액체 로켓엔진에서 발생하는 고주파 연소 불안정성을 예측하기 위해 선형 안정한계를 계산하는 방법을 연구하였다. 기존의 선형이론에 근거하여 유도된 선형 안정한계를 나타내는 안정한계 식을 채택하였으며, 그 식을 구성하는 각각의 항을 정량적으로 평가하는 방안들이 제시되었다. 안정한계 계산에 필요한 열-화학 물성치와 유동 변수를 열역학적 평형계산과 CFD 해석 및 실험 결과로부터 평가하는 구체적 절차들을 상세히 제시하였다. 실제 로켓엔진으로서 시험 데이터가 확보되어 있는 KSR-III 로켓엔진에 대해서 제시한 방법을 적용하여 안정한계 곡선을 구하였다. 계산결과는, 해당 엔진에 대해 정량적으로 타당한 안정한계 곡선을 보여주었다. 이를 토대로 해당 엔진의 안정성 특성을 분석하였다. 본 연구에서 제시된 선형 안정한계 계산 방법은 진정한 예측의 1차적 근사로서 활용할 만한 가치가 있으며, 엔진 개발 초기에 근사적으로 안정성 경향을 분석하기에 유용할 것이다.
경마 산업은 국내 합법 사행산업의 대부분을 차지하고 있다. 그러나 사행성 도박이라는 인식 하에 여타 스포츠 산업에 비해 활발한 통계적 분석이 이루어지지 않고 있다. 본 연구의 목적은 다양한 데이터마이닝 기법을 이용하여 우승마를 예측하는 모형 개발에 있다. 모형 적합에 사용한 데이터는 한국 마사회에서 제공하는 자료를 바탕으로 하였으며, 경마 성적표, 경주마 정보, 기수 정보, 조교사 정보 등을 사용하였다. 예측 모형은 크게 두 모형으로 나누어 순위를 기반으로 한 모형과 기록을 기반으로 한 모형으로 적합하였고, 분석 방법으로는 선형회귀분석, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀 분석을 사용하였다. 그 결과 말 기본 정보와 과거 우승 경력, 기수의 과거 우승 경력 등이 순위 예측에 큰 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 모형 적합에 사용되지 않은 최근 1개월 간 데이터를 이용하여 단승식, 복승식, 삼복승식으로 배팅한 결과 모형 간 큰 차이가 없었고, 모두 양의 수익을 얻을 수 있었다.
대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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pp.294-300
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1993
어떤 무기체계의 임무신뢰도분석에 베이지안기법을 사용하는데 있어 고장율이 주어졌을 때 고장간 시간이 지수분포를 따른다는 가정하에 이의 Conjugate Prior인 감마분포의 추정문제를 다룬다. 임무별 고장간시간에 대한 예측분포를 유도하였으며, 실제 측정된 기존의 임무별 고장간시간이 이 예측분포를 따른다는 전제하에 비선형 최소자승법을 이용하여 감마분포의 두 파라메터를 추정하는 방안을 제시하였다. 또한 대상 무기체계의 실제 고장자료를 이용하여 추정치를 구하였다.
고농도 미세먼지 발생이 증가함에 따라 미세먼지 예측에 많은 관심이 집중되고 있다. 미세먼지는 대기 중에 있는 직경 $10{\mu}m$ 이하의 밀입자 물질을 말하며, 온도, 상대습도, 풍속 등의 기상 변화에 영향을 받는다. 따라서 미세먼지 예측을 위해 기상 정보와의 상관관계를 분석하는 다양한 연구가 진행되었다. 하지만 미세먼지의 비선형적 시계열 분포는 예측 모델의 복잡도를 증가시키고, 부정확한 예측값을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 기계학습의 군집 알고리즘 및 분류알고리즘을 이용하여 미세먼지의 비선형적 특성을 완화하고자 한다. 사용된 기계학습 알고리즘은 병합군집, 밀도기반군집이며, 각 알고리즘을 통한 군집결과를 비교, 분석하였다.
본 논문에서는 다중 요인을 고려한 천연 가스 누출 정도 예측을 위해 관련 요인을 포함하는 기상청 자료와 천연가스 누출 자료를 통합하고, 요인 분석을 기반으로 중요 특성을 선택하는 머신러닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 3단계 절차로 구성되어 있다. 먼저, 통합 데이터 셋에 대해 선형 보간법을 수행하여 결측 데이터를 보완하는 전처리를 수행한다. 머신러닝 모델 학습 최적화를 위해 OrdinalEncoder(OE) 기반 정규화와 함께 요인 분석을 사용하여 필수 특징을 선택하며, 데이터 셋은 k-평균 클러스터링으로 레이블을 지정한다. 최종적으로 K-최근접 이웃, DT(Decision Tree), RF(Random Forest), NB(Naive Bayes)의 네 가지 알고리즘을 사용하여 가스 누출 수준을 예측한다. 제안된 방법은 정확도, AUC, 평균 표준 오차(MSE)로 평가되었으며, 테스트 결과 OE-F 전처리를 수행한 경우 기존 기법에 비해 성공적으로 개선되었음을 보였다. 또한 OE-F 기반 KNN(OE-F-KNN)은 95.20%의 정확도, 96.13%의 AUC, 0.031의 MSE로 비교 알고리즘 중 최고 성능을 보였다.
본 논문에서는 계량경제학적인 유가예측 모형과 전문가시스템을 결합한 중장기 유가예측 시스템을 설계 및 구현하였다. 즉, 계량 데이터를 기초로 유가예측 모형을 구성하고, 산유국 동향과 OPEC 정책 등과 같은 비계량적인 요인에 대한 실무자의 경험적인 지식은 지식베이스로 구축함으로써, 유가예측과 관련된 다양한 요인들을 폭넓게 고려할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 유가예측 모형으로는 수급과 대표 유종의 유가예측을 위한 동태적 선형연립 모형과 유종간 가격차를 예측하기 위한 Fully Modified 공적분 회귀분석 모형을 구성하였으며, 유가예측 모형에서 반영하기 어려운 산유국 동향, OPEC 정책, 선물시장 동향 등은 실무자의 경험적인 지식을 바탕으로 시스템 예측변수로 설정하여 유가예측에 반영되도록 지식베이스를 구축하였다. 또한, 본 시스템은 유가예측 이외에 석유 수급을 전망하고, 유가 및 수급과 관련된 관련 다양한 정보를 제공하고 관리하는 기능을 제공한다.
운전자의 경험과 판단에 전적으로 의존하는 빙축열 시스템의 기존 운전방식에서는 운전자의 그릇된 판단과 미숙한 운전으로 인해 과잉 축열이나 냉방공급량 부족현상이 자주 초래된다. 본 논문에서는 경제적이고 효율적인 빙축열 시스템의 운용을 위해 다음날의 구간별 온도, 습도와 냉방부하를 예측하는 자기구성퍼지모델 구축방안을 제안한다. 제안된 방법의 성능과 실제 적용가능성을 검증학기 위하여 한국전력 속초 생활연수원을 대상으로 제안된 방법과 신경회로망, 퍼지모델, 선형회귀모델 등을 이용한 기존의 방법을 적용하여 구한 냉방부하, 온도, 습도의 예측정확도를 비교 분석한다.
교통량 등의 도로외적인 요인을 배제한 도로의 물리적 특성이 미치는 영향으로 인하여 운전자의 주행행태가 변하는 것을 자유속도의 예측을 통하여 파악할 수 있다. 또한, 예측된 자유속도는 도로설계의 적정성 평가와 교통류 시뮬레이션 프로그램의 차량속로 입력자료에 이용될 수 있다. 기존의 자유속도 예측모형들이 이용해오던 선형 및 다중회귀분석과 달리 본 연구에서는 비선형적인 특성의 표현이 가능하고 여러 가지 기술적인 응용에 통용되고 있는 인공신경망을 이용하여 자유속도를 예측하고자 하였다. 고속도로 기본구간중 단곡선부를 대상으로 수집된 속도자료를 이용하여, 도로설계요소 중에서 평면 종단선형을 고려하고 횡단면 구성 요소의 일부를 반영한 결과 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 자유속도 예측모형을 개발할 수 있었다. 모형의 곡선 시점 중점속도의 RMSE는 6.68, 10.06이고 $R^2$는 0.77, 0.65로 기존에 개발되어있는 모형들과 비교하여 우수한 모형으로 분석되었다. 모형은 곡선 시점 중점에서의 속도특성을 곡선반경 등의 평면선형요소와 종단선형 요소별로 도출할 수 있으며, 연구결과는 현재 기본구간에 설계요소와 무관하게 일률 적용되는 자유속도를 도로설계요소와 관련하여 현실적으로 세분화하여 이용할 수 있는 근거를 제시하고, 나아가 설계일관성평가와 교통류 시뮬레이션에 적용할 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 이용하여 클래스의 분류강도를 구하고 비선형 시계열 추이선을 예측하는 방안을 제안하고 있다. NEWFM에 의하여 추출된 가중퍼지 소속함수(BSWFM)를 이용하여 입력값에 대한 분류강도를 구하게 되고, 이들에 대한 가중평균 역퍼지화를 통하여 비선형 시계열 추이선을 작성한다. 실증분석결과 NEWFM은 목표 클래스로 설정된 GDP에 대하여 92.22%의 분류성능을 보여 주었다. 따라서 동 비선형 시계열 추이선은 대표적인 경기지표인 GDP 추이에 비교적 높은 유사도를 나타내는 가운데 분석대상기간인 제5순환기-제8순환기 중 정점(peak)에서 평균 12개월, 저점(trough)에서 평균 6개월의 선행성(look-ahead)을 보여 줌으로써 경기변동에 앞서 상당기간의 시차를 둔 예측지표로서 활용가능성이 입증되었다. NEWFM은 그 특징선택(feature selection)에 의하여 선행지표 10개 중 3개의 축소를 기할 수 있게 해 줌으로써 보다 적은 수의 경제지표를 가지고도 분류성능을 90.0%에서 92.22%로 향상을 기하는 가운데 효율적인 예측기능을 수행할 수 있음이 입증되었다.
본 논문에서는 KSLV-I 2단부 TVC 시스템의 비행중 동특성 예측 결과를 제시하고자 한다. 개발단계별 TVC 동특성시험 데이터에 대한 비교 분석을 통해 비행용 TVC 시스템의 최소 작동 대역폭을 예측하고, 선형모델 추정 결과를 제시한다. TVC 동특성 데이터 비교 분석 결과 KSLV-I 2단부 TVC 시스템의 최소 작동 대역폭이 1도 명령 기준으로 6.0 Hz 이상 보장됨을 보인다. KSLV-I 2단부 TVC 동특성이 8차의 선형모델 형태로 근사됨을 또한 보인다. 본 논문의 결과는 궁극적으로 KSLV-I 최종 비행성능 및 자세안정성 분석 시에 활용되어 발사체의 안정적인 비행을 도모하는 데 있어서 큰 역할을 담당할 것으로 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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