• 대한원격탐사학회지
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• 제33권1호
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• pp.1-13
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• 2017

This study investigates the geometric and spatial image quality analysis of KOMPSAT-3A stereo pair. KOMPSAT-3A is, the latest satellite of KOMPSAT family, a Korean earth observation satellite operating in optical bands. A KOMPSAT-3A stereo pair was taken on 23 November, 2015 with 0.55 m ground sampling distance over Terrassa area of Spain. The convergence angle of KOMPSAT-3A stereo pair was estimated as $58.68^{\circ}$. The investigation was assessed through the evaluation of the geopositioning analysis, image quality estimation and the accuracy of automatic Digital Surface Model (DSM) generation and compared with those of KOMPSAT-3 stereo pair with the convergence angle of $44.80^{\circ}$ over the same area. First, geopositioning accuracy was tested with initial rational polynomial coefficients (RPCs) and after compensating the biases of the initial RPCs by manually collected ground control points. Then, regarding image quality, relative edge response was estimated for manually selected points visible from two stereo pairs. Both of the initial and bias-compensated positioning accuracy and the quality assessment result expressed that KOMPSAT-3A images showed higher performance than those of KOMPSAT-3 images. Finally, the accuracy of DSMs generated from KOMPSAT-3A and KOMPSAT-3 stereo pairs were examined with respect to the reference LiDAR-derived DSM. The various DSMs were generated over the whole coverage of individual stereo pairs with different grid spacing and over three types of terrain; flat, mountainous and urban area. Root mean square errors of DSM from KOMPSAT-3A pair were larger than those for KOMPSAT-3. This seems due to larger convergence angle of the KOMPSAT-3A stereo pair.

• 한국지역사회생활과학회지
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• 제19권4호
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• pp.537-546
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• 2008

The purposes of the study was to identify customers' satisfaction factors regarding foods and services in food courts in big department stores and discount stores in Seoul and Cheonan. A survey of 235 customers was conducted regarding customer satisfaction levels and factors of food and services. Customers' perceived level of attributes were identified into eight underlying dimensions by factor analysis as follows: factor 1 was "cleanliness": factor 2 "service quality": factor 3 "accuracy": factor 4 "atomosphere": factor 5 "food quality": factor 6 "menu information": factor 7 "price" and the eighth factor was "food result". Regression analysis indicated that "cleanliness" was found to be the most important factor contributing to customers' overall satisfaction. There were significant differences in customers' perceived satisfaction level of "food quality"(p<0.01), "accuracy", and "price" factors(p<0.05) between department stores and discount store. The customers' perceived satisfaction levels of "accuracy", "food quality" and "price" factor at a large store food court are higher than those of department store food court. Comparing location of food court, there were significant differences in customers' perceived satisfaction level of "accuracy" and "price" factors between in Seoul and Cheonan(p<0.001). The customers' perceived satisfaction levels of "accuracy" and "price" at the discount store in Seoul are lower than those of food court at Cheonan. It is suggested that the management should pay attention to the sanitation of their dinning halls, kitchens, hygienic dishes, hygienic water fountain, employee hygiene, and a proper place to put used dishes to increase the customers' satisfaction.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.59-67
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• 2011

본 논문에서는 오류 검출을 위해 소프트웨어 오류 추정 기법을 활용하여 항공무장 시스템인 공대지 사격의 오류 요인을 분석하기 위한 모델을 제시하고 모델을 기반으로 오류 요인 영향을 분석하였다. 선행 연구에서는 공대지 무기체계의 정확도에 영향을 미치는 오류 요소를 분석하고 결함위치추정 기법인 FBEL(Factor-based Error Localization) 기법을 제안하였으며 실사격 자료에 적용하여 오류 요소를 분석하였다. 그러나 다양한 요인 중 하나의 요인인 정확도를 고정하여 적용하므로 다양한 사격 정확도 변화에 따른 사격 오류 발생 요소와의 상관관계는 밝히지 못하였다. 본 연구에서는 사격 오류 요소의 상관관계 분석을 통하여 보다 세밀한 오류 분석 모델을 제시하고 시간과 비용이 제한적이거나 테스트 케이스가 적은 상태에서 오류 발생 가능 요소를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실사격 자료를 이용한 시뮬레이션을 통해 그 효용성을 입증하였으며, 무기체계 공대지 시험평가에서 어떤 요소들이 정확도에 영향을 미치는 지를 분석하는데 성공적으로 활용될 수 있음을 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.653-660
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• 2017

본 논문에서는 신호의 고각과 방위각을 추정하기 위한 위상비교 방식의 방향탐지 정확도에 대해 분석하였다. 안테나 4개를 균일 배치한 구조와 3개를 균일 배치한 구조의 고각과 방위각 추정에 대한 분석적 표현을 제시하였고, 방향탐지 오차를 분석하였다. 또한 정확도, 형상, 채널수 관점에서 두 구조를 비교하여 방향탐지 장치 설계에 대한 방향을 제시하였다. 방향탐지 분석결과는 시뮬레이션 결과와 유사한 분포를 나타내고, $1.2^{\circ}RMS$ 이내의 차이를 갖는 것을 확인하였다. 분석 결과로부터 SNR 20 dB, 베이스라인 길이가 반파장일 때, 안테나 4개를 균일 배치한 구조의 경우, 안테나 3개를 배치한 구조에 비해 고각 방향탐지 정확도는 1.15 배 높으며, 방위각 방향탐지 정확도는 서로 동일함을 확인하였다. 또한 2차원 방향탐지 구조는 1차원 방향탐지 구조에서 발생하는 코닝에러가 제거되는 것을 확인하였다.

• 한국해양공학회지
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• 제35권4호
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• pp.273-286
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• 2021

In recent years, as human casualties and property damage caused by hazardous waves have increased in the East Sea, precise wave prediction skills have become necessary. In this study, the Simulating WAves Nearshore (SWAN) third-generation numerical wave model was calibrated and optimized to enhance the accuracy of winter storm wave prediction in the East Sea. We used Source Term 6 (ST6) and physical observations from a large-scale experiment conducted in Australia and compared its results to Komen's formula, a default in SWAN. As input wind data, we used Korean Meteorological Agency's (KMA's) operational meteorological model called Regional Data Assimilation and Prediction System (RDAPS), the European Centre for Medium Range Weather Forecasts' newest 5th generation re-analysis data (ERA5), and Japanese Meteorological Agency's (JMA's) meso-scale forecasting data. We analyzed the accuracy of each model's results by comparing them to observation data. For quantitative analysis and assessment, the observed wave data for 6 locations from KMA and Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA) were used, and statistical analysis was conducted to assess model accuracy. As a result, ST6 models had a smaller root mean square error and higher correlation coefficient than the default model in significant wave height prediction. However, for peak wave period simulation, the results were incoherent among each model and location. In simulations with different wind data, the simulation using ERA5 for input wind datashowed the most accurate results overall but underestimated the wave height in predicting high wave events compared to the simulation using RDAPS and JMA meso-scale model. In addition, it showed that the spatial resolution of wind plays a more significant role in predicting high wave events. Nevertheless, the numerical model optimized in this study highlighted some limitations in predicting high waves that rise rapidly in time caused by meteorological events. This suggests that further research is necessary to enhance the accuracy of wave prediction in various climate conditions, such as extreme weather.

• 한국측량학회지
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• 제40권2호
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• pp.109-118
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• 2022

싱크홀 탐사 등 지반조사를 위한 기술로 개발된 GPR (Ground Penetrating Radar)은 지하시설물 탐사에서 불탐구간을 해소하기 위한 방법으로 한정되어 사용하고 있었다. 정부는 지하시설물 데이터의 정확도 개선을 위하여 2022년 7월부터 비금속 관로 탐사기를 이용한 지하시설물 탐사가 가능하도록 하였다. 그러나 GPR은 점토층 등과 같이 연약지반 같은 수분함량이 높은 지반에서 탐사율도 낮아지고, 정확도에 많은 변동이 발생하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 GPR의 특성과 지하시설물의 환경을 고려한 탐사정확도 향상방안으로 유전률 상수 보정과 GPR 영상자료의 패턴분석을 이용한 지하시설물 GPR탐사 방안을 제시하고자 한다. 본 연구를 통하여 GPR 주파수 대역과 이기종 GPR을 적용한 현장검증 결과 지하시설물 탐사의 정확도 향상 및 높은 재현성 결과를 도출하였다.

• 한국환경보건학회지
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• 제48권4호
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• pp.216-226
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• 2022

Background: The amount of smoking in adolescence increases with a younger age of smoking initiation and affects physical health. To establish and evaluate smoking-related policies, it is important to determine actual smoking status. Validation of self-reported questionnaires can identify the accuracy of the questionnaire data reflecting smoking status. Objectives: The purpose of this study was to evaluate the validity of self-reported smoking status and identify factors affecting the accuracy of self-reported smoking in South Korean adolescents. Methods: This study investigated the consistency between cotinine concentrations and self-reported questionnaire data through the analysis of urine samples collected from 922 adolescents aged 13~18 among the participants of Cycle 3 of the Korean National Environmental Health Survey. Smoking status was classified using the cotinine cut-off point of 39.85 ㎍/L in adolescents, and factors affecting the accuracy were analyzed through multiple logistic regression analysis. Results: The smoking rates according to the self-reported questionnaire and cut-off point-based cotinine concentrations among adolescents were 3.1% and 5.1%, respectively. The results found 97.1% consistency between self-reported smokers and smokers according to cotinine concentration. Factors affecting the discrepancy showed a significant relationship, including gender, secondhand smoke, and use of e-cigarettes. Conclusions: The results can be used as basic data to establish a smoking policy for adolescents through continuous monitoring and improvement of questionnaire items of factors affecting the discrepancy.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.45-55
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• 2022

암호화폐 시장의 규모는 날이 갈수록 커져가고 있으며, 대표적인 암호화폐인 비트코인의 경우 시가총액이 500조를 넘어섰다. 이에 따라 암호화폐의 가격을 예측하려는 연구도 많이 이루어졌으며, 이들은 대부분 주식가격을 예측하는 방법론과 유사성을 띄는 연구들이다. 하지만 선행연구를 비춰 봤을 때 주식가격예측과 달리 암호화폐 가격 예측은 머신러닝의 정확도가 우위에 있는 사례가 많다는 점, 개념적으로 주식과 달리 암호화폐는 소유로 인한 수동적 소득이 없다는 점, 통계적으로 시가총액 대비 하루 거래량의 비율을 살펴봤을 때 암호화폐가 주식 대비 최소 3배이상 높다는 점이 도출되었다. 이를 통해 암호화폐 가격 예측 연구에는 주식 가격 예측과 다른 방법론이 적용되어야 함을 본 논문에서 주장하였다. 우리는 기존에 주가 딥러닝 예측에 사용되던 워크 포워드 검증를 응용한 역순 워크 포워드 검증을 제안하였다. 역순 워크 포워드 검증은 워크 포워드 검증과 달리 검증 데이터셋을 테스트 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞에 부분으로 고정시켜놓고, 훈련데이터를 훈련 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞 부분부터 서서히 훈련 데이터셋의 크기를 늘려가면서 검증에 대한 정확도를 측정한다. 측정된 모든 검증 정확도 중 가장 높은 정확도를 보이는 훈련 데이터셋의 크기에 맞춰서 훈련 데이터를 절삭시킨 뒤 검증 데이터와 합쳐서 실험 데이터에 대한 정확도를 측정하였다. 분석모델로는 로지스틱 회귀분석과 SVM을 사용했으며, 우리가 제안한 역순 워크 포워드 검증의 신뢰성을 위해서 분석 모델 내부적으로도 L1, L2, rbf, poly등의 다양한 알고리즘과 정규화 파라미터를 적용하였다. 그 결과 모든 분석모델에서 기존 연구보다 향상된 정확도를 보임이 확인되었으며, 평균적으로도 1.23%p의 정확도 상승을 보였다. 선행연구를 통해 암호화폐 가격 예측의 정확도가 대부분 50%~60%사이에서 머무르는 걸 감안할 때 이는 상당한 정확도 개선이다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.159-165
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• 2023

최근 지진 발생 빈도가 증가하고 있는 반면 국내 지진 대응 체계는 취약한 현실에서, 본 연구의 목적은 통계분석 기법과 머신러닝 기법을 활용한 공간분석을 통해 건물의 지진취약도를 비교분석 하는 것이다. 통계분석 기법을 활용한 결과, 최적화척도법을 활용해 개발된 모델의 예측정확도는 약 87%로 도출되었다. 머신러닝 기법을 활용한 결과, 분석된 4가지 방법 중, Random Forest의 정확도가 Train Set의 경우 94%, Test Set의 경우 76.7%로 가장 높아, 최종적으로 Random Forest가 선정되었다. 따라서, 예측정확도는 통계분석 기법이 약 87%, 머신러닝 기법이 76.7%로, 통계분석 기법의 예측정확도가 더 높은 것으로 분석되었다. 최종 결과로, 건물의 지진취약도는 분석된 건물데이터 총 22,296개 중, 1,627(0.1%)개의 건물데이터는 통계분석 기법 사용 시 더 위험하다고 도출되었고, 10,146(49%)개의 건물데이터는 동일하게 도출되었으며, 나머지 10,523(50%)개의 건물데이터는 머신러닝 기법 사용 시 더 위험하게 도출되었다. 기존 통계분석 기법에 첨단 머신러닝 기법활용결과가 추가로 비교검토 됨으로써 공간분석 의사결정에 있어서, 좀더 신뢰도가 높은 지진대응책 마련에 도움이 되길 기대한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권4호
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• pp.26-32
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• 2020

There are many airline customer evaluation data, but they are insufficient in terms of predicting customer satisfaction in practice. In particular, they are generally insufficient in case of verification of data value and development of a customer satisfaction prediction model based on customer evaluation data. In this paper, airline customer satisfaction analysis is conducted through an experiment of correlation analysis between customer evaluation data provided by Google's Kaggle. The difference in accuracy varied according to the three types, which are the overall variables, the top 4 and top 8 variables with the highest correlation. To build an airline customer satisfaction prediction model, they are applied to three classification algorithms of Random Forest, SVM, DNN and conduct a classification experiment. They are divided into training data and verification data by 7:3. As a result, the DNN model showed the lowest accuracy at 86.4%, while the SVM model at 89% and the Random Forest model at 95.7% showed the highest accuracy and performance.