• Journal of the Korean Solar Energy Society
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• v.39 no.3
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• pp.59-66
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• 2019

New and renewable energy forecasts are key technology to reduce the annual operating cost of new and renewable facilities, and accuracy of forecasts is paramount. In this study, we intend to build a model for the prediction of short-term solar power generation for 1 hour to 3 hours. To this end, this study applied two time series technique, ARIMA model without considering seasonality and SARIMA model with considering seasonality, comparing which technique has better predictive accuracy. Comparing predicted errors by MAE measures of solar power generation for 1 hour to 3 hours at four locations, the solar power forecast model using ARIMA was better in terms of predictive accuracy than the solar power forecast model using SARIMA. On the other hand, a comparison of predicted error by RMSE measures resulted in a solar power forecast model using SARIMA being better in terms of predictive accuracy than a solar power forecast model using ARIMA.

• The Science & Technology
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• v.31 no.8 s.351
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• pp.14-16
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• 1998

1961년 경향신문 기자를 거친 재미과학자 서문원박사가 한국인으로 최초의 미국섬유학회장이 되어 활약하고 있다. 서박사는 미국노스캐롤라이나 대학에서 섬유공학과 통계학을 전공하나 과학자로 이번 한.미 과학협력센터 주최로 6월22일 과총회관에서 열린 한 .미 지적재산권 세미나에 참석하기 위해 일시 귀국했다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.11 no.6
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• pp.543-549
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• 2008

The ride comfort is more important according to train speedup. Generally it is defined as the vehicle vibration. There are many studies on evaluation method of ride comfort for railway. But the ride comfort for Korean high speed train (HSR 350x) has been assessed by statistical method according to UIC 5l3R. In this paper, the ride indices, which were measured in the Korean high speed train. have been analyzed and reviewed by using the inferential statistics such as t-test, variance analysis (ANOVA) and regression analysis.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.3
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• pp.595-603
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• 2004

Does database education need in statistics undergraduate course\ulcorner Then, how must we do education\ulcorner In this article we examine the necessity of database education in statistics department and propose some concrete plans for instruction. The goal of this article is to explore how to educate database in connection with statistics.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.6
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• pp.855-863
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• 2014

The recent computational revolution of Bayesian statistics has expanded use of the Bayesian statistics significantly; however, Bayesian statistics face a new set of challenges in the era of information technology. We survey the history of Bayesian statistics briefly and its expansion in the modern times. We then take a prospective future view of statistics and list challenges that the statistics community faces.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.541-544
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• 2004

웹 서비스는 벤더들에 따라 다르게 사용되던 시스템들을 표준 기술인 XML과 SOAP를 이용하여 통합할 수 있게 해주었다. 이러한 웹 서비스 시스템에서는 다양한 시스템들과 통합을 제공하기 위한 많은 처리 로직이 필요하기 때문에 시스템이 복잡해진다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 CBD 방법론을 사용하며, 웹 서비스를 이용한 플랫폼에 독립적인 시스템을 설계 및 구현 한다. 제안한 방법이 효율적임을 보이기 위해 운동선수 관리 시스템을 모델로 설계 및 구현한다. 제안한 방법을 이용하여 구현한 시스템은 플랫폼 및 프로그램 언어에 독립적으로 구축이 가능하게 되었고, 시스템의 중요 부분을 컴포넌트로 제작하여 관리 및 유지보수의 효용성을 가져왔다.

• ICROS
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• v.2 no.6
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• pp.30-37
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• 1996

본 논문에서는 optical flow 추정과 그 문제점에 대하여 기술하였다. 이 문제를 해결하기 위한 대표적인 방법으로 regularizaiton기법에 대하여 설명하고 이의 변형에 대하여 기술하였다. 또한 최근에 활발히 연구되고 있는 robust 통계학을 이용한 움직임 추정 및 계층적 기법에 대하여 기술하였다. 또한 두 개의 합성 영상에 대하여 optical flow 추정결과를 보였다. Optical flow는 여러 가지 컴퓨터 비젼문제의 기본 정보를 제공함에도 불구하고, 문제 자체가 ill-posed 문제이어서 아직까지도 효과적인 방법이 제안되어 있지 않아 앞으로도 많은 연구가 진행될 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.239-241
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• 2002

정보통신 기술의 발달로 인해 협동학습 영역에 대한 연구가 각 전공영역에서 활발히 진행되고 있다. 통계학 교육에서도 협동학습은 새로운 교육방법은 아니며, 협동학습을 통해 교육의 효과를 높이는 몇몇 연구가 수행되었다. 그러나 대부분의 연구들이 근래의 발달된 정보통신 기술들을 적절히 활용하지 못하고, 과거의 방식에만 얽매여있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 정보통신 기술을 적절히 활용한 협동학습 지원시스템을 설계하고 구현 사례를 제시한다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.1
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• pp.531-536
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• 2022

This paper compared the performance of the parametric method and the nonparametric method when estimating the distribution for the tail of the distribution with heavy tails. For the parametric method, the generalized extreme value distribution and the generalized Pareto distribution were used, and for the nonparametric method, the kernel density estimation method was applied. For comparison of the two approaches, the results of function estimation by applying the block maximum value model and the threshold excess model using daily fine dust public data for each observatory in Seoul from 2014 to 2018 are shown together. In addition, the area where high concentrations of fine dust will occur was predicted through the return level.

• Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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• v.24 no.3
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• pp.323-331
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• 2021

With global warming and pollution problems, accurate forecasting of the harmful gases would be an essential alarm in our life. In this paper, we forecast the emission of the five gases(SOx, NO₂, NH₃, H₂S, CH₄) using the time series model of ARIMA, the learning algorithms of Random forest, and LSTM. We find that the gas emission data depends on the short-term memory and behaves like a random walk. As a result, we compare the RMSE, MAE, and MAPE as the measure of the prediction performance under the same conditions given to three models. We find that ARIMA forecasts the gas emissions more precisely than the other two learning-based methods. Besides, the ARIMA model is more suitable for the real-time forecasts of gas emissions because it is faster for modeling than the two learning algorithms.