• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.1492-1496
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• 2006

수공구조물의 설계에 있어 가중 중요한 변수 중에 하나가 확률 강우량이다. 우리나라의 경우 매개변수적인 지점빈도해석을 통해 확률 강우량을 산정하고 있으나, 최근 들어 지점별 관측자료의 부족으로 인한 지역빈도해석을 수행하여 확률강우량을 산정하고 있는 실정이다. Index Flood 기법이나 L-moment 기법과 같은 기존의 지역빈도해석은 여러 관측 지점에서 관측된 강우자료를 이용하여 매년최대 시간강우량 자료를 추출하여 동질성 분석을 통해 이질성이 없는 것으로 분석된 연최대 강우량을 빈도해석 하여 확률 강우량을 결정한다. 그러나 이와 같은 지역빈도해석은 매개변수적 지점빈도해석과 마찬가지로 적합도 검정에 통과한 다수의 분포형이 선정되는 경우에 어떤 분포형을 사용하느냐 하는 문제점이 발생할 수 있다. 그리고 선정된 여러 강우 관측 지점의 연최대 강우량 자료에 모두 동일한 확률 분포형을 이용하므로 선정된 확률 분포형이 모든 지점의 강우 자료와 적합하지 못할 가능성을 내포하고 있으며, 또한 수문자료가 여러가지 요인으로 인하여 복합분포(mixed distribution)형태를 가질 때, 매개변수적 해석방법으로는 다중 첨두를 갖는 확률밀도함수를 해석하는데는 여러 가지 어려움이 따른다. 따라서 이러한 매개변수적 확률분포형을 이용한 빈도해석의 문제점을 해결할 수 있는 비매개변수적 빈도해석이 하나의 대안으로 제시될 수 있다. 본 연구에서는 강우자료의 선별을 통해 신뢰성 있는 자료를 구축하고, 기존의 매개변수를 갖는 확률 분포형을 이용한 지역빈도해석을 적용하여 확률 강우량을 산정하였다. 그리고 동질성분석을 통해 선정된 강우자료에 대해 비매개변수적 지역빈도해석을 적용하여 확률 강우량을 산정하고 각각의 방법에 대한 빈도해석 결과를 비교하여 확률강우량 해석에 있어 하나의 대안을 제시하고자 한다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전

• 지능정보연구
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• 제9권1호
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• pp.227-249
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• 2003

부도예측모형의 구축은 은행 등 금융기관이 신용평가시스템 혹은 심사역 의사결정지원시스템을 구축하는데 중요한 기반이 된다. 많은 선행연구들에서는 기업의 부도예측을 위하여 전통적으로 다변량 판별분석이나 로짓분석과 같은 통계기법이 많이 사용되었으나, 최근에는 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 인공신경망, 귀납적 학습방법 등 인공지능 기법이 부도예측분야에 많이 응용되고 있다. 일반적으로 인공신경망 기법을 응용한 부도예측모형에서는 기업의 재무정보 및 비재무 정보를 입력변수로 주고 기업의 부도여부를 출력변수로 설정하여 학습을 통해 이들의 관계를 추출하고 있다. 그러므로 입력변수의 선정은 모형의 정확도에 커다란 영향을 미치며, 입력변수가 잘못 선정된 경우 예측 정확도는 현저히 낮아진다. 그러나 최적의 입력변수군을 선정하는 문제는 매우 어려운 과제 중 하나로, 선행 연구들에서는 주로 전문가의 의견을 반영하거나, 문헌을 통해 도출, 혹은 통계적 기법을 활용하여 입력변수를 선정하는 것이 일반적이었다. 본 연구에서는 많은 선행 연구에서 모형구축에의 한계점으로 명시하고 있는 입력변수 선정의 문제에 대해 유전자 알고리즘을 이용한 최적화를 통하여 입력 변수군을 도출하는 방법론을 제시하였고, 이 방법론이 다른 통계기법이나 전문가에 의한 변수 선택 방법론에 비해 우수함을 인공신경망 모형에 적용한 결과를 비교함으로 보여 주었으며, 이들간의 예측력의 차이가 유의함을 통계적 검증하였다. 모형의 실험을 위하여 총 528개사의 재무정보를 활용하였는데, 이는 1995년부터 1997년까지 3년간 부도가 발생한 일반법인 제조업체 중 외감법인 이상 264개사와 동수의 건전기업의 재무 데이터로 구성하였다. 기업이 도산에 이르기까지 많은 변인들이 다양하게 작용하게 된다. 그러나 이러한 변인들을 모두 모형에 적용하는 것은 비효율적이며, 인공신경망 모형에서 과다 입력변수를 사용하는 경우 수렴과 일반화 모두에 바람직하지 않은 결과가 나타난다. 따라서 적절한 입력변수군의 선택은 인공신경망 모형의 효율성과 성능을 향상시키게 되고, 이는 부도 예측율의 향상으로 이어질 수 있다. 이에 인공신경망 모형을 위한 최적의 입력변수군을 선정하고자 한 본 연구는 결국 기업의 부도 예측율을 높이기 위한 방법론을 제시했다는 점에 그 의의가 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권2호
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• pp.119-133
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• 2014

본 연구에서는 Z-R 관계식의 매개변수를 안정적인 값으로 실시간 예측하고자 확장 칼만 필터기법을 적용하였다. 이를 위해 Z-R 관계식의 비선형을 고려하여 확장 칼만필터로 매개변수 결정모형을 구축하였다. 상태-공간모형은Adamowski and Muir (1989)의 연구를 기반으로 구축하였다. 상태-공간 모형의 상태변수는 Z-R 관계식의 두 매개변수로 설정하였다. 결과적으로 칼만이득과 상태변수가 발산하지 않는 안정적인 모형을 구축하였다. 주목할 점으로는 기존 방법으로 추정된 과대 혹은 과소한 매개변수가 필터링 되어 일부 제거되었다는 것이다. 부적절한 매개변수의 적용은 물리적으로 비현실적인 강우강도 추정 결과를 불러일으키는 원인이기 때문에 이러한 결과는 정량적 강수량 추정측면에서 효과가 크다고 할 수 있다. 또한 확장 칼만 필터로 예측한 매개변수로 레이더 강우를 추정한 결과, 편의보정계수가 1.0에 근사하게 나타나 편의보정과정 없이도 지상 강우강도와의 평균적인 차이는 근소한 것으로 나타났다. 또한 기존 방법으로 레이더 강우를 추정한 결과보다 전반적으로 정확도 높은 강우 추정이 가능한 것으로 나타났다.

• 에너지공학
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• 제29권2호
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• pp.61-67
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• 2020

ESS 기반 건축물은 에너지 절감을 ZEB, BEMS, FEMS 등 에너지 절감을 위한 주효한 수단으로 활발히 연구되고 있다. 하지만 규모가 큰 건축물에서는 에너지 사용설비가 매우 많아, 실시간 계측 시스템 구축을 위해서는 중요 에너지 사용 설비 파악이 필요하다. 또한 에너지 사용량이라는 종속변수에 영향을 끼치는 인자들 역시 무수히 많아, 효과적인 에너지 관리가 어렵다는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 실증 ESS 유통 물류시설을 대상으로 실사를 통해 에너지 공급현황에 따른 측정 경계 방법론을 적용, 계측 시스템 구축을 위한 우선순위를 제시하였다. 이후 실제 유통물류 시설의 에너지 사용량에 영향을 미치는 독립변수 파악을 위해 필요한 영향 변수들을 고유변수와 기상변수로 분류하여 종속변수인 실제 유통물류 시설의 에너지 사용량에 영향을 끼칠 가능성이 있는 모든 인자들을 영향변수화 하여, 이를 가이드라인으로 제시하였다. 본 연구 결과를 적용함으로써 복잡한 구조의 유통 물류 시설에서 저비용, 고효율로 모니터링 시스템 구축할 수 있고, 그렇게 계측된 에너지 사용량에 주요한 독립변수를 파악하여 에너지 사용량의 추이 파악과 절감포인트 도출을 통한 효과적인 ESS-기반 시설물의 운용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.58-60
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• 2002

CRM이 기업의 핵심 경영전략으로 도입되면서 기업이 보유하고 있는 고객데이터를수집, 통합, 가공, 분석하여 마케팅을 위해 활용하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 특히, 기존고객의 유지 전략과 기존고객을 활용한 신상품 유도 전략이 중요한 이슈로 대두되면서 마이닝을 통한 CRM관점의 고객이탈방지는 각 통신사에서 지속적으로 추진하고 있는 분야이다. 본 연구에서는 KT의 고객이탈방지 모텔 구축을 사례로 효율적인 마이닝 모델 구축을 위한 고객통합구조를 제안하고자 한다. 그러고, 고객이탈방지 모델 구축의 전처리 과정으로 고객통합구조를 적용하여 고객중심의 변수 도출, 이용행태 추적 등을 통해 의미 있는 해지변수를 찾아내는 방법과 그 효과에 대해 기술한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.203-207
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• 2009

Neyman-Scott Rectangular Pulse 모형(NSRPM)은 Poisson process에 기초를 둔 모형으로 수자원분야에서는 강수자료를 생성하는데 널리 쓰이고 있다. NSRPM을 구축하기 위해서는 기존에 관측된 강수 자료를 이용하여 NSRPM의 매개변수를 추정하여야 한다. NSRPM의 매개변수를 추정 시 강수자료의 모멘트와 매개변수로 구성된 모멘트식을 비교하여 매개변수를 추정한다. 기존에 사용된 모멘트를 이용한 NSRPM의 매개변수 추정방법의 경우 매개변수로 구성된 모멘트식을 증명하여야지만 NSRPM의 매개변수를 추정할 수 있다. 또한 증명된 모멘트식이 없는 모멘트 값의 경우 매개변수 추정 시 사용하지 못하는 단점이 있다. 이런 한계점으로 인하여 NSRPM 의 수정 및 추정이 어려워 NSRPM은 널리 사용되지 못하고 있다. 본 연구에서는 매개변수 추정방법의 따른 한계점을 극복하고자 직접적인 매개변수 추정방법을 제안하였다. 직접적인 매개변수 추정방법은 모멘트 식을 이용하지 않고 생성된 자료를 이용하여 직접적으로 매개변수를 추정하는 방법이다. 본 연구의 대상지점은 금강유역의 대전으로 선정하였으며, 사용된 자료는 기상청에서 운영하는 대전 지상관측소 강수자료를 사용하였다. 총 39년의 자료를 이용하여 각 방법을 이용하여 매개변수를 추정하였다. 실험결과 직접적인 추정방법이 기존 매개변수 추정방법보다 더 정확한 매개변수를 추정하는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.143-143
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• 2023

최근 대청댐('17), 평림댐('19) 등 광역 취수원에서 망간의 먹는 물 수질기준(0.05mg/L 이하) 초과 사례가 발생되어, 다수의 민원이 제기되는 등 취수원의 망간 관리 중요성이 부각되고 있다. 특히, 동절기 전도(Turn-over)시기에 고농도 망간이 발생되는 경우가 많은데, 현재 정수장에서는 망간을 처리하기 위해 유입구간에 필터를 설치하고 주기적으로 교체하는 방식으로 처리하고 있다. 그러나 단기간에 고농도 망간 다량 유입 시 처리용량의 한계 등 정수장에서의 공정관리가 어려워지므로 사전 예측에 의한 대응 체계 고도화가 필요한 실정이다. 본 연구는 광역취수원인 주암댐을 대상으로 망간 예측의 정확도 향상 및 예측기간 확대를 위해 다양한 머신러닝 기법들을 적용하여 비교 분석하였으며, 독립변수 및 초매개변수 최적화를 진행하여 모형의 정확도를 개선하였다. 머신러닝 모형은 수심별 탁도, 저수위, pH, 수온, 전기전도도, DO, 클로로필-a, 기상, 수문 자료 등의 독립변수와 화순정수장에 유입된 망간 농도를 종속변수로 각 변수에 해당하는 실측치를 학습데이터로 사용하였다. 그리고 데이터기반 모형의 정확도를 개선하기 위해서 성층의 수준을 판별하는 지표로서 PEA(Potential Energy Anomaly)를 도입하여 데이터 분석에 활용하고자 하였다. 분석 결과, 망간 유입률은 계절 주기에 따라 농도가 달라지는 것을 확인하였고 동절기 전도시점과 하절기 장마기간 난류생성 시기에 저층의 고농도 망간이 유입이 되는 것을 분석하였다. 또한, 두 시기의 망간 농도의 변화 패턴이 상이하므로 예측 모델은 각 계절별로 구축해 학습을 진행함으로써 예측의 정확도를 향상할 수 있었다. 다양한 머신러닝 모델을 구축하여 성능 비교를 진행한 결과, 동절기에는 Gradient Boosting Machine, 하절기에는 eXtreme Gradient Boosting의 기법이 우수하여 추론 모델로 활용하고자 하였다. 선정 모델을 통한 단기 수질예측 결과, 전도현상 발생 시기에 대한 추종 및 예측력이 기존의 데이터 모형만 적용했을 경우대비 약 15% 이상 예측 효율이 향상된 것으로 나타났다. 본 연구는 머신러닝 모델을 활용한 망간 농도 예측으로 정수장의 신속한 대응 체계 마련을 지원하고, 수처리 공정의 효율성을 높이는 데 기여할 것으로 기대되며, 후속 연구로 과거 시계열 자료 활용 및 물리모형과의 연결 등을 통해 모델의 신뢰성을 제고 할 계획이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.293-293
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• 2021

자연유량이란 인위적 행위에 의한 하천의 유량 변화가 없는 개발되지 않은 상태의 하천유량을 말하며, 실제 유량을 측정하거나 관측자료를 활용한 장기유출모형을 통해 산정할 수 있다. 미계측 유역에 대한 강우-유출 모형 구축시, 무엇보다 실제 미계측유역에 적용시 나타날 수 있는 문제점을 최소화할 수 있는 방향으로 모형 개발이 이루어지는 것이 필요하다. 강우-유출 모형 매개변수의 수가 많아질수록 과적합(over-fitting)의 발생 소지가 증가하게 되며, 지역화 모형 구축시 불확실성을 더욱 가중시키게 된다. 이러한 이유로, 모형의 검정보다는 검증에 초점이 맞춰져 있어야 하며, 더불어 사용되는 강우-유출 모형의 매개변수가 적어야 한다. 본 연구에서는 대표 강우-유출모형의 선정시 여러 평가 기준 중 예측의 정확성 측면에서 통계적 지표를 통해 모형의 수행능력에 중점을 두었으며, 적은 개수의 매개변수를 갖음에도 불구하고 상대적 우수한 모의결과를 제공하는 GR4J(Ge'nie Rural a 4 parame tres Journalier)모형을 최적 유출모형으로 선정하여 댐 상류유역에 대한 자연유량 재현성능을 평가하였다. 최종적으로 강우-유출모형의 최적매개변수와 유역특성인자 사이의 상호연관성을 고려해 매개변수를 지역화하기 위하여, 본 연구에서는 두 가지 이상의 변량에 대한 상관성을 효과적으로 재현하는데 효과적이며, 자유로운 주변확률분포 선택과 결합확률분포의 추정이 용이한 장점이 있는 Copula 함수를 활용하였다. 제시된 방법론에 대한 적합성을 평가하기 위해 교차검증 관점에서 지역화된 매개변수의 적합성을 검토하였으며, 본 연구에서 도출된 결과는 유역특성에 따른 미계측유역의 자연유량 산정시 지역 매개변수를 강우-유출모형에 활용함으로써 신뢰성 있는 자연유량 산정 결과를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.407-420
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• 2019

본 연구는 '기업의 환경요인을 통한 기술혁신이 Smart Factory 구축에 미치는 영향'에 대한 실증연구이다. 연구 목적은 Smart Factory를 구축할 때 내부환경이나 중점적으로 추진할 요인을 고려하고 구축하여 Smart Factory의 활용도와 효과를 높이는 것이다. 연구방법은 Smart Factory를 구축한 기업의 관련 인원들에게 설문을 조사하여 SMART PLS로 통계분석 하였다. 연구결과는, 기업 내부 조직 요인과 자기효능감은 기술혁신에 긍정적인 영향을 미치고, 기술혁신은 Smart Factory 구축의 핵심요인에 긍정적인 영향을 미쳤다. 그리고 조절변수인 흡수역량은 기술혁신요인과 상호작용으로 Smart Factory 구축의 핵심요인에 부분적으로 긍정적인 영향을 미쳤다. 본 연구는 Smart Factory를 구축하려는 기업이 활용할 수 있으며, 실증분석을 통한 Smart Factory 구축연구에 이론적 토대를 마련한 의의가 있다.

• ETRI Journal
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• 제11권2호
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• pp.100-108
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• 1989

본 연구에서는 초고집적 반도체소자의 제작을 위해 기존 건식 식각장비를 미래의 유명한 식각장비로서 부각될 ECR(Electron Cyclotron Resonance)형 플라즈마 식각기로의 구조 및 성능 개선을 위해 플라즈마 발생실, 이를 둘러싸는 자기장 형성코일, 그리고 공정반응실의 주요한 설계변수를 추출하여 이론적 계산에 의해 최적화함으로써, 차후 prototype ECR 건식 식각장치를 제작하기 위한 기반기술을 구축하였다.