• 한국가스학회지
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• 제26권4호
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• pp.36-40
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• 2022

최근 산업계에서 가장 큰 화두는 산업안전보건관리에 대한 영역이다. 도시가스는 인화성 가스로 화재 및 폭발의 위험이 크기 때문에 중대 산업 및 시민 재해를 예방하기 위해 많은 노력이 요구된다. 본 연구에서는 도시가스 안전관리의 일환으로 Consequence Analysis를 통해 도시가스 누출에 의한 폭발사고 발생 시 피해 범위 및 정도를 정량적으로 예측하고자 하였다. 그 결과 압력, 기상상황 등 다양한 누출조건에 따라 분석결과 값에 차이를 보였다. 본 연구를 통해 도시가스 안전관리업무 수행 시 도시가스 누출에 의한 사고의 시나리오를 마련하여 보다 효과적인 사고예방과 비상조치계획을 마련하는데 활용할 예정이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.33-40
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• 2023

슈퍼 컴퓨팅 기술 및 하드웨어 기술의 발달로 수치 연산 방식 또한 고도화되고 있다. 그에 따라 이전 대비 향상된 기상 예측 또한 가능해진다. 본 논문에서는 SCAM(Single-Columns Atmospheric Model, CESM(Community Earth System Model)을 간소화 한 버전)에 포함되어 있으며 대기 연산을 수행하는 적운 모수화 코드, Unicon(A Unified Convection Scheme)의 성능을 향상하기 위하여 소스 코드 내의 선형대수 수치적 연산 부분에 고밀도 선형대수 연산을 위한 라이브러리인 LAPACK(Linear Algebra PACKage) BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)의 level1 함수를 적용할 것을 제안한다. 이를 분석하기 위하여 SCAM의 전체적인 실행 구조도를 제시하고 해당 실행환경에서 테스트를 진행하였다. 기존 소스 코드 대비 SCOPY 함수는 0.4053%, DSCAL 함수는 0.7812%, DDOT 함수는 0.0469%의 성능 향상을 이끌어 내었으며 이를 모두 적용한 결과 기존 소스 코드 대비 0.8537%의 성능 향상을 보였다. 이는 본 논문에서 제안한 고밀도 선형대수 연산을 위한 라이브러리인 LAPACK BLAS 적용 방법이 동일한 CPU 환경에서 추가적인 하드웨어의 개입 없이 성능을 향상시킬 수 있음을 의미한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.248-248
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• 2023

In recent years, the number of landslides in Korea has been increasing due to extreme weather events such as localized heavy rainfall and typhoons. Landslides often occur with debris flows, land subsidence, and earthquakes. They cause significant damage to life and property. 64% of Korea's land area is made up of mountains, the government wanted to predict landslides to reduce damage. In response, the Korea Forest Service has established a 'Landslide Information System' to predict the likelihood of landslides. This system selects a total of 13 landslide factors based on past landslide events. Using the LR technique (Logistic Regression) to predict the possibility of a landslide occurrence and the accuracy is known to be 0.75. However, most of the data used for learning in the current system is on landslides that occurred from 2005 to 2011, and it does not reflect recent typhoons or heavy rain. Therefore, in this study, we will apply a total of six machine learning techniques (KNN, LR, SVM, XGB, RF, GNB) to predict the occurrence of landslides based on the data of Inje, Gangwon-do, which was recently produced by the National Institute of Forest. To predict the occurrence of landslides, it is necessary to process converting landslide events and factors data into a suitable form for machine learning techniques through ArcGIS and Python. In addition, there is a large difference in the number of data between areas where landslides occurred or not. Therefore, the prediction was performed after correcting the unbalanced data using Tomek Links and Near Miss techniques. Moreover, to control unbalanced data, a model that reflects soil properties will use to remove absolute safe areas.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.95-100
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• 2023

Due to Traffic accidents people faces health and economical casualties around the world. As the population increases vehicles on road increase which leads to congestion in cities. Congestion can lead to increasing accident risks due to the expansion in transportation systems. Modern cities are adopting various technologies to minimize traffic accidents by predicting mathematically. Traffic accidents cause economical casualties and potential death. Therefore, to ensure people's safety, the concept of the smart city makes sense. In a smart city, traffic accident factors like road condition, light condition, weather condition etcetera are important to consider to predict traffic accident severity. Several machine learning models can significantly be employed to determine and predict traffic accident severity. This research paper illustrated the performance of a hybridized neural network and compared it with other machine learning models in order to measure the accuracy of predicting traffic accident severity. Dataset of city Leeds, UK is being used to train and test the model. Then the results are being compared with each other. Particle Swarm optimization with artificial neural network (PSO-ANN) gave promising results compared to other machine learning models like Random Forest, Naïve Bayes, Nearest Centroid, K Nearest Neighbor Classification. PSO- ANN model can be adopted in the transportation system to counter traffic accident issues. The nearest centroid model gave the lowest accuracy score whereas PSO-ANN gave the highest accuracy score. All the test results and findings obtained in our study can provide valuable information on reducing traffic accidents.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.63-63
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• 2020

최근 머신러닝 기술의 발전에 따라 비선형 시계열자료에 대한 예측이 가능해졌으며, 기존의 과정기반모형을 대체하여 지하수, 하천수 예측 등 다양한 수문분야에 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 연구들과 달리 과정기반모형을 이용한 하천수 모의결과를 개선하기 위해 과정기반모형과 결합하는 방식으로 머신러닝 기술을 활용하였다. 머신러닝 기술을 통해 관측값과 모의값 간의 차이를 예측하고 과정기반모형의 모의결과에 반영함으로써 관측값을 정확히 재현할 수 있도록 하는 시스템을 구축하고 평가하였다. 과정기반모형으로는 Weather Research and Forecasting model-Hydrological modeling system (WRF-Hydro)을 소양강 유역을 대상으로 구축하였다. 머신러닝 모형으로는 순환 신경망 중 하나인 Long Short-Term Memory (LSTM) 신경망을 이용하여 장기시계열예측이 가능하게 하였다(WRF-Hydro-LSTM). 머신러닝 모형은 2013년부터 2017년까지의 기상자료 및 유입량 잔차를 이용하여 학습시키고, 2018년 기상자료를 이용하여 예상되는 유입량 잔차를 모의하였다. 모의된 잔차를 WRF-Hydro 모의결과에 반영시켜 최종 유입량 모의값을 보정하였다. 또한, 연구에서 제안된 새로운 방법론의 성능을 비교평가하기 위해 머신러닝 단독 모형으로 유입량을 학습 후 모의하였다(LSTM-only). 상관계수와 Nash-Sutcliffe 효율계수(NSE)를 사용해 평가한 결과, LSTM을 이용한 두 방법(WRF-Hydro-LSTM과 LSTM-only) 모두 기존의 과정기반모형(WRF-Hydro-only)에 비해 높은 정확도의 하천수 모의가 가능했으며, PBIAS 지수를 사용하여 평가한 결과, LSTM을 단독으로 사용하였을 때보다 WRF-Hydro와 결합했을 때 더 관측값과 가까운 모의가 가능함을 확인할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3A호
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• pp.209-216
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• 2009

풍하중이 지배적인 구조물의 경우에 정확한 설계풍속의 산정은 구조적 안정성뿐만 아니라 경제성까지도 좌우하게 된다. 본 연구에서는 광양대교 현장에 설치된 관측탑에서 약 1년간 측정한 풍속을 사용하여 풍환경을 분석하였고, MCP(Measure-Correlate-Predict) 방법을 적용하여 관측치로부터 장기 풍속을 추정하였다. 그 결과를 보면, 광양만은 바다이지만 개활지에 가까운 풍속 특성을 나타내고 있으며, 조도지수는 고도에 따라 달라지는 것으로 나타났다. 아울러 풍향에 따라 난류강도와 조도지수가 상당히 차이나는 것으로 나타났다. MCP 방법으로 추정한 200년빈도 설계풍속은 초기설계치보다 20 m/s이상 낮았으며, 실측된 풍속과 거스트계수를 고려한 설계풍하중은 초기설계치의 36%밖에 안되는 것으로 나타났다. 이를 볼 때 국부적인 지형의 영향으로 추정한 교량 현장의 풍환경과 직접 측정한 풍환경은 차이가 나므로, 경제적이고 안전한 설계를 위해서는 단기간이라도 현장 풍환경 관측이 필요하다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.413-413
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• 2022

본 연구에서는 통계적 방법으로 도출된 장기 기상예측정보를 이용하여 유역에서의 유출량 전망 가능성을 검토하였다. 먼저 한강권역의 월 강수량과 기온에 대해 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 다중회귀모형 기반의 통계적 예측모형을 구성하여 미래기간(1~12개월)에 대한 월 단위 기상예측정보를 도출하였다. 월 단위로 도출된 강수량과 기온은 통계적 상세화 기법을 통해 한강권역 주요 ASOS 관측소 지점별로 일 단위 강수량과 기온자료로 변환하였으며, 상세화된 일 자료를 유역모형인 SWAT의 입력자료로 활용하여 경안천 유역의 미래기간에 대한 유출량을 도출하였다. 유출량 예측성을 평가하기 위하여 과거기간(2003~2021년)을 대상으로 관측유출량과 예측기상정보로부터 산출된 예측유출량을 비교하였다. 각 월별로 예측된 유출량의 중앙값과 관측값의 적합도를 분석한 결과, PBIAS는 -5.2~-2.7%, RSR은 0.79~0.91, NSE는 0.34~0.38, r은 0.59~0.62로 강수량 및 기온의 예측성에 비해 낮게 나타났다. 전 기간에 대해 월별로 분석한 예측결과에 대한 3분위 확률은 5월, 6월, 7월, 9월, 11월은 평균 42.8%로 예측성이 충분한 것으로 나타났으나, 나머지 월에서의 평균 예측성은 17.3%로 매우 낮게 나타났다. 상세화된 기상정보를 이용하여 유역모델링을 통해 산정한 유출량에 대한 전망 결과는 기상예측결과에 비해 상대적으로 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 이는 관측값 자체에서 나타날 수 있는 불확실성에 기인할 수도 있으며, 유출량에 지배적인 영향을 주는 강수량의 예측성에 대한 문제가 유역 모델링 과정에서 증폭되어 나타나는 문제일 수도 있다. 또한 지점별 일 자료로 상세화되는 과정에서의 불확실성, 우리나라 여름철 유출량 변동성 등 여러 가지 요인이 복합적으로 영향을 주어 나타나는 것으로 생각된다. 향후 다양한 대상유역에 대한 검토와 기상예측모형의 보완, 상세화 과정에서의 불확실성 해소 등을 통해 예측성을 개선할 계획이다.

• 대기
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• 제34권1호
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• pp.23-34
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• 2024

The Korea Meteorological Administration has improved medium-range weather forecasts by implementing post-processing methods to minimize numerical model errors. In this study, we employ a statistical correction technique known as the minimum continuous ranked probability score (CRPS) to refine medium-range forecast guidance. This technique quantifies the similarity between the predicted values and the observed cumulative distribution function of the Unified Model Ensemble Prediction System for Global (UM EPSG). We evaluated the performance of the medium-range forecast guidance for surface air temperature and relative humidity, noting significant enhancements in seasonal bias and root mean squared error compared to observations. Notably, compared to the existing the medium-range forecast guidance, temperature forecasts exhibit 17.5% improvement in summer and 21.5% improvement in winter. Humidity forecasts also show 12% improvement in summer and 23% improvement in winter. The results indicate that utilizing the minimum CRPS for medium-range forecast guidance provide more reliable and improved performance than UM EPSG.

• 대기
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• 제33권5호
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• pp.531-548
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• 2023

We developed the Aviation Convective Index (ACI) for predicting deep convective area using the operational global Numerical Weather Prediction model of the Korea Meteorological Administration. Seasonally optimized ACI (ACI_SnOpt) was developed to consider seasonal variabilities on deep convections in Korea. Yearly optimized ACI (ACI_YrOpt) in Part 1 showed that seasonally averaged values of Area Under the ROC Curve (AUC) and True Skill Statistics (TSS) were decreased by 0.420% and 5.797%, respectively, due to the significant degradation in winter season. In Part 2, we developed new membership function (MF) and weight combination of input variables in the ACI algorithm, which were optimized in each season. Finally, the seasonally optimized ACI (ACI_SnOpt) showed better performance skills with the significant improvements in AUC and TSS by 0.983% and 25.641% respectively, compared with those from the ACI_YrOpt. To confirm the improvements in new algorithm, we also conducted two case studies in winter and spring with observed Convectively-Induced Turbulence (CIT) events from the aircraft data. In these cases, the ACI_SnOpt predicted a better spatial distribution and intensity of deep convection. Enhancements in the forecast fields from the ACI_YrOpt to ACI_SnOpt in the selected cases explained well the changes in overall performance skills of the probability of detection for both "yes" and "no" occurrences of deep convection during 1-yr period of the data. These results imply that the ACI forecast should be optimized seasonally to take into account the variabilities in the background conditions for deep convections in Korea.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권6호
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• pp.376-385
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• 2023

통계에 따르면 어선의 전복 사고는 전체 전복 사고의 절반 이상을 차지한다. 이는 미숙한 조업, 기상 악화, 정비 미흡 등 다양한 원인으로 발생할 수 있다. 업계 규모와 영향도, 기술 복잡성, 지역적 다양성 등으로 인해 어선은 상선에 비해 상대적으로 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 이미지 기반 딥러닝 모델을 활용하여 어선의 횡동요 시계열을 예측하고자 한다. 이미지 기반 딥러닝은 시계열의 다양한 패턴을 학습하여 높은 성능을 낼 수 있다. 이를 위해 Xception, ResNet50, CRNN의 3가지의 이미지 기반 딥러닝 모델을 활용하였다. Xception과 ResNet50은 각각 177, 184개의 층으로 구성되어 있으며 이에 반해 CRNN은 22개의 비교적 얇은 층으로 구성되어 있다. 실험 결과 Xception 딥러닝 모델이 가장 낮은 0.04291의 sMAPE와 0.0198의 RMSE를 기록하였다. ResNet50과 CRNN은 각각 0.0217, 0.022의 RMSE를 기록하였다. 이를 통해 상대적으로 층이 더 깊은 모델의 정확도가 높음을 확인할 수 있다.