• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.643-648
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅에서 사용자에게 필요한 서비스를 지능적으로 제공하기 위해서는 컨텍스트 정보의 효과적인 필터링이 필요하다. 그러나 아직까지 컨텍스트 정보의 필터링에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않는 실정이다. 컨텍스트 정보의 필터링을 위해서는 전자상거래 등에서 많이 사용되고 있는 협력적 필터링을 사용할 수가 있다. 이와 같은 협력적 필터링을 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 필터링에 사용하기 위해서는 초기 평가 문제, 희소성 문제, 축적된 자료의 문제 등이 해결되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 컨텍스트 정보의 타입을 이용한 협력적 필터링 기법을 제안하였다. 그리고 이 필터링 기법을 P2P 모바일 에이전트 시스템인 MAUCA에 적용해 본 결과, 서비스 지원 성능 평가 면에서 평균적으로 7.7% 정도 우수함을 보였다.

• Membrane and Water Treatment
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• 제9권2호
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• pp.115-121
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• 2018

Artificial neural network (ANN) simulation is used to predict the dynamic change of permeate flux during wheat starch industry wastewater microfiltration with and without static turbulence promoter. The experimental program spans range of a sedimentation times from 2 to 4 h, for feed flow rates 50 to 150 L/h, at transmembrane pressures covering the range of $1{\times}10^5$ to $3{\times}10^5Pa$. ANN predictions of the wastewater microfiltration are compared with experimental results obtained using two different set of microfiltration experiments, with and without static turbulence promoter. The effects of the training algorithm, neural network architectures on the ANN performance are discussed. For the most of the cases considered, the ANN proved to be an adequate interpolation tool, where an excellent prediction was obtained using automated Bayesian regularization as training algorithm. The optimal ANN architecture was determined as 4-10-1 with hyperbolic tangent sigmoid transfer function transfer function for hidden and output layers. The error distributions of data revealed that experimental results are in very good agreement with computed ones with only 2% data points had absolute relative error greater than 20% for the microfiltration without static turbulence promoter whereas for the microfiltration with static turbulence promoter it was 1%. The contribution of filtration time variable to flux values provided by ANNs was determined in an important level at the range of 52-66% due to increased membrane fouling by the time. In the case of microfiltration with static turbulence promoter, relative importance of transmembrane pressure and feed flow rate increased for about 30%.

• Experimental and Molecular Medicine
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• 제50권11호
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• pp.7.1-7.12
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• 2018

Recent findings from The Cancer Genome Atlas project have provided a comprehensive map of genomic alterations that occur in hepatocellular carcinoma (HCC), including unexpected mutations in apolipoprotein B (APOB). We aimed to determine the clinical significance of this non-oncogenetic mutation in HCC. An Apob gene signature was derived from genes that differed between control mice and mice treated with siRNA specific for Apob (1.5-fold difference; P < 0.005). Human gene expression data were collected from four independent HCC cohorts (n = 941). A prediction model was constructed using Bayesian compound covariate prediction, and the robustness of the APOB gene signature was validated in HCC cohorts. The correlation of the APOB signature with previously validated gene signatures was performed, and network analysis was conducted using ingenuity pathway analysis. APOB inactivation was associated with poor prognosis when the APOB gene signature was applied in all human HCC cohorts. Poor prognosis with APOB inactivation was consistently observed through cross-validation with previously reported gene signatures (NCIP A, HS, high-recurrence SNUR, and high RS subtypes). Knowledge-based gene network analysis using genes that differed between low-APOB and high-APOB groups in all four cohorts revealed that low-APOB activity was associated with upregulation of oncogenic and metastatic regulators, such as HGF, MTIF, ERBB2, FOXM1, and CD44, and inhibition of tumor suppressors, such as TP53 and PTEN. In conclusion, APOB inactivation is associated with poor outcome in patients with HCC, and APOB may play a role in regulating multiple genes involved in HCC development.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권6호
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• pp.465-478
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• 2003

이 논문은 다중시기 원격탐사 화상의 무감독 변화탐지를 위해 자동으로 임계치를 결정하는 두가지 방법을 제안하였다. 두 방법 모두 3성분 가우시안 혼합 확률 모델의 파라미터 추정과 베이지안 최소 오차 이론을 이용한 임계치 결정의 두 단계로 이루어져 있다. 첫 번째 방법은 Bruzzone and Prieto (2000)의 방법을 확장 적용한 것으로, 혼합 확률 모델의 파라미터 추정에 기대최대화 기법을 적용한다. 두 번째 제안 방법은 연속적으로 임계치 결정과 혼합 확률 모델의 파라미터 추정을 수행한다. 모의 화상과 KOMPSAT-1 EOC 화상에 적용한 결과, 제안한 두 기법 모두 효율적으로 모델 파라미터를 추정할 수 있었으며, 최소 오차를 보이는 임계치에 근사한 값을 추출할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권6호
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• pp.493-503
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• 2005

본 연구에서는 경기도 포천군 일대의 지하수 부존특성 가능지역을 공간적으로 예측하기 위하여 GIS 기반으로 Weight of Evidence(WofE) 기법을 적용하였다. 기본 자료로는 지하수 산출 특성분석과 관련된 수문지질학적 인자인 지표피복, 지형, 지질 등의 자료를 GIS 정보로 입력하였다. 그리고, 베이지안 확률 분석기법(Bayesian Method)에 기반하여 기본자료와 함께 선구조, 암상, 수계밀도, 식생, 토양, 토지이용현황등과 같이 산출성에 영향을 주는 인자들에 대하여 지하수 부존가능 지수와 사전/사후확률을 구하였다. 이들 자료에 대해 다시 WofE 기법을 적용하여, 각 인자들의 W+, W- 가중 값들을 계산하였다. 또한 이러한 결과의 차이 값으로 공간적인 상관관계를 구하여 지하수 산출특성의 예측가능도를 작성하고자 하였다. 본 연구에 적용한 방법은 잠재된 지하수 부존 지역과 주변 지역의 공간적 분포를 파악하는 데 유용한 것으로 생각된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.22-22
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• 2015

가뭄은 적시에 경보해야 하는 홍수와 달리 진행속도가 느리고 시간적으로 대처할 여유가 있어 진행중일지라도 미리 감지만 한다면 그 피해를 최소화할 수 있다. 이로 인해 미국 등 수문기상 선진국에서는 수문기상 장기예보자료로부터 가뭄전망정보 생산기술을 개발하였으며, 특히 가뭄전망의 정확도 향상을 위해 여러 통계적 보정기법을 적용하고 있다. 국내의 경우 기상청에서 가뭄전망을 목적으로 2011년에 수치예보모델을 이용하여 가뭄전망정보를 생산한바 있으나, 전망정보의 불확실성 문제로 가뭄예보에 활용하는데 한계가 있어 이를 개선할 수 있는 기술개발이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 기후예측자료를 이용하여 가뭄전망정보 생산기술을 개발하고 정확도 개선을 위해 베이지안 기법을 연계하였다. GloSea5 (Global Seasonal forecast model 5) 장기예보자료를 이용하였으며, 베이지안 기법을 통해 과거 관측자료에 대한 사전분포, 모델의 전망정보로부터 우도함수를 유도하여 최종 사후분포를 추정하였다. 베이지안 기법 적용 전 후에 따른 가뭄지수를 산정하였다. 관측자료 기반의 가뭄지수와의 비교분석을 통해 선행기간 및 계절별 가뭄예측 성능을 평가하였으며, 실제 가뭄기간 동안에 가뭄의 재현성을 지역별로 분석하였다. 장기예보자료만을 활용한 기존 가뭄전망에서는 관측 자료가 포함된 1개월 전망에서도 불확실성이 매우 높았지만 베이지안 기법 적용으로 가뭄전망의 정확도가 크게 개선되었다. 특히, 1, 2개월 전망의 시계열 가뭄지수가 관측기반의 가뭄지수의 거동과 매우 유사하게 나타났으며, 지역별로도 베이지안 기법 적용시 실제 가뭄피해 상황을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 국내 가뭄예보에 있어 기후예측정보를 단순활용하기 보다는 베이지안과 같은 통계적 보정기법을 이용하여 가뭄전망정보를 생산하는 것이 바람직하며, 본 연구에서는 가뭄예보업무에 활용될 수 있도록 베이지안 기법에 대한 검증 및 평가를 지속적으로 수행할 계획이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.87-87
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• 2017

최근 이상기후로 인해 국내 가뭄피해가 증가하고 있는 추세이며, 미래 가뭄의 심도 및 지속시간은 증가할 것으로 예측되고 있다. 특히 우리나라는 용수공급의 56.5%를 댐에 의존하여 댐 유역의 가뭄은 생 공 농업용수 공급제한 등의 광범위한 피해를 발생시킬 수 있다. 다만 가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 사전에 정확한 댐 유입량 예측이 가능하다면, 용수공급량 조정을 통해 피해를 최소화할 수 있다. 국내에서는 댐 유입량 예측에 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법을 활용하고 있으며, ESP 기법은 과거 기상자료를 기반으로 미래를 예측하기 때문에 기상자료, 초기수문조건, 매개변수 등에 불확실성을 가지고 있다. 본 연구에서는 베이지안 이론을 이용하여 댐 예측유입량의 정확도 향상기법을 개발하고 예측성을 평가하고자 하며, 강우유출모델은 ABCD를 활용하였다. 대상유역은 국내의 대표 다목적댐인 충주댐 유역을 선정하였으며, 기상자료는 기상청, 국토교통부 및 한국수자원공사의 지점자료를 수집하였다. 예측성 평가기법으로는 도시적 분석방법인 시계열 분석, 통계적 분석방법인 Skill Score (SS)를 활용하였다. 시계열 분석 결과 ESP 댐 예측유입량(ESP)은 매년 월별 전망값의 큰 차이가 없었으며, 다우년 및 과우년의 예측성이 떨어지는 것으로 나타났다. 베이지안 기반의 댐 예측유입량(BAYES-ESP)는 ESP의 과소모의하는 경향을 보정하였으며, 다우년에 예측성이 향상되었다. 월별 평균 댐 관측유입량과 ESP, BAYES-ESP의 SS 비교분석 결과 ESP는 유입량 값이 적은 1, 2, 3월에 SS가 양의 값을 가졌으며, 이외의 월에는 음의 값으로 나타났다. BAYES-ESP는 ESP와 관측값이 비교적 선형관계를 나타내는 1, 2, 3월에 ESP의 예측성을 개선시키는 것으로 나타났다. ESP 기법은 강수량의 월별, 계절별 변동성이 큰 우리나라에 적용하기에는 예측성의 한계가 있었으며, 이를 개선한 BAYES-ESP 기법은 댐 유입량 예측 연구에 가치가 있는 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.225-225
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• 2015

Drought events usually evolve slowly in time and their impacts generally span a long period of time. This indicates that the sequence of drought is not completely random. The Hidden Markov Model (HMM) is a probabilistic model used to represent dependences between invisible hidden states which finally result in observations. Drought characteristics are dependent on the underlying generating mechanism, which can be well modelled by the HMM. This study employed a HMM with Gaussian emissions to fit the Standardized Precipitation Index (SPI) series and make multi-step prediction to check the drought characteristics in the future. To estimate the parameters of the HMM, we employed a Bayesian model computed via Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Since the true number of hidden states is unknown, we fit the model with varying number of hidden states and used reversible jump to allow for transdimensional moves between models with different numbers of states. We applied the HMM to several stations SPI data in South Korea. The monthly SPI data from January 1973 to December 2012 was divided into two parts, the first 30-year SPI data (January 1973 to December 2002) was used for model calibration and the last 10-year SPI data (January 2003 to December 2012) for model validation. All the SPI data was preprocessed through the wavelet denoising and applied as the visible output in the HMM. Different lead time (T= 1, 3, 6, 12 months) forecasting performances were compared with conventional forecasting techniques (e.g., ANN and ARMA). Based on statistical evaluation performance, the HMM exhibited significant preferable results compared to conventional models with much larger forecasting skill score (about 0.3-0.6) and lower Root Mean Square Error (RMSE) values (about 0.5-0.9).

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.462-462
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• 2017

유량은 기후적 요인과 인간활동 요인에 의하여 변동된다. 특히 우리나라는 지난 30년 동안 전지구적인 기후변화와 특정지역에서의 인간활동의 변화가 급격하게 진행된 바 있으므로, 합리적인 수자원 계획을 수립하기 위해서는 두 가지 요소들로 인한 유량의 변동량을 정량적으로 분리하여 분석할 필요가 있다. 또한 우리나라와 같이 연강수량의 대부분이 특정 계절에 집중되는 국가나 유역에서는 월별, 계절별 및 년별로 구분된 수문분석을 시행하여야 보다 실질적인 수자원 관리계획을 수립할 수 있다. 그러나 유량의 변동량을 특정 원인별로 구분하여 분석하고자 하는 연구는 기존의 홍수나 가뭄 자체에 관한 연구에 비해 미미한 형편이며, 다양한 시간단위를 이용한 원인별 유량 변동량의 산정에 관한 연구는 더욱 찾아보기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 기후변화로 및 인간활동으로 인한 유량 변동량을 정량적으로 분리하기 위하여 수문모형(hydrological model)을 이용한 방법과 수문학적 민감도 (hydrological sensitivity) 분석 방법을 소양강 상류유역 및 섬강 유역에 대해 적용하고 유량 변동량의 결과를 월별, 분기별 및 년별로 구분하여 제시하였다. 먼저 두 유역에 대한 기후변화 및 인간활동의 양상을 강수, 온도, 유량, 인구변화, 불투수층 변화의 추세를 통해 파악하였으며, 인간활동으로 인해 발생되는 급진적인 변동점을 탐색하기 위해 이중누가곡선, Pettitt 검정 및 베이지안 변동점 (Bayesian change point) 분석을 시행하였다. 탐색된 변동점을 활용하여 수문모형에 의한 유량 변동량을 정량화하기 위하여 변동점 이전 구간에 대해 보정 및 검증된 SWAT모형을 사용하였으며, 6가지의 Budyko 곡선 함수들로부터 각각 유량 변동량을 산정하여 수문모형에 의한 유량 변동량을 검증하였다. 최종적으로 수문모형을 이용한 방법을 통해 두 유역에 대한 기후변화 및 인간활동으로 인한 유량 변동량을 정량화하였다. 소양강 상류유역은 기후변화로 인한 유량 변동량이 인간활동으로 인한 유량변동량보다 상대적으로 크게 산정되었으며, 섬강 유역은 소양강 유역과 반대의 결과를 보이는 것으로 분석되었다. 특히 본 연구에서는 해당 분석결과를 월별 및 분기별로 구분하여 제시함으로써, 향후 특정 지역 및 시기에서의 합리적인 수자원 관리계획의 수립에 활용될 수 있는 기초적인 자료를 제공하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.100-100
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• 2019

최근 대기 중 미세먼지의 농도가 높은 일수가 급증하면서, 미세먼지를 저감하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지는 주로 자동차 혹은 공장 등 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것으로 알려져 있으며, 태양복사에너지, 토양수분, 강우, 풍속 등의 수문기상학적 인자에 의해 발생, 이동, 소멸의 과정을 거친다. 현재 우리나라에서는 미세먼지 농도를 관측하기 위해 지점 기반의 관측소를 운영하고 있으며, 관측소가 위치하지 않은 지역의 미세먼지 농도는 선형 보간법 등을 활용한 내삽 기법을 통해 제공하고 있다. 그러나 미세먼지 농도는 다양한 수문기상인자들의 영향에 의한 차이가 크게 나타나기 때문에 지점 기반의 자료로는 해당 지역의 미세먼지 농도를 추정하는 데 어려움이 많다. 본 연구에서는 미세먼지의 공간적인 분포를 추정하고자 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에어로졸 자료와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 수문기상인자를 활용하여 미세먼지 농도에 영향을 주는 것으로 판단되는 다양한 수문기상인자들과의 상관성을 분석하였다. 미세먼지와 각 인자간의 상관성을 분석하여 높은 상관성을 갖는 수문기상인자들을 도출하고 최적의 선형회귀분석 모델을 구축하기 위해 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 사용하였으며, 지점 데이터와의 비교를 통해 활용성을 검증하였다. 전체적으로 수문기상인자를 사용한 선형회귀분석 결과에서는 미세먼지농도 변화의 경향을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 계절별, 지역별 등 대기 특성을 고려하지 않아 각 기간의 급격한 농도 변화를 감지하기에 어려움이 있었다. 이러한 연구를 바탕으로 수문기상인자와 미세먼지 농도의 패턴이 더욱 정확히 분석된다면, 미세먼지 농도 모니터링과 정확한 예보 시스템의 구축에 효과적으로 활용 될 것으로 기대된다.