• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
• /
• pp.222-222
• /
• 2016

기후변화에 의한 자연재해의 규모와 빈도가 증가함에 따라 수자원 영향 평가 및 대응전략 수립을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 물리기반의 분포형 수문기상모형인 DHSVM을 이용하여 2012년-2014년 동안의 한반도 유역의 기상인자 자료를 수집하여 증발산, 토양수분, 현열, 잠열, 지열, 순복사량 등의 수문기상인자를 산정하였다(Fig. 1). 모형의 적합성 평가를 위해서 안동댐 유역에 대하여 검정통계량으로 NSE(Nash-Sutucliffe model efficiency coefficient), RMSE, $R^2$, MAPE(mean absolute percentage error example)위한 계산하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
• /
• pp.978-981
• /
• 2020

제품이나 부품의 잔존 수명을 정확하게 예측할 수 있다면 고장이나 중단으로 인한 손실을 방지하는 것이 가능해질 것이다. 제품의 잔존 수명은 시계열 데이터 분석을 통해 예측될 수 있으며, 최근에는 딥러닝을 이용한 잔존 수명 예측 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서 우리는 컴퓨터 기반 시스템의 주요 고장 요소가 되고 있는 하드디스크의 잔존 수명을 예측하는 문제에 1D CNN-LSTM 을 이용한 모델을 적용하고, RMSE 와 R-Square 값을 이용해 적용한 모델의 성능을 평가하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제37권2호
• /
• pp.321-335
• /
• 2021

미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.511-525
• /
• 2010

MTSAT-1R의 적외 채널 밝기온도와 마이크로웨이브 강수량 자료를 이용하여 강수량을 추정하였다. 정지위성의 밝기온도와 다양한 마이크로웨이브(SSM/I, SSMIS, AMSU-B, AMSRE, TRMM) 강수량의 시공간일지 자료생성 및 관계성을 분석하여 MTSAT-1R 밝기온도와 마이크로웨이브 강수량의 조견표를 작성하였으며 밝기온도에 적용하여 강수량을 산출하였다. 산출 강수량은 지상 AWS 및 TRMM 위성자료를 이용하여 검증하였다. TRMM 2A12(TMI) 방법에 산출 강수량은 AWS 및 TRMM3B42 강수량 검증에서 상관계수는 0.38과 0.61, RMSE는 5.81과 2.44 mm/hr, PC는 0.79와 0.84 그리고 POD는 0.65와 0.87로 가장 높은 결과를 보였다. 전체적으로 위성을 이용한 강수량 산출에서 AWS 강수량과 비교하여 5 mm/hr 이상 그리고 TRMM3B42 강수량과 비교하여 2 mm/hr 이상 많은 강수를 추정하였다. 강수량의 검증 결과는 TRMM 2A12, AMSRE, SSM/I, AMSU-B 및 SSMIS 계열 방법순서로 상관성 등의 대부분 검증에서 높은 결과를 나타내었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_2호
• /
• pp.707-723
• /
• 2022

위성기반 해수면온도는 광역 모니터링이 가능한 장점이 있지만, 다양한 환경적 그리고 기계적 이유로 인한 시공간적 자료공백이 발생한다. 자료공백으로 인한 활용성의 한계가 있으므로, 공백이 없는 자료 생산이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변 해역에 대해 극궤도와 정지궤도 위성에서 생산되는 해수면온도 자료를 두 단계의 기계학습을 통해 융합하여 4 km의 공간해상도를 가지는 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 첫번째 복원 단계에서는 Data INterpolate Convolutional AutoEncoder (DINCAE) 모델을 이용하여 다종 위성기반 해수면온도 자료를 합성하여 복원하였고, 두번째 보정 단계에서는 복원된 해수면온도 자료를 현장관측자료에 맞춰 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 모델로 학습시켜 최종적인 일별 해수면온도 합성장을 만들었다. 개발된 모델의 검증을 위해 복원 단계에서 무작위 50일의 자료 중 일부분을 제거하여 복원한 뒤 제거된 영역에 대해 검증하였으며, 보정 단계에서는 Leave One Year Out Cross Validation (LOYOCV) 기법을 이용하여 현장자료와의 정확도를 검증하였다. DINCAE 모델의 해수면온도 복원 결과는 상당히 높은 정확도(R²=0.98, bias=0.27℃, RMSE=0.97℃, MAE=0.73℃)를 보였다. 두번째 단계의 LGBM 보정 모델의 정확도 개선은 표층 뜰개 부이와 계류형 부이 현장자료와의 비교에서 모두 상당한 향상(RMSE=∆0.21-0.29℃, rRMSE=∆0.91-1.65%, MAE=∆0.17-0.24℃)을 보여주었다. 특히, 모든 현장 자료를 이용한 보정 모델의 표층 뜰개 부이와의 정확도는 동일한 현장 자료가 동화된 기존 해수면온도 합성장보다 나은 정확도를 보였다. 또한 LGBM 보정 모델은 랜덤포레스트(random forest)를 사용한 선행연구에서 보고된 과적합의 문제를 상당부분 해결하였다. 보정된 해수면온도는 기존의 초고해상도 해수면온도 합성장들과 유사한 수준으로 수온 전선과 와동 등의 중규모 해양현상을 뚜렷하게 모의하였다. 본 연구는 다종위성 자료와 기계학습 기법을 사용해 시공간적 공백 없는 고해상도 해수면온도 합성장 제작 방법을 제시하였다는 점에서 가치가 있다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제34권2_1호
• /
• pp.213-225
• /
• 2018

본 연구는 우리나라 주변 해역에서 Advanced Scatterometer(ASCAT) 해상풍 격자 자료(Daily Advanced Scatterometer, DASCAT)의 정확성을 평가하고자 우리나라 주변 해양관측부이 자료와 비교 분석을 수행하였다. 뿐만 아니라 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF, 이하 ECMWF), National Centers for Environmental Prediction and National Center for Atmospheric Research(NCEP/NCAR, 이하 NCEP), Modern Era Retrospective-analysis for Research and Applications-2(MERRA-2, 이하 MERRA)에서 제공하는 10-m 해상풍 재분석자료에 대한 비교 및 분석이 추가적으로 수행되었다. 그 결과, DASCAT은 전반적으로 실제 풍속(해양관측부이)에 비하여 약 3 m/s의 RMSE를 나타내며 상관 관계는 동서 바람 성분의 경우 전 지역 0.8 이상의 높은 상관성을 보이지만 남북 바람 성분에 대한 상관성은 서해에서 0.7이하로 낮게 나타난다. 실제 풍속이 10 m/s 이하로 불 때 풍속에 대한 가장 높은 정확성을 나타내는 것은 ECMWF이며 DASCAT, MERRA, NCEP 순이다. 하지만 10 m/s 이상의 실제 풍속에서는 DASCAT이 가장 높은 정확성을 나타낸다. 풍향에 따른 오차 특성은 실제 바람이 동서방향으로 불 때 $70^{\circ}$ 이상의 풍향에 대한 오차가 모든 자료에서 발생하며 남북 성분의 바람이 강화될 때 약 $50^{\circ}$ 수준의 오차가 발생한다. 이러한 결과에서 ECMWF가 가장 높은 정확성을 보인다. 풍향에 따른 풍속의 오차 수준은 실제 바람이 부는 방향에 따라 풍속에 대한 정확성 수준이 변화한다. 특히, 서풍 및 남풍 계열의 바람이 불 때 풍속에 대한 RMSE가 큰 자료는 MERRA이지만 동풍 및 북풍 계열의 바람이 불 때는 NCEP이 가장 큰 RMSE를 나타낸다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.13-18
• /
• 2009

기상대에서 측정한 '일적산수평면일사량'을 토대로 임의 경사면 상의 '일적산경사면일사량'을 비교적 정확하고 간편하게 알아낼 수 있는 지형보정계수를 고안하였다. 주어진 시간대의 수평면 청천일사량에 대한 경사면 청천일사량의 비율을 '매시일사보정계수'라 정의하고, 청천일사량을 기준으로 수평면의 시간대별 상대 일사강도와 수평면에 대한 경사면의 일사수광비율의 곱으로 표현하였다. 매시일사보정계수를 하루 단위로 적산한 것이 해당 날짜의 지형보정계수이다. 제주도 내 기생화산 '높은오름'의 등고도면 8 방위에서 사면일사수광량을 1년간 관측하는 한편, 이들 지점의 일사량을 지형보정계수에 의해 추정하여 서로 비교하였다. 지형보정계수에 의한 일사추정값의 편차평방근오차는 연평균 $1.61MJ\;m^{-2}$ 이었으나, 4월부터 10월 사이 영농기간에는 절반 이하로 줄어들었다. 경사향에 무관하게 10월에 가장 오차가 작은 반면, 11월에는 경사향에 따른 오차의 변동폭이 가장 컸다. RMSE 값의 연중변동폭은 남향과 북향사면에서 가장 컸고, 남서-남동-북서사면 순으로 줄어들었다. 어떤 경사면이든 365일 동안의 지형보정계수를 한번만 계산해 두면 인근 기상대에서 관측한 임의 날짜의 전천일사량에 이 계수를 적용함으로써 그 날의 적산일사량을 실용적인 오차범위 내에서 추정할 수 있어 복잡지형의 일사수광량 분포를 용이하게 파악할 수 있다.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제32권4호
• /
• pp.377-386
• /
• 2015

Joint force/torque estimation by inverse dynamics is a traditional tool in biomechanical studies. Conventionally for this, kinematic data of human body is obtained by motion capture cameras, of which the bulkiness and occlusion problem make it hard to capture a broad range of movement. As an alternative, inertial motion sensing using cheap and small inertial sensors has been studied recently. In this research, the performance of inertial motion sensing especially to calculate inverse dynamics is studied. Kinematic data from inertial motion sensors is used to calculate ground reaction force (GRF), which is compared to the force plate readings (ground truth) and additionally to the estimation result from optical method. The GRF estimation result showed high correlation and low normalized RMSE(R=0.93, normalized RMSE<0.02 of body weight), which performed even better than conventional optical method. This result guarantees enough accuracy of inertial motion sensing to be used in inverse dynamics analysis.

• 한국도로학회논문집
• /
• 제14권4호
• /
• pp.83-91
• /
• 2012

PURPOSES : This study deals with Rotary by Accident Occurrence Location. The purpose of this study is to develop the accident models of rotary by location. METHODS : In pursuing the above, this study gives particular attentions to developing the appropriate models using multiple linear, Poisson and negative binomial regression models and statistical analysis tools. RESULTS : First, four multiple linear regression models which are statistically significant(their $R^2$ values are 0.781, 0.300, 0.784 and 0.644 respectively) are developed, and four Poisson regression models which are statistically significant(their ${\rho}^2$ values are 0.407, 0.306, 0.378 and 0.366 respectively) are developed. Second, the test results of fitness using RMSE, %RMSE, MPB and MAD show that Poisson regression model in the case of circulatory roadway, pedestrian crossing and others and multiple linear regression model in the case of entry/exit sections are appropriate to the given data. Finally, the common variable that affects to the accident is adopted to be traffic volume. CONCLUSIONS : 8 models which are all statistically significant are developed, and the common and specific variables that are related to the models are derived.

• 한국관개배수논문집
• /
• 제19권1호
• /
• pp.87-96
• /
• 2012

Information of local solar radiation is essential for many field, including water resources management, crop yield estimation, crop growth model, solar energy systems and irrigation and drainage design. Unfortunately, solar radiation measurements are not easily available due to the cost and maintenance and calibration requirements of the measuring equipment and station. Therefore, it is important to elaborate methods to estimate the solar radiation based on readily available meteorological data. In this study, two empirical equations are employed to estimate daily solar radiation using Cheongju Regional Meteorological Office data. Two scenarios are considered: (a) sunshine duration data are available for a given location, or (b) only daily cloudiness index records exist. Simple linear regression with daily sunshine duration and cloudiness index as the dependent variable accounted for 91% and 80%, respectively of the variation of solar radiation(H) at 2011. Daily global solar radiation is highly correlated with sunshine duration. In order to indicate the performance of the models, the statistical test methods of the mean bias error(MBE), root mean square error(RMSE) and correlation coefficient(r) are used. Sunshine duration and cloudiness index can be easily and reliably measured and data are widely available.