SVR과 LSTM 모형의 토양습도 예측력 비교분석

최수훈,이상현,김민수 한국자료분석학회 2019 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.21 No.6

Soil moisture is an important hydrological factor that directly affects the earth's environment and human society. Soil moisture is utilized in various fields, and in the case of agriculture, research and understanding of soil moisture is needed in a variety of fields such as irrigation scheduling and amount of irrigation control, utilization in predicting crop production. In this paper, weather and soil data provided by "Naju Agricultural Meteorological System" were utilized, and soil humidity prediction analysis was performed using the existing prediction method, support vector regression (SVR), and long short term memory (LSTM) which is a type of recurrent neural network (RNN), as a new prediction method. Considering the fact that many farms do not measure soil humidity, future soil humidity was predicted using only weather data as a descriptive variable. Comparing root mean square error (RMSE), the LSTM model showed higher predictive power over a shorter period of time, but the longer the forecast period, the more similar or rather lower. Therefore it will be necessary to improve the long-term predictability of the LSTM model as a way of predicting soil humidity. 토양수분은 지구 환경과 인간 사회에 직접적인 영향을 미치는 중요한 수문학적 요소이다. 토양수분은 다양한 분야에서 활용되며, 농업의 경우 관수 시기 및 관수량 조절, 농작물 생산량 예측에 활용되는 등 토양수분에 대한 연구와 이해는 다양한 분야에서 필요로 한다. 본 논문에서는 “나주시 농업기상시스템”에서 제공하는 “나주시 남창리”의 기상 및 토양 데이터를 활용하여 기존의 토양습도 예측 방법인 서포트벡터 회귀분석(support vector regression : SVR)과 새로운 방법으로 순환신경망(recurrent neural network : RNN)의 일종인 장단기 메모리(long short term memory : LSTM)를 사용하여 토양습도 예측 분석을 실시하였다. 많은 농가에서 토양습도에 대한 측정이 이루어지지 않는 점을 고려하여 기상 데이터만을 설명변수로 활용하여 2013년 6월 12일부터 2018년 5월 16일까지의 데이터를 통해 2018년 5월 17일부터 2019년 6월 20일까지의 미래 토양습도를 예측하였다. 예측력 평가지표인 평균제곱근오차(root mean square error : RMSE)를 비교해본 결과 짧은 기간을 예측할수록 LSTM 모형이 높은 예측력을 보였으나, 예측기간이 길어질수록 비슷하거나 오히려 더 낮은 예측력을 보였다. 따라서 토양습도를 예측하는 방법으로 LSTM 모형을 활용하기 위해서는 장기 예측에서도 좋은 예측력을 갖도록 하는 개선 방안이 필요할 것으로 보인다.

태풍 피해일자와 최대풍속에 따른 사과 낙과 피해율 분석

최수훈,김민수,이상현,최일수 한국데이터정보과학회 2023 한국데이터정보과학회지 Vol.34 No.3

Typhoon is strong local weather phenomena with developed tropical cyclone, and many casualties and property damage are caused by typhoon every year. In particular, it occurs mainly between July and October, causing a decrease in the quality of crops and yields. Unlike buildings and facilities, crops change in condition according to the period, so it is necessary to consider the degree of damage caused by changes in condition. This study analyzed the damage of apple according to the typhoon damage date and maximum wind speed using the GAM beta model using the damage history of crop insurance (2016 ~ 2021). As a result of the analysis, the apple drop damage rate according to the damage date showed the highest damage from 246 to 247 days, and tended to rise again after about 275 days. In the case of the maximum wind speed, the highest drop damage rate was shown at about 37 m/s, and after that tended to decrease even if the maximum wind speed increased. Research on drop damage rate can be used as a basis for countermeasures by identifying factors affecting fallout and presenting the expected degree of damage, so continuous research is needed. 태풍은 열대저기압이 발달한 강한 국지적 기상 현상으로 매년 태풍으로 인한 많은 인명 및 재산 피해가 발생하고 있다. 특히 시기적으로 7월에서 10월 사이에 주로 발생하고 있어 농작물의 품질 저하와 수확량 감소를 야기한다. 농작물은 건축 및 시설물과는 다르게 시기에 따라 상태가 변화하므로 상태 변화에 따른 피해 정도에 대한 고려가 필요하다. 본 연구는 농작물 재해보험의 피해 내역 (2016 ~ 2021년) 데이터를 활용하여 태풍 피해일자와 최대풍속에 따른 사과의 피해 정도를 GAM beta 모형을 활용하여 분석하였다. 분석 결과 피해일자에 따른 낙과 피해율은 246 ~ 247일 (9월 상순)에서 가장 높은 피해를 보였으며 약 275일 (10월 상순) 이후 다시 높아지는 경향을 보였다. 최대풍속의 경우 약 37m/s에서 가장 높은 낙과 피해율을 보였으며 최대풍속이 더 높아지더라도 낙과 피해율은 감소하는 경향을 보였다. 낙과 피해와 관련한 연구는 낙과에 영향을 미치는 요소를 파악하고 예상되는 피해 정도를 제시함으로써 대처 방안에 대한 근거로 활용될 수 있으므로 계속된 연구가 필요할 것으로 보인다.

수질관리 : 형광 나노 입자를 이용한 MBR공정의 멤브레인 표면 손상 탐지 기술 개발

최수훈 ( Soo Hoon Choi ),양주희 ( Ju Hee Yang ),심규환 ( Kyu Hwan Shim ),조진우 ( Jin Woo Cho ) 한국물환경학회 ( 구 한국수질보전학회 ) 2009 공동 추계학술발표회 Vol.2009 No.-

해수중의 물질 분리 및 분석을 위한 Fl-FFF의 안정화 기법

최수훈 ( Soo Hoon Choi ),이상엽 ( Sang Youp Lee ),홍승관 ( Seung Kwan Hong ),문지희 ( Ji Hee Moon ) 한국물환경학회 2009 한국물환경학회지 Vol.25 No.2

태풍에 따른 기상요소와 사과의 낙과 피해율 분석

최수훈(Su Hoon Choi),이상현(Sang-Hyun Lee),김민수(Min Soo Kim) 한국자료분석학회 2023 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.25 No.2

매년 자연재해로 인한 농가의 직간접적인 피해가 끊임없이 발생하고 있다. 그중에서도 태풍으로 인한 피해는 전체 중 약 47%를 차지하는 만큼 큰 피해를 주는 것으로 나타난다. 본 연구는 기상청에서 제공하는 전국의 기상정보와 농작물 재해보험의 사고원인별 피해 내역을 활용하여 태풍 발생 시 기상요소와 낙과 피해율의 관계를 분석하고자 한다. 낙과 피해율은 0과 1 사이의 값을 갖는 비율 데이터이므로 오차항이 정규 분포를 따르고 일정한 분산을 가진다고 가정하는 표준적인 통계 기법을 활용하기에 적합하지 않다. 따라서 일반화 선형모형 중 이항 회귀모형과 베타 회귀모형을 통해 분석을 시행하고 결과를 제시하고자 한다. 그 결과 베타 회귀모형의 수정결정계수가 이항 회귀모형보다 높게 나타났으며 기상 변수 중 최대 기압, 최대 풍속, 최고 상대습도 변수가 유의한 것으로 나타났다. 기상요소와 낙과 피해율과의 관계로 최대 풍속이 빠를수록 최고 상대습도가 높을수록 낙과 피해율을 증가시키고 최저 기압은 증가할수록 낙과 피해율을 감소시키는 영향을 갖는 것으로 나타났다. 낙과 피해율에 영향을 주는 다양한 요소들의 분석을 통해 태풍 발생 시 적절한 사전 대응조치 방안을 마련하여 농가 피해를 예방 및 경감시킬 수 있을 것으로 판단된다. Every year, direct and indirect damage to farms caused by natural disasters continues to occur. In particular, damage caused by typhoons appears to cause great damage. This study aims to identify and analyze the relationship between weather factors and damage rate in the event of a typhoon by utilizing the weather information provided by the Korea Meteorological Administration and the damage caused by crop accident insurance. Since the damage rate is proportional data with values between 0 and 1, it is not suitable to utilize standard statistical techniques that assume that the error term follows a normal distribution and has a constant variance. Therefore the analysis is conducted through the binomial regression and the beta regression model. As a result the adjusted R square of the beta regression model was higher than that of the binary regression model. And the minimum air pressure, maximum wind speed, and maximum humidity variables were significant among the weather variables. Through this analysis of the damage rate, it is expected that damage to farms can be reduced by preparing appropriate countermeasures in the event of a typhoon.

영향권을 활용한 태풍정보에 따른 피해정도 예측 분석

최수훈(Su Hoon Choi),이상현(Sang-Hyun Lee),김민수(Min Soo Kim) 한국자료분석학회 2022 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.24 No.3

행정안전부에서 발표하는 재해연보에 의하면 태풍으로 인해 발생되는 피해는 연간 약 2,100억원에 달하는 것으로 나타나고 있다. 특히 태풍의 발생 시기는 농작물의 수확시기와 겹쳐 농가에 태풍으로 인한 피해가 큰 실정이다. 따라서 본 연구는 태풍정보에 따른 피해를 분석하여 향후 발생할 태풍의 피해정도를 예측하고자 한다. 태풍의 여러 시점을 분석에 활용하기 위하여 영향권의 개념을 도입하여 분석을 실시하였다. 분석 결과 랜덤 포레스트 모델에서 태풍정보의 대푯값으로 역거리 가중평균을 활용한 경우에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 변수 중요도 결과를 통해 해당 모델에서 가장 중요한 의미를 갖는 변수는 태풍 중심으로부터 주산지 시군까지의 거리인 것으로 나타났다. 앞으로 보다 정확한 피해정도를 제공할 수 있도록 다양한 관점에서 연구가 진행되어야 할 것으로 보이며 정확한 피해 예측을 토대로 상황에 맞는 적절한 대책 방안을 마련한다면 태풍으로부터 많은 농가의 피해를 줄일 수 있을 것으로 기대한다. According to the Disaster Yearbook, the damage caused by typhoon amounts to about 210 billion won per year. In particular, the occurrence period of typhoon overlaps with the harvest period of crops, causing great damage to farms. Therefore, this study aims to predict the degree of damage to typhoon that will occur in the future by analyzing the damage caused by typhoon information. In order to utilize various points of the typhoon for analysis, the concept of influential sphere was introduced and analyzed. As a result of the analysis, the best results were shown in the case where the inverse distance weighted average was used as the representative value of typhoon information in the random forest model. Through the results of variable importance, it was found that the most important variable in the model was the distance. Research should be conducted from various perspectives to provide a more accurate degree of damage in the future, and it is expected that if appropriate measures are prepared based on accurate damage prediction, many farmers will be reduced from typhoon.

농산물 도매시장 등급별 기준 가격 제시에 관한 연구

최수훈(Su Hoon Choi),최연주(Yeonju Choi),한상근(Sangkeun Han),김민수(Min Soo Kim) 한국자료분석학회 2021 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.23 No.3

우리나라는 현재 33개의 공영도매시장이 운영되고 있으며 상장거래(경매) 방식을 통해 전체 생산 농산물의 50% 이상이 공영도매시장에서 거래되고 있다. 그러나 품질 등급별 가격 체계 기준이 시장별로 다르고, 품질 등급 또한 출하자가 임의로 책정하는 방식이기 때문에 도매시장 별경락데이터 비교·분석에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 거래량을 고려한 가격을 이용하여 새로운 등급 분류 방법 및 기준가격 산출을 제안하고자 한다. 전국의 모든 도매시장과 품목의 결과를 나타낼 수 없으므로 전국 5대 도매시장과 주요 채소류인 배추와 무를 기준으로 결과를 제시한다. 거래 데이터의 이상값 탐색을 위하여 사분위수 개념을 도입하였으며, 해당 일자에 거래 데이터가 존재하지 않는 경우 등급 분류 및 기준 가격 제시가 불가능하지만 인접 도매시장의 데이터와 과거 시점의 데이터를 활용하여 결측값을 대체하였다. 도매시장, 품종 등 상황에 맞는 가격 데이터의 평균을 이용한 기준가격을 산출하고 그에 따라 4개의 등급(S,A,B,C)으로 분류하여 대표가격을 각각 제시하였다. 그 결과 기존의 등급을 기준으로 가격을 책정하는 방식이 아닌 가격을 기준으로 등급을 분류하는 방법으로 객관적이고 신뢰성 있는 기준 제시가 가능한 방안으로 생각된다. 이로 인해 농가와 소비자에게 명확한 등급 분류 및 가격 현황을 제시할 수 있을 것으로 기대한다. There are currently 33 public wholesale markets in Korea, over 50% of all agricultural products are traded in the public wholesale market through listing(auction) system. However, it is difficult to compare and analyze auction price for each wholesale market because the price standards system for each quality grade is different for each market and the quality grade is also set arbitrarily by the shipper. Therefore, in this study, we propose a new classification method and base price calculation using the price in consideration of the transaction volume. Since it is not possible to represent the results of all wholesale markets and items nationwide, the results are presented based on the five major wholesale markets in the country and the main vegetables such as cabbage and radish. The concept of quartiles was introduced to search for outliers in transaction data, and if there is no transaction data on that date, it is impossible to classify and present a standard price replaced. The standard price was calculated using the average of price data suitable for the wholesale market and variety, and the representative prices were presented by classifying them into four grades (S,A,B,C) accordingly. As a result, it is considered as a method that can present objective and reliable standards by classifying grades based on price rather than setting prices based on existing grades. This is expected to provide clear classification and price status to farmers and consumers.

NHISS를 이용한 폐암 환자의 생존분석 및 예후 연구

최수훈(Su Hoon Choi),양정화(Jeong Hwa Yang),김민수(Min Soo Kim) 한국자료분석학회 2021 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.23 No.4

폐암은 5년 이상 생존하는 환자가 10∼15%에 불과한 예후가 좋지 않은 대표적인 병이며 환자 개개인의 특성에 따라 예후가 상이한 모습을 보이므로 예후에 대한 정확한 정보 제공이 중요하다. 본 연구에서는 국민건강보험자료 공유서비스(NHISS)에서 제공하는 의료 데이터를 통해 2012년부터 2018년까지의 진료 기록이 존재하는 폐암 환자 총 100,268명에 대하여 생존분석과 예후 예측을 실시하고자 한다. 콕스 비례위험 모형, 카플란 마이어 생존 곡선, 로그순위 검정을 통해 폐암 환자의 생존분석을 실시하였으며, 콕스 비례위험 모형으로 예후에 영향을 미치는 요인들을 살펴보고 카플란 마이어 생존 곡선으로 성별과 흡연여부에 따른 예후를 비교해보았다. 또한 개별 환자들의 잔여수명을 예측하여 실제수명과의 차이를 확인하였다. 평균절대오차(MAE)와 평균 제곱근오차(RMSE)를 계산한 결과 각각 575일, 658일의 차이를 보였으며 향후 더 정확한 예측을 위한 방안이 필요할 것으로 보인다. 환자에 대한 생존 분석을 통해 생존기간에 영향을 미치는 요소들을 발견하고 이를 토대로 환자들의 예후를 개선할 수 있는 방안 마련이 기대된다. Lung cancer is a representative disease with poor prognosis, with only 10∼15% of patients surviving for more than five years and it is important to provide accurate information on prognosis because the prognosis varies depending on the characteristics of each patient. Through medical data provided by NHISS this study aims to conduct survival analysis, prognosis prediction for a total of 100,268 lung cancer patients with medical records from 2012 to 2018. Survival analysis of lung cancer patients was conducted through Cox proportional hazard model, Kaplan-Meier curve, and Log-rank test. According to the analysis, the factors that affect the prognosis through the risk ratio of variables with the Cox proportional hazard model were examined and the prognosis according to gender and smoking were compared with the Kaplan-Meier curve. In addition, the residual life of individual patients was predicted and compared to the actual life. Calculating the MAE and RMSE showed a difference of 575 days and 658 days respectively, and it seems that a plan for more accurate predictions will be needed in the future. We hope to find factors that affect the survival period through survival analysis of patients and come up with ways to improve patients’ prognosis based on them.

실리카 나노입자가 활성슬러지에 미치는 영향에 관한 연구

최수훈 ( Soo Hoon Choi ),양주희 ( Ju Hee Yang ),최병규 ( Byeong Gyu Choi ),조진우 ( Jin Woo Cho ) 한국물환경학회 2010 한국물환경학회·대한상하수도학회 공동 춘계학술발표회 Vol.2010 No.-

해수상태에서 FI-FFF실험의 안정화 조건

최수훈 ( Soo Hoon Choi ),이상엽 ( Sang Youp Lee ),홍승관 ( Seung Kwan Hong ),문지희 ( Jee Hee Moon ) 한국물환경학회 ( 구 한국수질보전학회 ) 2008 공동 추계학술발표회 Vol.2008 No.-