• 제목/요약/키워드: 결함 예측

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Development of Very Short-term Rainfall-Runoff Forecast system Using Radar and Rainfall Numerical Weather Prediction Data (레이더 및 강우수치예보자료를 이용한 초단기강우-유출예측시스템 개발)

  • Park, Jin-Hyeog;Kang, Boo-Sik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.281-285
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    • 2007
  • 본 연구에서는 보다 신뢰성 있고 정확한 정량적 강우예측자료를 생성하기 위하여 레이더강우 및 강우수치예보자료를 합성하는 기법을 제시하였고, 레이더 전처리 및 예측시스템, GIS와 연계한 물리적기반의 분포형모형인 Vflo모형 등 최신 수자원 IT기술을 활용하여 홍수기 돌발홍수에 대응한 초단기 정량적 강우-유출예측을 목적으로 향후 실시간으로 적용 가능한 분포형유출예측시스템의 기반을 구축하고자 하였다. 대상유역은 국지적인 고해상도 지형효과를 고려한 QPM이 개발되어 있는 금강권역의 용담댐유역이며, 예측 강우에 대한 호우사상은 2005년 이후 발생한 3개 강우사상을 대상으로 하였다. 한편, 기상 레이더 자료로부터 산정된 강수량의 수문학적 적용을 위하여 DEM, 토지피복도, 토양도 등의 기본 GIS자료들을 수집 및 구축하였고 물리적기반의 분포형모형(Vflo)의 입력인자로 사용하기 위한 12개의 공간분포형 수문매개변수들을 대표적인 GIS 소프트웨어인 ArcGIS 및 ArcView를 활용하여 추출하였으며, Vflo모형의 현업 적용가능성을 오프라인 상에서 검증해보았다. 모형 검증결과, GIS를 이용한 지형, 토양, 토지피복과 같은 물리적 특성을 사용한 모형의 초기 설정을 향상시킴에 의해 첨두유량, 유출량, 첨두도달시간차 등에서 만족할만한 결과를 보여주었다고 사료된다. 레이더 및 수치예보자료와 합성한 4가지의 형태(QPE, JQPE, QPM, BQPF)의 분포형 입력강우를 이용하여 적용해 본 결과 Nowcasting기법을 이용한 JQPF는 자료의 특성상 초기 1시간30분동안은 비교적 양호한 결과를 얻었으나 3시간 전후로 가면서 예측강우의 질이 저하되기 시작하였으나 QPM을 합성함으로써 생산한 BQPF는 보다 신뢰성있고 양호한 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과들은 향후 정량적 분포형강우 예측을 이용한 실시간 홍수유출 예측시 댐운영자는 리드타임(홍수선행시간)을 충분히 확보함으로서 안정적이고 예측 가능한 홍수조절을 하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. 이와 같이 다양한 단기저수지 유입량의 예측정보 제공으로 다목적댐 저수지 운영모형의 효용성을 제고하여 향후 실제 저수지 유입량 예측에 이용함으로써 저수지 단기운영효율 개선에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

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Verification of initial field of very short-term radar rainfall forecasts using advanced system: A case study of Typhoon CHABA in 2016 (초단기 레이더 강우예측 초기장 고도화 시스템 검증: 2016년 태풍 차바 사례를 중심으로)

  • Jang, Sang Min;Yoon, Sun Kwon;Park, Kyung Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.100-100
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    • 2018
  • 본 연구에서는 집중호우에 대한 레이더기반 초단기 강우예측 시스템의 정확도를 향상시키기 위해 초기장 개선 연구를 수행하였다. 집중호우에 적합한 강우를 추정하기 위해 층운형, 대류형, 열대형의 Z-R관계식과 반사도 조건에 따라 층운형과 적운형을 구분하여 Z-R 관계식을 적용하였으며, 이를 초단기 강우예측 시스템의 초기장으로 활용하였다. 또한 2016년 10월 5일 태풍 차바(Chaba)에 의한 집중호우 사례에 대해 지상관측 강우자료와 레이더 추정 및 예측 강우자료와의 비교를 통해 정확도를 정성적 정량적으로 평가하였다. 레이더 강우추정에 대한 분석 결과, 복합형 타입의 Z-R 관계식의 상관계수와 평균제곱근오차가 비슬산레이더의 경우 각각 0.8207, 9.22 mm/hr, 면봉산 레이더의 경우 각각 0.8001, 10.53 mm/hr로 가장 좋은 성능을 보였다. 강우 예측에 대한 분석 결과, 집중호우 사례에 대해 강우강도 공간분포 및 이동 패턴은 평균적으로 잘 모의하였으며, 초단기 강우예측 결과의 평균적으로 POD는 0.97이상, FAR는 0.21 이하로 다소 정확하게 예측하는 것으로 분석되었다. 정량적 평가 결과, 비슬산 레이더의 경우 상관계수가 예측시간 60분까지 0.545이상, 면봉산 레이더의 경우 0.379 이상으로 비교적 좋은 상관성을 보였으며, Z-R관계식 유형에 따른 차이는 작은 것으로 확인되었다. 평균제곱근오차의 경우 열대형과 복합형의 Z-R관계식이 높은 정확도를 가지는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과, 초기장 정확도의 개선을 통한 레이더 기반 초단기 강우예측 모형의 정확도 개선 가능성을 확인할 수 있었으며, 향후 지속적인 사례연구 및 검증을 통하여 강우추정 및 강우예측 알고리즘 개선의 노력이 필요하다.

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Analysis of Errors in Prediction Results of Ray Tracing Propagation Model for Microcellular Environments (마이크로셀 전파 환경에서 광선 추적법에 의한 예측 결과의 오차에 관한 분석)

  • 손해원;명노훈
    • The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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    • v.9 no.2
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    • pp.211-218
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    • 1998
  • In this paper, we analyze various errors in prediction results of ray tracing propagation model for microcellular environments. It is shown that improper electrical parameters of building materials and limitations of diffraction orders can cause high errors in prediction results. Especially, the effect of errors in building database on prediction results is considered in detail. It is also shown that the prediction error increases as the resolution of building map data is getting worse, and the error is analyzed depending on LOS and NLOS domains. Based on the results obtained by the analysis developed in this paper, 5 m resolution is suitable for the building map data if the maximum prediction error is required to be below 6 dB.

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Forecasting the Evolution of Demand for the Large Sized Television of Next Generation Using Conjoint and Diffusion Models (컨조인트와 확산모형을 이용한 차세대 대형 TV의 수요 예측)

  • 이종수;조영상;이정동;이철용
    • Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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    • 2003.11a
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    • pp.87-100
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    • 2003
  • 본 연구는 마케팅 분야에서 주로 사용되는 신제품확산모델(new product diffusion model)들이 기본적인 배스 모형(Bass model)에 기반하여 개별 소비자의 이질성(heterogeneity)을 반영하지 못하고, 제품이 시장에 출시되기 이전 단계에 시장수요를 예측하지 못하는 한계를 극복하기 위한 방법론을 제시하기 위해 진행되었다. 연구에 사용된 방법론을 살펴보면, 먼저 컨조인트(Conjoint) 분석을 통해 제품의 개별 속성들에 대한 소비자의 선호 구조를 파악하고, 이를 통해 추정된 정적(static)인 소비자 효용함수를 시장 및 기술 환경의 변화에 대한 적절한 예측자료와 결합하여 동적(dynamic)인 효용함수로 전환함으로써 시간에 따른 동적(dynamic) 시장 점유율(market share)을 예측하고, 그 결과를 신제품확산모델로부터 도출된 잠재시장(market potential) 추정치와 결합함으로써 신제품의 판매량을 예측한다. 또한 본 연구에서 제시하는 모델을 한국의 30인치 이상 대형TV 시장에 대해 실증적으로 분석하였으며, CRT TV, Projection TV, LCD TV, PDP TV에 대한 시장수요를 예측하였다. 분석 결과, 소비자들은 TV 선택시 화질과 가격에 민감한 반응을 보이는 것을 알 수 있으며, 이를 바탕으로 한 시장 예측 결과, 단기적으로는 가격 경쟁력이 있는 Projection TV가 높은 시장 점유율을 보이지만, 50인치 이상 LCD TV가 상용화될 경우, LCD TV가 다른 TV들보다 상대적으로 많은 판매량을 보일 것으로 예측되었다. 또한 TV 크기에 따른 소비자들의 선택을 살펴본 결과 50∼60인치대에 비해 40인치대 크기의 TV가 많이 판매될 것으로 예상된다.

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A Hybrid Value Predictor using Dynamic Classification in Superscalar Processors (슈퍼스칼라 프로세서에서 동적 분류를 사용한 하이브리드 결과 값 예측기)

  • Shin, Young-Ho;Yoon, Sung-Lyong;Park, Hong-Jun;Lee, Won-Mo;Kim, Ju-Ik;Cho, Young-Il
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.544-549
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    • 2000
  • 슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령의 결과 값을 예상하는 메커니즘이 연구되고 있다. 결과 값 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 하이브리드해서 사용하는 방법은 각각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 종전의 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨어 크기를 요구한다. 본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상하기 어려운 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상한 misprediction 페널티를 줄이고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다

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A Study on Sensor Module and Diagnosis of Automobile Wheel Bearing Failure Prediction (차량용 휠 베어링의 결함 예측을 위한 센서 모듈 및 진단 연구)

  • Hwang, Jae-Yong;Seol, Ye-In
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.11 no.11
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    • pp.47-53
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    • 2020
  • There is a need for a system that provides early warning of presence and type of failure of automobile wheel bearings through the application of predictive fault analysis technologies. In this paper, we presented a sensor module mounted on a wheel bearing and a diagnostic system that collects, stores and analyzes vehicle acceleration information and vibration information from the sensor module. The developed sensor module and predictive analysis system was tested and evaluated thorough excitation test equipment and real automotive vehicle to prove the effectiveness.

Hydrologic Time Series Forecasting using SVM (SVM을 이용한 수문 시계열 자료의 예측)

  • Hwang, Seok-Hwan;Kim, Joong-Hoon;Jung, Sung-Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.1972-1976
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    • 2007
  • 정확한 수문자료를 예측하기 위한 많은 연구들이 현재까지 진행되어 왔다. SVM(Support Vector Machine)은 그 구조가 신경망과 유사하나 신경망과는 다르게 철저히 통계적, 수학적 이론에 기반을 두고 있고 비선형예측 모형이며 지역해 문제가 발생하지 않는 다는 점 등으로 인해 상당히 견고한 모형으로 평가받고 있다. 본 연구에서는 두 경우의 수문시계열 자료를 이용하여 전통적인 통계학적 모형과 신경망 모형 그리고 수문학 분야에서는 아직까지 적용된 사례가 매우적은 SVM 모형의 예측 결과 비교를 통해 모형의 장단점을 평가하였다. 비교 결과 SVM 모형은 수문시계열 자료 예측에 있어서 기존의 방법들에 비해 안정적이고 정확한 예측 결과를 보여 주었다.

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Hualien 대형내진모델의 지진응답 예측해석

  • 윤철호;김문수;이상국;현창헌;윤정방;김재민
    • Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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    • 1995.05b
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    • pp.993-998
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    • 1995
  • 본 연구는 국제공동연구로 수행중인 Hualien 대형내진모델시험사업중 모델구조물에 대한 지진 응답 예측해석(blind prediction analysis)에 관한 것이다. 이 해석은 축대칭 무한요소를 이용하여 개발한 전산프로그램 KIESSI와 유연체적법에 의한 전산프로그램 SASSI를 이용하여 수행하였으며, 구조물 및 지반 특성은 뒷채움이 완료된 모델구조물에 대한 통일모델과 예측 후 상관해석 결과를 사용하였다. 그 결과 지진응답 예측해석 결과는 계측된 지진응답과 비교적 잘 일치하였으나 더 좋은 해석결과를 얻기 위해서는 구조물 및 지반 특성을 좀 더 수정할 필요가 있음을 알 수 있었다.

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Special-Days Load Handling Method using Neural Networks and Regression Models (신경회로망과 회귀모형을 이용한 특수일 부하 처리 기법)

  • 고희석;이세훈;이충식
    • Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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    • v.16 no.2
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    • pp.98-103
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    • 2002
  • In case of power demand forecasting, the most important problems are to deal with the load of special-days. Accordingly, this paper presents the method that forecasting long (the Lunar New Year, the Full Moon Festival) and short(the Planting Trees Day, the Memorial Day, etc) special-days peak load using neural networks and regression models. long and short special-days peak load forecast by neural networks models uses pattern conversion ratio and four-order orthogonal polynomials regression models. There are using that special-days peak load data during ten years(1985∼1994). In the result of special-days peak load forecasting, forecasting % error shows good results as about 1 ∼2[%] both neural networks models and four-order orthogonal polynomials regression models. Besides, from the result of analysis of adjusted coefficient of determination and F-test, the significance of the are convinced four-order orthogonal polynomials regression models. When the neural networks models are compared with the four-order orthogonal polynomials regression models at a view of the results of special-days peak load forecasting, the neural networks models which uses pattern conversion ratio are more effective on forecasting long special-days peak load. On the other hand, in case of forecasting short special-days peak load, both are valid.

An Analysis on the Reliability of Technology Forecasting using the Delphi Method (델파이 방법을 이용한 기술예측의 신뢰도 분석)

  • 윤윤중;이종일
    • Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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    • 1998.05a
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    • pp.14-14
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    • 1998
  • 기술추세분석(trend analysis)이나 특허분석(patent analysis) 등과 같이 객관적 자료를 이용하는 여타 기술예측방법과 달리, 델파이 방법은 해당 분야에 대한 전문가들의 식견(또는 주관적 평가)을 예측의 유일한 원천으로 하고 있다는 점에서 예측결과에 대한 신뢰도 분석을 강하게 요구하고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 최근에 실시된 산업기술예측(1998) 자료를 이용하여 델파이 방법을 이용한 기술예측의 신뢰도 분석을 실시하였다. 이러한 분석은 전문가들의 예측결과에 대해 내적 일관성의 유지 여부와, 전문도가 상이한 집단간에 예측 결과의 차이가 있는지 여부를 중심으로 이루어졌으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 응답 결과에 내적 일관성이 있는지 여부를 검정한 결과 생물·정밀화학분야를 제외한 모든 분야에서 일관성을 지니고 있는 것으로 나타나고 있다. 두번째, 전문도가 높은 응답자들일수록 자신의 예측결과를 확신하고는 있으나, 전문도가 낮은 응답자들에 비해 예측결과에 이견이 큰 것으로 분석되었으며, 마지막으로 전문도가 높은 응답자들과 그렇지 않은 응답자들 사이에 기술과제의 예상 실현시기에 대해서는 거의 차이가 없는 반면, 합의(consensus)의 정도는 큰 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 델파이 방법을 이용한 기술예측을 설계하는 데 있어 몇가지 시사점을 제공하고 있다. 첫번째로 기술예측시 전문가들의 예측결과에 대해 내적 일관성이 존재하는 지 여부를 검증할 수 있도록 예측과정을 설계하는 것이 바람직하다는 것이다. 이러한 설계과정은 델파이 방법이 예측결과를 검증할 만한 객관적인 장치를 지니지 못하고 있다는 점에서 더욱 필요하다고 하겠다. 두번째는 정보로서의 가치가 큰 전문도가 높은 응답자들의 예측결과를 활용하기 위해서는, 예측결과에 대한 이들의 합의(consensus)의 정도를 높일 수 있는 방안이 마련되어야 한다는 것이다. 델파이의 최종 라운드가 진행된 이후 이들에 대해서만 추가적인 라운드를 실시하거나, 예측과정에서 이들에게 관련 정보를 제공하는 것도 하나의 대안이 될 수 있을 것이다.

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