• 한국지역지리학회지
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• 제9권3호
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• pp.373-384
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• 2003

북한 회령지역을 중심으로 1987(TM)년과 2001(ETM)년의 Landsat 위성영상을 통하여, 농경지 개간에 따른 토양 침식량을 분석하였다. 분석을 위해 Landsat 영상 외에 수치고도자료, 1:5만 토양도와 지질도, 20년간 평균 강수량 자료 등을 이용하였다. 위성영상 분석은 연구목적상 농경지, 시가지, 산림지, 하천, 사질퇴적지 등 5개 항목으로 밴드 1, 2, 3을 이용하여 감독분류하였다. 토양 침식량을 측정하기 위하여 RUSLE 모델을 적용하고, AML 언어를 통해 계산하였다. 위성영상과 수치고도모델의 지리좌표일치를 위해 수치고도모델을 푸리에 전환하는 방법을 이용하였으며, GTD는 지형도상의 지표 정보를 이용하였다. 두 시기 모두 침식량이 연간 100 ton 이상의 지역은 하천과 시가지 배후사면이지만, 2001년에는 산록구릉대까지 확대되고 있다. 농경지의 경우 1987년에 비해 2001년에는 평균고도 24m 경사도 $0.8^{\circ}$가 상승했으며, 두 시기 간에 확대된 농경지는 평균 고도 75m, 경사도는 $2.5^{\circ}$가 상승하였다. 토양침식이 상대적으로 많은 고도는 $300{\sim}500m$이며, 이 고도에서의 침식량은 2001년 85 ton에서 2001년 57 ton으로 증가하였다. 경사도에서는 두시기 모두 $30{\sim}50^{\circ}$에서 높은 침식량을 보이고 있으며, 2001년에는 $30^{\circ}$이하에서도 높은 증가율을 보이고 있다. 산사태의 위험이 높은 침식량 200 ton 이상 지역은 1987년 $28.6km^2$에서 2001년 $48.8km^2$로 현저히 증가하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권10호
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• pp.303-308
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• 2020

ReLU(Rectified Linear Unit) 함수는 제안된 이후로 대부분의 깊은 인공신경망 모델들에서 표준 활성함수로써 지배적으로 사용되었다. 이후에 ReLU를 대체하기 위해 Leaky ReLU, Swish, Mish 활성함수가 제시되었는데, 이들은 영상 분류 과업에서 기존 ReLU 함수 보다 향상된 성능을 보였다. 따라서 초해상화(Super Resolution) 과업에서도 ReLU를 다른 활성함수들로 대체하여 성능 향상을 얻을 수 있는지 실험해볼 필요성을 인지하였다. 본 연구에서는 초해상화 과업에서 안정적인 성능을 보이는 EDSR(Enhanced Deep Super-Resolution Network) 모델에 활성함수들을 변경하면서 성능을 비교하였다. 결과적으로 EDSR의 활성함수를 변경하면서 진행한 실험에서 해상도를 2배로 변환하는 경우, 기존 활성함수인 ReLU가 실험에 사용된 다른 활성함수들 보다 비슷하거나 높은 성능을 보였다. 해상도를 4배로 변환하는 경우에서는 Leaky ReLU와 Swish 함수가 기존 ReLU 함수 대비 다소 향상된 성능을 보임을 확인하였다. Leaky ReLU를 사용했을 때 기존 ReLU보다 영상의 품질을 정량적으로 평가할 수 있는 PSNR과 SSIM 평가지표가 평균 0.06%, 0.05%, Swish를 사용했을 때는 평균 0.06%, 0.03%의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 또한 해상도를 8배로 변환하는 경우에서는 Mish 함수가 기존 ReLU 함수 대비 다소 향상된 성능을 보임을 확인하였다. Mish를 사용했을 때 기존 ReLU보다 PSNR과 SSIM 평가지표가 평균 0.06%, 0.02%의 성능 향상을 확인할 수 있었다. 결론적으로 해상도를 4배로 변환하는 초해상화의 경우는 Leaky ReLU와 Swish가, 해상도를 8배로 변환하는 초해상화의 경우는 Mish가 ReLU 대비 향상된 성능을 보였다. 향후 연구에서는 다른 초해상화 모델에서도 성능 향상을 위해 활성함수를 Leaky ReLU, Swish, Mish로 대체하는 비교실험을 수행하는 것도 필요하다고 판단된다.

• 대한지리학회지
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• 제40권3호
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• pp.296-309
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• 2005

본 연구는 공주지역의 지표변화를 분석하기 위해 우도비 기반의 베이지안 예측모델을 이용하여 지리공간 정보와 지표변화와의 연관성 및 미래의 지표변화를 탐지하였다. 지표변화 지역은 위성사진을 토지피복분류 한 후 선분류 후비교법을 이용하여 변화지역을 추출하였다. 지표변화와 관련이 있는 지리공간 정보는 GIS 환경에서 구축하였으며, 우도비를 이용하여 지표변화 예측도를 작성하였다. 분석결과, 도시지역 및 농업지역 지표변화에 가장 큰 영향을 미치는 주제도는 고도, 하계망, 인구밀도, 도로, 인구이동, 총사업체수, 지가 등이다. 또한 산림지역 지표변화에 영향을 미치는 주제도는 고도, 경사도, 인구밀도, 인구이동, 지가 등이다. 지표변화 분석결과, 도시지역은 금강을 중심으로 구도심과 신도심지역의 도시 확산이 이루어지고, 인터체인지 및 국도를 따라 시가화 지역이 확산 될 것으로 예측되었다. 농업지역은 금강의 소지류 및 인접지역과 연결되는 국도주변 지역이 변화가 일어날 확률이 높다. 산림지역은 대부분 남동쪽에 위치하고 있는데, 그 원인은 밤나무 재배단지가 본 지역에 넓게 나타나면서 산림훼손이 일어날 확률이 높은 것으로 예측되었다. 예측비율 곡선을 이용하여 검증한 결과, 지표변화가 일어날 확률이 가장 높은 상위 $10\%$지역에서 도시지역은 $80\%$, 농업지역은 $55\%$, 산림지역은 $40\%$정도의 예측능력을 보였다. 따라서, 본 통합 모델은 산림지역 예측에는 부적합한 것으로 볼 수 있어서, 향후 새로운 주제도 선정 및 예측모델 등이 필요하다. 결론적으로 본 방법은 향후 토지피복 변화 연구를 위한 효과적인 방법 중의 하나로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국농공학회지
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• 제26권2호
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• pp.69-84
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• 1984

This study was carried out to investigate the time distribution of single storms and to establish the model of storm patterns in korea. Rainfall recording charts collected from 42 metheorological stations covering the Korean peninsula were analyzed. A single storm was defined as a rain period seperated from preceding and succeeding rainfall by 6 hours and more. Among the defined single storms, 1199 storms exceeding total rainfall of 80 mm were qualified for the study. Storm patterns were cklassified by quartile classification method and the relationship between cummulative percent of rainfalls and cummulative storm time was established for each quartile storm group. Time distribution models for each stations were prepared through the various analytical and inferential procedures. Obtained results are summarized as follows: 1. The percentile frequency of quartile storms for the first to the fourth quartile were 22.0%, 26.5%, 28.9% and 22.6%, respectively. The large variation of percentile frequency was show between the same quartile storms. The advanced type storm pattern was predominant in the west coastal type storm patterns predominantly when compared to the single storms with small total rainfalls. 3. The single storms with long storm durations tended to show delayed type storm patterns predominantly when compared to the single storms with short storm durations. 4. The percentile time distribution of quartile storms for 42 rin gaging stations was estimated. Large variations were observed between the percentiles of time distributions of different stations. 5. No significant differences were generally found between the time distribution of rainfalls with greater total rainfall and with less total rainfall. This fact suggests that the size of the total rainfall of single storms was not the main factor affecting the time distribution of heavy storms. 6. Also, no significant difference were found between the time distribution of rainfalls with long duration and with short duration. The fact indicates that the storm duration was no the main factor affecting the time distribution of heavy storms. 7. In Korea, among all single storms, 39.0% show 80 to 100mm of total rainfall which stands for the mode of the frequency distribution of total rainfalls. The median value of rainfalls for all single storms from the 42 stations was 108mm. The shape of the frequency distribution of total rainfalls showed right skewed features. No significant differences were shown in the shape of distribution histograms for total rainfall of quartile storms. The mode of rainfalls for the advanced type quartile storms was 80~100mm and their frequencies were 39~43% for respective quartiles. For the delayed type quartile storms, the mode was 80~100mm and their frequencies were 36!38%. 8. In Korea, 29% of all single storms show 720 to 1080 minutes of storm durations which was the highest frequency in the frequency distribution of storm durations. The median of the storm duration for all single storms form 42 stations was 1026 minutes. The shape of the frequency distribution was right skewed feature. For the advanced type storms, the higher frequency of occurrence was shown by the single storms with short durations, whereas for the delayed type quartile storms, the higher frequency was shown gy the long duration single storms. 9. The total rainfall of single storms was positively correlated to storm durations in all the stations throughout the nation. This fact was also true for most of the quartile storms. 10. The third order polynomial regression models were established for estimating the time distribution of quartile storms at different stations. The model test by relative error method resulted good agreements between estimated and observed values with the relative error of less than 0.10 in average.

• Radiation Oncology Journal
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• 제19권3호
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• pp.224-229
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• 2001

목적 : 방사선단독으로 치료했던 자궁경부암에서 치료실패 양상과 치료실패에 대한 위험인자를 확인하여 동시항암 화학방사선요법의 적용기준을 마련하고자 본 연구를 시행하였다. 대상 및 방법 : 1989년 4월부터 1997년 12월까지 경상대학교병원 치료방사선과에서 자궁경부암으로 방사선치료를 시행받은 환자중 외부방사선조사와 강내조사를 계획대로 완료한 154명을 대상으로 후향적 분석을 시행하였다. FIGO에 의한 병기별 분포는 Ib 12명, IIa 24명, IIb 98명, IIIa 1명, IIIb 17명, IVa 2명이었다. 생존율은 Kaplan-Meyer 법을 이용하여 구하였고, 생존율의 비교는 Log-rank test로, 다변량분석은 Cox proportional hazard model을 이용하였다. 국소 또는 원격실패에 대한 단변량, 다변량분석은 logistic regression model을 사용하였다. 방광 및 직장의 합병증 평가는 RTOG/EORTC에서 제안하여 사용하고 있는 SOMA scale을 적용하였다. 결과 : 전체 154명 가운데 완전 관해를 보인 경우는 130명으로 완전관해율은 $84.4\%$였다. 완전관해자 가운데 6명이 국소재발, 25명이 원격전이, 10명이 국소재발 및 원격전이를 보여 완전관해자 가운데 $31.5\%$가 치료에 실패하였다. 연구대상 전체의 치료실패양상을 보면 국소실패가 25명, 원격실패가 25명, 국소 및 원격실패가 15명으로 전체환자의 치료실패율은 $42.1\%$ (65/154)였고, 국소실패율(국소단독실패와 국소, 원격 이중실패를 합한 것) 및 원격실패율(원격단독실패와 국소, 원격 이중실패를 합한 것)은 각각 $25.9\%$ (40/154), $25.9\%$ (40/154)였다. 국소실패의 위험인자로서는 단변량, 다변량분석 모두에서 종양의 크기가 유의하였고 원격실패의 위험인자로서는 단변량분석에서는 병리, 종양의 크기, 골반임파절전이, 치료전 혈색소 수치가 유의하였으나, 다변량분석에서는 종양의 크기, 골반임파절전이가 유의하였다. 5년 생존율은 $FIGO\;Ib\;74\%,\;IIa\;67\%,\;IIb\;63\%,\;IIb\;45\%$. 결론 : 종양의 크기가 4 cm 이상인 경우 방사선치료만으로는 국소 및 원격실패의 가능성이 높고 생존율 역시 낮다. 크기가 4 cm 이상이거나 골반임파절전이가 있는 경우 대동맥임파절 전이 가능성이 높다. 따라서 크기가 4 cm 이상이거나 골반임파절 전이가 있는 경우 국소제어율을 높이고 원격전이를 줄이기 위해 동시방사선항암화학요법을 시행하여야 한다.

• 생명과학회지
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• 제31권9호
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• pp.840-848
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• 2021

본 연구는 제주마의 연도별 주파기록 특성을 파악하고 경주기록에 대한 환경효과 분석을 위해 수행되었다. 한국마사회가 2002년부터 2019년까지 수집한 제주마 2,167두의 48,645개 관측치 정보가 분석에 사용되었다. 환경효과 분석을 위하여 관측치 빈도가 가장 높은 800 m 기준으로 주파기록은 보정되었다. 거리별 경주기록은 동일거리 기준으로 변환되었으며 연도별 비교가 가능했다. 그 결과 표현형에서 매년 주파기록이 0.242초(R²=0.66) 단축됨을 알 수 있었다. 보정된 주파기록에 대한 환경효과의 유의성 검증 위해 일원분산분석을 수행하였고 모형에서 설정한 모든 변수에서 고도의 유의성을 나타내었다(p<0.001). 이들 변수에 대해 단계적 변수 선발법을 적용, AIC 값 산출을 통해 모형 적합도를 평가하였으며 연도, 부담구분, 기수 순위, 조교사 순위, 주로상태, 날씨, 마령, 성별 순으로 변수 선택 시 가장 낮은 AIC 값을 갖는 모형이 수립되었다. 최종적으로 주파기록에 영향하는 환경효과 분석을 위하여 기수, 조교사 순위 및 마령 3가지 변수를 임의효과로 가정하였다. 그 결과 기수와 마령을 임의효과로 설정하였을 때 주파기록에 영향하는 환경효과 분석에 가장 적합한 모형인 것으로 나타났다. 본 연구에서 도출된 결과는 제주마 유전능력 평가를 위한 모형설정 시 기초자료로 활용 가능할 것으로 사료된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권5호
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• pp.431-449
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• 2022

지금까지 국내에서는 수 많은 터널들이 완공되어 오면서 시공에서뿐 아니라 설계에서도 다양한 경험과 기술이 지속적으로 축적되어 왔다. 따라서 이제는 매우 복잡한 지질조건 또는 특수한 터널구조가 아니라면 일반적인 터널설계작업은 설계 항목에 따라 기존 유사 설계사례를 수정 또는 보완하는 것만으로도 충분한 경우도 적지 않다. 특히 터널발파설계의 경우, 실제 터널시공시 현장에서 시험발파를 통해 시공을 위한 발파설계를 추가로 수행하는 것이 일반적이라는 것을 감안할때, 설계단계에서 수행하는 발파설계는 예비설계 성격을 지니고 있어 기존의 유사 설계사례를 참고하는 것도 타당하다고 사료된다. 한편 최근 4차산업혁명시대에 들어서면서 전 산업분야에 걸쳐 그 활용도가 급증하고 있는 인공지능은 터널 및 발파분야에서도 다양하게 활용되고 있지만, 발파터널의 경우 발파진동 및 암반분류 등의 예측 분야에서 주로 활용되고 있을 뿐 터널발파패턴 설계에 활용된 사례는 많지 않다. 따라서 본 연구에서는 터널발파설계를 인공지능의 한 분야인 머신러닝 모델을 이용하여 자동화하기 위한 시도를 하였다. 이를 위하여 25개 학습용 터널설계 자료 및 2개의 시험용 설계자료에서 4가지의 입력데이터(지보패턴, 도로유형, 상반 및 하반 단면적) 및 16개의 출력데이터(심발공 종류, 비장약량, 천공수, 각 발파공 그룹별 공간격과 저항선 등)를 발췌하였다. 이를 기반으로 3가지 머신러닝 모델, 즉, XGBoost, ANN, SVM 모델을 시험한 결과 XGBoost모델이 상대적으로 최상의 결과를 나타내었다. 또한 이를 이용하여 실제 발파설계 상황을 가정하여 발파패턴을 제안하도록 한 결과 일부 항목에서 보완이 필요하긴 하지만 일반적 설계와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구가 기초연구 성격이어서 전체 발파설계를 완벽하게 수행하기는 아직 부족하지만, 향후 충분한 발파설계데이터를 확보하고 세부적인 처리과정을 보완하여 실용적인 활용이 가능하도록 추가 연구를 수행할 계획이다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권2호
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• pp.311-318
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• 2022

본 연구는 꿀샘식물인 아까시나무의 적지적수 조림을 위해 판정기준인 지위지수를 도출하고, 도출된 지위지수별 경급별 분포 변화를 알아보기 위하여 수행되었다. 아까시나무 임분의 지위지수를 추정하기 위하여 적용한 모델은 Chapman-Richards식이었다. 도출된 식에 따르면, 우리나라 아까시나무의 지위지수는 기준임령이 30년 일 때 16~22 범위 내에 분포하는 것으로 나타났다. 그리고 지위지수 추정 모델의 적합성은 약 37%정도로 낮았으나, 식의 잔차분포가 한쪽으로 치우지지 않아(bias -0.0030) 활용에는 문제가 없는 것으로 판단된다. 아까시나무 생장에 따른 지위별 직경분포를 구명하기 위해서는 Weibull 직경분포함수를 이용하였다. 직경의 분포를 나타내는 인자로 평균직경과 우세목 수고를 설명변수로 하였으며, 이들은 Weibull 직경분포함수의 모수를 추정하고 복구하는 단계를 거쳤다. 최종적으로는 아까시나무 임분의 평균직경과 우세목 수고로서 직경급별 분포를 나타낼 수 있었으며, 분포 추정에 대한 설명력은 약 80.5%인 것으로 나타났다. 지위지수별 직경분포를 30년생 기준으로 도식화한 결과, 지위지수가 높을수록 직경분포 곡선이 오른쪽으로 이동함을 알 수 있었다. 즉 적지적수를 고려하여 지위지수가 높은 곳에 조림한다면 아까시나무의 생장이 왕성해져 용재생산 뿐만아니라 꿀 생산도 많아질 것임을 유추할 수 있었다. 따라서 본 아까시나무 지위지수분류표와 곡선이 꿀샘식물인 아까시나무를 조성 및 관리함에 있어 의사결정의 기준이 되기를 기대한다.

• 한국심리학회지 : 코칭
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• 제7권1호
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• pp.59-89
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• 2023

본 연구에서는 성장 및 발전을 위한 변화동기(Change Motivation for Growth and Development)를 '자신의 현재 행동에 대한 현실적인 인식을 바탕으로 자신이 중요하게 생각하는 목표 달성을 위해 기꺼이 행동하도록 하는 힘'으로 정의하고, 일반 성인들의 성장과 발전을 위한 변화동기를 측정하는 척도의 개발 및 타당도 검증을 목적으로 하였다. 예비문항 개발을 위해 코칭 전문가 7명과 코칭 유경험자 9명을 대상으로 인터뷰를 실시하였고, 일반 성인 55명을 대상으로 개방형 설문을 실시하였다. 이후 3차례의 문항 분류 작업과 내용타당도 검증을 거쳐 7개 요인, 83개 문항을 선정하여, 일반 성인 321명을 대상으로 예비조사를 실시하고, 탐색적 요인분석을 통해 4개요인 42 문항을 도출하였다. 최종적으로 성장 및 발전을 위한 변화동기 척도의 구성개념 타당도와 준거관련 타당도 검증을 위해 일반 성인 631명을 대상으로 본조사를 실시하였다. 두 그룹으로 나누어 그룹1의 315명은 탐색적 요인분석을, 그룹2의 316명은 확인적 요인분석을 실시하여 변화동기 척도의 구성개념을 검증하였다. 그룹1의 요인분석을 실시한 결과, 31개 문항으로 구성된 3개 요인 구조가 적합한 것으로 나타났으며, 그룹2의 확인적 요인분석 결과, 3개 요인구조의 수정모형 적합도가 양호하게 확인됨에 따라 성장 및 변화를 위한 변화동기 척도의 구성개념타당도가 입증되었다. 성장 및 발전을 위한 변화동기 척도의 수렴타당도와 준거관련타당도 분석을 위해 다양한 변인과의 상관을 분석한 결과, 3개 각 요인은 대부분의 변인과 유의하게 관련된 것으로 확인되었다. 마지막으로 본 연구의 의의 및 시사점과 제한점, 미래 연구 등에 관해 논의하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.