• 한국지구과학회지
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• 제32권4호
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• pp.388-401
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• 2011

2002년부터 2010년까지 봄에 관측된 황사는 모두 66회였다. 월별로 보면, 3월에 26회, 4월에 23회, 5월에 17회로 5월의 황사는 3, 4월에 비해 드문 현상이다. 2010년 5월 22일부터 25일까지 동아시아에 나타난 황사는 발원하여 이동하면서 한반도를 비껴 일본으로 갔다. 이 황사는 22일 몽골 및 중국 북부지역에서 강한 저기압이 발달하면서 그 후면을 따라 남동진 하였고, 3일 뒤인 25일 일본에서 황사가 관측되었다. 본 연구에서는 사례기간의 종관기상 분석, 기류의 이동 방향, 위성을 이용한 황사의 수평 분포 등을 분석하였다. 그 결과 남중국해에서 발달한 저기압이 북상하면서 그 중심이 한반도 가장자리에 위치하였기 때문에 중국 내륙으로 내려온 황사는 저기압성 기류를 따라 한반도를 돌아 일본으로 이동한 것으로 분석되었다. 이러한 기류의 흐름은 850 hPa면의 바람벡터와 풍속장 분석 및 1000 hPa면의 상대습도 분포에서도 나타났다. 300 hPa 일기도상에서 제트기류는 몽골 서쪽 부근에서 남동진하여 몽골 내륙으로 사행하였다. 이후 이 기류의 영향으로 지상에서 한반도에 저기압이 발달하였는데 이는 황사가 한반도를 돌아 일본으로 이동한 결정적인 흐름이었다. 72시간의 후방공기궤적 분석결과, 일본에서 맨눈으로 관측된 곳의 기류는 모두 중국 산동반도와 동중국해에서 유입된 것으로 나타났다. 황사의 수평분포 결과, MODIS 위성의 RGB 영상에서 5월 24일에는 중국 산둥반도와 동중국해, 일본 규슈지역 남서쪽에서 황사가 탐지되었고, 5월 25일에는 동중국해와 일본 남해지역으로 황사가 이동되는 것을 확인할 수 있었다. 지금까지의 황사 연구는 우리나라에 영향을 미치는 황사의 발원지나 황사의 이동 경로 또는 에어러솔의 특성에 대한 연구가 대부분이지만, 이후 본 연구에서 분석된 사례와 같은 황사가 발생했을 경우 황사예보에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.213-225
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• 2010

본 연구에서는 기업의 마케팅 프로모션에 따른 반응고객의 구매액 예측을 위한 방법을 제시하고 SVR의 효과적인 학습방법을 제시하였다. 프로모션에 의한 고객의 구매액을 기반으로 고객을 5등급으로 등급화하고 각 등급 내에서 SVR을 적용하여 고객의 구매액을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 예측된 고객의 등급 내에서 고객 구매액을 예측하는 분리데이터 학습법이 프로모션에 반응한 모든 고객을 대상으로 구매액을 예측하는 전체데이터 학습법보다 높은 예측성과를 보여주었다. 일반적으로 세분화된 고객집단을 하나의 집단으로 보고 동일한 마케팅 전략을 제시하나 본 연구를 통해 구매액에 따라 등급화 된 고객의 등급 내에서 다시 고객의 거래 구매액을 예측하여 동일한 집단 내에서도 차별화된 마케팅 전략을 제시할 수 있는 기반을 제시하였다. 즉 동일한 등급에서도 고객 구매액에 따라 고객의 우선순위를 정할 수 있으며, 이는 마케팅 담당자가 프로모션을 제시할 고객을 선정할 때 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 한국작물학회:학술대회논문집
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• 한국작물학회 2023년도 춘계학술대회
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• pp.7-7
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• 2023

현재 다양한 4차산업의 주요기술로는 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능, 블록체인, 혼합현실(MR), 드론 등이 대표적인 기술들이다. 특히 최근에 세계적인 기술적 트랜드로 자리 잡고 있는 "디지털 트윈(digital twin)은 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델의 개념으로서. 실제 물리적인 자산 대신 소프트웨어로 가상화한 자산의 Digital twin을 만들어 모의실험함으로써 실제 농작업의 특성(현재 상태, 농업생산성, 농작업 시나리오, 등)에 대한 정확한 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 노지노업 주산지에 대한 디지털 트윈 데이터를 구축하고 스마트팜 단지를 설계 및 구축하여, 통합관제시스템 운영을 통해 자동 물관리, 원격생육예찰, 드론방제, 병충해 예찰작업 등으로 농작업을 효율화하고자 한다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 적정량의 비료·농약사용으로 환경적 부하를 최소화하여, 노동력절감, 농작물 생산성을 향상할 수 있는 디지털 환경제어농업을 국내에 보급하고자 한다. 이러한 노지농업 기술은 디지털 농작업 및 재배관리 등 으로 노동력이 절감되고, 기후변화에 대비한 물이용 최적화와 토양오염예방 효과를 기대할 수 있으며, 전국 재배환경 디지털 데이터 확보를 통한 노지작물의 정량적인 생육관리가 가능하게 된다. 또한 농업생산성 향상을 통한 탄소중립 RED++ 활동을 직접적으로 실천을 할 수 있는 방안이다. 취득된 고정밀·고화질 영상기반 농작물 생육데이터취득을 통한 생육현황 분석과 예측은 디지털 영농작업관리에 매우 효과적이다. 실제 국립식량과학원 남부작물부에서는 지중점적, 땅속배수 등 다양한 종류의 노지스마트팜 연구개발을 진행하였다. 특히, 올해부터는 전국농업기술원 단지를 대상으로 노지스마트팜 시설 구축 및 기술 보급을 통한 사업화를 본격적으로 진행하고 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 노지스마트팜 기술을 융합한 농업분야 구축사례와 향후 활용방안에 대하여 서술하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.163-179
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• 2010

최근 패션산업에서는 고객의 니즈가 다양해지고 공급 리드타임이 크게 단축됨에 따라 최신 유행을 즉각 반영한 디자인, 빠른 상품 회전율로 승부하는 패스트 패션이 각광받고 있다. 또한, 기업간 경쟁도 심화되면서 얼마나 신속하게 효율적으로 고객의 니즈를 만족시킬 것인가가 패션산업의 중요한 성공요인으로 강조되고 있다. 따라서, 다품종 소량 신속생산이 강조되는 패스트 패션 산업에서는 트랜드 변화에 신속 대응을 지원하는 지능형 신속대응시스템(Intelligent Quick Response System : IQRS) 구축 및 지원을 절실히 요구하고 있다. 본 논문은 패스트 패션 산업 IQRS 구축에서 요구되는 신속대응 프로세스 수립, 지능적 판단을 지원하는 신속대응 기준 및 실행, 신속대응 물량 산정 및 시기 의사결정 모델을 제시하였다. 또한, 신속대응 의사결정의 합리성을 검증할 수 있는 KPI(Key Performance Indicator)를 설계하여 모델의 신뢰도를 향상시켰다. 제시된 각 모델은 A사의 ERP 구현사례를 통해 실용성을 검증하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권2호
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• pp.63-77
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• 2022

농업기상재해 조기경보시스템에서 모의되는 농장 규모 풍속 예측자료의 추정오차를 개선하기 위해, 농촌진흥청 농업기상관측망의 2020년 1~12월 풍속 관측자료와 해당 지점에 대한 조기경보시스템 모의 풍속을 이용하여, 87지점 일 8시간대(00, 03, 06 … 21시) 각각 풍속 추정오차를 종속변수로, 추정풍속을 독립변수로 하는 일차 회귀식(Y=aX+b)을 도출하였다. 상관계수가 0.5를 초과하였을 때는 회귀식을 풍속 보정식으로 활용하고, 상관계수가 0.5 이하일 때는 회귀식 대신 해당 지점 및 시간대의 ME를 보정값으로 대체하였다. 풍속 모형을 전국적으로 적용할 수 있도록 87지점×8개 시간의 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 값으로 거리역산가중법으로 공간내삽하여 250m 격자해상도의 분포도를 제작하였다. 모형의 검증을 위하여 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 공간내삽 분포도로 부터 농산촌 지역 13개 기상관측지점의 격자값을 추출하고, 13곳의 2019년 1~12월의 조기경보시스템 모의 풍속(00, 03, 06 … 21시)를 보정한 다음, 기존 추정 풍속과 함께 추정오차를 비교하였다. 검증 지점 풍속의 평균 ME는 0.68m/s에서 보정 후 0.45m/s로 감소하였으며, 평균 RMSE는 1.30m/s에서 1.05m/s로 감소하였다. 조기경보시스템의 풍속은 전 시간대에서 모두 과대 추정되고 있는데, 보정 기법을 적용한 후에는 15시 경을 제외하고 모두 과대추정 경향이 감소하여 ME가 약 33%, RMSE는 19.2% 더 개선되었다. 농업기상재해 조기경보시스템에서 농작물의 풍해 위험 판단은 일 8회의 풍속 평균값으로부터 도출된 일 최대순간풍속을 기반으로 하는데, 풍속의 과대모의 현상을 개선하여 강풍 위험 경보의 오보를 감소시킬 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제16권3호
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• pp.171-179
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• 1977

1975년의 벼멸구 대발생에 의한 극심한 피해에 감하여 그 발생을 예찰할 수 있다면 정부의 이에 대한 방제대책 및 살충제의 약종$\cdot$제제형태를 결정해야 할 농약수급계획 수립에 도움이 될 것이다. 현재 예찰방법은 전국 47개소의 예찰소에서 채집된 벼멸구를 유일한 자료로 삼고 있다. 벼멸구 발생의 신빙할만한 기록은 수원에 권업모범장이 설립된 1905년부터 볼 수 있고 그 이전의 해충기록은 삼국사기, 고려사, 문헌비고 등에 "황", "황충", "비황", "충" 등으로 기록되어 있지만 그 정체를 알 수 없었다. 이들 해충에 대해 일본인 학자를 사이에 상반되는 견해가 발표되었는데 Muramatsu, S.(촌송 무)는 고문헌에 나타난 "황"은 풀무치(비황, Locusta migratoria)라고 주장하였고 Okamoto, H.(강본반차랑)는 멸구류라고 단정하였다. 그러나 그들의 주장은 주로 문헌비고에 근거를 둔 것 같다. 설사 삼국사기, 고려사 등을 참고했다 하더라도 이들 문헌은 문헌비고나 다름없이 해충에 대한 기술이 극히 간략하다. 예를 들면 "7월 황", "추구월황해곡", "오월유항충"등으로 기재되어 있다. 따라서 이것만으로 해당해충의 정확한 이름을 알아내기는 어려운 일이다. 필자는 1967년에 벼멸구의 대발생이 태양흑점 활동최소기와 상관이 있다고 발표한 바 있다. 그러나 양자간의 상관관계를 논하기에는 자료의 량이 충분치 못한 감도 있어 이를 보충하기 위해 벼멸구의 발생기록을 조선왕조실록에서 찾기로 하고 아울러 삼국사기, 고려사, 문헌비고 등에 나타난 해충기록들을 분석해 보았다. 고기록의 해충명을 정확하게 파악하는 일이 선결문제가 되기 때문이다. 분석의 결과 밝혀진 해충은 1. 솔나방(Dendrolimus spectabils) 2. 멸강나방(Mythimna separata) 3. 벼멸구(Nilapavata lugens) 4. 흰등멸구(Sogatella furcifera) 5. 풀무치(Locusta migratoria) 6. 이화명나방(Chilo suppressalis) 7. 땅강아지(Cryllotalpa africana) 8. 벼뿌리바구미(Echinocnemus squameus) 9. 거세미나방(뗘탬 segetum) 10. 뽕나무명나방(Margaronia pyloalis)의 10종이었고, 종명 미군종이 19건이었다. 그런데 문제의 벼멸구가 조선와조실록중에 기록된건수는 놀랍게도 겨우 5건에 불과하며 그 발생년도 또한 서기 1458년, 1468년, 1489년, 1536년, 1587년로서 태양흑점의 관측이 근대적 방법으로 이루어지기 시작한 1719년대 이전의 사실이었다. 따라서 양자간의 상관관계를 밝히는데 도움이 되지는 못하였다. 그러나 본 연구기간 중 필자의 주장을 뒷받침 해 주는 중요한 새로운 정보를 입수할 수 있었다. 즉 1946년에 흰둥멸구의 대발생으로 충남, 전남지방에 피해가 심했으며 그중 피해액이 밝혀진 곳은 라주군에서 16만석, 서산군에서 19만석이었다. (당시 농사시험장 곤충담당관 이봉우씨 담, 현재선 교수 전) 1910년 이후의 우리나라에서의 벼멸구 생기록을 보면 항상 흰등멸구와 함께 발생하고 있으며 최근의 예찰등성적을 보아도 함께 나타나 있고, 해에 따라 1975년도와 같이 벼멸구가 대발생하는 수도 있고 1977년도와 같이 흰등멸구가 대발생하는 경우가 있다. 벼멸구와 흰등멸구는 모두 우리나라 재래의 해충이 아니며 해마다 중국본사에서 비래하는 곤충이다. 한편 태양흑점이 실측되기 시작한 1710년대부터 현재까지는 그 활동이 11.2년의 주기성을 보여주지만 그 이전에 있어서는 그 활동이 극히 약화되었을 뿐만 아니라 매우 불규칙하다는 것이 Schneider와 Mass(1975)에 의해 밝혀졌다. 결국 1710년대부터 현재까지 우리나라에 있어서 벼멸구와 흰등멸구의 대발생 연도는 1910년, 1921-23년, 1946, 1967-8년, 1975-7년의 5회가 되며 이들 대발생 연도는 모두 태양흑점 활동최소기와 일치되어 필자의 주장의 신빙성이 더해졌다. 따라서 앞으로 태양흑점의 활동이 현재와 같은 주기로 계속되는 동안은 그 활동최소기에 임해서는 벼멸구와 흰등멸구에 대해 특별한 경계가 필요하며 만전의 방제체제를 갖추어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.99-120
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• 2010

최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.

• 대기
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• 제31권2호
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• pp.229-240
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• 2021

본 연구에서는 기상청에서 2018년부터 운영 중인 전지구 해양자료동화시스템 GODAPS에 대하여 소개하였으며, 2015년 2월부터 2016년 1월까지 일년간의 실험 수행을 통한 결과를 분석하여 이 시스템의 특성을 살펴보았다. GODAPS는 크게 해양-해빙 모델과 3차원 변분법 기반의 자료동화 시스템으로 구성되어 있고, 전지구적으로 수집된 현장 및 위성 관측자료를 자료동화하여 매일 1회 분석장과 예측장을 생산한다. 이때 해수면온도, 수온과 염분 프로파일, 해수면고도 변이, 그리고 해빙농도 관측자료를 자료동화한다. 분석증분 및 배경장/분석장으로부터의 관측증분에 대한 분석, 자료동화를 적용하지 않은 실험과의 비교 등을 통해 GODAPS 자료동화 결과를 비교검증하였다. 자료동화는 관측자료들을 효과적으로 활용하고 있었으며, 전지구 규모에서 편차를 줄인 분석장과 예측장을 생산하고 있는 것으로 나타났다. 이외에도, 변동성이 강한 중위도 해역의 쿠로시오와 걸프만 해류의 중규모 현상을 재현하는데 있어서도 결정적인 영향을 미치는 것으로 확인하였다. 해양초기장을 향상시키기 위해서는 모델과 자료동화 기술의 개발과 더불어, 다양한 관측자료를 활용하는 것이 중요하다. 하지만, 현업에서 활용할 수 있는 해양관측자료는 한계가 있으며, 따라서 가용한 자료를 자료동화 과정에 포함시키는 노력이 요구된다. 수온에 비해 염분의 경우 상대적으로 관측자료가 부족한데, 최근에는 SMAP (Soil Moisture Active Passive) 등 인공위성을 활용한 표층 염분자료가 제공되고 있으며, 기상청에서도 자료동화 과정에 독립적인 위성 염분자료를 활용한 분석장 검증 및 자료동화에 직접적용하는 연구를 추진하고 있다. 특히, 표층 염분의 자료동화를 통해 열대해역의 혼합층 깊이가 개선되고, 결과적으로 기후예측성을 향상시키는 연구결과(Hackert et al., 2020) 등을 고려할 때, 향후 위성관측 표층염분의 자료동화는 기후예측 분야에 있어서 점차 중요해질 것으로 판단된다. 본 연구의 실험결과에서도 GODAPS의 염분 관측증분 오차가 표층에서 상대적으로 크게 나타나고 있어, 해양초기장의 정확성을 높이고 나아가 기후예측성을 높이는데 위성 염분자료가 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제36권4호
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• pp.315-329
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• 2015

본 연구에서는 2005~2010년 기간 동안 영동지역의 지형성 강풍과 관련된 태백산맥 풍하측에서 관측된 기상요소들을 분석하였다. 강풍 사례는 강원지역에서 풍속이 $14ms^{-1}$ 이상인 조건을 이용하여 선정하였다. 강풍 사례는 총 15일로 나타났고, 모두 영동지역에 위치한 속초, 강릉, 동해, 그리고 태백 지역에서 발생하였다. 사례 중 태풍(세 사례) 그리고 영동지역의 대설(두 사례)과 호우(두 사례)와 관련된 7개 사례는 이 연구에서 제외하였다. 8개 강풍 사례를 분석하기 위하여 종관 일기도, 속초 고층 관측, 강릉 수직측풍, 그리고 수치모델 자료를 사용하였다. 선정된 사례는 무강수 혹은 일강수량 1mm 이하의 강수를 보였다. 종관 일기도에서 나타난 지상과 상층의 특징은 기압분포가 한반도를 중심으로 남고북저형을 보였고, 영동지역으로 온도능(warm ridge)이 위치하였다. 역전층(혹은 안정층)과 온도능은 하층 강풍대와 함께 산 정상의 약 1~3 km (925~700 hPa) 고도에 위치하였다. 또한 지역예보시스템에서 분석된 온난핵과 온도능은 산 정상 상공의 850 hPa 등압면 고도에 위치하였고, 이 고도에서 수평 온도 경도는 $0.10{\sim}0.23^{\circ}C\;km^{-1}$로 분석되었다. 이러한 분석 결과는 영동지역 강풍 예보 가이던스로 요약되었다.