• 산업경영시스템학회지
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• 제45권3호
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• pp.197-203
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• 2022

Urban space expansion is an important symbol of the urbanization process and has always been an important topic in urban studies. In addition, for sustainable city management, it is important to identify factors that can influence, such as the driving force and direction of urban space expansion, from the stage of establishing an urban development plan. To understand these factors, by observing the expansion process of a specific city, it is possible to sufficiently observe how the urban spatial dimension changes. Through a series of processes, the spatial growth characteristics of the city are analyzed, and the influence and results of important factors are analyzed. For this purpose, this paper examines the changes in the city's outer boundary and land use structure through monitoring data on urban areas of 14 cities in Hunan Province, China from 2000 to 2016. Temporal and spatial regularity according to the urban space expansion of these cities were analyzed, and a preliminary assessment was made on whether the urban space expansion is coordinated with the urban population growth. The assessment result showed: (1) The urban space of most cities has been extended rapidly in 2000-2015 however, the rate and the intensity of urban space expanding has been declining. (2) The construction of the industrial park is the core driving force of the urban space expanding, and the change of the urban space structure is manifested as enclave city expansion because that the industrial park is usually far away from the city center. (3) The population agglomeration is another driving force of the urban space expanding. At this time, the urban space expanding is like boundary extension. (4) Except Changsha city, all of the cities has a high urbanization-area-growth elastic coefficient. It means that most of the cities should enhance the land use degree.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.163-163
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• 2023

Flooding has become an increasing event which is one of the major natural disasters responsible for direct economic damage in South Korea. Driven by climate change, precipitation extremes play significant role on the flood damage and its further increase is expected to exacerbate the socioeconomic impact in the country. However, the empirical evidence associating changes in precipitation extremes to the historical flood damage is limited. Thus, there is a need to assess the causal relationship between changes in precipitation extremes and flood damage, especially in agricultural region like Chungcheong region in South Korea. The spatial and temporal changes of precipitation extremes from 10 synoptic stations based on daily precipitation data were analyzed using the ClimPACT2 tool and Mann-Kendall test. The four precipitation extreme indices consisting of consecutive wet days (CWD), number of very heavy precipitation wet days (R30 mm), maximum 1-day precipitation amount (Rx1day), and simple daily precipitation intensity (SDII), which represent changes in intensity, frequency, and duration, respectively, and the time series data on flooded area and flood damage from 1985 to 2020 were used to investigate the causal relationship in the ARDL-ECM framework and pairwise Granger causality analysis. The trend results showed that majority of the precipitation indices indicated positive trends, however, CWD showed no significant changes. ARDL-ECM framework showed that there was a long-run relationship among the variables. Further analysis on the empirical results showed that flooded area and Rx1day have significant positive impacts on the flood damage in both short and long-runs while R30 mm only indicated significant positive impact in the short-run, both in the current period, which implies that an increase in flooded area, Rx1day, and R30 mm will cause an increase in the flood damage. The pairwise Granger analysis showed unidirectional causality from the flooded area, R30 mm, Rx1day, and SDII to flood damage. Thus, these precipitation indices could be useful as indicators of pluvial flood damage in Chungcheong region of South Korea.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.29-37
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• 2023

기후변화로 인해 농작물 생산과 유통에 관한 관심이 증대되고 있고, 빅데이터와 AI를 활용한 생산량 예측을 통해 농가의 출하량 조절과 유통단계의 조절에 활용하는 시도가 이루어지고 있다. 농산물 반입량 예측은 가격에 영향을 미칠 뿐 아니라 농가의 출하량과 유통회사의 유통량 조절을 할 수 있으므로 마케팅 전략을 수립하는데 중요한 정보이다. 본 연구에서는 농업 통계 정보 시스템에서 공개한 도매시장 참외 반입량 데이터를 기반으로 미래의 반입량을 예측하는 인공지능 예측 모델을 생성하고 정확도를 평가한다. 우리는 Neural Prophet 기법과 Ensembled Neural Prophet 모델 그리고 GRU 모델 등 세 가지 모델을 사용하여 예측 모델을 생성한다. 모델의 성능은 MAE와 RMSE라는 두 가지 주요 지표를 비교하여 평가한 결과 Ensembled Neural Prophet 모델이 가장 정확하게 예측하였으며, GRU 모델도 앙상블 모델과 유사한 성능을 보여주고 있다. 본 연구에서 개발된 모형은 웹에 publish 되어 현장에서 1년 6개월 동안 사용하고 있으며, 가까운 미래의 참외 생산량을 예측하고, 마케팅 및 유통전략을 수립하는 데 활용되고 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권2호
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• pp.125-137
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• 2023

지속적으로 증가하는 플라스틱의 사용으로 인하여 현재 해안·해양 환경에서 플라스틱을 찾기란 어렵지 않은 일이 되었다. 하천을 통해 해양으로 유출된 플라스틱 폐기물은 해안 지역에서 장기간 머물며, 파랑, 바람, 유사, 인간 활동 등과 같은 다양한 요인들과 상호작용하며 물리적·화학적 변화를 겪게 된다. 이에, 실험적 연구를 통하여 해안 유사에서 수체로의 플라스틱 입자 방출 과정을 고찰하고자 하였다. 본 연구는 고 레이놀즈 수를 가지는 왕복 흐름과 유사 이동을 구현하기 위한 왕복흐름발생장치를 제작하여 진행되었고, 세 가지의 크기를 가지는 매끈한 구형의 플라스틱 입자를 사용하였다. 실험 결과, 유사 내 플라스틱 입자의 방출은 유사 이동에 가장 큰 영향을 받았으며, 이는 흐름의 세기에 비례한다. 더불어, 입자가 작을수록 더 많은 입자가 방출되었다. 결과를 종합하여 입자의 방출을 결정하는 무차원 매개변수들의 임계값을 제시하였다.

• 융합정보논문지
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• 제12권2호
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• pp.47-53
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• 2022

최근 지능화된 보안 패러다임의 변화에 따라, 다양한 정보보안 시스템에서 발생하는 각종 정보를 인공지능 기반 이상탐지에 적용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 따라서 본 연구는 로그와 같은 시계열 데이터를 수치형 특성인 벡터로 변환하기 위하여 딥러닝 기반 Word2Vec 모델의 CBOW와 Skip-gram 추론 방식과 동시발생 빈도 기반 통계 방식을 사용하여 공개된 ADFA 시스템콜 데이터에 대하여, 벡터의 차원, 시퀀스 길이 및 윈도우 사이즈를 고려한 다양한 임베딩 벡터로의 변환에 대한 실험을 진행하였다. 또한 임베딩 모델로 생성된 벡터를 입력으로 하는 GRU 기반 이상 탐지 모델을 통해 탐지 성능뿐만 아니라 사용된 임베딩 방법들의 성능을 비교 평가하였다. 통계 모델에 비해 추론 기반 모델인 Skip-gram이 특정 윈도우 사이즈나 시퀀스 길이에 치우침 없이 좀 더 안정되게(stable) 성능을 유지하여, 시퀀스 데이터의 각 이벤트들을 임베딩 벡터로 만드는데 더 효과적임을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.507-519
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• 2023

Multi-temporal optical images have been utilized for time-series monitoring of croplands. However, the presence of clouds imposes limitations on image availability, often requiring a cloud removal procedure. This study assesses the applicability of various machine learning algorithms for effective cloud removal in optical imagery. We conducted comparative experiments by focusing on two key variables that significantly influence the predictive performance of machine learning algorithms: (1) land-cover types of training data and (2) temporal variability of land-cover types. Three machine learning algorithms, including Gaussian process regression (GPR), support vector machine (SVM), and random forest (RF), were employed for the experiments using simulated cloudy images in paddy fields of Gunsan. GPR and SVM exhibited superior prediction accuracy when the training data had the same land-cover types as the cloud region, and GPR showed the best stability with respect to sampling fluctuations. In addition, RF was the least affected by the land-cover types and temporal variations of training data. These results indicate that GPR is recommended when the land-cover type and spectral characteristics of the training data are the same as those of the cloud region. On the other hand, RF should be applied when it is difficult to obtain training data with the same land-cover types as the cloud region. Therefore, the land-cover types in cloud areas should be taken into account for extracting informative training data along with selecting the optimal machine learning algorithm.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1577-1589
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• 2023

해양의 모니터링을 위해서는 변화를 예측하는 과정이 필요하다는 것은 널리 인정되고 있다. 이 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 자료를 이용하여 해양의 변화를 지시할 수 있는 반사도의 시계열 예측을 수행하였다. 이를 위해 다중 규모 Convolutional Long-Short-Term-Memory (ConvLSTM) 모델을 제안하였으며, GOCI-I 자료를 이용하여 모델을 학습하였다. 취득 기간이 다른 GOCI-II 자료를 이용하여 모델의 성능을 검증하였으며, 기존의 ConvLSTM 모델과 성능을 비교하였다. 비교 결과, 제안한 모델은 시공간적 특성을 모두 고려하여 반사도의 변화 경향성을 파악하는데 있어 가장 우수한 결과를 보였다. 장기 예측 결과를 통해 모델이 학습한 반사도의 시간적 변화 경향을 확인하였으며, 이를 이용한 주기적 변화 탐지가 가능할 것으로 기대된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권4호
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• pp.792-803
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• 2023

This study aimed to assess the impact of weather events on the sorghum-sudangrass hybrid (Sorghum bicolor L.) cultivar production trend in the central inland region of Korea during the monsoon season, using time series analysis. The sorghum-sudangrass production data collected between 1988 and 2013 were compiled along with the production year's weather data. The growing degree days (GDD), accumulated rainfall, and sunshine duration were used to assess their impacts on forage production (kg/ha) trend. Conversely, GDD and accumulated rainfall had positive and negative effects on the trend of forage production, respectively. Meanwhile, weather events such as heavy rainfall and typhoon were also collected based on weather warnings as weather events in the Korean monsoon season. The impact of weather events did not affect forage production, even with the increasing frequency and intensity of heavy rainfall. Therefore, the trend of forage production for the sorghum-sudangrass hybrid was forecasted to slightly increase until 2045. The predicted forage production in 2045 will be 14,926 ± 6,657 kg/ha. It is likely that the damage by heavy rainfall and typhoons can be reduced through more frequent harvest against short-term single damage and a deeper extension of the root system against soil erosion and lodging. Therefore, in an environment that is rapidly changing due to climate change and extreme/abnormal weather, the cultivation of the sorghum-sudangrass hybrid would be advantageous in securing stable and robust forage production. Through this study, we propose the cultivation of sorghum-sudangrass hybrid as one of the alternative summer forage options to achieve stable forage production during the dynamically changing monsoon, in spite of rather lower nutrient value than that of maize (Zea mays L.).

• 한국버섯학회지
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• 제21권4호
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• pp.200-208
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• 2023

본 연구는 한중 FTA 이후 신선 표고버섯의 수입량이 감소한 원인을 살펴보기 위해 신선 표고버섯 수입량에 대하여 접종배지 수입량과 환율을 이용하여 계량경제적 방법론으로 분석하였다. 분석자료는 2009년 1월부터 2022년 12월까지 월별 시계열 자료이다. 분석 결과, 신선 표고버섯 수입량을 감소시키는 주요 원인 중 하나는 접종배지 수입량으로 나타났다. 한중 FTA에서 접종배지는 관세를 감축하는 양허대상이다. 따라서 시간이 지남에 따라 관세감축이 이루어지면 수입가격 또한 하락하면서 가격 경쟁력을 가지게 된다. 또한 한중 FTA 원산지 규정에 따라 수입 접종배지에서 생산된 표고버섯은 국내산으로 인정받는다. 따라서 낮은 수입가격을 바탕으로 가격 경쟁력을 가진 수입 접종배지를 이용한 표고버섯의 생산이 중국산 신선 표고버섯을 수입하는 것보다는 매력적일 것이다. 이러한 결과는 VAR 모형을 분석한 결과에서도 같았다. 다만, 신선 표고버섯 수입량의 동태적 변화에서는 접종배지 수입량 변화의 충격이 표고버섯 수입량을 증가시킬 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 그 원인은 수입산 접종배지가 오염되어 폐기처분에 따른 생산량 감소 또는 국산 접종배지의 신선 표고버섯 생산량이 감소한 것이라고 추론할 수 있다. 그러나 명확한 원인을 판단하기 위해서는 접종배지의 원산지에 따른 신선 표고버섯 생산량을 관측하고 통계 자료를 구축하는 것이 필요하다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.200-217
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• 2023

본 연구는 부산의 도시공간 네트워크를 시계열적으로 분석하여 중심지 변화 및 공간관리의 계획적 역할을 살펴보는 것이 목적이다. 분석 방법은 공간구문론의 ASA(Angular Segment analysis) 기법을 사용하였고 분석 기간은 부산시가지계획이 수립된 1937년부터 2022년까지 세 시기로 구분하여 살펴보았다. 그 결과 남포동, 광복동 지역에서 형성된 중심지가 분화하여 서면으로 이동하였고, 이후 서면에서 연산으로 재분화하는 과정을 확인하였다. 아울러 향후 중심지가 서부권으로 이동할 여지가 있고 정책적으로 설정된 중심지 및 어메니티적 요소로 형성되는 중심지를 파악할 수 있었다. 또한 공간구문론의 명료도 분석을 통해 도시공간구조의 체계성을 검토한 결과, 기존 연구들에서 정성적으로 해석한 것과 공간구문론 관점에서 해석한 것이 서로 일치하였다. 이를 통해 공간관리를 위한 계획의 역할을 확인할 수 있었다.