• 한국측량학회지
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• 제27권3호
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• pp.303-310
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• 2009

지구기준계 실현을 위해 최적망 구성 알고리즘에 근거하여 선택된 142개의 IGS 관측소를 선정하고 7년간 GPS 자료를 처리하였다. 본 연구에서 결정된 기준좌표와 속도를 이용하여 본 연구의 지구기준좌표계와 ITRF2005와의 변환매개변수를 추정하였으며, 각각의 관측소에서의 좌표와 속도를 비교하였다. 산출한 변환매개변수는 최대 4.3mm 이내에 분포하였고, 좌표와 속도 차의 RMS(root mean square)는 수평성분이 6.7mm와 1.3mm/yr, 수직성분이 13.3mm와 2.4mm/yr로서 ITRF2005와 잘 일치하고 있다. 이러한 연구는 측지기준계 결정을 위한 자체기술개발에 의의를 가지며 판구조운동 연구와 같은 전지구 관측을 위한 연구에 활용될 수 있다. 향후 다양한 자료처리 전략 개발과 더불어 관측소의 개수와 관측기간을 확대함으로써 보다 향상된 지구기준좌표계가 결정될 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1143-1154
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• 2021

활성화함수의 선택은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델의 지하수위 예측성능에 큰 영향을 미친다. 특히 제주도의 중산간 지역과 같이 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 경우 적절한 지하수위 예측을 위해서는 다양한 활성화함수의 비교분석을 통한 최적의 활성화함수 선택이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 제주도 표선유역 중산간지역 2개 지하수위 관측정을 대상으로 5개의 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent (tanh), Rectified Linear Unit (ReLU), Leaky Rectified Linear Unit (Leaky ReLU), Exponential Linear Unit (ELU))를 ANN 모델에 적용하여 지하수위 예측결과를 비교 및 분석하고 최적 활성화함수를 도출하였다. 그리고 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델의 결과와 비교분석하였다. 분석결과 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관측정과 상대적으로 작은 관측정에 대한 지하수위 예측에 대해서는 각각 ELU와 Leaky ReLU 함수가 최적의 활성화함수로 도출되었다. 반면 sigmoid 함수는 학습기간에 대해 5개 활성화함수 중 예측성능이 가장 낮았으며 첨두 및 최저 지하수위 예측에서 적절하지 못한 결과를 도출하였다. 따라서 ANN-sigmoid 모델은 가뭄기간의 지하수위 예측을 통한 지하수자원 관리목적으로 사용할 경우 주의가 필요하다. ANN-ELU와 ANN-Leaky ReLU 모델은 LSTM 모델과 대등한 지하수위 예측성능을 보여 활용가능성이 충분히 있으며 LSTM 모델은 ANN 모델들 보다 예측성능이 높아 인공지능 모델의 예측성능 비교분석 시 참고 모델로 활용될 수 있다. 마지막으로 학습기간의 정보량에 따라 학습기간의 지하수위 예측성능이 검증 및 테스트 기간의 예측성능보다 낮을 수 있다는 것을 확인하였으며, 관측지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡할수록 인공지능 모델별 지하수위 예측능력의 차이는 커졌다. 본 연구에서 제시한 5개의 활성화함수를 적용한 연구방법 및 비교분석 결과는 지하수위 예측뿐만 아니라 일단위 하천유출량 및 시간단위 홍수량 등 지표수 예측을 포함한 다양한 연구에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제21권8호
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• pp.73-84
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• 2005

본 논문에서는 피에조콘 관입시험 결과와 상재하중으로부터 점토의 비배수전단강도를 간단히 예측하기 위한 피에조콘 인공신경망 모델 구축에 대하여 기술하였다. 피에조콘 인공신경망 모델의 구축을 위하여 먼저 국내 8개 지역에서 수행된 피에조콘 관입시험 결과와 불교란 시료에 대해 수행된 비압밀-비배수 삼축압축실험(UU)으로 얻어진 비배수전단강도 결과를 바탕으로 데이터베이스가 구축되었으며 오차역전파 알고리즘에 의하여 다층 구조를 갖는 최적 인공신경망 모델이 구성되었다. 구성된 인공신경망 모델은 모델 구축 시에 사용되지 않은 새로운 검증자료에 대해 비배수전단강도 예측을 수행하고 실내시험 결과와 비교함으로써 모델의 타당성이 검증되었다. 또한 피에조콘으로부터 비배수 전단강도의 예측을 위해 제안된 기존의 경험적 방법으로 예측된 비배수전단강도와 제안된 모델의 예측결과를 비교하였다. 인공신경망 모델들은 사용된 전달함수에 따라 단일 은닉층 내에 존재하는 최적 뉴우런 개수는 다르지만 학습자료와 검증자료에 대해 공통적으로 결정계수 $R^2=0.69\~0.72$ 범위의 예측정확도를 보여 국내 연약지반에서 피에조콘 관측결과들과 비배수전단강도 간의 비선형적 상관관계를 정의하는 데에 유용함을 알 수 있었다. 또한 구성된 인공신경망 모델은 지역적인 조정(site calibration)을 필요로 하는 기존의 경험적 방법들에 비하여 전 지역에서 고르게 예측신뢰성이 높으며 이는 학습과정을 통하여 각 지역의 지반공학적 특성을 일반화하는 데에 성공했기 때문으로 인공신경망 모델이 국내 전 지역에서 적용될 수 있는 일반화된 모델로 발전할 수 있음을 의미한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권12호
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• pp.1249-1263
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• 2013

장기간의 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 유역에 적합한 가뭄관리 대책의 수립과 함께 미래에 발생하게 될 가뭄을 미리 예측할 수 있는 기술이 구축되어야 한다. 또한 미래의 가뭄에 대한 합리적 대응 방안을 수립하기 위해서는 가뭄의 지속기간(duration)과 심도(severity)의 정량적인 예측이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수문 시계열의 예측에 가장 많이 이용되고 있는 대표적인 통계학적 기법인 인공신경망 모형(Artificial Neural Network Model)과 가뭄지수를 이용하여 남한지역의 서울, 대전, 대구, 광주 등의 4개 기상관측소를 선정하여 가뭄예측을시도하였다. 가뭄 예측을 위하여 남한지역 내 선정한 기상관측소의 관측된 과거 강수량 자료를 이용하여 산정된 SPI (Standardized Precipitation Index)를 입력변수로 하여 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인공신경망 모델에 적용하였으며, 매개변수 보정을 위한 학습기간으로 1976~2000년과 2001~2010년을 예측을 위한 검증기간으로 선정하여, 학습 및 예측을 시도하였다. 학습된 최적의 예측모형을 이용하여 서로 다른 선행예보시간(1~6개월)을 갖고 SPI (3), SPI (6), SPI (12)별로 가뭄을 예측하였으며, 가뭄예측 결과, SPI (3)의 경우에는 1개월 선행예보에서만 좋은 결과를 나타내었으며, SPI (6)의 경우 1~3개월 후의 가뭄을 예측하는 경우에 비교적 관측자료와 잘 일치하는 결과를 나타내었다. SPI (12)의 경우에는 약5개월 후까지의 가뭄예측에 양호한 결과를 나타내었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1037-1051
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• 2021

주요한 수질지표 중의 하나인 생물화학적 산소요구량(BOD) 농도는 호소와 하천에서 생태학적 측면에서 관측항목으로 취급하고 있다. 본 연구에서는 대한민국의 도산 및 황지지점에서 BOD 농도예측을 위하여 새로운 이단계 하이브리드 패러다임(웨이블릿 기반 게이트 순환 유닛, 웨이블릿 기반 일반화된 회귀신경망, 그리고 웨이블릿 기반 랜덤 포레스트) 을 활용하였다. 이러한 모형들은 각 대응하는 독립모형들(게이트 순환 유닛, 일반화된 회귀신경망, 그리고 랜덤 포레스트) 과 함께 평가되었다. 다양한 수질 및 수량지표들이 여러 개의 입력조합(분류1-5) 을 기본으로 하여 독립 및 이단계 하이브리드 모형을 개발하기 위하여 구현되었다. 언급한 모형들은 root mean squared error (RMSE), Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), 그리고 correlation coefficient (CC) 를 포함한 세 개의 통계지표로서 평가되었으며, 통계결과치를 분석하면 이단계 하이브리드 모형들이 항상 대응하는 독립모형들의 예측 정도를 개선하지 않은 것으로 나타났다. 대한민국의 도산관측소에서는 DWT-RF5 (RMSE = 0.108 mg/L) 모형이 다른 최적모형과 비교하여 BOD 농도의 더 정확한 예측을 나타내었으며, 황지관측소에서는 DWT-GRNN4 (RMSE = 0.132 mg/L) 모형이 BOD 농도를 예측하는 최고의 모형이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.135-135
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• 2018

한강의 잠수교는 평상시에는 사람과 차의 통행이 가능하나 예측수위가 5.5m일 경우, 보행자통제, 6.2m일 경우, 차량통제를 실시한다. 잠수교는 국토교통부의 홍수예보 지점은 아니지만 그 특수성으로 인해 정확한 홍수위 예측을 통해 선행시간을 확보할 필요가 있다. 일반적으로 하천 홍수위 예측을 위해서는 강우-유출 모형과 하도추적을 위한 수리모형을 결합한 모델링이 요구되나 잠수교는 하류부 조위로 인한 배수 및 상류부 팔당댐 방류량의 영향을 받아 물리적 수리 수문모형의 구축이 상당히 제약적이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 오픈 라이브러리인 Tensorflow 기반의 LSTM 심층신경망(Deep Neural Network) 모형을 구축하여 잠수교의 수위예측을 수행한다. LSTM 모형의 학습과 검증을 위해 2011년부터 2017년까지의 10분단위의 잠수교 수위자료, 팔당댐의 방류량과 월곶관측소의 조위자료를 수집한 후, 2011년부터 2016년까지의 자료는 신경망 학습, 2017년 자료를 이용하여 학습된 모형을 검증하였다. 민감도 분석을 통해 LSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고, 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1시간, 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 24시간에 대한 잠수교 수위를 예측하였다. LSTM을 이용한 1~6시간 선행시간에 대한 수위예측의 경우, 모형평가 지수 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)가 1시간(0.99), 3시간(0.97), 6시간(0.93)과 같이 정확도가 매우 우수한 것으로 분석되었으며, 9시간, 12시간, 24시간의 경우, 각각 0.85, 0.82, 0.74로 선행시간이 길어질수록 심층신경망의 예측능력이 저하되는 것으로 나타났다. 하천수위 또는 유량과 같은 수문시계열 분석이 목적일 경우, 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 가용한 모든 독립변수를 데이터화하여 선행 정보를 장기적으로 기억하고, 이를 예측에 반영하는 LSTM 심층신경망 모형은 수리 수문모형 구축이 제약적인 경우, 홍수예보를 위한 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.574-581
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• 2002

기존의 큐잉분석은 네트워크 용량설계 및 성능 예측시 상당히 유용하지만, 실제의 경우 큐잉 분석으로부터 예측된 결과는 실제 관측된 성능과는 상당히 다르다. 또한 LAM, WAN 및 VBR 트래픽 특성에 관한 최근의 실험적 연구들은 기존의 Poisson 가정에 의한 모델들이 네트워크 트래픽의 장기간 의존성 및 self-similar 특성을 과소평가 함으로써, 실제 트래픽의 특성을 제대로 나타낼 수 없다는 것을 지적해 왔다. 본 논문에서는 exactly self-similar 모델링인 Pareto-like ON/OFF 소스 모델링에 의한 트래픽과 기존의 Poisson 모델링에 의한 트래픽을 비교 분석함으로써, self-similar 트래픽이 실제의 Ethernet 트래픽 특성을 잘 반영한다는 것을 보임으로써 최적화된 ATM 네트워크 설계 및 성능분석을 이루고자 한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
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• pp.361-366
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• 2004

GPS 관측기법을 지적측량에 도입하기 위하여 GPS를 이용한 새로운 지적측량 모형(Model)을 정립하는 연구와 관련 기술들을 개발하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 같은 추세에 발맞추어 GPS 자료처리 및 기준점 성과산출과 관련하여 국내ㆍ외 측량 관련 상용 GPS 자료처리 소프트웨어의 현황 및 성능을 파악하고, 자료처리 알고리즘을 분석하여, 우리 실정에 적합한 GPS 자료처리 소프트웨어를 개발하는 것을 본 연구의 목적으로 한다. 본 연구에서는 국내ㆍ외의 전문 업체, 기관(대학)이 보유하고 있는 상용 소프트웨어 현황 분석 및 자료처리 방법에 따른 오차 발생을 연구하여 기선해석, 망 조정, 좌표변환 등 에 관련된 전문 소프트웨어 기능을 비교 분석하여 자료처리 산출성과의 정확도를 향상시키는 방향을 모색한다. 또한 기존 GPS 자료처리 소프트웨어에 적용된 알고리즘을 분석하고 지적측량성과 산출에 최적인 알고리즘을 연구하여 새로운 지적기준점 성과 산출을 위한 지적측량 성과계산 소프트웨어를 개발한다.

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2015년도 하계 학술발표논문집
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• pp.131-134
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• 2015

• 대기
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• 제31권2호
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• pp.241-249
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• 2021

최근 들어 늘어나고 있는 도시기상에 대한 미래수요 활용 방안을 위해 적합한 관측과 모델 분야의 고려요소와 기획연구 방향에 대해서 관측과 모델, 공간정보 활용 방안에 대해서 확인하였다. 도시기상 관측의 높은 공간해상도 요구사항을 기존 종관기상 관측망을 통해서 만족하기가 어려우며, 사용하고 있는 기존 측기의 유지 관리에 대해서 어려움이 높을 것으로 예상되기 때문에 기존측기보다 소형화된 간이 측정기를 통해 공간해상도를 보완함과 동시에 간이측기의 장기 검보정을 위한 도시규모별 유, 무인의 검보정 시스템이 필요할 것으로 보인다. 또한 UAM과 같은 차세대 교통체계의 실용화 등의 운용방안에 맞춘 기상정보 지원을 위해서 영공을 포함한 도시 지역 예보가 필요할 것으로 보인다. 이를 위해 복잡한 도시의 지면 효과를 반영하는 빌딩 규모 모델의 개발이 필요하며, 이에 대해서 중규모모델과 LES의 결합이 된 다중스케일 모델 개발 과 개선이 필요할 것으로 보인다. 추가적으로 이러한 다중스케일 모델의 연산속도 향상과 성능 개선을 위해서 GPU 등을 이용하여 모델 계산속도를 높이는 노력이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 관측과 모델의 정보를 공간정보로 활용하기 위한 방안은 최종적으로 소규모 지역의 고해상도 실시간 기상정보를 제공하여 기상자원정보의 시너지 향상과 도시생활의 시너지 효과를 이루어낼 수 있는 정보 활용이 될 수 있을 것으로 예상된다. 스마트시티에 대한 기상자원의 활용과 융합에 대해서 국내 스마트시티 계획 지역인 부산과 세종의 현재 구축된 자료를 이용하여 그 융합을 사례 적용하였다. 특히 교통에 영향을 많이 줄 것으로 보이는 안개에 대해서 실제 과거 발생일수의 분석을 통해 스마트시티 지역 내에서 발생할 수 있는 재난 상황을 판단하고, 지역별 지형 및 기상 특성을 고려하여 관측과 예보에 필수적인 기상 인자를 최적화하고, 도시계획 과정에서 관측소의 최적입지를 선정하여 기존 도시인프라와의 융합 활용을 통해 도시기상자료를 고해상도로 구축하는 방안이 필요할 것으로 보인다.