• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.11 no.3
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• pp.5-20
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• 1993

본고의 목적은 기존의 교통계획 모형이 가지는 제반 문제점을 GIS와 전문가체계를 교통계획과정에 통합함으로서 얻을 수 있는 편익을 살펴보는데 있다. GIS의 통합에서는 GIS network data를 교통계획모형의 network data로 변환하는 작업이 중추적인바 본고에서는 GIS의 위상학적 data 체계를 변환시킬 수 있는 방안이 제시되었으며, 전문가 시스템의 통합은 복잡한 교통계획 모형의 사용에 있어서 사용자와 대화를 통한 모형입력의 자동화와 교통계획과정에서 생겨나는 애매모호한 여러판단작업(judgmental issues)의 효율적 처리를 통해서 전체적인 교통계획과정을 쉽고 편리하게 하는 측면에서 검토되었다. 또한 양자의 통합을 계기로 전반적 계획과정에 feed back 기능을 부여함으로써 종래의 순차적인 모형에서 발생하는 문제점을 극복하려는 시도도 해 보았다. TranDASS(Transportation Decisio Aid and Support System)라는 PC상의 구현을 통해서 상기의 통합이 이루어졌으며 기존의 교통계획모형의 문제점을 해소하면서 특정도시 및 지역에 장.단기적 교통계획의 수립을 용이하게 할 것으로 보인다.

• Water for future
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• v.23 no.3
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• pp.319-328
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• 1990

The Parameter Identification of 2-demensional estuarine model was carried out using new output ADI-FDM numerical semi-implicit schem transformed in boundary fitted(BF) - coordinate. The hydrodynamic equations which is coupled with the transport equations were used as basic equations in the model. Thompson's equations were used to transform governing equations into rectangular plane equations and his elliptic grid generation scheme was used to generate curvilinear grid system. in BF - coordinates. The parameters to be identified are friction coefficient and disperse coefficient embedded in the governing equations. The numerical output scheme is tidally averaged salinity model in BF - coordinates. The algorithm to optimize norm of error between observations and calculations is the influence coefficinet algorithm associated with least square criterion. The lumped model is conssidered in identification. This paper was concetrated on checking whether the new output scheme might be useful to identify parameters in estuarine salinity model or not. The proposed method was tested through experimental application with hypothetical simple model. The result of the test shows that the proposed method can be used for parameter identification in estuarine model.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.5
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• pp.781-790
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• 2009

This paper deals with a rank transformation method and a Theil's method based on an ${\alpha}$-level set of a fuzzy number to construct a fuzzy linear regression model. The rank transformation method is a simple procedure where the data are merely replaced with their corresponding ranks, and the Theil's method uses the median of all estimates of the parameter calculated from selected pairs of observations. We also consider two numerical examples to evaluate effectiveness of the fuzzy regression model using the proposed method and of another fuzzy regression model using the least square method.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.5 no.2
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• pp.291-302
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• 1996

환경질 개선의 편익추정에 사용되는 헤도닉 가격모형에서 제1단계 헤도닉 함수 추정시 그 함수형태에 따라 결과가 편의를 가질 수 있다. 본 논문에서는 13가지의 각기 다른 비선형 및 선형 헤도닉 함수 등을 한국 주택시장에 적용하여 그 적합성을 이론 및 실증적 방법을 병행하여 검증하였다. 그 결과, 고전적으로 종속변수만을 변환시키는 Box-Cox 함수형태나 Box-Cox 변형계수가 사전적으로 0과 1사이에 있음을 가정하는 오목한(concave) 한 함수형태가 기존 연구와는 달리 한국시장에는 적합한 함수형태가 아니라는 결과를 이끌어 냈다. 나아가 서울 주택시장에 가장 적합한 함수형태는 종속 및 독립변수를 각각 다르게 변환시키는 헤도닉 함수형태임을 보여 주었다. 아울러 본 연구는 간접적으로 헤도닉 가격모형 적용시 그 지역의 주택시장 특성에 관한 연구가 선행되어야 함을 시사하고 있다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.22 no.3
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• pp.163-170
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• 2010

Both scatterer method and transfer matrix method are compared to analyze their characteristics, which are wave propagation models due to topographic change based on plane wave approximation. Results from the scatterer method are closer to the results obtained by the more accurate existing models and it is appraised that the scatterer method gives the clearer explanation about physical process involved in the wave transformation. Since both methods have analytical solutions, in the computational point of view they are very fast and easy to be implemented. Both methods give a good prediction for wave scattering by relatively simple bedform.

• Proceedings of the Korean Society of Coastal and Ocean Engineers Conference
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• 1995.10a
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• pp.129-132
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• 1995

본 연구에서는 신속표층유속 산정과 관련된 취송류 Data Table 구축을 위한 황해-동지나해 3차원 모델개발을 다룬다. 일반적으로 3차원모형을 예보모형으로 사용하기 위해서는 모형의 경제성이 가장 중요한 요소로 부각된다. 3차원모형인 경우 1970년대 초반부터 개발되어 왔고 크게 다충모형과 다충격자모형, Galerkin 함수이용모델로 나눌수 있다. 본 연구에서는 3차원모형중에서 경제성이 뛰어나나다고 알려진 Galerkin 함수이용 모형(Galerkin Function model)을 사용하기로 하고 경제성 제고를 위한 부가적인 노력으로 시간 수치적분에 강(1994)이 개발한 바 있는 유사변환기법을 이용한 Galerkin-FEM모형에 근간을 둔다. (중략)

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.1
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• pp.25-37
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• 2001

The marginal model is proposed for the analysis of data which have c(2: 3) categories in the 3 x 3 cross-over trials with three periods and three treatments. This model could be used for the counterpart of the Kenward-Jones' joint probability one and should be the generalization of Balagtas et ai's univariate marginal logits one, which analyze the treatment effects in the 3 x 3 cross-over trials with binary response variables[Kenward and Jones(1991), Balagtas et al(1995)]. The model equations for the marginal probability are constructed by the three types of link functions. The methods would be given for making of the link function matrices and model ones, and the estimation of parameters shall be discussed. The proposed model is applied to the analysis of Kenward and Jones' data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1701-1705
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• 2006

본 연구에서는 일차원 수리학적 하도추적모형인 FLDWAV 모형을 이용하여 낙동강 유역에 대해서 댐하류유역의 하도망을 구성하여 모형을 수행함으로서 댐 방류에 따른 안동댐에서 하구둑까지의 수리학적 흐름특성을 분석하였다. 대상구간은 안동댐${\sim}$하구둑까지의 본류구간과 임하댐직하${\sim}$반변천합류점, 합천댐직하${\sim}$황강합류점, 남강댐직하${\sim}$남강합류점까지의 단면을 적용하였으며, 하천정비기본계획상에 나타난 실측하상단면자료를 FLDWAV모형에 적합하게 변환하였다. 본 연구에서 적용된 모형은 1차원 부정류 해석모형으로서 단일하도 뿐만 아니라 지류와 연계된 하도망의 해석도 성공적으로 수행하게 된다. 모형에 의해 산정된 유량 및 수위의 값들은 당시의 실측값과 비교하여 유사한 형태를 가지며 정량적, 정성적인 부분에서 모형의 적합성을 증명하였다. 본 연구를 통하여 대상구간의 전체하도에 대한 적용절차 및 분석기법 등을 참조하여 다른 수계로의 확장이 가능하게 된다. 단면변환 및 경계조건 산정방법, 모형의 수행 및 결과 분석 과정 등이 댐방류 또는 지류의 유입을 고려한 합리적인 하천관리를 위한 방향을 제시하게 될 것으로 판단된다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.2 no.3
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• pp.73-78
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• 2001

BP neural network model and multiple-regression model were composed for forecasting the special-days load. Special-days load was forecasted using that neural network model made use of pattern conversion ratio and multiple-regression made use of weekday-change ratio. This methods identified the suitable as that special-days load of short and long term was forecasted with the weekly average percentage error of 1∼2[%] in the weekly peak load forecasting model using pattern conversion ratio. But this methods were hard with special-days load forecasting of summertime. therefore it was forecasted with the multiple-regression models. This models were used to the weekday-change ratio, and the temperature-humidity and discomfort-index as explanatory variable. This methods identified the suitable as that compared forecasting result of weekday load with forecasting result of special-days load because months average percentage error was alike. And, the fit of the presented forecast models using statistical tests had been proved. Big difficult problem of peak load forecasting had been solved that because identified the fit of the methods of special-days load forecasting in the paper presented.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.