• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.3
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• pp.243-248
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• 2014

Recently, solar energy is expanding to combination of computing in real time by tracking the position of the sun to estimate the angle of inclination and make up freshly correcting a part of the solar radiation. Solar power is need that reliably linked technology to power generation system renewable energy in order to efficient power production that is difficult to output predict based on the position of the sun rise. In this paper, we analysis of prediction model for solar power generation to estimate the predictive value of solar power generation in the development of real-time weather data. Photovoltaic power generation input the correction factor such as temperature, module characteristics by the solar generator module and the location of the local angle of inclination to analyze the predictive power generation algorithm for the prediction calculation to predict the final generation. In addition, the proposed model in real-time national weather service forecast for medium-term and real-time observations used as input data to perform the short-term prediction models.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.227-234
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• 2000

지금까지 수행된 대부분의 유가예측은 주고 계량 데이터를 기반으로 하는 여러 가지 계량 모델을 구성하여 수행되었으며, 그 결과 산유국 동향과 같은 국제 유가시장의 불확실성을 제대로 반영하지 못했다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 계량경제학적인 접근방법과 전문가시스템을 통합한 유가예측 시스템을 설계 및 구현하였다. 즉, 계량 데이터를 기초로 유가예측 모델을 구성하고, 산유국동향과 같은 비계량적인 요인이 유가에 미치는 영향에 대한 실무자의 경험적인 지식은 지식베이스로 구축함으로써, 유가예측과 관련된 다양한 요인들을 폭넓게 고려할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 유가예측 모델로는 대표 유종의 유가 및 수급 전망을 위한 동적 선형연립 모델과 유종간 유가의 균형차액을 예측하기 위한 Fully Modified 공적분 회귀분석 모델을 구성하였으며, 유가예측 모델에서 반영하기 어려운 산유국 동향이나 OPEC정책, 선물시장 동향 등은 실무자의 경험적인 지식을 바탕으로 시스템 예측변수로 설정하여 유가예측에 반영할 수 있도록 지식베이스를 구축하였다. 또한, 본 시스템에서는 유가예측 이외에 석유 수급을 전망하고, 유가 및 수급과 관련된 다양한 정보를 제공하고 관리하는 기능을 제공하고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1378-1383
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• 2008

댐 저수지에서 지속적인 탁도를 유발하는 물질은 쉽게 침강되지 않는 $20{\mu}m$이하의 작은 부유물질(SS)이며, 가을 수직혼합 시기까지 침강되지 않은 부유물질은 다시 재부상하는 경우도 발생한다. 저수지내 탁수의 장기 체류는 수자원 이용과 하류하천의 수생태계에 다양한 문제를 야기하고 있어 일부 댐에서는 실시간 탁도 감시 장치를 설치하고 취수설비를 개선하는 등의 탁수저감 대책의 노력을 기울이고 있으나, 시설의 최적 운영을 지원할 수 있는 탁수 거동 및 탁도 예측에 관한 연구는 아직 부족한 실정이다. 특히, 탁도는 물 속에 존재하는 부유물질의 광학적 특성(light attenuation)을 나타내는 지표로써 SS와는 물리적인 물성이 달라 실시간 계측자료(탁도)와 모델의 모의 변수(SS)가 다른 문제점 때문에 모델링에 어려움이 있었다. 지금까지 탁도 모델링은 대부분 탁도와 SS의 상관관계를 이용하는 방법을 사용하였다. 그러나 이 방법은 탁도-SS 관계가 실측지점과 입자크기분포에 따라 달라지는 특성 때문에 변환과정에 예측결과의 불확실성이 내재한다는 지적을 받아왔다. 본 연구의 목적은 저수지로 유입한 탁수의 보다 과학적이고 정확한 탁도 예측을 위해 탁도를 유발하는 부유물질의 입자크기 분포와 공간적으로 변하는 탁도-SS의 상관관계를 고려할 수 있는 표준화된 탁도 모델링 방법을 개발하고, 실측자료를 사용하여 제시된 탁도 모델링 방법의 예측 성능을 평가하는데 있다. 부유물질의 이송-확산-침강 모델은 2차원 횡방향 평균 수리 모델과 연결(coupling)되어 수행되며, 저수지 수면을 통한 열 교환, 바람과 바닥 조도에 의한 난류혼합과 성층해석, 하천 유입수의 저수지내 밀도류 유동, 그리고 입자 크기별 부유물질의 독립침강을 해석한다. 부유입자의 크기분포와 공간적으로 서로 다른 탁도-SS 관계를 고려한 탁도 예측모델은 기존의 탁도를 종속변수로 사용한 예측 방법 또는 단일 입자크기를 사용한 모델보다 개선된 모의결과를 보여주었다. 본 연구에서 제시된 탁도 예측 알고리즘은 실시간 탁수감시와 예측 모델링, 그리고 댐 방류수 탁도 관리를 위한 선택취수 설비의 운영을 위한 의사결정지원시스템에 적용 가능할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.517-517
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• 2023

현재 우리나라에서는 4대강 및 주요 호소 29지점을 대상으로 조류경보제가 시행되고 있으며 조류 경보 단계는 실시간 모니터링지점에서 측정되는 유해 조류의 셀농도를 기반으로 발령 단계가 결정된다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생, 해제 또는 미발생 총 4구간으로 구성되며, 친수 활동 구간의 경우 조류 대발생을 제외한 3구간으로 구성된다. 현재 시행되는 조류 경보제의 목적은 유해 조류 발생 시 사후 대응 방안 마련에 보다 초점이 맞춰져 있으며 특히, 모니터링 주기 확대 여부, 오염원 관리 방안 마련, 조류 제거 여부 등의 의사 결정 수단으로 사용되고 있다. 하지만 조류 경보 단계에 대한 사전 예측이 가능한 경우 유해 조류의 성장을 억제할 수 있으며 이를 통해 안전하고 깨끗한 수자원을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 조류 경보 단계의 사전적 예측을 위해 국가 실시간 측정망에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, 실시간 보 현황 자료를 활용하여 예측 모델을 구축하였다. 또한, 단계 예측의 정확도를 개선하기 위해 변수 선택 기법을 활용하여 조류 경보 단계에 영향을 미치는 환경변수를 선정하였으며 자료의 불균형으로 인해 모델 학습 과정에서 발생하는 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 샘플링 기법을 적용하여 모델의 성능을 평가하였다. 변수 선택 및 샘플링 기법을 고려하지 않은 원자료를 사용하여 예측 모델을 구축한 결과 관심 단계(Level-1) 및 경보 단계(Level-2)에 대해 각각 50%, 62.5%의 예측 정확도를 보인 반면 비선형 변수 선택 기법 및 Synthetic Minority Over-sampling Technique-Edited Nearrest Neighbor(SMOTE-ENN) 샘플링 기법을 적용하여 구축한 모델에서는 Level-1은 85.7%, Level-2는 75.0%의 예측 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.341-341
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• 2020

서울시는 '10년, '11년, '18년의 기록적인 호우로 인해 막대한 재산피해를 기록하였다. 이로 인해 서울시는 수재해 최소화 대책의 필요성을 인지하여 방재시설물 확충 등의 구조적 대책과 함께 침수지역 예측, 호우 영향 예보와 관련된 비구조적 대책 수립을 위해 노력하고 있다. 그 일환으로 '18년에 『서울시 강한 비구름 유입경로 및 침수위험도 예측 용역』을 수행하였으며 이를 통해 레이더 기반의 비구름 이동경로 추정 기술, 침수시나리오 기반의 침수위험지역 추정기술 등을 적용한 서울시 도시침수 예측시스템을 개발하였다. 그러나 침수피해에 선제적으로 대응하기 위해서는 실시간으로 예측강우정보를 생산하고 이를 통해 침수위험지역을 추정하는 기술이 필요하다. 이에 본 연구를 통해 예측강우정보 생산 기술 적용, 예측강우정보를 이용한 실시간 침수위험지역 추정 기술 개발을 수행하여 서울시 도시침수 예측시스템을 고도화하였다. 예측강우정보의 경우 현재 기상청에서 광역 단위 호우특보 및 읍면동 단위 동네예보를 통해 제공되고 있지만, 풍수해 업무에 적용하기에는 제한적이며, 실시간 침수위험지역 추정의 경우 침수해석모델의 모의시간, 라이센스 등의 문제로 인해 한계를 보이고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 레이더 실황강우정보를 활용한 이류모델 기반의 예측강우정보 생산 기술을 적용하여 풍수해 업무 적용이 용이하도록 하였으며, 예측강우정보를 이용한 최적 침수시나리오 추정 기술 개발을 통해 실시간 침수위험지역 추정이 가능하도록 하였다. 서울시 도시침수 예측시스템은 25개 자치구를 대상으로 강우량, 호우이동경로, 침수 정보를 제공하고 있다. 강우정보는 기상청 및 SK-TechX 기반의 10분 및 1시간 단위 AWS 관측정보, 이류모델 기반 10분 단위 레이더 예측정보, 국지예보모델 기반 1시간 단위 LDAPS 예측정보를 제공하며. 호우이동경로는 레이더 실황강우정보와 LDAPS 바람장을 이용하여 서울시 및 수도권 지역의 10분 단위 1시간 예측경로를 제공한다. 침수정보는 실시간으로 레이더 예측강우정보를 이용하여 최적의 침수시나리오를 추정하여 격자 단위 상세 침수정보와 시군구 단위 침수위험지도를 제공한다. 본 시스템을 통해 실시간 침수위험지역 확인이 가능해짐에 따라 서울시의 효율적인 풍수해 업무 지원이 가능할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1990.07a
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• pp.105-116
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• 1990

홍수기간중에는 강우, 유출, 저수지 및 하류 수위등의 수시로 변하는 자료들을 on-line system으로 읽어서 실시간으로 저수지를 운영하므로써 현상태에서의 최선의 방류량을 결정하는 것이 가장 바람직하며, 이를 위한 선행조건으로 정확한 강우및 유출예측모형과 하류의 홍수추적모형이 연계 된다면 저수지의 홍수조절 용량을 최대한 활용하여 최적의 방류량을 결정할 수 있다. 본 연구에서는 홍수기중 실시간 저수지 운영을 위해 여러가지 제약조건을 고려한 모델을 개발하여, 단일 저수지인 대청 다목적 댐을 대상으로 적용하였다. 예측 유입량 대신에 재현기간별 홍수수문곡선과 실제의 저수지 유입량을 이용했으며, 하류의 홍수추적 모형은 일정한 유량을 방류하는 것이 가장 안전하다고 가정하여 최대 방류량을 변화시키므로써 하도 추적모형을 대신 하였다. 본 모델은 별도의 강우 유출예측모형과 하도의 홍수추적모형과 더불어 종합적인 실시간 저수지 운영모델이 된다.

• Journal of Veterinary Clinics
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• v.24 no.1
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• pp.5-9
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• 2007

The purpose of this study was to examine the allometric analysis of roxithromycin using pharmacokinetic data. The pharmacokinetic parameters used were $half-life(t_{1/2})$, mean residence time (MRT), clearance (Cl) and volume of distribution at steady state $(V_{ss})$. Relationships between body weight and the pharmacokinetic parameter were based on the empirical formula $Y=aW^b$, where 'Y' is $t_{1/2}$, MRT, Cl, or $V_{ss}$, W the body weight and 'a' is an allometric coefficient (intercept) that is constant for a given drug. The exponential term, 'b', is a proportionality constant that describes the relationship between the pharmacokinetic parameter of interest and body weight. As results of the allometric analyses, the logarithms of $t_{1/2}$, MRT, Cl, and $V_{ss}$ were linearly related to the logarithms of body weight. Results of the current analyses could provide information on appropriate doses of roxithromycin for all species.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.19 no.5
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• pp.655-660
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• 2009

The context prediction algorithms are not suitable to provide real-time personalized service for users in context-awareness environment. The algorithms have problems like time delay in training data processing and the difficulties of implementation in real-time environment. In this paper, we propose a prediction algorithm with user modeling to shorten of processing time and to improve the prediction accuracy in the context prediction algorithm. The algorithm uses moving path of user contexts for context prediction and generates user model by time-series analysis of user's moving path. And that predicts the user context with the user model by sequence matching method. We compared our algorithms with the prediction algorithms by processing time and prediction accuracy. As the result, the prediction accuracy of our algorithm is similar to the prediction algorithms, and processing time is reduced by 40% in real time service environment.

• Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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• 2003.10a
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• pp.210-219
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• 2003

오페론(operon)은 보통 미생물에서 다수의 인접한 유전자들로 구성된 그룹으로 하나의 유전자처럼 공통된 프로모터에 의해 전사되는 단위이다. 오페론을 구성하는 유전자들은 기능적으로 서로 유사하거나 같은 물질대사경로(metabolic pathway) 상에 존재하는 특징을 지니기 때문에 이들은 중요한 의미를 가지며, 미생물 유전체 분석에서 오페론을 구성하는 유전자들을 예측하는 것은 상당히 중요하다. 오페론을 예측하는 이전 연구들로는 이미 알려진 오페론의 특징인 유전자간 거리나 오페론을 구성하는 평균 유전자 개수 등을 이용하는 방법, 마이크로어레이 발현 실험을 이용한 방법, 전유전체(whole genome)들 간의 보존된 유전자 집합(conserved gene cluster)을 이용한 방법 그리고 물질대사경로를 이용한 방법 등이 있다. 본 논문에서는 COG 기능(function) 거리, 유전자 간의 거리, 코돈 사용빈도(codon usage) 그리고COG 기능 거리와 유전자간 거리를 같이 적용한 방법을 이용하여 오페론 예측을 위한 전처리 모델을 생성하였다 전처리 모델을 E. coli 전유전체에 적용해본 결과, 알려진 오페론들의 약 90%가 이를 포함하였다. 따라서 본 논문에서 제시한 전처리 모델은, 추후 오페론 예측을 위한 좋은 도구로 활용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.499-499
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• 2023

최근 컴퓨터 성능 향상과 새로운 머신러닝 알고리즘 개발됨에 따라, 각 분야별 연구자들이 이를 활용한 연구를 다양하게 수행하고 있으며, 하수처리시설의 경우에는 막대한 양의 운영자료가 축척됨에 따라 머신러닝을 활용한 다양한 연구가 가속화 되고 있다. 기존 하수처리장의 물리학적 모델은 적용된 영향 인자에 여러 가지 가정이 고려되어 모델 정확도가 부정확해지는 경향이 있었으며, 이러한 문제점을 보완하기 위해 하수처리장의 수집된 운영자료 및 머신러닝 기반의 예측 모델을 활용하여 예측 모델 정확도를 향상하는 선행 연구들이 진행되고 있다. A 하수처리장의 부지 내에 설치된 센서를 통하여 운영자료가 중앙제어실 서버에 실시간으로 저장되는 자료를 활용하여 NN (Neural Network), SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest) 등과 같은 다양한 머신러닝 모델을 적용하였고, 하수처리장 운영자료를 적용할 경우 어느 모델이 가장 높은 성능이 나타나는지 인사이트를 도출하고자 하였다. 금회 연구는 A 하수처리장을 대상으로 여러 머신러닝 기반 예측 모델을 개발하고, 각 모델의 예측정확도를 서로 평가함으로써, 머신러닝 모델 최적화를 수행할 수 있었다. 이번 연구에서 도출된 결과를 활용하여 하수처리장 예측 모델 최적화를 진행할 경우, 향후 비교적 짧은 시간에 하수처리장 머신러닝 기반 예측 모델 개발이 가능하다는 점에 의의가 있다.