• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.1149-1161
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• 2021

컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.19-26
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• 2018

공중투하형 무인비행체는 비행성능의 극대화 및 모기체 탑재시의 소요공간 최소화를 위하여 접이식 직렬날개를 주로 사용한다. 이러한 접이식 직렬날개는 전방날개의 후류에 의한 후방날개 간섭문제, 날개 전개시 전후방 날개에 걸리는 피봇 모멘트의 불균형 등 일반적인 형태의 고정익 비행체와 다른 독특한 공기역학적 문제를 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 유한체적법 기반의 전산유체역학을 통하여 여러 경우에 대하여 모델링 및 시뮬레이션을 수행하였으며 접이식 직렬날개 방식 비행체의 여러 공기역학적 현상에 대해 분석하였다. 그 결과 받음각 변화에 따른 전방날개에 의한 후류영향을 최소화하기 위하여 전방 날개를 후방날개보다 수직방향으로 높게 설치할 필요가 있었다. 또한 공력에 의한 피봇모멘트를 고려시 전방날개에 비하여 후방날개가 훨씬 빠른 속도로 펼쳐질 수 있으므로 날개 펼침 기구 개발 시 이에 대한 고려가 필요함을 확인하였다.

• 한국기후변화학회지
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• 제2권2호
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• pp.79-91
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• 2011

본 연구에서는 기후변화와 대기환경 사이의 통합적 상호작용 연구를 위하여 전 지구규모 기후모델(CCSM3) 결과를 지역 규모 기후모델(MM5)의 초기 및 경계 조건으로 사용할 수 있도록 역학적 상세화(Downscaling) 기법을 개발하였다. 개발된 상세화 기법에서는 위 경도 좌표계로 이루어진 CCSM3 결과를 Lambert-Conformal Arakawa-B 격자 체계로, CCSM3의 hybrid-vertical coordinate를 MM5의 sigma coordinate로 대체하는 과정과 CCSM3 모델 수행 결과와 모델 수행에 필요한 변수들 간의 일치화 과정이 포함된다. 전 지구 규모 모델 결과들이 지역 규모 모델의 입력값으로 역학적 규모 축소되는 과정을 검증하기 위해 공간 분포 및 통계분석을 수행한 결과, 여름철과 겨울철의 기온 및 강수량 패턴이 동아시아 영역 및 한반도 지역에 대해 기존 관측을 이용한 결과와 매우 유사한 패턴을 보였으며, 통계 분석 결과 모델 예측지수가 기온의 경우 0.9 이상의 좋은 값이 나타났으며, 상관성 역시 0.9 수준의 결과를 보여 인터페이스 구축이 성공적으로 수행되었음을 알 수 있다.

• 한국임상수의학회지
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• 제36권1호
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• pp.7-14
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• 2019

In South Korea, six large outbreaks of highly pathogenic avian influenza (HPAI) have occurred since the first confirmation in 2003 from chickens. For the past 15 years, HPAI outbreaks have become an annual phenomenon throughout the country and has extended to wider regions, across rural and urban environments. An understanding of the spatial epidemiology of HPAI occurrence is essential in assessing and managing the risk of the infection; however, local spatial variations of relationship between HPAI incidences in Korea and related risk factors have rarely been derived. This study examined whether spatial heterogeneity exists in this relationship, using a geographically weighted Poisson regression (GWPR) model. The outcome variable was the number of HPAI-positive farms at 252 Si-Gun-Gu (administrative boundaries in Korea) level notified to government authority during the period from January 2014 to April 2016. This response variable was regressed to a set of sociodemographic and topographic predictors, including the number of wild birds infected with HPAI virus, the number of wintering birds and their species migrated into Korea, the movement frequency of vehicles carrying animals, the volume of manure treated per day, the number of livestock farms, and mean elevation. Both global and local modeling techniques were employed to fit the model. From 2014 to 2016, a total of 403 HPAI-positive farms were reported with high incidence especially in western coastal regions, ranging from 0 to 74. The results of this study show that local model (adjusted R-square = 0.801, AIC = 954.5) has great advantages over corresponding global model (adjusted R-square = 0.408, AIC = 2323.1) in terms of model fitting and performance. The relationship between HPAI incidence in Korea and seven predictors under consideration were significantly spatially non-stationary, contrary to assumptions in the global model. The comparison between global Poisson and GWPR results indicated that a place-specific spatial analysis not only fit the data better, but also provided insights into understanding the non-stationarity of the associations between the HPAI and associated determinants. We demonstrated that an empirically derived GWPR model has the potential to serve as a useful tool for assessing spatially varying characteristics of HPAI incidences for a given local area and predicting the risk area of HPAI occurrence. Considering the prominent burden of HPAI this study provides more insights into spatial targeting of enhanced surveillance and control strategies in high-risk regions against HPAI outbreaks.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.500-506
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• 2019

본 연구에서는 arPLS(asymmetrically reweighted penalized least squares) 방법에서 분광신호의 길이와 차수를 이용한 최적의 평활화 매개변수를 위한 결정함수를 제안한다. 분광신호의 기준선 보정은 분석 시스템의 성능을 좌우하는 매우 중요한 과정으로 많은 경우에 육안 검사로 매개변수를 선택하여 추정한다. 이 과정은 매우 주관적이고 특히 대량의 데이터인 경우 지루한 작업을 동반하므로 좋은 분석 결과를 보장하기 어렵다. 이러한 이유로 기준선 보정에서 최적의 매개변수를 결정하기 위한 객관적인 방법이 필요하다. 제안한 결정함수는 기준선 보정에 사용 가능한 매개변수 범위의 중앙값이 신호의 길이가 길어질수록 증가하고, 신호의 차수가 작아질수록 감소하는 관계를 정리하여 모델링하였다. 모의실험 데이터는 신호의 길이 7가지에 대해 조합한 분석신호 4가지와 선형 기준선과 2차, 3차, 4차 곡선 기준선을 각각 더하여 모두 112개를 생성하였다. 모의실험 데이터와 실제 라만 분광신호를 이용한 실험에서 제안한 결정함수의 평활화 매개변수가 기준선 보정에 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.941-951
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• 2018

3차원 도시모델의 생성을 위한 무인항공기의 활용 및 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 3D 도시 모델 생성의 선행 연구로 불완전한 자세에서 취득된 무인항공기의 위치/자세 정보를 보정하여 포인트 클라우드를 추출하는 연구를 수행했다. 포인트 클라우드의 추출을 위해서는 정밀한 센서모델의 수립이 선행되어야 한다. 이에 무인항공기의 위치/자세 보정을 위해 무인항공기 영상에 기록된 위치정보의 연속성을 이용하여 회전각을 산출하고, 이를 초기값으로 하는 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)를 적용하여 보정된 위치/자세 정보를 획득했다. 센서모델 정보를 통해 스테레오 페어 구성이 가능한 영상들을 자동으로 선별하고 페어간의 타이포인트 정보를 이용해 원본 영상을 에피폴라 영상으로 변환했으며, 변환된 에피폴라 스테레오 영상은 고속, 고정밀의 영상 정합기법인 MDR (Multi-Dimensional Relaxation)의 적용을 통해 포인트 클라우드를 추출했다. 각 페어에서 추출된 개별 포인트 클라우드는 집성 과정을 거쳐 하나의 포인트 클라우드 혹은 DSM의 최종 산출물 형태로 출력된다. 실험은 DJI社 무인항공기에서 취득된 연직 및 경사 촬영 영상을 사용했으며, 실험을 통해 건물의 난간, 벽면 등이 선명하게 표현되는 포인트 클라우드 추출이 가능함을 확인하였다. 향후에는 추출된 포인트 클라우드를 이용한 3차원 건물 추출 연구를 통해 3차원 도시모델의 생성을 위한 영상 처리기술을 계속 발전시켜나가야 할 것이다.

• 한국축산식품학회지
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• 제39권3호
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• pp.371-378
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• 2019

The objective of this study was to develop mathematical models for describing the kinetic behavior of Staphylococcus aureus (S. aureus) in seasoned beef jerky. Seasoned beef jerky was cut into 10-g pieces. Next, 0.1 mL of S. aureus ATCC13565 was inoculated into the samples to obtain 3 Log CFU/g, and the samples were stored aerobically at $10^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $30^{\circ}C$, and $35^{\circ}C$ for 600 h. S. aureus cell counts were enumerated on Baird Parker agar during storage. To develop a primary model, the Weibull model was fitted to the cell count data to calculate Delta (required time for the first decimal reduction) and ${\rho}$ (shape of curves). For secondary modeling, a polynomial model was fitted to the Delta values as a function of storage temperature. To evaluate the accuracy of the model prediction, the root mean square error (RMSE) was calculated by comparing the predicted data with the observed data. The surviving S. aureus cell counts were decreased at all storage temperatures. The Delta values were longer at $10^{\circ}C$, $20^{\circ}C$, and $25^{\circ}C$ than at $30^{\circ}C$ and $35^{\circ}C$. The secondary model well-described the temperature effect on Delta with an $R^2$ value of 0.920. In validation analysis, RMSE values of 0.325 suggested that the model performance was appropriate. S. aureus in beef jerky survives for a long period at low storage temperatures and that the model developed in this study is useful for describing the kinetic behavior of S. aureus in seasoned beef jerky.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.71-78
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• 2018

본 연구는 산불 발생 예측 모형의 정확도를 높이기 위해 머신러닝 기법을 적용한 연구이다. 산불 피해면적이 가장 큰 강원도를 중심으로 2003년부터 2016년까지 총 14년의 산불 자료를 이용하였다. 기상자료의 오차를 줄이기 위해 강원도를 9개의 구역으로 나누어 각 구역 관측소의 기상자료를 이용하였다. 9개의 구역으로 나누어 각 구역의 산불 예측 모형을 만들게 되면 산불이 발생한 날(majority)과 산불이 발생하지 않은 날(minority)의 비율 차이가 큰 불균형 문제가 발생한다. 불균형 문제에서는 모델의 성능이 떨어지는 현상이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 여러 샘플링 방법을 적용하였다. 또한 모델의 정확도를 높이기 위해 캐나다 산불 기상 지수(FWI)의 5가지 지수를 파생변수로 사용하였다. 모델링 방법은 통계적 방법인 로지스틱 회귀분석 방법과 머신러닝 방법인 random forest와 xgboost 방법을 사용하였다. 각 구역의 최종모델의 선택기준을 정확도, 민감도, 특이도를 고려하여 정했으며, 9개 구역의 예측 결과는 산불이 발생한 104건 중 80건의 발생 예측에 성공하였으며 산불이 발생하지 않은 9758건 중 7426건의 발생하지 않음을 예측했다. 전체의 정확도는 76.1%였다.

• 한국건축시공학회지
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• 제19권2호
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• pp.175-184
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• 2019

본 연구는 시공 및 관리 프로세스의 생산성 및 효율성 향상을 위해 ICT를 적용한 실제 프로세스 사례들을 "IAMB"모델링 기법으로 명시하여, 시공업무의 어떤 단계를 ICT가 대체하며 ICT 도입 특징 및 ICT 도입이 업무 프로세스에 끼친 결과를 분석하였다. 10가지 실제 사례를 분석한 결과, ICT 도입 특징은 ICT의 종류, ICT에 관계하는 주체, ICT가 적용되는 단계에 따라 4가지 유형으로 분류되었다. 각 유형을 분석한 결과, 업무 프로세스에 끼친 긍정적 효과는 주로 정보처리업무의 자동화, 외부위탁 및 일관성 있는 정보취급이었으며, 그 대상은 대부분 원청업체로 규명되었다. 반대로 부정적 결과는 주로 정보의 입력 및 집계 등에 대한 수작업 및 이중 작업의 발생으로 인한 번거로움이었고, 그 대상은 간헐적으로 원청업자 및 빈번히 하청업자가 분포되었다. 정보처리업무의 외부위탁 등으로 주로 원청업체가 긍정적 효과를 수혜하는 반면, 하청업체는 비용과 번거로움을 편무적으로 부담하는 경향을 나타내었다. 이상과 같은 분석을 바탕으로, 시공업무에 ICT 도입 시, 다음과 같은 내용을 고려해야 할 필요가 있음이 규명되었다. 첫째, ICT 적용 패키지를 명시적으로 정의할 필요성. 둘째, 비용 등에 관해서 ICT 적용 시 주 수혜자인 원청업자가 정당하게 비용을 부담하는 것을 명시하는 것의 필요성. 셋째, ICT의 실행기능을 향상시켜, 실제 편익을 극대화하여 부담을 상쇄할 필요성. 넷째, 업무 프로세스에서 일관성 있는 정보활용의 필요성 등이 제기되었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제35권1호
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• pp.97-118
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• 2021

수학 학업성취도에 영향을 미치는 교사의 특성은 끊임없이 변화하면서 수학 학업성취도에 영향을 미치고 있기 때문에 성장을 예측·분석할 수 있는 종단연구가 필요하다. 본 연구는 서울교육종단연구(SELS)의 중학교 1학년(2013년)부터 고등학교 2학년(2017년)까지의 중·고등학교 학생자료를 사용하여 수학 학업성취도의 종단적 변화양상이 유사한 하위 그룹으로 분류하여 학생들이 인식한 교사의 특성(전문성, 기대감, 학업적 피드백)이 수학 학업성취의 종단적인 변화양상에 미치는 직접적인 영향과 영향력을 살펴보았다. 연구결과 수학 학업성취도가 상위인 1그룹(343명, 14.5%) 수학교사의 특성(전문성과, 기대감, 학업적 피드백)은 수학 학업성취도의 종단적인 변화에 직접적인 영향을 미치지 않았으며, 중위의 3그룹(745명, 32.2%)은 수학교사의 학업적 피드백, 하위 53%의 2그룹(1225명)은 수학교사의 기대감이 수학 학업성취도의 종단적인 변화에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이것은 학생들의 특성과 성향에 따라서도 교사의 전문성과, 기대감, 학업적 피드백이 수학 학업성취도의 종단적인 변화에 미치는 직접적인 영향이 다르므로 교수·학습의 지원도 이러한 점을 반영해야함을 시사해준다.