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시정계 자료와 기계학습 기법을 이용한 지역 안개예측 모형 개발
김대하 한국수자원학회 2021 한국수자원학회논문집 Vol.54 No.12
안개는 대체수자원이 될 수 있으나 교통사고 위험을 높이고 공항 운영에 제약을 가하는 사회적 영향이 큰 기상현상이다. 본 연구에서는 1 km 미만 가시거리(시정)로 정의되는 안개 발생을 기상자료로 예측하는 지역 기계학습모형을 개발하고 그 예측력을 평가하였다. 전라북도 지역의 10개 기상청 지상관측소의 2017-2019년 시정 및 기상관측자료로 앙상블 분류기법인 Extreme Gradient Boosting (XGB), Light Gradient Boosting (LGB), Random Forests (RF)를 학습시켜 지역 안개 모형을 개발하였고 독립적인 2020년 자료로 모형의 사용성을 평가하였다. 그 결과, 학습·검증기간(2017-2019)에는 True Skill Score를 기준으로 가장 높은 예측력을 보인 방법은 LGB 기법이었지만 다른 두 모형에 비해 False Alarm Ratio가 컸다. RF 모형과 XGB 방법 역시 기존 연구에 상응하는 예측성능을 보이는 것으로 확인되었다. 2020년 자료를 입력해 안개 발생을 모의했을 때 세 모형의 예측성능은 2017-2019년 기간보다 떨어졌지만 모두 관측 안개일수의 공간분포와 일관되는 안개 위험을 예측했다. 세 기계학습 모형은 안개위험이 상대적으로 높은 지역을 추출하는 기법으로 사용이 가능할 것으로 보인다. While it could become an alternative water resource, fog could undermine traffic safety and operational performance of infrastructures. To reduce such adverse impacts, it is necessary to have spatially continuous fog risk information. In this work, tree-based machine-learning models were developed in order to quantify fog risks with routine meteorological observations alone. The Extreme Gradient Boosting (XGB), Light Gradient Boosting (LGB), and Random Forests (RF) were chosen for the regional fog models using operational weather and visibility observations within the Jeollabuk-do province. Results showed that RF seemed to show the most robust performance to categorize between fog and non-fog situations during the training and evaluation period of 2017-2019. While the LGB performed better than in predicting fog occurrences than the others, its false alarm ratio was the highest (0.695) among the three models. The predictability of the three models considerably declined when applying them for an independent period of 2020, potentially due to the distinctively enhanced air quality in the year under the global lockdown. Nonetheless, even in 2020, the three models were all able to produce fog risk information consistent with the spatial variation of observed fog occurrences. This work suggests that the tree-based machine learning models could be used as tools to find locations with relatively high fog risks.
김대하 대한교통학회 1995 대한교통학회 기타자료 Vol.1995 No.-
街路網은 通過交通의 高速走行을 目的으로 하는 街路 (幹線道路)와 宅地나 建物로 부터 車輛의 接近을 目的으로 하는 街路 (區劃道路) 및 이들 相互間을 連結함으로서 交通의 迅速한 集合과 分散을 目的으로하는 街路 (局地道路)로 構成된다. 幹線道路는 都市의 骨格을 形成하는 道路로서 自動車 專用道路, 主幹線道路 및 補助幹線道路로 細分할 수 있는데, 邑級 以下의 都市에서 都市全體가 수개의 近隣 地區 規模인 境遇에는 主幹線遺路와 補助幹線道路로 區分하고, 1~2 個의 近隣地區 規模인 境遇에는 補助幹線道路만이 存在하게 되므로 이를 단순히 幹線道路라고 呼稱해도 무방하다. 車輛의 接近性 (Accessibility)과 移動性 (Mobility)의 側面에서 볼 때 幹線道路는 車輛의 出入이 制限되는 反面에 移動性이 큰 것이며, 區劃道路는 이와 反對로 接近性이 保障되는 反面에 移動性이 떨어지는 것이고, 局地道路는 接近性과 移動性이 모두 中間程度의 것이라고 할 수 있다.