• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.759-764
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• 2004

본 연구는 Deng(1989)이 제시한 Grey 모형을 이용하여 성진강댐의 월유입량을 예측하였고 그 방법을 제시하였다. Grey 모형은 시계열모형이나 다른 모형에 비해 비교적 적은 수의 자료를 이용하고, 간단할 수식으로 구성되어 있는 장점이 있으나, 적은 수의 자료로 인해 입력자료가 가지는 증감의 경향(trend)으로 오차가 발생하기 쉽다. 그러므로 예측오차를 극복하기 위해서 Fuzzy 시스템을 결합한 Fuzzy-Grey 모형을 구성하였고 Fuzzy 시스템에 필요한 매개변수를 추정하기 위해 최적화기법인 유전자 알고리즘(GA; Genetic Algorithm)을 이용하였다. Grey 모형과 결합된 Fuzzy 시스템은 현재의 입력자료가 가지는 패턴과 가장 유사한 패턴의 과거자료를 이용하여 현재의 입력자료의 예측오차를 추론해내는 기능을 가진다. 오차를 추론하기 위해서 과거 월유입량 자료중 현재 입력 자료와 유사한 패턴을 Grey 상관도를 이용하여 검색하고, 보다 높은 유사성을 가지는 패턴을 선별하고자 노름(norm)을 사용하였고, 유전자 알고리즘의 탐색공간을 제한하였다. 이렇게 구성한 Fuzzy-Grey 모형을 이용하여 전국적인 가뭄년도였던 1992년, 1988년, 2001년에 대해 섬진강댐의 월유입량을 예측하였다. 오차는 1982년, 2001년, 1988년 순으로 비슷한 크기의 오차가 발생하였는데 결과를 분석하여 보면, 급격한 월유입량의 변화가 있었던 경우에 오차가 크게 발생하였으나 가뭄년도에 대해 월유입량의 불확실성이 큼에도 불구하고 비교적 월유입량의 추세를 잘 예측한 것으로 판단된다. 본 연구에서 적용한 Fuzzy-Grey 모형은 적은 수의 자료를 이용하여 예측하고 예측결과를 다시 입력자료로 사용하는 업데이트 방식을 사용하기 때문에 예측결과의 오차가 완전하게 보정되지 않으면 다음 결과에 역시 오차를 주게 되어 오차보정이 상당히 중요하다는 것을 알 수 있었다. 오차를 보다 효과적으로 보정하기 위해서는 퍼지제어에 사용되는 퍼지규칙의 수를 늘리고, 유입량에 직접적인 영향을 주는 강우량과 연계한 2변수의 Fuzzy-Grey 모형을 이용한다면 보다 정확한 유입량 예측이 가능할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.75-89
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• 2006

한국전력산업의 탈규제화의 영향으로 각 개별 발전회사들은 자사의 이익을 최대화하기 위한발전계획 수립에 큰 관심을 가지게 되었다. 발전계획은 주어진 연료제약 하에 발전수익과 유지보수비용을 고려하여 시간대별 발전기의 기동, 정지 및 발전출력을 결정하는 문제로서Profit-Based Unit Commitment (PBUC) 문제로 알려져 있다. PBUC 문제는 문제 자체의 복잡성과 비선형 제약식의 특성으로 인하여 과거 연구는 대부분 비선형 제약식 처리를 위한 Lagrangian Relaxation (LR) 기반 휴리스틱 접근법에 초점이 맞추어져 왔다. 하지만, 실제현업 적용에 있어 계산시간이 많이 소요되고 알고리즘의 구현에 많은 기간이 소요되어 실용성은 낮은 것으로 보고되었다. 특히 연료도입 및 저장제약을 고려하기 위한 1년 단위 장기 발전계획 수립은 문제의 범위가 더욱 넓어짐으로 인하여 복잡성이 매우 크게 증가하고, 이에 따라 기존 접근법에 한계가 있어 왔다. 이에 본 연구에서는 국내가스발전소의 사례를 중심으로 발전패턴개념의 도입 및 다양한 발전패턴 생성을 통한 Explicit Column Generation 기반 최적화 접근법을 제안한다. 발전패턴은 Column Generation 접근법의 각 Column에 해당하는 각주별 발전기 기동정지계획을 의미한다. 즉, 미리 유효한 발전패턴의 Pool을 최대한 확보한 후 Explicit Column Generation Formulation을 통하여 주별 최적의 발전패턴을 찾아내는 알고리즘으로 구성이 된다. 본 알고리즘은 실제 가스발전소의 장기 발전계획 수립과정에 적용되어 효과적으로 운용되고 있으며 연간 수십억원의 추가적인 이익을 실현할 것으로 분석되었다. 본 알고리즘을 확장 적용할 경우 PBUC 문제 해결을 위한 새로운 해법으로도 그 효용성이 클 것으로 예상된다.자료이기 때문에 통계적 활용의 범위가 방대하다. 특히 개인, 가구, 사업체 등 사회 활동의 주체들이 어떻게 변화하는지를 추적할 수 있는 자료를 생산함으로써 다양한 인과적 통계분석을 할 수 있다. 행정자료를 활용한 인구센서스의 이러한 특징은 국가의 교육정책, 노동정책, 복지정책 등 다양한 정책을 정확한 자료를 근거로 수립할 수 있는 기반을 제공한다(Gaasemyr, 1999). 이와 더불어 행정자료 기반의 인구센서스는 비용이 적게 드는 장점이 있다. 예를 들어 덴마크나 핀란드에서는 조사로 자료를 생산하던 때의 1/20 정도 비용으로 행정자료로 인구센서스의 모든 자료를 생산하고 있다. 특히, 최근 모든 행정자료들이 정보통신기술에 의해 데이터베이스 형태로 바뀌고, 인터넷을 근간으로 한 컴퓨터네트워크가 발달함에 따라 각 부처별로 행정을 위해 축적한 자료를 정보통신기술로 연계${cdot}$통합하면 막대한 조사비용을 들이지 않더라도 인구센서스자료를 적은 비용으로 생산할 수 있는 근간이 마련되었다. 이렇듯 행정자료 기반의 인구센서스가 많은 장점을 가졌지만, 그렇다고 모든 국가가 당장 행정자료로 인구센서스를 대체할 수 있는 것은 아니다. 행정자료로 인구센서스통계를 생산하기 위해서는 각 행정부서별로 사용하는 행정자료들을 연계${cdot}$통합할 수 있도록 국가사회전반에 걸쳐 행정 체제가 갖추어져야 하기 때문이다. 특히 모든 국민 개개인에 관한 기본정보, 개인들이 거주하며 생활하는 단위인 개별 주거단위에 관한 정보가 행정부에 등록되어 있고, 잘 정비되어 있어야 하며, 정보의 형태 또한 서로 연계가 가능하도록 표준화되어있어야 한다. 이와 더불어, 현재 인구센서스에서 표본조사를 통해 부가적으로 생산하는 경제활동통계를 생산하기 위해서는 개인이 속한 사업체를 파악할 수 있도록 모든 사업체가 등록되어

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.140-140
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• 2019

본 연구에서는 Terra MODIS 위성자료와 Tensorflow를 활용해 1 km 공간 해상도의 토양수분을 산정하는 알고리즘을 개발하고, 국내 관측 자료를 활용해 검증하고자 한다. 토양수분 모의를 위한 입력 자료는 Terra MODIS NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 LST(Land Surface Temperature), GPM(Global Precipitation Measurement) 강우 자료를 구축하고, 농촌진흥청에서 제공하는 1:25,000 정밀토양도를 기반으로 모의하였다. 여기서, LST와 GPM의 자료는 기상청의 종관기상관측지점의 LST, 강우 자료와 조건부합성(Conditional Merging, CM) 기법을 적용해 결측치를 보간하였고, 모든 위성 자료의 공간해상도를 1 km로 resampling하여 활용하였다. 토양수분 산정 기술은 인공 신경망(Artificial Neural Network) 모형의 딥 러닝(Deep Learning)을 적용, 기계 학습기반의 패턴학습을 사용하였다. 패턴학습에는 Python 라이브러리인 TensorFlow를 사용하였고 학습 자료로는 농촌진흥청 농업기상정보서비스에서 101개 지점의 토양수분 자료(2014 ~ 2016년)를 활용하고, 모의 결과는 2017 ~ 2018년까지의 자료로 검증하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.72-76
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• 2011

본 연구는 레이더 강우 영상에서 추출된 강우 패턴을 인공신경망으로 처리하여 단기 강우 예측을 수행하는 방안을 제시한 것이다. 본 연구에 활용한 CAPPI 영상자료로는 편차 보정과 품질 관리가 이루어지고 있으며 획득이 용이한 기상청 자료를 이용하였으며 CAPPI의 PNG 영상으로부터 강우 패턴을 추출하고, 이를 역전파 알고리즘의 인공신경망 강우 예측 모형에 학습시켜 단기 강우를 예측하기 위한 절차를 제시하였다. 이를 위하여 강우의 시공간적 변화 패턴 추출을 위한 영상 처리와 GIS 자료처리 기법을 제시하였고 이를 인공신경망의 단기 강우 예측 학습과 검증에 적용하여 본 연구에서 제시된 기법의 타당성을 검토하였다.

• Proceedings of the KGS Conference
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• 2003.05a
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• pp.207-210
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• 2003

지리학적 정보는 지구의 표면이나 가까이에 나타나는 현상과 사상에 대한 정보로서 정의된다(Goodchild et al., 1999). 지리학에서, 이러한 지리학적 정보는 특정한 현상을 연구하기 위한 공간자료로 이용되는데, 이는 공간적 패턴을 통해 유형화된다. 이러한 공간자료는 현지답사를 통해 수집ㆍ분석되며, 관찰자의 주관적 판단, 기술적인 오류로 인해, 오차의 필연적 발생 가능성을 안고 있다(Maffini, 1989; Bolstad, 1990; Dunn, 1990; Keeler, 1991). (중략)

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.9 no.1
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• pp.46-55
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• 2006

The purpose of this study is a development of an automatic mosaicing for applying to large number of airborne multispectral images, which reduces manual operation by human. 2436 airborne multispectral images were acquired from DuncanTech MS4100 camera with three bands; green, red and near infrared. LIDAR(LIght Detection And Ranging) data and GPS/INS(global positioning system/inertial navigation system) data were collected with the multispectral images. First, the multispectral images were converted to image patterns by unsupervised classification. Their patterns were compared with those of adjacent images to derive relative spatial position between images. Relative spatial positions were derived for 80% of the whole images. Second, it accomplished an automatic mosaicing using GPS/INS data and unsupervised classification. Since the time of GPS/INS data did not synchronized the time of readout images, synchronized GPS/INS data with the time of readout image were selected in consecutive data by comparing unsupervised classified images. This method realized mosaicing automatically for 96% images and RMSE (root mean square error) for the spatial precision of mosaiced images was only 1.44 m by validation with LIDAR data.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.34 no.5
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• pp.473-491
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• 1999

세균성 이질은 국내 제1종 법정 전염병으로 분류되어 관리되고 있는 질환으로서 1998년 이후 그 발병 사례가 급속히 증가하고 있다. 본 연구는 1999년 3월 부산시 사상구에서 집단 발병한 세균성 이질을 대상으로 하여, 각 환자들의 발병 시점과 장소의 분포패턴에 대한 지리학적 고찰을 목적으로 한다. 환자분포의 특징적 공간패턴과 그들의 시계열적 확산 양상 등을 탐색하기 위한 방법론은 보건지리학과 지도학 및 공간통계학에 기반을 둔 공간분석기법을 중심으로 설정하였다. 분석자료는 해당 지역의 수치지형도, 지적도, 인구 센서스 자료를 포함한 GIS 데이터베이스로 구축되었다. 인구분포를 감안한 밀도구분도를 바탕으로 개별환자의 위치자료와 동 단위로 집계된 자료를 자료의 형태에 따라 분석기법을 달리하였으며, 환자 발생 밀도, 상대적 위험지수 등을 지도화하여 역학자료의 시각적 통계적 분석을 수행하였다. 환자분포의 공간적 중심위치와 분산의 변화 등 기술적 통계분석과 함께 제1차 공간속성을 커널추정법으로 찾아보았다. 이와 더불어 ‘공간적 의존성’과 관련된 제2차 공간속성은 K-함수와 시뮬레이션을 통해 분석하여 군집성 등이 통계적으로 확인되었다. 본 연구를 통해 역학조사시 GIS의 활용사례가 제시되었으며, 모집단 인구를 고려한 확률지도 작성 기법과 다양한 데이터 가시화 방법, 그리고 시계열별 발생 환자들의 지리적 변이를 분석 하는데 따르는 문제들이 논의되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.100-102
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• 2002

데이터 마이닝의 대표적인 기법인 연관규칙 마이닝을 위한 다양만 알고리즘들이 제안되었고, 각 알고리즘에 따른 대용량 데이터에 대한 신속한 탐색을 위한 독특한 자료구조가 제안되었다 각 자료구조의 특성에 따른 알고리즘 성능은 데이터의 패턴에 크게 의존한다. 본 논문에서는 Concept을 형성하는 세가지 대표적인 자료구조인 Hash Tree, Lattice. FP-Tree에 대해 비교 분석해보고, 데이터 패턴에 적합한 효율적인 알고리즘의 설계 위한 framework을 제안한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.33 no.3
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• pp.269-280
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• 2020

Time course gene expression data is a large amount of data observed over time in microarray experiments. This data can also simultaneously identify the level of gene expression. However, the experiment process is complex, resulting in frequent missing values due to various causes. In this paper, we propose a pattern consistency index adaptive nearest neighbors as a method of missing value imputation. This method combines the adaptive nearest neighbors (ANN) method that reflects local characteristics and the pattern consistency index that considers consistent degree for gene expression between observations over time points. We conducted a Monte Carlo simulation study to evaluate the usefulness of proposed the pattern consistency index adaptive nearest neighbors (PANN) method for two yeast time course data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.131-131
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• 2020

우리나라는 농산물시장개방이후 휴경면적의 증가, 농지전용, 도시화의 가속화, 시설작물 재배면적 변화 영향에 의한 논과 밭의 이용 패턴변화 등으로 농촌지역의 토지이용구조가 변화되어 왔다. 이는 곧 국내 토지이용패턴의 변화로 연결되고, 농업구조의 변화는 농촌경관, 농업용수 이용, 농촌지역 비점오염 물질 발생패턴의 변화를 야기할 것으로 예상되고 있다. 본 연구에서는 금강권역을 연구지역으로 하여, 농업지역의 토지이용변화 중 논 내 시설작물 재배면적 변화에 주안점을 두고 토지이용변화 예측모형인 CLUE-s(Conversion of Land Use and its Effects at Small regional extent) 모형을 이용하여 미래 농업지역의 토지이용변화를 예측하고자 하였다. CLUE-s 모형의 입력 자료로 국가수자원관리종합시스템(WAMIS)의 1980~2010년까지 5년 간격 토지이용 통계자료 및 환경부 2008, 2013년 중분류 토지이용 자료에서 금강유역을 추출하여 구축하였다. 모형의 입력자료를 위해 토지이용 항목을 총 7개(수역, 시가지, 논, 밭, 시설재배지, 산림, 초지)로 분류하고 특별토지이용 정책 자료로 농업진흥구역도 및 국토환경성 평가도를 이용하였다. 관측자료의 경향을 이용하여 환경부 중분류 토지이용 변화를 기준으로 농업지역(논, 밭, 시설재배) 변화에 대한 회귀식을 도출하였다. 본 연구의 결과를 활용하여 농업지역 변화에 따른 수문 및 수질의 영향을 파악하고 미래 토지이용 변화에 따른 농촌지역 비점오염 물질 발생패턴 등을 분석하기 위한 기초 자료로 활용할 것으로 판단된다.