Recently, data analysis research has been carried out using the deep learning technique in various fields such as image interpretation and/or classification. Various types of algorithms are being developed for many applications. In this paper, we propose a precipitation prediction algorithm based on deep learning with high accuracy in order to take care of the possible severe damage caused by climate change. Since the geographical and seasonal characteristics of Korea are clearly distinct, the meteorological factors have repetitive patterns in a time series. Since the LSTM (Long Short-Term Memory) is a powerful algorithm for consecutive data, it was used to predict precipitation in this study. For the numerical test, we calculated the PWV (Precipitable Water Vapor) based on the tropospheric delay of the GNSS (Global Navigation Satellite System) signals, and then applied the deep learning technique to the precipitation prediction. The GNSS data was processed by scientific software with the troposphere model of Saastamoinen and the Niell mapping function. The RMSE (Root Mean Squared Error) of the precipitation prediction based on LSTM performs better than that of ANN (Artificial Neural Network). By adding GNSS-based PWV as a feature, the over-fitting that is a latent problem of deep learning was prevented considerably as discussed in this study.
2018년부터 기후변화에 따른 폭염과 한파에 의해 사회기반시설에 점증적으로 많은 피해를 미치고 있다. 최근 4년간 기후변화에 따른 영향 중에 냉해에 대한 피해가 매년 증가하여 특정 지역에 국한되었던 피해가 이제는 전국에 걸쳐서 나타나고 있으며, 이를 최소화하기 위한 각계각층의 전문가들에 의한 노력이 집중되고 있다. 그러나 불연속적으로 측정되는 데이터들 속에서 지역 특색을 반영하고자 하는 기존 연구들에서는 갑작스럽게 발생하는 이상 저온에 대한 실시간 관측 연구는 쉽지 않은 상황이다. 본 연구에서는 냉해 발생에 영향을 미치는 기상 데이터를 기준으로 냉해 피해가 발생하였던 시점의 기상 패턴을 탐색한 후 이상저온 발생 시점을 확인할 수 있는 알고리즘 패턴 개발을 하였다. 본 연구의 결과물은 과거의 데이터에 의존하지 않고 실시간으로 발생하는 데이터에 의한 이상저온이 발생한 시점을 시간 시점에서 확인할 수 있다는 점에서 지역적 기상 편차를 의식하지 않고 확인이 가능하다는 점에서, 이상저온 발생 시점 데이터를 확보할 수 있다는 점에서 관련 분야에 많은 도움이 될 것으로 기대할 수 있다.
지구온난화로 인해 촉발된 기후변화가 홍수와 같은 수재해의 빈도와 규모를 증가시키며 국내 또한 장마와 집중호우로 인한 수재해가 증가하는 추세를 보인다. 이에 광범위한 수재해에 대해 효과적인 대응 및 기후 변화에 따른 선제적 대처가 필수적이며 이는 위성레이더 영상을 통해 가능하다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성 레이더 영상으로부터 국내 수체의 특성을 반영하기 위해 한강권역과 낙동강 권역의 일부 수체 영역에 대해 수체 학습 데이터셋 1,423장을 구축하였다. 정밀한 데이터 어노테이션(Annotation)을 위해 다양한 상황에 따른 구축 기준 문서를 작성한 뒤 진행하였다. 구축이 완료된 데이터셋을 딥러닝 모델 중 U-Net에 적용하여 수체 탐지 결과를 분석하였다. 최종적으로 학습된 모델을 학습과에 활용되지 않은 수체 영역에 적용하여 결과를 분석함으로써 전 국토 수체 모니터링의 가능성을 확인하였다. 분석 결과 구축된 수체 영역의 대해서는 F1-Score 0.987, Intersection over Union (IoU) 0.955의 높은 정확도로 수체를 탐지할 수 있었으며, 학습 및 평가에 활용되지 않은 다른 국내 수체 영역에 대해서도 동일하게 F1-Score 0.941, IoU 0.89의 높은 수체 탐지 결과를 나타냈다. 두 결과 모두 전반적으로 일부 그림자 영역과 폭이 좁은 하천에서 오류가 관찰되었으나, 그 외에는 정밀하게 수체를 탐지하였다. 이러한 연구 결과는 수재해 피해 규모 및 수자원 변화 모니터링에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다. 추후 연구에서는 보다 다양한 수체 특성을 가진 데이터셋을 추가 구축한다면 오분류한 영역을 개선할 수 있을 것으로 기대되며, 전 국토의 수체를 효율적으로 관리 및 모니터링하는데 활용될 것으로 사료된다.
Journal of information and communication convergence engineering
/
제18권3호
/
pp.167-175
/
2020
The net income per unit area from crop production could be the most critical consideration for agricultural producers during cultivation planning. This paper proposes a scheme for predicting the net income per unit area based on machine learning and related calculations. This scheme predicts rice production and operation costs by applying climate and price index data. The rice price is also predicted by applying rice production and operation cost data. Finally, these predicted results are employed to calculate the predicted net income, which is compared with the actual net income. Consequently, the proposed scheme shows a meaningful degree of conformity, which indicates the potential of machine learning for predicting various aspects of agricultural production.
We study emotion regulation in a distant CABLe (Collaborative Argumentation Based-Learning) setting at university. We analyze how students achieve the group task of synthesizing the literature on a topic through scientific argumentation on the institutional Moodle's forum. Distinguishing anticipatory from reactive emotional regulation shows how essential it is to establish and maintain a constructive working climate in order to make the best out of disagreement both on social and cognitive planes. We operationalize the analysis of anticipatory emotional regulation through an analytical grid applied to the data of two groups of students facing similar disagreement. Thanks to sharp anticipatory regulation, group 1 solved the conflict both on the social and the cognitive plane, while group 2 had to call out for external regulation by the teacher, stuck in a cyclically resurfacing dispute. While the institutional digital environment did afford anticipatory emotional regulation, reactive emotional regulation rather occurred through complementary informal and synchronous communication tools. Based on these qualitative case studies, we draw recommendations for fostering distant CABLe at university.
Harvest forecasting is the great demand of multiple aspects like temperature, rain, environment, and their relations. The existing study investigates the climate conditions and aids the cultivators to know the harvest yields before planting in farms. The proposed study uses federated learning. In addition, the additional widespread techniques such as bagging classifier, extra tees classifier, linear discriminant analysis classifier, quadratic discriminant analysis classifier, stochastic gradient boosting classifier, blending models, random forest regressor, and AdaBoost are utilized together. These presented nine algorithms achieved exemplary satisfactory accuracies. The powerful contributions of proposed algorithms can create exact harvest forecasting. Ultimately, we intend to compare our study with the earlier research's results.
Basic science teaching and clinical education should be integrated whenever appropriate, and the development of skills, values, and attitudes which are emphasized to the same extent as the acquisition of knowledge in nursing. Problem-based learning provides a students-centered learning environment and encourages an inquisitive style of learning. The purpose of this paper is to review and comment the role of tutors and students on problem-based learning. The use of problem-based learning places a high demand on faculty members' time and support. The role of tutors in Problem-based learning focuses primarily on issues of developing and teaching the curriculum and on organizational implementation and institutionalization. Tutors are an integral part of course planning. Tutors serve as a constant source of feedback on student needs and concerns to the course director and constitute an informal steering committee while the course is in progress. Tutors write cases, develop student evaluation methods, recommend resources, suggest modifications in lectures and laboratories. Students have a limited amount of time available to study what is traditionally defined as the core content of nursing. But, the role of students in Problem-based learning would be active, independent learners and problem-solvers rather than passive recipients of information. Students using a deep level approach attempt to integrate what they learn with what they already know, to understand the meaning underlying the material to be learned, and to look for explanations rather than facts. Students are encouraged, with appropriate guidance, to define their own learning goals, to select appropriate experiences to achieve these goals, and to be responsible for assessing their own learning progress. Problem-based learning is more flexible and meaningful, by encouraging student interaction, and by having a better emotional climate than the conventional learning.
본 연구는 다중시기 위성영상과 머신러닝 알고리즘을 이용하여 준국가수준의 시계열 산림바이오매스량을 추정하였으며, 이를 바탕으로 산림배출기준선 설정하여 비교·분석하였다. 머신러닝기반의 산림바이오매스 추정 모델을 구축하기 위하여 Landsat TM 위성영상과 유럽항공우주국에서 제공하는 Biomass Climate Change Initiative 정보를 이용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 비모수 학습모델인 k-Nearest Neighbor(kNN)과 의사결정나무 기반의 Random Forest(RF)를 적용하였다. 또한, 추정된 산림바이오매스량은 Forest reference emission levels(FREL) 자료와 비교하였다. 머신러닝 알고리즘 별 산림바이오매스 추정 모델을 비교해보면, 최적의 kNN 모델과 RF 모델의 Root Mean Square Error (RMSE)는 각각 35.9와 34.41였으며, RF모델이 kNN모델보다 상대적으로 우수하였다. 또한, FREL, kNN, RF 모델 별 산림배출기준선의 기울기는 각각 약 -33천ton, -253천ton, -92천ton으로 설정되었다.
Deep learning methods and their application have become an essential part of prediction and modeling in water-related research areas, including hydrological processes, climate change, etc. It is known that application of deep learning leads to high availability of data sources in hydrology, which shows its usefulness in analysis of precipitation, runoff, groundwater level, evapotranspiration, and so on. However, there is still a limitation on microclimate analysis and prediction with deep learning methods because of deficiency of gauge-based data and shortcomings of existing technologies. In this study, a real-time rainfall prediction model was developed from a sky image data set with convolutional neural networks (CNNs). These daily image data were collected at Chung-Ang University and Korea University. For high accuracy of the proposed model, it considers data classification, image processing, ratio adjustment of no-rain data. Rainfall prediction data were compared with minutely rainfall data at rain gauge stations close to image sensors. It indicates that the proposed model could offer an interpolation of current rainfall observation system and have large potential to fill an observation gap. Information from small-scaled areas leads to advance in accurate weather forecasting and hydrological modeling at a micro scale.
Purpose: The purpose of this study is to develop a geography class teaching and learning guide that enables learners to realistically explore the characteristics of the world's climate and geographical environment using digital tools. Research design, data and methodology: We review previous research on classes using goal-based scenario learning models, gamification, and digital tools, and explore tools that can be applied to world geography classes. Based on the exploration results, a goal-based scenario learning module is designed and a strategy for promoting educational gamification is established based on the ADDIE instructional design model. Results: The study comprises four sessions. Sessions 1-3 involve performance evaluations using a goal-based scenario learning module. Learners create game characters reflecting geographical characteristics, present results, and proceed with 3D modeling. In Session 4, a gamification class using Google Sites on the CoSpaces metaverse platform will be conducted. Conclusions: The study introduces a goal-based scenario learning model and a gamification class using digital tools to empower learners in exploring geographical diversity and its impact on lifestyles. Utilizing an accessible online platform, the study provides practical measures for integrating digital tools into geography education, addressing the current importance of digital technology in teaching.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.