• Title/Summary/Keyword: 결과값 예측기

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Design of Pop-Up System Using Predictive Controller (예측제어기를 이용한 Pop-Up 시스템의 설계)

  • 허화라
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2001.05a
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    • pp.119-123
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    • 2001
  • 본 논문에서는 자동화 사격장 Pop-Up시스템의 안정성 및 성능 향상을 위해 예측제어기를 설계하여 시간지연에 따른 문제를 보상하였다. 확률 모델에 기반한 예측제어기는 지연된 이전의 값들로부터 선형예측 기법과 확률함수를 이용하여 실제의 값을 추정하며, 이를 제어기에 적용하여 시간지연에 따른 문제점을 최소화하였다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검정하기 위해 사격용 Pop-Up시스템에 본 알고리즘을 실현하였으며, 상이한 시간지연과 이득 변화에 따른 제어기의 성능을 관측하였다. 실험결과 제안된 예측제어기는 시간지연에 대해 PID 제어기보다 빠른 수렴 특성을 보이며, 제어기의 안정범위 내에서 허용할 수 있는 최대 시간지연 값도 증가시킬 수 있었다. 따라서 사격용 타겟의 Pop & Up동작이 제어시간 이내에 원활하게 작동되어 연속 사격의 실시간 제어를 효율적으로 수행하였다.

Improvement of Ensemble Streamflow Prediction For Runoff Forecasting in Geum River Basin (유출예측을 위한 금강유역의 ESP확률 개선)

  • Ahn, Jung-Min;Jeong, Woo-Chang;Hwang, Man-Ha
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.704-708
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    • 2008
  • 유역 통합 수자원 환경관리 시스템 내의 유출예측모듈인 RRFS를 통한 유출예측결과의 신뢰도 개선을 위해 ESP 기법을 금강유역에 적용하였다. 시나리오를 통해 생성된 유출예측 앙상블을 이용하여 50%의 확률값을 적용하여 본 결과 우리나라의 실정에 맞지 않아 예측의 결과를 적용하기 힘들고 수자원 관리의 정보로서 활용하기 힘들기 때문에 통계적인 분석을 통하여 정확도가 개선된 발생확률을 제시하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 금강유역을 용담, 대청, 공주 지점으로 나눈 뒤, 유출량의 확률 예보를 위하여 '83년$\sim$'07년까지 25년간의 강우자료와 온도자료를 RRFS에 적용하여 '07년의 매월 25개의 유출 시나리오를 생성하였다. 생성된 유출 시나리오에서 Case별로 ESP확률을 산정하였다. 통계분석을 통해 얻어진 월별 ESP 확률분포를 이용하여 '02년부터 '07년까지 과거 실측 월별 유출량에 대한 ESP 확률범위를 결정하였고 년강수량의 2/3가 홍수기인 $6{\sim}9$월 사이에 집중되는 우리나라의 특성을 고려해 이수기(1월$\sim$6월 그리고 10월$\sim$12월)와 홍수기(7월$\sim$9월)로 분리한 후 각각에 대한 ESP 확률 값을 최종적으로 결정하였다. Case별로 '07년 금강유역에 적용한 결과, Case 2로 산정된 ESP확률 값이 다른 Case에 비해 더 적합한 것으로 나타났다. Case 1 큰 오차가 나는 ESP 확률을 제외한 평균 ESP확률의 적용, Case 2 월별 최소 오차가 나는 ESP확률의 적용, Case 3 Case2의 월별 ESP확률을 이수기 홍수기로 평균한 ESP확률 적용, Case 4 분기별 최소 오차가 나는 ESP확률의 적용, Case 5 Case4의 분기별 ESP확률을 이수기 홍수기로 평균한 ESP확률의 적용.

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Prediction of adiabatic capillary tube length of a vehicle heat pump using carbon dioxide (수송기계 $CO_2$ 히트펌프용 단열 모세관 길이 예측에 관한 연구)

  • Oh, Hoo-Kyu;Choi, Kwang-Hwan;Son, Chang-Hyo;Jeon, Min-Ju
    • Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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    • 2011.06a
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    • pp.277-277
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    • 2011
  • 본 논문은 $CO_2$ 히트펌프용 모세관의 기초 설계자료를 제공하기 위해서 모세관 길이 예측에 대해서 이론 및 실험적으로 조사하였다. 본 연구에서 고려된 작동변수로는 증발온도, 가스냉각기 냉각압력, 냉매유량, 모세관의 관경 등이다. 몇몇연구자들의 자료를 바탕으로 $CO_2$ 모세관 길이를 예측할 수 있는 수학적 모델식을 작성하였다. 그리고 단열 모세관 팽창장치내 $CO_2$의 증발온도, 냉매유량, 냉각압력 등에 대해서 실험한 결과, Fig. 1에 나타낸 것처럼, 모세관 길이가 증가할수록 증발온도는 감소하는 것을 알 수 있다. 그리고 증발온도에 대한 실험값과 예측값의 비교 결과, 실험값이 예측값보다 약간 높게 나타났다. $CO_2$냉매가 모세관내를 통과할 때 플래쉬 가스(flash gas)의 발생으로 인해 액상의 양보다 기상의 양이 많아지고 액상의 압력강하보다 기상의 압력강하가 휠씬 더 크기 때문이다. 또한 증발온도에 대한 실험값과 예측값은 6.5~9.9% 이내에서 좋은 일치를 보였다. Fig. 2에 나타낸 것처럼, 모세관 길이가 증가할수록 냉매유량은 감소하는 것을 알 수 있다. 이는 전술한 바와 같이 모세관 길이가 증가할수록 냉매 압력강하가 더욱더 증가하기 때문이다. 그리고 냉매유량에 대한 실험값과 예측값의 비교 결과, 실험값이 예측값보다 약간 높게 나타났다. 이는 전술한 증발온도와 동일한 이유로 실제 $CO_2$냉매가 모세관내를 통과할 때 플래쉬 가스의 발생량이 많아지기 때문이다. 또한 냉매유량에 대한 실험값과 예측값은 0.64~10.9% 이내에서 좋은 일치를 보였다. Fig. 3에 나타낸 것처럼, 모세관 길이가 증가할수록 냉각압력은 증가하는 것을 알 수 있다. 이는 증발온도가 일정한 경우 모세관 길이가 증가할수록 냉매유량이 감소하여 압축기 토출측 온도(압력)가 상승하기 때문이다. 그리고 냉각압력에 대한 실험값과 예측값의 비교 결과, 실험값이 예측값보다 약간 낮게 나타났으며 실험값과 예측값은 1.04~3.7% 이내에서 좋은 일치를 보였다. 따라서 본 연구에서는 수송기계용 $CO_2$ 열펌프 단열 모세관에 대한 기초설계 자료로서, 냉각압력, 증발온도, 모세관 직경, 냉매유량 등의 조건으로부터 모세관 길이를 계산해낼 수 있는 예측 상관식을 제안하였다.

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Prediction of Penetration Rate of Sheet Pile Driven by Vibratory Pile Driver (진동타입기에 의한 쉬트파일의 관입속도 예측)

  • Lee Seung-Hyun;Kim Byung-Il;Lee Jong-Ku;Yoon Ki-Yong
    • Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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    • v.7 no.4
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    • pp.679-683
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    • 2006
  • Numerical integration-based program which simulates motion of pile driven by vibratory pile driver was developed for predicting rate of penetration of pile. Rate of penetration of pile calculated from developed program was compared with those of field test. As pile penetration depth increases, the difference between predicted rate of penetration and measured rate of penetration decreases. It was concluded that the reason for large difference between the predicted value and the measured value at shallower depths was attributed to decrease of vertical compressive force caused from relatively larger flexural and torsional motion of sheet pile.

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Water Quality Forecast in the Mulgeum Using WASP 7.2 and Forecasted Zooplankton (WASP 7.2와 예측된 동물성플랑크톤을 이용한 물금의 수질예측)

  • Choi, Jung-Min;Lee, Sang-Ho
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.1679-1683
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    • 2008
  • 낙동강 하류지점인 물금은 2003년${\sim}$2005년의 대부분이 부영양화의 기준을 넘고 있다. 하구둑 건설이후, 담수화 된 하구둑 상부에서는 부영양화가 가속화되었다. 수질의 악화는 물론 강 생태계의 구조와 기능의 변화까지 초래되었다. 지난 $7{\sim}8$년 간 낙동강 하류 지역은 갈수기 식물성 플랑크톤 군집의 대거 번성으로 인한 부영양화로 연중 심각한 수질 오염문제를 야기하고 있다. 본 연구는 WASP 7.2 모형과 예측된 동물성플랑크톤을 이용하여 낙동강 유역의 하류 지역인 물금의 부영양화를 예측하는 것이다. 2005년의 관측값을 초기조건으로 고정하고 DO, $NO_3$-N, $PO_4$-P, 기상청에서 예보되는 기온을 사용하여 동물성 플랑크톤을 신경망 모형으로 예측한 뒤, 수온 대신 기상청의 기온을 입력하여 $1{\sim}3$일 후의 단기 수질을 예측하였다. 부영양화 예측결과와 2005년의 월별 수질 관측값을 통계량을 이용하여 분석하였다. $1{\sim}3$일 후의 예측결과 수질항목 중 부영양화의 기준이 되는 클로로필-a, 총 질소, 총 인의 경우는 예측기간 모두 관측값에 적합하게 모의되었다. WASP 7.2 모형의 수질항목 관측자료를 초기값으로 입력하고, 예측된 동물성 플랑크톤의 개체수와 기상청에서 예보되는 기온을 사용한 수질모의는 낙동강의 단기 수질예측에 유의한 의미가 있을 것으로 사료된다.

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A Study on the Forcasting and Fuzzy Control of Maximum demand Power Using SOFM Neural Networks (SOFM신경망을 이용한 최대수요전력 예측과 퍼지제어에 관한 연구)

  • 조성원;안준식;석진욱
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.427-432
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    • 1998
  • 최근 산업발전에 따라 야기되는 문제점 중 전력수요의 증가에 의한 피해가 증대되고 있다. 여름철 하계부하등에 의한 과부하는 가정이나 대형건물의 정전을 발생시키거나 공장의 기계를 파손시키기도 하기 때문에 이를 미연에 방지할 수 있는 부하예측기법이 점차로 강조되고 있는 현실이다. 이에 본 논문에서는 초(sec)단위의 순시부하예측/제어를 위한 새로운 방법과 퍼지제어기를 제안한다. 제안한 순시부하예측/제어는 크게 과거의 데이터를 가지고 일정시간 후의 값을 예측하는 예측부와 이 결과의 신뢰도를 높여주기 위한 퍼지제어기로나눌 수 있다. 예측부는 SOFM (Self-Organizing Feature Map) 신경망을 이용하며, 예측된 출력값을 퍼지제어기의 입력으로 사용한다.

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The Evaluation Of Creditability Of Interest Spread On Business Cycle (금리 스프레드의 경기예측력 평가)

  • Chi, Ho-Joon;Park, Sang-Kyu
    • The Korean Journal of Financial Management
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    • v.19 no.2
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    • pp.233-251
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    • 2002
  • 본 연구는 우리나라를 대상으로 장단기 스프레드와 신용스프레드가 경기변동에 대해 어떠한 예측력을 갖고 있는가를 살펴보았다. 이를 위해 1991년부터 2001년까지를 분석기간으로 하여 Probit 분석을 통해 금리스프레드와 경기변동과의 시차 및 불황확률을 추정하여 평가해 보았으며, 인과관계 검정을 시도해 보았다. 우선 금리스프레드와 경기변동에 대한 불황확률을 알아보기 위해서 Probit 모형을 이용하여 불황확률을 추정하였다. 그 결과 장단기 금리스프레드 중에서는 5년 만기 1종 국민주택채권수익률-콜금리(HCS)는 3개월, 5년 만기 1종 국민주택채권수익률-1년 만기 금융채수익률(HGS)은 7개월, 5년 만기 1종 국민주택채권수익률-1년 만기 통안증권수익률(HMS)은 9개월의 시차를 보이는 경우가 Pseudo $R^2$ 값이 가장 높게 나타났지만 불황확률을 토대로 경기 호황과 불황 국면을 비교해 본 결과 HMS는 Pseudo $R^2$의 값도 상대적으로 높았을 뿐만 아니라 매우 높은 경기변동 예측력을 보여주었다. HCS와 HGS의 경우에는 IMF 체제 전후의 불황기와 그 이후에 도래한 호황기는 예측력이 높게 나타났으나 1990년대 초반에는 제대로 불황확률을 예측하지 못하는 것으로 나타났다. 또한 3년 만기 회사채수익률-5년 만기 국민주택채권수익률(CHS)와 3년 만기회사채수익률 -3년 만기 금융채수익률(CGS)로 나타낸 신용 스프레드에서는 유의적인 결과를 도출하지는 못하였다. 한편 인과관계에서도 HCS, HGS, HMS 등의 장단기 스프레드는 경기변동에 대하여 일방적 원인변수로 작용하는 것으로 나타나 선행결합관계를 보여주었으나 CHS, CGS 등의 신용스프레드는 경기변동과 어떠한 유의적인 결합관계도 보여주지 못하였다. 따라서 장단기 스프레드는 경기변동을 예측하는데 유용한 정보를 제공하지만 신용스프레드는 경기변동을 예측하는데 도움을 주지 못하는 것으로 나타났다.

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Flood forecasting system of agricultural reservoirs based on the RAWRIS realtime data (RAWRIS 실측자료 기반 농업용저수지 홍수예측시스템)

  • Jaekyoung Noh;Jaenam Lee;Minseok Kang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.366-366
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    • 2023
  • 우리나라 농촌 지역의 농업용저수지는 유역면적이 작고 홍수 도달시간이 짧아 홍수 대응에 어려움이 있으며, 대부분의 농업용저수지는 용수공급 목적으로 건설되어 홍수 대응능력이 부족한 실정이다. 한국농어촌공사는 수자원, 재난재해 등 농촌용수 관련된 다양한 정보의 통합관리를 위한RAWRIS(Rural Agricultural Water Resource Information System)을 운영하고 있으나, 소하천 및 농촌 지역의 홍수 피해 저감에 대한 관리와 노력은 도시 지역의 대하천 유역과 비교하여 여전히 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 농촌지역의 과학적 재해관리를 위해 RAWRIS의 홍수량 산정기술을 개선하고, 저수지 홍수예경보에 필요한 기상청 초단기 강우예측자료의 활용성을 검토하고자 하였다. 이를 위해 농어촌공사에서 관리하는 농업용저수지 중 홍수배제시설인 레디얼게이트가 설치된 농업용저수지 30개소를 대상으로 해당 저수지의 수위계측 정보, 수문 방류 정보 등 저수지 홍수관리 현황을 조사하였다. 다음으로 농어촌공사가 운영 중인 RAWRIS의 홍수량 산정과정을 검토하여, 기존 RAWRIS에 CN값이 미설정된 저수지 유역의 CN값을 설정하였으며, 유역의 강우량 및 유효우량 산정 알고리즘 개선하고 저수지 유역별 강우-유출모형의 대표 매개변수를 제시하였다. 마지막으로 기상청에서 제공하고 있는 초단기 강우예측자료의 활용성 평가를 위해 기상청 강우예측자료와 저수지 유역의 면적평균강우를 비교하였으며, 예측 및 관측강우에 의한 홍수유입량을 산정하여 그 결과를 비교하였다. RAWRIS 홍수량 산정기술의 개선 효과를 검토한 결과, 예당저수지의 경우에는 첨두유량백분율 오차가 최대 50 % 이상, 결정계수(R2)가 최대 0.6 이상 개선된 것으로 나타났다. 다음으로 초단기 강우예측자료의 활용성을 평가하기 위해 RAWRIS에 제공되는 기상청 강우예측자료와 관측강우자료을 비교한 결과, 초단기 예측강우자료는 정량적, 정성적 신뢰도의 문제가 있어, 농업용저수지 홍수예측시스템에 그대로 적용하는데에는 무리가 있는 것으로 나타났다.

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Accuracy Improvement in Demand Forecast of District Heating by Accounting for Heat Sales Information (열판매 정보를 고려한 지역난방 수요 예측의 정확도 향상)

  • Shin, Yong-Gyun;Yoo, Hoseon
    • Plant Journal
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    • v.15 no.1
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    • pp.31-37
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    • 2019
  • In this study, to improve the accuracy of forecast of heat demand in the district heating system, this study applied heat demand performance among the main factors of district heating demand forecast in Pankyo area as the heat sales information of the user facility instead of existing heat source facility heat supply information, and compared the existing method with the accuracy based on the actual value. As a result of comparing the difference of the forecasts values of the existing and changed methods based on the performance values over the one week (2018.01.08 ~ 01.14) during the hot water peak, the relative error decreased from 7% to 3% The relative error between the existing and revised forecasts was 9% and 4%, respectively, for the five-month cumulative heat demand from February to February 2018, Also, in case of the weekend where the demand of heat is differentiated, the relative error of the forecasts value is consistently reduced from 10% to 5%.

A Study on the Prediction of Cabbage Price Using Ensemble Voting Techniques (앙상블 Voting 기법을 활용한 배추 가격 예측에 관한 연구)

  • Lee, Chang-Min;Song, Sung-Kwang;Chung, Sung-Wook
    • Journal of Convergence for Information Technology
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    • v.12 no.3
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    • pp.1-10
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    • 2022
  • Vegetables such as cabbage are greatly affected by natural disasters, so price fluctuations increase due to disasters such as heavy rain and disease, which affects the farm economy. Various efforts have been made to predict the price of agricultural products to solve this problem, but it is difficult to predict extreme price prediction fluctuations. In this study, cabbage prices were analyzed using the ensemble Voting technique, a method of determining the final prediction results through various classifiers by combining a single classifier. In addition, the results were compared with LSTM, a time series analysis method, and XGBoost and RandomForest, a boosting technique. Daily data was used for price data, and weather information and price index that affect cabbage prices were used. As a result of the study, the RMSE value showing the difference between the actual value and the predicted value is about 236. It is expected that this study can be used to select other time series analysis research models such as predicting agricultural product prices