• 대한토목학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.257-264
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• 2020

현재 무인항공사진측량을 이용한 지도제작의 지형·지물 묘사는 주로 벡터화로 이루어지고 있다. 그러나 벡터화는 평면과 표고 위치를 별도로 취득하기 때문에 시간이 많이 소요되고 수치표면모델에서 표고값을 추출 할 때 과대 오차가 발생될 수 있다. 이에 3차원 공간정보를 동시에 취득가능한 수치도화의 필요성이 증가하고 있으나, 고가의 도화장비가 필요하고 무인항공영상의 수치도화 기술이 불완전한 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 저가의 시스템으로 수치도화가 가능한 Menci사의 StereoCAD를 이용하여 지형·지물의 묘사정확도를 분석 평가하였다. 무인항공영상의 취득은 Phantom4 pro에 FC 6310 카메라를 탑재하여 비행고도 90 m에서 GSD (Ground Sample Distance) 3 cm로 촬영하였다. 정확도 분석은 검사점과 점·선·면형 레이어별 모서리에 대한 지상측량결과와 도화결과의 3차원 좌표의 차이를 산출하여 비교하였다. 그 결과 검사점의 RMSE는 평면 0.048 m, 표고 0.078 m이고, 레이어별 RMSE는 평면이 0.104~0.127 m, 표고는 0.086~0.092 m로 나타나 무인항공영상의 입체도화로 1:1,000 수치지형도 제작의 가능성을 입증할 수 있었다.

• 한국농공학회논문집
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• 제62권5호
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• pp.47-62
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• 2020

Rice paddy accounts for approximately 52.5% of all farmlands in South Korea, and it is closely related to the water environment. Climate change is expected to affect not only agricultural productivity also the water and the nutrient circulation. Therefore this study was aimed to evaluate changes of nitrogen load from rice paddy considering climate change scenario uncertainty. APEX-Paddy model which reflect rice paddy environment by modifying APEX (Agricultural Policy and Environmental eXtender) model was used. Using the AIMS (APCC Integrated Modeling Solution) offered by the APEC Climate Center, bias correction was conducted for 9 GCMs using non-parametric quantile mapping. Bias corrected climate change scenarios were applied to the APEX-Paddy model. The changes and uncertainty in runoff and nitrogen load were evaluated using multi-model ensemble. Paddy runoff showed a change of 23.1% for RCP4.5 scenario and 45.5% for RCP8.5 scenario compared the 2085s (2071 to 2100) against the base period (1976 to 2005). The nitrogen load was found to be increased as 43.9% for RCP4.5 scenario and 76.0% for RCP8.5 scenario. The uncertainty analysis showed that the annual standard deviation of nitrogen loads increased in the future, and the maximum entropy indicated an increasing tendency. And Duncan's analysis showed significant differences among GCMs as the future progressed. The result of this study seems to be used as a basis for mid- and long-term policies for water resources and water system environment considering climate change.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권1호
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• pp.31-37
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• 2015

최근 5대 범죄(살인, 강도, 강간, 절도, 폭력) 발생은 장기적인 경기침체와 불황으로 꾸준히 증가하고 있다. 지금까지 분석된 5대 범죄의 발생특성을 살펴보면, 그 발생지가 치안환경에 열악한 우범지역이라는 공통점이 있어, 우범 지역에서의 범죄 발생률을 낮추기 위해 CPTED의 활용이 강조되고 있다. 이에 본 연구에서는 CPTED 감시요소와 기존의 범죄발생자료를 활용하여, 범죄취약지등급도 작성 방안을 제시하였다. 특히, 감시요소 중 치안센터를 요점 순찰과 정선순찰 등으로 나누어 CCTV, 가로등과 함께 3단계의 감시등급으로 나누어 시각화하였다. 또한, 연구지역에서 발생한 범죄발생통계자료를 통해 용도지역별 범죄율을 확인하고 범죄발생 현황도를 구축하였다. 구축된 감시요소와 발생지의 용도지역에 대한 AHP분석을 통해 가중치를 산정하고, 각각의 요소를 중첩하여 감시단계별 범죄치약지도를 작성한 결과 범죄로부터 취약한 1등급지가 감시 3단계에서 1단계에 비해 절도 약 60%, 폭력 약 52%, 강간 약 33%가 감소함을 확인 할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.69-84
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• 2005

최근 인터넷 사용자의 기하급수적 증가에 따라 저렴한 가격의 고성능 대용량 클러스터 웹 서버 시스템에 관심이 증대되고 있다. 클러스터 웹 서버 시스템은 저렴한 비용. 높은 확장성과 가용성 등의 장점과 더불어 대규모 사용자에 대한 성능의 극대화를 목적으로 연구 개발되고 있으며, 최근에는 성능 향상을 위한 내용 기반의 부하 분산 기법에 관심이 모아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 클러스터 웹 서버 상에서 사용자의 접근 빈도와 파일의 크기를 고려하여 각 서버 노드에 부하를 균등하게 할당하는 새로운 내용 기반의 부하 분산 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 서버 로그의 각 URL 항목에 해시 함수를 적용하여 얻어지는 해시 값에 그 빈도와 전송된 파일의 크기를 고려한 누적 히스토그램을 생성한다. 사용자 요청은 (해시 값-서버 노드) 매핑에 의한 히스토그램 변환 과정을 통하여 각 서버 노드에 균등하게 할당된다. 제안된 기법은 누적 히스토그램을 주기적으로 갱신함으로써 동적으로 클러스터 웹 서버 시스템의 부하를 고르게 분산시킬 수 있으며, 또한 서버 노드의 캐시를 활용함으로써 전체 클러스터 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통한 성능 분석에서 제안된 기법은 전통적인 라운드 로빈 방법보다는 월등히 우수함을 보이고, 기존의 내용 기반 WARD 방법보다는 약 $10\%$ 정도의 우수한 성능을 나타낸다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권6호
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• pp.851-858
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• 2009

집단 따돌림을 청소년 문제로 국한했던 것과는 달리 오늘날 직장 내 집단 따돌림은 커다란 문제로 대두되고 있다. 국제 노동기구(ILO)의 따돌림 관련 유수의 보고와 국내의 경우를 볼 때 직장 내 따돌림 경험 응답 비율이 9.1%('03)에서 30.7%('08)로 증가하고 있다. 이러한 따돌림은 개인적, 사회적으로 커다란 손실을 초래한다. 제안한 알고리즘은 사용자 프로파일을 통해 현재 Mobbing(집단 따돌림)1) 희생자뿐 만 아니라 잠정적인 Mobbing 희생자의 가능성을 파악하여 효율적인 인원관리가 가능하다. 본 논문에서는 Mobbing 현상에 관련된 사용자 프로파일 즉, 7개의 요소(Factor)와 그 하위에 포함된 50개의 속성(Attribute)들을 선정한다. 다음으로 선정한 속성들에 대해 나와 사용자들 사이에 관계가 있으면 ‘1', 관계가 없으면 ‘0'으로 표현한다. 그리고 나와 사용자들간의 유사도 산정을 위해 각 요소안에 포함된 속성들의 합에 유사도 함수를 적용한다. 다음으로 클레멘타인의 인공신경망 알고리즘을 통해 속성들이 포함된 요소가 취할 최적의 가중치를 산출하고, 이 값들의 총합으로 Mobbing 지수를 산정한다. 마지막으로 online social network 사용자들의 Mobbing 지수를 본 논문에서 설계한 G22) Mobbing 성향 분류 모델(4개의 그룹; Ideal Group of the online social network, Bullies, Aggressive victims, Victims)에 매핑하여 사용자들의 Mobbing 성향을 파악하고 이를 토대로 효율적인 인원관리에 기여할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1422-1432
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• 1993

HCNN(Hidden Control Neural Network)은 신경회로망에 의한 비선형 예측과 HMM의 segmentation 기능을 접합시킨 신경회로망 모델로서, 시간에 따라 입출력 사상 함수를 변화시킴으로써 음성 신호를 잘 모델링할 수 있도록 되어 있다. 본 논물에서는 첫째, HCNN의 성능이 HMM보다 우수함을 보이고, 둘째로, HCNN에서의 예측 오차 측정에 적절한 거리 측도를 이용하기 위해 가중거리가 도입된 HCNN을 제안하여, 화자 독립 음성 인식에 있어 그 성능이 우수함을 보였다. 여기서 가중거리는 음성 특징 벡터 각 구성 성분의 분산도 차이를 고려한 거리이다. 화자 독립 숫자음 인식 실험 결과, 유클리드 저리를 이용한 HCNN에 대해 95%의 인식율을 얻었는데, 이는 HMM에 비해 1.28% 높은 결과로서, 확률적인 제한이 가해진 HMM에 비해 시스템의 동작인 모델링을 이용한 HCNN이 더 우수함을 알 수 있다. 또한 가중거리를 이용한 CNN에 대해서는 97.35%의 인식율을 얻었는데, 이는 유클리드 거리를 이용한HCNN에 비해 2.3%가 향상된 결과이다. 가중 거리를 도입한 HCHN의 경우에 더 높은 인식율을 얻은 이유는, 오인식이 많이 되는 화자의 인식율을 높임으로써 화자간의 인식율차가 감소하게 되기 때문임을 알 수 있었고, 따라서 화자 독립 음성인식에 가중거리를 도입한 HCNN이 보다 적합합을 알 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권5호
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• pp.651-664
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• 2014

최근 주기적이고 정확한 산림바이오매스 탄소저장량 추정에 대한 필요성이 한국에서도 점차 증가하고 있다. 본 연구에서는 k-Nearest Neighbor (kNN) 및 Regression Tree Analysis (RTA) 알고리즘을 대상으로 공주 및 세종시를 대상으로 한 탄소량 변화 탐지를 통해 그 효용성을 비교 분석 하고자 하였다. 현장 자료로는 제 3차 및 제 5, 6차 국가산림자원조사 자료를 이용하였으며, 위성영상자료는 1992년, 2010년에 취득된 Landsat TM과 2009년에 취득된 Aster 영상을 이용하였다. 또한, 추정정확도를 향상시키기 위해 각 영상으로부터 다양한 식생지수를 생성하였다. 두 방법론의 비교를 위해 RMSE 및 평균편의(mean bias)를 포함한 각종 탄소통계량을 계산하였으며, 대상지역에 대한 탄소분포지도를 생성하고 비교를 수행하였다. 그 결과, kNN 알고리즘은 영상에 상관없이 보다 안정적인 추정결과를 나타낸 반면, 스무딩 효과로 인해 탄소의 공간분포가 뚜렷하지 않은 단점이 발견되었다. RTA의 경우 평균편의 결과 및 탄소의 공간분포가 명확히 나타나는 장점이 있으나, 위성영상에 따라 탄소추정량에서 큰 차이를 나타내었다. 최종적으로 2009년 및 2010년 탄소지도에서 1992년 탄소지도를 차분한 탄소차분지도를 생성을 통해 공주시 및 세종시 지역의 산림 탄소저장량이 급격히 증가했음을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권3호
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• pp.189-211
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• 2005

This paper makes an effort to compare the recently evolved soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) with the traditional hard classification methods based on Iterative Self-Organizing Data Analysis (ISODATA) and Maximum Likelihood Classification (MLC) algorithms in order to achieve appropriate results for mapping, monitoring and preserving valuable coastal wetland ecosystems of southern India using Indian Remote Sensing Satellite (IRS) 1C/1D LISS-III and Landsat-5 Thematic Mapper image data. ISODATA and MLC methods were attempted on these satellite image data to produce maps of 5, 10, 15 and 20 wetland classes for each of three contrast coastal wetland sites, Pitchavaram, Vedaranniyam and Rameswaram. The accuracy of the derived classes was assessed with the simplest descriptive statistic technique called overall accuracy and a discrete multivariate technique called KAPPA accuracy. ISODATA classification resulted in maps with poor accuracy compared to MLC classification that produced maps with improved accuracy. However, there was a systematic decrease in overall accuracy and KAPPA accuracy, when more number of classes was derived from IRS-1C/1D and Landsat-5 TM imagery by ISODATA and MLC. There were two principal factors for the decreased classification accuracy, namely spectral overlapping/confusion and inadequate spatial resolution of the sensors. Compared to the former, the limited instantaneous field of view (IFOV) of these sensors caused occurrence of number of mixture pixels (mixels) in the image and its effect on the classification process was a major problem to deriving accurate wetland cover types, in spite of the increasing spatial resolution of new generation Earth Observation Sensors (EOS). In order to improve the classification accuracy, a soft classification method based on Linear Spectral Mixture Modeling (LSMM) was described to calculate the spectral mixture and classify IRS-1C/1D LISS-III and Landsat-5 TM Imagery. This method considered number of reflectance end-members that form the scene spectra, followed by the determination of their nature and finally the decomposition of the spectra into their endmembers. To evaluate the LSMM areal estimates, resulted fractional end-members were compared with normalized difference vegetation index (NDVI), ground truth data, as well as those estimates derived from the traditional hard classifier (MLC). The findings revealed that NDVI values and vegetation fractions were positively correlated ($r^2$= 0.96, 0.95 and 0.92 for Rameswaram, Vedaranniyam and Pitchavaram respectively) and NDVI and soil fraction values were negatively correlated ($r^2$ =0.53, 0.39 and 0.13), indicating the reliability of the sub-pixel classification. Comparing with ground truth data, the precision of LSMM for deriving moisture fraction was 92% and 96% for soil fraction. The LSMM in general would seem well suited to locating small wetland habitats which occurred as sub-pixel inclusions, and to representing continuous gradations between different habitat types.

• 한국기록관리학회지
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• 제21권3호
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• pp.227-246
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• 2021

본 고에서는 전자인사관시스템 데이터세트의 관리기준표 작성 절차와 방법, 참여 기관의 역할, 관리기준표 영역별 작성 내용 등을 기록관담당자 입장에서 분석하여 관리기준표를 수립해야하는 업무담당자의 이해를 돕고, 기준표 작성 과정 중에 나타난 문제점을 바탕으로 개선방안을 제시하였다. 주요 개선방안으로, 국가적 중요 행정정보 데이터세트에 대해서는 영구기록물관리기관 차원의 별도 선별 정책이 마련되어야 하고 일부가 아닌 전체 데이터세트를 보존하는 방식으로 운영되어야 하겠다. 또 단위기능 설정과 데이터 분석을 위해 단위기능-데이터테이블-비정형데이터 매핑 자료를 필수작성사항으로 설정할 필요가 있으며 시스템 운영에 큰 영향을 미치는 비정형데이터에 대한 선별, 관리기준이 추가로 작성되어야 하겠다. 처분지연기간을 설정하는 것은 보존기간의 복잡성을 증가시키는 측면이 있으므로 관련 단위기능의 통합 또는 보존기간 상향 책정 등의 방식으로 운영하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 한국측량학회지
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• 제37권3호
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• pp.177-188
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• 2019

최근 '묻지마 범죄'가 늘면서 시민들의 불안감이 커지고 있으며, 이로 인해 시민 삶의 질이 저하되고 범죄에 대해 느끼는 두려움의 정도가 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 실제 범죄발생 현황 외 범죄관련 여러 변수를 바탕으로 시민이 심리적으로 느끼는 범죄발생 우려 장소(점 선 면)를 멘탈 맵의 방법론을 사용하여 작성하고, 커널(kernel) 밀도 추정 분석을 활용한 공간중첩분석을 통해 범죄발생 우려 지역 도출을 목적으로 한다. 그 결과 지역주민의 민원요청 지점과 범죄발생 우려 지역이 서로 중복되어 나타났다. 또한, 범죄 두려움을 나타내는 멘탈 맵은 주로 시설간의 점이지역, 좁은 골목, 방범 CCTV 및 가로등 보안등 미설치 지역, 시간대별 유동인구가 적은 지역을 중심으로 지도화하여 구축되었다. 본 연구는 범죄 관련 기존 선행연구와는 달리, 멘탈 맵이라는 방법론을 사용하여 범죄발생 우려 지역을 도출하는 연구를 시도했다는 점에서 의의가 있다. 더불어 멘탈 맵 등 본 연구의 결과물은 범죄취약지도 구축, 범죄예방 환경설계의 가이드라인 등 다양한 분야에서의 활용이 가능할 것이다.