• 한국기후변화학회지
• /
• 제1권2호
• /
• pp.133-145
• /
• 2010

이 연구에서는 2009년 북서태평양 태풍활동의 특성과 이에 영향을 끼친 대기 순환장을 분석하였다. 2009년에 북서태평양에서는 평년(1979~2009 평균값: 25.8개)보다 적은 22개의 태풍이 발생했는데, 7~10월에 집중적으로 발생하였다. 태풍의 발생은 필리핀 북쪽 해역과 북서태평양 동쪽 지역에서 많았고, 발생한 태풍은 대기순환 흐름에 의해서 대부분 남중국해와 일본 동쪽으로 향했다. 상대적으로 동중국해와 우리나라로 접근하는 태풍은 적었다. 대기대순환 관점에서 보았을 때, 2009년 태풍활동은 엘니뇨 현상과 서태평양 지역의 평년보다 활발한 대류활동에 의해 유도된 대기순환에 의해 영향을 받았다. 잘 알려진 바와 같이, 엘니뇨 시기에는 열대 해수면 온도의 동서 경도에 의해 서태평양 적도 지역에서는 강한 서풍 아노말리가 유도되는데, 2009년에도 이들의 영향으로 북서태평양 몬순 기압골이 동쪽으로 크게 확장되었고, 태풍의 발생 위치도 평년보다 동쪽으로 치우쳤다. 또한, 서태평양 지역의 강한 대류활동으로부터 유도된 로스비파가 남중국해로부터 중위도로 전파되면서 남중국 지역에서는 지향류의 동풍 아노말리, 동중국해 및 한국 근처에서는 북서풍 아노말리, 일본 동쪽에서는 남서풍 아노말리가 연이어 나타났다. 이로 인해 태풍의 진로가 동중국해 및 한국으로 진행하지 못하고 남중국해와 일본 동쪽 해상으로 유도되었다. 결과적으로 우리나라는 최근 21년 만에 직접적으로 영향을 준 태풍이 없는 무태풍년으로 기록되었다. 2009년의 예와 같이 평년과 크게 다른 태풍의 활동과 관련 대규모 순환장 패턴을 분석하는 연구를 통해 앞으로 기후변화에 따른 동아시아에서 지역별 태풍 영향에 대한 예측성 향상에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권6_1호
• /
• pp.1041-1053
• /
• 2018

본 연구에서는 용담댐 유역을 대상으로 저수위/저수량 모니터링 및 예측을 위하여 고해상도 위성관측 자료를 이용하는 방법과 위성으로부터 추출한 강수량 자료로부터 가뭄지수를 이용한 저수위를 모니터링하고 SSA를 이용한 PCA방법으로 예측모델을 구축하여 가뭄을 예측하는 방법을 개발하였다. 용담댐 저수위와 SPI(3)와의 상관계수가 0.78로 매우 높은 상관성을 보였으며, 위성자료를 통하여 산정한 가뭄지수를 활용하여 댐 저수위/저수량 모니터링 및 예측 가능성을 진단하였다. SSA에 의한 주성분 분석결과 SPI(3)과 각 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.87~0.99의 높은 상관성을 보였으며, 표준화된 댐 저수위(N-W.S.L.)와 RC자료의 상관관계를 분석한 결과 CC=0.83~0.97의 비교적 높은 상관성을 보임을 확인하였다. 또한, Sentinel-2 위성의 MSI (Multi-Spectral Instrument) 센서로 댐수위의 변화를 모니터링하기 위해 지수 기법을 적용하여 수체 탐지 알고리즘을 개발하였으며, 용담댐유역에 대해 2016년부터 2018년까지의 수계 면적 변화를 분석하였다. 이를 기반으로 Sentinel-2 위성영상으로 추출한 수계 면적 변화를 이용하여 가뭄 감시 분야에 대한 활용 가능성을 제시하였다. 본 연구의 결과는 다양한 위성관측자료로부터 미계측 지역의 저수량 모니터링과 수문학적 가뭄 모니터링/예측에 활용이 가능할 것이다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.29-41
• /
• 2019

산림생태계에서 총일차생산성(Gross Primary Production, GPP)은 기후변화에 따른 산림의 생산성과 그에 영향을 미치는 식물계절, 건강성, 탄소 순환 등을 대표하는 지표이다. 총일차생산성을 추정하기 위해서는 에디공분산 타워 자료나 위성영상관측자료를 이용하기도 하고 물리지형적 한계나 기후변화 등을 고려하기 위해 기작기반모델링을 활용하기도 한다. 그러나 총일차생산성을 포함한 산림 탄소 순환의 기작기반 모델링은 식물의 생물, 생리, 화학적 기작들의 반응과 지형, 기후 및 시간 등과 같은 환경 조건들이 복잡하게 얽혀 있어 비선형적이고 유연성이 떨어져 반응에 영향을 주는 조건들을 모두 적용하기가 어렵다. 본 연구에서는 산림 생산성 추정 모델을 에디공분산 자료와 인공위성영상 정보를 사용하여 기계학습 알고리즘을 사용한 모델들로 구축해 보고 그 사용 및 확장 가능성을 검토해 보고자 하였다. 설명변수들로는 에디공분산자료와 인공위성자료에서 나온 대기기상인자들을 사용하였고 검증자료로 에디공분산 타워에서 관측된 총일차생산성을 사용하였다. 산림생산성 추정 모델은 1) 에디공분산 관측 기온($T_{air}$), 태양복사($R_d$), 상대습도(RH), 강수(PPT), 증발산(ET) 자료, 2) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD 자료(개량식생지수 제외), 3) MODIS 관측 기온(T), 일사량($R_{sd}$), VPD, 개량식생지수(EVI) 자료를 사용하는 세 가지 경우로 나누어 구축하여 2006 - 2013년 자료로 훈련시키고 2014, 2015년 자료로 검증하였다. 기계학습 알고리즘은 support vector machine (SVM), random forest (RF), artificial neural network (ANN)를 사용하였고 단순 비교를 위해 고전적 방법인 multiple linear regression model (LM)을 사용하였다. 그 결과, 에디공분산 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 피어슨 상관계수 0.89 - 0.92 (MSE = 1.24 - 1.62), MODIS 입력자료로 훈련시킨 모델의 예측력은 개량식생지수 제외된 모델은 0.82 - 0.86 (MSE = 1.99 - 2.45), 개량식생지수가 포함된 모델은 0.92 - 0.93(MSE = 1.00 - 1.24)을 보였다. 이러한 결과는 산림총일차생산성 추정 모델 구축에 있어 MODIS인공위성 영상 정보 기반으로 기계학습 알고리즘을 사용하는 것에 대한 높은 활용가능성을 보여주었다.

• 한국환경복원기술학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.33-47
• /
• 2022

Wild boars(Sus scrofa) are expanding their range of behavior as their habitats change. Appearing in urban centers and private houses, it caused various social problems, including damage to crops. In order to prevent damage and effectively manage wild boars, there is a need for ecological research considering the characteristics and movement characteristics of wild boars. The purpose of this study is to analyze home range and identify land cover types in key areas through tracking wild boars, and to predict the movement connectivity of wild boars in consideration of previous studies and their preferred land use characteristics. In this study, from January to June 2021, four wild boars were captured and tracked in Jinju city, Gyeongsangnam-do, and the preferred land cover type of wild boars was identified based on the MCP 100%, KDE 95%, and KDE 50% results. As a result of the analysis of the home range for each individual, it was found that 100% of MCP was about 0.68km², 2.77km², 2.42km², and 0.16km², and the three individuals overlapped the home range, refraining from habitat movement and staying in the preferred area. The core areas were analyzed as about 0.55km², 2.05km², 0.82km², and 0.14km² with KDE 95%., and about 0.011km², 0.033km², 0.004km², and 0.003km² with KDE 50%. When the preferred land cover type of wild boar was confirmed based on the results of analysis of the total home range area and core area that combined all individuals, forests were 55.49% (MCP 100%), 54.00% (KDE 95%), 77.69% (KDE 50%), respectively, with the highest ratio, and the urbanization area, grassland, and agricultural area were relatively high. A connectivity scenario was constructed in which the ratio of the land cover type preferred by the analyzed wild boar was reflected as a weight for the resistance value of the connectivity analysis, and this was compared with the connectivity evaluation results analyzed based on previous studies and wild boar characteristics. When the current density values for the wild boar movement data were compared, the average value of the existing scenario was 2.76, the minimum 1.12, and the maximum 4.36, and the weighted scenario had an average value of 2.84, the minimum 0.96, and the maximum 4.65. It was confirmed that, on average, the probability of movement predictability was about 2.90% better even though the weighted scenario had movement restrictions due to large resistance values. It is expected that the identification of the movement route through the movement connectivity analysis of wild boars can be suggested as an alternative to prevent damage by predicting the point of appearance. In the future, when analyzing the connectivity of species including wild boar, it is judged that it will be effective to use movement data on actual species.

• 대한정형외과학회지
• /
• 제54권1호
• /
• pp.59-66
• /
• 2019

목적: 선천성 만곡족 환자에서 Ponseti 방법으로 치료한 환자들에서 잔여 혹은 재발 변형에 대한 수술적 치료의 필요성을 예측하고 치료 결과를 평가하는 데 있어 어떤 방사선적 기준선이 유용할지에 대하여 연구하고자 하였다. 대상 및 방법: 2005년부터 2013년까지 Ponseti 방법으로 치료를 시작한 환자 102족(65명, 양측성 37명)을 연구대상으로 했다. 환자는 수술 여부에 따라 두 군(A군: Ponseti 방법의 결과가 성공적이어서 추가 수술을 시행하지 않은 군, B군: Ponseti 방법의 결과가 만족스럽지 않아 수술을 시행한 군)으로 나누었고, 두 군의 방사선적 족부 변형 상태 비교를 위해 전후면 및 측면 거종간 각, 전후면 거골-제1중족골간 각, 발목 완전 배굴 상태에서의 측면 경종간 각을 측정하였다. 각 방사선 사진은 관찰자 내 신뢰도를 평가하기 위해 한 정형외과 의사가 두 번씩 검토한 후 평균을 분석하였으며 관찰자 간 신뢰도를 평가하기 위해 난수표를 통해 20족을 선정하여 각도를 측정하였다. 결과: A군은 73족(71.6 %)이었고, B군은 29족(28.4%)이었다. 초기 방사선 소견상 측면 거종간 각 및 측면 경종간 각에서 두 군 간 의미 있는 차이가 있었고, 관찰자 간 및 관찰자 내 신뢰도의 편향은 관찰되지 않았다. 전후면 거골-제1중족골간 각 및 측면 경종간 각은 양군에서 모두 치료 전후로 유의한 차이가 있었다. 결론: 선천성 만곡족의 치료에서 Ponseti 방법으로 치료한 후 70% 이상의 환자에서 만족스러운 결과를 보였다. 방사선적으로 초기 측면 거종간 각 및 측면 경종간 각을 통해 수술적 치료 여부를 예측할 수 있었고, 전후면 거골-제1중족골간 각 및 측면 경종간 각을 통해 치료 후 선천성 만곡족의 변화 정도를 평가할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_3호
• /
• pp.1031-1042
• /
• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
• /
• 제54권3호
• /
• pp.311-319
• /
• 2003

연구배경 : B-type natriuretic peptide(BNP)는 주로 심장의 심실에서 분비되는 호르몬으로서 심부전의 진단, 중증도 및 예후와도 연관이 있다고 알려져 있다. 중환자의 경우 급성병색시 심부전이 올수 있는 것으로 알려져있고 이는 환자의 예후와 연관이 있을 가능성이 있다. 그래서 저자들은 우선 이전 심질환의 병력이 없는 중환자들에서 BNP를 측정하여 증가여부를 살펴보고, BNP와 중환자의 중등도 및 예후와의 관련성 여부를 살펴보기로 하였다. 방 법 : 2002년 6월부터 10월까지 본원 중환자실에 입원하였던 환자 중 환자의 중증도와는 관련이 없이 BNP가 증가될 수 있는 울혈성 심부전, 심방 세동, 허혈성 심질환, 신부전 등을 제외한 32명을 대상으로 하였고, 대조군으로는 일반 병동 및 외래 환자 32명을 무작위로 추출하였다. BNP는 Triage B-Type Natriuretic Peptide test를 이용하여 fluorescence immunoassay를 통해 측정하였다. APACHE II score와 APACHE III score 및 중환자실 사망 여부를 추적하였다. 결 과 : 남녀비는 16 : 16이었고, 연령은 $59.2{\pm}20.6$세 였다. BNP는 $186.7{\pm}274.1$ pg/mL으로 정상 대조군의 $19.9{\pm}21.3$ pg/mL 보다 유의하게 높았다. 중환자군에서 BNP 100 pg/mL이상은 14명으로 43.8%였다. APACHE II score는 $16.5{\pm}7.6$이었고, 11명이 사망하였다. BNP값은 APACHE II score및 사망과 유의한 상관 관계를 보였고(r=0.443, p=0.011, r=0.530, p=0.002), 생존군과 사망군 BNP값은 유의한 차이를 보였으나($83.2{\pm}55.8$ pg/mL vs. $384.1{\pm}401.7$ pg/mL ; p=0.033), $PaO_2/FiO_2$와는 상관 관계를 보이지 않았다. 결 론 : BNP는 이전 심질환병력이 없었던 중환자에서 증가되어 있었고, 사망률 및 중증도 점수와도 유의한 상관 관계가 있었다. 따라서 중환자들의 예후를 예측하는데 비침습적이고 빠른 방법으로 도움이 될 가능성이 있다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제18권4호
• /
• pp.27-55
• /
• 2008

Due to the increasing and intensifying competition in the Internet shopping market, it has been recognized as very important to develop an effective policy and strategy for acquiring loyal customers. For this reason, web site designers need to know if a new Internet shopping mall(ISM) will be accepted. Researchers have been working on identifying factors for explaining and predicting user acceptance of an ISM. Some studies, however, revealed inconsistent findings on the antecedents of user acceptance of a website. Lack of consideration for individual differences in user ability is believed to be one of the key reasons for the mixed findings. The elaboration likelihood model (ELM) and several studies have suggested that individual differences in ability plays an moderating role on the relationship between the antecedents and user acceptance. Despite the critical role of user ability, little research has examined the role of user ability in the Internet shopping mall context. The purpose of this study is to develop a user acceptance model that consider the moderating role of user ability in the context of Internet shopping. This study was initiated to see the ability of the technology acceptance model(TAM) to explain the acceptance of a specific ISM. According to TAM. which is one of the most influential models for explaining user acceptance of IT, an intention to use IT is determined by usefulness and ease of use. Given that interaction between user and website takes place through web interface, the decisions to accept and continue using an ISM depend on these beliefs. However, TAM neglects to consider the fact that many users would not stick to an ISM until they trust it although they may think it useful and easy to use. The importance of trust for user acceptance of ISM has been raised by the relational views. The relational view emphasizes the trust-building process between the user and ISM, and user's trust on the website is a major determinant of user acceptance. The proposed model extends and integrates the TAM and relational views on user acceptance of ISM by incorporating usefulness, ease of use, and trust. User acceptance is defined as a user's intention to reuse a specific ISM. And user ability is introduced into the model as moderating variable. Here, the user ability is defined as a degree of experiences, knowledge and skills regarding Internet shopping sites. The research model proposes that the ease of use, usefulness and trust of ISM are key determinants of user acceptance. In addition, this paper hypothesizes that the effects of the antecedents(i.e., ease of use, usefulness, and trust) on user acceptance may differ among users. In particular, this paper proposes a moderating effect of a user's ability on the relationship between antecedents with user's intention to reuse. The research model with eleven hypotheses was derived and tested through a survey that involved 470 university students. For each research variable, this paper used measurement items recognized for reliability and widely used in previous research. We slightly modified some items proper to the research context. The reliability and validity of the research variables were tested using the Crobnach's alpha and internal consistency reliability (ICR) values, standard factor loadings of the confirmative factor analysis, and average variance extracted (AVE) values. A LISREL method was used to test the suitability of the research model and its relating six hypotheses. Key findings of the results are summarized in the following. First, TAM's two constructs, ease of use and usefulness directly affect user acceptance. In addition, ease of use indirectly influences user acceptance by affecting trust. This implies that users tend to trust a shopping site and visit repeatedly when they perceive a specific ISM easy to use. Accordingly, designing a shopping site that allows users to navigate with heuristic and minimal clicks for finding information and products within the site is important for improving the site's trust and acceptance. Usefulness, however, was not found to influence trust. Second, among the three belief constructs(ease of use, usefulness, and trust), trust was empirically supported as the most important determinants of user acceptance. This implies that users require trustworthiness from an Internet shopping site to be repeat visitors of an ISM. Providing a sense of safety and eliminating the anxiety of online shoppers in relation to privacy, security, delivery, and product returns are critically important conditions for acquiring repeat visitors. Hence, in addition to usefulness and ease of use as in TAM, trust should be a fundamental determinants of user acceptance in the context of internet shopping. Third, the user's ability on using an Internet shopping site played a moderating role. For users with low ability, ease of use was found to be a more important factors in deciding to reuse the shopping mall, whereas usefulness and trust had more effects on users with high ability. Applying the EML theory to these findings, we can suggest that experienced and knowledgeable ISM users tend to elaborate on such usefulness aspects as efficient and effective shopping performance and trust factors as ability, benevolence, integrity, and predictability of a shopping site before they become repeat visitors of the site. In contrast, novice users tend to rely on the low elaborating features, such as the perceived ease of use. The existence of moderating effects suggests the fact that different individuals evaluate an ISM from different perspectives. The expert users are more interested in the outcome of the visit(usefulness) and trustworthiness(trust) than those novice visitors. The latter evaluate the ISM in a more superficial manner focusing on the novelty of the site and on other instrumental beliefs(ease of use). This is consistent with the insights proposed by the Heuristic-Systematic model. According to the Heuristic-Systematic model. a users act on the principle of minimum effort. Thus, the user considers an ISM heuristically, focusing on those aspects that are easy to process and evaluate(ease of use). When the user has sufficient experience and skills, the user will change to systematic processing, where they will evaluate more complex aspects of the site(its usefulness and trustworthiness). This implies that an ISM has to provide a minimum level of ease of use to make it possible for a user to evaluate its usefulness and trustworthiness. Ease of use is a necessary but not sufficient condition for the acceptance and use of an ISM. Overall, the empirical results generally support the proposed model and identify the moderating effect of the effects of user ability. More detailed interpretations and implications of the findings are discussed. The limitations of this study are also discussed to provide directions for future research.

• 지능정보연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.63-83
• /
• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.