SVR과 LSTM 모형의 토양습도 예측력 비교분석

최수훈,이상현,김민수 한국자료분석학회 2019 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.21 No.6

Soil moisture is an important hydrological factor that directly affects the earth's environment and human society. Soil moisture is utilized in various fields, and in the case of agriculture, research and understanding of soil moisture is needed in a variety of fields such as irrigation scheduling and amount of irrigation control, utilization in predicting crop production. In this paper, weather and soil data provided by "Naju Agricultural Meteorological System" were utilized, and soil humidity prediction analysis was performed using the existing prediction method, support vector regression (SVR), and long short term memory (LSTM) which is a type of recurrent neural network (RNN), as a new prediction method. Considering the fact that many farms do not measure soil humidity, future soil humidity was predicted using only weather data as a descriptive variable. Comparing root mean square error (RMSE), the LSTM model showed higher predictive power over a shorter period of time, but the longer the forecast period, the more similar or rather lower. Therefore it will be necessary to improve the long-term predictability of the LSTM model as a way of predicting soil humidity. 토양수분은 지구 환경과 인간 사회에 직접적인 영향을 미치는 중요한 수문학적 요소이다. 토양수분은 다양한 분야에서 활용되며, 농업의 경우 관수 시기 및 관수량 조절, 농작물 생산량 예측에 활용되는 등 토양수분에 대한 연구와 이해는 다양한 분야에서 필요로 한다. 본 논문에서는 “나주시 농업기상시스템”에서 제공하는 “나주시 남창리”의 기상 및 토양 데이터를 활용하여 기존의 토양습도 예측 방법인 서포트벡터 회귀분석(support vector regression : SVR)과 새로운 방법으로 순환신경망(recurrent neural network : RNN)의 일종인 장단기 메모리(long short term memory : LSTM)를 사용하여 토양습도 예측 분석을 실시하였다. 많은 농가에서 토양습도에 대한 측정이 이루어지지 않는 점을 고려하여 기상 데이터만을 설명변수로 활용하여 2013년 6월 12일부터 2018년 5월 16일까지의 데이터를 통해 2018년 5월 17일부터 2019년 6월 20일까지의 미래 토양습도를 예측하였다. 예측력 평가지표인 평균제곱근오차(root mean square error : RMSE)를 비교해본 결과 짧은 기간을 예측할수록 LSTM 모형이 높은 예측력을 보였으나, 예측기간이 길어질수록 비슷하거나 오히려 더 낮은 예측력을 보였다. 따라서 토양습도를 예측하는 방법으로 LSTM 모형을 활용하기 위해서는 장기 예측에서도 좋은 예측력을 갖도록 하는 개선 방안이 필요할 것으로 보인다.

태풍 피해일자와 최대풍속에 따른 사과 낙과 피해율 분석

최수훈,김민수,이상현,최일수 한국데이터정보과학회 2023 한국데이터정보과학회지 Vol.34 No.3

Typhoon is strong local weather phenomena with developed tropical cyclone, and many casualties and property damage are caused by typhoon every year. In particular, it occurs mainly between July and October, causing a decrease in the quality of crops and yields. Unlike buildings and facilities, crops change in condition according to the period, so it is necessary to consider the degree of damage caused by changes in condition. This study analyzed the damage of apple according to the typhoon damage date and maximum wind speed using the GAM beta model using the damage history of crop insurance (2016 ~ 2021). As a result of the analysis, the apple drop damage rate according to the damage date showed the highest damage from 246 to 247 days, and tended to rise again after about 275 days. In the case of the maximum wind speed, the highest drop damage rate was shown at about 37 m/s, and after that tended to decrease even if the maximum wind speed increased. Research on drop damage rate can be used as a basis for countermeasures by identifying factors affecting fallout and presenting the expected degree of damage, so continuous research is needed. 태풍은 열대저기압이 발달한 강한 국지적 기상 현상으로 매년 태풍으로 인한 많은 인명 및 재산 피해가 발생하고 있다. 특히 시기적으로 7월에서 10월 사이에 주로 발생하고 있어 농작물의 품질 저하와 수확량 감소를 야기한다. 농작물은 건축 및 시설물과는 다르게 시기에 따라 상태가 변화하므로 상태 변화에 따른 피해 정도에 대한 고려가 필요하다. 본 연구는 농작물 재해보험의 피해 내역 (2016 ~ 2021년) 데이터를 활용하여 태풍 피해일자와 최대풍속에 따른 사과의 피해 정도를 GAM beta 모형을 활용하여 분석하였다. 분석 결과 피해일자에 따른 낙과 피해율은 246 ~ 247일 (9월 상순)에서 가장 높은 피해를 보였으며 약 275일 (10월 상순) 이후 다시 높아지는 경향을 보였다. 최대풍속의 경우 약 37m/s에서 가장 높은 낙과 피해율을 보였으며 최대풍속이 더 높아지더라도 낙과 피해율은 감소하는 경향을 보였다. 낙과 피해와 관련한 연구는 낙과에 영향을 미치는 요소를 파악하고 예상되는 피해 정도를 제시함으로써 대처 방안에 대한 근거로 활용될 수 있으므로 계속된 연구가 필요할 것으로 보인다.

수질관리 : 형광 나노 입자를 이용한 MBR공정의 멤브레인 표면 손상 탐지 기술 개발

최수훈 ( Soo Hoon Choi ),양주희 ( Ju Hee Yang ),심규환 ( Kyu Hwan Shim ),조진우 ( Jin Woo Cho ) 한국물환경학회 ( 구 한국수질보전학회 ) 2009 공동 추계학술발표회 Vol.2009 No.-

해수중의 물질 분리 및 분석을 위한 Fl-FFF의 안정화 기법

최수훈 ( Soo Hoon Choi ),이상엽 ( Sang Youp Lee ),홍승관 ( Seung Kwan Hong ),문지희 ( Ji Hee Moon ) 한국물환경학회 2009 한국물환경학회지 Vol.25 No.2

실리카 나노입자가 활성슬러지에 미치는 영향에 관한 연구

최수훈 ( Soo Hoon Choi ),양주희 ( Ju Hee Yang ),최병규 ( Byeong Gyu Choi ),조진우 ( Jin Woo Cho ) 한국물환경학회 2010 한국물환경학회·대한상하수도학회 공동 춘계학술발표회 Vol.2010 No.-

태풍 정보에 따른 떫은 감 농가 피해율 분석

최수훈(Su Hoon Choi),양정화(Jeong Hwa Yang),이상현(Sang-Hyun Lee),김민수(Min Soo Kim) 한국자료분석학회 2021 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.23 No.6

태풍은 지구 온난화로 인해 해수면 상승 및 대기와 해양 온도 증가 등 이상 현상이 증가함에 따라 더욱 빈번히 발생하는 자연재해로 그 피해가 해마다 늘어나고 있다. 특히 태풍의 발생 시기는 농작물의 수확기와 비슷하여 농가에 많은 피해를 발생시키기 때문에 태풍에 따른 정확한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 태풍으로 인한 떫은 감 농가의 낙과 피해율을 예측하기 위해 농가 피해 데이터와 태풍 정보 데이터를 활용하였다. 2016년부터 2019년까지의 사고일자별 데이터를 활용하였으며 2016년부터 2018년까지의 데이터를 학습용 데이터 셋으로 2019년 데이터를 평가용 데이터 셋으로 설정하였다. 데이터 분석은 H2O 라이브러리의 AutoML(Automatic Machine Learning)을 통해 평균제곱근오차(RMSE : Root Mean Square Error)와 평균절대오차(Mean Absolute Error : MAE)를 기준으로 모형의 예측력을 비교하였다. 분석 결과 XGBoost 모형이 가장 좋은 성능을 보였다. 본 연구를 통해 향후 새로운 태풍 발생 시 농가들의 예상되는 피해율을 제시해 줄 수 있으며 태풍피해 저감방안을 마련하고 대응조치 지도를 통해 피해를 경감할 수 있을 것으로 기대된다. Typhoon is a natural disaster that occurs more frequently as abnormalities such as sea level rise and atmospheric and marine temperatures increase due to global warming, and the damage is increasing year by year. In particular, since the occurrence period of typhoons is similar to the harvest period of crops, it causes a lot of damage to farms, so accurate analysis according to typhoons is necessary. In this study, farm damage data and typhoon information data were used to predict the fall and damage rate of farmers due to typhoon. Data by accident date from 2016 to 2019 were used, and data from 2016 to 2018 were set as dataset for learning and dataset for evaluation in 2019. Data analysis compared the predictive power of the model based on Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE) through Automatic Machine Learning (AutoML) in the H2O library. As a result of the analysis, the performance of the XGBoost model was found to be the best. Through this study, it is expected that it will be possible to suggest the expected damage rate for farms in the event of a new typhoon in the future, and to reduce the damage through reduction measures and guidance on countermeasures.

영향권을 활용한 태풍정보에 따른 피해정도 예측 분석

최수훈(Su Hoon Choi),이상현(Sang-Hyun Lee),김민수(Min Soo Kim) 한국자료분석학회 2022 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.24 No.3

행정안전부에서 발표하는 재해연보에 의하면 태풍으로 인해 발생되는 피해는 연간 약 2,100억원에 달하는 것으로 나타나고 있다. 특히 태풍의 발생 시기는 농작물의 수확시기와 겹쳐 농가에 태풍으로 인한 피해가 큰 실정이다. 따라서 본 연구는 태풍정보에 따른 피해를 분석하여 향후 발생할 태풍의 피해정도를 예측하고자 한다. 태풍의 여러 시점을 분석에 활용하기 위하여 영향권의 개념을 도입하여 분석을 실시하였다. 분석 결과 랜덤 포레스트 모델에서 태풍정보의 대푯값으로 역거리 가중평균을 활용한 경우에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 변수 중요도 결과를 통해 해당 모델에서 가장 중요한 의미를 갖는 변수는 태풍 중심으로부터 주산지 시군까지의 거리인 것으로 나타났다. 앞으로 보다 정확한 피해정도를 제공할 수 있도록 다양한 관점에서 연구가 진행되어야 할 것으로 보이며 정확한 피해 예측을 토대로 상황에 맞는 적절한 대책 방안을 마련한다면 태풍으로부터 많은 농가의 피해를 줄일 수 있을 것으로 기대한다. According to the Disaster Yearbook, the damage caused by typhoon amounts to about 210 billion won per year. In particular, the occurrence period of typhoon overlaps with the harvest period of crops, causing great damage to farms. Therefore, this study aims to predict the degree of damage to typhoon that will occur in the future by analyzing the damage caused by typhoon information. In order to utilize various points of the typhoon for analysis, the concept of influential sphere was introduced and analyzed. As a result of the analysis, the best results were shown in the case where the inverse distance weighted average was used as the representative value of typhoon information in the random forest model. Through the results of variable importance, it was found that the most important variable in the model was the distance. Research should be conducted from various perspectives to provide a more accurate degree of damage in the future, and it is expected that if appropriate measures are prepared based on accurate damage prediction, many farmers will be reduced from typhoon.

해수상태에서 FI-FFF실험의 안정화 조건

최수훈 ( Soo Hoon Choi ),이상엽 ( Sang Youp Lee ),홍승관 ( Seung Kwan Hong ),문지희 ( Jee Hee Moon ) 한국물환경학회 ( 구 한국수질보전학회 ) 2008 공동 추계학술발표회 Vol.2008 No.-

하수처리장 내에 나노입자의 거동 및 정량화에 관한 연구

최수훈 ( Soohoon Choi ),( Chin-pao Huang ),홍승관 ( Seungkwan Hong ) 한국물환경학회 2017 한국물환경학회·대한상하수도학회 공동 춘계학술발표회 Vol.2017 No.-

NHISS를 이용한 폐암 환자의 생존분석 및 예후 연구

최수훈(Su Hoon Choi),양정화(Jeong Hwa Yang),김민수(Min Soo Kim) 한국자료분석학회 2021 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.23 No.4

폐암은 5년 이상 생존하는 환자가 10∼15%에 불과한 예후가 좋지 않은 대표적인 병이며 환자 개개인의 특성에 따라 예후가 상이한 모습을 보이므로 예후에 대한 정확한 정보 제공이 중요하다. 본 연구에서는 국민건강보험자료 공유서비스(NHISS)에서 제공하는 의료 데이터를 통해 2012년부터 2018년까지의 진료 기록이 존재하는 폐암 환자 총 100,268명에 대하여 생존분석과 예후 예측을 실시하고자 한다. 콕스 비례위험 모형, 카플란 마이어 생존 곡선, 로그순위 검정을 통해 폐암 환자의 생존분석을 실시하였으며, 콕스 비례위험 모형으로 예후에 영향을 미치는 요인들을 살펴보고 카플란 마이어 생존 곡선으로 성별과 흡연여부에 따른 예후를 비교해보았다. 또한 개별 환자들의 잔여수명을 예측하여 실제수명과의 차이를 확인하였다. 평균절대오차(MAE)와 평균 제곱근오차(RMSE)를 계산한 결과 각각 575일, 658일의 차이를 보였으며 향후 더 정확한 예측을 위한 방안이 필요할 것으로 보인다. 환자에 대한 생존 분석을 통해 생존기간에 영향을 미치는 요소들을 발견하고 이를 토대로 환자들의 예후를 개선할 수 있는 방안 마련이 기대된다. Lung cancer is a representative disease with poor prognosis, with only 10∼15% of patients surviving for more than five years and it is important to provide accurate information on prognosis because the prognosis varies depending on the characteristics of each patient. Through medical data provided by NHISS this study aims to conduct survival analysis, prognosis prediction for a total of 100,268 lung cancer patients with medical records from 2012 to 2018. Survival analysis of lung cancer patients was conducted through Cox proportional hazard model, Kaplan-Meier curve, and Log-rank test. According to the analysis, the factors that affect the prognosis through the risk ratio of variables with the Cox proportional hazard model were examined and the prognosis according to gender and smoking were compared with the Kaplan-Meier curve. In addition, the residual life of individual patients was predicted and compared to the actual life. Calculating the MAE and RMSE showed a difference of 575 days and 658 days respectively, and it seems that a plan for more accurate predictions will be needed in the future. We hope to find factors that affect the survival period through survival analysis of patients and come up with ways to improve patients’ prognosis based on them.