• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.927-932
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• 2005

전투기를 적절히 정비하는 활동은 공군력을 유지하는데 중요하다. 일반적인 정비정책은 정해진 일정으로 주요 모듈의 정비를 수행한다. 그러나, 이러한 정비활동은 시간에 따라 변하는 모듈의 특성을 반영할 수 없다. 이에 본 연구는 변동되는 평균 고장간 시간 (MTBF) 과 평균 수리 시간 (MTTR)을 산출할 수 있는 확률효과회귀모형을 이용하여 시간에 따라 변동되는 모듈의 특성을 반영한 동적 예방정비 주기를 예측하고자 한다. 본 연구의 결과는 대한민국 공군의 전투 준비 태세 향상에 이바지 할 것으로 기대된다.

• 전기의세계
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• v.45 no.4
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• pp.5-12
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• 1996

지금까지 변압기의 유지보수는 일상순시와 전력설비를 일정기간 사용함에 따른 정기점검에 의하여 불량개소를 발견하고 보수하는 일정주기에 따른 예방보수를 하였으나, 경제적인 유지와 신뢰성 있는 전력공급을 위하여 변압기의 상태를 점검하여 정비하는 상태점검으로 전환하고 있다. 따라서 최근에는 변압기의 이상징후를 운전상태(on-line)에서 상시 감시하여 장래에 일어날 사태 등을 예측하고 그것이 치명적이기 이전에 처리하는 예측보전기술 중심으로 변하고 있다. 변압기의 내부이상을 진단하는 방법으로는 부분방전법, 절연유의 특성시험 및 가스분석법, 역률측정법, 저압서어지 시험법 등이 있으나, 진단방법의 특성 및 신뢰성을 고려할 때, 어느 한 방법으로는 불충분하므로 각종 진단 결과의 종합분석이 필요하다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.586-590
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• 2003

고객 분류는 고객관계관리(CRM)의 한 부분으로서 기업에게 이익을 주는 고객의 속성과 구매패턴을 분석함으로써 목표 고객을 결정하는 것을 의미한다. 현재까지 고객 분류에 관한 연구는 특정한 시점에서 고객의 속성과 구매 패턴을 분석함으로써 이루어졌다. 그러나 인터넷 쇼핑몰과 같은 동적인 환경에 있어서 기존의 정적인 분석방법은 시간에 따라 지속적으로 변하는 고객의 행동 변화를 찾아내고, 예측하는데 적합하지 않다. 본 논문에서는 Decision Tree, ANOVA 분석, ARIMA 모형을 사용하여, 특정한 시점에서의 고객 분류뿐만 아니라 미래 시점에서의 고객 분류를 예측하고 패턴을 분석하는 동적인 고객 분류 방법을 제안한다. 동적인 고객 분류를 통해 인터넷 쇼핑몰 기업은 효율적인 마케팅 전략을 작성하여 기업의 이익을 증진시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.97-99
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• 2001

이동객체란 시간에 따라 객체의 공간속성이 연속적으로 변하는 객체를 말한다. 기존의 데이터베이스를 이용하여 이를 관리할 경우, 단순히 객체의 현재 위치정보만을 저장하므로 과거 및 미래의 위치정보를 제공하지 못하는 단점을 가진다. 따라서 이 논문에서 제안한 이동 객체 관리 및 위치 예측기는 과거 이력질의 뿐만 아니라 샘플링되지 않은 객체의 위치를 보간법을 사용하여 계산한다. 그리고 객체의 행위정보를 저장하고 시간에 대한 함수를 사용하여 가까운 미래에 대한 이동객체의 향후위치를 사용자에게 제공하는 하는 특징을 가진다.

• Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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• 2001.06a
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• pp.109-112
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• 2001

농작물의 생육 및 작황은 내적으로는 품종 자체의 고유 특성과 외적으로는 재배기술, 토양환경, 기상환경 등에 크게 영향을 받는다. 이중 온도, 일조시수 등의 기상조건은 생육과 수량 형성에 직접적인 영향을 미치게 되며 작물의 고유특성인 출수기, 수량구성요소 등도 기상환경에 따라 변이를 나타낸다.(중략)

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.338-339
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• 2021

본 논문에서는 제주시에서 오픈데이터로 공개한 버스탑승 기록을 기반으로 이용도가 높은 버스노선에 대해 특정정류장에서의 도착시간 예측모델을 구축한다. 버스들의 평균주행 속도, 운행시간대, 교통량 등을 입력으로 한 모델을 Sklearn을 이용하여 생성하고 MAE와 손실율 등의 성능을 분석한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1994.02a
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• pp.449-456
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• 1994

넓은 지역(Arkansas River Basin)에 대하여 토양 수분을 기본으로한 물 수지 모델이 계절별 년별 시간단위로 연구되었다. 지표면과 대기 수분사이의 상호 작용과 재순환 효과에 대한 연구가 유역의 매개 변수화 과정에서 수행되었으며 대규모의 지표면과 대기사이의 상호 작용에 의하여 넓은 지역의 지표 수문은 장기간의 확률분포함수에 있어서 두가지 즉 건조와 습한 안정상태의 영향을 받는다. 토양수분 균형 방정식에서 추계학적 변동은 주위환경 변동에 의하여 야기되는 안정상태 사이의 변이와 함께 분리된 선호하는 통계학적 안정상태를 초래한다. 과거의 자료를 바탕으로 비선형 물수지 모델이 Arkansas강 유역에 대하여 검정되었다. 모델에서 안정상태 사이의 평균 변이시간이 물리과정의 추계학적 표현과 검정된 모델변수들로부터 계산되었다. 본 연구는 안정상태 사이의 변이시간 혹은 거주시간, 즉 시스템이 주어진 안정상태에 머무는 시간(가뭄이나 홍수상태의 지속기간)의 예측과 밀접한 관계가 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.3A
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• pp.249-257
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• 2002

본 논문에서는 스테레오/다시점 영상을 효율적으로 압축할 수 있는 차 영상 부호화 방법을 제안한다. 예측된 영상과 원 영상의 차이 정보를 보다 효율적으로 전송하기 위하여 DCT를 기반으로 차 영상 부호화를 하게 되는데 DCT 계수들의 방향성을 이용하여 양자화 및 스캔 방법을 각 블록의 특성에 따라 다르게 적용하였다. 특히 다시점 영상의 부호화는 첫 번째 시점 영상을 기준 영상으로 정하여 나머지 시점 영상을 기준 영상으로부터 변이를 추정하여 복원하는 방식과 다시점 영상 중 가려진 영역의 비율을 고려하여 가려진 영역이 상대적으로 제일 적은 영상을 기준 영상으로 설정하여 나머지 영상을 변이 추정하여 복원하는 방법으로 나누어 실험하였다. 실험 결과 모든 압축률에 대하여 제안 방식이 기존의 차 영상 부호화 방법보다 우수함을 확인하였고, 가려진 영역의 상대적인 비율을 고려하여 다시점 영상을 부호화한 제안 방식이 기존의 방식 및 첫 번째 시점을 기준 영상으로 설정하여 부호화한 제안 방식보다 우수함을 확인하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.5 no.3
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• pp.125-133
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• 2018

Artificial neural network (ANN) is a powerful model to predict time series data and have been frequently adopted to predict groundwater level (GWL). Many researchers have also tried to improve the performance of ANN prediction for GWL in many ways. Dummies are usually used in ANN as input to reflect the seasonal effect on predicted results, which is necessary for improving the predicting performance of ANN. In this study, the effect of Dummy on the prediction performance was analyzed qualitatively and quantitatively using several graphical methods, correlation coefficient and performance index. It was observed that results predicted using dummies for ANN model indicated worse performance than those without dummies.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.9
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• pp.372-383
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• 2011

Our study was carried out to develop the severity-adjustment model for length of stay in hospital for percutaneous coronary interventions so that we would analysis the factors on the variation in length of stay(LOS). The subjects were 1,011 percutaneous coronary interventions inpatients of the Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey 2004-2006 data. The data were analyzed using t-test and ANOVA and the severity-adjustment model was developed using data mining technique. After yielding the standardized value of the difference between crude and expected length of stay, we analysed the variation of length of stay for percutaneous coronary interventions. There was variation of LOS in regional differences, size of sickbed and insurance type. The variation of length of stay controlling the case mix or severity of illness can be explained the factors of provider. This supply factors in LOS variations should be more studied for individual practice style or patient management practices and healthcare resources or environment. We expect that the severity-adjustment model using administrative databases should be more adapted in other diseases in practical.