• 한국수자원학회논문집
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• 제54권1호
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• pp.27-38
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• 2021

최근 레이더 강우량을 수문학적으로 활용하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기상레이더의 경우 관측 특성상 산악 효과 등으로 인한 관측 영역의 한계로 빔의 차폐가 발생하며, 이는 강우량의 과소 추정의 원인이 된다. 이에 본 연구에서는 기상 레이더의 수문학적 활용을 위해 Hybrid Surface Rainfall (HSR)기법을 활용하여 레이더 강우를 추정하였으며, 분포형 유출모형인 GRM 모형을 활용하여 유출 해석을 수행하였다. 5개의 강우 사상에 대해 강우 보정 및 유출 모의를 수행한 결과 HSR 기법을 활용한 이중편파 레이더 강우량(Q_H_KDP)이 지상 강우량의 15% 이내의 오차를 보이며 정확성이 가장 높았으며, 이를 활용하여 유출 해석을 수행한 결과 역시 R2 0.9 이상 NRMSE가 0.8 이하, NSE 0.5 이상의 정확도를 나타내었다. 본 연구를 통하여 이중편파 레이더 강우의 적용성을 확인할 수 있었으며, 향후 레이더의 수문학적 활용에 관련된 연구에 활용성이 클 것으로 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권5호
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• pp.200-215
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• 2023

자율주행 기술이 고도로 발전하고, 관련 시장이 급격하게 성장하고 있어 머지않은 시기 내에 완전 자율주행 시대가 도래할 것으로 예상된다. 한편, 자율주행 기술의 발전과 함께 기술 안전성에 대한 의문이 제기되고 있으며, 관련 사고 소식이 보도되면서 기술에 대한 우려는 증대되고 있다. 자율주행차의 안전성 향상을 위해, 사고 사례를 분석하고 사고 원인을 규명하는 행위가 선행될 필요가 있다. 이에, 본 연구는 자율주행 사고데이터를 통해 자율차 사고의 심각도에 대한 영향요인을 분석하였다. 연구 데이터는 CA DMV에서 수집·배포하고 있는 자율주행차 사고 레포트를 중심으로 사고 지점의 공간 정보, 교통 정보를 사용하였다. 중점 데이터가 사고 레포트임을 고려할 때, 사건 발생 횟수의 기댓값이 반영될 수 있도록 포아송 회귀 분석을 사용하여 모델링을 진행하였다. 모형 분석 결과, 자율주행차 사고 심각도는 조도가 낮을 때, 자전거·버스 전용 차로가 존재할 때, 보행자와 자전거 사고 이력이 많은 지역에서 증가한다는 결과가 도출되었다. 본 연구 결과는 향후, 자율주행차 안전성 개선을 위한 알고리즘 개발 및 관련 교통 인프라 설치를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.305-316
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• 2011

협업필터링은 다양한 분야에서 널리 활용되고 있지만 협업필터링의 추천 성능은 적용하는 기업의 비즈니스 형태나 발생하는 거래 데이터의 특성에 따라 다르게 나타나고 있다. 기업에서 협업필터링 추천시스템을 구축하려면 상당한 시간과 비용이 소요되기 때문에 구축된 추천시스템의 성과가 높지 않다면 기업 자원의 낭비를 초래할 뿐만 아니라 부정확한 추천서비스를 받는 고객들의 불만을 살 수 있다. 따라서 추천시스템 도입을 검토할 때 기업이 갖고 있는 데이터의 특성을 파악하고 이를 통해 추천시스템을 도입하는 것이 타당한지 사전에 예측할 수 있다면 불필요한 도입으로 인한 경제적 손실과 고객 만족도 저하를 막을 수 있을 것이다. 기존 연구에서는 협업필터링 추천 성과에 희박성, 우연성, 커버리지 등이 영향을 미칠 수 있다고 설명하고 있지만 이러한 요인들이 어떻게 얼마나 추천 성과에 영향을 미치는지, 요인들 간에 어떠한 상관관계가 있는지는 현재까지 구체적으로 밝혀진 바가 없다. 본 연구에서는 구매 트랜잭션으로부터 생성된 소셜네트워크로부터 밀도, 군집화계수, 집중도 등의 구조적 지표를 측정한 후 이들이 추천성과에 어떻게 영향을 미치는지 통계적 분석을 통해 실증적으로 규명한다. 이를 통해 협업필터링 추천시스템에 대한 도입 여부를 결정하고자 할 때 유용하게 사용될 수 있는 지침을 제공하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권1호
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• pp.57-67
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• 2015

이중편파레이더는 강우입자의 모양, 크기, 위상, 방향에 대한 정보를 제공해줌으로써 단일편파레이더보다 정확한 정량적 강우 추정에 장점이 있다. 본 연구에서는 대표적인 이중편파레이더 강우 추정 알고리즘인 JPOLE 알고리즘과 CSU 알고리즘을 이용하여 강우량을 산정 비교하였다. 이 두 알고리즘은 강우의 크기에 따라 반사도, 차등반사도, 비차등위상차를 각각 이용하거나 조합하여 강우량을 계산한다. 비차등위상차는 강우입자의 모양과 분포밀도에 대한 정보를 주는 차등위상차에 필터링이나 회귀분석기법을 이용하여 계산되는데, 대류성 강우 지역에서는 비차등위상차의 첨두값이 과소 추정되거나 음의 값을 보일 수 있으며, 약한 강우지역에서는 진동하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고자 Lim et al. (2013)에서 제안된 새로운 분포형 비차등위상차 산정방법의 이용을 제안하였다. 2012년도의 두 강우사상에 대한 국토교통부의 비슬산 레이더 자료를 이용하여 분포형 비차등위상차를 산정한 후 강우 추정 알고리즘에 적용하였다. 산정된 분포형 비차등위상차는 첨두값이 개선되었으며, 크게 진동하거나 음의 값이 산정되지 않았다. 이를 이용하여 추정된 강우량에 있어서는 일강우량 80mm 이상의 강한 강우에 대해 일강우량의 누적값이 AWS 관측값에 가깝게 개선되는 것을 확인하였으며 80mm 이하의 약한 강우에서는 개선 정도가 미약하였다. 이는 강우 추정 알고리즘에서 강우강도가 높은 경우에 비차등위상차가 사용되고, 낮은 경우에는 반사도와 차등반사도가 사용되기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 향후 이중편파레이더를 이용한 강우량 추정의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.55-72
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• 2010

최근, NCW에 적합한 C4I 체계의 전투력 상승효과 평가의 필요성이 제기되고 있다. 기존의연구는 체계 자체에 중점을 두었으며, 인적 요소를 중요한 요소로 고려하지 않았다. 따라서, C4I 체계의 전투력 상승효과 평가 시 기술 및 인적 요소를 고려하여 평가하는 것이 필요한 시점이라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 E-TechMan(A Combat Effectiveness Evaluation Algorithm Considering Technical and Human Factors in C4I System)이라 불리는 전투력 상승효과 평가 알고리즘을 제안한다. E-TechMan 알고리즘은 합동화력체계(Joint Fire Operating System-Korea)에 적용되어 전투력 상승효과를 평가해보았다. 또한, 기존의 연구방법인 C2 이론 및 고전 역학에 의한 결과와 비교를 하였다. 본 연구는 인적요소에 의한 영향을 반영함으로써 기존의 연구보다 현실적인 전투력 상승효과 결과를 제시했다는데 가치가 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_3호
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• pp.1173-1185
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• 2019

본 연구에서는 처음으로 주성분분석(Principle component analysis; PCA) 방법을 이용하여 Sentinel-5p의 TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI) 위성센서 원시자료로부터 산업활동 및 화산활동에 의해 발생한 이산화황 연직칼럼농도(Vertical column density; VCD)를 산출하였다. 본 연구에서 TROPOMI로부터 주성분분석방법을 이용하여 산출된 이산화황 연직칼럼농도는 차등흡수분광법(Differential Optical Absorption Spectroscopy; DOAS)을 이용하여 산출된 TROPOMI Level 2 이산화황 연직칼럼농도 산출물과 비교되었다. 산업활동과 같은 인위적 요인에 의하여 다량의 이산화황을 지표부근에 배출하는 동아시아 지역에서 TROPOMI 로부터 주성분분석방법으로 산출된 이산화황 연직칼럼농도와 차등흡수분광법을 이용하여 산출된 TROPOMI 이산화황 연직칼럼농도의 평균값은 각각 0.05 Dobson Unit (DU)와 -0.02 DU로 비슷한 값으로 나타났다. 두 산출물 사이의 기울기(Slope)는 모든 구름조건에 대하여 0.64, 상관계수(Correlation coefficient, R)는 0.51로 다소 낮은 상관관계를 보였으나, 구름비율이 0.5 이하인 픽셀에 대한 기울기는 0.68, 상관계수는 0.61로 증가하였다. 이러한 결과는 두 알고리즘에서 공통적으로 구름비율이 높을 때 지표부근에 대한 이산화황의 산출 민감도가 감소한다는 것을 의미한다. 화산활동에 의한 고농도 이산화황이 발생하는 지역인 인도네시아와 일본 남부 지역에서 두 알고리즘으로 산출된 이산화황 연직칼럼농도 사이의 상관계수는 모든 구름 조건에 대하여 0.90으로 높은 상관관계를 보였다. 이는 화산지역에서의 가스 분출로 인하여 고농도로 대류권 상층 혹은 성층권 하부에 주로 분포하는 이산화황에 대한 위성 기반 이산화황 산출 정확도가 높게 나타나기 때문인 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.179-192
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• 2014

최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.