• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.123-123
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• 2018

가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 초기에 감지한다면 피해를 최소화 할 수 있다. 국내에서는 가뭄전망을 위해 물리적 기반의 기상-수문연계해석 시스템을 구축하여 월 내지 계절전망을 수행하고 있다. 물리적 기반의 가뭄전망은 수치예보모델의 불확실성을 가지고 있으므로 예보 정확도 개선의 측면에서는 통계적 모델을 같이 활용하는 것이 바람직하다. 최근 국외에서는 통계적 방법인 AI (Artificial Intelligence) 기술을 사용하여 가뭄을 전망하는 연구가 활발히 진행 중이나, 아직까지 국내에서는 관련연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 기반의 댐 유입량 예측 모델을 구축하고 SRI (Standardized Runoff Index)를 활용하여 수문학적 가뭄전망을 수행하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐이 위치한 충주댐 유역과 소양강댐 유역을 선정하였다. 수문 및 기상자료는 국토 교통부 및 기상청의 관측 댐 유입량, 관측 강수량, 관측 기온 및 장기기상예보 자료를 사용하였다. ANFIS 모델 구축을 위한 훈련 및 보정기간과 검정기간은 각각 1987~2010년과 2011~2016년을 선정하였다. 수문학적 가뭄전망은 지속기간 3개월의 1개월 전망 SRI3를 활용하였으며, SRI3는 관측유입량과 예측유입량을 결합하여 산정하였다. 댐 예측유입량 및 수문학적 가뭄전망의 정확도 평가를 위해 상관계수, 평균제곱근오차를 활용하였다. 댐 예측유입량 평가 결과 예측값과 관측값의 상관계수가 높게 나타났으며, 평균제곱근오차는 낮아 예측성이 뛰어났다. SRI3의 경우 관측값과 예측값의 가뭄발생시기가 유사하여 가뭄을 적절하게 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 통계적 기반의 수문학적 가뭄전망기법을 개발하였다는 측면에서 의의가 있으며, 향후 물리적 기반의 가뭄전망정보와 결합한다면 보다 실효성이 향상될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.51-51
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• 2017

지역빈도해석은 짧은 기간의 자료를 보유하고 있는 계측 지점이나 자료가 없는 미계측 지점에서의 확률수문량을 산정하기 위하여 많이 쓰여 진다. 지역빈도해석을 실시하기 위한 조건으로는 우선 수집된 하천유역들을 대상으로 수문학적 동질 지역을 구분하는 것이 중요하다. 그리고 구분되어진 지역에 포함되는 모든 지점들의 자료를 빈도해석 함으로써 관심 지점의 신뢰할 만한 확률수문량을 산정하는 것이다. 그동안의 지역빈도해석은 주로 비건조지역을 중심으로 홍수와 같은 재난재해 대비 그리고 수자원 관리를 위한 연구들을 실시해왔다. 본 연구의 주 목적은 건조지역의 수자원 관리를 위해 건조지역 하천유역을 중심으로 지역빈도해석을 실시하여 신뢰할만한 확률수문량을 산정하는 것이다. 확률수문량 산정값의 정확도를 향상시키기 위해 지역빈도해석 모델에 쓰여 지는 새로운 지형학적 변수들을 제공하였고 수문학적 동질 지역을 구분 위해 수집된 각 하천유역의 형상들을 확인하여 동질 지역을 정의하였다. 예를 들면, 수지형 유역, 부채형 유역, 격자형 유역과 같은 다른 형상들을 구분하여 각 유역 형상 종류별로 동질 지역을 만들었다. 건조지역의 지역빈도해석을 위해 미국 건조지역의 105개 하천유역 유량자료들을 수집 및 이용하였다. 확률수문량 산정을 위하여 앙상블 인경신경망 (Ensemble Artificial Neural Network)과 정준 상관 계수(Canonical Correlation Analysis)를 이용한 지역빈도해석 모델을 만들었다. 제안된 모델의 수행평가와 정확성 평가를 위해 리샘플링 기법인 10-겹 교차 검증 (10-fold cross-validation), 잭나이프 (Jackknife) 기법들을 이용하였고 모델로부터 산정된 확률수문량값을 편향 (Bias), 상대 편향(rBias), 평균 제곱근 오차 (RMSE), 상대 평균 제곱근 오차 (rRMSE)를 통하여 산정 값과 실제 관측 값의 차이를 분석하였다. 그 결과 건조지역의 지역빈도해석을 위해 새롭게 제시된 지형학적 변수들을 사용하였을 때 모델의 수행능력이 향상되었음을 확인하였다. 또한 하천유역 형상에 따라 동질 지역을 구분하였을 때 향상된 확률수문량이 산정되었다. 향상된 지역빈도해석 모델을 통해 건조지역의 신뢰할만한 확률수문량을 산정함으로써 건조지역의 효과적인 수자원 관리를 위한 수공시설물 설계에 중요한 정보들을 제공할 것이다.

• 한국측량학회지
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• 제39권3호
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• pp.123-132
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• 2021

근거리 사진측량에서 스테레오 카메라를 이용하여 3차원 위치를 결정하기 위해 카메라의 내부표정요소뿐만 아니라 카메라 간의 상호표정요소를 결정하는 카메라 캘리브레이션이 선행되어야 한다. 카메라 캘리브레이션을 수행하고 나서 시간이 흐르면 비측량용 카메라의 경우 내부적인 불안정성이나 외부적인 요인에 의해 내부표정요소와 상호표정요소가 변할 수 있다. 본 연구에서는 스테레오 카메라 안정성을 평가하기 위해 두 대의 단일 카메라와 스테레오 카메라의 안정성을 분석뿐만 아니라 검사점을 이용하여 3차원 위치 정확도를 평가하였다. 4개월간 3회의 카메라 캘리브레이션을 수행한 실험을 통해 단일 카메라의 안정성을 평가한 결과 평균제곱근오차는 ±0.001mm로 나타났으며, 스테레오 카메라의 평균제곱근오차는 ±0.012mm ~ ±0.025mm로 나타났다. 또한, 검사점을 이용한 거리정확도를 평가한 결과 ±1mm로 나타나 다시기에 걸쳐 추정한 스테레오 카메라의 내부표정요소와 상호표정요소는 안정적인 것으로 판단되었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권2호
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• pp.293-299
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• 2009

이 논문에서는 대구 두 개 동의 시간별 오존농도를 예측하는 모형으로 회귀, 자기회귀누적이동평균, 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 같은 선형모형들을 고려하였다. 평균제곱오차제곱근에 근거하여 보았을 때 한 개 동에서는 자기회귀누적이동평균 모형이 최적의 모형으로 선택되었고, 다른 동에서는 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 모형이 최적 모형으로 선택되었다. 이 최적의 모형으로부터 나온 잔차들의 변동석 분석을 수행하였는데 이를 통해 120 ppb를 넘는 오존 주의보 날짜를 예측하였다. 2000년에서 2003년까지의 훈련용 자료에 근거하여 보았을 때 잔차값의 경계값으로 35 ppb를 잡았을 때 오존주의보 날짜를 예측하는데 좋은 결과를 보였다. 하나의 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 이틀 중 하루와 나머지 주의보가 발령되지 않은 364일을 모두 정확히 예측하였다. 다른 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 하루와 주의보가 발령되지 않은 365일을 모두 정확히 예측하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.91-98
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• 1989

지상사진측량에서 단모델의 해석은 구조물이 커지면 적용하기가 어려워지므로 정밀한 좌표해석에서는 불럭조정기법을 사용하여야 한다. 기준점의 배치는 불럭조정결과의 오차특성에 커다란 영향을 주게 된다. 따라서 기준점 배치에 따른 오차분포특성을 조사하기 위해 블럭조정 기법을 이용한 단위모델법을 이용하였다. 연구결과에서 지상사진측량에 있어서 브리징 간격과 오차에 관한 2차다항식의 오차관계식을 개발하였다. 또한 블럭조정기법과 단모델기법의 비교에서 평균제곱근 오차가 0.44mm와 1.06mm로 나타냈다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.99-107
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• 2018

본 논문에서는 비선형성을 가지는 측정방정식의 상태값을 효과적으로 추정할 수 있는 확장칼만필터(Extended Kalman Filter/EKF)와 확장칼만필터의 변종들 그리고 코스트 레퍼런스 파티클필터(Cost-Reference Particle Filter/CRPF)를 이용하여 이차원 공간에서 표적추적 성능에 관하여 연구한다. 확장칼만필터의 변종으로 분산점칼만필터(Unscented Kalman Filter/UKF), 중심차분칼만필터(Central Difference Kalman Filter/CDKF), 제곱근 분산점칼만필터(Square Root Unscented Kalman Filter/SR-UKF) 그리고 제곱근 중심차분칼만필터(Square Root Central Difference Kalman Filter/SR-CDKF)를 소개한다. 본 연구에서는 노이즈가 불확실한 표적에 대하여 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 이용하여 각 필터들의 평균제곱오차(Mean Square Error/MSE)를 계산하였다. 시뮬레이션 결과 확장칼만필터의 변종들 중에서 제곱근 중심차분칼만필터가 속도와 성능 면에서 가장 우수한 결과를 보여주었다. 코스트 레퍼런스 파티클 필터는 확장칼만필터와 다르게 노이즈의 확률 분포를 알 필요가 없다는 유리한 특성을 가지고 있으며 시뮬레이션 결과 제곱근 중심차분칼만필터보다 처리속도 및 정확도 면에서 우수한 결과를 보여주었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.81-94
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• 2010

본 연구는 인공신경망의 성능을 향상시키기 위한 여러 가지 방법들 중의 하나인 입력변수 선정기법에 관한 연구로서, 일반적으로 널리 사용되고 있는 상관계수를 이용한 입력변수 선정기법 외에 상호정보량을 활용한 방법을 적용하여 인공신경망의 성능을 향상시키고자 하였다. 대상자료는 기상청에서 제공하는 RDAPS자료의 152개 출력값으로 지상강우량의 예측값인 APCP를 포함하고 있으며, 강우관측값간의 상호정보량을 구해 가장 영향력이 큰 변수를 입력변수로 사용하였다. 기존연구결과, 그리고 상관계수만을 이용해서 입력변수를 선정한 결과와 비교해볼 때, 상호정보량을 적용한 경우 입력변수는 주로 바람과 관련된 변수들이 선정되었으며, 평균제곱근오차, 평균제곱근상대오차, 그룹별로 구분한 경우의 절대오차, 그리고 구간별로 구분한 경우의 상대오차를 비교한 경과 상호정보량을 이용한 입력변수 선정방법의 정확도가 전반적으로 높은 것으로 나타났으며, 특히 강우량이 상대적으로 큰 경우의 오차를 많이 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.15-28
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• 2020

본 논문에서는 미계측 유역에 적용할 수 있는 갈수지수 산정 회귀모형을 개발하고자 하였다. 30개의 중권역 유역을 대상으로 국가수자원종합관리시스템에서 제공하는 장기유출자료를 이용하여 평균 갈수량과 평균저수량, 지속기간별 빈도별 갈수지수를 산정하였으며 이를 유역특성인자 18개와 기상특성인자 3개와의 상관 분석을 통하여 최종적으로 유역면적, 유역 평균 표고, 유역 평균 경사, 수계 밀도, 유출곡선지수, 연증발산량, 연강수량을 선정하여 다중회귀분석을 수행하여 갈수지수 회귀모형을 개발하였다. 개발된 회귀모형을 평가하기 위하여 10개의 검증유역을 미계측 유역으로 간주하여 평균제곱근오차(RMSE) 와 평균절대오차(MAE)를 이용하여 정확도를 추정하였다. 또한 기존의 평균갈수량 산정 회귀모형과의 비교를 통하여 본 논문에서 개발한 모형의 우수성을 검토하였다. 기존의 미계측 유역의 평균 갈수량 회귀모형과 비교·분석에서 보다 우수한 결과를 나타내었는데 이는 기존의 회귀모형보다 다양한 유역 특성인자와 수문특성인자를 고려하여 회귀모형을 개발하였기 때문인 것으로 판단된다.

• 한국지구과학회지
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• 제37권7호
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• pp.420-433
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• 2016

본 연구의 목적은 2011년 4월 22일부터 10월 22일까지 우리나라에서 강수가 있는 총 75일 동안 COMS 위성의 적외 채널 $10.8{\mu}m$ 휘도 온도(IR), 적외 채널 $10.8{\mu}m$와 수증기 채널 $6.7{\mu}m$의 휘도 온도차(IR-WV), 정규화 된 가시반사도(VIS)와 기상 레이더의 강우강도를 이용하여 2-D와 3-D 대류운의 강우강도 (CRR) 조견표를 향상시키는 것이다. 특별히 한국형 2-D와 3-D CRR 조견표를 검증하기 위해 2011년 강수가 있는 24일 동안의 기상 레이더 강우강도 자료가 사용된다. 2-D와 3-D CRR 조견표는 각 채널의 등급 범주별 강우 총수와 비강우 총수의 행렬을 이용하여 구한 강우 확률에 평균 누적강우강도와 최대 강우강도를 각각 곱함으로써 2-D (IR, IR-WV)와 3-D (IR, IR-WV, VIS) 조견표의 기본과 최대 행렬을 얻을 수 있다. 최종적으로 새로운 2-D와 3-D의 CRR 조견표는 경험적으로 기본과 최대 강우강도 행렬의 회귀 분석으로 얻어진다. 그 결과 새로운 CRR 조견표는 기존보다 낮은 IR 휘도 온도, 낮은 IR-WV 휘도 온도차일 때에도 비교적 많은 강우 현상을 나타내며, $10mm\;h^{-1}$ 이상의 강우강도 영역이 확대되어 나타난다. 정확도와 범주별 통계가 주어진 기간 동안 발생했던 CRR 자료에 대해 계산된다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표의 평균 오차, 평균절대 오차, 제곱근평균 오차가 기존 조견표보다 작게 나타나며, 예측 거짓경고비율은 감소하고, 탐지확률은 증가하며, 임계성공지수는 개선된다. 태풍과 뇌우와 같은 기상 이변에서의 강한 호우를 고려하기 위해서 습윤 보정 계수를 교정한다. 이 인자는 수치모델이나 COMS에서 복원한 지면에서 500 hPa까지 평균한 총가강수량과 상대습도의 곱 (PW RH)으로 정의된다. 이 연구에서는 PW RH에 근거하여 IR 운정 휘도 온도가 210 K 이하일 때, 상대습도가 40% 이상일 때 1에서 2사이를 경험적으로 정한다. 새로운 2-D와 3-D CRR 조견표를 적용한 결과 평균 오차, 평균 절대 오차, 제곱근 평균 오차가 줄어든다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.275-278
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• 2013

영화의 흥행 요소를 파악하여 영화의 흥행 여부를 예측하는 것은 영화의 수익성 부분에서 아주 중요하다. 영화 시장이 과거와는 다르게 증가함에 따라, 다양한 영화 흥행에 관한 예측 연구들이 개발되었다. 본 논문에서는 영화 흥행 요소들을 수집하고 다중회귀 분석을 통해서 유의수준을 만족하는 흥행 요소들을 선택한다. 그 후, 이러한 요소들을 예측 방법들의 입력값으로 사용하여 영화 흥행을 예측한다. 성능을 비교하기 위해 본 논문에서 제안한 방법과 현재 개발된 영화 흥행 예측 방법(다중회귀, 의사결정트리, 인공신경망)들을 정확도와 평균제곱근오차를 통해 예측 모형의 성능을 비교한다. 그 결과, 다중 회귀 분석을 통해 유의한 흥행요소들만을 고려한 예측 방법의 정확도가 모든 흥행 요소들을 고려한 예측 방법보다 평균 8.2% 향상되었고, 현재까지 개발된 영화 흥행 예측 방법보다 더 높은 예측 성능을 보여준다.