최근 기후변화로 인해 대류성 집중호우가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 강우 특성은 산지지역에 위치한 소하천유역에 상당한 피해를 야기한다. 대류성 집중호우는 규모가 작고 속도가 빠르기 때문에 중규모 이상의 유역에서 부분적으로 상이한 강우특성을 보인다. 아울러 이러한 호우패턴의 변화는 일시적인 현상이 아닌 하나의 기상 특성으로 자리를 잡아가고 있기 때문에 이에 대한 대책마련이 더욱 필요한 실정이다. 돌발홍수 예경보시스템에 예측강우 자료는 예측 선행시간의 한계를 가진다. 즉, 예측강우 자료자체가 가지는 편의와 불확실성으로 인해 예측 선행시간이 3시간을 초과하면 신뢰도가 급격히 하락하게 된다. 이를 해결하기 위해 우리나라에서는 지상관측치와의 편의를 보정하거나 예측강우자료 자체의 품질을 개선하려는 노력을 지속하고 있다. 본 연구에서는 예측 선행시간을 확장하고자 순차적으로 생산되는 예측강우를 가중평균하여 앙상블 예측치를 모의하는 기법을 개발하였다. 각 선행시간별 예측강우자료를 앙상블 멤버로 인식하여 이들의 공분산 구조를 파악하고, 분산과 공분산 수치를 이용하여 가중치를 결정하였다. 1, 2, 3시간 예측 선행시간에 대한 확장 가능성을 확인하고자 하였고, 최적의 앙상블 멤버 개수를 결정하여 적용 및 평가하였다. 본 연구에서는 2016년과 2017년에 발생한 주요 호우사상을 선정하고, 우리나라 전역에 걸쳐 예측강우 앙상블 생성 방법론을 적용하였다. 그 결과, 가중평균 앙상블의 예측치가 예측강우장 1개, 단순평균 앙상블 예측치에 비해 좋은 품질의 예측 성능을 보였으며, 예측치의 분산 또한 감소하여 예측에 대한 불확실성이 줄어듦을 확인하였다.
공간상관이 존재하는 지리통계 자료(geostatistical data)에 대하여 일반적으로 널리 사용되는 Kriging 모형과 통계학적 공간자료 분석모형인 지리적 가중회귀 모형을 고려하고, 미지의 위치에 대한 예측력을 비교해 본다. 두 모형의 예측력을 검토하기 위하여 환경부 자료를 실증사례로 활용한다. 전국의 116개 대기오염 측정망에서 얻은 1999년의 월별 일산화탄소(Co/ppm) 자료의 평균을 구하여 Kriging모형과 지리적 가중회귀 모형에 적합하고 미지의 위치를 예측하여 예측오차제곱합(PRESS)으로 각각의 방법에 대한 예측성능을 비교한다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NNWFM)을 이용하여 Wisconsin breast cancer의 예측을 수행하는 퍼지규칙을 추출하고 있다. NNWFM는 자기적응적(self adaptive)가중 퍼지소속함수를 가지고 주어진 입력 데이터로부터 학습하여 퍼지규칙을 생성하고 이론 기반으로 예측을 수행한다. 신경망 구조의 중간 부분인 하이퍼박스(hyperbox)들은 n개의 대, 중, 소의 가중 퍼지소속함수 집합으로 구성되며, 학습 후 각 집합은 퍼지집합의 bounded sum을 사용하여 다시 하나의 가중 퍼지소속함수로 합성된다. n개의 특징입력(feature input)은 학습된 모든 하이퍼박스에 연결되어 예측 작업을 수행한다. NNWFM으로 추출된 2개의 퍼지규칙은 99.41%의 예측 인식율을 가지며 이는 퍼지규칙의 수와 인식율에 있어 현재 발표된 논문의 결과보다 우수함을 보여준다.
설계 단계에서의 침하 예측은 주로 이론적 침하 예측 방법에 의해 수행되지만, 정확도의 문제로 인해 시공 단계에서는 주로 시간에 따른 침하량 계측 결과를 토대로 장래 침하량을 예측하는 계측 기반 침하 예측 방법을 적용하고 있다. 계측 기반 침하 예측 방법 중에서도 쌍곡선법이 주로 쓰이고 있으나 기존의 쌍곡선법은 정확도가 떨어지며 통계적 측면에서 한계점이 명확하기 때문에, 가중 비선형 회귀 분석 기반의 쌍곡선법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 가중 비선형 회귀 쌍곡선법에 두 가지 가중치 부여 방식을 적용하여 침하 예측 정확도를 비교 분석하였다. 부산 신항에 위치한 두 현장에서 측정한 지표침하판 데이터를 활용했으며, 회귀분석 구간을 전체 데이터에 30, 50, 70%로 설정해 나머지 구간의 침하를 예측했다. 그 결과, 가중치 부여 방식과 무관하게 쌍곡선법 기반의 침하 예측 방법은 모두 회귀 분석 구간이 증가할수록 정확도가 높게 나타났으며, 가중 비선형 회귀 쌍곡선법을 통해 기존 선형 회귀 쌍곡선법 보다 정확하게 침하를 예측할 수 있었다. 특히 더 작은 회귀분석 구간이 적용되었음에도 가중 비선형 회귀 쌍곡선법이 기존 선형 회귀 쌍곡선법에 비해 높은 침하 예측 성능을 보여, 가중 비선형 회귀 쌍곡선법을 통해 훨씬 빠르고 정확하게 침하량을 예측할 수 있음을 확인했다.
본 논문에서는 VVC 화면간 예측 모드 Combined Inter-intra Prediction(CIIP)의 화면내 예측 과정에서의 향상된 PLANAR 예측 방법을 제안한다. Combined Inter-intra Prediction(CIIP) 모드는 화면간 예측 신호와 PLANAR 모드로 생성되는 화면내 예측 신호를 가중합 하여 최종 예측 신호를 생성하는 모드이다. 제안하는 방법은 화면간 예측 신호로 생성된 예측 샘플을 PLANAR 모드 예측 과정에서 우측 및 하단의 참조 샘플로 사용한다. 이후 PLANAR 예측 및 가중합 하여 예측 신호를 만들어내는 것은 기존 CIIP와 동일하다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 VVC의 참조 소프트웨어인 VTM 9.0에 구현하였으며, 기존 VTM 9.0과 부호화 성능을 비교한 결과로 휘도 성분에서 0.01 % 부호화 성능 감소를 보이고 색차 성분에 대하여 각각 0.17%, 0.13% 부호화 성능 향상을 보인다.
본 연구에서는 앙상블유량예측기법과 SWAT 모형을 이용하여 안동댐의 2011년 7월~9월의 각 댐유입량 예측을 실행하였으며 월별 및 순별 분석을 수행하였다. 또한 정확한 분석을 위해 기상청의 월별 및 순별 강우예보자료를 이용한 가중값 부여방법을 사용하였다. 분석 결과 기상청에서 발표한 강우 예측 구간이 실제 강우 구간과 동일하면 PDF-Ratio 가중값 부여방법이 가장 높은 정확성을 보이며, 과거 강우발생 구간 통계 중 높은 구간이 실제 강우 구간과 동일하다면 수정 PDF-Ratio 가중값 부여방법이 가장 높은 정확성을 보였다. 이는 기상청 예측이 맞지 않은 경우에도 과거 강우발생 구간의 빈도에 따라 정확성을 높일 수 있을 것으로 판단된다. 반대로 기상청의 예측이 실제와 다르면서 과거 강우발생 구간 통계에서도 낮은 구간의 강우가 발생하면 균일 가중값 부여방법의 정확성이 가장 높게 분석되었다.
본 논문에서는 H.264/AVC 인코더의 성능 향상을 위해 다중 참조 프레임 기법과 묵시적 가중 예측 기법을 이용하고 낮은 외부 메모리 접근율을 위해 이전 참조 프레임 데이터를 재사용하는 인터 예측기 하드웨어 구조를 제안한다. 참조 소프트웨어JM16.0과 비교하여 참조 프레임 접근율이 약 24%만큼 감소하고 참조 영역 메모리가 약 46%만큼 감소하였다. 통합 구조는 Verilog HDL로 설계되고 Magnachip 0.18um공정으로 합성한 결과 게이트 수는 약 2,061k 이고 91Mhz로 동작한다.
수문변량 사이의 관계는 대부분 비선형 관계를 보이고 있다. 일반적으로 이런 비선형 관계는 어떤 선행하는 명백한 하나의 함수적인 형태로 표현할 수 없는 것이 일반적이다. 본 논문에서는, 비매개변수적 다변량 회귀분석 방법을 지역적으로 가중된 다항식을 이용하여 비선형 예상 함수를 추정하였다. 지역적으로 가중된 다항식은 추정치 각 점에서의 인접한 이웃자료를 가지고 목적 함수를 테일러 급수 확장을 통하여 고려하였다. 이런 비매개변수적 회귀분석을 실용성을 Great Salt Lake의 격주 체적자료에 대한 단기간 예측을 통하여 보여주었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권2호
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pp.311-320
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2013
본 연구의 목적은 학생 (인구)수를 예측하기 위한 방법을 제시하는데 있다. 일반화된 가중비례모형들을 제시하고, 제시된 모형들을 이용하여 2029년까지의 학생 (인구)수를 추계하였다. 몬테칼로 모의실험의 결과 제시된 가중비례추정모형은 인구예측에 있어서 상당한 신뢰성과 예측력을 보인다. 결론적으로 추정된 고등학교 3학년 학생수는 대학들의 입학정원 수와 비교하면, 2019년부터 고3 학생수가 적게 나타나지만, 현재 대학들의 실제 입학자 수와 비교하면 2014년부터 입학생 수가 부족한 현상이 나타난다. 그러므로 입학정원과 입학정원 외의 신입생 수를 줄이지 않는 경우에는 2015년부터 입학생을 채우지 못하는 학교들이 생겨나게 될 것이다.
미래의 연별 최대 강수량 예측의 정확성을 향상시키는데 역사적 자료가 도움이 된다는 많은 연구 결과가 있었다. 관측의 오차와 자료의 손실로 역사자료를 이용한 강수 예측 방법은 절단자료의 분석을 중심으로 연구되었다. 대표적인 역사자료의 이용방법으로 조건부 적률을 이용한 B17B [Interagency Committee in Water Data, 1982], 조건부적률과적률 관계식을 이용한 Expected Moment Algorithm(EMA) [Cohn et al.;1997], 조건부 확률가중적률을 이용한 Partial Probability Weighted Moment (PPWM)[Wang ; 1991] 방법이 있다. 본 연구에서는 역사적 자료를 반영하는 방법에 있어 B17B와 EMA의 관계를 밝히고 그러한 관계가 PPWM에 동일하게 적용할 수 있음을 보였다. 우리는 B17B와 EMA의 관계를 적률방정식으로 표현하였고 PPWM에서 확률가중 적률 방정식을 정의함으로써 PPWM을 확장하였다. 본 연구에서 제안한 새로운 역사 자료를 이용한 강수예측 방법론을 Expected Probability Weighted Momemt (EPWM) 방법이라고 부르고 그 예측 방법의 성능을 다른 예측방법과 시뮬레이션 결과를 통해 비교하였다. 역사 자료 방법론의 비교는 Generalized Extreme Value (GEV) 분포를 이용하여 이루어졌으며, 각 방법론은 GEV분포의 형태모수(shape parameter)따라 다른 특성을 나타난다는 것을 보였다. 뿐만 아니라 여기서 제안한 EPWM 방법은 대부분의 경우에 좋은 추정량을 준다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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