• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권1호
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• pp.15-27
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• 2018

Parametric method of flood frequency analysis involves fitting of a probability distribution to observed flood data. When record length at a given site is relatively shorter and hard to apply the asymptotic theory, an alternative distribution to the generalized extreme value (GEV) distribution is often used. In this study, we consider the beta-P distribution (BPD) as an alternative to the GEV and other well-known distributions for modeling extreme events of small or moderate samples as well as highly skewed or heavy tailed data. The L-moments ratio diagram shows that special cases of the BPD include the generalized logistic, three-parameter log-normal, and GEV distributions. To estimate the parameters in the distribution, the method of moments, L-moments, and maximum likelihood estimation methods are considered. A Monte-Carlo study is then conducted to compare these three estimation methods. Our result suggests that the L-moments estimator works better than the other estimators for this model of small or moderate samples. Two applications to the annual maximum stream flow of Colorado and the rainfall data from cloud seeding experiments in Southern Florida are reported to show the usefulness of the BPD for modeling hydrologic events. In these examples, BPD turns out to work better than $beta-{\kappa}$, Gumbel, and GEV distributions.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제39권4호
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• pp.11-24
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• 2019

The total solar irradiation on horizontal surfaces is separated into the beam and diffuses components. Although horizontal global irradiance is a commonly measured parameter for many sites, horizontal diffuse irradiance is not so readily obtainable. For such sites that measure global irradiation alone, a simple but reasonably accurate method is required to estimate diffuse irradiance from its global counterpart. This study investigates the applicability of correlation coefficients models correlating hourly diffuse and beam fraction and hourly clearness index in Daejeon. The three diffuse to global correlation coefficients models (Orgill and Holland model, CIBSE Guide J model, and Erbs et al. model) are selected and the three modified beam to global correlation coefficients models are generated. MBE, RMSE, r-squared of Daejeon and Daejeon boundary site-fitted models are compared with the case of original coefficients. The comparison result shows that the beam and diffuse to global solar irradiation correlation coefficients models with boundary site-fitted coefficients are best suitable for Daejeon. Further researches will be conducted to find the boundary site-fitting method using measured data of other cities and correlation coefficients models using solar altitude, cloud cover, and sunshine duration.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.82-91
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• 2022

In this paper, time series prediction method of photovoltaic power is introduced using seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA). In order to obtain the best fitting model by a time series method in the absence of an environmental sensor, this research was used data below 50% of cloud cover. Three samples were extracted by time intervals from the raw data. After that, the best fitting models were derived from mean absolute percentage error (MAPE) with the minimum akaike information criterion (AIC) or beysian information criterion (BIC). They are SARIMA (1,0,0)(0,2,2)14, SARIMA (1,0,0)(0,2,2)28, SARIMA (2,0,3)(1,2,2)55. Generally parameter of model derived from BIC was lower than AIC. SARIMA (2,0,3)(1,2,2)55, unlike other models, was drawn by AIC. And the performance of models obtained by SARIMA was compared. MAPE value was affected by the seasonal period of the sample. It is estimated that long seasonal period samples include atmosphere irregularity. Consequently using 1 hour or 30 minutes interval sample is able to be helpful for prediction accuracy improvement.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.319-325
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• 2023

In this study, we proposed a method for hyperparameter optimization in the building and training of a deep learning model designed to process point cloud data collected by a millimeter-wave radar system. The primary aim of this study is to facilitate the deployment of a baseline model in resource-constrained IoT devices. We evaluated a RadHAR baseline deep learning model trained on a public dataset composed of point clouds representing five distinct human activities. Additionally, we introduced a coarse-to-fine hyperparameter optimization procedure, showing substantial potential to enhance model efficiency without compromising predictive performance. Experimental results show the feasibility of significantly reducing model size without adversely impacting performance. Specifically, the optimized model demonstrated a 3.3% improvement in classification accuracy despite a 16.8% reduction in number of parameters compared th the baseline model. In conclusion, this research offers valuable insights for the development of deep learning models for resource-constrained IoT devices, underscoring the potential of hyperparameter optimization and model size reduction strategies. This work contributes to enhancing the practicality and usability of deep learning models in real-world environments, where high levels of accuracy and efficiency in data processing and classification tasks are required.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1125-1139
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• 2022

무인항공기에 부착된 위성 항법 시스템/관성 측정 센서(global positioning system/inertial measurement unit, GPS/IMU)와 관측 센서 사이에는 물리적인 위치와 자세 오차가 존재한다. 해당 물리 오프셋으로 인해, 관측 데이터는 비행 방향에 따라 서로 위치가 어긋나는 이격 오차가 발생한다. 특히나, 다중 센서를 활용하여 데이터를 취득하는 다중 센서 무인항공기의 경우, 관측 센서가 변경될 때마다 고액의 비용을 지불하고 외산 소프트웨어 의존하여 물리 오프셋을 조정하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 다중 센서에 적용 가능한 초기 센서 모델식을 수립하고 물리 오프셋 추정 방법을 제안한다. 제안된 방안은 크게 3가지 단계로 구성된다. 먼저, 직접지리 참조를 위한 회전 행렬 정의 및 초기 센서 모델식을 수립한다. 다음으로, 지상기준점과 관측 센서에서 취득된 데이터 간의 대응점을 추출하여 물리 오프셋 추정을 위한 관측방정식을 수립한다. 마지막으로, 관측 자료를 기반으로 물리 오프셋을 추정하고, 추정된 파라미터를 초기 센서 모델식에 적용한다. 전주, 인천, 알래스카, 노르웨이 지역에서 취득된 데이터셋에 적용한 결과, 4개 지역 모두 물리 오프셋 적용 전에 발생되던 영상 접합부의 이격 오차가 물리 오프셋을 적용 후 제거되는 것을 확인했다. 인천 지역의 지상기준점 대비 절대 위치 정확도를 분석한 결과, 초분광 영상의 경우, X, Y 방향으로 약 0.12 m 위치 편차를 보였으며, 라이다 포인트 클라우드의 경우 약 0.03 m의 위치 편차를 보여줬다. 더 나아가 영상 내 특징점에 대하여 초분광, 라이다 데이터의 상대 위치 정확도를 분석한 결과, 센서 데이터 간의 위치 편차가 약 0.07 m인 것을 확인했다. 따라서, 제안된 물리 오프셋 추정 및 적용을 통해 별도 기준점 없이 정밀한 데이터 매핑이 가능한 직접 지리 참조가 가능하다는 것을 확인했으며, 다중 센서를 부착한 무인항공기에서 취득된 센서 데이터 간의 융합 가능성에 대해 확인하였다. 본 연구를 통해 독자적인 물리 파라미터 추정 기술 보유를 통한 경제적 비용 절감 효과 및 관측 조건에 따른 유연한 다중 센서 플랫폼 시스템 운용을 기대한다.

• 한국환경농학회지
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• 제37권4호
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• pp.251-259
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• 2018

스마트온실에서 사용하고 있는 다양한 종류의 수경배양액 관리와 관련하여 ICT 기술을 활용한 작물생육 기반 배양액 제어시스템 개발을 위하여, 본 연구에서는 작물 생육단계별 시용배양액의 성분변화를 모니터링하고 이들 실측 데이터를 바탕으로 한 클라우드 기반 데이터 분석시스템을 설계하였다. 수집한 데이터 분석 및 시스템 구축을 위하여 인공광 스마트 온실에서 사용하는 관행의 무기 배양액, 기존 액비 및 폐기 농업부산물 유래 제조액비 등 수종의 배양액을 공시하였으며, 수경재배 작물 생육단계별 시용 배양액내 성분 변화패턴을 모니터링하였다. 발색법에 의한 흡광광도법을 활용하여 $NH_3-N$, $NO_3-N$, $NO_2-N$, $SiO_2$, $PO_4^{3-}$ 및 Cu 등 총 9종의 성분농도 변화를 산출하고 작물의 기초 생육량을 조사하였다. 각 작물의 기초 생육량 데이터는 오픈스택 클라우드 시스템에서 생성된 가상머신(Virtual machine)에 관계형 데이터베이스를 구축하여 수집 항목별로 분류 저장하였다. 저장된 작물별 배양액의 성분변화와 생육량 데이터는 노드제이에스(Node. js) 웹 프레임워크(Framework)를 통해 매주 수집된 데이터를 가시화하여 제공한다. 클라우드 기반 데이터베이스를 구축을 통하여 배양액 성분 실측치 비교와 작물 생육상황은 사용자 스마트 디바이스(Smart devices)를 활용, 작물종과 배양액 성분을 순차적 선택하고, 각 데이터의 비교 및 분석을 시계열 그래프로 실험 결과를 가시화할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 개발한 클라우드 기반 데이터 분석시스템 스마트온실내 수경배양액 성분변화 및 재배 작물의 생육을 정기적으로 모니터링한 실측치를 기반으로 데이터베이스를 구축한 것으로 시설재배지나 인공광 스마트온실 등 다양한 농업현장에서 생육관리를 위하여 활용할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.3-11
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• 2014

최근 도시는 신규건축, 재건축 및 부분적인 리모델링 등 다양한 형태로 변화하고 있으며, 이에 따라 수치지도 또한 최신성 및 정확도를 유지할 수 있도록 지속적인 수정 및 갱신을 통해 사용자들에게 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 일반적으로 수치지도 수정 및 갱신 방법으로는 항공사진 혹은 준공도면을 이용하고 있으나, 항공사진은 촬영주기제한 및 경제성 측면에서 국소 지역에 대한 수시 갱신이 어렵고 준공도면의 경우 품질 확보의 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 빠르게 변하는 도심지의 건물 개발 현황을 수치지도상의 건물 정보에 신속하게 반영하기 위해 지상라이다로부터 추출한 건물 footprint 자료를 이용하는 방법론을 제안하였다. 우선 지상라이다로부터 취득된 전체 건물의 포인트 클라우드 자료로부터 대표 옆면을 추출하고, 2차원 영상으로 투영한다. 투영된 포인트 클라우드 자료로부터 footprint를 추출하고, 추출된 footprint와 수치지도 상의 건물 footprint 간의 정합을 위해 2D Affine 모델을 사용하였다. 2D Affine 파라미터의 추정에는 두 footprint 자료로부터 취득된 무게중심을 사용하였으며, 무작위로 추출된 무게중심 간의 매칭을 위해 수정된 RANSAC (RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 제시하였다. 다양한 조건하에서 수행된 실험결과 제안된 알고리즘을 적용할 경우, 지상라이다로부터 추출된 건물데이터를 활용하여 효율적인 수치지형도의 갱신이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제14권4호
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• pp.366-375
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• 1998

해색 센서인 SeaWIFS의 자료를 이용하여 황사의 광학적 성질과 황사가 해색 원격탐사에 미치는 영향에 대해 연구하였다. 황사가 해색에 미치는 영향을 살펴보기 위해 황사현상이 나타났던 1998년 4월 18일과 맑은 날인 4월 25일의 자료를 선택하였다. NASA 표준 대기 보정 알고리즘은 황사의 영역을 복사휘도가 너무 크거나 또는 구름의 영역으로 간주하여 황사 지역에 대한 해색 정보를 생산하지 않고 있다. 4월 18일 동아시아 해양에 도착한 황사는 에어로졸의 광학적 두께의 관점에서 상대적으로 균질한 두 부류로 구성되어 있음을 보여주었다. 즉, 에어로졸 광학적 두께가 0.8 부근에 최대의값을 갖는 강한 황사와 0.4 부근의 값을 갖는 약한 황사가 존재하였다. 즉 에어로졸 광학적 두께가 0.8 부근에 최대의 값을 갖는 강항 황사와 0.4 부근의 값을 갖는 약한 황사가 존재하였으며, 이 값들은 지상의 관측 결과와 잘 일치하였다. 지상 일기도의 분석과 경로 역추적을 통해 얻은 황사의 이동은 약한 황사 영역이 먼지 폭풍의 가장자리로부터 기원하고 있음을 암시한다. 또한, 황사와 관련된 에어로졸 광학적 두께가 큰 영역은 dir 0.2 정도의 광학적 두께를 갖는 배경 에어로졸과 매우 다름을 알 수 있다. 이러한 에어로졸의 광학적 특성은 대기 보정 변수의 도입과 더불어 황사의 영역을 정량적으로 결정할 수있음을 가능케 하고 있다. 본 논문의 결과는 대기 보정 변수와 광학적 두께의 분산 그래프에 나타나는 특징을 황사 영역을 결정할 수 있음을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.33-42
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• 2016

최근 인공지능 분야는 구글, 아마존, 마이크로 소프트 등 선진 기업을 중심으로 머신러닝에 대한 투자와 연구경쟁이 가속화 되고 있다. 가상화 기술은 가상화 보안 구조에 대한 보안 취약점 문제가 지속적으로 이슈화 되었다. 또한 내부 데이터 보안이 플랫폼 제공자의 가상화 보안 기술에 의존적인 경우가 대부분이다. 이는 기존 소프트웨어, 하드웨어 보안 기술은 가상화 영역 접근이 어렵고 보안 기능 수행에 데이터 분석 및 처리 효율성이 낮기 때문이다. 본 논문은 사용자 중요 정보를 기계학습 알고리즘을 적용하고, 학습 가능한 보안 인증벡터 생성하여 이를 가상화 내부 영역에서 보안 검증을 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 성능분석 결과 인증벡터의 가상화 환경의 내부 전송 효율성, 연산방법의 높은 효율성과 주요 생성 파라미터에 대한 안전성을 입증하였다.

• 한국물환경학회지
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• 제29권3호
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• pp.383-392
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• 2013

In this research, mixing behavior of the floating pollutant such as oil spill accidents was analyzed by studying the advection-diffusion of GPS floaters at water surface. The LPT (Lagrangian Particle Tracking) model of EFDC (Environmental Fluid Dynamics Computer Code) was used to simulate the motion of the GPS floater tracer. In the field experiment, 35 GPS floaters were injected at the Samun Bridge of Nakdong River. GPS floaters traveled to downstream about 700 m for 90 minutes. The field data by the GPS floater experiments were compared with the simulation in order to calibrate the parameter of LPT model. The turbulent diffusion coefficient of LPT model was determined as $K_H/hu^*$ = 0.17 from the scatter diagram. The arrival time of peak concentration and transverse diffusion from the simulation results were similar with the experiments from the concentration curves. Numerical experiments for anticipation of damage from floating pollutant were conducted in the same reach of the Nakdong River and the results show that the pollutant cloud transported to the left bank where the Hwawon pumping station is located. For this reason, it is suggested that the proper action should be needed to maintain the safety of the water withdrawal at the Hwawon pumping station.