• 응용통계연구
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• 제18권1호
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• pp.137-146
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• 2005

신경망은 전통적인 시계열 기법들에 비해 대체적으로 예측성능의 우수함이 입증되었으나 계절성과 추세성을 갖는 시계열자료에 대해 예측력이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 최근에는 Ensemble 기법인 Bagging Algorithm과 신경망의 혼합모형인 Bagging Neural Network이 개밭되었다. 이 기법은 분산과 편향을 많이 줄여줌으로써 더 좋은 예측을 할 수 있는 것으로 나타났다. 그러나 Ensemble 기법을 이용한 예측모형은 시계열자료를 적합 시키는데 있어 초기부여확률 및 예측자 선정시의 문제점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고 더불어 예측력을 향상시키기 위한 방법으로 초기부여확률이 균일분포가 아닌 순차적인 형태의 분포를 제시하고 신경망을 예측자로 활용한 변형된 Ensemble Algorithm을 제안한다. 또한 예측모형의 평가를 위해 실제자료를 가지고 기존 예측모형들과 제안한 방법을 이용하여 예측하고 각 MSE의 비교를 통하여 예측정확도를 알아보고자 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.5-17
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• 2023

도심지 지하굴착 공사가 대형화되면서 공사 중 안전사고에 대한 위험요인이 더욱 증가하고 있다. 이에 따라 공사현장의 위험요소를 모니터링하고 사전에 예측할 수 있는 기술이 필요하다. 굴착으로 인한 흙막이 벽체의 변형을 예측하는 방법에는 크게 경험식과 수치해석 두 가지 방법으로 분류할 수 있으며, 최근에는 인공지능 기술의 발달과 함께 머신러닝 기법을 활용한 예측 모델이 한 가지 방법으로 자리 잡고 있다. 본 연구에서는 예측력과 효율성이 우수한 부스팅 계열 알고리즘 및 앙상블 모델을 이용하여 시공 중 흙막이 벽체 변형을 예측하는 모델을 구축하였다. 지하흙막이 공사의 설계-시공-유지관리 과정에서 도출되는 자료들을 복합적으로 활용하여 데이터베이스를 구축하고, 이 자료를 토대로 학습모델을 만들고 성능을 평가하였다. 모델 성능 평가 결과, 높은 정확도로 흙막이 벽체 변형을 예측할 수 있었으며, 지반계측 자료를 학습에 활용함으로써 실제 시공과정의 특성이 반영된 예측결과를 제시할 수 있었다. 본 연구에서 구축한 예측 모델을 활용하여 시공 중 흙막이 벽체의 안정성 평가 및 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제31권8호
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• pp.826-832
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• 2007

Fully flexible cell preserves Hamiltonian in structure so that the symplectic time integrator is applicable to the equations of motion. In the direct formulation of fully flexible cell N-Sigma-T ensemble, a generalized leapfrog time integration (GLF) is applicable for fully flexible cell simulation, but the equations of motion by GLF has structure of implicit algorithm. In this paper, the time integration formula is derived for the fully flexible cell molecular dynamics simulation by using the splitting time integration. It separates flexible cell Hamiltonian into terms corresponding to each of Hamiltonian term. Thus the simple and completely explicit recursion formula was obtained. We compare the performance and the result of present splitting time integration with those of the implicit generalized leapfrog time integration.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권4호
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• pp.691-708
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• 2022

머신러닝과 딥러닝의 기술이 보편화되면서 산업제어시스템의 이상(비정상) 탐지 연구에도 적용이 되기 시작하였다. 국내에서는 산업제어시스템의 이상 탐지를 위한 인공지능 연구를 활성화시키기 위하여 HAI 데이터셋을 개발하여 공개하였고, 산업제어시스템 보안위협 탐지 AI 경진대회를 시행하고 있다. 이상 탐지 연구들은 대개 기존의 딥러닝 학습 알고리즘을 변형하거나 다른 알고리즘과 함께 적용하는 앙상블 학습 모델의 방법을 통해 향상된 성능의 학습 모델을 만드는 연구가 대부분 이었다. 본 연구에서는 학습 모델과 데이터 전처리(pre-processing)의 개선을 통한 방법이 아니라, 비정상 데이터를 탐지하여 라벨링 한 결과를 보정하는 후처리(post-processing) 방법으로 이상 탐지의 성능을 개선시키는 연구를 진행하였고, 그 결과 기존 모델의 이상 탐지 성능 대비 약 10%이상의 향상된 결과를 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권2호
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• pp.80-98
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• 2023

본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.