• 한국농림기상학회지
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• 제21권4호
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• pp.238-249
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• 2019

기준증발산량은 기온, 풍속, 습도 등 기상요소를 바탕으로 추정하는 방법을 이용하고 있으며, Hargreaves 공식은 기온자료를 이용하여 기준증발산량을 산정할 수 있는 간단한 경험식이라 할 수 있다. 그러나 Hargreaves 공식은 풍속이 3 m s^-1 이상인 지역에서는 과소평가 되고, 상대습도가 높은 지역은 과대평가 되는 경향이 있다. 본 연구에서는 Hargreaves 공식을 우리나라에 적용하기 위해 보다 정확한 기준증발산량 추정이 가능하도록 계수 산정 연구를 수행하였다. 우리나라 종관기상관측지점(ASOS, Automated Synoptic Observing System)의 최근 11 년(2008-2018) 동안의 기상자료를 이용하여 Panman-Monteith 공식으로 기준증발산량을 추정하였고, 이 값을 기준으로 하여 각 지점별로 Hargreaves 공식의 계수를 보정하였다. 우리나라 82 개 지점에 대하여 지역별로 보정된 계수는 내륙지역이 50 개 지점이며, 0.00173~0.00232(평균0.00196)로 기본값인 0.0023 과 비슷하거나 낮게 산정되었다. 반면, 해안지역은 32 개 지점이며 지역별로 보정된 계수의 범위는 0.00185~0.00303(평균 0.00234)으로 동해안지역은 기본값과 비슷하거나 높게 산정된 반면, 서해안과 남해안지역은 지역별로 편차가 크게 나타났다. Hargreaves 공식의 계수를 보정하여 기준증발산량을 추정한 결과 RMSE(Root Mean Square Error)는 계수 보정 전 0.634~1.394(평균 0.857)에서 계수 보정 후 0.466~1.328(평균 0.701)로 낮아지고, NSC(Nash-Sutcliffe Coefficient)는 계수 보정 전 -0.159~0.837(평균 0.647)에서 계수 보정 후 -0.053~0.910(평균 0.755)로 높아짐에 따라 기준증발산량의 추정효율이 크게 향상되는 것으로 나타났다. 연구 결과, Hargreaves 공식을 그대로 이용할 경우 Penman-Monteith 공식에 비해 과대 또는 과소 산정될 수 있음을 확인하였으며, 계수를 보정하여 이용할 경우 정확도가 높은 기준증발산량을 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.67-84
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• 2010

미래에 대한 정확한 예측은 경영자, 또는 기업이 수행하는 경영의사결정에 매우 중요한 역할을 한다. 예측만 정확하다면 경영의사결정의 질은 매우 높아질 수 있을 것이다. 하지만 점점 가속화되고 있는 경영 환경의 변화로 말미암아 미래 예측을 정확하게 하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 이에 기업에서는 정확한 예측을 위하여 전문가의 휴리스틱뿐만 아니라 과학적 예측모형을 함께 활용하여 예측의 성과를 높이는 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 사례기반추론모형을 예측을 위한 기본 모형으로 설정하고, 데이터 간의 유사도 측정에 퍼지 관계의 개념을 적용함으로써 개선된 예측성과를 얻고자 하였다. 특히, 독립변수 중 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들간의 유사도를 측정하기 위해 이진논리의 개념(일치여부의 판단)과 퍼지 관계 및 합성의 개념을 이용하여 도출된 유사도 매트릭스를 사용하였다. 연구 결과, 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들 간의 유사도 측정에서 퍼지 관계 및 합성의 개념을 적용하는 방법이 이진논리의 개념을 적용하는 방법과 비교하여 더 우수한 예측정확성을 나타내었다. 그러나 유사도 측정을 위해 다양한 퍼지합성방법(Max-min 합성, Max-product 합성, Max-average 합성)을 적용하여 예측하는 경우에는 예측정확성 측면에서 퍼지 합성방법 간의 통계적인 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 사례기반추론 모형의 구축에서 가장 중요한 유사도 측정에 있어서 퍼지 관계 및 퍼지 합성의 개념을 적용함으로써 유사도 측정 및 적용 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.

• 한국농공학회지
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• 제26권2호
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• pp.69-84
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• 1984

This study was carried out to investigate the time distribution of single storms and to establish the model of storm patterns in korea. Rainfall recording charts collected from 42 metheorological stations covering the Korean peninsula were analyzed. A single storm was defined as a rain period seperated from preceding and succeeding rainfall by 6 hours and more. Among the defined single storms, 1199 storms exceeding total rainfall of 80 mm were qualified for the study. Storm patterns were cklassified by quartile classification method and the relationship between cummulative percent of rainfalls and cummulative storm time was established for each quartile storm group. Time distribution models for each stations were prepared through the various analytical and inferential procedures. Obtained results are summarized as follows: 1. The percentile frequency of quartile storms for the first to the fourth quartile were 22.0%, 26.5%, 28.9% and 22.6%, respectively. The large variation of percentile frequency was show between the same quartile storms. The advanced type storm pattern was predominant in the west coastal type storm patterns predominantly when compared to the single storms with small total rainfalls. 3. The single storms with long storm durations tended to show delayed type storm patterns predominantly when compared to the single storms with short storm durations. 4. The percentile time distribution of quartile storms for 42 rin gaging stations was estimated. Large variations were observed between the percentiles of time distributions of different stations. 5. No significant differences were generally found between the time distribution of rainfalls with greater total rainfall and with less total rainfall. This fact suggests that the size of the total rainfall of single storms was not the main factor affecting the time distribution of heavy storms. 6. Also, no significant difference were found between the time distribution of rainfalls with long duration and with short duration. The fact indicates that the storm duration was no the main factor affecting the time distribution of heavy storms. 7. In Korea, among all single storms, 39.0% show 80 to 100mm of total rainfall which stands for the mode of the frequency distribution of total rainfalls. The median value of rainfalls for all single storms from the 42 stations was 108mm. The shape of the frequency distribution of total rainfalls showed right skewed features. No significant differences were shown in the shape of distribution histograms for total rainfall of quartile storms. The mode of rainfalls for the advanced type quartile storms was 80~100mm and their frequencies were 39~43% for respective quartiles. For the delayed type quartile storms, the mode was 80~100mm and their frequencies were 36!38%. 8. In Korea, 29% of all single storms show 720 to 1080 minutes of storm durations which was the highest frequency in the frequency distribution of storm durations. The median of the storm duration for all single storms form 42 stations was 1026 minutes. The shape of the frequency distribution was right skewed feature. For the advanced type storms, the higher frequency of occurrence was shown by the single storms with short durations, whereas for the delayed type quartile storms, the higher frequency was shown gy the long duration single storms. 9. The total rainfall of single storms was positively correlated to storm durations in all the stations throughout the nation. This fact was also true for most of the quartile storms. 10. The third order polynomial regression models were established for estimating the time distribution of quartile storms at different stations. The model test by relative error method resulted good agreements between estimated and observed values with the relative error of less than 0.10 in average.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권6_2호
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• pp.1117-1132
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• 2019

산림생태계 내의 총일차생산량은 산림 자원 생산량과 직결되고, 산림생태계의 건강성, 산림식물계절 및 생태계 서비스의 중요한 지표가 된다. 이 연구에서는 인공위성 자료와 기계학습 알고리즘을 활용하여 우리 나라의 산림유역의 총일차생산량을 연구하였다. 에디공분산 타워가 있는 6개 지점에서의 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 산출물과 에디공분산타워의 총일차생산성으로 연구기간의 75%-80%에 해당하는 자료로 기계학습 알고리즘을 훈련하고 나머지 기간으로 구축된 모델의 총일차생산성 예측 결과를 검증하였다. 모델을 구축할 때 MODIS 지상 산출물과 대기 산출물을 조합하여 새로운 입력자료(e.g., 포화수증기압차)를 모델의 입력자료(Processed MODIS)로 사용하였을 때와 이러한 과정 없이 QC(Quality control)만 거친 MODIS 산출물을 그대로 입력자료(Unprocessed MODIS)로 사용하였을 때의 총일차생산량을 비교해 보고 그 활용 가능성에 대해 고찰하였다. 추가로 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)과 에디공분산 총일차생산성 및 기계학습 알고리즘 기반의 총일차생산성과의 상관관계를 보고 그 적합성에 대해 논의하였다. 이 연구에서 사용된 기계학습 알고리즘은 Support Vector Machine (SVM)으로 산림생태계 연구에서 가장 많이 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 하나이다. 기계학습 알고리즘 기반(SVM 모델)의 총일차생산량 예측 결과는 MODIS 총일차생산량 산출물(MYD17)보다 에디공분산 총일차생산량과 전반적으로 높은 상관관계를 보였고 특히 식생 성장을 시작하는 시점의 값을 좀더잘 예측하는 결과를 보였다. 단일 지역에서 Unprocessed MODIS 입력자료로 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.75 - 0.95 (p < 0.001), 6개의 연구 지점에서 훈련된 SVM 모델 결과는 피어슨 상관계수 0.77 - 0.94 (p < 0.001) 사이를 보였다. 이 결과는 훈련 자료에 다양한 이벤트들이 포함되면 모델의 예측력이 향상되는 가능성을 보여주었고 위성영상의 산출물을 재계산하여 새로운 산출물을 내는 과정을 거친 위성 자료가 아니어도 그 예측력에는 크게 문제가 없음을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권6호
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• pp.445-456
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• 2005

지표변수는 지면 근처의 기후변화에 중요한 역할을 하기 때문에, 충분히 높은 정확성을 가진 값이 산출되어야 한다 하지만 지표 반사도는 강한 이방성(non-Lambertian) 특징을 가지고 있기 때문에, 위성 천저각으로부터 멀어질수록 태양-지점-위성과의 기하학적 영향을 더욱 강하게 받는 효과를 가져온다. 또한 지표 각 영향을 포함하고 있는 지표 반사도는 노이즈를 가지게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한반도 지역의 MODIS 반사도 자료(250m)를 이용하여 각 영향이 제거된 보다 정확한 반사도 값에 대한 데이터베이스를 제공하는 것이다. 본 연구에서는 매일 2회씩 제공하는 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spoctroradiometer) 센서의 가시영역과 근적외영역의 반사도(250m)자료를 이용하였다. 먼저 구름화소를 제거하기 위해서 연속적인 물리과정을 통하여 각각의 구름 화소를 제거하였다. 그리고 지리보정은 MODIS 센서에서 제공하는 지리정보자료를 이용하여 2차 다항회귀식을 통한 최근접 내삽법을 사용하였다. 본 연구에서는 지표 이방성 효과를 보정하기 위해서 반 경험적 양방향성분포함수(BRDF) 모델을 사용하였다. 이 알고리즘은 위성으로부터 관측된 위성천정각, 태양천정각, 위성방위각, 태양방위각과 같은 각 성분을 이용하여 Kernel-deriven 모델의 역변환을 통하여 지표 반사도를 재생산한다. 먼저 우리는 BRDF 모델을 수행하기 위해 총 31일 모델 관측 실행기간을 고려하였다. 다음 단계로 각각의 화소 및 밴드에 대해서 BRDF 모델을 통하여 분리된 각 성분들을 변조함으로써 위성 직하점 반사도 정규화가 수행되었다. 모델을 이용하여 산출된 반사도 값은 실제 위성 반사도 값과 잘 일치하였고, RMSE(Root Mean Square Error)값은 전체적으로 약 0.01(최고값=0.03)이였다. 마지막으로, 우리는 한반도 지역에 대해서 2001년 동안 총 36개로 구성된 정규화 지표반사도 값의 데이터베이스를 구축하였다.

• 생물환경조절학회지
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• 제30권4호
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• pp.419-428
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• 2021

모바일 기반 온실에너지 계산프로그램을 제작하기 위해 먼저 주요 단일 피복재 10종 및 보온재 16종에 대한 열관류율 측정하였다. 또한 피복 및 보온재를 이중 및 삼중으로 다층 설치할 때 열관류율 추정을 위하여 이중 설치시 24조합, 삼중설치 시 59조합에 대한 열관류율을 핫박스를 이용하여 측정하였다. 단일 피복재에서는 PE필름(0.08mm) 대비 PO필름(0.15mm)이 가장 열관류율이 가장 작고 열절감율이 가장 큰 것으로 나타났다. 단일 보온재에서는 열관류율에서는 외피가 있는 5겹의 다겹보온커튼이 가장 보온력이 좋은 것으로 나타났다. 또한 단일자재에 대한 열관류율 값과 열저항값을 이용한 피복 및 보온재의 다층설치시의 총 열관류율 값을 산정하였고 실측 값과의 오차를 보정하는 선형회귀식을 도출하였다. 단일재료의 열관류율값에 의한 피복 및 보온재의 다층설치시 열관류율 추정 모형을 개발한 결과 모형평가지수가 0.90(0.5 이상일 때 양호)으로 나타나 추정치가 실측치를 매우 잘 재현 하고 있는 것으로 나타났다. 또한 시험온실을 통한 실증시험결과 예측된 열절감율이 실측치보다 상대오차 2%로 작게 나타나는 것으로 평가되었다. 이러한 연구결과를 기반으로 모바일 기반의 온실 에너지계산 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 HTML5 표준 웹 기반 모바일 웹 애플리케이션으로 구현하였으며 N-Screen 지원을 통해 다양한 모바일 장치 및 PC 브라우저에서 동작이 가능하게 제작되었다. 또한 온실 피복(12종) 및 보온재(16종)의 조합별 열관류율 및 난방부하계수를 제공하여 농민이 모바일로 온실 위치, 형태 및 피복·보온재 등을 반영한 최대 주야간 냉난방부하 및 기간 난방부하를 산정할 수 있다. 대상 온실의 에너지 소비량에 대한 평가가 가능하며 온실의 지역 및 형태에 따라 피복 및 보온재의 최적 선택으로 에너지 절감형 온실 설계가 가능할 것으로 판단되었다.

• 지질공학
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• 제30권4호
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• pp.457-468
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• 2020

플랜트, 토목 및 건축 사업에서 말뚝(Pile) 설계 시 어려움을 겪는 주된 요인은 지반 특성의 불확실성이다. 특히 표준관입시험(Standard Penetration Test, SPT)을 통해 측정되는 N치를 얻는 것이 가장 중요한 자료이나 광범위한 모든 지역에서 구하는 것은 어려운 현실이다. 짧은 해외사업 입찰기간 내에 시추조사를 할 경우 인허가, 시간, 비용, 장비접근, 민원 등 많은 제약요건이 존재하여 전체적인 시추조사가 어렵다. 미시추 지점에서 지반 특성은 엔지니어의 경험적 판단에 의존하여 파악되고 있고, 이는 말뚝의 설계 및 물량산출 오류로 이어져서, 공기 지연 및 원가 증가의 원인이 되고 있다. 이를 극복하기 위해서, 한정된 최소한의 지반 실측 자료를 활용하여 미시추 지점에서도 N치를 예측 할 수 있는 기술이 요구되며, 본 연구에서는 AI기법 중 하나인 인공신경망을 적용하여 N치를 예측하는 연구를 수행하였다. 인공신경망은 제한된 양의 지반정보와 생물학적인 로직화 과정을 통하여 입력변수에 대한 보다 신뢰성 있는 결과를 제공하여 준다. 본 연구에서는 최소한의 시추자료의 지반정보를 입력항목으로 하여 다층퍼셉트론과 오류역전파 알고리즘에 의하여 학습된 패턴을 가지고 미시추 지점에서 N치를 예측하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 2개 현장(필리핀, 인도네시아)에 AI기법 적용시 실측값과 예측값에 대한 적정성을 검토하였고, 그 결과 예측값에 대한 신뢰도가 높은 것으로 연구 검토되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_2호
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• pp.1691-1707
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• 2022

한반도와 중국 경계에 위치한 백두산의 칼데라호인 천지호는 계절에 따라 해빙과 결빙을 반복한다. 천지 아래에는 마그마 챔버가 존재하며 마그마 챔버의 변화에 의해 온천수의 온도 및 수압 변화와 같은 화산 전조현상이 발생한다. 이에 따라, 천지호 내에서 다른 부분보다 해빙이 빠르며 결빙기에도 늦게 얼며 물표면 온도가 높은 이상지역이 존재하게 된다. 해당 이상지역은 온천수 방출 지역으로, 이상지역의 얼음변화도 값을 통해 화산활동을 모니터링 할 수 있다. 그러나 지리적, 정치적 그리고 공간적 문제로 천지의 이상지역을 주기적으로 관측하기에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 Landsat -5/-7/-8 광학위성영상으로부터 Modified U-Net 회귀모델을 이용하여 이상지역내의 얼음변화도를 정량적으로 관측하였다. 1985년 1월 22일부터 2020년 12월 8일까지 이상지역을 갖는 83장의 Landsat 영상의 Visible and Near Infrared (VNIR)대역을 활용하였다. 얼음 변화도를 정량적으로 관측을 위해 VNIR대역에서 수체와 얼음과의 상대적인 분광반사도를 활용하여 새로운 데이터를 만들었다. 가시광선대역과 근적외선 대역이 가지고 있는 정보를 최대한 유지하기 위해 2개의 인코더를 가진 U-Net에 적용하여 얼음변화도를 관측하였으며 Root Mean Square Error (RMSE) 140, 상관계수 0.9968의 높은 예측 성능을 보여주었다. 따라서 Modified U-Net을 활용하면 추후 Landsat 영상으로부터 얼음변화도 값을 높은 정확도로 관측하므로 백두산 화산활동을 모니터링하는 방법 중 하나로 사용될 수 있으며, 다른 화산 모니터링 기법과 더불어 활용한다면 더욱 정밀한 화산감시체계 구축이 가능할 것이다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권4호
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• pp.161-173
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• 2021

2008년도 미국 리먼브라더스 파산으로 인한 미국발 금융위기의 파급 효과로 전 세계적으로 맞은 경제위기 상황에서 해운산업 또한 폭락하였으며, 부정기선 시장은 이후 13년 간 불황을 유지해왔다. 2020년 COVID-19 팬데믹으로 불안정안 세계경제 상황에서 해운시장 또한 폭락하여 어려움을 겪었지만, 예상과 다르게 2020년 말부터 상승세로 전환되며 2021년에는 2008년도 호황기의 용선료 수준을 넘어서서 계속적으로 상승세를 유지하고 있다. 2021년 5월에 발표된 Clarksons 보고서에서는 2020년 코로나로 인한 물동량 감소가 2020년 말까지 코로나 이전 수준으로 회복되었고, 파나막스선형 선복 103~104% 정도의 부정기 벌크선 선복량이 항만에 체선으로 묶여있는 상황으로 벌크선의 수익은 최근 몇 달 동안 10년 만에 최고치로 상승한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 대표적인 건화물선 운임지수인 BDI에 영향을 미치는 요인으로 공급측면의 케이프와 파나막스 선형의 선복량과 체선율, 수요측면에서 주요 선적화물인 철광석과 석탄 물동량과의 인과성 검정과 벡터자기회귀모형(VAR)을 추정하여 충격반응함수와 예측오차분산분해를 통하여 COVID-19 펜데믹으로 인한 항만에서의 검역 강화와 하역인부의 전염병 감염 등으로 작업지연에 따른 체선 발생이 부정기선 시장 상승에 영향을 미치는지 분석하고 팬데믹 이후의 해운시황 예측에 도움이 되려는데 그 목적이 있다. 2016년 1월부터 2021년 7월까지의 데이터를 사용하여 변수들과 BDI의 인과성 검정 결과 선복량과 체선율 변수에서 인과성이 나타났으며, 충격반응함수의 결과 t시점에서 발생한 케이프,파나막스의 체선율 표준편차 1단위의 충격은 BDI에 양(+)의 반응을 보였으며 4기에 최고치를 기록한 후 점차 감소하였다. 충격에 대한 반응의 신뢰구간 상한과 하한 모두 양(+)의 구간으로 유의미한 반응이었다. 예측오차 분산분해분석 결과 BDI 변동에 영향을 미치는 설명력은 체선율, 선복량 순으로 나타났으며, 체선율(CGTN)은 운임지수의 BDI의 변화에 2기에는 2.5%의 설명력을 보였으며 4기부터 10%를 넘어 BDI상승에 25%까지 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 이번 연구에서는 수요와 공급의 직접적인 요인 변수외에도 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만에서 체선율 증가에 따른 공급량 감소 효과인 체선율을 변수로 사용하여 부정기 건화물선 운임지수(BDI)와의 인과성 및 영향에 대하여 분석하였다. 위드코로나로 전환되어 체선율이 감소할 경우 해운시황의 하락 리스크가 있을 것으로 예상 된다. 하지만 2023년부터 시행되는 선박 배기가스 탄소배출 감축 규제와 2021년 발주되는 신조선들의 인도시기는 2023년 이후이기 때문에 내년까지도 선복량은 부족할 수 밖에 없을 것으로 예상되어 체선율이 감소되고 해운시황이 하락하더라도 부정기 벌크선박들의 수익성은 2008년 이후의 불황기와는 다르게 나쁘지 않은 수준으로 유지될 것으로 예상된다. 이번 COVID-19 팬데믹발 세계경제 불안정성은 경제적 요인이 아닌 팬데믹으로 인한 생태적 위협으로부터 발생했다는 점에서 과거 경제위기와는 다른 관점에서 분석해 볼 필요가 있다고 생각되며 간접적으로 해운시장에서 공급감소 효과로 나타나는 체선율과의 인과성과 설명력을 분석하였다는데 의의가 있다고 할 수 있다.