탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
균일한 품질의 방부처리 목재 생산을 위해서는 방부약액의 농도관리가 필요하다. 아직까지 목재방부처리 현장에서 농도관리를 위하여 간편하게 방부약액의 농도를 측정할 수 있는 방법은 개발되어 있지 않다. 본 연구에서는 ACQ 목재방부제를 대상으로 비교적 손쉽게 측정할 수 있는 탁도를 이용하여 농도를 예측할 수 있는 방법을 검토하였다. 탁도가 현저하게 작은 알칼리성의 ACQ 약액에 20%의 인산 용액을 첨가하면 백색의 현탁 물질이 생성되며 탁도가 증가한다. 인산 용액의 최적 첨가량은 약액의 탁도가 최고치에 도달하는 pH 7 수준이며, 첨가량이 많아지면 약액의 산성화와 함께 탁도가 급격하게 떨어지고 약액은 투명해진다. ACQ 약액의 농도와 탁도 간에는 정(正)의 상관을 가지며 고도의 유의성이 인정되었다. 농도와 탁도로부터 유도된 회귀방정식을 사용하여 산출한 현장 채취 약액의 예측 농도 값과 적정법으로 측정한 실측 농도 값 간의 농도 차이에는 t 검정 결과, 유의성이 인정되지 않았다. 따라서 탁도와 회귀방정식을 이용하여 ACQ 현장 약액의 농도 관리가 가능할 것으로 예상된다.
본 논문은 수면 환경이 개인 수면에 미치는 영향 분석과 최적 수면 환경을 산출하는 연구이다. 입출력 데이터 집합을 선정하고 뉴로-퍼지 기법을 이용해 최적화된 수면 환경 정보를 산출한다. 수면 지속 시간을 고려한 최적의 수면 환경을 제공한다. 제안된 방법을 통해 산출된 각성 비율은 12%이며, 기존 연구에 비해 최소 5% 낮은 각성 비율을 얻었다.
본 논문은 다중 회귀 분석을 이용하여 3축 가속도센서기반의 활동량을 추정하는 방법을 제안한다. 본 연구를 위해 총 59명의 피 실험자가 자체 제작한 활동량계를 착용한 뒤 트레드밀에서 일정한 속도로 걷는/뛰는 동작을 수행한 신호를 수집하였다. 수집한 3축 가속도 신호의 에너지 값에서 사전에 정의한 특징들을 산출한다. 그 다음 각 특징별로 선형, 지수, 로지스틱 회귀 분석을 적용하여 적합도가 높은 특징을 선정한다. 마지막으로 산출된 회귀식들을 사용하여 다중 회귀 분석 방법으로 활동량을 추정한다. 호흡가스 대사 분석기(K4B2)를 착용한 뒤 동일한 방법으로 실험을 수행 하고 제안한 방법과 정확도를 비교한 결과 제안한 방법의 정확도는 86.38 %로 산출되었다. 이는 기존의 Kim 외 3인의 연구결과[1]보다 2.70 %, Actical의 정확도보다 4.31 % 높은 수치이다.
수질지수는 여러 수질 데이터 값을 수학적으로 결합하고 다 변수 특성을 줄여 수치 및 등급으로 나타낸 지표이다. 수질지수를 통해 수질을 평가하고 서로 다른 위치와 시간의 수역을 종합적으로 비교할 수 있으며 수자원관리에 있어 정책입안자, 의사결정자, 국민이 수질에 대해 일반적이고 쉽게 이해할 수 있다. 현재 환경부에서는 국내수질자동측정망 최근 12시간 데이터 값을 근거로 실시간수질지수 RTWQI(Real-Time Water Quality)값을 제공한다. 국내 호소에 설치된 수질 자동측정망은 총 8개소이며 매 시간 공통 항목인 수온, pH, DO, 전기전도도, TOC 5개, 선택항목인 탁도, Chl-a, TN, TP, 중금속, 생물감시항목 등 27개를 측정한다. RTWQI는 캐나다에서 2001년에 개발된 CCME WQI(Canadian Council of Ministers of the Environment Water Quality Index) 산출식을 기초하였으며 F1(기준치를 위반하는 수질항목의 개수/ 총 수질항목 개수), F2(기준치를 위반한 샘플들의 총 횟수/총 샘플횟수) F3(기준치를 위반한 정도) 3가지의 요소로 계산된다. 그러나RTWQI 산출식의 기초인 CCME WQI는 개발 이후 여러 문제점들은 개선되었으나 F1이 다른 F2, F3 보다 CCME WQI 점수의 기여도가 2배 이상 높은 문제점은 개선하지 못하였다. 본 연구에서는 수질자동측정망이 설치된 2012년 7월부터 2021년 12월 동안 매 시간 별 수질 데이터를 이용하였다. 또한 CCME WQI 문제점을 개선한 MWQI(Modification of Canadian water qaulity index)를 기초하여 실시간 수질지수를 재 산정하였다. 추가적으로 Pearson 상관관계 분석 및 추가 통계분석을 통해 환경부에서 제공하는 기존의 RTWQI, 개선된 실시간수질지수, 한국형 호소수질평가지수 LQI(Lake Water Quality Index)를 비교 및 평가하였다. 이러한 연구를 통해 정확성 높은 수질지수를 찾고 수자원 관리 정책 수립에 적극 활용 될 수 있을 것으로 사료된다.
위성산출물의 검증은 위성자료를 이용하게 되는 후속 분석작업에 결정적인 영향을 미친다. 특히, 탁하고 얕은 수심의 육상 인근 해역에서의 해색산출물은 해수구성입자 분포의 복잡성으로 인하여 오랫동안 그 성능 개선이 이루어지지 않고 있어왔다. 또한, 선박이나 고정관측소를 이용한 검증은 위성산출물과 현저히 차이나는 공간범위로 인하여 명확한 한계점을 노출해왔었다. 본 연구는 우선 선박을 이용한 현장조사를 통해서 천리안해양위성2호(GOCI-II)의 주요 산출물인 원격탐사반사도, 엽록소농도, 총부유물농도, 용존유기물 등에 대한 검증을 수행하였다. 둘째로, 본 연구에서는 드론영상을 이용한 산출물 검증을 위한 초기분석결과를 제시하였다. 선박과 위성사이의 공간범위 차이를 메우기 위하여 각 선박 정점에서 드론에 탑재된 MicaSense RedEdge 카메라를 이용해 해수에 대한 다분광 영상을 획득하였다. 향후 드론을 이용한 위성산출물 검증에 활용되도록 드론 고도에 따른 해수복사휘도의 변화를 분석하였다. 제한된 숫자의 현장조사 자료 개수이지만, 검증결과, 555 nm 에서의 GOCI-II 원격탐사반사도는 약 30% 가량 과대추정 되는 것으로 나타났고, 엽록소농도 및 용존 유기물은 현장 측정값과의 상관도가 낮았다. 총부유물농도는 결정계수 약 0.6의 상관도를 나타내었고 약 20%의 불확도를 가지는 것으로 나타났다.
TV는 타 도메인과 달리, 사전에 정해진 시간에 콘텐츠가 방영된다. 그러므로 TV 프로그램 추천 시스템은 시청자의 현재 시각(time-context)을 고려해야 한다. 시간 기반의 TV 프로그램 추천 방법이 다수 연구되었지만, 대부분의 기존 연구는 특정 시간대(timeslot)에서의 시청자의 선호도를 계산하는 데에만 집중되어 있고, 시청 내역 전체기간에서의 선호도를 고려하지 않은 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 시청자의 지역 선호도와 전역 선호도를 모두 고려한 시간 기반의 TV 프로그램 추천기법을 제안한다. 이를 위해 제안 방법에서는 시간대의 길이에 따라 여러 가지 선호도 모델을 사용한다. 여러 개의 선호도 모델로부터 산출된 선호도를 병합하여 가장 선호도가 높은 TV 프로그램을 추천한다. 실 데이터를 이용한 실험을 통해 기준방식과 비교함으로써, 제안 방법의 효용성을 검증하였다.
본 논문은 손목에 부착된 단일 3축 가속도 센서를 이용하여 사용자 움직임 기반의 휴식, 걷기, 달리기(느린속도, 빠른속도)를 분류하는 방법에 관한 연구이다. 초당 32회 표본 값의 가속도 정보에서 특징 신호인 평균, 표준편차를 산출하고 사용자의 행동상태를 4가지 상태로 분류한다. 분류 기준이 모호한 상태전이 신호에 대해 6가지 상태로 분류하여 구해진 총 10개의 행동상태 정보를 2차원 평면에 사영하고 최종적으로 K-means 군집화 기법을 적용하여 사용자의 행동상태를 4가지 상태로 분류한다.
현재 각 분야에서 다양한 실험 데이터가 산출되면서 이종(heterogeneous) 데이터간의 상관관계 분석에 대한 중요성이 더욱 부각되고 있다. 특히, 대규모 실험에 의해 급속하게 증가하고 있는 대량의 바이오 데이터에서 이런 문제를 해결하기 위한 새로운 데이터 마이닝 방법이 요구된다. 본 논문은 특성이 다른 두 데이터 셋에서 서로 상관관계가 있는 부분 패턴을 파악할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 다중 개체 집단을 유지하면서 상호간 공진화하는 확률적 진화컴퓨팅 방법에 기반하고, 전체의 탐색 포인트들을 분해하여 최적해를 찾는 점에서 장점을 가지고 있다. 실험 결과, 본 논문에서는 효모 유전자에 대한 발현 데이터와 모티프 데이터의 이종 데이터에 적용해 보았으며, 이러한 데이터에 있어서 주요 상관관계가 있는 패턴들을 추출한 결과를 제시한다.
Fourier 변환은 연속이며, 무한 회 미분 가능한 함수인 반면, Wavelet 변환은 시간적으로도, 주파수적으로도 국재화 시키는 함수를 사용하는 점에서 차이가 있다. Fourier 변환에 비해 Wavelet 변환은 고주파 성분에 대해서는 시간 분해능이 높고, 저주파 성분에 대해서는 주파수 분해능이 높아지므로, 주어진 신호에 대한 지식이 없이도 시간-주파수 해석이 가능하고, 고주파 성분을 갖는 특이점의 검출에도 적합하다. 그러므로 Wavelet 변환의 이러한 성질을 이용하여 변압기의 출고전 권선의 완전한 절연을 검증하고자 한다. 이때 시행하는 뇌 임펄스 내전압 시험 시 나타난 푸리에 변환과 Wavelet 변환 곡선을 비교 분석 및 해석을 통하여 유의수준 및 신뢰 구간 둥의 통계학적 분석을 이용, 해석하여 보다 정확한 그래프를 산출하므로서 과도구간에 대한 정밀한 해석을 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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