• 한국조경학회지
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• 제51권2호
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• pp.103-119
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• 2023

BIM(건설정보모델링)을 건설사업 전반에 적용하려는 정부정책 이후 업계는 이를 적극적으로 도입, 활용하려는 동향을 보이고 있다. BIM 도입은 모델 객체들을 표준에 맞춰 라이브러리로 구축하여 반복 사용함으로써 업무량을 줄이고 데이터의 정합성과 호환성, 일관된 품질을 확보함으로써 촉진될 수 있다. 이에 국내 건축과 토목분야, 해외 조경분야에서는 이미 상당수의 BIM 라이브러리 표준화 연구를 수행하고 이를 토대로 지침을 마련하였다. 현재 국내 조경분야에서도 BIM에 관한 기초연구 및 도입을 시도하고 있으나 산업현장 적용에 어려움이 많아 확산이 지연되고 있다. 이는 표준화된 라이브러리 사용으로 BIM 설계업무의 효율성을 향상시킴으로써 개선될 수 있으므로 본 연구는 이에 대한 논의의 시발점을 마련함과 동시에 조경실무에서 라이브러리를 제작할 때 참고할 수 있는 객체의 기준을 제시하고자 하였다. 조경 BIM 라이브러리 표준화는 객체분류와 속성정보 도출이라는 두 가지 측면에서 모색되었다. 먼저 국내 건설정보분류체계, 물품분류체계, 조경설계기준, 조경공사표준시방서, 그리고 노르웨이 조경가협회의 BIM 객체분류체계를 참고로 객체분류를 시도하였다. 그 결과 조경객체는 조경식재, 조경시설물, 조경구조물, 조경포장재, 관수 및 배수시설의 5개 대분류하에 교목, 관목, 지피초화류, 옥외시설물, 옥외조명시설, 계단 및 경사로, 옥외벽체, 옥외구조물, 포장재, 경계석, 관수시설, 그리고 급배수시설을 포함하는 12개의 중분류로 나뉘었다. 다음으로 조경객체에 탑재될 속성정보를 도출하고 구조화하였다. 이를 위해 KBIMS(한국 BIM 표준)의 공통 속성정보를 항목에 포함하였고 객체의 종류에 따라 달라지는 객체 속성정보를 영국 조경협회의 PDT(제품정보 템플릿)를 참고하여 추가하였다. 이로써 공통 속성정보에 식별, 보급, 분류체계, 공급정보가 포함되었고, 객체 속성정보에 명명, 규격, 설치 또는 시공, 성능, 지속가능성, 유지관리에 관련된 정보들이 포함되었다. 본 연구는 조경객체의 라이브러리 표준화 방안을 제시함으로써 모델링의 업무 효율성 및 분야 간 BIM 모델의 데이터 정합성을 향상시킴으로써 조경 BIM 도입의 토대를 마련했다는 데에 의의가 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제90권4호
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• pp.535-542
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• 2001

이 연구의 목적은 토사붕괴산지재해에 대한 산지의 기능적합도 평가를 위한 공간분석모델링기법을 개발하기 위해 수행되었다. 기능적합도는 산지의 토사붕괴 가능성에 따라 상, 중, 하의 3단계로 구분되었다. 토사붕괴의 가능성온 경사, 모암, 토심, 경사형태, 임상 및 임목의 직경급과 같은 7개의 입지인자들에 대한 측정치를 이용하여 추정되었고, 이 과정에 토사붕괴 발생 요인으로서 각 인자들의 상대적 가중치는 AHP기법에 의해 결정되었다. 공간분석모델링은 7개 입지인자들에 대한 $25m{\times}25m$ grid 분석 혹은 TIN 분석을 통해 기초 layer 작성에서 시작된다. 이를 토대로 재분류 및 점수화 과정을 거쳐 토사붕괴 가능성 추정에 필요한 인자들의 속성 값을 지니는 새로운 layer를 형성한다. 이러한 속성 값에 가중치를 적용하고 지도대수분석을 통해 $25m{\times}25m$ cell 단위의 기능평가도를 작성하고, 마지막으로 cell-grouping을 통해 보다 실무적인 기능도를 작성하게 된다. 이 논문은 이러한 일련의 공간분석모델링 과정을 방법론적 관점에서 제시한다.

• Journal of Acupuncture Research
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• 제29권5호
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• pp.61-74
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• 2012

Objectives : This study is perfomed for preparation of oriental medicine clinical guidelines for drawing up the standards of oriental medicine demonstration and diagnosis classification about the knee pain. Methods : Statistical analysis about Crane's-knee wind(鶴膝風), arthralgia syndrome(痺症), knee injury(膝傷), gout arthritis(痛風), Youk jeol poung(歷節風) classified experts' opinions about knee pain patients by Delphi method is conducted by using oriental medicine diagnosis questionnaire. The result was classified by using linear discriminant analysis(LDA), diagonal linear discriminant analysis(DLDA), diagonal quadratic discriminant analysis(DQDA), K-nearest neighbor classification(KNN), classification and regression trees(CART), support vector machines(SVM). Results : The results are summarized as follows. 1. The result analyzed by using LDA has a hit rate of 81.65% in comparison with the original diagnosis. 2. The result analyzed by using DLDA has a hit rate of 63.3% in comparison with the original diagnosis. 3. The result analyzed by using DQDA has a hit rate of 65.14% in comparison with the original diagnosis. 4. The result analyzed by using KNN has a hit rate of 74.31% in comparison with the original diagnosis. 5. The result analyzed by using CART has a hit rate of 75.23% in comparison with the original diagnosis when the test of selected 13 significant questions based on analysis of variance was performed. 6. The result analyzed by using SVM has a hit rate of 87.16% in comparison with the original diagnosis. Conclusions : Statistical analysis using oriental medicine diagnosis questionnaire on knee pain generally turned out to have a significant result.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.101-111
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• 2014

공간사건들은 데이터마이닝 분류알고리즘을 이용하여 예측 가능하며, 의사결정 트리는 대표적인 분류알고리즘들 중 하나로 사용되고 있다. 의사결정 트리는 레이블 값을 갖는 분류작업에 주로 사용되었으나 규칙평가 기법을 트리 리프노드 등급 계산에 응용하면서부터 공간사건 예측에 이용되고 있다. 이 논문에서는 의사결정 트리에서 사용되는 규칙평가 방법들을 공간예측에 적용하여 비교하였다. 실험을 위해 의사결정 트리 알고리즘인 C4.5알고리즘과 규칙 평가기법인 Laplace, M-estimate 및 m-branch 기법들을 구현하여 자연환경에서 발생되는 대표적인 공간예측 응용분야인 산사태에 적용하였다. 적용한 규칙 평가 기법들의 정확도 평가결과, 그 특성에 따라 정확도의 차이가 있었으며 m-branch가 가장 높은 성능을 보였다. 그러나 m-branch 및 M-estimate와 같이 별도의 파라미터를 갖는 경우 반복적으로 최적의 파라미터 값을 찾는 과정을 요구하였다. 따라서 적용 대상에 따라 선택적으로 활용할 수 있다. 이러한 의사결정 트리를 이용한 공간예측은 예측 결과뿐만 아니라 특정 위치에서의 예측결과에 대한 원인분석을 가능하게 함으로 다양한 응용을 가능하게 한다.

• 한국조경학회지
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• 제45권4호
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• pp.131-142
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• 2017

본 연구에서는 동일한 열환경 특성을 가진 공간 분류와 관련하여 전 세계적으로 활용되고 있는 World Urban Database and Access Portal Tools(WUDAPT) protocol의 Local Climate Zone(LCZ) 분류체계 및 분류 방법론을 바탕으로 사례지역인 서울특별시의 도시기후구역 유형을 분류하고, 유형별 특징을 분석하였다. 이를 위해, 구글 어스(Google Earth)를 활용하여 서울특별시를 포함하는 분석 지역을 대상으로 17개 LCZ 유형별 10개의 훈련지역(training area)을 선정한 후 SAGA GIS에서 LCZ 분류 및 분석결과에 대한 보정(Filtering)을 실시하였다. 그 후, ArcGIS를 이용하여 적절한 보정 횟수 분석 및 LCZ 유형별 특징을 도출하였다. 분석 결과, 보정 횟수는 1회가 가장 적절한 것으로 파악되었다. 또한, 연 평균기온 및 최고평균기온이 다른 구에 비해 높은 구 중 양천구와 영등포구는 저층 건물이 밀집해 있으며, 녹지가 적은 LCZ 3과 고층건물이 일정한 간격으로 있으며, 녹지가 풍부한 LCZ 4 유형의 비율이 높은 것으로 나타났으며, 연 평균기온 및 최고평균기온이 다른 구에 비해 낮은 구 중 종로구, 은평구, 노원구, 관악구는 녹지가 많고, 자연피복으로 이루어진 LCZ A의 비율이 가장 높았다. LCZ 유형별 평균 건폐율, 불투수포장율 및 건물높이는 WUDAPT에서 제시하는 LCZ 유형별 특징의 범위에 속해 있으나, 투수포장율은 LCZ 4~6 및 9~10에서 그 범위를 벗어났다. 본 연구는 국내 도시를 대상으로 한 기존의 도시기후구역 분류 연구에서 활용하지 않았던 WUDAPT protocol의 LCZ 분류 방법론을 활용함으로써 기후구역 분류에 관한 새로운 방법론을 제시하였으며, 기후변화 적응에 관한 공간계획 및 정책수립 과정에서 열환경 요소를 보다 적극적으로 고려하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.7-12
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• 2012

최근 의료분야에서는 방대한 양의 정보를 효과적으로 처리하기 위하여 의사결정트리, 신경망, 베이지안망 등을 비롯한 각종 데이터마이닝 기법의 적용 방안을 연구하고 있다. 또한 환자의 기본적인 신상정보나 과거력, 가족력과 같은 정보 이외에도 MRI, HRCT 등의 영상정보를 추가적으로 수집하고 진단에 활용함으로써 질병진단의 정확도 향상을 도모하는 것이 일반적인 현황이다. 하지만 실제 상황에서는 결과에 영향을 미치는 다량의 변수가 존재하므로 특정 데이터마이닝 기법을 통하여 얻을 수 있는 정보가 상당히 제한적이라고 볼 수 있다. 그뿐만 아니라 촬영된 의료영상도 부수적으로 진단에 긍정적인 영향을 줄 수는 있지만, 주관적인 판단 비중이 높아 자동화된 시스템으로 처리하기가 난해한 문제이다. 이에 따라 현실의 복잡한 상황에서 상대적으로 대처가 유리하고 다변량 확률적인 모델을 기반으로 하는 베이지안망에서 K2나 TAN 등으로 탐색 알고리즘을 개선한 확장 모델이 제안되었다. 이 때, 적용되는 탐색 알고리즘의 종류에 따라 그 성능이 크게 좌우되는 확장 베이지안망의 특성상, 각 기법에 대한 성능과 적합성의 사실적인 평가가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 확장 베이지안망에서 질병 진단에 대한 동일한 데이터를 이용하여 실험을 수행하였으며, K2, TAN과 같은 탐색 알고리즘에 변화를 주며 분류 정확도를 측정하였다. 실험에서는 10-fold 교차검증을 수행한 결과분석을 기반으로 성능을 비교평가하고, 발병 위험성이 높은 환자에 대한 HRCT 영상을 분류하여 고위험성의 데이터를 식별 가능하도록 하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.1-12
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• 2012

길 옆이나 공원 또는 조경시설에는 많은 나무들을 포함하고 있다. 비록 많은 나무들이 쉽게 우리 주변에서 보이지만, 일반인들이 그 나무의 이름, 종류 및 정보들을 얻기가 힘든 경우도 있다. 나무의 이름이나 정보를 얻기 위하여 인터넷이나 서적을 이용하여 찾아 분류하여야 한다. 나무의 구성 요소는 잎, 꽃, 수피 등이 있는데, 일반적으로 나무의 잎을 이용하여 분류할 수 있다. 이는 잎이 형태, 잎맥 등의 정보를 포함하고 있기 때문이다. 잎의 형태는 나무의 종류를 결정하는데 중요한 역할을 하며, 또한 잎맥을 포함한 텍스쳐도 나무의 종류를 분류하는데 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 형태와 텍스쳐를 조합한 특징들을 이용한 잎 분류 시스템에 대한 성능을 평가하였다. 형태 특징으로는 푸리에 기술자를 이용하였고, 텍스쳐 특징으로는 GLCM 또는 웨이브릿 기술자, 그리고 그들의 조합을 사용하였다. 그리고 사용된 데이터는 인터넷에서 용이하게 구할 수 있고, 분류 성능평가에 사용되는 Flavia 잎 데이터 셋을 사용하였다. 형태와 텍스쳐를 기반으로 하는 다양한 조합을 가진 분류 시스템의 성능을 인식률과 PR(precision-recall) 지수로 평가하고, 성능을 비교하였다. 성능평가 결과, 형태와 텍스쳐를 조합한 특징들을 갖는 시스템의 성능이 조합하지 않은 시스템의 성능보다 나아짐을 알 수 있었다.

• 환경영향평가
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• 제32권5호
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• pp.338-352
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• 2023

2019년 기준 우리나라는 OECD 38개 국가들 중에서 미세먼지가 가장 심각한 수준이며 같은 해 「재난 및 안전관리 기본법」을 개정하여 미세먼지를 사회재난으로 규정하였다. 현재 정부는 총 5대 분야, 42개 과제, 177개 세부과제로 구성된 미세먼지 관리 종합계획(2022년~2023년)을 마련하여 배출량 저감 목표를 달성하기 위해 노력하고 있다. 하지만 단순히 배출원으로만 저감대책을 세우는 것이 아니라, 도시의 다양한 공간 특성을 고려하여 대책을 마련할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 부산광역시를 대상으로 도시의 건축물유형과 토지피복유형별 17개의 형태로 분류된 LCZ(Local Climate Zone)분류체계를 활용하여 도시의 형태를 분류하였고, IDW기법을 활용하여 연평균 PM10, PM2.5 농도를 매핑하였다. 또한, LCZ분류체계를 정량화하기 위해 Fragstats와 Moving window를 활용하였다. 마지막으로 상관분석과 회귀분석을 실시하여 LCZ분류체계와 PM10, PM2.5 간의 관계를 분석하였다. 그 결과, 건축물의 높이가 낮은 유형과 나무가 있는 녹지 유형은 PM10, PM2.5 농도에 긍정적인 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구는 효율적인 공간계획에 기반한 미세먼지 저감 정책 수립을 위해 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권5호
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• pp.321-332
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• 2024

하천 공간의 지표 피복 현황 파악은 하천 관리 및 홍수 재해 예방에 필수적이다. 기존 조사 방법은 전문가에 의한 식생 판독을 통한 식생도 작도 방법이나 식생지수를 활용하는 방법이 활용되어 왔으나, 역동적으로 변화하는 하천 환경을 반영하기에 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 내성천을 대상으로 위성영상 자료를 활용한 랜덤 포레스트 기법을 활용하여 다수 연도의 하천 내 식생 분포를 파악하고, 적용성을 검토하였다. 원격탐사 자료 Sentinel-2 위성 영상을 사용하였으며, 지상 참값(ground truth)은 2016년 내성천 지표 피복 자료를 활용하였다. 랜덤 포레스트 머신러닝 알고리듬을 활용하여 미리 선정된 10개 샘플링 영역으로부터 분류군 별로 1,000개의 표본을 추출하여 훈련 및 검증하였으며, 민감도 분석, 연도별 지표 피복 분석, 정확도 분석을 통하여 적용성을 평가하였다. 연구 결과, 검증 자료 기반의 정확도는 85.1%로 나타났다. 트리 수, 샘플 수, 하천 구역에 대한 민감도 분석 결과, 각각 30개, 800개, 하류에서 효율성이 높았다. 지표 분류 유형은 6개 항목에서 높은 정확도를 보여 지표 피복 분류 결과가 실제 하천 환경을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 분석 결과, 전체 샘플 중 14.9%의 경계오류와 내부오류를 확인하였으며, 지표 피복 분류 중 산발 식생과 초본 식생을 제외한 항목들은 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서는 단일 하천을 대상으로 적용하였지만, 보다 정확하고 많은 자료의 구축을 위해서는 다수의 하천에 대해 지표 피복 분류 기법의 적용이 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.