예상도 작성법 훈련이 읽기 학습장애아동의 읽기 능력에 미치는 효과

정대영 ( Jeong Dae Yeong ),신현인 ( Sin Hyeon In ) 한국특수아동학회 2003 특수아동교육연구 Vol.5 No.1

GIS를 이용한 난대상록활엽수림 생육공간 적지판정 및 맵핑 프로그램 개발

강진택 ( Jin-taek Kang ),박남창 ( Nam-chang Park ),이광수 ( Kwang-soo Lee ),정영관 ( Young-gwan Chung ) 산림경영정보학회 2003 산림경영정보 Vol.6 No.1

난대 주요수종인 구실잣밤나무, 황칠나무, 붉가시나무, 후박나무의 종다양성 보존과 생태복원을 임목의 생장과 입지 환경인자와의 관계를 구명하여 수종별 적지판정 평가모델 도출하고, ESRI사의 ArcView 3.2와 ESRI사의 Avenue, Dialog Designer를 이용하여 적지선정 및 mapping 프로그램을 개발하였다. 적지판정 및 mapping 프로그램은 수치지도작성 및 입력 모듈, 적지판정 평가인자 생성모듈, 평가인자들의 상대적인 중요도를 결정하는 가중치 결정모듈, 가중치가 부여된 평가인자들에 의해 임목의 최적 생육환경 조건을 판정하는 적지판정 모듈, 적지판정 결과를 나타내는 평가서 작성 및 출력 모듈로 구성되어 있으며, 이 모듈들은 유기적으로 연결 되도록 하였다. 개발된 프로그램을 상록활엽수림이 다양하고 대규모로 분포되어 있는 전남 완도를 연구대상지로 선정하여 그 적용성을 검토한 결과, 난대상록활엽수림의 등급별 생육공간 적지 판정과 mapping이 가능하였다. This study was carried to estimate evaluation model of site Quality prediction by study of relationship between growth of tree and site and environment, and developed site Quality prediction and mapping program, to conservation of species and restoration of ecology in main morbifera Lev., Machilus thunbergii S. et Z., Quercus, acuta Thunb. Developed program of site Quality prediction and mapping was developed using program of ArcView 3.2 version, A venue and Dialog Designer tools of ESRI as geographic information system engine. The module of important function of site Quality and mapping program was systematized module of map creation and registration, module of evaluation factor creation, module of weight decision module of site Quality prediction, module of report creation and print. To reviewed application case, developed program applied to Wando district, Junam as study area, which diverse and distributed largely broad-leaved trees of evergreen. As the results of application of program, we can determinate and map site Quality prediction of growth by class.

베이지안 모델을 활용한 서울시 자치구별 범죄예측지도 연구

홍성초(Seong Cho Hong),임선영(Sun Young Ihm) 안전문화포럼 2023 안전문화연구 Vol.- No.25

우리나라의 경찰 인력 부족에 대한 문제는 이전부터 지속적으로 제기되어 왔었다. 이를 위해 인력 충원, 재배치 등 다양한 방식으로 노력을 하고 있지만, 검·경 수사권 조정 등 정책 변화들로 인해 여전히 인력난과 업무 과중에 시달리고 있다. 효율적인 경찰 활동과 관련해서 주목해볼 만한 방안은 범죄 빅데이터를 바탕으로 구현한 범죄지도의 활용이다. 이 연구에서는 국내·외에서 활용되고 있는 범죄지도에 대해서 살펴본 후 베이지안 모델을 활용해 서울시 자치구별 범죄율을 예측하고 이를 시각화하여 서울시 자치구별 범죄지도를 구현함으로써 경찰의 순찰 활동과 범죄예방 그리고 더 나아가 시민들의 1차적 범죄예방에 기여하고자 했다. 연구의 목적을 달성하고자, 영국, 미국, 한국에서 활용되고 있는 범죄지도에 대해서 살펴보며 국내·외 범죄지도와 그 활용 방식을 살펴보았다. 이후 범죄사건 수사와 재판에서의 활용이 주목되고 있는 베이지안 모델을 바탕으로 서울시 자치구별 CCTV, 유흥업소, 학교, 유동인구 데이터를 활용해서 서울시에서 발생한 범죄들을 자치구별로 예측하고자 하였다. 마지막으로 예측 분석값을 토대로 서울시 자치구별 범죄지도의 시각화를 구현하였다. 국내·외 범죄지도와 그 활용법에 대해 살펴본 결과, 해외의 범죄지도와 다르게 현재 우리나라에서 활용되고 있는 범죄지도들은 사용자가 제한되어 있거나 알고리즘이 공개되지 않아 다소 폐쇄적이라는 문제점이 존재했었다. 이러한 결과를 토대로 이 연구에서는 일반 시민에게도 공개될 수 있는 범죄지도를 베이지안 모델을 바탕으로 구현하고자 하였다. 이에 따라 본 연구에서는 서울시 자치구별 CCTV, 유흥업소, 학교, 유동인구 데이터를 수집하여 데이터베이스를 구축하였고, 수집된 데이터를 활용하여 범죄 발생을 예측한 베이지안 모델은 약 87%의 평균 정확도를 보였으며, 이러한 결과는 해외에서 활용되고 있는 범죄예측 프로그램보다 높은 수치였다. 마지막으로 분석 결과를 바탕으로 범죄지도로 시각화하였다. 범죄지도의 적극적인 활용은 경찰의 인력난과 업무 과중 문제에 더 효율적인 방법을 제시할 수 있으며, 일반 시민에게 경찰 및 범죄 활동에 대한 정보를 줄 수 있어 그 활용 가치가 높다. 현재 우리나라도 범죄지도를 도입해서 운영을 시작하고 있지만, 그 폐쇄성으로 인해 일반 시민들이 범죄지도의 효율성을 체감하기는 어렵다. 범죄지도는 활용 방식에 따라서 그 가치가 더욱더 높아질 수 있기에 대중에게 더 적극적으로 다가갈 수 있다면 신뢰도를 향상하는 데 도움이 될 것이다. The issue of police personnel in Korea has been continuously raised. Efforts are being made to this end in various ways, but the police are still suffering from manpower shortages and heavy work due to policy changes such as “Adjustment of Investigative Rights between the Police and the Prosecution”. In relation to efficient police activities, a notable measure is the use of crime map based on crime big data. This study examined crime maps used at home and abroad, predicted crime rates for each district in Seoul based on Bayesian model, and visualized them to implement crime maps for each district in Seoul for contributing efficient police patrol activities and crime prevention, and moreover to help Primary crime prevention of citizens. To achieve the research purpose, this study looked at crime maps used in the United Kingdom, United States, and Korea’s and how they were used. Furthermore, this study tried to predict crimes in Seoul by district using CCTV, drinking establishment, schools and foot traffic data. Finally, based on the predicted analysis values, visualization of crime map for each district in Seoul was implemented. Unlike overseas crime maps, crime maps currently used in Korea were somewhat closed way(only limited users can use it or the algorithm has not been made public). Based on literature review, this study attempted to implement crime map that can be disclosed to private citizens based on the Bayesian model which is rising in the field of criminal investigation. Accordingly, database was established by collecting CCTV, drinking establishment, schools and foot traffic data for each district in Seoul. The Bayesian model, which predicted crime occurrence using the collected data, showed an average accuracy of about 87% which is higher accuracy than other crime prediction program abroad. Finally, visualized as a crime map based on the analysis results. The active use of crime map is highly valuable. It can help police's manpower shortage and heavy work, moreover private citizens too. Currently, Korea has also introduced and started operating crime map, but due to police’s confidentiality, it is difficult for private citizens to feel the efficiency of crime map. Crime map can be more valuable depending on how it is used, so if the police actively release crime map to the public, will get a great response.

Mapping of Inundation Damage Prediction using GIS Technology

Kyunghoon Ahn,Jion Lim,Joowon Kim,SangjinAhn 보안공학연구지원센터 2016 International Journal of u- and e- Service, Scienc Vol.9 No.8

The purpose of this study is making the map of inundation damage prediction with analysis result of rivers flood and urban inundation in order to prepare against emergency of urban inundation and levee break due to extraordinary flood and regional heavy rain. This is for protecting the residents’ life and property with rapid management in the damage predicted area. In order to effectively calculate the aspect of inundation area, the study was conducted on Gwangmyeong, as the real example of inundation area, which reflects damage area of each scenario(frequency) using one dimensional HEC-RAS model and two dimensional SWMM. Based on the CAD and GIS produced from this study or existing similar studies, was used Arc-map program which makes the map with each scenario(frequency). In order to reflect the topography of the real area, we scanned the high resolution satellite picture on the flooded area for more accuracy and focused on raising efficiency of as the better map of inundation damage prediction.

데이터 분배 및 태스크 진행 스케쥴링을 통한 맵/리듀스 모델의 성능 향상

황인성(In-Sung Hwang),정경용(Kyung-Yong Chung),임기욱(Kee-Wook Rim),이정현(Jung-Hyun Lee) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.10

Map/Reduce 는 최근에 많은 주목을 받고 있는 클라우드 컴퓨팅을 구현하는 프로그래밍 모델이다. 이 모델은 여러 대의 컴퓨터를 이용해서 규모가 큰 데이터를 처리하는 어플리케이션에서 사용된다. 따라서 구성된 컴퓨터들을 효율적으로 사용하기 위해서 데이터를 적당한 크기로 나눈 다음 각각의 컴퓨터에 효율적으로 분배시키는 과정을 결정하는 것이 중요하다. 또한 모델을 구성하고 있는 Map 단계와 Reduce 단계를 실행하는 계획도 성능에 많은 영향을 줄 수 있다. 본 논문에서는 대용량의 데이터를 분리해서 Map 태스크를 실행하는 클라우드 컴퓨팅 노드의 성능과 네트워크의 상태를 고려한 후 각각의 컴퓨팅 노드에게 효율적으로 분배하는 방법을 제안한다. 그리고 Map 단계와 Reduce 단계에서 진행하는 방식을 튜닝하여 Reduce 작업의 처리속도를 향상시켰다. 제안된 방법은 대표적인 두 개의 Map/Reduce 어플리케이션을 이용하여 실험하고 조건에 따라 성능에 어떠한 결과를 미치는지 평가했다. Map/Reduce is the programing model which can implement the Cloud Computing recently has been noticed. The model operates an application program processing amount of data using a lot of computers. It is important to plan the mechanism of separating the data in proper size and distributing that to a cluster consisted of computing node in efficient for using the computing nodes very well. Besides that, planning a process of Map phases and Reduce phases also influences the performance of Map/Reduce. This paper suggests the effectively distributing scheme that separates a huge data and operates Map task in the considering the performance of computing node and network status. And we make the Reduce task can be processed quickly through the tuning the mechanism of Map and Reduce task operation. Using the two Map/Reduce sample application, we experimented the suggestion and we evaluate suggestion considered it in how impact the Map/Reduce performance.

고속도로 이동경로별 중장기 통행시간 예측 방법론 개발

이주영,손상훈,김형주 대한교통학회 2019 대한교통학회지 Vol.37 No.5

Predicted travel time is important factor to help commuters make route choices and departure time decisions. Especially, it has an effect of dispersing the demand on the road. Previous research have been focused on providing information on the expected arrival time for a single route with a link travel time prediction. There is a limit to the study of travel time prediction by different routes that affects user’s actual decision making. In this study, we have studied long-term travel time prediction using route travel data. We used self-organizing map clustering algorithm and the input variables of the model were day of the week, weather, daily traffic volume. Long-term travel time prediction for the Jungbu Naeryuk expressway, Cheongwon- Sangju expressway, Gyeongbu expressway is conducted and prediction results of k-NN were used for comparison of the predicted results. The prediction error of the travel time for each route was reduced and it showed a high error reduction in the Jungbu Naeryuk Expressway which has the most traffic volume of Seoul-Daegu section. In this paper, we proposed a method to overcome the limitation of the link-based travel time prediction. It can be used for route choices and departure time decisions of individual commuters by providing reliable travel time prediction for each route. 고속도로 통행시간 예측 정보는 이용자의 통행계획 수립과 통행경로 선택에 중요한 요인으로 작용하며 도로에 집중된 교통수요 집중을 분산시키는 효과를 가진다. 기존 통행시간 예측 연구는 단기적 관점의 링크 통행시간 예측 연구로 단일 경로에 대한 도착예정시간 정보를 제공하는데 중점을 두고 있는데 이용자의 실제 통행 의사결정에 영향을 미치는 이동경로별 통행시간 예측 측면에서 한계를 보였다. 이에 본 연구에서는 경로형 데이터를 활용하여 이동경로별 중장기 통행시간 예측 연구를 실시한다. 이를 위하여 입력변수로 고속도로 통행시간에 영향을 주는 요소인 요일, 기상, 일 단위 교통량 등을 활용하였으며, 분석방법으로는 머신러닝 기반 자기조직화지도 클러스터링 알고리즘을 활용하였다. 서울-대구 구간의 대부분의 이동경로인 중부내륙, 청원-상주, 경부선 등에 대한 중장기 통행시간 예측을 수행하였으며, 예측 결과의 비교 ‧ 검증을 위해서 k-NN 예측결과를 활용하였다. 분석결과 각 이동경로별 통행시간 예측오차가 감소하였으며, 특히 서울-대구 통행 경로 중에서 가장 많은 통행을 가지는 중부내륙 고속도로에서 높은 오차감소를 보였다. 본 연구는 기존의 단기적 링크기반의 통행시간 예측의 부정확한 한계를 극복할 수 있는 방법으로 이동경로별 신뢰성 있는 통행시간 예측정보를 제공함으로써 개별 통행자의 경로선택 및 출발시간 선택 등에 유용하게 활용되어질 수 있을 것으로 판단된다.

축구 월드컵대회의 경기기록 기반 경기결과 예측

최형준(Choi, Hyong-Jun),이윤수(Lee, Yun-Soo) 한국체육과학회 2019 한국체육과학회지 Vol.28 No.1

This study was to confirm the probability of prediction of match outcomes based on the official data of soccer World Cup. Also, it was to identify the differences of prediction models which were divided with the ratio of data used among the raw data. The raw data was considered in the official data from 2002 to 2018 soccer World Cup on the official web sites of FIFA. Totally, 17 independent variables were shot attempts, shot on goal, % of shot on goal, passes, passes completed, % of passes completed, short passes, short passes completed, % of short passes completed, long passes, long passes completed, % of long passes completed, corner kicks, fouls committed, fouls suffered, offsides, and % of ball possessions. One dependent variable was the outcome of match. In order to process the data, the self-organizing map which is one of artificial intelligent techniques was used for this study. Totally, 640 data set was used for this study that 60%, 70%, 80%, and 90% of raw data was split as the training data set for the self-organizing map. The results of this study were found as following belows; First, there were a couple of consideration on designing of the self-organizing map that the error was 3.446 and the structure was 10 × 10. Second, 60% (384) and 90% (576) of usage on the raw data for the training matched the prediction with 71.86%. Third, 70%(448) and 80%(512) of usage on the raw data for the training shown higher prediction with 73.44%. Consequently, the results of this study were shown that there were no differences of prediction accuracy with different amount of data used.

NWP-CFD 축소화에 의한 육상풍력 자원지도 고해상도화

김정현,박성군,황수진,김현구,김진영 한국풍공학회 2022 한국풍공학회지 Vol.26 No.1

An accurate prediction of the wind energy production is essential in the initial design process of wind farms. Many researchers use meteorological data obtained from Numerical Weather Prediction (NWP) methods to predict wind energy production. The NWP method does not consider the influence of local topography and surface roughness on wind conditions. In Korea, most of onshore wind farms are installed in mountainous areas with complex topography, which makes the meteorological data obtained from only NWP method not applicable for the generation of wind resource map. The NWP-CFD coupled method, which uses the meteorological data from NWP method as the boundary condition of the CFD simulation, is adopted to overcome the limitations inherent in the NWP method. In this way, the spatial resolution of onshore wind resource map is downscaled to 100m-level considering the effects of the complex topography on the wind conditions. 풍력발전단지는 초기 투자비용이 높고 설치 후 이동이 용이하지 못하기 때문에 풍력발전단지 설계 과정에서 해당 지역의 생 산 가능 자원량을 정확히 예측하는 것이 필수적이다 . 많은 연구자들이 풍력에너지 발전량을 예측하기 위해 수치기상예보 (Numerical Weather Prediction, NWP) 방법으로부터 얻은 장기간 기상데이터를 활용한다 . 하지만 NWP 방법은 국지적 지형지물과 표면조도가 풍 황에 미치는 영향을 충분히 고려하지 못한다는 한계점이 존재하여 대부분의 육상풍력발전단지가 지형이 복잡한 산간지역에 설치되어 있는 한국에서 활용하기에 적합하지 않다 . 이에 NWP 방법을 통해 얻어진 장기간 기상데이터를 전산유체역학 (Computational Fluid Dynamics, CFD)의 경계조건으로 활용하여 지형지물과 표면조도의 영향을 고려하여 축소함으로써 공간해상도를 100m 급으로 고해상 도화 하였다 .

Enhanced Markov-Difference Based Power Consumption Prediction for Smart Grids

Yiwen Le,Jinghan He 대한전기학회 2017 Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.12 No.3

Power prediction is critical to improve power efficiency in Smart Grids. Markov chain provides a useful tool for power prediction. With careful investigation of practical power datasets, we find an interesting phenomenon that the stochastic property of practical power datasets does not follow the Markov features. This mismatch affects the prediction accuracy if directly using Markov prediction methods. In this paper, we innovatively propose a spatial transform based data processing to alleviate this inconsistency. Furthermore, we propose an enhanced power prediction method, named by Spatial Mapping Markov-Difference (SMMD), to guarantee the prediction accuracy. In particular, SMMD adopts a second prediction adjustment based on the differential data to reduce the stochastic error. Experimental results validate that the proposed SMMD achieves an improvement in terms of the prediction accuracy with respect to state-of-the-art solutions.

Enhanced Markov-Difference Based Power Consumption Prediction for Smart Grids

Le, Yiwen,He, Jinghan The Korean Institute of Electrical Engineers 2017 Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.12 No.3

Power prediction is critical to improve power efficiency in Smart Grids. Markov chain provides a useful tool for power prediction. With careful investigation of practical power datasets, we find an interesting phenomenon that the stochastic property of practical power datasets does not follow the Markov features. This mismatch affects the prediction accuracy if directly using Markov prediction methods. In this paper, we innovatively propose a spatial transform based data processing to alleviate this inconsistency. Furthermore, we propose an enhanced power prediction method, named by Spatial Mapping Markov-Difference (SMMD), to guarantee the prediction accuracy. In particular, SMMD adopts a second prediction adjustment based on the differential data to reduce the stochastic error. Experimental results validate that the proposed SMMD achieves an improvement in terms of the prediction accuracy with respect to state-of-the-art solutions.