• 대한교통학회지
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• 제33권5호
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• pp.497-507
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• 2015

고속도로의 비반복 혼잡은 주로 돌발상황에 의해 발생된다. 돌발상황의 주요 원인은 교통사고로 알려져 있다. 따라서 교통사고 시 사고처리시간을 정확하게 예측하는 것은 돌발상황 관리에서 매우 중요하다. 본 연구에서는 전국고속도로의 2008-2014년 총 7년치(60,473건)의 사고 자료를 이용하였다. 사고처리시간 예측모형은 과거의 교통사고 이력자료를 바탕으로 비모수모형인 KNN (K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 활용하였다. 사고자료 현황 분석결과 사고등급별로 사고처리시간에 미치는 영향이 매우 큰 것으로 분석되었다. 따라서 사고처리시간은 사고등급별로 분류하여 모형을 구축하였다. 그리고 현재 발생한 사고의 교통상황과 도로 기하구조를 반영하기 위하여 교통량, 차로수, 시간대를 구분하여 데이터를 추출하였다. 추출된 데이터 중 현재 교통사고와 유사한 사고를 검색하기 위하여 사고처리시간에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 마지막으로, 상태간 거리 산정을 위해서 세부항목별 가중치를 산정하였다. 가중치산정은 정규분포 표준화방법을 적용하였고, 이를 통해 사고처리시간을 예측하였다. 본 연구에서 개발된 모형의 예측결과는 기존의 연구들의 결과에 비해 낮은 예측오차(MAPE)를 보여 모형의 우수성을 입증할 수 있다고 판단된다. 본 연구를 통해 고속도로의 돌발상황 발생 시 효율적인 고속도로의 운영관리에 기여할 수 있고, 기존의 모형들이 갖고 있던 한계를 개선 및 보완할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.521-530
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• 2016

기상레이다는 전자기파를 대기 중에 방사하여 목표물에 부딪혀서 되돌아오는 후방산란 신호를 수신하는 기상장비이다. 기상청의 기상레이다는 도플러 관측 기능을 가지고 있기 때문에 목표물의 시선속도를 산출할 수 있다. 그러나 기상레이다의 넓은 관측 반경을 확보하려면 관측 속도 범위가 작아져 이를 넘어서는 시선속도는 접힘 현상이 발생한다. 따라서 최대 관측 반경을 유지한 채 관측 속도 범위를 넓히기 위해서는 high PRF와 low PRF 두 개의 서로 다른 PRF로 신호를 송 수신하는 dual PRF(Pulse Repetition Frequency) 모드 기능을 이용해야 한다. Dual PRF 모드를 이용하면 high와 low PRF로 관측된 두 최대 속도의 최소공배수만큼 관측 속도 범위를 넓힐 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 high PRF와 low PRF로 관측된 시선속도의 차이값과 이에 대한 오차를 고려한 분류 기준을 만들고, 분류된 영역별로 보정 인자를 산출하여 시선속도 펼침을 수행하는 시선속도 접힘 풀기 알고리즘을 개발하였다. 이를 용인테스트베드레이다에 적용한 결과, 기존에 산출되는 시선속도보다 개선된 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.8-15
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• 2020

딥러닝을 사용한 예측 방법은 동일한 예측 모델과 파라미터를 사용한다 하더라도 데이터셋의 특성에 따라 결과가 일정하지 않다. 예를 들면, 데이터셋 A에 최적화된 예측 모델 X를 다른 특성을 가진 데이터셋 B에 적용하면 데이터셋 A와 같이 좋은 예측 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 높은 정확도를 갖는 예측 모델을 구현하기 위해서는 데이터셋의 성격을 고려하여 예측 모델을 최적화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 하루 대학 캠퍼스 전력사용량을 1시간 단위로 예측하기 위해 데이터셋의 특성이 고려된 예측 모델이 도출되는 일련의 방법을 단계적으로 제시한다. 데이터 전처리 과정을 시작으로, 이상치 제거와 데이터셋 분류 과정 그리고 합성곱 신경망과 장기-단기 기억 신경망이 결합된 알고리즘(CNN-LSTM: Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory Networks) 기반 하이퍼파라미터 튜닝 과정을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 예측 모델은, 각 시간별 24개 포인트에서 2%의 평균 절대비율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)를 보인다. 단순히 예측 알고리즘만을 적용한 모델과는 달리, 단계적 방법을 통해 최적화된 예측 모델을 사용하여 단일 전력 입력 변수만을 사용해서 높은 예측 정확도를 도출한다. 이 예측 모델은 모바일 에너지관리시스템(Energy Management System: EMS) 어플리케이션에 적용되어 관리자나 소비자에게 최적의 전력사용 방안을 제시할 수 있으며 전력 사용 효율 개선에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 대한간호학회지
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• 제31권2호
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• pp.221-231
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• 2001

This study was conducted by analyzing all 33 articles based on the LISREL, published from January 1991 to March 1999 in Korea. The analyses consisted of the publication date of articles, principal dependent variables, subjects of the research, adequacy of sampling, adequacy of research purposes and results, accordance between theoretical model and hypothetical model, fit measures, theoretical base of model modification, and adequacy of conclusion. The results were as follows : . The thesis of 33 articles in total were outnumbered as 25 (75.8%) to 8 (24.2%) research articles. As for a sex classification of the subjects, 45.5% of the research were conducted around a female group of subjects, while 54.5% were done for both sex, The range of the sample size was 105 to 803, and the average was 259 subjects. . A single theoretical variable was measured for each measurement variable, any difference between variables was hardly found in 8 articles (24.2%), and 19 articles (57.6%) did not consider any measurement error. To analyze if the representative has been articles (21.2%) were seen with a sign of a representative. Questionnaires were used in a majority (31 articles) of the data collecting process. Only 2 articles (6.1%) were measured with a physiologic index simultaneously. . 14 articles (42.2%) were centered on theory development, 10 articles on theory synthesis, and 9 articles on theory test. The research purposes and results were consistent in 25 articles (75.5%) and 8 articles (24.2%) were inconsistent. The quality of life and health promotion behavior were the concepts most frequently studied as a dependent variable, and 7 articles centered on them. In applied theories a health promotion model was used on 4 articles (12.1%), while role theory and stress-coping models were in 3 articles respectively. . The articles were analyzed to see if the hypothetical model was elaborated and tested by the theoretical model. Twenty-five articles proved to be rationale for the inconsistencies. Also, 56.5% proposed hypotheses were supported among the subject articles, and 30 articles (90.0%) suggested a revised model. Path coefficient (17 articles) and theoretical adequacy (17 articles) were the standards mostly used. In conclusion, the principal factors were obtained from the research are to be considered as the principes of LISREL application. First, a model has to be established on a theoretical base rather than empirical results dependent on the data. The results are also required to be globally interpreted. Secondly, at least 200 samples are necessary to satisfy the need. Third, more than 3 measurement variables are to be adjusted to a single theoretical variable; the measurement errors must be suggested as well. Finally, normal distribution characteristics of the data and the estimation method need to be reported. Based on the research result, the follows are suggested; . Systematic criteria on the LISREL application and procedure need to be developed . Agreement form is required to report the results of research using the LISREL

• 한국항해항만학회지
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• 제33권10호
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• pp.671-678
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• 2009

현재 진동 정보를 통해 기계 설비의 상태나 고장 유무를 판단하는 연구들이 다수 진행 중에 있는데, 대부분의 연구에서는 설비에 대한 진동을 모니터링하거나 고장 유무를 판별하여 사용자에게 알리는 수준이다. 본 논문에서는 진동 정보 적용 대상을 선박으로 정하고, 진동에 의한 고장 진단과 판별을 보다 정교하게 수행하는 선박 엔진 감지 기법과 시스템을 제안하였다. 일차적으로 이중화된 진동 정보 판별 기법을 적용하여 진동 정보를 확인한 다음에 고장 유무를 검사한다. 만일 고장이 발생한 경우에는 적분을 이용하여 고장 진동 파형에 대한 넓이를 기준으로 어떤 유형의 고장인지를 판별할 수 있는 기법을 적용하였다. 또한 선박의 진동 경향 분석과 엔진 안전 보존을 목적으로 진동 정보를 데이터베이스에 저장하고 추적할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 제안 시스템을 선박 엔진의 고장 판별 유무와 고장 진동 파형 감별 인자에 대해 실험을 수행한 결과 고장 판별은 약 98% 정확성을 가졌고 고장 진동 파형 감별에서는 약 72% 정확성을 가졌다.

• 인지과학
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• 제25권2호
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• pp.91-107
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• 2014

음절 빈도 효과란 고빈도 음절로 시작되는 단어가 저빈도 음절로 시작되는 단어에 비해 어휘 판단 속도가 느리며 어휘 판단 오류율도 증가하는 효과를 의미한다. 이 효과를 유발하는 원인은 전체 단어 수준에서 활성화된 음절 이웃 단어의 방해로 알려져 있으며 이 방해의 크기는 표적 단어가 얼마나 많은 음절 이웃 단어를 또는 얼마나 강력한 음절 이웃 단어를 가지고 있는지에 의해 결정된다. 그러나 음절 빈도의 정의가 음절 타입 빈도와 토큰 빈도로 구분됨에도 불구하고 이를 구분하지 않고 많은 연구들이 수행되어 왔다. 최근 Conrad, Carreiras, & Jacobs(2008)에 따르면 음절 토큰 빈도는 전체 단어 처리 수준을 반영하는 변인이며 음절 타입 빈도는 하위 어휘 처리 수준의 음절 처리 수준을 반영하는 변인일 수 있다고 주장하였다. 이에 본 연구는 이들의 주장이 맞다면 음절 타입 빈도는 단어 명명 속도를 촉진 시킬 것이며 반대로 음절 토큰 빈도는 명명 시간과 관련 없을 것이라고 예측하였다. 왜냐하면 표기 심도가 얕고 음절의 경계가 명확한 언어에서 명명 과제는 전체 단어수준을 덜 참고하기 때문이었다. 실험 1결과에서 음절 토큰 빈도를 통제한 상태에서 고빈도 타입음절의 단어 명명 시간은 유의미하게 짧았다. 실험 2에서 음절 타입 빈도를 통제한 상태에서 음절토큰 빈도의 증가는 명명 시간을 역시 단축시켰다. 이에 본 연구는 음절 토큰 빈도가 하위 어휘 처리와 무관하다는 Conrad, Carreiras, & Jacobs(2008)의 주장을 반박하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제65권1호
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• pp.68-73
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• 1984

Simple random sampling과 P.P.S. sampling의 효율을 비교하기 위하여 오스트리아 Salzburg 부근의 침엽수 장령림 임분에서 임목조사를 실시하였다. 축적 1:10,000의 흑백 적외선 사진을 판독하여, 조사 임지를 제지, 유령림, 너도 밤나무 장령림, 침엽수 장령림으로 구분하고, 침엽수 장령림 내에서 random sampling에 의한 99개의 표본점과 P.P.S. sampling에 의한 75개의 표본점을 흉고 단면적 제수 4인 Relascope에 의하여 야외 조사한 자료를 비교한 결과는 다음과 같다. 1) random sampling에 의한 임분 재적의 추정치는 $422.0m^3/ha$이었고, P.P.S. sampling에 의해서는 $433.5m^3/ha$이었으나 이들간의 통계적 유의성은 없었다. 2) 5 %의 허용 오차내에서는 P.P.S. sampling에 의하여는 170점, random sampling에 의하여는 237점이 필요하였다. 3) P.P.S. sampling은 random sampling에 비하여 야외 조사 시간을 17% 감소시킬 수 있었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제11권2호
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• pp.61-72
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• 2008

엽면적 지수(LAI)는 지표 환경에 영향을 미치는 광합성, 증발, 그리고 에너지 균형과 같은 생물물리학적 변화 과정에 있어 매우 중요한 인자이며, 여러 가지 생태학적 모델의 입력 자료로서도 필수적이다. 이러한 중요성에 근거하여 더욱 정확하고 유용한 LAI 추정 기법의 개발이 요구되지만, 현실적으로 LAI는 광역적 실측이 어렵기 때문에 대부분 LAI 연구에서는 정규화식생지수(NDVI)와의 단순 관계식을 통해 추정되어져 왔다. 본 연구에서는 경안천 유역(561.12 $Km^2$)을 대상으로 MODIS LAI Product의 활용성을 평가하고자 NOAA AVHRR NDVI와의 관계식으로 추정된 LAI와 국립산림과학원의 실측 LAI (2003, 2004)를 MODIS LAI와 비교 분석하였다. 그 결과 MODIS LAI는 활엽수림에서는 실측치보다 약 14% 높게, NOAA LAI보다 약 15~30% 높게 추정되었다. 침엽수림에서는 2003년 실측치가 약 5% 높게 추정되었으며, NOAA는 4월을 제외하고 약 7%의 차이를 보였다. 이러한 결과는 일부 지점에서 이루어지는 실측과 MODIS LAI 추출 시 기준자료가 포함하는 공간해상도의 한계 및 토지피복분류의 부정확성 등으로부터 발생한다. 따라서 실측자료에 근거한 MODIS자료의 보정기술을 향상시킴으로써 향후 광역적인 식생정보 제공 및 물수지 모의를 위한 생태학 및 수문학적 모형의 입력자료 등으로의 활용범위가 더욱 확대 가능할 것이다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권2호
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• pp.114-125
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• 2020

본 연구는 유출모형 연구를 위해 주로 사용되었던 DNN에서 벗어나, 다양한 신경망을 이용하여 유출모형을 개발하고 모형의 적합성을 나타내고자 하였다. 이를 위해 분류문제에만 사용되었던 CNN을 활용하였는데, 본 모형의 입력자료로 일반적으로 CNN에서 사용하는 사진을 이용할 수 없으며, 연구의 특성상 유역조건 및 강우 등의 영향이 반영된 수치적(numerical) 이미지(image)를 사용해야 하는 난해점이 있다. 이를 해결하고자 NRCS의 CN을 사용하여 이미지를 생성했으며, CNN 모형의 입력자료로 충분히 활용 가능함을 나타냈다. 이에 더하여, 유출 추정을 위해서만 사용되어왔던 CN의 새로운 용도를 제시할 수 있었다. 모형의 학습 및 검정 결과, 전반적으로 안정적으로 모형의 학습 및 일반화가 이루어졌으며, 관측값과 산정값간의 관계를 나타내는 R²는 0.79로 비교적 높은 값이 나타났다. 또한, 모형의 평가결과는 Pearson 상관계수, NSE, 및 RMSE 등이 각각 0.84, 0.65 및 24.54 ㎥/s으로 나타나, 전반적으로 양호한 모형의 산정성능을 보인것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권11호
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• pp.206-216
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• 2013

감성은 학습, 행동, 의사결정, 상호대화를 포함한 인간의 일상생활에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 시스템의 복잡도를 줄이기 위하여 생체신호로부터 최소한의 중요한 특징만을 추출하여 사용하는 감성 분류기를 설계하고자 한다. 생체신호는 맥파, 피부온도, 피부전도도, 뇌파신호(전두엽, 두정엽)를 사용하였으며, 4가지 감정(보통, 슬픔, 공포, 행복)은 영화 관람을 통하여 유도하였다. 측정한 생체신호로부터 추출한 24개의 특징으로부터 최적의 특징 집합의 결정은 서포트벡터머신 기반 적합도 함수를 사용하는 유전알고리즘을 적용하였다. 최적의 4감정 분류 정확도는 96.4%이었으며, 서포트벡터머신만을 사용하였을 경우보다 17% 높았다. 선택된 최소에러 특징은 맥파 심박변이도의 평균, NN50, 맥파 유도 맥파 전달 시간의 평균, 피부전도도의 평균과 두정엽 뇌파의 ${\delta}$, ${\beta}$ 주파수 대역에너지였다. 실험을 통하여 두정엽 뇌파, 맥파, 피부전도도의 조합이 고정밀 감정 장비에 적합하였으며, 79% 성능을 보인 맥파와 피부전도도의 조합이 간단한 감성장비에 적절하게 적용할 수 있다.