• 한국농림기상학회지
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• 제24권2호
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• pp.83-94
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• 2022

농작물 생육 과정에서 서리에 의한 동상해 피해에 능동적으로 대비하기 위해, 지난 21년간(2000~2020) 20개 지역의 서리관측 자료를 이용하여 한국 서리발생의 시공간적 분포 특성을 살폈다. 지역별 서리분포 특성은 서리일수, 첫 서리일, 끝 서리일로 표현하였다. 그리고 이러한 결과의 기후 경향은 Mann-Kendall trend test와 Sen's slope estimator를 수행하여 확인하였다. 한국에서 대부분의 서리는 태백산맥과 소백산맥 서쪽 내륙지방에서 발생한다. 상대적으로 해안지역에 가까울수록 서리 발생일이 적고 첫서리일이 느리며 끝서리일이 빠르다. 동해안지역은 서해안지역보다 서리일수가 적고 첫서리일이 느리며 끝서리일이 빠르다. 남해, 남동해, 도서지역은 거의 서리가 발생하지 않는다. 연간 시계열 추이 분석결과 한국은 기후온난화가 진행됨에도 불구하고, 서리일수가 줄어들거나 첫서리 일이 늦춰지는 경향은 나타나지 않았으며, 끝서리일은 1년에 0.5일씩 늦춰지는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1195-1204
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• 2021

최근 이상기후로 인한 국지성호우가 잦아져 하천변 사회기반시설을 포함한 인적·물적 피해가 급증하고 있다. 본 연구에서는 해당 시설들의 침수 피해를 예측·방지하고자 기계학습 중 시계열자료에 특화된 LSTM(Long Short- term Memory)기법을 활용하여 수위 예측 알고리즘을 개발하였다. 연구대상지는 잠수교로 연구기간은 총 6년(2015년~2020년)의 6, 7, 8월로 3시간 후의 잠수교 수위를 예측하였다. 입력자료(Input data)는 잠수교 수위(EL.m), 팔당댐 방류량(m³/s), 강화대교 조위(cm), 서울시 트윗의 개수로 기존 연구에 주로 사용된 정형자료뿐만 아니라 워드클라우드를 통해 구축된 비정형자료도 함께 사용하여 상호 보완형 자료를 구축하고, 비정형자료 활용 유무의 비교·분석을 통해 비정형자료의 역할도 제시하였다. 잠수교의 수위 예측 시 상호 보완형의 자료가 정형자료만을 사용한 경우에 비해 예측 정확도가 향상하였는 데, 이는 인명 피해를 감소시킬 수 있는 보수적인 예/경보가 가능함을 알 수 있었다. 본 연구에서는 하천변 사회기반시설의 이용자 안전 및 편의 제공에 상호 보완형 자료의 사용이 보다 효과적이라 판단하였다. 향후에는 비정형자료의 종류를 추가하거나 입력자료의 세밀한 전처리를 통하여 더욱 정확한 수위 예측을 기대해본다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권6호
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• pp.517-524
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• 2022

본 논문은 X-밴드 항해용(선박용) 레이더를 이용한 파랑 계측시, 강설 및 강수에 의한 레이더 신호 변화 및 파랑 계측 저해 요소를 분석한다. 사용된 자료는 속초해수욕장 행정지원센터에 설치된 레이더를 활용하였으며, 비교 검증에 필요한 기상자료는 기상청과 국립해양조사원의 공공자료를 사용하였다. 기상청 공공자료는 레이더로부터 약 7km 떨어진 속초기상대에서 측정한 자료이며, 국립해양조사원 공공자료는 레이더로부터 약 3km 떨어진 해양관측부이에서 계측된다. 지금까지 강우나 강설에 의한 레이더 신호 변화는 경험적으로 전해졌을 뿐, 실제 기상데이터와 비교하여 분석한 사례는 전무하다. 이에 본 논문에서는 기상청의 강수, 강설 자료, CCTV, 레이더 신호를 시계열에서 종합적으로 분석하였다. 그 결과 강설 및 강우에 따라 레이더에서 계측된 파고의 경우 실제 파고 대비 감소되는 것을 확인하였으며, 거리에 따른 레이더 신호강도의 감소 현상도 확인되었다. 본 논문은 강설 및 강우에 따라 레이더의 신호강도 감소 현상을 다각적으로 분석한 것에 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.377-396
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• 2023

암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.

• 기술혁신연구
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• 제31권2호
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• pp.59-82
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• 2023

본 논문에서는 우리나라 경제성장과 연구수행 주체별 공공 연구개발투자, 기업연구개발투자, 대학 연구개발 투자 간의 장·단기 인과관계를 실증 분석하였다. 이를 위해 1976년부터 2020년 동안의 시계열 자료를 바탕으로 단위근 검정, 공적분 검정, 백터오차수정모형(VECM)을 통한 인과성 검정을 실시하였다. 분석결과, 우리나라 경제성장과 공공 연구개발투자, 기업 연구개발투자, 대학 연구개발투자 간에는 장기적으로 인과관계가 존재하는 장기균형관계가 있다는 것을 도출하였다. 그러나, 공공 연구개발투자가 경제성장에 단기적으로 영향을 미치는 데에 비해 기업 및 대학 연구개발투자는 경제성장에 단기적으로 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 더불어, 경제성장 및 공공 연구개발투자, 기업 연구개발투자와 공공연구개발투자, 대학 연구개발투자와 공공 연구개발투자 간에 단기적으로 양방향의 인과관계가 있는 것으로 도출되었다. 마지막으로 단기적으로 공공 연구개발에 인과관계가 있는 것은 GDP 경제성장이며, 대학의 연구개발에 단기적으로 인과관계가 있는 것은 공공 및 기업의 연구개발투자인 것으로 나타났다. 이상의 연구를 통해서 공공 연구개발투자, 기업 연구개발투자, 대학 연구개발 투자와 경제성장 간에는 높은 상호 유기적인 관계가 존재한다는 것을 실증적으로 도출하였다. 향후 연구개발투자가 경제성장에 미치는 파급효과를 높이기 위해서는 대학과 기업의 연구개발투자가 상호 촉진되고, 기업의 연구개발투자가 공공 연구개발투자에 긍정적 영향을 미쳐 공공 연구개발투자가 향후 경제성장에 기여할 수 있도록 하는 정책개발이 필요할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권4호
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• pp.149-158
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• 2023

최근 데이터 활용이 중요해짐에 따라 데이터 센터의 중요도도 함께 높아지고 있다. 하지만 데이터 센터는 막대한 전력을 소모함과 동시에 24시간 가동되는 시설이기 때문에 환경적, 경제적 측면에서 문제가 되고 있다. 최근 딥러닝 기법들을 사용하여 트래픽을 예측하거나, 데이터 센터나 서버에서 사용되는 전력을 줄이는 연구들이 다양한 관점에서 이루어지고 있다. 그러나 서버에서 처리되는 트래픽 데이터양은 변칙적이며 이는 서버를 관리하기 어렵게 만든다. 또한, 서버 상황에 따라 서버를 가변적으로 관리하는 기법에 대한 연구들이 여전히 많이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 시계열 데이터 예측에 강세를 보이는 장단기 기억 신경망 (Long-Term Short Memory, LSTM)을 기반으로 한 가변적인 서버 관리 기법을 제안한다. 제안된 모델을 통해 서버에서 사용되는 전력을 보다 효과적으로 줄일 수 있게 되며, 현업환경에서 이전보다 안정적이고 효율적으로 서버를 관리할 수 있게 된다. 제안된 모델의 검증을 위해 위키피디아 (Wikipedia)의 데이터 센터 중 6개의 데이터 센터의 전송 및 수신 트래픽 데이터를 수집한 뒤 통계기반 분석을 통해 각 트래픽 데이터의 관계를 분석 및 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안된 모델의 유의미한 성능을 통계적으로 검증하였으며 서버 관리를 안정적이고 효율적으로 수행할 수 있음을 보여주었다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.23-37
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• 2007

매입공법으로 시공되는 PHC 말뚝의 선단지지력 증진 방안으로서 선단에 선단확장판을 설치하여 선단 확장을 통해 선단지지력을 증가시키는 개념(일명 Ext-PHC 말뚝)이 개발되어 현장에 적용되고 있다. 본 연구에서는 Ext-PHC 말뚝의 선단지지력 증가 효과를 확인하고 현장 적용성 검토의 일환으로 직경 400mm 말뚝에 대한 현장재하시험을 실시하였으며 검증된 유한요소해석 모델을 이용하여 다양한 조건에 대한 매개변수 연구를 실시하였다. 현장재하시험 결과를 분석한 결과 Ext-PHC 말뚝의 선단지지력은 PHC 말뚝 대비 약 $40{\sim}50%$ 증가되는 것으로 나타났으며 다양한 변수에 대한 매개변수 결과에서는 선단 지지층의 역학적 특성과 말뚝 길이에 따라 일반 PHC 대비 선단지지력 증가비는 $1.2{\sim}1.4$ 정도를 보이는 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과에 근거할 때 본 연구에서 고려한 시공조건에 있어 Ext-PHC 말뚝을 적용함으로써 일반 PHC 말뚝의 선단지지력 증진 효과를 확보할 수 있는 것으로 나타났다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제25권4호
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• pp.189-200
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• 2022

도심지 도로에서의 지하공동 붕괴로 인한 지반침하 문제는 인명 및 재산 피해로 이어질 수 있기 때문에 이를 예방하기 위해서는 사전에 지하공동을 탐지하고 복구하는 과정이 필요하다. 지하공동 탐지는 주로 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사를 통해 이루어지는데, 방대한 탐사 자료로 인해 해석에 많은 시간이 소모되고 전문가의 숙련도와 주관에 따라 해석 결과가 달라질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPR 자료 해석 자동화 및 정량화 기법들이 연구되어 왔으며, 최근에는 딥러닝 기반의 해석 기법들이 많이 활용되고 있다. 이 연구에서는 딥러닝 기반의 GPR 자료해석 기법 중 쌍곡선(hyperbola) 신호를 탐지하는 과정에 대해 기존 연구에서 개발된 기법을 단계별로 실증 예제를 통해 설명하였다. 먼저, 쌍곡선 신호를 자동으로 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 YOLOv3 객체탐지 기법을 적용했다. 다음으로는 column-connection clustering (C3) 알고리즘을 통해 쌍곡선 신호만을 추출하였고, 최종적으로 회귀분석을 통해 지하공동의 수평위치를 결정했다. YOLOv3 객체탐지 기법을 이용한 쌍곡선 신호 탐지 성능은 AP50 기준으로 정밀도 84%, 재현율 92%를 달성했다. 지하공동 수평위치 정확도는 4개 샘플에 대해 실제 위치와 약 0.12 ~ 0.36 m 정도의 차이를 보였다. 이를 통해 지하공동에 의해 나타나는 쌍곡선 신호에 대한 딥러닝 기반 탐지 기법의 적용성을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2B호
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• pp.187-197
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• 2008

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 경안천 유역($255.44km^2$)을 대상으로 미래 토지이용변화가 수문-수질에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. Landsat TM(1987, 1991, 1996, 2004), $ETM^+$(2001) 위성영상으로부터 시계열 토지이용도를 작성하고, CA-Markov 기법을 이용하여 2030, 2060, 2090년도의 미래 토지이용변화를 예측하였다. 모형의 입력 자료인 수문 기상자료와 지형자료(DEM, 토양도, 하천도 등), 수질자료(SS, T-N, T-P)를 구축하고 1999, 2000년 자료를 이용하여 모형의 보정을 실시하였으며, 2001, 2002년에 대하여 검증하였다. 검보정 결과, 유출량에 대해 모형 효율성 계수는 0.59, 수질항목(Sediment, T-N, T-P)에 대한 결정계수는 0.88, 0.72, 0.68로 분석되었다. 미래 토지이용변화에 따른 유출량과 비점오염 부하량의 변화를 분석한 결과, 도시화가 진행되면서 2004년을 기준(76.3)으로 유역 평균 CN값이 2030년 76.9, 2060년 77.1, 2090년 77.4로 증가하면서 유출량이 1.4%, 2.0%, 2.7% 증가하는 것으로 분석되었다. 또한, 비점오염원의 증가로 유사량과 T-N, T-P 부하량은 2004년을 기준으로 2030년 51.4%, 5.0%, 11.7% 증가하였으며, 2060년 70.5%, 8.5%, 16.7% 2090년에 74.9%, 10.9%, 19.9% 증가하는 것으로 분석되었다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.95-106
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• 2023

국내 치유 연구는 치유에 대한 사회적 관심 증가와 함께 최근 20년 동안 발전해왔다. 치유를 연구하는 분야는 다양하며, 법제화된 자연-기반(natural-based) 치유를 포함한다. 본 연구에서는 KCI와 RISS에 게재된 2,202편의 학술지, 석·박사학위논문 초록을 수집하여 분석하였다. 연구방법은 LDA 토픽모델링을 활용하여 연구의 주제를 분류하였고, 시계열적 논문 발행 추이를 살펴보았다. 연구 결과, 국내 치유 연구의 주제가 5개의 유형과 4개의 매개어로 연결되었음을 규명하였다. 5개의 연구 유형은 "치유관광", "마음·예술치유", "산림치유", "치유공간", "청소년회복치유"였고, 4개의 매개 단어는 "산림", "자연", "문화", "교육"이었다. 또한 국내 치유 연구에서 법제화된 치유 연구만 추출하여 토픽을 분석하였다. 그 결과, 법제화된 치유 연구의 주제 유형이 4개로 분류되었다. 4개의 연구 유형은 "공간환경계획치유", "치유요법실험", "농업교육체험치유", "치유관광요인"이었다. 법제화된 치유에서 연구의 양이 가장 많은 산림치유, 식물을 매개로 유사한 프로그램을 운영하는 치유농업과 정원치유, 해양자원을 활용하는 해양치유의 연구 토픽 또한 분석하였다. 그 결과, 개별 치유 연구만의 독특한 특성을 보여주는 토픽과 모든 치유 연구에서 범용되는 것으로 생각되는 토픽을 도출하였다. 본 연구는 텍스트마이닝의 LDA 토픽모델링을 활용하여 국내 치유시설과 치유프로그램 연구의 전반적 경향을 파악하였다는 데 의의가 있다.