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김경도,김용혁 한국융합학회 2018 한국융합학회논문지 Vol.9 No.3
해양 뜰개는 해수면을 떠다니며 해양 기상 등을 관측하는 장비로, 뜰개를 통해 관측한 데이터는 해양 기상 예측, 유류유출 예측 등의 상황에서 활용된다. 관측 데이터는 관측 시에 오측(error data) 또는 결측(missing data)이 발생할 수 있으며, 오측 또는 결측된 데이터가 포함 될 경우, 데이터를 사용하는 모델들의 정확도가 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 데이터 보정을 위한 방법으로 순환신경망을 이용한 데이터 보정 모델을 제안한다. 2015년 7개, 2016년 8개의 뜰개를 통해 수집한 해양 데이터를 이용한 보정 실험 결과와 보정 결과를 검증하기 위한 뜰개 이동 예측 실험을 설명하며, 실험 결과, 데이터 보정을 통해 13.9%의 데이터가 보정되었으며, 이동 예측 모델의 성능이 1.4% 향상되는 것을 보였다. The ocean drifter is a device for observing the ocean weather by floating off the sea surface. The data observed through the drifter is utilized in the ocean weather prediction and oil spill. Observed data may contain incorrect or missing data at the time of observation, and accuracy may be lowered when we use the data. In this paper, we propose a data correction model using recurrent neural networks. We corrected data collected from 7 drifters in 2015 and 8 drifters in 2016, and conducted experiments of drifter moving prediction to reflect the correction results. Experimental results showed that observed data are corrected by 13.9% and improved the performance of the prediction model by 1.4%.
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김경도,권미선 영남대학교 민족문화연구소 2023 민족문화논총 Vol.84 No.-
일본 잠수기어업의 피해로 인하여 제주어장이 황폐화되자 1895년부터 제주해녀는 부산, 울산 등지로 출어하기 시작했으며, 일제강점기에는 중국, 일본등지로 출어지역이 확대되었다. 해방 이후 해녀들은 울릉도 및 독도에 지속적으로 출어하기 시작했으며, 독도에 출어한 해녀의 경우 독도의 실효적 지배강화에 기여하기도 하였다. 제주해녀의 울릉도 및 독도 출어를 각각의 출어관행으로 살펴볼 필요성이 있다 . 일제강점기 전후로 울릉도 및 독도어장의 관리 체계가 상이하게 변화했기 때문이다. 해방 이후 울릉도 어민은 오징어, 꽁치, 명태 등 어업 다양화를 통하여 울릉도 어장을 적극적으로 활용하였으며, 마을공동어장의 활용을 통해 소득을증대시키기 위해 노력했다. 하지만 독도의 경우 17세기부터 일본이 적극적으로 침탈하고자 한 영토이었기 때문에 해방 이후에도 일본의 독도 침입 및 무력개입이 지속되었다. 이러한 독도의 정세는 독도의용수비대의 주둔 이후 점차 개선되기 시작했으며, 이후 울릉도 어민들이 독도를 적극적으로 이용하면서 안정되기 시작했다. 특히 최종덕에 의한 약 23년간의 독도어장 개발 및 정주어업의 결과 독도는 울릉도와 상이한 어업 체계가 나타나기 시작했으며, 이는 해녀들의 출어에도 반영되었다. 이러한 울릉도 및 독도어장의 관리체계 변화는 제주해녀들의 출어 어업 체계에도 영향을 끼쳤다. 어업의 전문화에 따라 조업방식이 발전했으며, 이로인한 어구의 변화도 두드러졌다. 이는 해녀들의 고용계약에 영향을 주기도 하였다. 결과적으로 제주해녀의 출어를 통한 마을 공동어장 조업은 울릉도 어민과 제주해녀들에게 소득 창출에 있어 상보적인 경제적 활동이었다. 또한 독도어장 활용은 실효적 지배라는 측면에서 독도영유권 강화에도 기여하였다. Due to the damages caused by Japan's underwater fishing industry, the fishing grounds of Jeju Island were devastated. Starting from 1895, Jeju Haenyeo (women divers) began migrating to locations such as Busan and Ulsan for fishing. During the period of Japanese colonial rule, their fishing activities extended to regions including China, Japan, and other areas. After Korea's liberation, the Haenyeo continued their fishing endeavors around Ulleungdo and Dokdo, with those fishing around Dokdo contributing to strengthening effective control over the island. It is necessary to examine the fishing practices of Jeju Haenyeo in Ulleungdo and Dokdo, as the management systems of these fishing grounds experienced significant changes before and after the Japanese colonial period. After Korea's liberation, Ulleungdo fishermen actively utilized the fishing grounds to diversify their catches like squid, mackerel, and Alaska pollock. They also worked to increase their income through the cooperative use of village fishing grounds. However, concerning Dokdo, it had been a territory actively sought by Japan for colonization since the 17th century, leading to ongoing intrusions and military interventions even after liberation. The situation around Dokdo began to stabilize after the establishment of the Korean Dokdo Coast Guard unit, enabling Ulleungdo fishermen to utilize the island more securely. Particularly, over about 23 years of Dokdo fishing ground development and residency efforts led by Choi Jong-Deok, fishing practices on Dokdo started to exhibit differences from those in Ulleungdo, a distinction that was also reflected in the activities of the Haenyeo. These changes in the management systems of Ulleungdo and Dokdo fishing grounds had an impact on the fishing practices of Jeju Haenyeo. Specialization in fishing techniques led to the evolution of fishing methods and alterations in fishing gear. These changes even influenced the terms of employment contracts for the Haenyeo. Ultimately, the cooperative village fishing practices of Jeju Haenyeo complemented the economic endeavors of both Ulleungdo fishermen and Jeju Haenyeo, contributing to income generation for both groups. Moreover, the utilization of Dokdo fishing grounds also contributed to strengthening South Korea's territorial sovereignty through effective governance.
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신경망 및 통계 기법 기반의 기계학습을 이용한 유류유출 및 기상 예측 연구 동향
김경도,김용혁 한국융합학회 2017 한국융합학회논문지 Vol.8 No.10
정확한 예측은 미래에 일어날 현상에 대해 효과적으로 준비 혹은 대처 할 수 있게 해준다. 특히, 기상 현상은 인간의 생활과 밀접한 연관이 있으며, 발생할 수 있는 기상 및 재난 예측을 통해 인명, 재산 등의 피해로부터 예방 할 수 있게 해준다. 해상에서 발생할 수 있는 재난 중 하나인 유류유출 사고에 대해 빠르고 효과적으로 대응하 기 위해서는 유출유의 이동과 주변 해역의 기상을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 분류 및 회귀 예측과 관련된 연구에서 준수한 성능 및 예측 가능성을 보여준 기계학습 기법으로 서포트 벡터 머신, 가우시안 프로 세스, 다층 퍼셉트론, 방사기저함수 네트워크의 총 4 개의 기계학습 기법을 선별하였다. 선별한 기계학습 기법을 이용하여 유류유출의 탐지와 바람, 강우량, 오존 등의 기상 데이터를 예측하는 연구들의 연구 방법과 결과 등을 설 명하며 이를 활용한 기계학습 기반 유류유출 예측 모델의 적용 가능성을 제시한다. Accurate forecasting enables to effectively prepare for future phenomenon. Especially, meteorological phenomenon is closely related with human life, and it can prevent from damage such as human life and property through forecasting of weather and disaster that can occur. To respond quickly and effectively to oil spill accidents, it is important to accurately predict the movement of oil spills and the weather in the surrounding waters. In this paper, we selected four representative machine learning techniques: support vector machine, Gaussian process, multilayer perceptron, and radial basis function network that have shown good performance and predictability in the previous studies related to oil spill detection and prediction in meteorology such as wind, rainfall and ozone. we suggest the applicability of oil spill prediction model based on machine learning.
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구조방정식을 이용한 버스유형별 서비스평가 모형구축에 관한 연구
김경도,배기목,원제무,김태호 대한국토·도시계획학회 2006 國土計劃 Vol.41 No.6
RR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateDurbin-Watson0.9666 0.9342 0.9305 0.1186 2.2398 측정항목측정지표Unstandardized Coefficients Standardized CoefficientstSig.Collinearity StatisticsTolerance
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