• 제목/요약/키워드: 경험적 예측기법

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영상처리기법을 이용한 스톨 사육 모돈의 인공수정적기 예측 장치 개발 (Development of a Device for Estimating the Optimal Artificial Insemination Time of Individually Stalled Sows Using Image Processing)

  • 김동주;연성찬;장홍희
    • Journal of Animal Science and Technology
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    • 제49권5호
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    • pp.677-688
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    • 2007
  • The goal of this study was to develop an optimal artificial insemination time estimator(OAITE) for individually stalled sows using image processing and to evaluate the performance of the OAITE through field test. The OAITE consisted of a computer, a multiplexer, three CCD cameras and three LED lamps (950nm wavelength). The computer program used for the OAITE to quantify the lying and non-lying (sitting and standing) rates of sows in stalls was written in LabWindows/CVI. For the purpose of establishing references that would help estimate the optimal artificial insemination(AI) time for sows, the lying rate of the 50 Berkshire⨯Hampshire crossbred sows(parity: 2 to 7) was observed and recorded. The observation was made from the second day after the sows were moved into the stalls when they were artificially inseminated. The results of above process, which compared the lying rates of the day of estrus and the other days, showed that there were no significant differences at the following time bands: 00, 08, 09, 16, and 17(p>0.1). Thus, only the time bands other than these time bands were used to establish the references for determining the onset of the estrus. Based on the lying rates observed and the references established by the procedures above, the study assigned “0” to the lying rate of the non-estrus time band, “0.5” to the lying rate between the non-estrus and estrus time bands and “1” to the lying rate of the estrus time band. The authors of the study assumed that if the OAITE produced “0.5” or above more than 4 times in a row and if the results included “1” at least once, the estrus would have started. In addition, it was assumed that the optimal AI time for sows was between the 26th hour and the 34th hour after the beginning of estrus. The results of sows’ AI of the OAITE group(n=40 sows; AI=1 time) showed that the pregnancy rate was 92.5%, which was the same rate as the control group(n=40 sows; AI=2 times), and that the litter size did not differ between the control and the OAITE group. These data suggest that the OAITE might be effective and economic to estimate the optimal AI time of individually stalled sows.

신규시장 성장모형의 모수 추정을 위한 전문가 시스템 (An Expert System for the Estimation of the Growth Curve Parameters of New Markets)

  • 이동원;정여진;정재권;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.17-35
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    • 2015
  • 시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.

기계학습 기반의 IABP 부이 자료와 AMSR2 위성영상을 이용한 여름철 북극 대기 온도 추정 (The Estimation of Arctic Air Temperature in Summer Based on Machine Learning Approaches Using IABP Buoy and AMSR2 Satellite Data)

  • 한대현;김영준;임정호;이상균;이연수;김현철
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제34권6_2호
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    • pp.1261-1272
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    • 2018
  • 북극 지역의 대기 온도는 바다 및 해빙, 대기 사이의 에너지 교환에 큰 역할을 하므로 북극 대기 온도를 정확하게 파악하는 것은 중요하다. 하지만 현장 관측 자료들은 북극 대기 온도의 공간적인 분포를 나타내는 데에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 부이(buoy) 자료와 Advanced Microwave Scanning Radiometer 2(AMSR2) 위성자료를 이용하여 기계학습 기반 여름철 대기 온도 추정 모델을 구축하였다. 기계학습으로는 random forest(RF) 및 support vector machine(SVM)을 사용하였으며, AMSR2 관측 시간에 따라 하루 두 번의 대기 온도를 추정하였다. 또한 추정된 대기 온도를 유럽 중기예보센터(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)의 ERA-Interim 재분석자료의 대기 온도와 공간 분포를 비교하였다. 교차 검증 결과 두 가지 기계학습 기법 모두 0.84-0.88의 $R^2$$1.31-1.53^{\circ}C$의 RMSE를 보였다. 공간적인 분포에서 IABP 부이 관측 자료가 존재하지 않는 바렌츠해(Barents Sea), 카라해(Kara Sea) 및 배핀만(Baffin bay) 지역에서는 기계학습 모델이 ERA-Interim 대기 온도에 비하여 과소 추정하는 경향을 보였다. 본 연구는 경험적인 북극 대기 온도 추정의 가능성과 한계점을 서술하였다.

MCU '페이즈3'영화에 나타난 기하학적 상상력 (The Geometrical Imagination of the MCU 'Phase 3' Movie)

  • 김영선;김태수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권10호
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    • pp.132-142
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    • 2022
  • 이 연구는 MCU의 보편적 세계관을 기하학의 관점으로 해석하고 서사적 요소를 수학적 상상력으로 스토리텔링 하는 데 목적이 있다. 스토리텔링을 위해 2016년부터 2019년까지 방영된 페이즈3 시리즈 자료를 활용하였다. 페이즈3 시리즈는 기하학 이론과 미래기술에 대한 다양한 예측을 바탕으로 서사와 이미지에 나타난 실재감이 대중의 상상력을 자극한다. 상상력은 경험하지 않은 것에 대해 다양하고 독창적인 사고를 이루는 원동력이며 혼란 속에서 질서를 찾고 물질에 대해 새로운 인식을 창조하는 능력이다. 예술 활동뿐만 아니라 논리와 합리성이 중시되는 과학 분야에도 상상하는 힘이 매우 필요하다. 바슐라르 상상력은 인간의 원초적 영역인 예술을 지향하고 자연과 만물의 경이로움을 향한 진정함과 열정을 담고 있다. 기하학적 논리와 상상력에 의한 이미지적 몽상으로 MCU의 세계관과 슈퍼히어로 서사를 탐구하면 영화에 나타난 우주적 메시지와 법칙을 이해할 수 있다. 예술과 학문의 융합적 관점에서 MCU 영상 제작에 활용된 수학과 과학적 상상력을 바탕으로 한 다양하고 독창적인 기법은 영상분석의 질을 높이는 데 도움이 될 것이다.

범죄 및 피해자 특성과 범죄피해 내용의 관계 탐색: 랜덤포레스트 알고리즘에 기초한 변인선택 (An exploration of the relationship between crime/victim characteristics and the victim's criminal damages: Variable selection based on random forest algorithm)

  • 한유화;이우열
    • 한국심리학회지:법
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    • 제13권2호
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    • pp.121-145
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    • 2022
  • 본 연구는 범죄 및 피해자 특성과 범죄피해 내용의 관련성을 확인하기 위하여 2010년부터 2018년까지 격년으로 수집된 전국범죄피해조사 자료에 랜덤포레스트 알고리즘을 적용하였다. 전체 자료 중 범죄피해경험이 있는 사례 및 관심 변인을 선별하여 분석자료를 구성하였으며, 총 3080건 자료의 성별, 연령(생애주기단계), 범죄유형, 가해자 면식여부, 반복피해 여부, 심리적 피해내용(우울함, 고립감, 극심한 두려움, 신체증상, 대인관계 문제, 사람을 피해 이사, 자살 충동, 자살 시도) 및 범죄피해 후 감정변화(자기보호 자신감, 자존감, 타인에 대한 신뢰감, 사법기관에 대한 신뢰감 및 사법제도와 법에 대한 존중감의 변화)를 나타내는 변인들이 분석자료에 포함되었다. 전통적 통계기법을 적용하기 어려운 자료의 특성을 고려하여, 본 연구는 범죄피해 내용(심리적 피해내용과 감정변화)을 이용하여 범죄 및 피해자 특성을 예측하기 위한 랜덤포레스트 알고리즘을 다섯 번 실행하고, VSURF 함수를 이용하여 범죄 및 피해자 특성을 잘 예측하는 범죄피해 내용 변인들을 선택하였다. 분석 결과, 범죄유형과 우울함, 극심한 두려움 및 신체증상의 관련성, 가해자 면식여부와 신체증상 및 대인관계 문제의 관련성, 반복피해 여부와 사법제도와 법에 대한 존중감 변화의 관련성이 확인되었다. 성별과 생애주기단계(청소년/성인/노인)는 각각 극심한 두려움과 자기보호 자신감 변화와 관련이 있는 것으로 확인되었으나 의미를 부여하기 위해서는 추가적 경험자료가 필요할 것으로 판단되었다. 본 연구의 결과는 범죄피해평가제도의 실효성을 높이기 위해 전문가 교육과정에 범죄 및 피해자 특성과 범죄피해 내용에 관한 지식과 사례교육의 제공 및 면담전략과 법률지식에 관한 교육강화가 필요함을 시사한다.

머신러닝 기법을 활용한 수입 수산물 통관검사결과 분류 모델 (A Classification Model for Customs Clearance Inspection Results of Imported Aquatic Products Using Machine Learning Techniques)

  • 엄지성;이경희;조완섭
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.157-165
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    • 2023
  • 수산물은 많은 국가의 주요한 단백질 공급원이며 소비가 증가하고 있다. 우리나라도 수산물 소비는 증가하는 반면 자급률은 낮아지고 있으며, 수산물의 수입량이 증가함에 따라 안전관리의 중요성이 높아지고 있다. 국내로 수입되는 수산물은 110여 개 국가로부터 수백 종에 이르며, 수입 수산물의 안전관리를 검사관의 경험에만 의존하는 것은 한계가 있다. 데이터를 기반으로 수입 수산물 통관검사 결과를 예측할 수 있는 모델을 개발하여 수입신고서가 제출되었을 때 수산물의 부적합 가능성을 판단하는 머신러닝 분류 모델을 생성한다. 수입수산물 통관검사 결과 부적합율은 1% 미만으로 매우 낮은 불균형 데이터이므로 이러한 특성을 보완할 수 있는 샘플링 방법을 비교 연구하였고, 분류결과를 해석할 수 있는 전처리 방법을 적용하였다. 여러 가지 머신러닝 기반의 분류모델 중에서 랜덤포레스트와 XGBoost가 좋은 성능을 보였다. 통관검사 결과 적합과 부적합을 모두 잘 예측하는 모델은 ADASYN과 원-핫 인코딩을 적용한 랜덤포레스트 기본 모델이며 정확도 99.88%, 정밀도 99.87%, 재현율 99.89%, AUC 99.88%이다. XGBoost는 오버샘플링과 인코딩 종류에 상관없이 모든 지표가 90%를 넘겨 가장 안정적인 모델이다.

GIS를 이용한 저수지의 수질관리시스템 구축 (Development of Water Quality Management System in Daecheong Reservoir Using Geographic Information System)

  • 한건연;백창현
    • Spatial Information Research
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    • 제12권1호
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    • pp.13-27
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    • 2004
  • 금강의 중ㆍ상류부에 위치한 인공호수인 대청호 유역의 경우, 최근 급격한 인구증가와 물자생산, 그리고 이들의 결과로 인한 각종 오염물질의 증가로 수질보전과 관리에 심각한 문제가 야기되고 있으므로, 이에 대한 집중적인 수질관리가 요구된다. 이들 문제를 해결하기 위하여 지난 수년간 많은 연구가 수행되었지만 근본적인 해결의 실마리를 찾지 못하고 있다. 뿐만 아니라, 현재 수행되고 있는 수질관리가 미흡한 것으로 나타나고 있어 이를 보완할 새로운 관리기법의 도입이 시급히 요구되고 있지만 이에 대한 체계적인 기술축적과 자료 및 경험의 부족으로 많은 어려움을 겪고 있는 실정이다. 본 연구는 WASP5 모형을 이용하여 대청호의 수질을 해석하고 GIS와 연계시켜 수질관리시스템을 구축함으로서 효율적이고 과학적인 수질관리가 이루어지도록 하는데 그 목적이 있다. WASP5 모형을 대청호의 실측치와 비교하여 모형의 보정과 검증을 수행하였고, 수질관리시스템 구축을 위한 GIS와의 연계는 ArcView의 Avenue를 이용하여 구성하였다. Avenue를 통한 다양한 메뉴 구성 및 이를 통한 모의수행은 사용자 요구나 편의에 맞게 손쉽게 처리할 수 있도록 구성하였다. 따라서, GIS 환경하에서 실제적이고 효율적인 수질관리 뿐만 아니라 장래수질의 예측도 가능하기 때문에 대청호 이외에 다른 유역에 대한 활용성도 매우 높을 것으로 판단된다.

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의사독성농도 (CPT) 개념을 도입한 활성슬러지 공정 pH 저해 모델 개발 (Development of the pH Inhibition Model Adapting Pseudo Toxic Concentration (CPT) Concept for Activated Sludge Process)

  • 고주형;장원호;임정훈;우혜진;김창원
    • 대한환경공학회지
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    • 제22권11호
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    • pp.2037-2046
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    • 2000
  • 산성 혹은 염기성 pH가 활성슬러지 공정에 미치는 저해 작용은 비경쟁적 저해 동력학(noncompetitive inhibition kinetics)을 따르는 것으로 알려져 있으나, pH를 저해 물질의 농도항으로 정량화하기 어렵기 때문에 실질적으로 비경쟁적 저해 동력학식(noncompetitive inhibition kinetic equation)으로 해석하기 어렵다. 따라서 pH에 의한 저해 작용을 기술하는 경험식들이 여러 연구자들에 의해 개발되어 왔는데, 이들은 주로 산성 조건에 대해서만 적용 가능한 것들이다. 본 연구에서는 의사독성농도(pseudo toxic concentration, $C_{PT}$) 개념을 이용하여 pH가 활성슬러지 공정에 미치는 저해 영향을 정량화하는 기법을 개발하였고, 기존에 알려진 모델들과 비교하였다. 그 결과 $C_{PT}$ 개념을 이용한 모델은 넓은 범위의 pH에 대해 최대비성장속도(${\mu}_{max}$)의 감소를 비교적 정확하게 예측할 수 있었고, 같은 동력학식을 이용하여 산성 조건뿐만 아니라 염기성 조건에 대해서도 적용 가능한 것으로 나타났다. 또한 저해계수(inhibition coefficient. $K_I$)의 추정이 간단하다는 장점이 있다.

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데이터마이닝 기법을 활용한 불법주차 영향요인 분석 (A Study on the Analysis Effect Factors of Illegal Parking Using Data Mining Techniques)

  • 이창희;김명수;서소민
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제13권4호
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    • pp.63-72
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    • 2014
  • 우리나라는 급속한 경제발전과 고속성장으로 생활수준이 향상되면서 자동차 수요가 급격히 증가함에 따라 교통혼잡, 교통사고, 주차문제 등의 문제가 발생되고 있다. 자동차 증가로 인한 주차문제 중 불법주차는 교통혼잡을 야기하고 주차공간으로 인한 이웃간 분쟁의 원인이 되어 사회적 문제로 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 지방 광역시중 승용차 수단분담률이 높음에도 불구하고 불법주차 단속건수가 상대적을 적은 대전광역시를 대상으로 주차조사를 실시하였으며 불법주차에 대한 원론적인 문제를 파악하기 위해 의사결정나무모형 Exhaustive CHAID분석을 통하여 운전자들의 주차행위에 있어 불법주차를 선택하는 과정과 그에 따른 영향요인을 탐색하여 불법주차의 원인을 파악하고 해결하는 방안을 제시하고자 한다. 분석결과 불법주차를 선택하는 영향요인으로는 거리, 단속경험, 직업, 이용시간대 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며 예측 모형은 최종적으로 4가지 노드가 도출되었다. 분석결과에 따른 불법주차의 해결방안으로는 공영주차장의 추가설치와 생계유지 및 조업차량의 주차공간 확보가 우선되어야 하고 불법주차 단속강화와 시민의식 고취를 위한 캠페인의 활성화가 필요하다.

탄성파 피에조콘 관입 시험을 통한 국내 퇴적 지반의 전단파 속도 결정 (Determination of shear wave velocity profiles in soil deposit from seismic piezo-cone penetration test)

  • 선창국;정경자;정종홍;김홍종;조성민
    • 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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    • 한국지구물리탐사학회 2005년도 제7회 특별심포지움 논문집
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    • pp.125-153
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    • 2005
  • 탄성파 피에조콘 관입 시험(SCPTU)은 동적 물성을 포함한 지반의 공학적 특성 평가에 가장 유용 한 조사 기법 중의 하나이다. 본 연구에서는 국내 지반에 대한 실질적 활용 연구로서 국내 대표적 퇴적지층 발달 지역인 부산과 인천을 대상으로 각각 두 부지와 네 부지에서 SCPTU를 수행하였다. 현장에서 SCPTU로부터 획득한 파형 신호에 대해 교차법을 이용한 신호 판독을 실시하여 깊이별 전단파의 초기 도달 시점 및 그에 따른 깊이별 도달 시차를 결정하였다. 이를 토대로 Snell의 법칙에 근간한 굴절 전파경로법을 이용하여 전단파 속도(VS) 주상도를 도출하였으며, 대체로 깊이별 VS 분포는 콘 선단 저항력(qt) 분포 경향과 유사하게 나타났다. 인천 지역에서는 병행된 일반적인 다운홀 탄성파 시험에 비해 SCPTU를 보다 깊은 심도까지 효율적으로 수행할 수 있었다. 이와 더불어, 일반적인 CPTU 자료의 지진공학적 활용을 목적으로 SCPTU로부터 측정된 결과를 토대로 VS와 콘 관입 특성값의 상관관계를 분석 도출하였다. 다중 회귀 분석을 수행하여 전단파 속도와 콘 관입 특성값 중 네가지의 독립변수인 콘 관입 저항력(qt), 주면 마찰력(fs), 유효상재응력($\sigma$'v0), 간극수압계수(Bq) 간의 상호 관련성을 정량적으로 평가하였으며, 특히 흙 분류 지수인 Ic 값에 의하여 객관적으로 구분된 사질토 및 점토와 전체 토사에 대한 변수별 경험적 상관식을 제안하였다. SCPTU의 다운홀 탄성파 시험과 일반적인 CPTU의 대상 변형률 수준이 다름에도 불구하고 본 연구에서 도출 제안된 VS와 CPTU 특성값의 상관관계는 국내 퇴적 지반에 대한 VS의 예측에 매우 유용하였으며, 기존 해외 연구의 상관관계에 비해서도 높은 상관성을 보였다.> (p value<0.000) 낮춤으로써, 전통적인 2문 대칭 조사법보다 우수한 방법으로 확인되었다. 반면에 공용보상체의 사용은 평균 DII를 $3.7\%$ 낮추지만(p value=0.260) 평균 $D_{max}$는 거의동일 하여($0.3\%$ 감소, p value=0.867), 전통적인 방법보다 우수성이 크게는 없는 것으로 평가되었다. 그러나 환자의 체곡선이 보상체와 잘 일치하는 경우에는 DII가 $18\%$까지 감소하였다. 결론 : Multistatic field 방법은 모든 환자에 대하여 선량분포의 균일성을 전반적으로 향상시키는 효과적인 방법으로 평가되는 반면 공용보상체의 사용은 보상체의 크기가 환자의 체 윤곽과 잘 일치하는 경우만 효과적으로, 적용의 범위에는 한계가 있는 방법으로 평가되었다.비교하여 계통에 따르는 차이가 있음을 알 수 있었다. 그러므로 가임기 여성의 방사선 진단 및 치료시 Rugh의 10일 법칙을 적용하여 착상전기 방사선 조사로 인한 부작용들을 적극적으로 예방하는 것이 매우 중요하다고 생각한다.equirements of the prematured infants during the early weeks of life. 모든 치근단 수준에서 비표준화 medium 크기 master cone 사용군이 ISO 표준화 규격의 master cone 사용군에 비해 유의하게 높은 gutta-percha 면적비를 나타내었다 (p < 0.01). 비표준화 medium크기 master cone 사용군에서는 표준화 규격의 master cone 사용군에 비해 유의하게 적은 수의 accessory cone이 사용되었다 (p < 0.01). 대학생간에는 유의한 차이(p<0.05)가 인정되었

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