선형보간법을 이용한 기계학습 기반 매립지 침출수 발생량 예측 모델 개발

최인하,차경환,김경민,안종화 대한환경공학회 2023 대한환경공학회지 Vol.45 No.1

Purpose : The purpose of this study is to compare single models according to the missing value handling techniques for predicting leachate generation. Method : Input factors such as leachate generation, landfill gas generation, and weather data (precipitation, wind speed, radiation, temperature, and relative humidity) were used from June 2002 to October 2018. Linear interpolation and mean method were used as the missing value handling technique. The experiment was conducted by dividing the data into train and test data according to the optimal ratio. Various single models were used, and the prediction performance of the model was compared and evaluated using coefficient of determination (R2). Result and discussion : The gated recurrent unit (GRU) model was the best among the single models. In the GRU model, R2 was 0.867 for linear interpolation and R2 was 0.839 for the mean method, so that the GRU model using linear interpolation was most suitable for predicting leachate generation. In the ANN model, R2 of linear interpolation (0.862) was higher than that of mean method (0.828). In the long short-term memory (LSTM) model, R2 was 0.779 for linear interpolation and 0.762 for mean method. In the random forest (RF) model, R2 for linear interpolation (0.700) was also higher than that for the mean method (0.665). The model performance was excellent in the order GRU > ANN > LSTM > RF. The linear interpolation for the missing value handling technique was superior to the mean method in all models used in this experiment. Conclusion : The GRU using linear interpolation was the most suitable model for predicting landfill leachate generation. 목적 : 기계학습을 이용한 결측치 처리방식에 따른 침출수 발생량 최적 예측 모델을 제시하고자 한다. 방법 : 입력인자로 침출수 발생량, 매립가스 발생량, 기상데이터(강수량, 풍속, 일사량, 온도, 상대습도) 등을 2002년 6월에서 2018년 10월까지 사용하였다. 결측치 처리방식으로 선형보간법과 평균법을 사용한 데이터를 최적 비율에 따라 학습과 테스트데이터로 나누어 실험을 진행하였다. 다양한 단일모델을 사용하였으며 모델의 예측성능을 비교, 평가하기 위해 결정계수를 사용하였다. 결과 및 토의 : 단일모델 중 게이트순환유닛을 사용했을 때 가장 예측성능이 우수했다. 게이트순환유닛(gated recurrent unit, GRU)의 경우 선형보간법 결정계수(0.867)가 평균법 결정계수(0.839)보다 높아 선형보간법을 사용한 GRU 모델이 침출수 발생량 예측에 가장 적합하였다. 인공신경망(artificial neural network, ANN) 모델에서 결정계수는 선형보간법의 경우 0.862, 평균법의 경우 0.828이었다. 장단기메모리(long short-term memory, LSTM) 모델에서 결정계수는 선형보간법 0.779, 평균법 0.762로 나타났다. 랜덤포레스트(random forest, RF) 모델에서도 선형보간법을 사용한 결정계수(0.700)가 평균법을 사용한 결정계수(0.665)보다 높았다. 모델의 성능은 GRU > ANN > LSTM > RF 순으로 나타났다. 본 실험에 사용한 모든 모델에서 평균법보다 선형보간법을 사용하는 것이 결정계수가 높았다. 결론 : 매립지 침출수 발생량을 예측할 때 선형보간법을 사용한 GRU 모델이 가장 우수하였다.

선형보간법에 의한 자료 희소성 해결방안의 문제와 대안

박동련,Park, Dong-Ryeon 한국통계학회 2007 응용통계연구 Vol.20 No.3

국소선형회귀모형의 추정량은 좋은 특성을 가지고 있는 추정량으로서 가장 흔히 사용되는 비모수적 회귀모형의 추정량이라고 하겠다. 이러한 국소선형 추정량이 자료가 희박한 구간에서는 심하게 왜곡된 추정결과를 보이는 문제가 있으며, Hall과 Turlach(1997)이 제안한 선형보간법이 이러한 문제에 대한 매우 효과적인 해결방안이라는 것은 잘 알려진 사실이다. 그러나 Hall과 Turlach가 제안한 선형보간법이 이상값에 매우 취약하다는 사실은 아직 지적된 적이 없는 문제이다. 이 논문에서는 이상값의 영향력을 감소시킬 수 있는 수정된 선형보간법에 의한 유사자료의 생성방법을 제안하고, 그 특성을 모의실험을 통하여 기존의 방법과 비교하였다. Local linear regression estimator is the most widely used nonparametric regression estimator which has a number of advantages over the traditional kernel estimators. It is well known that local linear estimator can produce erratic result in sparse regions in the realization of the design and the interpolation method of Hall and Turlach (1997) is the very efficient way to resolve this problem. However, it has been never pointed out that Hall and Turlach's interpolation method is very sensitive to outliers. In this paper, we propose the robust version of the interpolation method for adapting to sparse design. The finite sample properties of the method is compared with Hall and Turlach's method by the simulation study.

유연도 매트릭스를 사용한 기하학적 비선형 해석방법

김진섭,권민호 한국구조물진단유지관리공학회 2011 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 Vol.15 No.2

유연도법 기반의 공식화에서는 변위영역의 형상함수를 라그랑지언(Lagrangian)보간법에 의한 곡률로부터 횡방향 변위를 유도한다. 곡률변위보간법으로 유도한 매트릭스를 사용한 기하학적 비선형 해석방법과 강성도법을 기반으로 한 비선형 기존의 유한요소 해석 프로그램의 결과를 비교하여 적용이 가능함을 확인하였고, Spacone의 이론을 확장시켜 기하학적 비선형 거동을 예측할 수 있는 유연도법의 알고리즘을 제안하였다. 예제를 통하여 실제 문제에 대한 기하학적 비선형 해석을 수행하였다. The latest study for formulation of finite element method and computation techniques has progressed widely. The classical method in the formulation of frame elements for geometrically nonlinear analysis derives the geometric stiffness directly from the governing differential equation for bending with axial force. From the computational viewpoint of this paper, the most common approach is the finite element method. Commonly, the formulation of frame elements for geometrically nonlinear structures is based on appropriate interpolation functions for the transverse and axial displacements of the member. The formulation of flexibility-based elements, on the other hand, is based on interpolation functions for the internal forces. In this paper, a new method is used to suppose that interpolation functions for the displacements from the curvatures is Lagrangian interpolation. This paper derives flexibility matrix from that displacement functions and is considered the application of it. Using the flexibility matrix, this paper apply the program considered geometrically nonlinear analysis to common problems.

짝수 홀수 분해 기반의 가중 선형 보간법을 위한 커널 분석

오은주,유훈 한국정보통신학회 2018 한국정보통신학회논문지 Vol.22 No.11

This paper presents a kernel analysis of weighted linear interpolation based on even-odd decomposition (EOD). TheEOD method has advantages in that it provides low-complexity and improved image quality than the CCI method. However, since the kernel of EOD has not studied before and its analysis has not been addressed yet, this paper proposesthe kernel function and its analysis. The kernel function is divided into odd and even terms. And then, the kernel isaccomplished by summing the two terms. The proposed kernel is adjustable by a parameter. The parameter influencesefficiency in the EOD based WLI process. Also, the kernel shapes are proposed by adjusting the parameter. In addition,the discussion with respect to the parameter is given to understand the parameter. A preliminary experiment on the kernelshape is presented to understand the adjustable parameter and corresponding kernel. 본 논문은 짝수 홀수 분해법에 기초한 가중된 선형 보간법(weighted Linear Interpolation; WLI) 커널 분석을 제안한다. 짝수 홀수 분해법은 기존에 알려진 CCI 보간법보다 복잡도가 낮고 개선된 화질을 제공해준다는 점에서 장점을가지고 있다. 하지만 기존에는 EOD에 대한 커널이 부재했을 뿐 더러, 그에 대한 분석이 이루어지 않았기에 본 논문은 EOD에 대한 커널 식을 제공한다. EOD에 의해 짝·홀수로 나누어진 벡터에 대한 커널 식을 제공하고 최종적으로두 벡터의 합인 EOD 커널식을 제공한다. 최종적으로 유도된 EOD의 커널 식은 매개변수 에 의해 정의된다. 에 의해 정의된 커널 식이 WLI이며, 여기서 는 보간 과정에 있어 성능을 좌우하는 역할로 사용된다. 또한 매개변수의 변화에 다른 커널의 형태의 변화에 관한 것도 제시한다. 또한, 매개변수에 대한 이해와 해당되는 커널의 형태 변화를 이해하기 위해서 실험과 토론을 제시한다.

선형 보간법을 이용한 PSD 센서 측정치 보정

김동민(Dongmin Kim),김태균(Taegyun Kim),석진영(Jinyoung Suk),김승균(Seungkeun Kim) 한국항공우주학회 2019 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2019 No.11

선형추세를 갖는 모집단에 대한 변형계통표집의 일반화와 회귀추정법

김혁주,김정현,Kim, Hyuk-Joo,Kim, Jeong-Hyeon 한국데이터정보과학회 2009 한국데이터정보과학회지 Vol.20 No.6

유한모집단의 평균 또는 합계를 추정하고자 하는 경우 모집단 단위들의 배열순서는 중요한 의미를 갖는다. 본 논문에서는 표집률의 역수가 짝수이고 표본 크기가 홀수인 경우 선형추세를 갖는 모집단의 평균 또는 합계를 추정하기 위한 두 가지의 방법을 제시하였다. 첫째 방법은 Singh 등(1968)의 변형계통표집을 일반화한 방법으로 표본을 뽑은 뒤, 추정량을 정하는 과정에서 보간법을 사용한 것이며, 둘째 방법은 변형계통표집으로 표본을 뽑은 뒤, 회귀추정법으로 모수를 추정하는 것이다. Cochran (1946)의 무한초모집단 모형에 근거를 둔 기대평균제곱오차를 기준으로 하여 기존의 방법들과 제시된 방법들을 비교하였으며, 제시된 두 방법 간의 상호 비교도 시행하였다. When we wish to estimate the mean or total of a finite population, the numbering of the population units is of importance. In this paper, we have proposed two methods for estimating the mean or total of a population having a linear trend, for the case when the reciprocal of the sampling fraction is an even number and the sample size is an odd number. The first method involves drawing a sample by using a method which is a generalization of Singh et al's (1968) modified systematic sampling, and using interpolation in determining the estimator. The second method involves selecting a sample by modified systematic sampling, and estimating the population parameters by the regression estimation method. Under the criterion of the expected mean square error based on Cochran's (1946) infinite superpopulation model, the proposed methods have been compared with existing methods. We have also made a comparison between the two proposed methods.

국부 영역 중앙값 기반의 가중치 부여 방법을 이용한 보간 영상의 화질 개선

곽내정(Nae-Joung Kwak),권동진(Dong-Jin Kwon),유성필(Sung-Pil Ryu),안재형(Jae-Hyeong Ahn) 한국콘텐츠학회 2007 한국콘텐츠학회논문지 Vol.7 No.12

저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 영상을 확대할 경우 적용하는 보간법은 알고 있는 값을 기준으로 해서 보간 값을 추론한다. 이 과정에서 블러링과 블록화 현상 등이 발생한다. 기존의 보간법은 처리과정에서 주변의 값들에 적절한 가중치를 곱하여 더함으로 이러한 단점들을 보완하고자 한다. 제안방법은 원화소의 값을 주변의 정보를 고려하여 변형하고 이 화소값을 이용하여 보간 화소를 생성함으로 보간 영상의 화질을 개선한다. 먼저 대각 방향의 차이값을 이용하여 복잡영역과 평탄 영역으로 구분하고 복잡영역일 경우 주변 영역의 메디안 값과 원화소의 값을 이용하여 변형된 화소의 값을 구한다. 즉, 평탄 영역일 경우는 원화소의 값을, 복잡영역은 변형된 화소의 값을 이용하여 양선형 보간법을 적용하여 보간 값을 구한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위해 기존의 보간 방법과의 PSNR과 확대 영상의 화질을 비교하였다. 실험결과 제안 방법은 기존의 방법에 비해 PSNR을 개선하였고 화질도 우수함을 보여준다. Interpolation methods to get the magnified image from an image with low resolution use known pixels to make an interpolated pixel. This interpolation process usually generates blurred edges and blocking effect in the result image. To improve these defects, conventional methods multiply proper weights reflecting neighborhood pixels and add the values during interpolating process. The proposed method changes input pixels in consideration of information of neighborhood pixels, gets interpolated pixels by using these values and improves the quality of interpolated image. Firstly, we compute difference values of the diagonal directions of a pixel and classify flat regions and complex regions according to these values. If the regions is complex ones, the proposed method changes an original pixel into a new value using a input pixel and a median value of it's neighbor pixels. Therefore, the propsed method applies bilinear method to the original pixels in flat regions and the changed ones in complex regions and produces the interpolated images. We evaluate the performance of the proposed method with existing methods by using PSNR and the quality of enlarged image. The results show that the proposed method improves PSNR in comparing with conventional methods and that is superior to the existing methods in terms of the quality of the interpolated image.

보간법을 이용한 고밀도 Salt and Pepper 잡음 제거

백지현,박준모,김남호 한국융합신호처리학회 2019 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.20 No.3

최근 현대 사회는 다양한 영상시스템이 발전함에 따라 영상처리의 중요성이 대두되고 있다. 하지만 영상데이터를 전송, 처리, 저장 하는 과정에서 다양한 이유로 열화가 발생하게 된다. 열화는 원 영상을 훼손하게 되며, 대표적인 잡음으로는 Salt and Pepper 잡음이 있다. 이러한 잡음을 제거하기 위한 방법으로 A-TMF, CWMF, 선형보간법 등이 있다. 하지만 이러한 방법들은 고밀도 잡음 영역에서 잡음 제거 성능이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 변형된 선형보간법을 이용하여 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 타당성을 증명하기 위해서 PSNR, 프로파일 등을 사용하여 기존의 방법의 알고리즘들과 비교하였다. Recently, modern society has come up with the importance of video processing as various imaging systems have developed. However, deterioration occurs in the process of transmitting, processing, and storing video data for various reasons. Deterioration will damage the original image, and the typical noise is Salt and Pepper noise. There are A-TMF, CWMF, and linear interpolation as the means to eliminate Salt and Pepper noise. However, these methods show somewhat poor noise abatement performance in high-density noise areas. Therefore, this paper proposes an algorithm to eliminate noise using modified linear interpolation. To prove the validity of the proposed algorithm, PSNR, Profile was used to compare it with existing methods.

보간법을 이용한 견인 어레이 형상 추정 기법의 성능 개선

박민수,도경철,오원천,윤대희,이충용 한국음향학회 2000 韓國音響學會誌 Vol.19 No.3

A calibration technique is proposed to improve the performance of 2-D towed array shape estimation using the Kalman filter. In the case of using displacement sensors, 2-D hydrophone positions estimated by the Kalman filter are calculated by assuming that the adjacent hydrophones are horizontally equi-spaced so that maximum distance is equal to the array length. The assumption causes errors in estimating hydrophone positions. The proposed technique using linear model approximation or spline interpolation can reduce the errors by exploiting the fact that the whole length of array is preserved whatever the array shape is. The numerical experiments show that the proposed method is very effective. 칼만 필터를 이용한 2차원 견인 배열 (towed may) 형상 추정 기법의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 변위 센서를 이용할 경우, 기존의 칼만 여파기 방법에 의해 추정된 2차원 하이드로폰 수평 좌표는 총 길이가 배열의 길이와 일치하며 등간격 값을 갖게 된다. 이렇게 고정된 수평 좌표를 사용하는 경우 배열의 왜곡 정도가 심화됨에 따라 오차가 증가하게 된다. 이를 개선하기 위해 선형 근사화 방법 또는 스플라인 보간법을 이용하여 발생하는 오차를 줄일 수 있는 방법을 제안하고 컴퓨터 모의 실험을 통해 그 성능을 검증한다.

통계적모형을 통한 고해상도 일별 평균기온 산정

윤상후,Yoon, Sanghoo 한국데이터정보과학회 2016 한국데이터정보과학회지 Vol.27 No.5

고해상도 격자 단위 기후정보는 농업, 관광학, 생태학, 질병학 등 다양한 분야의 현상을 설명하는 중요 요인이다. 고해상도 기후정보는 동적 모형과 통계적 모형을 통해 얻을 수 있다. 통계적 모형은 동적 모형에 비해 계산 시간이 저렴하여 시공간 해상도가 높은 기후자료 생성에 주로 이용한다. 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 1월에 관측된 일 평균기온자료를 토대로 통계적 모형의 일 평균 기온을 생성하였다. 통계적 모형으로 선형모형을 기반으로한 일반선형모형, 일반화가법모형, 공간선형모형, 베이지안공간선형모형을 고려하였다. 예측성능평가를 위해 60개소의 지상관측소에서 관측된 일 평균기온을 모형적합 자료로 사용하여 352개소의 자동기상관측의 일 평균기온을 검증하였다. 평균제곱오차와 상관계수를 보면 베이지안공간모형의 예측성능이 다른 모형에 비해 상대적으로 우수하였다. 최종적으로 $1km{\times}1km$ 격자 단위 일 평균기온 지도를 생성하였다. Climate information of the high resolution grid units is an important factor to explain the phenomenon in a variety of research field. Statistical linear interpolation models are computationally inexpensive and applicable to any climate data compared to the dynamic simulation method at regional scales. In this paper, we considered four different linear-based statistical interpolation models: general linear model, generalized additive model, spatial linear regression model, and Bayesian spatial linear regression model. The climate variable of interest was the daily mean temperature, where the spatial variability was explained using geographic terrain information: latitude, longitude, elevation. The data were collected by weather stations in January from 2003 and 2012. In the sense of RMSE and correlation coefficient, Bayesian spatial linear regression model showed better performance in reflecting the spatial pattern compared to the other models.