• 제목/요약/키워드: optimal processing

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정규화 변환을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 알고리즘 (An Efficient Algorithm for Streaming Time-Series Matching that Supports Normalization Transform)

  • 노웅기;문양세;김영국
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제33권6호
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    • pp.600-619
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    • 2006
  • 최근에 센서 및 모바일 장비들의 발전으로 인하여 이러한 장비들로부터 생성된 대량의 데이터 스트림(data stream)의 처리가 중요한 연구 과제가 되고 있다. 데이타 스트림 중에서 연속되는 시점에 얻어진 실수 값들의 스트림을 스트리밍 시계열(streaming time-series)이라 한다. 스트리밍 시계열에 대한 유사성 매칭은 여러 가지 고유 특성에 의하여 기존의 시계열 데이타와는 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 정규화 변환(normalization transform)을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 기존에는 스트리밍 시계열을 아무런 변환 없이 비교하였으나, 본 논문에서는 정규화 변환된 스트리밍 시계열을 비교한다. 정규화 변환은 절대적인 값은 달라도 유사한 변동 경향을 가지는 시계열 데이타를 찾기 위하여 유용하다. 본 논문의 공헌은 다음과 같다. (1) 기존의 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘[4]에서 제시된 정리(theorem)를 이용하여 정규화 변환을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 풀기 위한 간단한 알고리즘을 제안한다. (2) 검색 성능을 향상시키기 위하여 간단한 알고리즘을 $k\;({\geq}\;1)$ 개의 인덱스를 이용하는 알고리즘으로 확장한다. (3) 주어진 k에 대하여, 확장된 알고리즘의 검색 성능을 최대화하기 위해 k 개의 인덱스를 생성할 최적의 윈도우 길이를 선택하기 위한 근사 방법(approximation)을 제시한다. (4) 스트리밍 시계열의 연속성(continuity) 개념[8]에 기반하여, 현재 시점 $t_0$에서의 스트리밍 서브시퀀스에 대한 검색과 동시에 미래 시점 $(t_0+m-1)\;(m\geq1)$까지의 검색 결과를 한번의 인덱스 검색으로 구할 수 있도록 재차 확장한 알고리즘을 제안한다. (5) 일련의 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘들 간의 성능을 비교하고, k 및 m 값의 변화에 따라 제안된 알고리즘들의 검색 성능 변화를 보인다. 본 논문에서 제시한 정규화 변환 스트리밍 시계열 매칭 문제에 대한 연구는 이전에 수행된 적이 없으므로 순차 검색(sequential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.

구역화물운송업과 노선화물운송업의 산업구조 특성 비교 (A Comparative Study about Industrial Structure Feature between TL Carriers and LTL Carriers)

  • 민승기
    • 대한교통학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.101-114
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    • 2001
  • 운송업체는 일정한 질적 수준의 운행을 지속해야 하므로 수요변화에 대응하여 단시간내에 공급을 변화시키는 데에 어려움이 있다. 일단 운송업체가 어떤 지역을 운행하기로 했다면, 비록 운송수요가 감소하여 채산성이 맞지 않는다 하더라도 다른 상품처럼 공급을 임의대로 감소시키거나 단절시킬 수 없다. 특히 이와같은 성격은 화물자동차운송업에 있어서 구역화물운송업보다는 노선화물운송업에서 훨씬 더 강하게 나타나고 있다. 그러므로 구역화물운송업은 노선화물운송업에 비해 운송수요의 변동에 즉각적으로 대응하는 측면을 지니고 있다. 이와같은 구역화물운송업과 노선화물운송업에 있어서 노선화물운송업은 도로, 화물터미널 모두 구역화물운송업에 비해 부족한 것으로 나타났는데 도로보다는 화물터미널이 더 부족하다. 도로의 부족상태는 1990년에 가장 컷다가 그후 작아진 반면, 화물터미널의 부족상태는 계속 커지고 있다. 그러므로 화물터미널은 도로와는 달리 확충의 필요성이 더 크며, 투자조건에 있어서도 도로보다 더 유리하다. 이에 따라 화물터미널을 확충할 경우 노선화물 운송업체에서는 도로의 확충을 필요로 하지만. 구역화물운송업에 있어서는 도로확충의 필요성을 줄이게 된다. 이와 같은 화물터미널은 운송수입의 측면에서 구역화물운송업보다는 노선화물운송업에 더 크게 기여하는 것으로 분석되었다. 그러나 화물터미널을 비롯하여 도로를 적정수준으로 조정할 경우 구역화물운송업에서는 규모의 불경제가 더 커지고, 노선화물운송업에서는 규모의 경제가 더 커지므로 구역화물운송업은 소규모 운송업체 및 개별화물을 활성화해야 하며, 노선화물운송업은 비수익노선의 존재, 임대 영업소의 과다, 화물터미널 불충분, 운전기사의 부족, 사고화물 피해보상제도 미비 등과 같은 제반 문제점을 개선하여, 규모의 경제를 최대로 활용할 수 있는 기반을 구축해야 할 것이다.vironment), Scene manager(manage 3D geographic world), Scene editor, Spatial analyzer(Intersect, Buffering, Network analysis), VRML exporter. While, most other 3D GISes or cartographic mapping systems may be categorized into 3D visualization systems handling terrain height-field processing, 2D GIS extension modules, or 3D geometric feature generation system using orthophoto image: actually, these are eventually considered as several parts of "real 3D GIS". As well as these things, other components, especially web-based 3D GIS, are being implemented in this study: Surface/feature integration, Java/VRML linkage, Mesh/Grid problem, LOD(Level of Detail)/Tiling, Public access security problem, 3-tier architecture extension, Surface handling strategy for VRML., -9.00~12.49 and -19.81~19.81%, respectively). Therefore, it is concluded that the two formulations are bioequivalent for both the extent

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전처리 당절임 방법 차이에 따른 더덕된장의 저장 중 품질특성 (The Quality Characteristics of Deodeok-Doenjang Pre-treated by Various Sugaring Methods during Storage)

  • 최덕주;이윤정;김윤경;김문호;최소례;차환수;윤예리
    • 한국식품조리과학회지
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    • 제30권6호
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    • pp.663-669
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    • 2014
  • 더덕을 전처리하여 된장절임을 함으로써 저장성을 높여 폭넓게 유통시키기 위해 $37^{\circ}C$에서 저장하면서 품질을 측정하였다. 조직감은 저장 3주 후 D-20 처리구의 변화가 초기에 비해 7.6%의 감소율로 다른 처리구보다 유의적으로 가장 잘 유지되었으며(p<0.05), 수분함량의 경우 정제수(CT) 처리구는 65.1%로 다른 처리구보다 된장의 수분함량이 높아 저장 중 미생물 번식에 영향을 주었지만 S-20 처리구는 56.2%, D-20 처리구의 경우 53.8%로 저장 중 된장의 수분이 감소되는 것으로 나타났다. 더덕의 색 변화의 경우 저장 3주 후 D-20 처리구 된장의 L값은 각각 37.5 value, b값은 15.0 value로 다른 처리구들에 비하여 변화가 가장 적었으며, 미생물의 경우도 CT는 log 4.0 CFU/g이었던 반면, D-20 처리구는 log 2.2 CFU/g으로 나타남에 따라 다른 처리구보다 저장 중 미생물 번식이 가장 최소화되어진 것으로 나타났다(p<0.05). 기호도 조사 또한 D-20처리구가 색, 향미, 조직감, 맛, 씹힘성의 모든 항목에서 가장 높은 평가를 받았다. 따라서 더덕을 덱스트린 20%로 절임한 후 된장절임을 하였을 때 저장 중 품질유지에 가장 좋은 처리 방법으로 나타났으며, $37^{\circ}C$에서 3주까지 저장이 가능한 것으로 나타나 냉장 유통 시 3개월까지 가능한 것으로 판단된다.

자율적 피드백 기반 웹 서비스 선정을 위한 품질 브로커 아키텍처의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Quality Broker Architecture to Web Service Selection based on Autonomic Feedback)

  • 서영준;송영재
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제15D권2호
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    • pp.223-234
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    • 2008
  • 최근 웹 서비스 분야는 기업내외의 효율적인 통합 환경을 제공해 주면서 웹 서비스의 도입을 원하는 업체가 증가하고 있다. 또한 웹 서비스가 발전하면서 새로운 비즈니스 모델이 등장하고, 웹 서비스로 인해 국내 기업 환경 및 e-비즈니스 환경이 변화하고 있다. 유사한 기능을 제공하는 웹 서비스가 증가함에 따라 사용자의 요구에 가장 적합한 서비스를 찾는 방법이 더욱 중요시 되고 있다. 많은 유사한 웹 서비스들 가운데 하나를 선택해야 할 때, 서비스 사용자는 일반적으로 웹 서비스의 품질 정보를 필요로 하게 된다. 그러나 웹 서비스의 광고 QoS 정보는 항상 신뢰성이 있지는 않다는 문제점이 있다. 서비스 제공자가 더 많은 사용자들을 끌어들이기 위해 부정확한 QoS 정보를 게시하거나, 게시된 QoS 정보가 오래 되었을 수도 있다. 따라서 현재의 사용자들이 웹 서비스로부터 받는 QoS를 평가하고 이러한 평가를 공유하는 중개자의 존재는 새로운 사용자들에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 서비스 사용자의 입장에서 사용자가 원하는 최적의 품질을 제공하는 서비스를 찾도록 도와주는 에이전트 기반 품질 브로커 아키텍처를 제안한다. 동적으로 웹 서비스를 선정하는 아키텍처를 사용자에 제공함으로서 사용자의 품질 요구 변경 문제를 해결할 수 있다. 즉 사용자는 품질 브로커 서버에 연결된 UDDI 브라우저를 통해 최적의 품질 척도를 제공하는 서비스를 검색할 수 있다. 또한 각 서비스의 품질척도 값 결정에는 사용자 개입이 최대한 배제된다. 기존 선정 아키텍처에서는 사용자의 주관적 서비스 등급 선정으로 객관적 평가가 어려웠으나, 에이전트가 사용자 위치에서 모니터링 한 바인딩 정보를 통한 품질 척도 값 결정으로 객관성을 확보할 수 있다. 즉, 제공자들이 제공하지 못하는 서비스의 QoS 정보를 사용자측 에이전트들의 피드백으로 인한 QoS 정보 공유로 해결하고자 한다.

디지털 산림자원정보 구축을 위한 최적의 지상LiDAR 스캔 경로 분석 (Analysis of Optimal Pathways for Terrestrial LiDAR Scanning for the Establishment of Digital Inventory of Forest Resources)

  • 고치웅;임종수;김동근;강진택
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.245-256
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    • 2021
  • 본 연구는 LiDAR 센서의 산림자원조사 적용성 검토를 위하여 제주 절물자연휴양림을 대상으로 삼나무의 개체목 탐지, 흉고직경과 수고를 측정하여 전통적인 산림자원조사와 정확성과 효율성을 비교·분석하였다. 백팩형 지상라이다(Backpack Personal Laser Scanning; BPLS)는 Greenvalley International 사(社)의 Model D50을 사용하였다. 최적의 데이터 수집을 위하여 표준지의 밀도와 작업 효율성을 고려한 LiDAR스캔의 표본추출방법을 7가지로 구분하였다. 분석은 개체목 변수 측정의 정확성을 파악하고 요소작업별 시간과 전체 분석시간을 조사하여 효율성을 평가하였다. 분석 결과, 백팩형 지상라이다를 이용한 입목 탐지율은 모든 패턴이 100%로 나타났다. 정확성은 패턴5(흉고직경: RMSE: 1.07 cm, Bias: -0.79 cm, 수고: RMSE: 0.95 m, Bias: -3.2 m)와 패턴7(흉고직경: RMSE: 1.18 cm, Bias: -0.82 cm, 수고: RMSE 1.13 m, Bias: -2.62 m)이 현장조사 방법으로 얻은 결과와 비교하였을 때 통계적 정확성이 높은 결과를 보였다. BPLS와 현장조사를 이용하여 1 ha의 데이터를 처리하는데 걸린 시간을 환산한 결과 BPLS는 약 115분~135분이 소요되며, 현장조사방법은 375분~1,115분으로 BPLS를 이용한 방법이 더 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 하층식생이 적고 비교적 관리가 잘 된 인공 침엽수림에서는 BPLS 장비를 활용하여 효율적인 산림자원조사가 가능하며, 앞으로 다양한 임분 조건에서 적용 가능성을 분석할 필요가 있다고 판단된다.

Conditional Generative Adversarial Network(CGAN) 기반 협업 필터링 추천 시스템 (Conditional Generative Adversarial Network based Collaborative Filtering Recommendation System)

  • 강소이;신경식
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.157-173
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    • 2021
  • 소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

다중 문턱치를 이용한 입술 윤곽 검출 방법 (Lip Contour Detection by Multi-Threshold)

  • 김정엽
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제9권12호
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    • pp.431-438
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    • 2020
  • 본 논문에서는 입술 윤곽선을 검출하기 위한 다중 문턱치 기반의 검출방법을 제안하였다. 기존의 연구 중 Spyridonos 등이 제안한 방법은 입력영상을 RGB로부터 YIQ 좌표계로 변환하여 Q 성분만을 이용하여 Q 영상을 얻는다. Q 영상으로부터 변화 점 검출을 통하여 입술 모양의 좌우 끝점을 얻어낸다. 좌우 끝점에 대한 수직 좌표의 평균값을 이용하여 Q 영상을 상하로 분리하고, 상하 영역 각각에 대하여 별도로 Q값을 대상으로 문턱치를 적용하여 후보 윤곽선을 추출한다. 추출된 후보 윤곽선에 특징치 거리를 이용하여 최적의 문턱치를 찾고, 해당하는 윤곽선을 최종 입술 윤곽선으로 결정한다. 이 때 사용되는 특징치 거리 D는 후보 윤곽선 상의 점들을 기준으로 주변 영역에 대한 차이의 절대값을 이용하여 계산한다. 기존연구의 문제점은 세 가지인데, 첫째는 입술 끝점 추출 과정에서 피부영역의 과다한 참여로 입술 끝점의 추출의 정확도가 감소하고, 따라서 후속되는 상/하 영역 분리에도 영향을 미친다. 둘째는 YIQ 칼라 좌표계를 사용하였는데, 다양한 칼라 좌표계에 대한 분석이 미비하므로 추가적인 분석이 필요하다. 세 째, 최적 윤곽선의 선택 시 적용하는 거리 값 파라미터의 계산 과정에서, 문턱치를 적용하여 구한 해당 윤곽선 주변의 데이터들에 의한 변화분을 계산하여 변화가 가장 큰 윤곽선을 입술 후보로 채택하는데, 변화분의 최대치를 기준으로 하기 때문에 검출된 입술영역이 기준보다 축소되는 문제점이 있다. 첫 번째 문제점을 해결하기 위하여 피부영역의 계산과정 참여를 줄여서 성능을 30%정도 향상시켰다. 두 번째는 YIQ 외에 HSV, CIELUV, YCrCb 등의 칼라 좌표계에 대한 성능테스트를 거쳐 기존연구 방법이 칼라좌표계에 대한 의존성이 없음을 확인하였다. 세 번째는 윤곽선 주변의 변화분 검토 시, 윤곽선 포인트 당 변화분의 평균값 대신에 변화분의 총량을 적용하여 46% 성능개선 효과를 얻었다. 이상의 내용을 모두 적용하여 제안한 통합방법은 기존연구 대비 2배의 성능향상과 안정성을 확보할 수 있었다.

전기자동차 배터리 모듈 커버의 3D 프린팅 제작을 위한 GF/PC 복합소재 필라멘트 설계와 3D 프린팅 공정 및 구조 최적화 (GF/PC Composite Filament Design & Optimization of 3D Printing Process and Structure for Manufacturing 3D Printed Electric Vehicle Battery Module Cover)

  • 유정욱;이진우;김승현;김윤철;서종환
    • Composites Research
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    • 제34권4호
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    • pp.241-248
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    • 2021
  • 전기자동차 시장이 성장함에 따라 배터리 효율을 증가시키기 위해 차량 경량화 이슈가 대두되고 있다. 이에 전기자동차 배터리 모듈을 보호하는 배터리 모듈 커버를 기존 알루미늄 소재에서 알루미늄 대비 절반 수준의 무게를 가지는 고강도/고내열성 고분자 복합소재로 대체하고자 한다. 또한 복잡한 형상에 대한 제약이 없고, 다품종 소량생산에 유리한 3D 프린팅 기술을 접목하여 기술 변화가 빠른 초기 전기자동차 시장에 대응하고자 한다. 복합소재 역학에 기반하여 압출기를 통해 가공한 단섬유 GF(glass fiber)/PC(polycarbonate) 복합소재 내 유리섬유의 임계길이(critical length)가 453.87 ㎛임을 도출하였고, 사이드 피딩(side feeding) 방식의 가공법을 택함으로써 기존 365.87 ㎛이었던 잔류섬유길이를 향상시킴과 동시에 분산성을 향상시켰다. 이에 30 wt%의 GF가 함유된 GF/PC 복합소재로 인장강도(tensile strength) 135 MPa, 탄성계수(Young's modulus) 7.8 MPa의 최적의 물성을 구현하였다. 또한 3D 프린팅 필라멘트가 상용 필라멘트 규격인 두께 1.75 mm, 표준편차 0.05 mm를 만족하기 위해서 필라멘트 압출 조건(온도, 압출속도)을 최적화하였다. 제작된 필라멘트를 통해 기공률을 최소화하며 강도를 최대화하고, 동시에 생산성 향상을 위해 프린팅 속도를 최대화하는 다중 최적화 문제를 통해 3D 프린팅 공정조건(온도, 프린팅 속도)을 최적화하였고, 이로써 기존 상용화 되어있는 동일 소재 필라멘트 대비 인장강도 11%, 탄성계수 56%가 향상된 결과를 얻었으며, 출력물의 후처리(post-process)를 통해 후처리 전 대비 인장강도 5%, 탄성계수 18%를 추가로 향상시켰다. 끝으로 유한요소해석(finite element analysis, FEA) 기법을 활용하여 전기자동차 배터리 모듈 커버의 시험 규격(ISO-12405)의 Mechanical Shock test의 기준을 만족하도록 배터리 모듈 커버의 구조를 최적화하였고, 이로써 배터리 커버 시험규격을 만족하면서 동시에 알루미늄을 사용했을 때 대비 37%의 경량화를 달성하였다. 해당 연구 결과 및 연구 방법을 활용하여 향후 다양한 분야에 고분자 복합소재 3D 프린팅 기술이 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

전기로 제강분진의 재활용과정에서 발생되는 Fe-Clinker의 자원화에 관한 연구 (A Study on the Resource Recovery of Fe-Clinker generated in the Recycling Process of Electric Arc Furnace Dust)

  • 윤재홍;윤치현
    • 자원리싸이클링
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    • 제32권1호
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    • pp.50-59
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    • 2023
  • 전기로에서 고철(Scrap)의 용해과정에서 발생되는 분진량은 고철장입량의 약1.5%정도이며, 주로 백필터(Bag Filter)에서 포집된다. 전기로 제강분진의 주요한 구성원소인 아연(Zn)과 철(Fe)중에서 아연성분은, 제강분진에 탄소계의 환원재(코크스, 무연탄)와 석회석(C/S제어)을 첨가하여 Pellet형태로 가공한 후에 반응로(Rotary Kiln 또는 RHF)에 장입하여 환원, 휘발, 재산화의 단계적인 세부반응을 거쳐서, 60wt%Zn을 함유한 조산화아연(Crude Zinc Oxide)으로 회수된다. 한편 제강분진 중의 철(Fe)성분은, Fe-Base의 Clinker(2차부산물)라고 하는 고형물의 형태로 반응기로부터 배출된다. 기존의 Fe-Clinker의 처리방법은, 각국의 상황에 따라서 다양한 방안들이 시행되고 있는데, 대표적인 처리방법으로는 매립, 재활용(로반재, 콘크리트용 골재, 시멘트제조용 Fe-Source), 그 외에 다양한 처리방법들이 있다. 이들 방법들 중에서 매립의 경우는, 침출수에 의한 환경오염, 고가의 매립비용, Fe자원의 낭비 등의 이유로, 결코 바람직한 처리방법이라고 할 수는 없다. 그러나 Fe-Clinker중의 Fe성분을 전기로를 이용하여 직접적으로 재활용하는 방법에 대한 연구결과는 거의 찾아볼 수 없었다. 따라서 본 연구에서는 Fe-Clinker중의 Fe성분을 보다 적극적으로 회수하기 위한 방법으로서, 먼저 Fe-Clinker를 분쇄하고 이어서 비중선별과 자력선별을 순차적으로 실시하여, Fe-성분이 농축된 조분(Coarse particle, >약10㎛)과 슬래그성분을 주로 함유한 미분(Fine particle, <약10㎛)으로 분리하였다. 이렇게 분리한 조분에 탄소계 환원제(코크스, 무연탄)와 점결재(전분)를 첨가하여 단광 Clinker를 제조하여, 전기로에 고철을 장입할 때에 소량(1~3wt%)의 단광Clinker를 함께 장입하여, 단광Clinker의 첨가재(가탄재, Fe-Source, 발열재 등으로서의 역할)로서의 사용가능성을 조사하였다. 그 결과, 비록 소량이지만, 전력원단위와 생산수율이 다소 향상되는 효과를 나타내었으며, 용융금속에 대한 가탄효과도 확인할 수 있었다.

계절내-계절 기후예측의 딥러닝 기반 후보정을 위한 입력자료 전처리 기법 평가 (Investigating Data Preprocessing Algorithms of a Deep Learning Postprocessing Model for the Improvement of Sub-Seasonal to Seasonal Climate Predictions)

  • 정유란;이진영;김미애;손수진
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.80-98
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    • 2023
  • 본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.