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기계학습을 이용한 위성 에어로졸 타입분류 알고리즘 개발
최원이,이한림 한국대기환경학회 2021 한국대기환경학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.10
본 연구에서는 저궤도 위성센서인 TROPOMI(TROPOspheric Monitoring Instrument)와 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 관측자료를 이용하여 기계학습(Random Forest)을 기반의 에어로졸 타입분류 알고리즘을 개발하였다. 지상기반 선포토미터 기반의 관측자료를 이용하여 에어로졸의 타입을 분류하여 이를 목표 변수(target variable)로 이용하였다. 선포토미터 자료 기반의 에어로졸 타입 데이터셋과 같은 위치와 시간대에 관측한 TROPOMI와 MODIS 위성자료를 추출하고, 이를 학습 데이터(60%)와 검증 데이터(40%)로 나누어 학습하고 모델을 검증하였다. 이와 함께, TROPOMI와 MODIS에서 제공 가능한 다양한 위성 기반 변수의 정확도를 평가하고, 최적의 입력변수를 선정하였다. 에어로졸 타입을 7가지로 구분하였을 때, 타입분류 모델의 정확도는 56%로 나타났으며, 위성 기반으로 에어로졸 타입 구분 시 일부 에어로졸 타입간의 혼동이 나타나는 경향을 확인하였다. 이에 따라, 에어로졸 종류를 총 4가지가 되도록 병합 한 결과 모델의 정확도는 73%로 향상되어 위성 기반 타입분류에 있어 본 알고리즘의 유용성을 확인하였다. 또한, 에어로졸 광학특성 값을 이용하여 타입분류 성능을 추가적으로 검증하였다.
최원일,전성곤,김덕문,최은화 한국방재학회 2012 한국방재학회 학술발표대회논문집 Vol.11 No.-
본 연구에서는 경복궁, 숙정문, 창경궁, 창덕궁 등의 중요한 건축문화재가 위치하고 있는 서울특별시 ○○산 일대를 연구지역으로 선정하여, 지진에 의한 변위량 해석에 이용되는 Newmark displacement model(뉴마크 변위 모델)을 통해 지진시 산사태 위험지 예측을 실시하였다. 또한 산사태 발생 시 토석류의 흐름 양상을 예측하고, 산사태가 산지 부근에 위치하고 있는 문화재에 미치는 영향을 분석하였다.