• Water for future
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• v.28 no.5
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• pp.219-233
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• 1995

A non-stationary multivariate model is selected in which the mean and variance of rainfall are not temporally or spatially constant. And the rainfall prediction system is constructed which uses the recursive estimation algorithm, Kalman filter, to estimate system states and parameters of rainfall model simulataneously. The on-line, real-time, multivariate short-term, rainfall prediction for multi-stations and lead-times is carried out through the estimation of non-stationary mean and variance by the storm counter method, the normalized residual covariance and rainfall speed. The results of rainfall prediction system model agree with those generated by non-stationary multivariate model. The longer the lead time is, the larger the root mean square error becomes and the further the model efficiency decreases form 1. Thus, the accuracy of the rainfall prediction decreases as the lead time gets longer. Also it shows that the mean obtained by storm counter method constitutes the most significant part of the rainfall structure.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.3 no.1
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• pp.301-327
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• 1996

본 연구에서는 한국 주식시장에 있어서 거래량이 주가에 선행하는가를 일별자료를 이용하여 전통적인 선형Granger인과관계의 검증법과 Baek and Brock(1992a)의 비선형Granger인과관계의 검증법에 따라 전체기간과 주식시장 장세별로 실증분석을 실시하였다. 본 연구에서 발견된 실증분석 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 선형인과관계 검증의 결과, 전체기간에서 거래량변화율과 주식수익률간의 상호인과관계가 존재하였다. 주식시장 장세별로는 침체기에만 주식수익률이 거래량변화율에 선행하는 것으로 나타났다. 둘째, 비선형인과관계 검증의 결과, 전체기간에서는 선형인과관계의 검증결과와 동일하였다. 장세별 분석에서는 상승기와 회복기에는 거래량변화율과 주식수익률간에 인과관계가 없지만, 침체기에는 주식수익률이 거래량변화율에 선행하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 발견된 실증분석 결과는 우리나라 주식시장에서 거래량이 주가의 예측변수로서 활용될 수 없다는 점을 시사하고 있는 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1012-1016
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• 2009

수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통한 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료를 예측함에 있어 전형적인 Box-jenkins의 방법을 따랐고 모형의 식별, 추정, 검진의 3단계를 거쳐 모형화 하였다. 최적 수문시계열 예측 모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을 비교적 잘 반영 하였으며, 댐 유입량 예측을 위한 추계학적 결합모형의 적용가능성을 검토하였다. 이는 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역에 월강우량과 증발산량자료 등의 수문시계열 인자 예측을 통한 유출을 모의함으로서 수자원의 중 장기 전략수립에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1167-1171
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• 2009

최근 전 세계 많은 지역에서 집중호우로 인한 홍수 피해가 증가하고 있으며, 국내 역시 홍수 피해가 증가하는 추세이다. 이러한 집중호우로 인한 홍수의 피해를 줄이기 위해서는 보다 정확한 강수 예측이 선행되어야하며, 이를 위해 국내에서는 레이더와 인공위성 자료를 이용한 강수 예측기법에 대한 많은 연구가 수행되고 있다. 이러한 강수 예측기법은 공간적으로 균일한 자료를 획득할수 있고, 미계측 유역의 정보를 취득할 수 있는 장점이 있으나, 정확도측면에서 활용성에 한계가 있어 지상 관측자료를 통한 보정 후 예측에 사용하는 실정이다. 본 연구에서는 지상 관측 강우와 이류 모델을 이용한 단시간 강수예측 방법론을 제시하고, 이를 조밀한 지상 관측망을 가진 서울시에 적용하였다. 강수 예측을 위해 서울시 홍수정보시스템의 자료와 Automatic Weather System (AWS) 자료 등의 지상 관측소 자료를 이용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.3-3
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• 2015

임진강 유역면적은 $8,138.9km^2$이나 이 중 62.9%인 $5,108km^2$가 군사분계선 이북에 놓여있어 유역특성에 따른 수문량을 분석하는 데 어려움이 있다. 1996년, 1998년, 1999년 및 2011년 임진강 유역의 이상 강우로 인해 약 1조 원의 재산피해와 136명의 인명피해가 발생하였다. 이처럼 국지성 호우의 발생 여부 및 강우의 지역적 편차 등 수문 정보를 예측하지 못하여 상황 대처가 어려운 실정이다. 따라서 미계측 유역이 많은 임진강 유역의 홍수피해 최소화를 위해 예측 강우와 같은 수문 정보의 필요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 임진강 유역 중 미계측 유역이 97%에 달하는 군남홍수조절지 유역에 예측 강우 자료의 적용을 위해, 임진강 유역의 한탄강 유역($2,436.4km^2$)에 대하여 예측 강우자료의 적용성을 평가하였다. 예측 강우 자료는 기상청의 Local Data Assimilation and Prediction System(LDAPS) 자료를 사용하여 선행 시간에 따른 예측 정확도로부터 적용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2010.10a
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• pp.108-109
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• 2010

본 연구에서는 비선형예측기법으로서 그 우수성을 인정받고 있는 인공신경망모형을 사용하여 컨테이너 물동량 예측을 수행하였다. 그러나 인공신경망모형을 사용해 시계열의 예측결과를 ARIMA모형과 같이 널리 알려진 다른 전통적인 수요예측기법들과 비교 평가한 과거 연구들을 보게 되면 각기 주장하는 바와 그 결론이 상반됨을 알 수 있다. 그래서 인공신경망의 예측성과를 높이기 위한 기존의 선행연구들의 다양한 시도들을 바탕으로 국내 항만의 컨테이너물동량을 예측하고, 그를 통해 여러 모형간의 비교 검증작업을 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.280-282
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• 2005

현재 국내외 적으로 많은 대사경로 재구축을 위한 소프트웨어들이 개발 보급되고 있다. 그러나 기존의 소프트웨어들은 유전자 서열의 주해 작업이 끝난 게놈에 대해서만 가능하다. 따라서 대사경로를 예측하고자 할 경우는 주해 작업이 선행되어야 하는 어려움이 있었다. 본 논문에서는 주해 작업이 완료되지 않은 유전자 서열로부터 유전자의 기능 예측뿐만 아니라 대사경로를 예측할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 Orthologous 데이터베이스를 활용하여 새롭게 밝혀진 유전자 서열을 대상으로 비교적 정확성이 높은 대사경로를 예측하는 기능을 제공한다. 이 방법을 통해 주해 작업이 완료되지 않은 유전자 서열을 이용하여 서열 내에 포함된 유전자의 기능을 예측할 뿐만 아니라 예측된 유전자 정보를 이용하여 대사 경로를 예측할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.211-211
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• 2018

미해양대기청 기후예측센터(Climate Prediction Center, NOAA)에서 제공하고 있는 기후지수(climate indices)를 예측인자로 하고 금강유역의 5~6월의 강우량을 예측대상으로 하는 원격상관기반 통계모형을 구축하였다. 1988년부터 2017년까지의 30년 자료에 대해 예측인자와 예측대상간의 시간지연상관분석을 수행한 결과 NAO(North Atlantic Oscillation), EP/NP(East Pacific/North Pacific Oscillation), EA(East Atlantic Pattern), WP(Western Pacific Index) 등과 상관성이 높은 것으로 분석되었으며, 이러한 시간지연 기후지수를 이용하여 4개월전에 5,6월 강수량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 개발하였다. 관측 강우량 아노말리가 큰 경우에는 다소 과소 예측되고, 아노말리가 작은 경우에는 다소 과다 예측되는 경향을 보였지만 관측 강우량과 예측 강우량간의 상관계수가 0.75로서 비교적 우수한 예측 결과를 나타내었다. 5~6월 강우량 아노말리의 3분위 예측성을 평가한 결과 평년이상 적중률은 77.8%, 평년수준은 81.8%로서 예측 성공률이 높았으며, 5, 6월 누적강우량이 매우 작았던 92년과 95년을 제외하고는 강우량이 적은 해에도 예측성이 우수하여 평년이하 적중률이 70.0%를 나타내었다. 따라서 본 개발모형은 최소 4개월 이전 선행시간을 가지고 늦봄, 초여름강우량을 예측할 수 있는 저비용의 가뭄 예측 도구로 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• Convergence Security Journal
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• v.20 no.3
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• pp.115-123
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• 2020

Cyber Attack have evolved more and more in recent years. One of the best countermeasure to counter this advanced and sophisticated cyber threat is to predict cyber attacks in advance. It requires a lot of information and effort to predict cyber threats. If we use Open Source Intelligence(OSINT), the core of recent information acquisition, we can predict cyber threats more accurately. In order to predict cyber threats using OSINT, it is necessary to establish a Database(DB) for cyber attacks from OSINT and to select factors that can evaluate cyber threats from the established DB. We are based on previous researches that built a cyber attack DB using data mining and analyzed the importance of core factors among accumulated DG factors by AHP technique. In this research, we present a method for quantifying cyber threats and propose a cyber threats prediction model based on artificial neural networks.

• Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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• 2009.03a
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• pp.99-104
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• 2009