본 논문에서는 국내 합법 사행산업의 가장 큰 비중을 차지하는 경마에 대한 데이터 분석 모델을 제공하여 건전한 국민 여가 스포츠로 인식 개선을 제안한다. 고배당을 강조하는 경마 예측론이 성행하며 경마가 스포츠가 아닌 도박에 가깝다는 부정적 이미지를 개선하고자 부모마의 수득 상금을 이용한 순위 분석 모델을 제공한다. 현재 국내 경마 경기는 서울, 부산, 제주에서 개최되며, 이 중 서울 지역 경마 데이터를 분석 데이터로 하였다. 분석에 이용한 데이터는 2019년 3월부터 2022년 3월까지의 경주 성적, 경주마 정보, 부모마 수득상금을 이용하였다. 분석에는 선형 회귀 모형, 랜덤 포레스트 회귀 모형 (Breiman, 2001)을 이용하였다. 분석은 Python 을 이용하였으며, Python에서 제공하는 다양한 라이브러리를 이용하여 크롤링, 전처리, 분석하였다.
현재, 전세계의 전력산업은 수직 통합적 독점산업에서 부문간 경쟁산업으로 변화하고 민영화를 통한 시장경쟁원리가 도입되고 있다. 이러한 전세계적 전력산업 구조개편에 발맞추고, 전력산업에서의 효율을 제고하기 위하여 우리나라도 전력산업에 시장경쟁 체제를 도입하고 발전산업에 민영화를 추진하고 있다. 이러한 새로운 시장 환경아래에서 전력거래가 원활하게 이루어지고, 시장이 안정화되기 위해서는 정부, 전력거래소, 발전회사 등과 같은 시장참여자들이 전력시장을 분석할 수 있는 방법론 및 모델을 확보하고 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 전력시장을 분석하기 위한 방법론으로 게임이론을 적용하여 각 발전회사가 선형함수(linear offer curve)로 입찰하는 현물시장에서 각 발전회사의 최적입찰전략 및 시장균형을 분석하고자 한다. 이를 통해 각 발전회사는 현물시장에서 자신의 이익을 최대화하기 위한 최적의 입찰전략을 수립하는데 이용할 수 있게 되며 규제자 및 시장운영자는 현물시장을 예측 분석할 수 있다.
연약지반상에 하중 경감을 목적으로 발포성 폴리스티렌(Expanded Polystyrene)을 사용하는 사례가 최근 꾸준히 증가하고 있다. 공법의 요점은 연약지반상에 축조되는 상부구조물에 의한 응력증가를 감소시켜서 결국에는 침하를 방지하기 위한 것이다. 이것을 지오폼(geofoam)이라고 하는데, 지오폼은 교대나 옹벽의 뒷채움재로 사용할 경우 횡토압을 감소시키기 때문에 옹벽이나 교대의 뒷채움재료로 사용하기도 한다. 이와 같이 그 사용이 꾸준히 증가하고 있지만 뒷채움이나 연악지반상에 사용할 때 지오폼의 거동을 예측하는 적절한 수치모델이 아직은 개발되자 않았다. 본 연구에서는 지오폼의 응력-변형 특성을 연구하고 그 탄소성 예측모델을 제시하였다. 이를 위하여 삼축압축시험을 실시하였으며 구속응력과 지오폼의 밀도를 다양하게 변화시켜 그 응력-변형특성을 조사하고 회귀분석을 통하여 비선형 구성모델을 제시하였다. 그 결과 지오폼은 탄성 선형모델보다 탄소성모델 특성에 더 가까운 것을 알 수 있었으며 체적변화율과 축방향 변형률에는 특별한 상관 관계가 있음을 알 수 있었다.
블라인드 채널 추정은 매우 중요한 문제이다 기존의 방법들은 대부분 고차통계를 이용한 방법들이었으나 최근에 안테나 어레이를 통과한 수신신호나 수신신호를 오버샘플링한 신호의 2차통계를 이용한 방법들에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 다채널 선형예측 방법을 이용한 블라인드 적응 채널 추정 방법을 제안하고 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안한 방법과 기존의 방법의 성능을 비교 분석한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 방법들보다 우수한 성능을 보였으며 채널의 정확한 차수를 모르는 경우에도 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
The departure flow management is the planning tool to optimize the schedule of the departure aircraft and allows them to join smoothly into the overhead traffic flow. To that end, the arrival time prediction to the merge point for the cruising aircraft is necessary to determined. This paper proposes a trajectory prediction model for the cruising aircraft based on the machine learning approach. The proposed method includes the trajectory vectored from the procedural route and is applied to the historical data to evaluate the prediction performances.
본 연구는 아트리움 빌딩에 대한 자연채광의 영향을 모델에 의해서 실험하였다. 이러한 방법에 의하여 아트리움 빌딩에서의 자연채광의 단계를 예측하는 방법은 여러 가지가 있으나, 그러나 지금까지는 선형아트리움 건물에서 실내자연채광의 다양한 영향을 예측하기에는 충분치 못하였다. 본 연구에서는 효율적인 방법의 제시를 위하여 선형아트리움의 자연채광에 대한 환경 평가를 위해 모형을 제작하고, 평가모델에서의 천공상태, 방위, 종횡비, 층의 변화를 주어 전부 80가지의 변화에 대한 모형측정을 하여, 층높이의 변화와 공간비를 사용하여 분석하였다.
본 논문에서는 전형적인 비선형 회귀문제를 다루기 위해 슈뢰딩거 방정식에 의해 표현되는 Hilbert공간에서 수행되는 Quantum 클러스터링과 Mountain 함수를 이용하여, 수치적인 입출력데이터로부터 TSK 형태의 자동적인 퍼지 if-then 규칙의 생성방법을 제안한다. 여기서 슈뢰딩거 방정식은 분석적으로 확률함수로부터 유도되어질 수 있는 포텐셜 함수를 포함한다. 이 포텐셜의 최소점들은 데이터의 특성을 포함하는 클러스터 중심들과 관련되어진다. 그러나 이들 클러스터 중심들은 데이터의 수와 같으므로 퍼지 규칙을 생성하기 어려울 뿐만 아니라 수렴속도가 느린 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 밀도 척도에 기초한 클러스터 중심의 근사적인 추정에 대해 간단하면서 효과적인 Mountain 함수를 이용하여 효과적인 클러스터 중심을 얻음과 동시에 적응 뉴로-퍼지 네트워크의 자동적인 퍼지 규칙을 생성하도록 한다. 자동차 MPG 예측문제에 대한 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 기존 문헌에서 제시한 예측성능보다 더 좋은 특성을 보임을 알 수 있었다.
시간의 흐름에 걸친 주가시계열의 행동양식에 대한 연구에서는 선형성, 비선형성, 장기기억, 항상성분 등에 대한 명확한 결론을 내리고 있지 못한 실정이다. 주가 시계열과정을 설명하고 예측하기 위한 여러 모형들에 대한 실증연구에는 설명력과 예측력을 완벽하게 갖추고 있지 못하고 있다는 증거들이 제시되고 있다. 계절적 변동을 주가시계열에 적용하지 않는 관계로 이와 같은 결과가 발생할 가능성이 존재한다. 분기별 종합주가지수의 수익률에 계절적 단위근이 존재하고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 이 시계열에서는 계절적 단위근을 제거하기 위하여서는 제4계 시차 작용소가 적절한 필터임이 인정되었다. 월별 종합주가지수의 수익률에서도 계절적 단위근이 존재하고 있다. 따라서 제12계 시차 작용소를 사용하여 계절적 단위근을 제거하여야 할 것이다. 분기별 수익률에는 제4차 시차 작용소를, 월별수익률에서는 제12차 시차 작용소를 필터로 사용하여 이 시계열들을 차분화하고 이 차분화를 통하여 계절적 단위근을 제거한 후에 이 시계열들의 시계열적 성질과 특성을 탐구해야 할 것이다. 이 과정을 통할 때 시계열 과정에 대한 계량경제학적 모형에 대한 정확한 추론이 가능하게 된다.
본 논문에서는 컨테이너선의 선형 최적 설계 자동화와 관련하여 연구한 내용과 결과를 정리하였다. 컨테이너선은 일반적으로 프루우드 수 0.26 근처에서 운항하는 선박으로 이 속도에서 운항하는 선박 전용 선형 최적 설계 자동화를 구현하기 위하여 최적화 알고리즘, 선형 변경 알고리즘, 선박 성능 예측 알고리즘, 자동화 알고리즘 그리고 반복적 계산 기법을 적용하여 컨테이너선의 선형 최적 설계 자동화가 가능한 수치해석 컴퓨터 프로그램을 개발하였으며, HOTCONTAINER라고 명명하였다. 본 연구에서는 선형 최적 설계를 위한 설계 변수의 적절한 선정을 위하여 민감도 분석 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 개발된 선형 최적 설계 자동화 알고리즘의 신뢰성과 실선 적용성을 파악하기 위하여 세계적으로 다양한 연구가 진행된 컨테이너 선박인 KCS 선박을 대상 선박으로 하여 선형 최적 설계 자동화 수치해석을 수행하여 그 결과물로써 최적 선박을 도출하고, 대상 선박과 최적 선박의 조파저항과 파계 그리고 파고를 비교하였다. 결론적으로 최적 선박이 대상 선박과 비교하여 조파저항이 47.63% 감소한 것을 볼 수 있었으며, 배수량과 접수 표면적은 각각 0.50%, 0.39% 감소한 것을 볼 수 있었다.
연안에서 천수변형에 의해 발생하는 쇄파는 표사이동, 연안류의 생성, 충격파압의 발생 등과 같은 연안역의 다양한 물리현상과 밀접한 관계를 갖고 있다. 따라서, 연안구조물의 설계 시 쇄파파고 및 쇄파수심과 같은 쇄파지표를 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 과거부터 많은 연구자들에 의해 쇄파현상을 규명하고 예측하기 위한 많은 과학적인 노력들이 이루어져 왔다. 대표적인 쇄파에 연구들은 주로 수리모형실험을 통해 쇄파지표 예측을 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 쇄파지표에 대한 경험식은 일정한 방정식의 가정하에 자료의 통계적 분석을 통해 가정한 방정식의 계수들을 결정하고 있다. 본 논문에서는 회귀 혹은 분류문제와 관련된 다양한 연구분야에 있어서 높은 예측성능을 보여주는 대표적인 선형기반의 지도학습 머신러닝 기법을 적용하였다. 적용된 머신러닝 기법을 기반으로 기존의 쇄파에 대한 실험자료로부터 쇄파지표 예측을 위한 모델을 개발하고, 학습된 모델로부터 쇄파예측을 위한 새로운 선형식을 제시하였다. 새롭게 제안된 쇄파지표식은 단순한 선형식임에도 불구하고 기존의 경험 공식에 비해 유사한 예측성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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