Earticle

국토의 형상을 결정하는데 있어 중요한 해안 지역은 그 형태와 특성이 변화하는 모습을 가지고 있다. 대규모매립 공사와 크고 작은 해안 지역 개발 등으로 인하여 적절한 이용계획을 수립하는데 문제점이 발생하고 있다. 그 중에서 해안사구는 관광 및 생태학적 측면에서 아주 중요한 역할을 하고 있으며, 이에 대한 연구가 아직은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 연구대상의 지역적 범위를 부산 송도해안으로 결정하였으며, 다년간의 RTK-GPS 측량 자료를 근거로 시계열적 분석을 통하여 해안사구의 이동경로를 분석하고자 한다. 송도해안의 경우, 해안선의 길이는 평균 약 620m, 면적은 약 $31,846m^2$으로 나타났다. 송도 해안은 좌우측에 방파제가 설치되어져 있으며, 이로 인해 모래의 유실을 최소화 할 수 있었으며, 매년 일정양의 양빈으로 인하여 꾸준히 해안 사구가 퇴적되고 있음을 알 수 있었다. 또한 7회 측정 결과 해안사구는 좌우측면이 침식되고 중앙부분이 퇴적되어 해안 사구가 전반적으로 앞으로 전진되고 있는 것으로 조사되었다.

The coastline area, which was the important to decide the shape of the national land, has the characteristics of changing its shapes and features. We have some trouble to make the appropriate use-plan, because of the huge land to be reclaimed from the sea and developing large and small coast areas. Of them the coastal sand dune plays a definite primary role in the side of tourism and ecology. But there is not enough study for that. Busan Songdo coast is decided as an object of this study. We would analyze transfer path of the coastal sand dune through the time series analysis with RTK-GPS survey for many years. In case of Song do coast, the mean coastline length is approximately 620m, the area is approximately $31,846m^2$. Breakwaters are set up in right and left sides in Song do coast. it can make the sand dune be a minimum. So the coastal sand dune is steadily deposited with a certain beach nourishment of every year. As a result of 7 times survey, both sides of the coastal sand dune are eroded. It turns out it is going ahead over all as the center of the coastal sand dune is deposited.

북한 농업용수 수요량의 파악은 앞으로 다가올 농업 수자원 분야의 과제에 대처하고 통일 후의 수자원 개발 계획을 수립하기 위한 가장 기본적인 요소이다. 그러나 농업용수 수요량 파악을 위한 북한에의 접근은 불가능한 것이 사실이며, 위성영상을 이용한 원격탐사 기법의 활용은 이러한 문제를 해결할 수 있는 가장 효과적인 방법이다. 이에 본 연구에서는 먼저 시계열 MODIS 영상을 이용하여 북한 전 지역을 대상으로 논의 분포를 추출한 후, MODIS 영상의 해상도에 의해 발생하게 되는 논 추출의 불확실성이 지형학적 인자에 따라 어떻게 나타나는지 살펴보고 이를 적용하여 논 추출 결과를 보완하였다. 또한 북한 지역에 적용 가능한 농업용수 수요량 산정 방법을 선정하고 시계열 MODIS 영상을 이용하여 추출된 논 지역을 대상으로 북한 전역의 연간 농업용수 수요량을 추정하였다. 본 연구에서 정립된 시계열 MODIS 영상을 이용한 논 추출 방법 및 북한의 농업용수 수요량 산정 방법은 향후 북한의 농업용수 관련 연구에 대한 중요한 기초 자료가 될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 광양항의 장래 컨테이너 물동량 및 교통량을 일변량 시계열모형을 통해 예측하고, 컨테이너 선박교통량을 산출하였다. 광양항의 물돌량과 입항 척당 물동량의 시계열 모형은 모두 추세와 계절적 변동이 있는 Winters 가법 모형으로 최적합 되었다. 광양항의 컨테이너 물동량은 2007년과 비교하여 2011년과 2015년에 각각 7.4%, 16.2% 가량 증가하여 약 2,756천TEU, 4,470천TEU가 될 것으로 예측되었다. 또한 2011년과 2015년의 컨테이너 입항 척당 평균 물동량은 2007년 대비 약 30.3%, 54.6% 증가하여 각각 675TEU, 801TEU가 될 것으로 예측되었다. 광양항에 대한 컨테이너 선박의 교통량은 2011년과 2015년에 각각 4,078척, 5,921척이 될 것으로 추정되었다.

The future cargo transportation and traffic volume on container in Gwangyang port was forecasted by using univariate time series models in this research. And the container ship traffic was produced. The constructed models all were most adapted to Winters' additive models with a trend and seasonal change. The cargo transportation on container in Gwangyang port was estimated each about 2,756 thousand TEU and 4,470 thousand TEU in 2011 and 2015 by increasing each 7.4%, 16.2% compared with 2007. The volume per ship on container was estimated each about 675TEU and 801TEU in 2011 and 2015 by increasing each 30.3%, 54.6% compared with 2007. Also, traffic volume on container incoming in Gwangyang Port was prospected each about 4,078ships and 5,921ships in 2011 and 2015.

본 연구에서는 부산 북항의 장래 물동량을 시계열 모형을 이용하여 정량적으로 예측하였다. 항만물동량을 화물의 특성에 따라 크게 컨테이너, 유류, 일반화물 3가지로 구분하였다. 북항의 물동량 예측에서는 먼저 기존 물동량의 계절지수를 산정하고, 지수평활모형과 ARIMA모형 중에서 최적모형을 선정하였다. 이를 통해 추정된 각 화물별 해당연도의 물동량에 계절지수를 적용하여 물동량을 월별로 산출하였다. 2011년과 2015년의 컨테이너 예측 물동량은 각각 21,390만톤, 23,144만톤이며, 이는 2007년 대비 2011년과 2015년에 각각 약 7.4%, 16.2%로 증가한 것이다. 유류화물의 물동량은 동일하게 약 705만톤으로 2007년 대비 약 4.7% 증가하는 것으로 나타났으나 2002년의 물동량보다는 낮을 것으로 예측되었다. 그리고 일반화물의 물동량은 약 805만톤으로 2007년 대비 2011년과 2015년에 각각 약 0.74%, 0.75% 감소할 것으로 나타나 2007년과 거의 비슷한 수준을 유지할 것으로 예측되었다. 향후 북항에서 처리될 것으로 예측된 전체 항만물동량은 2011년과 2015년에 각각 22,900만톤과 24,654만톤으로 예상되었다. 이는 2007년 대비 각각 약 7.0%, 15.2% 증가한 물동량이다. 이러한 물동량의 증가는 컨테이너화물의 견인차 역할로 인한 결과로 예측되었다. 또한 북항 전체의 장래 월별 물동량을 보면 4월에 가장 많고, 2월에는 가장 적을 것으로 나타났다.

In this paper the cargo transportation were forecasted for the North Port in Busan through time series models. The cargo transportation were classified into three large groups; container, oil, general cargo. The seasonal indexes of existing cargo transportation were firstly calculated, and optimum models were chosen among exponential smoothing models and ARIMA models. The monthly cargo transportation were forecasted with applying the seasonal index in annual cargo transportation expected from the models. Thus, the cargo transportation in 2011 and 2015 were forecasted about 22,900 myriad ton and 24,654 myriad ton respectively. It was estimated that container cargo volume would play the role of locomotive in the increase of the future cargo transportation. On the other hand, the oil and general cargo have little influence upon it.

최근 환경생태학적 하천관리가 중시되면서, 하천의 지형태를 고려한 하천복원 및 관리업무가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 시계열 항공영상을 이용하여 갑천과 유등천의 지형태 변화를 검토하였다. 특히 보나 교량과 같은 하천시설물이 새로 설치되거나 해체된 지점, 그리고 갑천과 유등천이 합류되는 지점을 선정하여 시계열별로 유량의 변화 및 물의 흐름방향 등을 파악할 수 있었다. 또한 물의흐름 특성에 의한 퇴사의 양상도 함께 검토함으로서 도심하천의 유지수량 및 환경생태학적 하천복원 업무 수행시 중요한 의사결정자료로 제공이 가능하게 되었다.

Recently environmental and ecological river management have been held in high repute, therefore it needs to river restoration and management works considering topographical shape of river. This study estimated the change of topographical shape in Gab- and Yudeung-River using time-series aerial photos. Especially, we selected location points of river facilities as weir and bridge that were built and removed and the confluence of Gab- and Yudeung-River. And we investigated the change of time-series flux and flow-direction. Also, through the estimation of sediment by river flow together, it is possible to supply decision making data that is very important to instream flow and environmental and ecological river restoration in urban stream.

In this study, the new methodology which combines Kohonen self-organizing map(KSOM) neural networks model and the conventional neural networks models such as feedforward neural networks model and generalized neural networks model is introduced to forecast flood stage in Nakdong river, Republic of Korea. It is possible to train without output data in KSOM neural networks model. KSOM neural networks model is used to classify the input data before it combines with the conventional neural networks model. Four types of models such as SOM-FFNNM-BP, SOM-GRNNM-GA, FFNNM-BP, and GRNNM-GA are used to train and test performances respectively. From the statistical analysis for training and testing performances, SOM-GRNNM-GA shows the best results compared with the other models such as SOM-FFNNM-BP, FFNNM-BP, and GRNNM-GA and FFNNM-BP shows vice-versa. From this study, we can suggest the new methodology to forecast flood stage and construct flood warning system in river basin.

A predictive model of wind speed in the wind farm has very important meanings. This paper presents an estimation model of wind speed based on time series analysis using the observed wind data at Hangyeong Wind Farm in Jeju island, and verification of the predictive model. In case of Hangyeong Wind Farm and Haengwon Wind Farm, The ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) predictive model was appropriate, and the wind speed estimation model was developed by means of parametric estimation using Maximum likelihood Estimation.

본 논문에서는 시계열 데이타 클러스터링에서 DFT 진폭 기반의 프라이버시 보호 기법을 제안한다. 기존의 프라이버시 보호 연구인 DFT 계수 기법은 원본과 유사한 데이타가 복원될 수 있어 프라이버시 보호 측면에서 큰 문제점이 있다. 반면에, 제안한 DFT 진폭 기법은 DFT 변환 후에 위상을 제외한 진폭만을 사용함으로써 원본 데이타를 복원하기 매우 어려운 특징을 가진다. 본 논문에서는 우선 기존의 DFT 계수 기법이 복원이 용이한 함수이고, 제안한 DFT 진폭 기법이 복원이 어려운 함수임을 체계적으로 설명한다. 다음으로, 클러스터링 정확도를 대신하고 진폭을 선택하기 위한 척도로서 거리-순서 보존정도의 개념을 제안한다. 거리-순서 보존 정도는 객체들의 상대적 순서가 클러스터링 보호 함수의 적용전후에 얼마나 보존되는지의 척도를 나타낸다. 본 논문에서는 이러한 거리-순서 보존 정도의 개념을 사용하여 DFT 진폭 기법에서 진폭을 선택하는 탐욕적 전략들을 제시한다. 즉, 제안한 탐욕적 전략은 거리-순서 보존 정도를 극대화하는 방향으로 DFT 진폭을 선택하여, 궁극적으로 클러스터링 정확도를 높이고자 하는 방법이다. 마지막으로 실험을 통해 제안한 거리-순서 보존 정도가 클러스터링 정확도를 대신할 수 있는 척도임을 보인다. 또한, 제안한 DFT 진폭 기법의 탐욕적 전략들이 기존의 DFT 계수 기법에 비해 정확도가 크게 떨어지지 않음을 확인한다. 이 같은 결과를 달 때, 제안한 DFT 진폭 기법은 DFT 계수 기법에 비해 프라이버시 보호 정도를 크게 개선했을 뿐 아니라 비교적 정확한 클러스터링 정확도를 보이는 우수한 연구 결과라 사료된다.

In this paper we propose Fourier magnitudes based privacy preserving clustering on time-series data. The previous privacy-preserving method, called DFT coefficient method, has a critical problem in privacy-preservation itself since the original time-series data may be reconstructed from privacy-preserved data. In contrast, the proposed DFT magnitude method has an excellent characteristic that reconstructing the original data is almost impossible since it uses only DFT magnitudes except DFT phases. In this paper, we first explain why the reconstruction is easy in the DFT coefficient method, and why it is difficult in the DFT magnitude method. We then propose a notion of distance-order preservation which can be used both in estimating clustering accuracy and in selecting DFT magnitudes. Degree of distance-order preservation means how many time-series preserve their relative distance orders before and after privacy-preserving. Using this degree of distance-order preservation we present greedy strategies for selecting magnitudes in the DFT magnitude method. That is, those greedy strategies select DFT magnitudes to maximize the degree of distance-order preservation, and eventually we can achieve the relatively high clustering accuracy in the DFT magnitude method. Finally, we empirically show that the degree of distance-order preservation is an excellent measure that well reflects the clustering accuracy. In addition, experimental results show that our greedy strategies of the DFT magnitude method are comparable with the DFT coefficient method in the clustering accuracy. These results indicate that, compared with the DFT coefficient method, our DFT magnitude method provides the excellent degree of privacy-preservation as well as the comparable clustering accuracy.

대부분의 실세계의 시스템들, 즉 경제, 주식시장, 의료분야 등의 많은 시스템들은 동적이며 복잡한 현상을 갖는다. 이러한 특징들의 시스템을 이해하는 전형적인 방법은 시스템행위에 대한 모델을 세우고 분석하는 것이다. 본 연구에서는 실세계의 동적 시스템에서 발생되는 시계열데이터들에 대하여 최적의 클러스터를 형성하기 위한 방법을 연구한다. 먼저 클러스터 수를 결정하는 기준으로 베이지안정보기준(BIC : Bayesian Information Criterion)근사법의 활용도를 검증하고 데이터 크기와 베이지안정보기준값의 상관관계를 파악함으로 탐색 효율을 높이는 방안을 제안하며 클러스터링 과정으로 모델기반과 유사기반의 방법론을 비교 확인하여 본다. 실제의 시계열데이터(주가)에 대해 실험을 시행하였고 베이지안정보기준 근사 측도는 데이터의 크기에 따라 파티션의 사이즈를 정확히 추정하는 것을 확인하였으며 또한 유사기반의 방식보다 모델기반의 방법론이 클러스터링에서 더 나은 결과를 갖는 것을 확인하였다.

Most real word systems such as world economy, stock market, and medical applications, contain a series of dynamic and complex phenomena. One of common methods to understand these systems is to build a model and analyze the behavior of the system. In this paper, we investigated methods for best clustering over time series data. As a first step for clustering, BIC (Bayesian Information Criterion) approximation is used to determine the number of clusters. A search technique to improve clustering efficiency is also suggested by analyzing the relationship between data size and BIC values. For clustering, two methods, model-based and similarity based methods, are analyzed and compared. A number of experiments have been performed to check its validity using real data(stock price). BIC approximation measure has been confirmed that it suggests best number of clusters through experiments provided that the number of data is relatively large. It is also confirmed that the model-based clustering produces more reliable clustering than similarity based ones.

시계열 모형은 통신망 트래픽의 예측과 분석에 유용하게 쓰여 왔다. 본 논문에서는 통신망 트래픽의 예측을 위하여 다양한 시계열 모형을 소개하고 성능평가를 하고자 한다. 이를 위하여 실제 통신망 트래픽 자료에 선형 및 비선형 시계열모형을 적합 시키고 비선형 시계열모형이 선형 시계열 모형보다 예측의 정확도가 우수함을 보이고자 한다.

The time series models have been used to analyze and predict the network traffic. In this paper, we compare the performance of the time series models for prediction of network traffic. The feasibility study showed that a class of nonlinear time series models can be outperformed than the linear time series models to predict the network traffic.

The images of MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) that provide wider swath and shorter revisit frequency than Land Satellite (Landsat) and Satellite Pour I' Observation de la Terre (SPOT) has been used fer land cover classification with better spatial resolution than National Oceanic and Atmosphere Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA/AVHRR)'s images. Due to the advantages of MODIS, several researches have conducted, however the results for the land cover classification using MODIS images have less accuracy of classification in small areas because of low spatial resolution. In this study, uncertainty of paddy fields classification using MODIS images was conducted in the region of Gyeonggi-do and the relation between this uncertainty of estimating paddy fields and topographical factors was also explained. The accuracy of classified paddy fields was compared with the land cover map of Environmental Geographic Information System (EGIS) in 2001 classified using Landsat images. Uncertainty of paddy fields classification was analyzed about the elevation and slope from the 30m resolution Digital Elevation Model (DEM) provided in EGIS. As a result of paddy classification, user's accuracy was about 41.5% and producer's accuracy was 57.6%. About 59% extracted paddy fields represented over 50 uncertainty in one hundred scale and about 18% extracted paddy fields showed 100 uncertainty. It is considered that several land covers mixed in a MODIS pixel influenced on extracted results and most classified paddy fields were distributed through elevation I, II and slope A region.

Auto-Cross 시계열 신경망을 이용하여 식각 종말점을 예측하는 모델을 개발하였다. 식각 종말점 신호는 광방사분광기 (OES)를 이용하여 수집하였다. 기준 신호에 대한 예측모델을 개발한 후, 나머지 신호들로 테스트해 그 결과를 비교 분석하였다. 시계열 예측모델은 실제 신호가 제공하지 못하는 EEP 시간대를 제공하였다. 실제신호와 시계열 예측 모델을 병행해 운용할 경우 EEP 탐지 성능의 증진이 기대된다.

자기 연관 시계열 신경망을 이용하여 식각종말점 패턴-기반 플라즈마 상태를 진단하는 방법을 제안한다. 식각종말점 패턴은 Oxide 박막의 식각공정 중 Optical Emission Spectroscopy를 이용하여 수집하였으며, 역전파 신경망을 이용하여 진단 모델을 개발하였다. 진단 모델은 단일 신경망과 모듈러신경망을 이용하여 개발하였으며, 비교평가결과 모듈러 신경망이더 우수한 성능을 보였다.

The purpose of this study is to evaluate the temporal land cover change by gradual urbanization of Gyeongan-cheon watershed. This study used the five land use of Landsat TM satellite images(l987, 1991, 2001, 2004) which were classified by maximum likelihood method. The five land use maps examine its accuracy by error matrix and administrative district statistics. This study analyze land use patterns in the past using time.series Landsat satellite images, and predict 2004 year land use using a CA-Markov combined CA(Cellular Automata) and Markov process, and examine its appropriateness. Finally, predict 2030, 2060 year land use maps by CA-Markov model were constructed from the classified images.

The purpose of the study was to examine the effectiveness of Neuro Feedback training by observing the pre and post brainwave measurement results of about 50 (experimental group 25. comparative group 25) subjects who have shown psychological difficulties in studying. attention deficit, and personalities. The study took place at Neuro Feedback training Center B. in between the months of July 2006 and May 2007. The methodology involved in the study included the Coloring Analysis Program of the Brain Quotient Test. As the brain waves are adjusted by timeseries linear analysis. the brain function quotients can reflect the functional states of the brain. Through the test, three parameters relaxation, attention and concentration-were initially measured for one minute each and the lowest parameter out of the three was selected as the training mode or improvement target. The training took place two or three times a week. for about 40 to 60 minutes per session. Because the clients have come to the training center at different times. the researcher sampled the results of only those who had attended more than 30 training sessions. The tool used to measure the psychological reaction was POMS (Profile of Mood State). while the tool used to measure the emotional and attention-deficit characteristics was the Amen Clinic ADD Type questionnaire. Hypothesis testing included t-test. The result of the study showed the Theta: SMR ratio of (left)p = .013. (right) p = .019. The result also confirmed the differences of both ATQ(left) p = .011. (right)p = .030 and SQ(left) p = .017. (right) p = .022. The result confirmed of emotional p = .000. attention-deficit characteristics p = .000. The result of the study suggest Neuro Feedback technique's possibility in positively affecting the subjects' mental state and attention-deficit characteristics.

본 연구에서는 핵발전소의 운영을 위해 사용되는 냉각수로 인하여 발생하는 발전소 주변의 해수 온도 변화를 분석하였다. 대상지역으로는 비교적 큰 원자력 발전소에 속하는 울진 원자력 발전소의 근해지역을 연구지역으로 선정하였다. 원자력 발전소 온배수에 대한 환경 문제의 감시는 해안지역이며 비교적 광범위한 지역이므로 현장 감시에 대하여 어려운 점이 많다. 핵발전소 주변의 온도분석을 위해서 비교적 취득이 용이하고 수면온도 변화탐지에 많이 사용되고 있는 Landsat 5위성영상과, Landsat 7 위성영상을 활용하였다. 대상지역의 Landsat 영상에 대하여 기하보정을 수행하고, 방사휘도 및 온도를 산정하였다. 그 결과 핵발전소 주변 인근해 지역과 온배수의 영향을 받지 않는 동쪽으로 3km 떨어진 동일 면적의 지역과 비교하여 보았을 때 약 $2^{\circ}C$ 높은 것을 알 수 있었다.

In this study, We analyzed change of sea surface temperature due to cooling water around nuclear power station. Study area is around of Uljin nuclear power station, which is relatively large power station. There are many problems in monitering environmental change around of nuclear power station, because area is relatively large. We used Landsat 5, 7 Imagery which are useful in temperature analysis and can be easily obtained. After we georeferenced Landsat Imagery, radiance and sea surface temperature were calculated. As a result, As we compared sea surface temperature of surrounding area of nuclear power station with same area located 3 km east, there are $2.049^{\circ}C$ temperature difference.

본 논문에서는 시계열 마이크로어레이데이터 마이닝을 위한 전처리 작업으로 시계열 마이크로어레이 데이터에 특징 추출 방법 및 상관관계 분석을 이용하여 분화 과정에 대해 분별력 있는 유전자들을 선정하기 위한 방법을 제안하고, 줄기세포가 신경세포로 분화하는 과정에서 특이적으로 발현되는 유전자들을 찾기 위한 시계열 마이크로어레이 데이터 분석 과정을 하나의 예로 제시한다. 분석 결과, 제안한 방법이 분화 특이적으로 발현되는 분별력 있는 유전자들, 분화 과정에서 공통적으로 발현되는 유전자들, 그리고 경계선에 존재하는 유전자들을 통해서 줄기세포 신경분화의 특징들을 규명하는데 매우 유용함을 보였다.

This paper describes new on-line small signal stability assessment and its application using the time series simulated phasor measurement data. Using FFT technique and optimization method, the suggested method can effectively identify all of mode frequencies involved in measured data and calculate the damping ratio with accuracy.