Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.495-503
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2011
데이터 마이닝에서의 연관성 규칙은 방대한 양의 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 수치화 하는 방법이다. 의미 있는 연관성 규칙을 탐사하기 위한 가장 기본적인 연관성 규칙 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 향상도는 그 값에 의해 양의 연관성이 있는지 아니면 음의 연관성이 있는지, 즉 연관성의 방향을 알 수 있는 반면에 지지도와 신뢰도는 그 방향을 알 수가 없다. 이를 위해 순수 신뢰도와 기여 순수 신뢰도가 제안되었으나 이들 또한 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 기존의 여러 형태의 신뢰도가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 군집분석이나 다차원 분석에서 활용되고 있는 이분형 예측 유사성 측도 중에서 -1과 1 사이의 값을 가지는 Yule의 Y 및 Q 측도를 연관성 평가 기준으로 제안하였다. 또한 기존의 순수 신뢰도 및 기여 순수 신뢰도의 문제점을 파악한 후, 예제를 통하여 이분형 예측 유사성 측도의 유용성에 관해 알아보았다. 그 결과, 본 논문에서 고려한 유사성 측도들은 기존의 측도들이 가지고 있는 문제점을 해결할 수 있어서 본 논문에서 제안한 이분형 예측 유사성 측도가 연관성 평가 기준으로 활용할 수 있다는 사실을 확인하였다.
현재 전 세계적으로 극한강우의 발생빈도가 점차 높아지고 있으며 홍수량 또한 강도가 커지고 있는 것이 현실이다. 하지만 과거의 홍수발생 빈도에 따라 설계된 홍수방어시설들이 점차 한계를 보이고 있으므로 이를 대비하기위한 구조적 대책뿐만 아니라 홍수피해 발생 가능지역에 사전 예경보를 시행하는 비구조적 대책마련 또한 필요하다. 기존의 홍수예측은 확정적인 하나의 유량예측값만을 제공함으로써 신속하고 편리하였지만 이에 대한 불확실성이 큰 경우 예상치 못한 큰 인적 물적 피해를 가져올 수 있다. 이처럼 확률론적 홍수예측의 필요성이 대두되어 지면서 유럽이나 미국등 선진국에서는 EFFS(European Flood Forecasting System)과 NWSRFS(National Water Service River Forecast System)같이 이미 확률론적 홍수예측에 대한 연구 및 기술개발이 활발하게 진행되어지고 있다. 하지만 홍수예측의 확률론적 접근에 있어서는 많은 불확실성들이 내포되어 있으므로 예측시스템에서 생성된 앙상블 유량예측 결과의 신뢰도 분석과 올바른 불확실성 정보의 제공이 필요하다. 본 연구는 확률론적 홍수예측 방법을 국내에 적용시켜서 기상청의 예측시스템 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System), MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation), UM(Unified Model) 그리고 MOGREPS(Met Office Global Regional Ensemble Prediction System)으로부터 생성된 기상앙상블을 현재 국토해양부 홍수통제소에서 사용하고 있는 강우-유출모형인 저류함수모형(Storage Function Method)의 입력 자료로 사용한다. 확률론적 홍수예측에서 오는 불확실성을 분석하기 위해서 첫 번째로 제공되는 기상예측 시스템의 시 공간적 스케일 및 대상유역의 공간특성에 따라 어떠한 형태로 전파되어지는지를 분석하였다. 두 번째는 각각의 예측시스템들이 선행기간(Lead time)에 따라 불확실성의 특성이 어떻게 나타나게 되는지를 확인하였다. 이러한 불확실성의 특성을 정확하게 파악하게 된다면 예측에 있어서 현재 갖고 있는 문제점들로부터 개선해 나가야 할 방향을 제시해주어 향후연구에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
이 연구에서는 강섬유 보강 초고강도 콘크리트의 타설방법에 따라 섬유의 방향성이 인장강도에 미치는 영향을 파악하고자 섬유의 방향성을 정량적으로 평가할 수 있는 이미지 프로세싱 기법을 개발하였으며, 개발한 기법을 적용하여 섬유의 방향성을 평가하였다. 또한 휨인장실험을 수행하여 섬유의 방향성이 균열발생강도 및 휨인장강도에 미치는 영향을 파악하였다. 이 연구에서 개발한 이미지 프로세싱 기법은 섬유 방향성 이외에 분산성 계수, 단위면적당 섬유의 개수 등, 분포 특성을 정량적으로 평가하고 있으며, 타설방법에 따라 섬유 분포 특성에 상당한 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 섬유의 방향 분포특성은 강섬유 보강 초고강도 콘크리트의 균열발생강도에는 크게 영향을 미치지 않으나, 휨인장강도에 미치는 영향은 아주 큰 것으로 나타났으며, 이론적인 휨강도 모델식에 실제 섬유 방향성을 적용하여 예측한 결과, 실험 결과와 잘 일치하는 것으로 나타났다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권4호
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pp.358-367
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2013
본 논문에서는 타공판으로 구성된 필터의 전부 또는 일부를 다공성 매질로 대체하고 Forchheimer 법칙에 따라 판의 수직방향과 횡방향으로 손실계수를 부과하여 스트레이너를 지나는 유동의 압력 강하량를 정확히 예측할 수 있는 다공성모델링 기법을 적용하고 그 유효성을 확인하였다. 먼저 간단한 파이프 유동 해석을 통하여 수직방향 손실계수를 구하였다. 이어 필터 내에 반복되는 타공판 형상과 유동손실특성을 공유할 수 있는 단위주기 형상을 설정하고, 설정된 단위형상에 대하여 원형과 다공성모델 수치모사를 각각 수행한 후, 얻어진 두 결과를 서로 비교하여 횡방향 손실계수를 구하였다. 적용된 다공성모델링 기법을 검증하기 위하여 스트레이너 전체형상에 대하여 다공성모델 수치모사를 수행하였으며, 그 해석결과를 원형 수치모사 결과와 직접 비교하였다. 비교 결과, 다공성모델링 기법은 압력 강하량과 유동특성을 비교적 정확히 예측하였으며 계산비용과 직결되는 노드 수는 약 3~4배 정도 줄일 수 있었다.
수중 프로펠러의 비공동 소음을 수치적으로 해석하였다. Ffowcs Williams-Hawkings 형태의 음향상사 방정식을 시간영역에서 해석하였으며 임의의 형상과 하중조건을 가지는 프로펠러의 소음 예측이 가능하도록 하였다. 또한 좌표계 변환을 통해 관찰자에 대해 상대적 운동이 있는 경우에도 소음 예측이 가능하도록 하였다. 균일/비균일 유입류 조건을 갖는 수중 프로펠러에 대해 소음 해석을 수행하였고 각각의 조건에 대해 음원별 소음 강도와 방향성을 예측하였다. 수치 해석결과 프로펠러 표면상의 압력 변화에 따른 비정상 하중에 의한 이중극 소음이 지배적인 것으로 나타났다. 이러한 음원별 접근법은 수중 프로펠러의 운용시 지배적인 소음원을 구별하고 그 특성을 파악하여 적절한 소음 제어책을 마련하는 기반이 될 것이다.
대표적인 현재 및 미래 위치 색인인 TPR-Tree는 이동 객체의 위치 좌표와 속도 벡터 정보를 이용하여 시간에 대해 선형적으로 이동 객체의 현재 및 미래 위치를 예측한다. 그러나 이동 객체의 이동 방향 및 속도가 특정한 임계값을 벗어날 경우에는 서버로 새로운 위치 보고를 수행하기 때문에, 차량과 같이 이동 방향과 속도가 빈번하게 변하는 환경에 적용할 경우 서버로 잦은 보고를 필요로 하게 되어 통신비용을 크게 증가시키는 문제가 있다. 통신비용을 일정하게 유지하기 위한 방법으로 이동 객체의 보고를 일정한 시간 간격으로 수행하게 하는 방법이 있다. 그러나 일정한 시간 간격으로 이동 객체의 위치 보고가 수행되는 환경에서는 보고간격 사이에 속도와 방향이 변하게 되면 시간에 대해 선형적인 위치 예측 시에 오차가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 일정한 시간 간격으로 이동 객체의 위치 보고가 수행되는 환경에서 보고 간격 사이에 이동객체의 이동 속도와 방향의 변화에 대한 불확실성을 반영하기 위하여 도로 네트워크를 이용한 이동 객체의 불확실 위치데이터의 질의 처리 기법을 제시한다.
본 논문에서는 컴퓨터 기술 발전에 있어서 발전 방향을 예측하는 방법을 제안한다. 현재 국내 컴퓨터 기술 연구에 있어서 연구 방법은 시대적 핫이슈에 따라 연구 주제가 결정되는 연구방법을 취하고 있는데 이러한 연구 방법은 단편적 연구 성과밖에 얻을 수 없다. 본 연구는 컴퓨터 기술 연구자들이 연구 주제를 결정할 때 사화적 영향력이 큰 연구 주제를 선정하기 위해서는 컴퓨터 기술 발전의 줄기를 따라가는 연구가 필요하다고 보고, 컴퓨터 기술 발전의 줄기를 잡는 방법을 제안한다. 방법으로는 프로그래밍 언어의 발전 역사 속에 내재된 궤적을 찾아 그 궤적의 연장선에 근거한 발전 방향성을 제시한다.
본 논문에서는 MVP 분포의 움직임 방향 치우침 특성을 이용한 방향성 탐색 패턴을 디자인하고, 탐색점의 이동 방향에 따라 탐색 패턴을 적응적으로 변화시키는 방향 적응적 십자형 다이아몬드 탐색 방법을 제안 한다. 제안한 방법은 이웃 매크로 블록으로부터 모션 벡터를 예측하고, 예측한 모션 벡터를 이용하여 초기 움직임 방향을 설정 한다. 탐색 과정에서 BMP의 이동 방향에 따라 제안한 탐색 패턴을 적응적으로 변화시킴으로써 탐색 효율을 향상시킨다. 실험 결과, 제안한 방법 은 움직임 추정에 소요되는 계산량을 기존의 십자형 다이아몬드 탐색에 비해 $0.43%{\sim}1.76%$ 감소시킴으로써 고속 움직임 추정이 가능함을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.287-295
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2017
2016년 3월 구글 (Google)의 바둑인공지능 알파고 (AlphaGo)가 이세돌 9단과의 바둑대결에서 승리한 이후 다양한 분야에서 인공지능 사용에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데 금융투자 분야에서도 인공지능과 투자자문 전문가의 합성어인 로보어드바이저 (Robo-Advisor)에 대한 관심이 높아지고 있다. 인공지능 (artificial intelligence)기반의 의사결정은 비용 절감은 물론 효과적인 의사결정을 가능하게 한다는 점에서 큰 장점이 있다. 본 연구에서는 기술적 분석 (technical analysis) 지표와 딥러닝 (deep learning) 모형을 결합하여 한국 코스피 지수를 예측하는 모형을 개발하고 제시한 모형들의 예측력을 비교, 분석한다. 분석 결과 기술적 분석 지표에 딥러닝 알고리즘을 결합한 모형이 주가지수 방향성 예측 문제에 응용될 수 있음을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제안된 기술적 분석 지표와 딥러닝모형을 결합한 기법은 로보어드바이저서비스에 응용할 수 있는 일반화 가능성을 보여준다.
본 연구에서는 게임 초반 10분의 데이터를 이용하여 리그오브레전드 게임의 최종승패를 랭크별로 예측하고, 구축된 승패예측 모형으로부터 변수중요도를 추출하여 승리를 위한 초반 게임운영의 방향성을 알아보았다. 그 결과 모든 랭크에서 70% 이상의 정확도로 승패를 예측할 수 있었다. 이는 경기 양상이 대부분 뒤집히지 않고 최종승패로 이어지는 것을 의미하며, 이러한 경향성은 상위 랭크로 갈수록 더욱 강하게 나타났다. 랭크와 무관하게 킬(데스)가 초반 게임에서 최종승패에 가장 큰 영향을 미치는 요소로 나타났으나, 일부 변수는 랭크에 따라 중요도 순위가 변화하였고 이는 유저가 속한 랭크에 따라 승리에 효과적인 초반 전략방향에 차이가 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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