• 한국농공학회논문집
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• 제53권4호
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• pp.67-74
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• 2011

The objectives of this study were to assess the rice yields and evaluate fertilizer reduction effect of reclaimed wastewater irrigation in paddy fields using the Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT) v4.5 model. The experimental plots were designed, which was located near the Suwon wastewater treatment plant in Gyeonggi-do, Korea. The rice yield, irrigation amount, irrigation water quality and soil data were monitored and collected between 2006 and 2009. The DSSAT model was calibrated and validated with observed data. The methods that were used to evaluate this model were the root mean square error (RMSE), normalized root mean square error (nRMSE), and index of agreement (d). The values of RMSE, nRMSE, and d ranged from 145 to $789\;kg\;ha^{-1}$, 3.0 to 13.3 %, and 0.90 to 0.95 for the calibration period, respectively and represented from 91 to $538\;kg\;ha^{-1}$, 2.0 to 10.4 %, 0.94 to 0.98 for the validation period, respectively. Overall, this model showed good agreement with observed data of rice yields irrigated with reclaimed wastewater. The fertilizer reduction effect in paddy field of reclaimed wastewater irrigation was assessed about 60 % in 2008 and 40 % in 2009.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권5호
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• pp.153-160
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• 2020

산업용 에너지 소비 예측은 에너지 수요와 공급에 동적이고 계절적인 변화가 있기 때문에 에너지 관리 및 제어 시스템에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문은 철강 산업의 에너지 소비 예측 모델을 제시하고 논의한다. 사용되는 데이터에는 후행 및 선도적인 전류 반응 전력, 후행 및 선도적인 전류 동력 계수, 이산화탄소(TCO2) 배출 및 부하 유형이 포함된다. 테스트 세트에서는 (a) 선형 회귀(LR), (b) 방사형 커널(SVM RBF), (c) Gradient Boosting Machine (GBM), (d) 무작위 포리스트(RF). 평균 제곱 오차(RMSE), 평균 절대 오차(MAE) 및 평균 절대 백분율 오차(ME)의 네 가지 통계 모델을 사용하여 예측하고 평가한다. 회귀 설계의 효율성 모든 예측 변수를 사용할 때 최상의 모델 RF는 테스트 세트에서 RMSE 값 7.33을 제공할 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.4228-4233
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• 2010

본 연구에서는 통일원점 지역 중 중부원점과 동부원점이 접하는 지역에서의 지적기준점의 위치정확도를 분석하여 봄으로써 향후 세계좌표변환시 지적 원점계열 상이 지역에서의 세계좌표계 변환의 가능성을 제시하여 보고자 하였다. 연구결과, 실험지역의 지적삼각점 총 12점의 GPS 관측 데이터를 추출하여 중부원점과 동부원점이 접하는 지역에서의 좌표변환의 정확도를 분석한 결과 X좌표의 RMSE는 ${\pm}0.0014m$, Y좌표의 RMSE는 ${\pm}0.0011m$로 매우 양호한 성과가 산출되어 세계좌표로의 변환이 가능한 것으로 분석되었다. 따라서 세계좌표로 변환에 있어 다양한 주변 삼각점에 대한 성과의 점검을 통하여 우선적으로 성과가 안정적인 점을 먼저 선별한 후 이점 들을 최대한 활용하여 세계좌표로의 변환을 시행한다면 원점 접경 지역에서도 좌표변환이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권1호
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• pp.21-30
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• 1999

구름 수액량은 일기예보나 수치예보 모델링 분야에 매우 중요하다. 그리고 중간규모의 기상현상에서 잠열의 크기를 좌우하며, 여러 규모의 기상 관련 모델 시스템을 개발 할 때에도 중요한 요소로 작용한다. 본 연구에서는 GMS-5 자료를 이용하여 구름 수액량을 추정하고, SSM/I 자료와 지상 마이크로복사계에 의한 구름 수액량과 비교하였다. 먼저, 본 연구는 구름알베도와 구름 두께와의 관계를 찾아내고 이 관계를 이용하여 구름 수액량을 계산하였다. 그리고 여기서 구해진 결과를 SSM/I 자료와 지상 마이크로파복사계에 의한 구름 수액량과 비교하였다. GMS-5 자료와 지상 마이크로파복사계에 의한 구름 수액량값의 상관계수는 0.86, RMSE 는 9.23 mg/$cm^2$로 나타났고, SSM/I 자료와의 상관계수는 0.84, RMSE = 14.02 mg/$cm^2$ 이였다.

• 태양에너지
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• 제20권1호
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• pp.45-54
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• 2000

본 논문에서는 건물 및 에너지 시스템 시뮬레이션에 적용되는 시간별 기상자료의 핵심항목인 일사량 관련자료의 신뢰성 검증을 위해, 서울지역 성분별 일사량의 장기간 측정치를 이용해 다양한 일사량 직산분리 모델의 정밀성 오차분석을 수행하였다. 1991년$\sim$1998사이 법선면직달일사량 및 수평면전일사량 시간별 측정치중 총 12,710시간의 유효데이타가 분석에 활용되었다. 직산분리 예측모델은 국내외에서 일반적으로 활용되고 있는 5개 모델을 분석하였다. 포트란 프로그램을 작성하여 5개 모델의 이론적 일사량 예측치를 계산하고, 6개의 오차 분석 지표를 이용해 측정치와 예측치의 정밀성이 분석되었다. 분석결과 대부분의 직산분리 모델이 실측치보다 작게 예측하고 있으며, CV(RMSE)가 34%$\sim$48%로 비교적 큰 오차폭을 보였다. 전반적으로 태양고도가 낮은 일출 및 일몰 시간대의 오차폭이 크며, 태양고도에 대한 영향이 회귀모델에 반영된 우전천(宇田川)의 직산분리 모델이 5개 모델중 가장 오차가 작은 것으로 평가되었다.

• 한국습지학회지
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• 제21권1호
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• pp.1-8
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• 2019

본 연구에서는 다중최적화기법을 이용하여 2가지 수문학적 과정을 통하여 유출량을 산정하는 수문모형의 모형 최적화를 시도하였으며, 수문모형으로는 융설량과 유출량을 동시에 산정할 수 있는 분포형 수문모형인 HL-RDHM을 이용하였다. 대상유역으로는 융설량 자료를 수집할 수 있는 미국 콜로라도의 Durango River 유역을 선정하였다. 다중최적화기법으로는 MOSCEM을 활용하였으며, 융설과 관련된 매개변수 5개와 유출에 관련된 매개변수 13개를 선정하여 매개변수 보정과 수문모형 최적화를 시도하였다. 모형 최적화를 위해 2004 - 2005년의 자료가 활용되었고, 2001 - 2004년 자료를 이용하여 검증하였다. 융설량과 유출량을 동시에 최적화함으로써 RMSE 기준으로, 3개의 SNOTEL 지점에서 초기해에 의한 모의치 보다 7% - 40%까지 RMSE 오차를 줄일 수 있었고, 유출구의 USGS 관측점에서 초기해에 비해 약 40% 값이 개선됨을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권3호
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• pp.401-413
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• 2019

본 연구의 목적은 50 cm급의 worldview-1 입체영상을 스테레오 매칭 알고리듬을 이용하여 DSM을 생성하고 정확도를 확인하고자 한다. DSM을 생성하기 위하여, 먼저, RPC 블록모델링을 수행하여 RPC 오차를 보정하였으며, 에피폴라 영상 생성 후 스테레오 매칭 알고리듬인 SGM을 이용하여 영상 매칭을 수행하였다. SGM에 사용된 COST는 CENSUS를 사용하였으며, COST 누적을 위하여 4방향과 8방향을 적용하였다. 생성된 DSM의 품질과 정확도를 확인하기 위하여 LiDAR DSM과 상용 SW로 생성한 DSM을 비교하였다. 실험 결과 지역에 따라 생성된 DSM의 수직정확도는 4방향의 COST 적용 시 RMSE 1.647 m ~ 3.689 m로 나타났으며, 8방향의 COST 적용 시 RMSE 1.550 m ~ 3.106 m로 나타났다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권2호
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• pp.101-112
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• 2018

본 연구는 기계학습의 하나인 신경망 분석과 음이항 회귀분석을 활용하여 경찰신고건수를 예측하고자 2016년 6월부터 2017년 5월까지 충남지방경찰청에 접수된 112신고 데이터를 이용하여 예측모델을 개발하였다. 모델을 개발하기 위해 경찰신고건수에 영향을 줄 수 있는 시간, 휴일, 휴일 전날, 계절, 기온, 강수량, 풍속, 관할면적, 인구, 외국인 수, 단독주택비율, 기타주택비율 변수 등을 활용하였다. 변수의 종류에 따라 몇몇은 경찰신고건수와 양의 상관관계 또는 음의 상관관계가 확인되었다. 사용된 두 개의 방법론을 비교한바, 신경망분석의 예측 결과는 예측 값과 실제 값의 상관계수 0.7702, RMSE 2.557이고, 음이항 회귀분석은 상관계수 0.7158, RMSE 2.831으로 나타났다. 신경망분석은 해석가능성은 낮지만, 음이항 회귀분석에 비해 예측력이 뛰어나다는 것이 확인되었다. 향후 경찰관서에서 본 연구의 예측모델을 기초로 하여 최적의 경찰력 배치를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국음향학회지
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• 제38권4호
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• pp.433-441
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• 2019

본 논문에서는 입 주변에 방사한 초음파 신호가 반사되어 돌아올 때 발생하는 초음파 도플러 신호를 LSTM(Long Short Term Memory) 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN)을 이용해 음성 패러미터를 추정하는 방법을 소개하고 다층 퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptrons, MLP) 신경망을 이용한 방법과 성능 비교를 하였다. 본 논문에서는 LSTM 순환 신경망을 이용해 초음파 도플러 신호로부터 음성 신호의 푸리에 변환 계수를 추정하였다. LSTM 순환 신경망을 학습하기 위한 입력 및 기준값으로 초음파 도플러 신호와 음성 신호로부터 각각 추출된 멜 주파수 대역별 에너지 로그값과 푸리에 변환 계수가 사용되었다. 테스트 데이터를 이용한 실험을 통해 LSTM 순환 신경망과 MLP의 성능을 평가, 비교하였고 척도로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE)가 사용되었다.각 실험의 RMSE는 각각 0.5810, 0.7380로 나타났다. 약 0.1570 차이로 LSTM 순환 신경망을 이용한 방법의 성능 우세한 것으로 확인되었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.281-291
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• 2021

본 연구는 자기공명영상을 이용한 TOF MRA 검사에서 flow rate 2.0 ml 이하의 유속을 표현함에 있어 Compressed sensing의 사용에 따른 영상의 변화를 정량적으로 측정하고자 하였다. Auto-injector와 Flow phantom을 이용하여 각각의 혈류속도 구간을 설정하고 CS를 사용하지 않은 TOF without CS 기법과 CS를 이용한 TOF with CS 기법에서 CS factor의 변화에 따른 SNR, CNR, SSIM, RMSE 등을 측정하여 비교하였다. CS factor의 증가에 따라 나타나는 영상의 영향을 검증하고자 일원배치 분산분석(One-way ANOVA)을 시행하였다. 실험 결과 CS를 사용한 TOF MRA는 CS를 사용하지 않은 TOF MRA와 비교하여 SNR 및 CNR의 유의한 차이 없이 scan time이 현저하게 감소하였다. 반면 CS factor의 증가에 따라 SSIM 및 RMSE는 TOF without CS 영상과의 차이가 증가함을 나타내었다. 따라서 TOF MRA 검사 시 CS 기법을 통해 scan time을 효율적으로 감소시키되 적절한 CS factor의 범위를 충분히 고려해야 한다. 또한 CS factor와 영상의 유사도, 정밀성에 대한 지속적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.