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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제11권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
53 - 59 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

유출유 이동 가시화 및 유출유 입자 매칭 알고리즘
이현창 컴퓨터과학과 2020.01 학위논문
유출유 이동 가시화 및 입자 매칭 알고리즘
이현창 ,  김용혁 한국융합학회논문지 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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허베이 스피리트호 기름유출사고와 같은 해양 유류유출사고에서 잘못된 초기대응은 경제 손실뿐만 아니라 생태계에 큰 피해를 입힌다. 하지만 다양한 변수가 존재하는 해양에서 유출유의 움직임을 예측하는 것은 매우 힘든일이다. 이를 해결하기 위해서 뜰개 데이터를 활용해서 바다위의 부유물의 이동을 연구하는 기존 연구인 입자예측을 확장하여 면단위로 예측을 하는 유출유 예측 가시화를 진행하였다. 해양 데이터 포맷인 HDF5에서 특정 위치의 해류, 풍속 데이터를 양선형 보간법을 이용해 추출한 뒤, 수많은 점들의 이동을 입자예측하여 그 결과를 폴리곤 및 히트맵을 이용해 가시화 하였다. 또한 뜰개데이터의 문제점인 데이터 부족과 유출유와 움직임이 다른 점을 해결 하기 위해 유출유로부터 입자 데이터를 얻어낼 수 있는 유출유 입자 매칭 알고리즘을 제안한다. 유출유 입자 매칭 알고리즘은 면단위 유출유의 모습을 입자화 하여 입자의 움직임을 추적하는 알고리즘이다. 주성분 분석을 이용하여 문제를 분할하고, 유출유의 이동거리의 분산이 최소화 되는 지점으로 유전알고리즘을 이용해 매칭하였다. 유출유 가시화 결과 데이터로 검증한 결과 주성분 분석과 유전알고리즘을 이용한 입자매칭 알고리즘이 가장 성능이 뛰어난 것을 확인할 수 있었으며, 평균 데이터 오차는 3.2%로 의미있는 연구임을 확인하였다.
#Oil spill #Data Visualization #Genetic Algorithm #Principal Component Analysis #Machine Learning

목차

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참고문헌 (17)

참고문헌 신청
G. D. Kim / 2009 / Prediction of the movement path of drifters using machine learning / The Korean Society for Marine Environment and Energy Conference 2017(4):102~102 google schola 이찬재 / 2017 / 뜰개 이동 예측을 위한 신경망 및 통계 기반 기계학습 기법의 성능 비교 / 한국융합학회논문지 8(10):45~52 dbpia 이찬재 / 2018 / 앙상블을 이용한 기계학습 기법의 설계: 뜰개 이동경로 예측을 통한 실험적 검증 / 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 8(3):57~67 dbpia Corinna Cortes / 1995 / Support-vector networks / Machine Learning 20(3):273~297 Crossref V. Vapnik / 2000 / The nature of statistical learning theory / Springer google schola

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