• 한국산림과학회지
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• 제90권2호
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• pp.197-209
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• 2001

준분포형 수문모형인 TOPMODEL은 산림유역의 유출량, 주 유출경로 및 수질을 공간적으로 예측하는데 많이 적용된다. TOPMODEL은 물리모형이 아니라 일종의 개념모형이며 주요 구성요소는 지형지수와 토양의 수평전달계수로 각각 지표면과 지표하 유출의 기여면적을 계산하는데 이용된다. 본 연구는 우리나라의 소규모 산림유역에서 TOPMODEL의 적용성을 검증하기 위하여 수행되었다. 시험지는 1979년부터 임업연구원에서 운용하고 있으며 서울 근교 경기도 광릉시험림에 위치해 있다. 활엽수림 유역은 임령이 약 80년, 유역면적이 22.0ha이고, 침엽수림 유역은 임령이 약 22년, 유역면적이 13.6ha이다. 관측자료는 활엽수 유역의 경우 1995년 7월과 2000년 6월에 발생한 2개 강우-유출사상이고 침엽수 유역의 경우 1995년과 1999년 7월 그리고 2000년 8월의 3개 강우-유출사상을 이용하였다. 지형지수는 $10m{\times}10m$의 수치지형도를 만들어 계산하였다. 지형지수 분포는 활엽수림 유역의 경우 2.6에서 11.1, 침엽수림 유역은 2.7에서 16.0으로 나타났다. 모형의 예측 효율성을 목적함수로 최적화한 결과 모형매개변수(m)와 유역의 평균 포화수평전달계수($lnT_0$)가 높은 민감도를 나타내었다. 매개변수의 최적값은 활엽수림 유역의 경우 m값은 0.034와 0.038 그리고 $lnT_0$값은 8.672와 9.475였으며, 침엽수 유역의 경우 m값은 0.031, 0.032, 0.033 그리고 $lnT_0$값은 5.969, 7.129, 7.575였다 이들 값을 이용하여 모의한 결과 모형의 예측 효율성은 활엽수림 0.958과 0.909 그리고 침엽수림 0.825, 0.922와 0.961로서 비교적 높게 나타났다. 강우-유출량 관측치와 모의치를 이용하여 강우-수문곡선을 작성한 결과 두 유역 모두 유출지연시간은 잘 일치하였다. 일부 강우-유출사상의 경우 총유출량과 첨두유량의 관측치와 모의치 간에 다소 차이를 보였지만 TOPMODEL은 전반적으로 10% 이하의 오차범위에서 총유출량과 첨두유량을 예측할 수 있었다. 결론적으로 TOPMODEL은 우리나라의 미계측 산림유역에서 유출량을 산정하는데 유용한 수문모형이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권5_3호
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• pp.1037-1051
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• 2020

최근 기후변화로 인해 강도가 높은 태풍의 빈도가 높아짐에 따라 태풍 예측의 중요성이 강조되고 있는 데, 태풍경로예측에 비해 태풍강도예측에 대한 연구는 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 모델인 Multi-task learning (MTL) 기법을 활용하여 정지궤도기상위성을 활용한 관측자료와 수치예보모델을 융합한 실시간 추정 및 6시간, 12시간 후의 태풍강도예측 모델을 제안하고자 한다. 본 연구에서는 2011년에서 2016년까지 북서태평양에서 발생한 총 142개의 태풍을 대상으로 강도 예측 연구를 시행하였다. 한국 최초의 기상위성인 Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) Meteorological Imager (MI)를 활용하여 태풍의 관측영상을 추출하였고, National Center of Environmental Prediction (NCEP)에서 제공하는 Climate Forecast System version 2 (CFSv2)를 활용하여 6시간, 12시간 후의 태풍 주변 대기 및 해양 예측변수를 추출하였다. 본 연구에서는 각 입력자료의 활용성을 정량화 하기 위하여, 위성 기반 태풍관측영상만을 활용한 MTL 모델(Scheme 1)과 수치예보모델을 융합적으로 활용한 MTL 모델(Scheme 2)을 구축하고, 각 모델의 훈련 및 검증 성능을 정량적으로 비교하였다. 실시간 강도 추정의 결과 scheme 1과 scheme 2에서 비슷한 성능을 보이는 반면, 6시간, 12시간 후 태풍강도예측의 경우 scheme 2에서 각각 13%, 16% 개선된 결과를 보였다. 태풍 단계별 예측성능에 대한 분석을 시행한 결과, 저강도 태풍일수록 낮은 평균제곱근오차를 보인 반면, 대부분의 강도 단계에서 평균제곱근편차비는 30% 미만의 값을 보이며 유의미한 검증 결과를 보였다. 이에 본 연구에서 제시한 두가지 모델을 기반으로 2014년 발생한 태풍 HALONG의 시계열검증을 시행하였다. 그 결과, scheme 1의 경우 태풍 초기발달단계에서 태풍의 강도를 약 20 kts가량 과대 추정하는 경향을 보이는데, 환경예측자료를 융합한 scheme 2에서는 오차가 약 5 kts가량으로 과대 추정 경향이 줄어들었다. 본 연구에서 제시하는 현재, 6시간, 12시간 후 강도를 동시에 추출하는 MTL 모델은 Single-tasking model 대비 약 300%의 시간 효율을 보이며, 향후 신속한 태풍 예보 정보 추출에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.159-172
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• 2010

협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.81-94
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• 2010

본 연구는 인공신경망의 성능을 향상시키기 위한 여러 가지 방법들 중의 하나인 입력변수 선정기법에 관한 연구로서, 일반적으로 널리 사용되고 있는 상관계수를 이용한 입력변수 선정기법 외에 상호정보량을 활용한 방법을 적용하여 인공신경망의 성능을 향상시키고자 하였다. 대상자료는 기상청에서 제공하는 RDAPS자료의 152개 출력값으로 지상강우량의 예측값인 APCP를 포함하고 있으며, 강우관측값간의 상호정보량을 구해 가장 영향력이 큰 변수를 입력변수로 사용하였다. 기존연구결과, 그리고 상관계수만을 이용해서 입력변수를 선정한 결과와 비교해볼 때, 상호정보량을 적용한 경우 입력변수는 주로 바람과 관련된 변수들이 선정되었으며, 평균제곱근오차, 평균제곱근상대오차, 그룹별로 구분한 경우의 절대오차, 그리고 구간별로 구분한 경우의 상대오차를 비교한 경과 상호정보량을 이용한 입력변수 선정방법의 정확도가 전반적으로 높은 것으로 나타났으며, 특히 강우량이 상대적으로 큰 경우의 오차를 많이 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권4호
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• pp.1400-1418
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• 2020

In the development of commercial promotion, chatbot is known as one of significant skill by application of natural language processing (NLP). Conventional design methods are using bag-of-words model (BOW) alone based on Google database and other online corpus. For one thing, in the bag-of-words model, the vectors are Irrelevant to one another. Even though this method is friendly to discrete features, it is not conducive to the machine to understand continuous statements due to the loss of the connection between words in the encoded word vector. For other thing, existing methods are used to test in state-of-the-art online corpus but it is hard to apply in real applications such as telemarketing data. In this paper, we propose an improved chatbot design way using hybrid bag-of-words model and skip-gram model based on the real telemarketing data. Specifically, we first collect the real data in the telemarketing field and perform data cleaning and data classification on the constructed corpus. Second, the word representation is adopted hybrid bag-of-words model and skip-gram model. The skip-gram model maps synonyms in the vicinity of vector space. The correlation between words is expressed, so the amount of information contained in the word vector is increased, making up for the shortcomings caused by using bag-of-words model alone. Third, we use the term frequency-inverse document frequency (TF-IDF) weighting method to improve the weight of key words, then output the final word expression. At last, the answer is produced using hybrid retrieval model and generate model. The retrieval model can accurately answer questions in the field. The generate model can supplement the question of answering the open domain, in which the answer to the final reply is completed by long-short term memory (LSTM) training and prediction. Experimental results show which the hybrid word vector expression model can improve the accuracy of the response and the whole system can communicate with humans.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제24권4호
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• pp.275-284
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• 2007

GPS 신호로부터 획득한 가강수량 정보를 실제 수치예보에 활용하기 위해서는 1시간 이내 대기시간, 3mm 이내 수준의 정확도를 갖는 결과가 연속적으로 산출되어야 한다. 최근까지 국내에서는 IGS(International GNSS Service) 최종궤도력(final ephemeris)과 하루단위 GPS 자료를 처리하여 기존의 기상관측장비 측정결과와 비교 검증하는 연구가 주로 수행되어왔다. 최종궤도력을 사용할 경우 GPS 관측 후 3주 이후 이용 가능하며 하루 단위로 결과가 생성되므로 준 실시간 자료처리에는 부적합하다. 이 논문은 수치예보모델 자료동화가 가능하도록 1시간 이내 3mm 이내 수준 정밀도의 GPS 가강수량 결과를 산출할 수 있는 기술을 개발하는데 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 IGS 초신속궤도력(ultra-rapid ephemeris)과 Sliding Window 기법을 이용하여 준 실시간 GPS 자료처리 전략을 수립하고 결과를 검증하였다. 사계절을 대표해서 2006년 1월, 4월, 7월, 10월의 1일부터 10일까지의 자료를 처리하였으며, GPS 상시관측과 라디오존데 관측이 동시에 이루어지는 속초의 결과를 비교하였다. 비교결과 평균바이어스는 0.8mm, 표준편차는 1.7mm로 자료동화에 필요한 정확도인 3mm 수준의 이내의 결과와 평균 자료처리시간이 3분 43초로서 이 연구에서 수립한 준 실시간 GPS 자료처리전략의 타당성을 확인하였다.

• 대기
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• 제25권2호
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• pp.221-233
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• 2015

Pollen is closely related to health issues such as allergenic rhinitis and asthma as well as intensifying atopic syndrome. Information on current and future spatio-temporal distribution of allergenic pollen is needed to address such issues. In this study, the Community Multiscale Air Quality Modeling (CMAQ) was utilized as a base modeling system to forecast pollen dispersal from oak trees. Pollen emission is one of the most important parts in the dispersal modeling system. Areal emission factor was determined from gridded areal fraction of oak trees, which was produced by the analysis of the tree type maps (1:5000) obtained from the Korea Forest Service. Daily total pollen production was estimated by a robust multiple regression model of weather conditions and pollen concentration. Hourly emission factor was determined from wind speed and friction velocity. Hourly pollen emission was then calculated by multiplying areal emission factor, daily total pollen production, and hourly emission factor. Forecast data from the KMA UM LDAPS (Korea Meteorological Administration Unified Model Local Data Assimilation and Prediction System) was utilized as input. For the verification of the model, daily observed pollen concentration from 12 sites in Korea during the pollen season of 2014. Although the model showed a tendency of over-estimation in terms of the seasonal and daily mean concentrations, overall concentration was similar to the observation. Comparison at the hourly output showed distinctive delay of the peak hours by the model at the 'Pocheon' site. It was speculated that the constant release of hourly number of pollen in the modeling framework caused the delay.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.105-112
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• 2018

본 논문은 로이유리(Low emissivity glass) 표면에 증착되어 있는 금속박막의 전도 특성을 이용하여 발열유리(Heatable glass)를 제작하는 방법에 대해 제안한다. 로이유리의 발열량은 로이유리 표면저항에 의한 주울(Joule) 열에 의존하므로 소재의 표면저항을 측정함으로써 예측 및 설계가 가능하다. 본 연구에서는 저방사층이 11nm인 소프트로이유리 시료에 각 50mm 간격으로 은(Ag) 전극을 형성시키고, 4단자법으로 면저항을 측정하여 로이유리의 소비전력과 발열량을 예측한 후에, 제작 및 실험을 통해 발열성능을 확인하였다. 기존의 발열유리 제작방법은 크게 두 가지로 일반유리(Normal glass)에 니크롬(Nichrome) 열선을 삽입하는 방법과, 일반유리에 전도성 투명박막을 증착하는 방법이 있다. 니크롬 열선 삽입 방식은 발열성능은 우수하나 유리 고유의 투명성을 저해하고, 전도성 투명박막을 증착하는 방법은 투명성은 양호하나 공정이 복잡하여 실용성이 저하된다. 본 논문에서는 주로 건축물의 단열효과 향상을 위해 사용되는 로이유리를 이용하여 로이유리 전면에 코팅되어 있는 전도성 금속박막에 레이저 빔을 조사하여 원하는 발열성능을 가지는 발열유리를 제작하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 니크롬 열선을 삽입하는 방법에 비해 투명성이 양호하고, 전도성 투명박막을 증착하는 방법에 비해 제작과정이 보다 수월함을 확인하였다. 아울러, 레이저를 조사하여 로이유리의 표면 박막을 패터닝(Patterning) 하는 형태에 따른 발열특성의 비교와 로이유리에 적합한 레이저 출력조건을 제시하고자 한다.

• 기술혁신학회지
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• 제10권1호
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• pp.47-72
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• 2007

아이디어는 소멸하지 않으며 지식생산과정에 수확체감의 법칙이 작용하지도 않는다. 그럼에도 불구하고, 사적측면만을 고려하는 단순한 내생적 성장모형에서는 지속적 경제성장이 달성되지 않게 된다. 그러나, 지식자본의 비전유성을 고려하여 이를 공적자본으로 간주하게 되면 지속적 경제성장은 달성될 수 있게 된다. 우리 경제에 대한 실증분석 결과가 지식의 공적자본으로서의 성격을 강하게 뒷받침함을 확인할 수 있다. 즉, 제품혁신 생산함수에 대한 모든 함수형태에서 지식자본이 사적재화라는 귀무가설을 모두 기각할 수 있다. 이상의 결과로부터 우리 경제는 제품혁신을 통해 지속적 경제성장을 달성할 수 있다는 시사점을 얻을 수 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.1-13
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• 2011

본 논문에서는 고효율의 비디오 부호화를 위한 적응적인 인-루프 필터 방법을 제안한다. 최근 비디오 부호화 표준화 단체에서는 영상의 부호화 후 복원된 영상과 원본 영상과의 평균 제곱 오차(mean square error) 관점에서 오차를 최소화하는 Wiener 필터기반의 post-filter hint SEI 메시지 방법과 블록 기반의 필터 제어 방법 (block-based adaptive filter control, BAFC)에 대한 연구가 있었다. Post-filter hint SEI 메시지 방법은 후처리 필터로서 프레임간의 예측 오차를 줄이지 못하는 문제점이 있으며, BAFC 방법은 기존 H.264/AVC의 디블록킹 필터와 독립적으로 동작하기 때문에 인코더 및 디코더 영역에서 높은 연산 복잡도를 차지하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존 H.264/AVC의 디블록킹 필터와 문맥 기반으로 설계한 인-루프 필터를 적응적으로 사용함으로써 복잡도를 낮추고 부호화 효율을 높이는 인-루프 필터 방법(Low-complexity adaptive in-loop filter, LCALF)을 제안한다. 실험결과에서 제안하는 방법은 기존 방법보다 평균적으로 약 1% 정도의 비트 감소를 보이고, 동시에 디코더 영역에서 약 22% 정도의 낮은 연산 복잡도를 보인다.