (GRU) that learns local and global time series features. The algorithm proposed implements a multi layer network using GRU and extracts local and global time series features via dilated connections. We learns attention mechanism to weight time series features and classify passive sonar signals. In experiments using public underwater acoustic data, the proposed network showed superior classification accuracy of 96.50 %. This result is 4.17 % higher classification accuracy compared to existing skip connected GRU network.

• International Area Studies Review
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• v.15 no.3
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• pp.239-261
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• 2011

The cyclicality of productivity has been one of the essential issues in macroeconomics. Since Solow(1957) developed the dominant approach to the measurement of productivity growth, Solow's approach, which assumes the perfect competition, the constant returns to scale, and the full use of input factor has been modified particularly in Hall's(1990) and Basu's(1996) works. Their researches take account of market power, returns to scale, and variable factor utilization. This paper establishes the empirical model based on Hall's(1990) and Basu's(1996) models, estimates 4 types of Solow's reidual in manufacturing and 2 service industries over the period 1975:1-2010:4, and analyzes the cyclicality of measured productivity. The result proved the measured productivity to be procyclical in manufacturing industries and electricity and water industry, and in contrast to the Basu's, the variable factor utilization transformed the countercyclicality of measured productivity into its procyclicality in the Korean economy.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.43 no.6
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• pp.763-774
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• 2023

The water availability in a river is related to the return flow of residential water. However it is still difficult to determine the exact return flow. In this study, the residential water-cycle system is defined as a process consisting of water inflow, water transfer and water outflow. The study area is Hampyeong-gun, Jeollanam-do, and is set as a single inflow to a single outflow through the water-cycle system after classification of complete and incomplete measurement points. The time-series prediction models(ARIMA model and TFM) are established with daily inflow and outflow data for 6 years. Inflow and outflow are predicted by dividing into training and test periods. As a result, both models show the feasibility of short-term prediction by deriving stable residuals and securing statistical significance, implementing the preliminary form of the water-cycle system. As a further study, it is suggested to predict the actual return flow of the target basin and efficient water operation by adding input factors and selecting the optimal model.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.22 no.5
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• pp.415-422
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• 2001

Studies of atmospheric general circulation in the troposphere and stratosphere are very important to understand the influence of human activities on the global climate and its change. Recently, the existence of an annual cycle in the circulation has been reported by a number of studies. In this study, the residual mean meridional circulation is calculated by the TEM momentum and continuity equations for the period from December 1985 to November 1995 (10 years), and the long-term variations of the circulation and mass fluxes across the 100hPa surface are examined. The multiple regression statistical model is used to obtain quantitatively the long-term variations. This study is focused especially on mean meridional circulation in the troposphere and stratosphere associated with ENSO (El Ni${\tilde{n}}$o-Southern Oscillation) which is known as a cause of the unusual weather, global climate, and its change. The results show that the global scale troposphere-stratosphere mean meridional circulation is intensified during El Ni${\tilde{n}}$o event and QBO (quasi-biennal oscillation) easterly phase and weakened during La Ni${\tilde{n}}$o event and QBO westerly phase. The signal of Mount Pinatubo volcanic eruption in June 1991 is obtained. Due to the volcanic eruption the global scale troposphere-stratosphere mean meridional circulation is abruptly intensified.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.14 no.3
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• pp.183-201
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• 1997

본 논문은 우리나라의 주가지수수익률의 변동특성이 카오스를 내재하고 있는지 아니면 랜덤과정을 따르는지를 분석하기 위하여 Hurst의 R/S분석을 중심으로 분석하였다. 우리나라 증권시장의 1980년 1월 5일부터 1996년 말까지 총 4,982일 동안의 일별종합주가지수를 대수수익률로 전환한 시계열자료로 R/S분석한 결과 안정성과 주기유무를 판별하는 V-통계량 그래프에 의하면 83일과 33일의 비주기적 순환을 나타내고 있음을 알 수 있었다. 이러한 분석결과는 가우시안 랜덤과정과 그다지 큰 차이가 나지 않음을 알 수 있었다. 또한 선형성을 제거한 ARMA잔차와 비선형성을 제거한 GARCHM잔차자료에 대한 R/S분석한 결과도 원래 시계열보다 더 가우시안 랜덤과정에 더 근접함을 알 수 있었다. 한편 총 10개의 대리자료를 만들어서 평균을 취한 값으로 분석한 결과도 마찬가지로 나타나고 있다. 일별주가지수수익률에 내재하는 선형성분을 ARMA과정에 의정에 제거하고 남은 잔차중에는 비선형성분이 여전히 잔존하는데 그것이 일부 GARCHM과정에 의해서 미미하고 가우시안 랜덤과정이 보다 크게 나타남을 알 수 있었다.