• 전기학회논문지
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• 제64권12호
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• pp.1748-1755
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• 2015

A linear regression is widely used for prediction problem, but it is hard to manage an irregular nature of nonlinear system. Although nonlinear regression methods have been adopted, most of them are only fit to low and limited structure problem with small number of independent variables. However, real-world problem, such as weather prediction required complex nonlinear regression with large number of variables. GP(Genetic Programming) based evolutionary nonlinear regression method is an efficient approach to attach the challenging problem. This paper introduces the improvement of an GP based nonlinear regression method using ADF(Automatically Defined Function). It is believed ADFs allow the evolution of modular solutions and, consequently, improve the performance of the GP technique. The suggested ADF based GP nonlinear regression methods are compared with UM, MLR, and previous GP method for 3 days prediction of wind speed using MOS(Model Output Statistics) for partial South Korean regions. The UM and KLAPS data of 2007-2009, 2011-2013 years are used for experimentation.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.41-52
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• 2022

국내 공공도서관은 1, 2차 도서관 발전 종합계획을 토대로 양적 성장을 이루었으나, 질적으로는 다소 부족한 점이 있어 이를 개선하기 위한 다양한 연구가 수행되었다. 대다수 선행연구에서는 사회·경제적 요인과 통계분석에 한정되어 수행된 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 시공간적 개념을 적용하여 강우와 폭염으로 인한 공공도서관 대출 수요 감소를 정량적으로 산출하고, 기상 변화로 도서 대출 수요 감소가 높은 지역과 그렇지 않은 지역을 군집화하여 공공도서관 내·외부 요인들과 결합한 후 기상변화에 따른 공공도서관 대출 수요 변화를 분석하였다. 분석 결과 공공도서관별 기상으로 인한 감소 차이가 존재하였으며, 공공도서관의 특성과 공간적 위치에 따라 일부 다르게 나타났다. 또한, 기온이 35℃ 이상인 폭염일 경우 도서 대출 수요 감소 폭이 많이 증가하였으며, 랜덤포레스트 모형으로 분석한 결과 유의미한 요인이 도출되었다. 내적 요인으로는 좌석 수, 장서 수, 면적이 도출되었으며, 외적 요인으로는 공공도서관 접근 경사로, 카페, 독서실, 10대 유동인구, 30/40대 여성 유동인구가 중요한 변수로 분석되었다. 이러한 분석 결과는 특정 시즌 기상을 고려한 공공도서관 이용 활성화 정책 수립에 이바지할 것으로 판단되며, 연구의 한계점도 제시하였다.

• 한국작물학회지
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• 제34권3호
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• pp.261-269
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• 1989

종관기상자료만으로 충족시킬 수 없는 농업분야 국지기상정보 수요에 대처하기 위해 지형기후 관계식에 의거한 제주도 전역의 정밀기후 추정 및 표출방법을 개발하였다. 먼저 도전역을 250m 간격의 직교격자로 구획하고 교차점의 해발고도를 지형도상에서 판독하여 사방 1km 지역(단위격자)의 평균해발고도, 평균경사도, 그리고 평균 경사방향 등 지형내자를 계산, 정량화하였다. 18개의 기존 및 신설 기상관측소가 위치한 단위격자의 지형 인자값과 실제 관측된 일최저기온값을 중회귀분석하여 지형일기온 관계식을 도출하고 이로부터 미관측 격자에 대하여 주정치를 계산하였다. 구체적으로 겨울철 일최저기온에 대하여 3개의 전형적인 기압계 유형별로 최적 추정식을 만들어 해안지대에 위치한 제주 및 서귀포 관측자료와 기압계 유형판별만으로 도전역의 일최저온 분포 예측을 가능케 하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.21-27
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• 2013

Construction safety is a predominant hindrance in in-situ workflow and considered an unresolved issue. Current methods used for safety optimization and prediction, with limited exceptions, are paper-based, thus error prone, as well as time and cost ineffective. In an attempt to exploit the potential of BIM for safety, the objective of the proposed methodology is to automatically predict hazardous on-site conditions related to the route that the dozers follow during the different phases of the project. For that purpose, safety routes used by construction equipment from an origin to multiple destinations are computed using video cameras and their cycle times are calculated. The cycle times and factors; including weather and light conditions, are considered to be independent and identically distributed random variables (iid); and simulated using the Arena software. The simulation clock is set to 100 to observe the minor changes occurring due to external parameters. The validation of this technology explores the capabilities of BIM combined with simulation for enhancing productivity and improving safety conditions a-priori. Preliminary results of 262 measurements indicate that the proposed methodology has the potential to predict with 87% the location of exclusion zones. Also, the cycle time is estimated with an accuracy of 89%.

• 한국측량학회지
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• 제34권4호
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• pp.391-402
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• 2016

Among the various remote sensing sensors compared to the electro-optical sensors, SAR (Synthetic Aperture Radar) is very suitable for assessing damaged areas induced by disaster events owing to its all-weather day and night acquisition capability and sensitivity to geometric variables. The conventional CD (Change Detection) method that uses two-date data is typically used for mapping damage over extensive areas in a short time, but because data from only two dates are used, the information used in the conventional CD is limited. In this paper, we propose a novel CD method that is extended to use data consisting of two pre-disaster SAR data and one post-disaster SAR data. The proposed CD method detects changes by using a similarity weight image derived from the neighborhood information of a pixel in the data from the three dates. We conducted an experiment using three single polarization ALOS PALSAR (Advanced Land Observing Satellite/Phased Array Type L-Band) data collected over Miyagi, Japan which was seriously damaged by the 2011 east Japan tsunami. The results demonstrated that the mapping accuracy for damaged areas can be improved by about 26% with an increase of the g-mean compared to the conventional CD method. These improved results prove the performance of our proposed CD method and show that the proposed CD method is more suitable than the conventional CD method for detecting damaged areas induced by disaster.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.271-271
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• 2015

The Ecuadorian coast has two different climate regions. One is humid region where the annual rainfall is above 2000 mm and rain falls in almost all months of the year, and the other is dry region where the annual rainfall can fall below 50 mm and rainfall can be very seasonal. The agriculture is frequently limited by the seasons during the year and the availability of rainfall amounts. The corn fields in Ecuador are cultivated during the rainy season, due to this reason. The weather conditions for optimum development of corn growth require a monthly average rainfall of 120 mm to 140 mm and a temperature range of $22^{\circ}C{\sim}32^{\circ}C$ for the dry region, and a monthly average rainfall of 200 mm to 400 mm and a temperature range of $25^{\circ}C{\sim}30^{\circ}C$ for the humid area. The objective of this study is to predict how the weather conditions are going to change in corn fields of the coastal region of Ecuador in the future decades. For this purpose, this study selected six General Circulation Models (GCM) including BCC-CSM1-1, IPSL-CM5A-MR, MIROC5, MIROC-ESM, MIROC-ESM-CHEM, MRIC-CGC3 with different climate scenarios of the RCP 4.5, RCP 6.0, and RCP 8.5, and applied for the period from 2011 to 2100. The climate variables information was obtained from the INAMHI (National Institute of Meteorology and Hydrology) in Ecuador for the a base line period from 1986 to 2012. The results indicates that two regions would experience significant changes in rainfall and temperature compared to the historical data. In the case of temperature, an increment of $1^{\circ}C{\sim}1.2^{\circ}C$ in 2025s, $1.6^{\circ}C{\sim}2.2^{\circ}C$ in 2055s, $2.1^{\circ}C{\sim}3.5^{\circ}C$ in 2085s were obtained from the dry region while less increment were shown from the humid region with having an increment of $1^{\circ}C$ in 2025s, $1.4^{\circ}C{\sim}1.8^{\circ}C$ in 2055s, $1.9^{\circ}C{\sim}3.2^{\circ}C$ in 2085s. Significant changes in rainfall are also projected. The rainfall projections showed an increment of 8%~11% in 2025s, 21%~33% in 2055s, and 34%~70% in 2085s for the dry region, and an increment of 2%~10%, 14%~30% and 23%~57% in 2025s, 2055s and 2085s decade respectively for humid region.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권4호
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• pp.312-319
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• 2013

주어진 작물모형이 기후요소 중 어떤 것에 얼마만큼 반응하는지 상대적인 민감도를 모르는 상태에서 계산결과만으로 미래 전망을 내리는 것은 적절치 않을 수 있다. 본 연구에서는 미래기후전망에 근거한 국내 보리 품종의 민감도 변화 실험을 통해 기온, 강수량, 이산화탄소 농도의 변화가 작물의 생산량에 미치는 상대적인 영향을 분석하였다. 주요 보리 품종(올보리-수원, 알보리-밀양, 새쌀보리-익산, 삼도보리-진주)에 맞게 품종모수가 조정된 CERES-Barley를 RCP 8.5 시나리오의 2071-2100 기후변동범위(1981-2010 기준 기온 $-1^{\circ}C{\sim}+8^{\circ}C$, 강수량 -50% ~ +50%, $CO_2$ 농도 330ppm ~ 900ppm)에 근거한 99개 처리조합에 의해 구동하였다. 이들 처리조합에 의해 생성된 11,880개 종실수량 계산결과를 토대로 각 기후요소의 변화에 따른 종실수량의 민감도를 분석한 결과 이산화탄소농도 변화에 가장 민감한 반응을 보인 반면 강수량 변동에 대한 반응이 가장 무디었고, 온도변화에 대해서는 기준온도대비 상승, 하강 모두 감소하는 경향이었지만 품종 별로 차이가 뚜렷하였다. CERES-Barley는 우리나라에서 농업부문 기후변화 영향평가에 널리 사용되므로 실험설계 시 이러한 모형의 민감도를 감안하여야 현실성 있는 생육모의가 가능하다.

• 한국환경생태학회지
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• 제29권3호
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• pp.333-343
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• 2015

본 연구는 국내에서 아직 미흡한 조류 번식지 예측 모형을 이용해 참매의 서식지 예측 및 대체번식지로서 이용 가능한 지역을 선정하고, 향후 참매 번식 가능지역을 대상으로 보호관리 지역을 확대할 수 있는 근거를 제시하기 위한 방안이다. 참매의 번식지는 현장조사에서 확인된 둥지(N=10)를 이용하였으며, 출현지점은 제3차자연환경조사를 통해 확인된 참매출현지점(N=23)을 활용해 분석하였다. 모형변수로는 지형인자 4가지, 자연환경인자(식생) 3가지, 거리인자 7가지, 기후변수 9가지를 활용하였다. 활용변수 중 Random sampling을 통해 확보된 비출현 좌표와 출현좌표간 비모수 검증을 통해 최종 환경변수를 선정하였다. 유의성 검증을 통해 선택된 변수는 번식지 대상 10가지, 출현지점 대상 7가지였으며, 이 변수를 활용해 최종 서식지 예측 모형(MaxEnt)을 구축하였다. 모델 구축결과 번식에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 혼효림 과의 거리, 입목밀도, 경급의 순이었으며, 출현지점에 활용된 각 변수별 모형 기여도는 온도의 계절적 변동, 수계와의 거리, 경작지와의 거리, 경사도의 순이었다. 번식지점을 대상으로 한 모델링은 기후환경과 숲 내부에서 번식하는 참매의 특성이 반영된 것으로 판단된다. 예상서식지는 충청북도 중부 이북지역으로 예상되었으며, 그 면적은 $189.5km^2$(2.55%)였다. 충북 이남지역은 청주와 충주 등의 비교적 큰 도시가 발달되어 있는 반면 충청북도 북부지역의 경우 산림과 경작지가 고루 발달되어 있어 번식에 있어 일정한 세력권과 먹이원이 필요한 참매로서는 번식에 유리한 지역일 것으로 판단된다. 출현지점 대상으로 한 모델링은 면적이 $3,071km^2$(41.38%)으로 확인되었으며, 이는 출현지점을 대상으로 하여 단순이동 관찰 및 계절적인 변동 미고려 등의 한계가 있기 때문에 번식지점을 대상으로 한 모델링보다 광범위한 서식예상지역을 예측하였다. 결과에서 확인된 예측지점은 번식지를 대상으로 하였을 경우 정밀한 서식예측이 가능하나, 둥지의 특성상 확인되는 지점이 적고, 참매의 행동영역을 반영하지 못하는 단점이 있다. 반면 출현지점을 대상으로 하였을 경우 더 광범위한 지점에 대한 결과 도출이 가능하였으나, 단순 이동이나 지속적인 이용실태를 반영하지 못하기 때문에 정밀도에서는 다소 떨어진다고 할 수 있다. 다만 이러한 결과들을 통해 참매의 서식지를 예측할 수 있으며, 특히 정밀한 번식지역의 예측자료는 환경영향평가나 개발계획 수립시 서식지 모형 결과를 도입하여 반영할 필요성이 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제109권3호
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• pp.259-270
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• 2020

최근 20년 동안 고온, 건조 등 이상기상 현상이 빈발해지면서 병해충으로 인한 피해가 아닌 생리적 스트레스로 인한 소나무 피해 사례가 지속적으로 보고되고 있다. 2014년도에는 울진 소광리 산림유전자원보호구역 내에 금강소나무(Pinus densiflora for. erecta Uyeki)의 집단고사가 발견되어 이에 대한 원인 구명과 산림관리방안 마련이 요구되었다. 이에 본 연구는 2008~2015년 항공사진에서 발견된 울진 소광리 금강소나무 고사 피해 발생 지역의 지형 및 임분 특성을 파악하여 고사 발생의 영향 요인을 도출하고 이를 기반으로 전체 지역의 고사피해 발생 위험지역을 예측하는 것을 목표로 하였다. 소나무 고사발생 지점 정보와 해발고도, 경사 등의 지형정보, 영급, 경급 등의 임분 정보 등 총 14개의 설명변수를 이용하여 고사발생 예측모델을 구축하였다. 모형 개발에는 Decision Tree, Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) 등 기계학습 기법을 적용하였으며, RF와 SVM가 정확도 93% 이상으로 좋은 성능을 보였다. 소나무 고사와 관련된 주요 변수 분석 결과, 소나무 고사의 지형적인 취약지역은 해발고도가 높은 동시에 일사량이 높으며 수분 조건이 불리한 지역이었으며, 임분 특성 중에서는 특히 5~15m 높이의 수직적 임분밀도가 높은 소나무림, 그리고 영급이 높은 소나무림에서 고사 위험성이 높다고 평가되었다. RF와 SVM 모형 예측에 따라, 소나무 고사위험도가 높은 지역의 면적은 연구대상지 전체 소나무림 면적의 약 9.5%, 115ha로 평가되었다. 본 연구의 고사위험도 평가 결과는 금강소나무 취약지역의 현황을 조사하고 아직 피해가 발생하지 않은 취약지역에 대한 적극적인 기후변화 적응 산림관리를 수행하기 위한 기반자료로 활용될 수 있다.