• 대한공간정보학회지
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• 제22권3호
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• pp.57-69
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• 2014

우리나라의 인구밀도는 2013년 기준, $1km^2$당 505명으로 도시국가를 제외하면 세계에서 3번째로 매우 높으며, 도심인구집중현상이 뚜렷하게 나타나고 있다. 이러한 수요를 충족시키기 위한 건축물의 대형화와 복합화 그리고 지하철 및 지하공간과의 연계화 경향이 심화되고 있으며, 이와 같은 현상으로 국민생활의 안전과 복지 증진을 위해 실내공간정보 DB와 더불어 정확한 실내측위DB 구축이 매우 필요한 상황이다. 본 연구에서는 사당역과 인천국제공항을 대상으로 모바일디바이스를 활용하여 실내 AP원시데이터를 수집하고 이를 통해 수집된 성과의 확인 보완 분석과정을 거쳐 Wi-Fi AP 위치 DB 및 RadioMap DB를 구축하였다. 또한 구축된 DB의 측위 성능 평가를 위해 인천공항 A동 지상 3층에서 10개 사당역 A동 지하 1층에서 9개의 지점을 선정하여 추정위치를 산출하여 추정위치 대비 참위치와의 거리, 즉 측위오차를 활용해 평가실험을 실시하였다. 그 결과, 전체 지점에 대한 평균과 표준편차가 인천공항은 평균 17.81m, 표준편차 17.79m, 사당역은 평균 22.64m, 표준편차 23.74m의 결과값을 얻을 수 있었다. 여기서 사당역의 경우 실외로 통하는 출입구에 인접한 지점은 가시 AP의 개수가 다른 지점 대비 크게 부족하여 측위성능이 떨어지는 것으로 해당지점을 제외한 데이터들을 종합적으로 검토하여보았을 때 구축된 DB를 활용한 측위 시 사용자의 위치가 근접한 지점으로 매핑되고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 구축된 DB가 해당 지역의 Wi-Fi AP 위치 및 전파패턴 정보를 올바르게 담고 있다는 것을 의미하며 이를 토대로 한 실내공간정보 서비스가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국육종학회지
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• 제41권3호
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• pp.220-227
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• 2009

소나무 수형목 풍매차대를 대상으로 수고생장에 대하여 일반조합능력을 평가하고자 본 연구를 수행하였다. 본 연구에 사용된 가계는 총 232가계로 각 수령별 10년생 230가계, 20년생 184가계, 30년생 122가계를 대상으로, 차대검정림에서의 수고 생장 조사 자료를 이용하였다. 차대검정림은 1975년부터 조성하기 시작하여 1987년까지 모두 7회에 걸쳐 1~4 지역에 조성하였다. 이러한 조성 년도, 지역의 차이를 표준화를 통하여 균일한 수치로 보정하여 가계선발을 하였다. 각각의 차대검정림에서 10년, 20년, 30년생을 대상으로 조사한 수고생장 자료를 이용하여 각 수령에서 우수가계와 불량가계를 선발하였다. 상대수고생장속도는 초기 10년생 까지는 가계간 차이가 있었으며 최고 0.6 정도의 높은 값을 나타낸 반면 15년생 이후 0.04로 낮은 값으로 가계간에 큰 차이가 나타나지 않았다. 현재 가장 수령이 많은 차대검정림은 35년생이며 가장 적은 수령은 23년생이다. 이러한 수령의 차이에 따른 선발 오차를 줄이고자 가계간 큰 차이가 나타나지 않은 15년생 이후의 평균상대수고생장속도를 이용하여 각 가계의 수고를 35년생으로 변형시켰으며, 검정림수를 고려하여 가계별 조합능력을 산출하였다. 이러한 선발 방법에 의하여 수고생장이 우수한가계로 충북2호, 강원2호 등의 가계를 선발할 수 있었으며, 불량가계로 경기1호, 강원158호 등을 선발 할 수 있었다. 각 선발 수령간 순위 상관을 분석한 결과 추정된 35년생과 30년생의 상관계수는 0.881이었으며, 20년생은 0.653, 10년생은 -0.222로 나타났다. 본 연구를 통해서 소나무 풍매 차대 232 가계의 수고생장에 대한 일반조합능력을 산출하였으며, 이를 이용하여 향후 환경에 대한 가계간 즉 유전적 영향의 상호작용을 구명할 수 있을 것이다. 순위 상관에 있어서 우수가계의 경우에는 30년생과 추정된 35년생에서는 유사하게 나타났지만 10년생과 20년생에서의 순위와는 많은 차이가 있는 것으로 나타났다. 반면에 불량가계의 경우에는 각 수령에서 모두 유사한 것으로 나타나 우수가계에 비하여 불량가계가 빨리 고정되는 것으로 나타났다.

• 한국농공학회논문집
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• 제61권6호
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• pp.111-121
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• 2019

작물 증발산량은 수자원 계획 및 관리, 물수지 분석, 작물 관개 계획 및 생산량 추정 등에 널리 활용되고 있으며, 특히 FAO에서 공인한 Penman-Monteith식 (FAO 56-PM)은 잠재 증발산량 산정을 위한 표준방법으로 많이 사용되고 있다. Penman-Monteith식을 이용한 잠재증발산량 산정은 최소온도, 평균온도, 최대온도, 상대습도, 풍속과 일사량인 6가지 항목에 대한 시계열 자료가 필요한데, 결측 또는 미계측된 경우에는 사용이 어려운 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 역전파 신경망(BPNN) 모델을 이용해서 6개 미만의 기상항목으로도 잠재증발산량이 추정가능한지를 확인하였다. 여섯 가지 기상항목을 각각 1~6개의 조합으로 입력자료를 구성하고, BPNN 모델을 이용해서 학습, 검증 및 테스트를 한 결과, 입력 자료가 많아질수록 좋은 결과가 산출되었으며, 일사량, 최대온도와 상대습도만으로도 결정계수($R^2$)가 0.94정도로 비교적 높은 예측결과를 얻을 수 있었다. 또한 산정 오차를 줄이고, 항목간의 상관관계를 높이기 위해서는 역전파 신경망 구조의 적절한 선택이 중요한 것으로 확인되었다. 역전파 신경망 모델을 사용하면 요구되는 기상 항목과 데이터의 양에 대한 제약 없이 예측이 가능할 수 있기 때문에 기준 증발산량 산정에 유용하게 활용될 수 있을 것이며 향후 작물 재배를 위한 적정 관개계획 수립에도 유용하게 사용될 것이라 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권7호
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• pp.535-544
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• 2021

농업용수는 용수수요의 48%를 차지하고 있으며, 농업 유역내의 유량관리를 위해서는 농업저수지의 관리가 중요하다. 효율적인 농업용수의 활용을 위해서는 농업저수지 및 농업 유역 내 수자원의 분포를 모니터링 할 수 있는 기술이 요구된다. 이에 본 연구에서는 2018년부터 2020년까지 3년간의 Sentinel-1 영상을 활용하여 지상의 수체를 탐지하기 위한 임계값 결정 방법 세 가지(고정 임계값, Otsu 임계값, Kittler-Illingworth (KI) 임계값)을 비교하여, 정확한 저수면적을 산정하기 위한 임계값 결정 방법을 평가하고자 하였다. 또한 이동, 고삼, 기흥저수지에서 저수면적과 저수량의 관계를 분석하여, SAR 영상 기반의 저수량을 산정하였고 지상관측 자료와의 검증을 수행하였다. 수체를 탐지하기 위한 임계값 결정 방법은 KI 임계값의 경우가 가장 정확한 것으로 나타났으며, KI 임계값을 활용하여 산정된 저수량은 이동, 고삼, 기흥저수지의 지상관측 자료와의 검증에서 평균 r = 0.9235, KGE' = 0.8691 로 높은 일치도를 나타냈다. 계절에 따른 오차 특성은 충분히 관측되지 않았으나, 저수면적과 저수량 간의 관계가 급격하게 바뀌는 고수위에서의 과소 산정 문제가 발생할 수 있다. 따라서 정확한 저수량 추정을 위해서는 지상관측 자료를 통한 저수면적-저수량 관계 파악이 선행되어야 한다. 추후 수자원위성을 통한 SAR 자료의 활용이 가능해지면, 본 연구의 결과를 바탕으로 저수량 모니터링 및 가뭄 대응을 위한 활용에서 유용할 것으로 판단되나, 홍수예방 등의 목적으로 활용하기 위해서는 추가적인 연구가 필요하다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.265-282
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• 2022

해수면 온도(Sea surface temperature, SST)는 지구시스템에서 해양의 순환과 생태계에 큰 영향을 주는 요소이다. 지구온난화로 한반도 근해 해수면 온도에 변화가 생기면서 이상 수온(고수온, 저수온) 현상이 발생하여 해양생태계와 수산업 피해를 지속적으로 발생시키고 있다. 따라서 본 연구는 한반도 근해 해수면 온도를 예측하여 이상 수온 현상 예측으로 피해를 예방하는 방법론을 제안한다. 연구 지역은 한반도 근해로 설정하여 동시간대 해수면 온도 데이터를 사용하기 위해 Europe Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)의 ERA5 자료를 사용하였다. 연구방법으로는 해수면 온도 데이터의 시계열 특징을 고려하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터 예측에 특화된 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘을 이용하였다. 예측 모델은 1~7일 이후 한반도 근해 해수면 온도를 예측하고 고수온(High water temperature, HWT) 혹은 저수온(Low water temperature, LWT) 현상을 예측한다. 해수면 온도 예측 정확도 평가를 위해 결정계수(Coefficient of determination, R²), 평균제곱근 편차(Root Mean Squared Error, RMSE), 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 지표를 사용하였다. 예측 모델의 여름철(JAS) 1일 예측 결과는 R²=0.996, RMSE=0.119℃, MAPE=0.352% 이고, 겨울철(JFM) 1일 예측 결과는 R²=0.999, RMSE=0.063℃, MAPE=0.646% 이었다. 예측한 해수면 온도를 이용하여 이상 수온 예측 정확도 평가를 F1 Score로 수행하였다(여름철(2021/08/05) 고수온 예측 결과 F1 Score=0.98, 겨울철(2021/02/19) 저수온 예측 결과 F1 Score=1.0). 예측 기간이 증가하면서 예측 모델이 해수면 온도를 과소추정하는 경향을 보여주었고, 이로 인해 이상 수온 예측 정확도 또한 낮아졌다. 따라서, 향후 예측 모델의 과소추정 원인을 분석하고 예측 정확도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국지구과학회지
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• 제35권1호
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• pp.1-18
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• 2014

이 연구의 목적은 2008년 5월 29일 우리나라에 영향을 미치는 황사를 예측하기 위해 WRF-Chem 모델 내 에어로졸 스킴과 광물성 먼지 옵션에 따른 미세먼지 농도 변화와 그에 따른 기상장의 민감도를 분석하는 것이다. 미세먼지의 인위적 배출량에 대해서는 $0.5^{\circ}{\pm}0.5^{\circ}$ RETRO 전구 배출량을, 광해리의 경우 Fast-J 광해리 스킴을, 그리고 황사 발생량을 추정하기 위해 RADM2 화학메커니즘 및 MADE/SORGAM 에어로졸 시나리오, MOSAIC 8 섹션 에어로졸 시나리오, 그리고 GOCART 먼지 침식 시나리오를 각각 적용하였다. 그 결과 RADM2 화학메커니즘 및 MADE/SORGAM 에어로졸 시나리오가 다른 시나리오들보다 우리나라 황사 먼지 농도와 배경 PM 농도를 더 높게 모사하였다. 그리고 이 시나리오와 서울의 각 대기질 측정망의 평균 PM10 농도와의 비교 결과, 상관계수는 0.67, 평균제곱근오차는 $44{\mu}gm^{-3}$으로 나타났다. 또한 WRF-Chem 모델에서 상기 3가지 시나리오와 이들 시나리오가 없는 순수 기상에서의 온도, 풍속, 경계층 높이, 장파복사의 기상 민감도를 분석한 결과, 1,800-3,000 m 경계층 높이와 $2-16ms^{-1}$ 풍속 U 성분의 공간적 분포가 황사 먼지 발생의 공간적 분포와 유사하게 나타났다. 그리고 GOCART 먼지 침식 시나리오와 RADM2 화학메커니즘 및 MADE/SORGAM 에어로졸 시나리오는 황사 먼지 또는 에어로졸과 기상이 온라인으로 상호작용함으로써 지구장파복사가 더 낮게 모사되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.509-520
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• 2015

대학수학능력시험(수능)은 고등학교 3년간의 학업 성취도를 측정하는 대표적인 평가 도구로서 대한민국 대학 입시에 있어 매우 중요한 역할을 하는 시험이다. 응시생들의 학업 성취도를 효과적으로 평가하기 위해서는 수능의 난이도가 적절하게 조절되어야 하나 지금까지는 수능 난이도의 편차가 매우 크게 나타나 매 입시연도마다 여러 가지 문제점을 야기해왔다. 본 연구에서는 전문가의 판단에 의존한 기존 방식에서 벗어나 지금까지 시행된 모의고사 및 실제 시험을 통해 축적된 자료를 바탕으로 데이터마이닝 기법을 적용하여 영어영역 문제의 난이도를 예측하는 모델을 구축하고 난이도 예측에 영향을 미치는 요소를 판별하고자 한다. 이를 위해 각 문항의 특성을 판별할 수 있는 여러 지표와 함께 지문, 문제, 답안 등에 나타난 단어들의 특징을 토픽 모델링(topic modeling) 기법을 이용하여 정량화하고 이를 바탕으로 선형회귀분석 및 의사결정나무 기법을 이용하여 각 문항의 난이도를 예측하는 모델을 구축하였다. 구축된 예측 모델을 실제 문제에 적용한 결과 난이도의 상/하 구분에 대한 예측 정확도는 90% 수준으로 나타났으며, 실제 정답률 대비 오차 비율은 약 16% 이내인 것으로 나타났다. 또한 배점 및 문제 유형이 문제의 난이도에 큰 영향을 미치며 지문이 특정 주제에 관련된 경우에도 난이도에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구에서 제시된 방법론을 이용하여 영어영역 각 문제들에 대한 기대 정답률의 범위를 추정할 수 있으며 이를 종합하여 영어영역 전체 문제에 대한 정답률 예측을 통해 적절한 난이도의 문제를 출제하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권10호
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• pp.835-848
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• 2021

제주도는 지질 및 수문계의 특이성으로 인해 수문기상인자 분석을 통한 수문 분석 및 효율적인 물관리가 필수적이다. 하지만 수문기상인자의 지상관측자료는 주변 환경에 의한 영향이 크게 작용하여 공간적인 대표성을 띄기 힘들며, 이를 극복하기 위해 원격탐사 방법이 사용된다. 본 연구에서는 제주도에서 기존에 다른 지역들에서 적용성이 검증된 바 있는 MOD16 증발산량, Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 증발산량, GLDAS 토양수분, Advanced SCATerometer(ASCAT) 토양수분 산출물들의 적용성을 평가하였다. 증발산의 경우 강수량과의 총량 비교 및 플럭스타워 증발산량 관측자료와의 비교를 시행하였고, 토양수분의 경우 6개 토양수분 관측소의 관측자료와 비교하였다. 그 결과 증발산량의 경우 연 강수량의 57%가 증발산량으로 산출되었고, MOD16 증발산량과 GLDAS 증발산량의 상관계수는 0.759로 양호한 값이 산출되었으나, 플럭스타워 증발산량 데이터와 MOD16 증발산량의 상관계수는 0.289, GLDAS 증발산량과의 상관계수는 0.434로 상대적으로 적합성이 낮게 나타났다. 토양수분의 경우 GLDAS 자료의 경우 모든 지점에서 지점자료와 비교하였을 때 RMSE 값은 0.05 미만의 값을 나타냈고, 상관계수의 유의성 검정 결과 통계적으로 유의미한 결과를 얻었다. 하지만 위성자료의 경우 월각지점에서 0.05 이상의 RMSE 값이 나타났고, 세화, 한동 지점에서 상관성이 없다는 상관계수의 유의성 검정 결과를 확인하였다. 이는 제주도에 설치된 증발산량 및 토양수분 센서의 품질관리 및 공간대표성을 띄는 면단위 센서가 충분히 제공되지 않아 위와 같은 결과가 나타나는 것으로 판단된며 더불어 지점 자료의 관리 및 위성, 재분석 자료의 경우 관측 픽셀이 해안과 인접할 시 나타나는 오차로 추정된다. 본 연구를 통해 기존 수문기상인자 지상관측 자료의 개선 필요성을 역셜하고, 이를 통해 제주도에서의 효율적인 물관리 를 위한 기반을 구축하고자 한다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권2호
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• pp.15-32
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• 2023

홍수 유량측정은 직접 하천에 접촉하는 방식의 경우 측정인력의 안전 문제와 다수의 인력이 필요한 점 등 어려운 점이 많다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위해 현장에서 측정이 간편하고, 수면에 접촉하지 않는 비접촉방식의 전자파표면유속계 활용이 증가하고 있으나 돌발적이고 급변하는 현장 여건의 적용에 있어 어려움이 있다. 따라서, 홍수 상황에서 표면유속을 이용한 유량산정방법은 이론적이고, 경제적인 접근이 필요하다. 본 연구에서는 전자파표면유속계 측정자료와 수위-유량관계곡선식 자료를 수집하여 표면유속을 이용한 지표유속법과 유속분포법을 적용 및 분석하였다. 전반적으로 동수반경 3 m 이상 또는 평균유속 2 ㎧ 이상에서는 모든 방법이 측정유량 및 환산유량과 유사한 결과로 분석되었다. 그리고 대상지점 중 수위-유량관계곡선식 고수위 범위에서 최대유속 발생 위치 구간의 최대 표면유속을 이용하여 지표유속법과 유속분포법으로 유량을 산정하였고, 환산유량과의 평균 상대오차가 모두 10% 이내로 비교적 일치하였다. 홍수시 한 개의 최대 표면유속 측정과 지표유속법 및 유속분포법을 이용한 유량산정방법은 고수위 외삽 개발에 적용할 경우 외삽추정 구간에 대한 신뢰도를 제고할 수 있을 것으로 판단되었다. 따라서, 본 연구결과를 토대로 한 표면유속을 이용한 유량산정방법은 신속하고 효율적인 홍수 유량측정 방안이 될 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제112권4호
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• pp.417-425
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• 2023

본 연구는 난대상록수종인 붉가시나무에 대한 수간곡선을 도출하고 이를 이용하여 수간재적표를 작성하기 위함이 그 목적이다. 분석에 사용된 공시목은 전남, 경남, 제주 등에서 수집된 688본이며, 수간곡선 도출을 위하여 적용한 수간곡선 모형은 Max & Burkhart 모델, Kozak 모델 및 Lee 모델 등이다. 3가지 모델 중 우리나라 붉가시나무 수간형태를 가장 잘 설명하는 것은 Kozak 모델인 것으로 분석되었다. 이 모델의 적합도는 0.9583, 편의는 0.0352, 추정치 표준오차의 백분율은 1.1439, 평균절대편차는 0.6751로 각각 나타났다. 붉가시나무의 수간재적표는 수간곡선을 설명하는데 최적인 것으로 나타난 Kozak 모델을 이용하였으며, 재적 계산은 수간고별 직경으로 Smalian 식을 적용시켜 산출하였다. 그리고 이전에 만들어진 붉가시나무 수간재적표 2가지(2007년, 2010년)와 이번에 만든 재적표(2023년) 간을 서로 비교하기 위해 분산분석을 실시하였다. 그 결과 2007년 완도지역에서 만든 재적표가 2010년과 2023년에 만든 재적표 보다 약 2배가 많은 값을 가지는 것으로 나타났다. 이번에 작성된 수간재적표(2023년)는 공시재료의 지역별 수집범위와 공시목이 많을 뿐만 아니라, 충분한 과학적 기반 하에서 만들어졌다. 따라서 전국단위의 공식적인 붉가시나무 수간재적표로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.