• 대한원격탐사학회지
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• 제34권5호
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• pp.811-827
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• 2018

본 연구의 목적은 다중시기 원격탐사 자료를 이용한 작물분류에서 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘의 비교에 있다. 이를 위해 전라남도 해남군과 미국 Illinois 주의 작물 재배지를 대상으로 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘에 대해 (1) 하이퍼파라미터와 (2) 훈련자료의 크기에 따른 영향을 비교 분석하였다. 비교 실험에는 기계학습 알고리즘으로 support vector machine(SVM)을 적용하고 딥러닝 알고리즘으로 convolutional neural network(CNN)를 적용하였다. 특히 CNN에서 2차원의 공간정보를 고려하는 2D-CNN과 시간차원을 확장한 구조의 3D-CNN을 적용하였다. 비교 실험 결과, 다양한 하이퍼파라미터를 고려해야 하는 CNN의 경우 SVM과 다르게 두 지역에서 정의된 하이퍼파라미터 값이 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 모델 최적화에 많은 시간이 소요되지만 최적화된 CNN 모델을 다른 지역으로 확장할 수 있는 전이학습의 적용 가능성이 높을 것으로 판단된다. 다음 훈련자료 크기에 따른 비교 실험 결과, SVM 보다 CNN에서 훈련자료 크기의 영향이 큰 것으로 나타났는데 특히 다양한 공간특성을 갖는 Illinois 주에서 이러한 경향이 두드러지게 나타났다. 또한 Illinois 주에서 3D-CNN의 분류 성능이 저하되는 것으로 나타났는데, 이는 모델 복잡도가 증가하면서 과적합의 영향이 발생한 것으로 판단된다. 즉 모델의 훈련 정확도는 높지만 다양한 공간특성이나 입력 자료의 잡음 효과 등으로 오히려 분류 성능이 저하된 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상 지역의 공간특성을 고려해 적절한 분류 알고리즘을 선택해야 하는 것을 의미한다. 또한 CNN에서 특히, 3D-CNN에서 일정 수준의 분류 성능을 담보하기 위해 다량의 훈련자료 수집이 필요하다는 것을 의미한다.

• 한국가스학회지
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• 제27권1호
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• pp.70-77
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• 2023

인체의 건강과 환경 오염으로 인해 대기환경 규제가 강화되었고 배출가스 저감 목표가 높아지면서 가스 측정법에 관한 관심이 늘어나고 있다. 측정법에는 표본 방식이 주로 사용되고 있으나 공간적 시간적 측정 한계로 인해, 실시간 In-situ 방식인 레이저 흡수분광법이 주목받고 있다. 본 연구에서는 파장 변조 분광법을 연구하였고 무보정 알고리즘에 대하여 설명하였다. 개발된 알고리즘은 46개의 다중 흡수선을 반영할 수 있도록 변경하였고 가시광선과 중적외선 영역의 광 흡수 신호 분석에 적용하였다. 추가로 레이저 변조 매개변수에 대한 차이를 분석하였고 다양한 농도 조건의 O₂, NO 가스 측정 실험을 통해 성능을 검토한 결과, 선형성은 R²_O2=0.99999, R²_NO=0.99967로 나타났다.

• 해양환경안전학회지
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• 제19권4호
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• pp.315-326
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• 2013

제주연안선 부근에 밀집된 육상양식장 배출구 주변 4개 해역(애월리, 행원리, 표선리, 일과리)에서 수질환경의 시공간적 변화에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 2010년 2월부터 2011년 12월까지 격월로 총 12회 조사하였다. 주성분 분석 결과 조사해역에서 연중 영양염의 분포는 염분과의 관련성 없이 배출구로부터 공급되는 물질에 의해 영양염의 농도가 조절되어, 연안에서 외해역으로 갈수록 농도구배가 감소하는 특징을 나타냈다. 특히 용존무기질소의 경우는 배출구와 인접한 해역에서는 부영양상태로 인에 비해 질소가 과잉되고 있었다. 유기물의 분포는 담수유입량이 증가하는 고수온기에 증가하는 경향을 보였다. 식물플랑크톤의 생물량 변화는 애월 및 행원해역은 담수유입과 관련된 기상요인(기온 및 강우), 표선 및 일과는 영양염의 인위적 공급요인(양식장 배출수)에 의한 영향을 주로 받는 것으로 나타났다. 특히, 배출구로부터 직선거리 약 300 m 및 수심 10 m이내 해역의 표 저층에서는 고영양염 농도 분포가 지속되고 있어, 부영양화 과정에서 발생하는 문제를 직 간접적으로 받을 수 있는 가능성을 나타냈다. 육상양식장의 운영 시 취수지점이 배출수의 영향을 받는 지점에 위치할 경우 사육수질의 문제가 발생할 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권3호
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• pp.13-21
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• 2007

최근 기상이변에 따른 국지성 돌발 홍수의 빈번한 발생으로 인해 레이더 등을 이용한 초단기 강수예보의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 시공간 분포를 적절하게 표현할 수 있는 레이더 강우시계열자료와 GIS기반의 분포형모형을 연계하여 국내 댐유역에 적용해 봄으로써, 분포형모형의 홍수유출시 실무에서의 적용가능성을 검증해 본 것이다. 본 연구에서 사용한 물리적기반의 분포형모형으로는 미국 오클라호마 대학에서 개발한 Vflo모형을 이용하였으며, 낙동강권역의 남강댐유역($2,293km^2$)을 시험유역으로 적용하였다. 입력강우로는 진도레이더로 부터 레이더강우 전처리프로그램인 K-RainVieux를 이용하여 모형의 격자해상도에 맞는 분포형 강우를 생성하였다. 또한, GIS수문매개변수를 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들로 부터 추출, 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하여 모형의 초기설정을 향상시켰다. 본 연구의 성과는 향후 돌발홍수에 대응한 실시간 단기 강우유출예측시스템을 구축하기 위한 기반이 될 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권8호
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• pp.721-731
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• 2010

강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이다. 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 수위자료로부터 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 오류역전파알고리즘을 이용한 신경망모형과 인공신경망의 가중치를 유전자 알고리즘에 의해 최적화시킨 모형 그리고 최적화된 상태에서 다시 학습을 진행하는 세 가지 모형에 대하여 적용한 결과 유전자 알고리즘을 사용하여 신경망을 학습시킨 모형이 다른 모형들에 비해 우수한 결과를 보여주고 있으며 예측시간이 길어지더라도 예측력이 크게 떨어지지 않았다. 또한 입력자료로 강우와 수위를 사용한 모형보다는 수위를 사용한 모형에서 조금 더 우수한 결과를 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제15권2호
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• pp.147-158
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• 1999

지표면에 대한 다양한 정보를 제공해 주는 원격탐사기법은 수 십년 동안 우리의 환경을 관찰하고 이해하는데 중요한 역할을 해왔다. 이러한 원격탐사 자료를 이용하는데 다양한 디지털 영상처리기법이 도입되어 자료에서 관찰되는 여러 가지 특성을 모형화하고 처리하는데 매우 유용하게 활용되어져 왔다. 화소들 간의 공간적 관계를 고려하는 Markov Random Field (MRF) 모형은 텍스처 모델링이나 영상분할 및 분류와 같은 여러 분야에서 많이 이용되는 모형으로 이것에 기초한 다양한 알고리즘이 발표되었다. 보통 원격탐사 자료는 그 크기가 매우 크고 시간적 간격을 두고 변화를 관측해 가는 경우에는 분석해야할 자료의 양이 매우 방대하다. 이러한 자료를 처리하는데 걸리는 시간은 처리해야할 자료의 양과는 비선형적 관계에 있다. 본 논문에서는 MRF를 이용하여 원격탐사 자료를 처리할 때 걸리는 시간을 단축하기 위한 방법론이 연구되었다. 이를 위해 논리적 구조로 영상을 피라미드형태로 감소하는 크기로 분석하는 multiresolution 구조가 고려되었는데 이는 연상의 거시적 특징과 미세한 특징을 효율적으로 분석할 수 있는 방법을 제공해 준다. 영상의 크기가 커질수록 파라미터 추정 또한 복잡하고 많은 시간을 요하게 된다. 본 논문에서는 이를 위해 Bayesian 방법을 이용하여 원격탐사 영상과 같은 크기가 큰 영상의 MRF 모형의 파라미터를 효율적으로 추정할 수 있는 방법에 제안되어 있다.

• 한국운동역학회지
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• 제18권2호
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• pp.49-58
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• 2008

본 연구의 목적은 트레드밀 보행 시, gait dynamics 측면에서 보행의 속도 변화와 인지과제 수행 시 보행 변인의 가변성(variability)을 알아보고자 하는 것이다. 실험은 인지과제의 동시수행 유/무에 따른 5가지 속도(선호속도의 80%, 90%, 100%, 110% and 120%)에 의한 보행 실험으로 구성되었다. 인지과제의 종류는 학습기능이 없는 인지과제(2-back task)를 수행하였다. 인지과제는 피험자의 트레드밀 보행 시, 3m 앞에 놓여진 스크린에 주어지고 무선마우스를 통해 응답하는 형태로 구성되었다. 실험의 모든 과정은 3차원 동작분석기를 통해 동작데이터를 획득하였다. 이를 통해, 5가지 보행 시간 변인과 3가지 공간 변인을 추출하였다. gait dynamics 측면의 분석을 위해, 가변성의 크기를 살펴볼 수 있는 방법인 분산계수(coefficient of variance)와 변동량의 구조적 자기 유사성을 추론할 수 있는 detrended fluctuation analysis (DFA)를 사용하였다. 그 결과 보행 속도 변화에 따라 보행 변인의 평균값과 분산계수에서 통계적 유의한 차이가 발생하였고, 인지과제의 수행 유/무에 따라서는 DFA에서 통계적인 차이가 발생하였다. 이는 인지과제의 수행에 의해 보행의 발생과 조절 능력에 영향을 끼쳤다고 추론할 수 있다. 본 연구 결과를 명백히 하기 위해 더 많은 수의 피험자 실험과 추가 실험이 필요할 것이다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제32권2호
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• pp.165-176
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• 2011

The femoral nerve innervates the quadriceps muscles and its dermatome supplies anteromedial thigh and medial foot. Paralysis of the quadriceps muscles due to the injury of the femoral nerve results in disability of the knee joint extension and loss of sensory of the thigh. A child could walk independently even though he had injured his femoral nerve severely due to the penetrating wound in the medial thigh. We measured and analyzed his gait performance in order to find the mechanisms that enabled him to walk independently. The child was eleven-year-old boy and he could not extend his knee voluntarily at all during a month after the injury. His gait analysis was performed five times (GA1~GA5) for sixteen months. His temporal-spatial parameters were not significantly different after the GA2 or GA3 test, and significant asymmetry was not observed except the single support time in GA1 results. The Lower limb joint angles in affected side had large differences in GA1 compared with the normal normative patterns. There were little knee joint flexion and extension motion during the stance phase in GA1 The maximum ankle plantar/dorsi flexion angles and the maximum knee extension angles were different from the normal values in the sound side. Asymmetries of the joint angles were analyzed by using the peak values. Significant asymmetries were found in GA1with seven parameters (ankle: peak planter flexion angle in stance phase, range of motion; ROM, knee: peak flexion angles during both stance and swing phase, ROM, hip: peak extension angle, ROM) while only two parameters (maximum hip extension angle and ROM of hip joint) had significant differences in GA5. The mid-stance valleys were not observed in both right and left sides of vertical ground reaction force (GRF) in the GA1, GA2. The loading response peak was far larger than the terminal stance peak of vertical ground reaction curve in the affected side of the GA3, GA4, GA5. The measured joint moment curves of the GA1, GA2, GA3 had large deviations and all of kinetic results had differences with the normal patterns. EMG signals described an absence of the rectus femoris muscle activity in the GA1 and GA2 (affected side). The EMG signals were detected in the GA3 and GA4 but their patterns were not normal yet, then their normal patterns were detected in the GA5. Through these following gait analysis of a child who had selective injuries on the knee extensor muscles, we could verify the actual functions of the knee extensor muscles during gait, and we also could observe his recovery and asymmetry with quantitative data during his rehabilitation.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.447-459
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• 2022

본 연구에서는 위성 기반 재분석 강수 자료인 PERSIANN-CCS-CDR (Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System-Climate Data Record)을 이용하여 한반도에 대한 격자형 확률강수량을 산정하였다. 고려된 기간은 1983년부터 2020년까지 총 38개년이다. 사용된 자료의 공간해상도는 0.04°이며, 시간해상도는 3시간이다. 확률분포로는 빈도해석을 위해 일반적으로 사용되고 있는 Gumbel 분포를 사용하였으며, 매개변수 추정을 위해 확률가중모멘트법을 적용하였다. 지속기간은 3시간부터 144시간 까지, 재현기간은 2년부터 500년까지가 고려되었다. 이러한 방식으로 산정된 결과를 지상우량계인 ASOS (Automated Synoptic Observing System) 기상관측소의 강수 자료를 활용하여 산정된 확률강수량과 비교·검토하였다. 그 결과, PERSIANN-CCS-CDR 자료로부터 산정된 Gumbel 분포의 매개변수들은 지속기간이 증가함에 따라 ASOS의 결과들과 유사한 양상을 보였으며 이를 토대로 얻어진 확률강수량은 지속기간이 짧은 경우 다소 큰 차이를 보였으나, 지속기간이 18 h 이상인 경우 그 차이는 약 20% 이내로 감소함을 확인하였다. 추가적으로, 남북한 차이를 살펴보았으며 Gumbel 분포 매개변수들 중 위치 매개변수의 차이가 두드러지게 나타남을 확인하였다. 지속기간의 증가에 따른 북한의 확률강수량이 상대적으로 작게 나타났으며, 지속기간 3 h 기준 남한의 84%, 지속기간 144 h 기준 70~75% 수준인 것으로 확인되었다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제7권2호
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• pp.78-86
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• 2002

제주도 중문 연안역의 각 크기별 플랑크톤을 영양형에 따라 구분하여 세포수, 탄소량, 엽록소량의 시 ${\cdot}$ 공간 분포 그리고 환경요인간의 상관관계를 1999년 7월부터 2000년 6월까지 조사하였다. 종속영양성 초미세플랑크톤(HPP) 세포수의 연평균은 외해에서 1.4${\times}$$10^{6}$ cells ${\cdot}$ $ml^{-1}$, 해안에서 8.3${\times}$$10^{5}$ cells ${\cdot}$ $ml^{-1}$을 보였고, 독립영양성 초미세플랑크톤(APP)도 외해에서 9.9${\times}$$10^{4}$ cells ${\cdot}$ $ml^{-1}$, 해안에서 7.1${\times}$$10^{4}$ cells ${\cdot}$ $ml^{-1}$을 보여 외해에서 더 많은 분포를 보였으며 우리나라 다른 해역에 비해서도 많았다. 그러나 종속 및 독립영양성 미소플랑크톤(HNP, ANP)은 해안이 외해보다 더 많은 세포수 분포를 보였다. 소형플랑크톤(AMP) 세포수는 해안에서는 규조류의 변동(r=0.962, P${\le}$0.001), 외해에서 와편모조류의 변동 (r=0.868, P${\le}$0.001)에 의해 영향을 받고 있었다. 그러나 영양형과 크기별 구분에 의한 각 그룹간 상관관계에서 포식자와 피식자의 상관성은 보이지 않았다. 탄소량의 공간적인 분포는 세포수와 같았으나 크기별 비율은 전혀 달라 독립영양성 미소플랑크톤(ANP) 탄소량이 가장 높은 비율을 보였다. 크기군에 따라 엽록소량의 계절변동은 달랐으며 초미세플랑크톤(APP)은 2000년 3월에 0.42 ${\mu}g$CHl-${\alpha}$${\cdot}$$1^{-1}$(57.9%)로 가장 높은 비율을 보였고, 미소플랑크톤(ANP)은 2000년 5월에 1.42 ${\mu}g$CHl-${\alpha}$${\cdot}$$1^{-1}$(74.7%)로 가장 높았으며 소형플랑크톤(AMP)은 1999년 7월에 1.51 ${\mu}g$CHl-${\alpha}$${\cdot}$$1^{-1}$(81.8%)로 가장 높았다. 생물인자와 환경요인의 상관성을 주성분 분석에 의한 요인을 추출한 결과 인,규소 증가와 자가영양성 미소플랑크톤(ANP)증가에 미치는 요인이 해안과 외해에서 동일하게 가장 큰 설명력을 보였다. N:P 비도 해안에서 36.4, 외해에서 32.6을 보이고 있어 인이 상당히 부족한 것으로 나타났다. 따라서 조사해역은 인이 식물플랑크톤 성장에 중요한 제한요인으로 작용하고 있다고 판단된다.