• 한국측량학회지
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• 제26권2호
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• pp.139-147
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• 2008

GPS를 이용한 RTK(Real Time Kinematic) 측량의 경우 기준국으로부터 거리가 멀어짐에 따라 측위오차가 증가하는 문제점이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국토지리정보원은 네트워크 RTK의 일종인 VRS(Virtual Reference System) RTK 시스템을 구축하였다. 이 연구에서는 국토지리정보원에서 구축한 VRS RTK 시스템을 이용한 측량 정확도를 평가하였다. VRS 기준망 내부에 위치한 3등 기준점 50개소를 대상으로 VRS RTK 측량을 실시하고 그 결과를 3등 기준점 고시성과와 비교하는 방식으로 측위 정확도를 검증하였다. 또한 VRS RTK 측량과 동시에 단일 기준국을 이용한 일반 RTK 측량을 실시한 뒤 두 RTK 측량 방식의 측위오차를 비교하였다. 그 결과, VRS RTK 측량의 수평방향 평균제곱근오차는 평균 3.1cm, 일반 RTK 측량의 수평방향 평균제곱근오차는 평균 2.0cm로 1cm 정도의 편차만을 나타내는 것을 확인할 수 있었다. VRS RTK 측량의 수직방향 평균제곱근오차는 평균 6.8cm로 수평방향보다 크게 나타났다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.94-101
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• 2016

원격 관측 자료인 위성 자료는 한계점이 있으며, 특히 광학 관측기를 활용하면 구름이나 기타 요인에 의해 손실 자료가 발생한다. 본 연구에서는 MODerate resolution Imaging Spectrometer(MODIS)의 관측 자료 중, 지표면 온도 자료를 대상으로 손실 자료를 복원하기 위한 방법인 평균 편차 방법, 회귀 분석 방법, 지역 변동 방법의 세 가지 복원 방법을 개발하였다. 검증을 위해 2014년과 2015년의 위성 자료에서 관측 비율을 근거로 사례를 선택하였다. 검증 자료에서 확인된 지역 변동 방법의 평균 제곱근 편차(RMSE)는 일부 사례에서 약 2 K 이상으로 다른 복원 방법에 비해 낮은 정확도를 보였으며, 회귀 분석 방법의 RMSE는 평균 약 1.13 K으로 대부분의 사례에서 가장 좋은 결과를 보였다. 평균 편차 방법 사용 시, RMSE는 회귀 분석 방법 시와 유사하게 약 1.32 K으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제20권3호
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• pp.262-276
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• 2018

2016년부터 2017년까지 제주 감귤과수원 11개 지점에서 관측한 기상 및 이슬 자료를 이용하여 이슬지속시간 예측 모델을 평가하였다. 이슬지속시간 모델의 민감도와 예측 정확도 평가에는 4 가지 모델(Number of Hours of Relative Humidity, Classification And Regression Tree/Stepwise Linear Discriminant, Penman-Monteith, Deep-learning Neural Network)이 사용되었다. 모델의 민감도는 강우와 계절 변화에 따라 평가하였다. 전체 자료에서 강우일 자료를 제외하면 이슬지속시간 모델들은 평균 오차(평균제곱근오차 약 1.5 hours)가 적게 나타났다. 기계학습 모델은 겨울을 제외한 계절별 오차가 비슷한 크기(평균제곱근오차 약 3 hours)로 나타났다. 나머지 모델들은 여름에 오차(평균제곱근오차 약 9.6 hours)가 가장 크고 겨울에 가장 작은 것(평균제곱근오차 약 3.3 hours)으로 나타났다. 모델 예측 정확도 평가 방법은 통계적 오차 분석 방법과 평균 제곱 편차 회귀 분석 방법을 사용하였다. 통계오차를 통한 모델 성능은 DNN 모델이 가장 우수한 반면에 CART/SLD 모델은 예측 정확도가 가장 낮게 나타났다. 평균제곱 편차(MSD)는 모델의 선형성을 세 가지(제곱 바이어스(SB), 비균일성 기울기(NU), 상관관계 부족(LC)) 구성요소로 구분하여 분석하는 방법이다. 모델 성능이 우수할수록 SB와 LC는 감소하였고 NU는 증가하는 경향이 나타났다. MSD 분석 결과 DNN 모델이 가장 우수하였으며 다음으로 PM, NHRH, CART/SLD 순으로 나타났다. 본 연구에서 활용된 기계학습 모델은 기상 정보를 이용한 다른 농업정보 생산의 정확도 개선에 크게 기여할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.158-158
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• 2016

본 연구에서는 극치 분포의 오른쪽 꼬리 부분 예측 시 안정적인 확률수문량 산정하는 확률분포형과 매개변수 추정 방법을 평가하기 위해 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 수문자료의 빈도해석에 적합한 것으로 알려진 generalized extreme value (GEV), Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO), gamma3 (GAM3), normal (NOR), log-normal3 (LN3) 총 6개의 확률분포형을 바탕으로 오른쪽 꼬리 부분의 확률수문량 추정 성능을 모의 실험을 통해 평가하고자 한다. 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점의 지속기간별 연최대값 자료를 분석한 결과를 바탕으로 모분포를 GEV분포로 선정하였으며 평균이 1.0, 표준편차 0.5, 왜곡도 계수는 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0이 되도록 가정하였다. 또한 자료 길이에 따른 성능 평가를 위해 표본 크기 20, 50, 100, 150, 200개에 대해 분석을 수행하였다. 위와 같은 가정으로 총 25종류(왜곡도계수 5개 ${\times}$ 표본 크기 5개)의 발생된 모분포에 6가지의 확률분포형과 3가지의 매개변수 추정방법(모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법)을 조합한 18가지의 모델을 비교 분석해보았다. 평가방법으로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), 편의(bias), 평균 상대오차(Mean Relative Difference, MRD), 평균 절대 상대오차(Mean Absolute Relative Difference, MARD)를 사용하여 적용 모델의 성능을 비교 분석하였다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제4회(2015년)
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• pp.32-39
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• 2015

최근 펩티드를 포함한 다양한 물질들의 자기조립 (self-assembly) 나노구조체에 대한 연구들이 많이 진행되고 있다. 이는 이러한 분자들로 구성된 구조체들이 환경친화적이며, 생체 나노구조체를 묘사함을 통해 세포소기관의 기능 역시 모방할 수 있다고 기대되기 때문이다. 만약 분자 수준에서 자기조립을 형성하는 단위체를 살펴본다면 자기조립 나노 구조를 개발하는 방법에 대한 통찰을 얻을 수 있을 것이다. 본 연구에서는 최근에 Wen Li 그룹에서 개발한 쉽게 합성할 수 있는 자기조립 펩티드의 적합성을 분자 수준에서 규명하였다. 이를 위해 복제계-맞바꿈 분자 동역학 시뮬레이션 (replica exchange molecular dynamics simulation)을 통해 구조를 샘플링 (sampling)하였고, 얻어진 구조들을 평균 제곱근 편차 (root mean square deviation, RMSD)를 기준으로 클러스터링하였다. 그 결과로 매우 우세한 상대빈도를 보이는 하나의 구조를 얻었으며, 그 구조가 탄소 골격과 잔기의 배열의 측면에서 자기조립 펩티드로 사용되기에 적합함을 규명하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.884-889
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• 2021

국내 코로나19의 감염자 수가 백신과 사회적 거리 두기, 백신 등 여러 가지 노력 덕분에 차츰 줄어드는 듯 보였으나 2020년 2월 20일 특정한 사건 이후 감염자 수가 증가한 것처럼, 2020년 12월부터 또다시 급격히 감염자 수가 증가하는 추세이며 꾸준히 일일 500명가량의 감염자 수가 이어지고 있다. 따라서 Kaggle의 데이터셋을 이용해서 Prophet 알고리즘을 통해 미래 코로나19를 예측하고 사이킷런을 통해 결정계수, 평균 절대 오차, 평균 백분율 오차, 평균 제곱 차, 평균 제곱근 편차를 통해 이 예측에 대한 설명력을 더한다. 또한 코로나19가 급격히 특정한 사건이 없었을 경우 국내 감염자 수를 예측해 앞으로 우리가 미래의 질병에 대해서 방역과 방역 수칙 실천의 중요함을 강조한다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.321-331
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• 2008

본 연구에서는 경기만과 한강하구 연안에 대하여 물리학적인 특성을 파악하고, 대표적인 인자인 조위에 대한 불확실성을 분석하기 위해 MIKE 21의 HD (HyDrodynamics only)를 이용하였다. 기준 실험을 포함하여 하천유량 4가지, 격자 간격 2가지, 경계조건 4가지 그리고 수심 4가지 등 총 15개의 경우에 대해 실험을 수행하였다. 평균조차의 편차에 대한 RMSD(제곱평균제곱근편차, root mean square deviation)를 추정하였다. RMSD는 영국의 자연환경조사회(NERC, 1975)가 도입한 이래로 수문자료 적합도 분석을 위해 자주 사용되어 왔으며 가장 작은 값이 모형에 적합한 것이다. 평균조차 RMSD가 염하수로에서 0.1148로 가장 크며 연평도에서 0.0400으로 가장 작게 산출되었다. 결과적으로 조석(평균조차)은 외해보다 개발이 집중되는 연안과 하구역에서 불확실성이 큰 것으로 판단 할 수 있다. 또한 원수심을 10% 하향조정한 경우 평균조차 RMSD가 0.1540으로 가장 크게 산출되었으며, RMSD의 비교결과는 격자간격($0.0759{\sim}0.0851$), 경계조건($0.0376{\sim}0.0788$) 및 하천유량배분($0.0318{\sim}0.0471$)보다는 수심($0.0478{\sim}0.1540$)의 영향이 가장 큰 것으로 해석 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.275-283
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• 2013

자동노출제어장치를 사용하는 흉부 후전 검사는 이온전리조의 선택에 따라 환자가 받는 피폭선량이 달라진다. 본 논문에서는 자동노출제어장치의 이온전리조의 선택에 따른 최적의 진단 영상을 획득하면서 피폭선량을 최소화하는 방안에 대해 연구하였다. 실험방법은 흉부 후전 검사와 동일한 조건으로 자동노출제어장치의 이온전리조 선택과 감도변화에 따라 실험하였다. 이온전리조의 상단 2개, 하단 1개의 센서를 on/off 선택에 따라 7가지의 경우로 나누어 각각 5회씩 측정하여 평균값을 구하고 피폭선량을 산출하였다. 영상평가는 변조전달함수, 최대신호 대 잡음비, 평균제곱근, 신호 대 잡음비, 대조도 대 잡음비, 평균대표준편차비를 각각 측정하여 평가를 시행하였다. 실험결과 피폭선량 평가에서 이온전리조 상단 2개를 선택한 경우가 다른 조합에 비해 가장 낮은 선량을 나타내었고, 해상력 평가결과로는 감도 625(High)에서 상단2개를 선택한 영상이 두 번째로 높은 공간주파수 1.343 lp/mm를 나타내었다. 상단 2개를 선택한 영상의 평균제곱근 결과값이 두 번째로 낮게 나타났으며, 신호 대 잡음비, 대조도 대 잡음비, 평균 대 표준편차비는 두 번째로 높은 결과값을 나타내었다. 그리고 감도가 증가함에 따라 피폭선량은 감소하였으며, 영상품질 측면에서도 보다 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 따라서 피폭선량을 최소화하고, 최적의 의료 영상을 얻기 위해서는 감도 625(High)에서 이온전리조 상단 2개를 선택하는 것이 임상적으로 유용할 것으로 사료된다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.69-74
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• 2013

본 연구에서는 손목 움직임의 추정을 위한 근전도 신호 기반 동작 분류 알고리즘을 제안한다. 근전도의 특징점을 추출하기 위하여 절대차분표준편차(DASDV)과 제곱평균제곱근(RMS)을 사용하며, 측정 된 근전도 신호를 이용하여 동작 마다 30개의 특징점(RMS, DASDV)을 추출한다. 근전도 신호를 특정한 패턴으로 나타내어 적용시키기 위하여 평균값을 기준으로 집단을 두 부분으로 나누고, 패턴분류 방법인 k-NN으로 패턴을 학습시킨 후, 집단을 나누지 않은 방법을 사용한 기존의 연구와 비교하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증한다. 실험결과 제안한 알고리즘은 92.59%의 인식률을 보였으며, 이전 연구 결과보다 0.84% 포인트의 성능 개선을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권11호
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• pp.1406-1409
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• 2016

본 논문에서는 송수신단 간 변조기법 및 채널 상태 값이 약속되지 않은 완벽한 블라인드 통신 상황에서 송신측의 변조방식을 알아내기 위해 성좌도 회전 및 확률밀도함수(probability density function : pdf)를 이용한 새로운 자율 변조 구분(Automatic modulation classification : AMC)기법과 경험적 신호 그룹화 알고리즘을 통해 채널 상태 값을 추정하는 방법을 제안한다. 평균제곱근 편차(Root mean square error : RMSE) 및 심볼 오류율(Symbol error rate : SER) 등의 모의실험을 통해 제안된 기법과 기존의 다른 기법간의 채널 상태와 변조 추정 능력을 비교 평가한다.