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분광 다양성을 고려한 초분광 영상 기반 부유사 농도 계측 기법 개발 (Development of Suspended Sediment Concentration Measurement Technique Based on Hyperspectral Imagery with Optical Variability)

  • 권시윤;서일원
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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    • pp.116-116
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    • 2021
  • 자연 하천에서의 부유사 농도 계측은 주로 재래식 채집방식을 활용한 직접계측 방식에 의존하여 비용과 시간이 많이 소요되며 점 계측 방식으로 고해상도의 시공간 자료를 측정하기엔 한계가 존재한다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 최근 위성영상과 드론을 활용하여 촬영된 다분광 혹은 초분광 영상을 통해 고해상도의 부유사 농도 시공간분포를 측정하는 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 다른 하천 물리량 계측에 비해 부유사 계측 연구는 하천에 따라 부유사가 비균질적으로 분포하여 원격탐사를 통해 정확하고 전역적인 농도 분포를 재현하기는 어려운 실정이다. 이러한 부유사의 비균질성은 부유사의 입도분포, 광물특성, 침강성 등이 하천에서 다양하게 분포하기 때문이며 이로 인해 부유사는 지역별로 다양한 분광특성을 가지게 된다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 영향을 고려한 전역적인 부유사 농도 예측 모형을 개발하기 위해 실내 실험을 통해 부유사 특성별 고유 분광 라이브러리를 구축하고 실규모 수로에서 다양한 부유사 조건에 대한 초분광 스펙트럼과 부유사 농도를 측정하는 실험을 수행하였다. 실제 부유사 농도는 광학 기반 센서인 LISST-200X와 샘플링을 통한 실험실 분석을 통해 계측되었으며, 초분광 스펙트럼 자료는 초분광 카메라를 통해 촬영한 영상에서 부유사 계측 지점에 대한 픽셀의 스펙트럼을 추출하여 구축하였다. 이렇게 생성된 자료들의 분광 다양성을 주성분 분석(Principle Component Analysis; PCA)를 통해 분석하였으며, 부유사의 입도 분포, 부유사 종류, 수온 등과의 상관관계를 통해 분광 특성과 가장 상관관계가 높은 물리적 인자를 규명하였다. 더불어 구축된 자료를 바탕으로 기계학습 기반 주요 특징 선택 알고리즘인 재귀적 특징 제거법 (Recursive Feature Elimination)과 기계학습기반 회귀 모형인 Support Vector Regression을 결합하여 초분광 영상 기반 부유사 농도 예측 모형을 개발하였으며, 이 결과를 원격탐사 계측 연구에서 일반적으로 사용되어 오던 최적 밴드비 분석 (Optimal Band Ratio Analysis; OBRA) 방법으로 도출된 회귀식과 비교하였다. 그 결과, 기존의 OBRA 기반 방법은 비선형성을 증가시켜도 좁은 영역의 파장대만을 고려하는 한계점으로 인해 부유사의 다양한 분광 특성을 반영하지 못하였으며, 본 연구에서 제시한 기계학습 기반 예측 모형은 420 nm~1000 nm에 걸쳐 폭 넓은 파장대를 고려함과 동시에 높은 정확도를 산출하였다. 최종적으로 개발된 모형을 적용해 다양한 유사 조건에 대한 부유사 시공간 분포를 매핑한 결과, 시공간적으로 고해상도의 부유사 농도 분포를 산출하는 것으로 밝혀졌다.

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다변량 입력이 딥러닝 기반 저수율 예측에 미치는 영향 분석과 중장기 예측 방안 (Analyzing the Impact of Multivariate Inputs on Deep Learning-Based Reservoir Level Prediction and Approaches for Mid to Long-Term Forecasting)

  • 박혜승;윤종욱;이호준;양현호
    • 정보처리학회 논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.199-207
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    • 2024
  • 지역 저수지들은 농업용수 공급의 중요한 수원공으로 가뭄과 같은 극단적 기후 조건을 대비하여 안정적인 저수율 관리가 필수적이다. 저수율 예측은 국지적 강우와 같은 지역적 기후 특성뿐만 아니라 작부시기를 포함하는 계절적 요인 등에 크게 영향을 받기 때문에 적절한 예측 모델을 선정하는 것만큼 입/출력 데이터 간 상관관계 파악이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 1991년부터 2022년까지의 전라북도 400여 개 저수지의 광범위한 다변량 데이터를 활용하여 각 저수지의 복잡한 수문학·기후학적 환경요인을 포괄적으로 반영한 저수율 예측 모델을 학습 및 검증하고, 각 입력 특성이 저수율 예측 성능에 미치는 영향력을 분석하고자 한다. 신경망 구조에 따른 저수율 예측 성능 개선이 아닌 다변량의 입력 데이터와 예측 성능 간의 상관관계에 초점을 맞추기 위하여 실험에 사용된 예측 모델로 합성곱신경망 또는 순환신경망과 같은 복잡한 형태가 아닌 완전연결계층, 배치정규화, 드롭아웃, 활성화 함수 등의 조합으로 구성된 기본적인 순방향 신경망을 채택하였다. 추가적으로 대부분의 기존 연구에서는 하루 단위의 단기 예측 성능만을 제시하고 있으며 이러한 단기 예측 방식은 10일, 한 달 단위 등 중장기적 예측이 필요한 실무환경에 적합하지 않기 때문에, 본 연구에서는 하루 단위 예측값을 다음 입력으로 사용하는 재귀적 방식을 통해 최대 한 달 뒤 저수율 예측 성능을 측정하였다. 실험을 통해 예측 기간에 따른 성능 변화 양상을 파악하였으며, Ablation study를 바탕으로 예측 모델의 각 입력 특성이 전체 성능에 끼치는 영향을 분석하였다.

모바일 게임 인앱구매에 영향을 주는 요인에 관한 연구 (An Empirical Analysis of In-app Purchase Behavior in Mobile Games)

  • 장문경;김창근;유병준
    • 경영정보학연구
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    • 제22권2호
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    • pp.43-52
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    • 2020
  • 모바일 게임 산업은 빠르게 성장하는 산업으로 이미 놀라운 크기의 시장 규모를 가지고 있다. 이러한 모바일 게임의 산업적 중요성에 따라 점차 구매의도에 대한 연구와 함께 실제 인앱구매 행동에 관한 연구가 요구되고 있다. 따라서 본 논문은 국내 모바일 게임업체에서 제공한 실제 게임 로그 데이터셋을 분석하여 인앱 구매의 핵심 동인을 연구하였다. 구체적으로, 목표 지향적, 습관적, 그리고 사회적 상호작용적 게임플레이의 인앱구매에 대한 영향을 분석하고, 추가적으로 게임플레이와 구매 행동과의 재귀적 관계도 고려하였다. 음이항 회귀분석 분석 결과, 모든 요인들이 당기의 인앱구매에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 일반화 적률법 분석 결과, 이전의 습관적인 게임플레이는 인앱구매에 긍정적인 영향을 미치지만, 이전의 사회적 상호작용적 게임플레이와 이전의 인앱구매는 현재의 인앱구매에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구는 모바일 게임플레이의 다양한 특성들이 인앱구매에 미치는 영향에 대한 이해를 향상시킬 수 있으며, 나아가 연구자와 실무자에게 의미 있는 통찰력을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

종합병원의 뇌.척수.근골격계 입원환자의 가정간호요구 (The Demand for Home Nursing Care of Hospital Inpatients in Brain-Spine and Musculoskeletal Diseases)

  • 김상순;김재귀
    • 가정∙방문간호학회지
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    • 제1권
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    • pp.57-70
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    • 1993
  • 본 연구는 입원환자들의 가정간호사제도에 대한 찬반여부 및 가정간호 서비스 내용과 그 요구도를 파악하기 위하여 대구시내 3개 종합병원에서 1993년 9월 6일부터 10월 9일까지 뇌질환, 척추질환 및 근골격계질환으로 입원한 환자중 퇴원예정에 있는 환자 242명을 대상으로 설문지에 응답하도록 하여 자료를 수집하였다. 가정간호제도를 찬성한 환자는 66.1%(161명)이었으며 반대는 33.5%(81명)이었다. 환자의 일반적 특성별로는 30세에서 49세 사이가 75.5%, 중소도시에 거주하는 75.9%로 높은 찬성율을 보였다. 특히 의료보호 환자군에서는 40.0% 낮은 찬성율을 보였다. 척추손상 환자의 75.6%가 찬성한 반면 복합질 환자는 54.5%의 찬성율을 보였다. 그리고 거동 가능한 환자의 69.4%, 임종을 기다리는 환자의 80.0% 및 조기퇴원을 희망하는 환자의 73.9%가 가정 간호사제도를 찬성하였다. 가정간호사제도를 찬성하는 환자(161명)의 찬성 이유는 주치의와 계속적인 연결을 갖고 싶어서가 37.3%로 가장 높았고, 그 다음 병원에 오기가 블편해서였고 기능적 상태에 따라 찬성 이유간에는 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 가정간호사제도를 반대하는 환자(81명)의 이유를 보면 병원보다 질이 낮을 것같다가 가장 많았고, 방문이 번거롭다 및 가정에서 가족이 돌볼 수 있어서의 순이였다. 조기퇴원을 원하는 환자는 74.8%였으며 조기퇴원 이유는 병원생활이 지루하기 때문에가 57.5%로 가장 많았고, 조기퇴원을 원하지 않는 환자는 질병상태에 대한 불안감 때문에가 54.0%로 가장 높았다. 가정간호사제도를 찬성한 환자들에게 가정간호서비스 내용을 23개 항목으로 나눈 요구 빈도에서 앞으로 수혜받기를 원하는 가정간호활동 내용은 회복촉진, 합병증예방, 상담 및 건강관리지도로 76.4%로 가장 많았으며, 그 다음의 투약관리 및 지도 (62.1%), 활력증상의 정기적인 측정(555.9%)의 순이었고 임종간호(3.7%) 및 호흡유지를 위한 간호(9.9%) 등은 요구빈도가 가장 낮았다. 가정간호서비스 항목에 있어서 진단내용, 환자의 기능적 상태, 합병증 유무 등에 따라서는 큰 차이 없이 회복촉진, 합병증예방상담 및 건강관리지도 항목에서 가장 높은 요구도를 나타냈고 나머지 간호요구는 큰 차이가 없었다.

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한우의 신속한 증식을 위한 번식기술 개발에 관한 연구 - III. 한우에서 번식장애 처치 및 $\textrm{PGF}_{2a}$의 난소실질내 투여효과에 관한 연구 (Studies on Development of Breeding Technique to Increase Hanwoo (Bos taurus coreanae) III. Hormonal Treatment of Reproductive Disorders and Effect of Intraovarian $\textrm{PGF}_{2a}$ Administration in Hanwoo)

  • 손창호;오병철;임원호;백종환;오명환;이강남;정근기;강성근;김대영
    • 한국수정란이식학회지
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    • 제17권2호
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    • pp.153-162
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    • 2002
  • 본 연구에서는 한우의 신속한 증식을 위한 번식기술 개발을 위해 발정이 재귀되지않은 무발정 한우의 번식장애 치료효과와 공태기를 감축하기 위한 난소실질내 PGF/sub 2$\alpha$처치효과를 알아보았다. 1. 번식장애의 감별진단 결과는 검사두수 43두중 둔성발정 또는 발정발견의 잘못이 18두 (41.9%)로 가장 많았고, 난소기능정지 14두 (32.6%), 난포낭종 4두(9.3%), 영구황체 3두 (7.0%), 자궁내막염 2두 (4.7%), 자궁축농증과 황체낭종은 각각 1두(2.3%)로 나타났다. 2. 둔성발정 또는 발정발견의 잘못 18두를 PGF/sub 2$\alpha$/ 25 mg으로치료하여 18두가 발정이 발현되었고 이중 16두 임신되었다. 3. 난소기능정지의 경우는 GnRH 200$\mu\textrm{g}$으로 치료하여 10두중 8두가 발정이 발현되어 이중 7두가 임신이 되었으며, 난포낭종도 역시 CnRH 200$\mu\textrm{g}$으로 치료하여 4두중 3두가 발정이 발현되어서 인공수정후 임신이 되었다. 4. 영구황체 3두와 황체낭종 1두는 각각 PGF/sub 2$\alpha$/ 25 mg으로 치료하여 3두 모두 발정이 발현되어 수정후 임신이 되었다. 5. 자궁내막염 2두는 PGF/sub 2$\alpha$/25mg과 항생제 요법을 병행한 결과 2두 모두 발정이 발현되어서 인공수정후 임신이 되었다. 6.공태기를 줄이기 위한 방법으로 분만 후 20일이 경과한 소에 대해 14일 간격으로 PGF/sub 2$\alpha$/의 난소실질내 투여시 공여동물 23두중 17두에서 임신이 확인되어 74%의 수태율을 보였다. 또한 11일 간격으로 PGF/sub 2$\alpha$/ 를 투여한 군에서는 17두중 16두가 임신되어 94%의 높은 수태율을 보여 공태기를 더 단축할 수 있는 우수한 처리법임을 알 수 있었다.

딥러닝에 의한 라이다 반사강도로부터 엄밀정사영상 생성 (True Orthoimage Generation from LiDAR Intensity Using Deep Learning)

  • 신영하;형성웅;이동천
    • 한국측량학회지
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    • 제38권4호
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    • pp.363-373
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    • 2020
  • 정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.

뉴질랜드 (Palmerston North) 의 낙농 현황과 번식 및 번식장해에 관한 연구 (II) Palmerston North 지역의 낙농 번식현 황과 번식장해에 관한 조사 (Studies on Dairy Farming Status, Reproductive Efficiencies and Disorders in New Zealand (II) A Survey on Reproductive Efficiencies and Disorders in Palmerston North Area)

  • 김중계;맥도날드
    • 한국가축번식학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.19-33
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    • 2000
  • New Zealand, Palmerston North 지역의 낙농가 80여 개 낙농가에 1998년 2월부터 1998년 7월까지 우편설문지에 의해 조사되었다. 주어진 질문항목은 1) General characteristics, 2) Milk yield 와 feed supplementary, 3) Reproductive efficiencies(14개 질의), 4) Reproductive disorders (12개 질의) 4개 항목을 포함하는 합계 43개의 질문을 내포하고 있었다. 낙농가의 웅답자 38농가 (47.5%)에서 회수된 질의문 4개 항목 중 3), 4) 항목에 해당되는 번식능력 향상을 위한 번식상황, 번식장해, 젖소의 일반적인 질환(대사질환 포함) 및 도태 등에 관한 조사결과를 집계분석하여 우리나라 낙농인 (특히 제주도)들에게 인식시키고, New Zealand 성적과 비교하였던 바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. Palmers ton North 지역에서 인공수정만을 실행하고 있는 낙농가는 38농가 중 15농가 (39.5%)뿐이고 나머지 23농가(60.5%)는 임신율을 향상시키기 위하여 대부분 약 5∼6 마리의 종모우를 확보하고 있었다. 대부분의 농가는 대략 10월 20일경에서 12월 10일 까지 약 42일간 인공수정을 실시하고 그 후부터 익년 1월 19일까지 (약 42일) 종모우로 자연교미를 시도하고 있었다. 인공수정 개시 후 전체 종빈우 중 3주 동안에 발정 발현율이 84.7%, 6주에는 93.9%, 그리고 10주까지 약 97.9%의 발정두수가 포착되여 임신으로 유도되었다. 2. 미경산우의 첫발정 1월령, 첫수정 l월령 그리고 첫분만 1월령은 각각 대략 11.0, 15.4 과 24.7개월이었고, 임신까지의 수정회수는 약 1.4회였다. 또한 분만 후 발정재귀와 첫수정일은 각각 38,68일로 상당히 우리나라보다 빠른 성적을 보여주고 있었다. 3. 전체 수정두수에 있어서 송아지 분만율은 90.9%이고, 유산된 암소 1.6% 이었으며, 공태율은 7.4% 이었고, 사육규모두수가 증가됨으로써 분만율은 떨어졌으며, 공태율도 약간씩 낮아지는 경향을 보여 주었다. 4. 번식장해에 있어서 사산, 후산정체 그리고 분만장해는 각각 평균 5.3, 3.7, 5.5%로서 사육 규모에 따라서 차이를 볼 수 없었다. 5. 대사질병중 유열, 신경성강직, 케토시스 발생율은 각각 평균 3.6, 3.0, 1.0%로 사육규모 두수별 큰 차이가 없었다. 그리고 치료 대상 중에서 분만장해는 평균 3.1%, 유방염 발생은 6.7%로 높았으나, 사육규모가 커질수록 비율이 떨어지는 경향을 보여주었으며, 다리절음은 평균 8.6%로서 400두 이상 사육규모에서 10.1% 높은 경향을 나타내었다. 6. 낙농가에서 사육 중 도태두수는 평균 15.5%서 연령, 다리절음, 기타 질병에 따른 도태두수는 각각 평균 2.9, 1.8, 4.3%로 사유규모별 차이가 없었으나, 저우유생산량, 번식장해의 의한 도태두수는 각각 평균 4.3, 5.1%로 사육두수가 많아짐에 따라서 낮아지는 경향을 보여 주었다. 7. 우리나라에서 조사된 성적과 비교할 때 대체로 일반적인 번식효율과 분만장해는 양호하였으나, 발절음, 대사질환, 그리고 도태율 동은 New Zealand 에서 높은 수치를 보여 주었다.

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심층신경망을 이용한 레이더 영상 학습 기반 초단시간 강우예측 (Very short-term rainfall prediction based on radar image learning using deep neural network)

  • 윤성심;박희성;신홍준
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제53권12호
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    • pp.1159-1172
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    • 2020
  • 본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.

러프집합분석을 이용한 매매시점 결정 (Rough Set Analysis for Stock Market Timing)

  • 허진영;김경재;한인구
    • 지능정보연구
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    • 제16권3호
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    • pp.77-97
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    • 2010
  • 매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

동-서 가로에서 차양이 보행자의 열적 쾌적성에 미치는 영향 (The Effect of Shading on Pedestrians' Thermal Comfort in the E-W Street)

  • 류남형;이춘석
    • 한국조경학회지
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    • 제46권6호
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    • pp.60-74
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    • 2018
  • 본 연구는 폭염 시 동-서향 가로의 북측 보도($N35^{\circ}10.73{\sim}10.75^{\prime}$, $E128^{\circ}55.90-58.00^{\prime}$, 표고: 50m)에서 기상측정장비, 순복사계, 반사구와 열화상카메라를 이용한 실측을 통해 가로수와 쉘터에 의한 차양이 인체가 체감하는 열환경에 주는 영향을 MRT, L-MRT, UTCI, 바닥면, 벽면, 천개면의 구성요소별 방사온도로 평가하였다. 이를 위해 1 및 2열 가로수와 생울타리, 쉘터와 어-닝, 햇빛 노출지에 대한 열환경을 측정하였다. 9일간 오전 10시부터 오후 4시까지의 선 자세의 인체가 흡수한 매 1분 간격 인체-생기상학적 자료 그리고 1일간 오후 1시 16분부터 35분까지 보도 구성요소의 방사온도를 분석한 결과는 다음과 같다. 가로수와 쉘터에 의한 차양은 여름철 낮 동안 UTCI를 감소시킴으로써 열스트레스를 완화하였는데, 햇빛 노출지에 비해 1 가로수와 생울타리는 0.4단계~0.5단계, 2열 가로수와 생울타리는 0.5단계~0.8단계, 쉘터와 어-닝은 0.3단계~1.0단계로 낮추어 주었다. 하지만 폭염 시에는 가로수와 쉘터 하부의 열환경도 이용자들에게 대부분의 시간대에 "매우 강한 열스트레스"를 주는 것으로 나타났다. 그리고 햇빛에 노출된 보도 상의 열환경은 "매우 강한 열스트레스" 또는 "극심한 열스트레스"를 주는 것으로 나타났다. 체온 $37^{\circ}C$를 기준으로 한 보도 구성요소의 열스트레스 부하온도는 포장면 $7.4^{\circ}C{\sim}21.4^{\circ}C$, 도로면 $14.7^{\circ}C{\sim}15.8^{\circ}C$, 쉘터의 캐노피 $12.7^{\circ}C$, 어-닝 $8.6^{\circ}C$, 가로시설물 $7.0^{\circ}C$, 건물벽면 $3.5^{\circ}C{\sim}6.4^{\circ}C$ 순으로 나타났다. 열스트레스 부하율은 포장면 34.9%~81.0%, 도로면 9.6%~25.2%, 쉘터의 캐노피 24.8%, 건물벽면 14.1%~15.4%, 어-닝 7.0%, 가로시설물 5.7% 순으로 나타났다. 보도에서 보행자의 열적 쾌적성을 개선하기 위해서는 차양을 통해 포장면 및 도로면 그리고 건물벽면의 방사온도를 낮추는 것이 가장 효율적이며, 이를 위해서는 최소한의 정지와 전정을 통해 가로수의 수관투영면적과 LAI를 높여야 하며, 도로변에 지엽이 치밀한 생울타리를 조성하는 것은 필수적이다. 그리고 쉘터나 어-닝의 표면온도를 낮추기 위해서 서멀 라이너, 고반사 재료, 식생 녹화 등의 대책을 강구할 필요가 있다. 아울러 건물벽면에 재귀반사 재료를 사용함으로써 반사광을 제어하여야 하며, 적극적으로는 보도 포장 표면온도를 낮추기 위해 보도 포장면에 물을 뿌리는 것이 효율적이다.