• 한국측량학회지
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• 제35권3호
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• pp.133-144
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• 2017

최근 기상정보는 우리 실생활에 더욱 밀접해지고 있으며, 특히 교통분야에는 매우 중요한 요소로 작용하고 있다. 전 세계적으로 기상이변에 따른 교통분야의 피해는 점차 증가하고 있지만, 기상상태에 따른 도로 위험정도, 교통사고 발생가능성 등 상관관계가 매우 높을 것으로 추정됨에도 불구하고 교통예보서비스, 교통안전정보 제공 등 국내 연구는 기초연구 수준에 진행되고 있다. 본 연구는 기상인자별 사고분석 자료를 기반으로 실시간 기상정보와 교통정보를 연계하여 기상상황별 도로위험 예보서비스를 위한 위험지도 개발을 연구목적으로 하고 있다. 이를 위해 관련자료 수집 및 분석, 자료가공, 기상상태별 예측모형을 적용, 웹 지도상에서 전국고속도로를 대상으로 기상상태별도로 위험지도를 제공하는 방안을 개발하였다. 그 결과 본 연구에서 개발한 도로 위험지도는 향후 온라인, 모바일 서비스 등 도로 관리자, 사용자에게 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 또한, 제4차 산업혁명의 핵심 키워드인 자율주행자동차 운행에 있어 기상요소에 따른 위험도를 예측하고 선제적으로 대비할 수 있도록 위험지도 DB를 지속적으로 아카이빙하고 제공하여 보다 안전한 자율주행을 지원할 수 있는 정보로써 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.143-159
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• 2015

불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.

• 서비스연구
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• 제13권1호
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• pp.63-75
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• 2023

산업이 발전하면서 대기오염물질에 대한 관심도는 높아졌다. 대기오염물질은 환경오염, 지구 온난화 등 다양한 분야에 영향을 미쳤다. 그 중 환경성 질환은 대기오염물질에 의해 영향을 받은 분야 중 하나이다. 대기오염물질은 분자의 크기가 작아 인체의 피부나 호흡기를 통해 영향을 미칠 수 있다. 이러한 점 때문에 대기오염물질과 환경성 질환에 대한 연구가 다양하게 진행됐다. 환경성 질환의 일환인 천식은 증상이 심해져 천식발작을 일으킬 경우 생명에 위협을 줄 수 있고 성인 천식의 경우 한번 발병을 하면 완치가 어렵다. 천식을 악화시키는 요인에는 황사, 대기오염이 포함된다. 전 세계적으로 천식은 유병률이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 대기오염물질이 천식 환자의 응급실 입원 건수와 어떤 상관관계를 가지는지 연구하고 상관관계가 높은 대기오염물질을 이용하여 미래의 천식 환자 수를 예측했다. 대기오염물질은 아황산가스(SO₂), 일산화탄소(CO₂), 오존(O₃), 이산화질소(NO₂)와 미세먼지(PM₁₀) 5가지 대기오염물질의 농도를 이용하고 환경성 질환은 천식 환자의 응급실 입원 건수 데이터를 이용하였다. 대기오염물질과 천식의 응급환자 수에 대한 데이터는 2013년 1월1일 부터 2017년 12월 31일 까지 총 5년 치의 데이터를 이용하였다. 모델은 Informer와 LTSF-Linear의 두 가지 모델을 이용하여 예측을 진행하였고 모델의 성능을 측정하기 위해 MAE, MAPE, RMSE 의 성능지표를 이용했다. 천식의 응급환자 수 예측은 응급환자 수를 포함하여 예측을 진행한 경우와 포함하지 않고 진행한 두 가지 경우 모두 진행하여 결과를 비교했다. 본 논문은 Informer와 LTSF-Linear 모델을 이용한 천식 응급환자 수의 예측에 모델의 성능을 향상 시키는 대기 오염물질을 제시한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권2호
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• pp.76-84
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• 2013

기상청 동네예보의 공간규모를 농촌현실에 맞게 상세화 하는 일은 농업기상정보의 가치를 높이기 위한 전제조건이다. 이 연구에서는 기온역전조건에서 기상청의 중규모 기온예보를 집수역 내 지형특성이 반영된 국지기온예보로 상세화 할 수 있는 간단한 기법을 제시하였다. 지리산 남사면에 위치한 전형적인 복잡지형의 농촌 집수역($50km^2$)을 대상지역으로 선정하고, 2011년 10월부터 2012년 4월 기간 중 기온역전에 의한 냉기집적이 의심되는 62일에 대해 동네예보 0600기온자료($5km{\times}5km$ 격자)를 수집하였다. 여기에 단일집수역의 냉기호 및 온난대효과를 모의할 수 있는 소기후모형을 적용하여 상세격자($30m{\times}30m$) 단위로 표출하였다. 연구대상지역에 설치된 무인기상관측기 12지점 자료를 이용, 보정된 0600 기온예보값을 검증한 결과, 기온역전일의 평균 ME는 ${\pm}1^{\circ}C$, RMSE는 $1.6^{\circ}C$를 보였다. 이 결과는 동네예보 경우(ME ${\pm}2^{\circ}C$, RMSE $1.9^{\circ}C$)에 비하여 지역적 편기성이 크게 개선된 것으로서, 찬 공기가 집적되는 저지대에서 더욱 개선효과가 컸다. 보정된 예보기온의 추정오차가 $2^{\circ}C$ 미만인 경우는 전체 기온역전일 중 80%에 해당하였으며, 절반 정도는 추정오차가 $1^{\circ}C$ 이내였다. 동상해 위험이 큰 기상조건에서 소기후모형에 의해 보정된 동네예보를 지역 내 각 농장에 제공할 경우 무보정 동네예보를 제공하는 것에 비해 신뢰도를 크게 높일 수 있어 동상해 위험의 조기경보시스템 실용화에 기여할 것으로 기대된다.