• 대기
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• 제25권2호
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• pp.375-387
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• 2015

A Selected Multi-model CONsensus (SMCON) technique was developed and verified for the tropical cyclone track forecast in the western North Pacific. The SMCON forecasts were produced by averaging numerical model forecasts showing low 70% latest 6 h prediction errors among 21 models. In the homogeneous comparison for 54 tropical cyclones in 2013 and 2014, the SMCON improvement rate was higher than the other forecasts such as the Non-Selected Multi-model CONsensus (NSMCON) and other numerical models (i.e., GDAPS, GEPS, GFS, HWRF, ECMWF, ECMWF_H, ECMWF_EPS, JGSM, TEPS). However, the SMCON showed lower or similar improvement rate than a few forecasts including ECMWF_EPS forecasts at 96 h in 2013 and at 72 h in 2014 and the TEPS forecast at 120 h in 2013. Mean track errors of the SMCON for two year were smaller than the NSMCON and these differences were 0.4, 1.2, 5.9, 12.9, 8.2 km at 24-, 48-, 72-, 96-, 120-h respectively. The SMCON error distributions showed smaller central tendency than the NSMCON's except 72-, 96-h forecasts in 2013. Similarly, the density for smaller track errors of the SMCON was higher than the NSMCON's except at 72-, 96-h forecast in 2013 in the kernel density estimation analysis. In addition, the NSMCON has lager range of errors above the third quantile and larger standard deviation than the SMCON's at 72-, 96-h forecasts in 2013. Also, the SMCON showed smaller bias than ECMWF_H for the cross track bias. Thus, we concluded that the SMCON could provide more reliable information on the tropical cyclone track forecast by reflecting the real-time performance of the numerical models.

• Korea-Australia Rheology Journal
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• 제17권1호
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• pp.27-32
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• 2005

We determine the effective viscosity of suspensions with bidisperse particle size distribution by modifying an effective-medium theory that was proposed by Acrivos and Chang (1987) for monodisperse suspensions. The modified theory uses a simple model that captures some important effects of multi-particle hydrodynamic interactions. The modifications are described in detail in the present study. Estimations of effective viscosity by the modified theory are compared with the results of prior work for monodisperse and bidisperse suspensions. It is shown that the estimations agree very well with experimental or other calculated results up to approximately 0.45 of normalized particle volume fraction which is the ratio of volume faction to the maximum volume fraction of particles for bidisperse suspensions.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권7호
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• pp.335-347
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• 2024

개방형 어휘 3차원 포인트 클라우드 개체 분할은 3차원 장면 포인트 클라우드를 훈련단계에서 등장하였던 기본 클래스의 개체들뿐만 아니라 새로운 신규 클래스의 개체들로도 분할해야 하는 어려운 시각적 작업이다. 본 논문에서는 중요한 모델 설계 이슈별 기존 모델들의 한계점들을 극복하기 위해, 새로운 개방형 어휘 3차원 개체 분할 모델인 Open3DME를 제안한다. 첫째, 제안 모델은 클래스-독립적인 3차원 마스크의 품질을 향상시키기 위해, 새로운 트랜스포머 기반 3차원 포인트 클라우드 개체 분할 모델인 T3DIS[6]를 마스크 제안 모듈로 채용한다. 둘째, 제안 모델은 각 포인트 세그먼트별로 텍스트와 의미적으로 정렬된 시각적 특징을 얻기 위해, 사전 학습된 OpenScene 인코더와 CLIP 인코더를 적용하여 포인트 클라우드와 멀티-뷰 RGB 영상들로부터 각각 3차원 및 2차원 특징들을 추출한다. 마지막으로, 제안 모델은 개방형 어휘 레이블 할당 과정동안 각 포인트 클라우드 세그먼트별로 추출한 2차원 시각적 특징과 3차원 시각적 특징을 상호 보완적으로 함께 이용하기 위해, 특징 앙상블 기법을 적용한다. 본 논문에서는 ScanNet-V2 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 정량적, 정성적 실험들을 통해, 제안 모델의 성능 우수성을 입증한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.531-539
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• 2019

본 논문에서는 악성코드 패밀리 분류를 위한 훈련 데이터의 특징을 제안하고, 앙상블 모델을 이용한 다중 분류 성능을 분석한다. 악성코드 실행 파일로부터 API와 DLL 데이터를 추출하여 훈련 데이터를 구성하며, 의사 결정 트리기반 Random Forest와 XGBoost 알고리즘으로 모델을 학습한다. 악성코드에서 빈번히 사용되는 API와 DLL 정보를 분석하며, 고차원의 훈련 데이터 특징을 저차원의 특징 표현으로 변환시켜, 악성코드 탐지와 패밀리 분류를 위한 API, API-DLL, DLL-CM 특징을 제안한다. 제안된 특징 선택 방법은 데이터 차원 축소와 빠른 학습의 장점을 제공한다. 성능 비교에서 악성코드 탐지율은 Random Forest가 93.0%, 악성코드 패밀리 분류 정확도는 XGBoost가 92.0%, 그리고 정상코드를 포함하는 테스트 오탐률은 Random Forest와 XGBoost가 3.5%이다.

• 한국농공학회논문집
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• 제62권5호
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• pp.47-62
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• 2020

Rice paddy accounts for approximately 52.5% of all farmlands in South Korea, and it is closely related to the water environment. Climate change is expected to affect not only agricultural productivity also the water and the nutrient circulation. Therefore this study was aimed to evaluate changes of nitrogen load from rice paddy considering climate change scenario uncertainty. APEX-Paddy model which reflect rice paddy environment by modifying APEX (Agricultural Policy and Environmental eXtender) model was used. Using the AIMS (APCC Integrated Modeling Solution) offered by the APEC Climate Center, bias correction was conducted for 9 GCMs using non-parametric quantile mapping. Bias corrected climate change scenarios were applied to the APEX-Paddy model. The changes and uncertainty in runoff and nitrogen load were evaluated using multi-model ensemble. Paddy runoff showed a change of 23.1% for RCP4.5 scenario and 45.5% for RCP8.5 scenario compared the 2085s (2071 to 2100) against the base period (1976 to 2005). The nitrogen load was found to be increased as 43.9% for RCP4.5 scenario and 76.0% for RCP8.5 scenario. The uncertainty analysis showed that the annual standard deviation of nitrogen loads increased in the future, and the maximum entropy indicated an increasing tendency. And Duncan's analysis showed significant differences among GCMs as the future progressed. The result of this study seems to be used as a basis for mid- and long-term policies for water resources and water system environment considering climate change.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.685-688
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• 2004

본 연구에서는 저수지군 연계운영을 위한 표본 추계학적 선형 계획(SSLP, Sampling Stochastic Linear Programming) 모형을 제안한다. 일반적 추계학적 모형은 과거 자료로부터 확률변수의 확률분포를 추정하고 이를 몇 개 구간으로 나누어 이산 확률 값을 산정하여 기댓값이 최대가 되는 운영방안을 도출하지만 저수지 유입량 예측시 고려되어야할 지속성 효과(Persistemcy Effect)와 유역간 또는 시점별 공분산 효과(The joint spatial and temporal correlations)를 반영하는데 많은 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 과거자료 자체를 유입량 시나리오로 적용하여 시${\cdot}$공간적 상관관계를 유지하는 표본 추계학적(Sampling Stochastic)기법을 바탕으로 Simple Recourse Model로 구성한 추계학적 선형 계획 모형을 제시한다. 이 모형은 미국 기상청(NWS)에서 발생 가능한 유입량의 시나리오를 예측하는 방법인 앙상블 유량 예측(ESP, Ensemble Streamflow Prediction)을 통한 시나리오를 적용함으로써 좀더 신뢰성 있는 저수지군 연계운영 계획을 도출 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.614-616
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• 2021

세계는 안구 질병 치료, 시력 회복 서비스, 훈련된 안과 전문의의 부족 등 안과 측면에서 어려움에 직면해 있다. 안구 병리를 조기에 발견하고 진단하면 시각 장애를 예방할 수 있다. 하지만 기존의 망막 영상 공개 데이터 세트는 임상에서 발견되는 다양한 질병으로 구성되어 있지 않기 때문에 다양한 안구 질환을 분류하는 방법을 개발하기가 어렵다. 본 연구는 2021 ISBI challenge에서 공개된 데이터 세트인 Retinal Fundus Multi-disease Image Dataset (RFMiD) 을 이용하여 안구 질환을 분류하는 방법을 제안한다. 본 연구의 목표는 망막 이미지를 정상, 비정상 범주로 선별하기 위한 강력하고 일반화 가능한 모델을 개발하는 것이다. 제안된 모델의 성능은 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적 점수로 비공개 테스트 데이터 세트에 대해 0.9782의 값을 보여준다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권2호
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• pp.108-125
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• 2015

다수의 기후요소를 지수화하고 특정지역의 기후 자원량을 분석하여, 종합 및 판단하는 과정은 특정지역의 농업기후자원의 특성을 한 눈에 알 수 있게 한다. 농업기후자원의 특징을 단순 명료하게 표현한 것을 농업기후지수라고 하는데, 이 지수는 기후자원(예, 기온, 일사, 강수)으로부터 작물의 생육과 수량 추측을 위한 가능성과 여러 가지 영농기술을 실시하는데 필요한 기초자료를 제공함으로써 농업생산성의 주요 지표가 될 수 있다. 그러나 농업기후지수는 절대적인 것이 아니기 때문에 기후변화에 따라 항상 변화할 수 있다. 최근 IPCC 제5차 평가보고서에서 온실가스 대표경로(RCP)에 따른 시나리오가 많은 연구에 이용됨에 따라서 기후정보의 역학 및 통계적 규모축소를 통한 미래기후변화전망정보의 불확실성을 고려한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 IPCC 제5차 평가 보고서에 사용된 RCP 시나리오를 기반으로 비모수적 분위사상법을 이용한 상세화된 기후변화 전망정보를 바탕으로 한반도의 농업기후지수(예, 식물기간 및 작물기간, 생장도일, 무상기간)의 시공간적인 변화와 불확실성을 평가하였다. 동일한 과거 기간에 대하여 기후모델(GCM)으로부터 계산된 농업기후지수와 관측자료에 의해 계산된 농업기후지수를 비교한 결과, KMA-12.5km를 제외하고 사용된 8개 개별 GCM의 농업기후지수의 각각의 평균은 4대강 유역 모두에서 관측자료에 의해 계산된 값의 평균과 비교적 잘 일치하여 개별 GCM 뿐만 아니라 다중모델앙상블(MME)의 과거기후 재현성에는 문제가 없는 것으로 확인하였다. 또한 불확실성을 고려하기 위한 MME 계산에서 사용되는 GCM의 개수가 무한적으로 증가한다고 해서 오차가 줄어들지 않았다. 추가 연구가 계속 필요하지만, 본 연구에서 3-4개의 GCM을 사용하는 경우 확실하게 오차가 개선되기 시작하였으며, 대체로 7-8개 이후부터는 더 이상 오차가 개선되지 않았다. 미래전망 결과에서, 4대강 유역 전체에 대하여 inmcm4가 과거 기간의 MME에 대한 RCP 4.5에서 1% 증가, RCP 8.5에서 2% 증가로 9개 개별 GCM 중에서 가장 낮았고, CanESM이 과거 기간의 MME에 대하여 RCP 4.5에서 10%, RCP 8.5에서 15% 증가로 가장 높은 증가를 보였다. 4대강 유역의 시공간분포의 변화에서 관측자료와 다른 경향을 보이는 개별 GCM이 있어서 지형 특성과 개별 GCM의 일변동 특성을 반영할 수 있는 상세화 방법의 개선 및 개발이 필요하다. 도출 및 평가된 본 연구의 농업기후지수는 농업용 상세 전자기후도와의 활용뿐만 아니라, 후속 연구를 위한 농업이상기후지수 및 생산성지수의 평가에 활용될 수 있을 것이다. 예를 들면, 낙동강 유역과 영산-섬진강 유역의 무상기간 증가로부터 '겨울기간이 짧아질 수 있다'라고 가정할 경우, 농업이상 기후지수(예, 저온발생빈도) 분석을 통해 겨울작물의 생산성지수의 불확실성 증감 혹은 재배시스템(예, 이모작 혹은 이기작 등)의 변화에 대한 불확실성 증감 등에 대한 평가에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권11호
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• pp.1031-1041
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• 2018

본 연구에서는 ANFIS 기반 GloSea5 앙상블 기상전망 개선 기법을 개발하고 평가하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐인 충주댐 유역을 선정하였으며, 개선 기법은 ANFIS 기반의 전 후처리기법으로 구성된다. 전처리 기법에서 GloSea5의 앙상블 멤버에 가중치를 부여하며(OWM), 후처리 과정에서는 전처리결과를 편의보정 한다(MOS). 평가결과 편의보정된 GloSea5에 비해 예측성능이 개선되었으며, CASE3, CASE1, CASE2 순으로 모의성능이 우수하였다. 전처리 기법은 강수의 변동성이 큰 계절에 개선효과가 우수하였으며, 후처리 기법은 전처리로 개선하지 못한 오차를 줄 일 수 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발한 ANFIS 기반 GloSea5 앙상블 기상전망 개선 기법은 전 후처리 기법을 함께 사용하는 것이 가장 좋으며, 특히 여름철과 같이 강수의 변동성이 큰 계절에 활용성이 높을 것으로 판단된다.