• 한국수자원학회논문집
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• 제40권1호
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• pp.39-50
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• 2007

본 논문에서는 대수-선형 파손율 모형(log-linear ROCOF)과 와이블 파솔율 모형(Weibull ROCOF)을 이용하여 상수도 주철 배수관로의 파손율을 모형화하고, '수정된 시간 척도'를 이용하여 최적교체시기를 산정할 수 있는 방법이 개발되었다. 두 ROCOF의 모형화를 위하여 개별 관로의 파손시간을 기록한 '파손 시간자료(failure-time data)'와 일정 시간간격 사이에서 발생하는 파손횟수를 기록한 '파손 횟수자료(failure-number data)'를 이용하였고, 최대로그우도 추정값을 이용하여 두 ROCOF의 각 파손자료 유형에 대한 모형화 수행 능력을 검증하였다. 또한 두 ROCOF를 이용한 관로의 최적교체시기 방정식은 ROCOF의 매개변수 추정에 있어서 수렴성을 보장하기 위하여 '수정된 시간 척도'를 적용하여 유도하였다. 연구대상 주철 배수 관로들의 '파손 시간자료'와 '파손 횟수자료'에 두 파손율 모형을 적용시켜 본 결과 파손 시간자료를 이용할 경우 대수-선형 ROCOF가 와이블 ROCOF 보다 적합한 모형인 것으로 나타났다. 또한 두 모형 모두 '파손 시간자료'를 이용하는 것이 '파손 횟수자료'를 이용하는 것보다 모형화 수행 능력이 높아지는 것으로 나타나서, 분석에 사용된 관로의 파손율 모형화와 최적교체시기 산정을 위해서는 일정 시간간격 동안의 관로 파손횟수를 기록하는 것보다 관로의 파손시간을 기록하는 것이 더욱 우수한 모형화 결과를 낳는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권10호
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• pp.465-472
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• 2015

본 논문에서는 시차공간상의 평면검출 방법을 제안하고 그 성능을 평가한다. 다양한 표면을 평면으로 근사하고 검출함으로써 시차공간에 나타난 장면을 간소화하고 수식화하여 다루기 쉽도록 한다. 또한 시차공간에서 근사적으로 구한 평면은 3차원 공간상에서 실측 크기로 표현 가능하고 장애물 검출 및 카메라 위치 추정에 활용할 수 있다. 먼저 스테레오 매칭 기술을 이용해 두 개의 영상으로부터 2차원 공간상에 좌표쌍마다 시차값을 가지는 시차공간을 생성한다. x 또는 y축의 전체적인 추이를 반영하도록 돕는 선 단순화 기법을 이용하여 시차값의 접선 기울기를 추정한다. 기울기 쌍의 조합에 따라 10개의 라벨을 시차공간의 좌표쌍에 부여한다. 상하좌우 방향으로 인접하고 동일한 라벨을 가지는 좌표쌍을 연결하여 군집을 생성하고 최소자승법을 이용해 각 군집에 대한 평면식을 추정한다. 시차공간 내에서 평면식을 만족하는 점들이 가장 많은 평면을 검출하고 이를 시차공간을 가장 잘 간소화한 N개의 평면으로 선택한다. 평면검출의 성능을 정량적으로 평가하였고 그 결과는 3차원 원뿔과 원통에서 각각 97.9%, 86.6% 품질을 보였다. 스테레오 비전 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 대표적으로 이용되는 Middlebury와 KITTI 실험데이터로부터 제안된 평면검출 방법은 훌륭하게 평면을 검출하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권3호
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• pp.227-238
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• 1999

발사 이전에 OSMI 모의 복사량을 산출함은 실제로 관측할 자료를 추정하고, 자료처리를 위한 준비에 매우 유용하다. 1999년 발사예정인 다목적 실용위성의 탑재체 중의 하나인 OSMI 자료처리 시스템은 SeaWIFS 자료처리 시스템을 OSMI에 맞추어 재개발된 것이다. 모의 복사량 계산은 OSMI 센서의 파장대역 및 스캔방식, 다목적 실용위성의 궤도에 관한 정보가 고려되어야 한다. 본 연구에서는 대양에서의 OSMI 모의 복사량을 산출하기 위해 CZCS에서 관측한 엽록소를 다목적 실용위성이 관측한다는 가정을 하게 되었다. 궤도 예측에는 수정된 Brouwer-Lyddane 모델이, water-leaving 복사량을 산출하기 위해 CZCS 엽록소 농도가, OSMI가 관측할 대기에 의한 복사량 계산에는 여러 가지 복사모델이 이용되었다. OSMI의 412, 443, 490, 555, 765, 865nm 6가시광선 파장대역에서 모의 복사량을 산출하였다. 예상대로, 총 복사량 중 water-leaving 복사량은 아주 작으며 (10% 미만), 태양해면반사에 의한 영향은 태양 적위 근처에서 관측된다. 그러므로 대기보정은 총 복사량으로부터 엽록소 농도를 계산하는데 매우 중요하다. 태양해면반사에 의해 영향을 받는 자료는 사용할 수 없으므로 OSMI 임무 기간내에 지속적인 전구 해양관측을 위해서는 체계적인 자료수집 계획이 요구된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권4호
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• pp.297-309
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• 2007

2008년 12월 우리나라 최초의 통신해양기상위성이 발사될 예정이다. 통신해양기상위성의 지상국은 위성영상 데이터의 정확도 향상을 위해 사용자에게 기하보정된 영상을 공급해야 한다. 이때 지상국에 요구되는 처리시간은 30분 내외이며, 전체 처리시간의 준수를 위해 자동기하보정의 기술개발과 기하보정시 수행시간의 효율성이 중요하다. 자동기하보정은 위성의 영상좌표계와 지구좌표계상의 수학적인 관계를 나타내는 센서모델을 자동으로 수립하여 기하보정을 수행하는 것이다. 센서모델 수립을 위해 사용되는 기준점은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합결과를 통해서 자동으로 결정되어다. 실험에 사용한 위성영상은 GOES-9영상이며 실험을 위해 전세계 해안선 데이터베이스를 사용하여 랜드마크 칩을 211개 생성하였다. 위성영상에 존재하는 구름은 위성영상과 랜드마크 칩간의 정합시 오정합을 유발하므로 GOES-9영상의 채널1과 채널2영상에서 구름검출을 수행하여 구름이 아닌 지역에 대해서만 정합을 수행하였으며 가시영상인 채널1영상에서 밤시간이 아닌 지역에 대해서만 정합이 수행될 수 있도록 밤낮을 구분하여 처리하였다. 이때 정합결과는 오정합(Outlier)이 포함되어 있어 강인추정기법 중 하나인 RANSAC을 사용하여 이를 제거하였다. 강인추정기법으로 오정합이 제거된 정합결과를 기준점으로 사용하여 센서모델을 수립하였다. 수립된 모델의 정확도는 채널1영상의 해상도를 기준으로 하였을 때 $1{\sim}2$ 픽셀의 에러가 나타났고 기하보정된 영상에 해안선을 투영하여 센서모델의 정확도를 육안으로 확인하였다. 이때 위성영상의 해안선과 투영된 해안선이 일치함으로써 기하보정이 잘 이뤄졌음을 알 수 있었다. 실험결과 정합된 RANSAC, 센서모델 수립 및 자동기하 보정의 전체 처리시간은 약 4분여가 소요되었다. 이로써 본 논문에서 제안된 자동기하보정방법은 기하보정이 효과적으로 이뤄지고 있으며, 또한 통신해양기상위성의 전처리요구시간에도 만족함을 보여주고 있다.

• 한국노년학
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• 제37권3호
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• pp.727-745
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• 2017

본 연구는 중고령층에서 초기노년층의 주관적 건강수준의 변화양상과 그 격차를 결정짓는 요인으로 불안정 고용(precarious employment) 및 고용상태 관련 요인의 영향력을 살펴보고자 하였다. 또한 공적 및 사적 사회적 자본이 중고령기에서 초기노년기에 이르는 주관적 건강상태의 격차를 완화시킬 수 있는지 알아보고자 하였다. 이를 위하여 한국노동패널조사(KLIPS) 6차~17차년도 자료를 사용하였고, 다수준 성장곡선 모형(Multi-level growth curve modeling)을 고정효과(fixed effects) 모형과 확률효과(random effects)모형으로 STATA 13.0을 사용하여 추정하였다. 또한 두 모형을 기반으로 한 가설검정을 위해 하우스만 검정을 수행하였다. 연구결과는 정규직에 비해 일용직이 시간에 따른 주관적 건강상태의 변화를 악화시키는 요인으로 나타났으며, 임금, 고용상태의 질(근로시간), 사적/관계적 사회적 자본이 중고령기에서 초기노년기에 이르는 건강격차를 설명할 수 있는 주요 요인으로 나타났다. 이러한 결과를 기반으로 '확산 가설'과 '누적되는 이익' 가설을 지지하고 있으며, 중고령기에서 초기노년기에 이르는 건강불평등을 완화시킬 수 있는 고용지원 정책 및 사회적 서비스 개발 방향을 제시하고 있다.

• 문화경제연구
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• 제19권2호
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• pp.29-50
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• 2016

본 연구는 국립현대미술관을 방문하여 즐기는 문화서비스에 대한 수요함수를 개인별 여행비용접근법을 적용하여 추정하였다. 미술관 방문에 따른 여가시간의 기회비용을 고려하였고, 비방문객들의 선호를 반영하기 위해서 방문지점조사와 일반가구조사 표본을 같이 분석하여 제로방문을 절단하지 않는 가산자료모형을 사용하였다. 국립현대미술관 방문수요는 수도권 거주자일수록 그리고 방문지점조사 응답자일수록 방문빈도가 높았다. 수도권 거주자들의 방문수요에 대한 가격탄력성은 -0.34에서 -0.5로 비탄력적인 반면에 원거리 거주자이지만 일단 미술관을 방문한 응답자들의 가격탄력성이 -0.21로 가격변화에 둔감하게 반응하는 것으로 나타났다. 나아가서 비수도권 거주자들의 소득탄력성은 0.499로 미술관 방문으로 누리는 서비스가 정상재로 나타난 반면 수도권 거주자들의 소득탄력성은 -0.052로 열등재로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.260-260
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• 2016

Soil erosion is a very serious problem from agricultural as well as environmental point of view. Various computer models have been used to estimate soil erosion and assess erosion control practice. Universal Soil loss equation (USLE) is a popular model which has been used in many countries around the world. Erosivity (USLE R-factor) is one of the USLE input parameters to reflect impacts of rainfall in computing soil loss. Value of R factor depends upon Energy (E) and maximum rainfall intensity of specific period ($I30_{max}$) of that rainfall event and thus can be calculated using higher temporal resolution rainfall data such as 10 minute interval. But 10 minute interval rainfall data may not be available in every part of the world. In that case we can use hourly rainfall data to compute this R factor. Maximum 60 minute rainfall ($I60_{max}$) can be used instead of maximum 30 minute rainfall ($I30_{max}$) as suggested by USLE manual. But the value of Average annual R factor computed using hourly rainfall data needs some correction factor so that it can be used in USLE model. The objective of our study are to derive relation between averages annual R factor values using 10 minute interval and hourly rainfall data and to determine correction coefficient for R factor using hourly Rainfall data.75 weather stations of Korea were selected for our study. Ten minute interval rainfall data for these stations were obtained from Korea Meteorological Administration (KMA) and these data were changed to hourly rainfall data. R factor and $I60_{max}$ obtained from hourly rainfall data were compared with R factor and $I30_{max}$ obtained from 10 minute interval data. Linear relation between Average annual R factor obtained from 10 minute interval rainfall and from hourly data was derived with $R^2=0.69$. Correction coefficient was developed for the R factor calculated using hourly rainfall data.. Similarly, the relation was obtained between event wise $I30_{max}$ and $I60_{max}$ with higher $R^2$ value of 0.91. Thus $I30_{max}$ can be estimated from I60max with higher accuracy and thus the hourly rainfall data can be used to determine R factor more precisely by multiplying Energy of each rainfall event with this corrected $I60_{max}$.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권6호
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• pp.89-97
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• 2019

최근 건설프로젝트에서 BIM의 도입이 활발히 이루어지고 있다. 특히 견적단계에서의 BIM의 도입은 공사비 예측의 정확성 향상 및 견적자의 업무를 절감할 수 있는 효과가 기대된다. 하지만 현재의 물량산출 과정과 내역서 작성과정은 상당부분 수작업으로 이루어지고 있다. 또 현행 내역서의 내역항목을 만족시키기 위해서는 BIM 모델이 매우 상세해져야 하는 문제점이 있다. 이에 본 연구는 LOD기준을 분석하여 BIM 모델의 표현 수준에 따라 산출될 수 있는 내역항목을 도출함으로써 현행 내역서의 개선방향을 BIM 모델의 LOD 측면에서 도모하고자 한다. LOD기반 내역항목 분석을 위해 내역항목 등급을 A,B,C등급으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 실시설계 단계에서 LOD 수준 따라 산출될 수 있는 내역항목의 수와 해당항목이 차지하는 금액 비율을 각 공종별로 검토하였다. 실시설계 단계에서 주요 개선 등급인 B등급에서 가장 많은 항목을 차지한 공종은 창호 및 유리공사이며, 가장 많은 금액을 차지한 공종은 철근콘크리트 공사로 분석되었다. 추후 항목비율이 높은항목과 금액비율이 높은항목별 적절한 개선방안제시가 필요할 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 BIM 견적이나 현행 내역서 체계 개선을 위한 기초자료로서의 역할을 기대 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국농공학회논문집
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• 제63권6호
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• pp.77-88
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• 2021

Duck industry had a rapid growth in recent years. Nevertheless, researches to improve duck house environment are still not sufficient enough. Moisture generation of duck house litter is an important factor because it may cause severe illness and low productivity. However, the measuring process is difficult because it could be disturbed with animal excrements and other factors. Therefore, it has to be calculated according to the environmental data around the duck house litter. To cut through all these procedures, we built several machine learning regression model forecasting moisture generation of litter by measured environment data (air temperature, relative humidity, wind velocity and water contents). 5 models (Multi Linear Regression, k-Nearest Neighbors, Support Vector Regression, Random Forest and Deep Neural Network). have been selected for regression. By using R-Square, RMSE and MAE as evaluation metrics, the best accurate model was estimated according to the variables for each machine learning model. In addition, to address the small amount of data acquired through lab experiments, bootstrapping method, a technique utilized in statistics, was used. As a result, the most accurate model selected was Random Forest, with parameters of n-estimator 200 by bootstrapping the original data nine times.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제14권2호
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• pp.1-11
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• 2021

최근 우리나라에서는 기후변화로 인하여 기상재해의 위험성이 증가하고 있고 특히 강우로 인한 피해가 계속해서 강조되고 있다. 현재의 기상예보가 정량적 강우를 제시해주지만 피해 정도를 예상하는 데에는 여러 가지 어려움이 존재한다. 그래서 피해에 따른 영향을 파악하기 위해서는 유역별 한계강우량이 필요하다. 강우로 인한 피해는 지역별로 상이하게 일어나고 있고 각 유역의 특성인자가 고려된 분석은 한계가 존재한다. 또한 강우가 올 때마다 수문모델을 통한 강유-유출분석에는 시간이 많이 소모되고 단순 강우 데이터만 사용하여 분석되는 경우가 많다. 본 연구는 GIS데이터를 이용하였고 2개의 수문모델을 커플링하여 침수를 유발하는 한계유출량으로부터 한계강우량을 산정하였다. 산정결과는 실제사례와 비교하여 결과를 검증하였고 대체로 위험지역에 대해 피해가 난 것으로 분석되었다. 향후 본 연구를 통해 사전에 침수위험지역에 대해 대비를 할 수 있을 것이고 머신러닝 분석방법을 추가한다면 정확도가 높아질 것으로 예상된다.