• 한국측량학회지
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• 제27권4호
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• pp.469-476
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• 2009

최근 측량기술과 정보통신기술이 발전함에 따라 다양한 공간정보 자료를 획득할 수 있게 되었다. 새로운 레이저측량기술은 정밀한 지형과 수목 및 인공지물 등에 대한 3차원 정보를 신속하게 획득하고 사용자가 원하는 정보로 가공하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 정밀한 지형에 대한 등고선 제작은 기존의 항공사진측량에 의한 방법의 문제점을 해소하는 진보된 기술로써 수목에 의해 가려진 산악지의 지형을 상세하게 표현하고 정확도와 균질성을 확보하여 최근 국가기본도 수정제작 등 시범사업이 진행되고 있다. 그러나 고정밀의 라이다 데이터를 이용하여 등고선을 제작할 경우 대용량 라이다 데이터에 의해 등고선의 도형이 복잡해지고 용량이 비효율적으로 증가하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 정밀한 지형 데이터로부터 생성되는 라이다 등고선의 효율적인 활용을 위하여 단계별로 필터링을 실시하여 실제 지형의 형태는 그대로 표현하면서 가벼운 용량의 등고선을 생성하는 알고리즘을 구현하였고 라이다 데이터의 필터링을 통하여 지형의 형태를 그대로 표현하면서 데이터의 용량을 최소화하였다. 따라서 본 연구는 라이다 등고선의 적극적인 활용을 위하여 알고리즘을 개발하고 연구지 역을 대상으로 적용한 후 현행 수치지도와 비교해 보았다. 이러한 정밀 등고선은 건설 분야뿐만 아니라 생태지도 및 주제도, 재해 환경 분야, 홍수지도, 도시모델링 등 수요가 확대될 전망이다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 한국토양비료학회지
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• 제40권5호
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• pp.383-391
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• 2007

수계 내 농경지로부터의 비점오염은 토양유실과 밀접한 관련이 있어 토양침식 정도를 산정하는 것은 비점오염 관리의 기초가 될 수 있으며 환경오염 예측모델의 정도 향상에도 도움이 될 것이다. 본 연구는 표준유역단위인 소유역에서 토양연접군에 따라 소유역을 분류하고 소유역별로 토양침식 위험성을 산정해 통합적 수계관리의 방향을 제시하고자 수행하였다. 건설교통부 소유역 분류에서 토양조사가 되어 있는 10개의 소유역을 선정해 토양연접군에 따른 분류를 통해 금강본류 21, 남강 03, 동진천, 가평천 01, 경안천 02 소유역은 편마암 유래토양이 50% 이상을 차지하는 편마암 유래토양 소유역 그룹으로 분류되었고, 금강본류 16, 병성천 01, 대신천, 북천 02, 영상강 본류 08 소유역은 화강암 유래토양 면적이 60% 이상인 화강암 유래토양 소유역 그룹으로 분류되었다. 대상유역의 경지이용 형태는 편마암 유래토양이 주로 분포하고 있는 소유역 그룹에서 화강암 유래토양이 주로 분포하는 소유역보다 산림의 면적비율이 높게 나타났고 밭의 분포면적 비율이 그다지 높지 않은 것을 보여주었다. 또한 토양도 상의 경사도 분포는 편마암 유래토양이 주로 있는 소유역에서는 산림면적이 많은 관계로 경사 60% 이상인 E와 F slope이 많았고 화강암 유래토양이 주로 분포하는 소유역에서는 대부분의 유역이 경사도에 따라 고르게 분포하는 경향이었다. 각각의 소유역별 토양유실량 산정에 따른 면적별 분포는 산림이 포함된 관계로 편마암이나 화강암 유래토양 대부분에서 A나 B 등급이 많았으나 전체적으로는 편마암 유래토양이 주가 되는 소유역은 B와 C 등급이 많이 분포하고 있었으며, 화강암 유래토양이 주가 되는 소유역에서는 영산강 08을 제외하면 A와 B 등급에 많이 분포하고 있었다. 산림을 제외하는 경우에는 전체적으로 토양유실 등급의 면적분포가 A 등급이 많아졌고 편마암 유래토양 소유역에서 상대적으로 G 등급의 면적분포가 상승하고 등급별 분포가 고르게 되었다. 소유역에서 경지이용형태별 토양유실량은 논이 가장 작은 값을 보였고, 다음이 산림이었으며 제일 큰 토양유실량을 보인 것은 밭이었다. 토양유실량 산정에 따른 토양연접군별 소유역단위 특성을 살펴보면 송산지곡 연접군으로 분류할 수 있는 편마암 유래토양이 주로 분포하고 있는 소유역들의 연간 평균 토양유실량은 $7.66ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$이었고, 삼각상주 연접군으로 분류되는 금강본류 16, 병성천 01, 대신천, 북천 02 소유역의 평균 토양유실량은 $5.55ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$이었다. 송정백산 연접군으로 분류할 수 있는 영산강 08 소유역의 토양유실량은 $9.6ton\;ha^{-1}\;yr^{-1}$ 이었으나 이 연접 소유역군은 다른 소유역군들처럼 더 많은 분류가 있어야 평균 토양유실량을 산정할 수 있을 것으로 여겨진다. 이런 결과로 보아 토양연접군에 따른 소유역의 분류와 유역그룹별 토양유실량을 산정하면 토양연접군별 소유역그룹의 비점오염 기여도를 파악할 수 있을 것으로 보이며, 이에 따라 다양한 수문 환경 모형들의 적용성을 확대시켜 수계 내 수질 관리의 효율성을 향상시킬 수 있을 것이다.