• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.1536-1540
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• 2010

자료기반 수문예측 모형은 서로 자기상관이 다른 자료계열에 대해 예측결과만으로 모형의 성능에 대한 상대비교가 어렵다. 그러나 관측치와 예측치간의 평균 오차만을 기준으로 판단하는 기존의 모형 성능평가 기법은 대부분 이러한 자료기반 예측모형의 특성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 자료기반 수문 예측모형의 성능을 보다 객관적으로 평가할 수 있는 새로운 모형 성능평가 기법인 상대 상관계수(Relative Correlation Coefficient; RCC) 제시하였다. RCC는 자기상관계수에 대한 관측치와 예측치간의 상관계수의 비로 산정되며, 자기상관정도에 따라 예측성능의 결과가 달라진다. 본 논문에서는 다양한 자기상관을 가지는 선형, 비선형 자료계열에 대해 자료기반 수문모형을 적용하여 기존 모형평가 기법의 한계를 제시하였다. 그리고 기존의 성능평가 기법과 RCC를 비교분석하여 자료기반 수문예측모형의 성능평가에 있어 RCC가 보다 객관적이고 일관성 있는 성능평가가 가능함을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.282-282
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• 2016

지표수문해석모형이란 전 지구를 대상으로 수문해석 및 예측이 가능한 분포형 수문모형이다. 본 연구에서는 CSEOF(Cyclostationary Empirical Orthogonal Functions) 분석 방법을 이용하여 지표수문해석 모형 중 하나인 VIC(Variable Infiltration Capacity)모형의 토양수분 모의 성능을 평가해보고자 한다. 이를 위하여 먼저 남한에 대한 VIC 모형으로 모의한 토양수분 예측 결과와 관측자료를 수집하였다. 모의 성능 평가 기간은 1976년부터 2006년까지이다. 이후 본 연구에서는 수집된 VIC 모형의 예측 결과와 관측 자료에 대한 CSEOF 분석을 수행하여 각 자료의 월별 주된 변동 특성을 추출하였다. VIC 모형의 예측 결과와 관측자료의 상관관계는 CSEOF 분석 결과에 대한 Pattern Correlation으로 정량화되었다. 이와 더불어 본 연구에서는 모형의 모의 성능 평가에 주로 사용되는 NRMSE(Nomalized Root Mean Square Error)를 산정하여 예측 결과의 오차를 평가하였다. Pattern Correlation과 NRMSE를 모두 고려하여 VIC 모형의 성능을 평가해본 결과, 건기에 해당하는 기간과 우기에 해당하는 기간의 모의 성능이 다르게 나타났다. 본 연구의 결과는 추후에 지표수문해석 모형의 예측 결과를 이용하는 기후변화 관련 연구에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.392-395
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• 2017

본 연구에서는 일 증발접시 증발량 산정을 위한 딥러닝 (deep learning) 모형의 적용성을 평가하였다. 본 연구에서 적용된 딥러닝 모형은 deep belief network (DBN) 기반 deep neural network (DNN) (DBN-DNN) 모형이다. 모형 적용성 평가를 위하여 부산 관측소에서 측정된 기상자료를 활용하였으며, 증발량과의 상관성이 높은 기상변수들 (일사량, 일조시간, 평균지상온도, 최대기온)의 조합을 고려하여 입력변수집합 (Set 1, Set 2, Set 3)별 모형을 구축하였다. DBN-DNN 모형의 성능은 통계학적 모형성능 평가지표 (coefficient of efficiency, CE; coefficient of determination, $r^2$; root mean square error, RMSE; mean absolute error, MAE)를 이용하여 평가되었으며, 기존의 두가지 형태의 ANN (artificial neural network), 즉 모형학습 시 SGD (stochastic gradient descent) 및 GD (gradient descent)를 각각 적용한 ANN-SGD 및 ANN-GD 모형과 비교하였다. 효과적인 모형학습을 위하여 각 모형의 초매개변수들은 GA (genetic algorithm)를 이용하여 최적화하였다. 그 결과, Set 1에 대하여 ANN-GD1 모형, Set 2에 대하여 DBN-DNN2 모형, Set 3에 대하여 DBN-DNN3 모형이 가장 우수한 모형 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 비록 비교 모형들 사이의 모형성능이 큰 차이를 보이지는 않았으나, 모든 입력집합에 대하여 DBN-DNN3, DBN-DNN2, ANN-SGD3 순으로 모형 효율성이 우수한 것으로 나타났다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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• pp.158-165
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• 1995

G7 프로젝트로 개발중인 첨단생산시스템(FMS로부터 CIM까지)의 핵심구성요소인 고성능.고정밀공작기계의 성능을 평가할 수 있는 요소를 개발하고 사례로서 이를 Machining Centers에 적용하여 각 요소별 세부항목과 기준을 개발하여 제안하였다. 또한 이 평가내용을 국제경쟁제품과 비교하거나 국제경쟁력 달성정도를 평가할 때 용이하게 사용할 수 있는 적절한 평가모형도 제안하였다.

• 대한교통학회지
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• 제20권3호
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• pp.69-82
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• 2002

본 연구는 도시고속도로 교통류의 효과적인 관리와 운영상태 평가에 사용되는 거시적 연속교통류 재현 모형의 성능 비교에 관한 연구이다. 연속교통류 재현을 위한 거시적 모형은 크게 단순연속방정식 모형과 가속도방정식 모형의 범주 안에서 여러 모형들이 개발되어져 왔지만, 국내에서는 이 두 모형들에 대한 성능 비교에 관한 연구가 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구는 대표적인 거시적 연속교통류 모형들의 성능평가를 통해서 개개 모형들이 가지고 있는 특징을 알아본 후 대도시 고속도로의 교통류 재현에 이용할 수 있는 모형을 선정한다. 모형의 성능 비교를 위해 거시적 연속교통류 모형 중에서 대표적인 5개 모형(Lax Method Model, Upwind Scheme Model, Hilliges' Model, Papageorgiou's Model, Cell-Transmission Model)을 선택하였으며, Numerical Example과 실측 현장자료를 이용하여 모형들의 성능 비교를 실시하였다. 가상자료를 이용한 분석방법에서는 대체로 모든 모형이 적절한 결과값을 보여주었지만, 단순 연속방정식 모형이 모형의 안정성과 교통상황 재현력 측면에서 볼 때 가속도방정식 모형보다 좀더 안정적인 결과값을 보여주었다. 현장자료를 이용한 분석방법에서는 미국의 Nimitz Freeway의 오전 첨두시 3시간 교통 자료(밀도, 교통량)를 이용하였다. 분석대상구간에 대한 모형성능 평가결과, 단순연속방정식 모형의 결과와 가속도방정식 모형의 결과가 유사하게 나왔으며. 비교적 계산식이 단순한 거시적 연속교통류 모형들도 분석대상구간의 혼잡상황을 어느 정도 잘 재현하고 있음을 보여준다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1207-1216
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• 2015

본 연구는 기업신용평가모형 중 재무모형을 개발하는데 있어 여러 조건들의 기준값을 변화시킴에 따라 모형 성능이 어떻게 달라지는지 확인하고 자료의 특성에 맞는 조건을 제안하는데 목적이 있다. 기준값의 변화에 따른 모형의 성능은 정확도비를 기준으로 측정하고, 반복적인 절차를 간편하게 하기 위해 SAS/MACRO를 활용하였다. 재무비율을 구간에 따라 점수화한 신용평점모형과 유의한 재무비율로 로지스틱 회귀모형을 사용한 부실예측모형으로 구성되는 재무모형에서 기준값의 변화에 따른 성능 비교 결과, 부실예측모형이 신용평점모형보다 좋은 것으로 나타났다. 기업규모에 따른 특성비교에서는 재무제표의 신뢰도가 높고 비재무적인 요소에 영향을 적게 받는 대규모 기업에서 모형의 성능이 좋을 뿐만 아니라 재정학적인 의미가 뛰어난 통계모형이 만들어지는 것을 확인할 수 있었다. 규모가 작아질수록 부실예측모형과 신용평점모형의 성능 차이가 커지는 것과 이상값이 많아져서 모형의 안정성이 떨어지는 것을 알 수 있었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제26권6호
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• pp.405-412
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• 2014

적조에 관한 관심이 고조되면서 적조모형 개발에 관한 연구가 활발하게 지속적으로 추진되어 다양한 적조모형이 개발 적용되고 있는 실정이다. 적조는 연안생태환경 및 양식어업에 직접적인 피해를 주며, 모형을 이용한 적조 발생 및 이동양상의 정확한 예측결과는 사전 피해저감 대책수립 및 관리에 활용할 수 있기 때문에 모형의 예측 성능평가도 중요하다. 그러나 적조모형은 적조생물을 포함하는 생태모형 또는 환경생태모형이라는 유사한 용어가 명확한 구분 없이 사용되고 있어 혼동을 유발하고 있다. 각각의 모형은 유사한 용어를 사용한다 할지라도 모형의 개발 목표, 구조와 예측성능에서 차이가 나기 때문에 적절한 기준에 근거한 분류와 오차분석에 근거한 모형의 성능평가가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 다양한 적조 모형의 구조 및 요소모형을 고려한 분류기준을 제시하고, 분류된 적조모형의 구조를 고려한 장 단점 및 한계를 제시하고, 모형 활용과정에서 실질적으로 가장 중요한 정량적인 성능평가(오차평가) 기법을 제안한다. 모형의 성능평가는 모형의 보정 및 검정과정으로 분류하여 제시하였다. 제시된 기준이나 기법은 모형의 불확실성을 고려한 정책결정 및 대책수립, 환경관리에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.14-19
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• 2014

현재 국내의 침윤소화약제 기술기준은 표면장력에 대한 기준만 존재하여 이를 통한 약제의 성능평가는 어려운 실정이다. 따라서 침윤소화약제의 성능평가 기법을 제시하기 위해 축소모형 실험 장치를 통한 최적화된 성능평가 방법을 제시하고자 한다. 본 연구는 해외 기준인 NFPA 18의 실험과 자체 제작된 축소모형 실험 장치를 이용한 실험의 결과 비교분석을 통해 자체 제작 축소모형 실험 장치실험 결과의 타당성을 규명하고자 한다. 목화솜을 대상으로 침투성능만을 평가하는 NFPA 18 실험과 목분을 대상으로 침투성능과 소화성능을 모두 평가하는 축소모형 실험을 비교분석한 결과 NFPA 18의 실험과 자체 제작 축소모형 실험에서 모두 소화용수의 침투성에 관한 변별력을 확인할 수 있었다. 또한 자체 제작 축소모형 실험에서는 T/C를 통한 내부온도 측정을 통해 보다 명확한 변별력을 나타냄을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권9호
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• pp.563-574
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• 2023

최근 기후변화로 인해 유역의 기상자료에 대한 반응이 달라지고 있어 강우-유출 모의에 대한 연구는 중요해지고 있다. 아울러 최근 기계학습 기법에 대한 높은 관심으로 이를 통한 강우-유출 모의 역시 활발하게 증가하고 있으나 기계학습 모형이 전통적으로 사용되어온 개념적 모형에 비해 활용성이 높은지는 아직 확실치 않다. 본 연구에서는 개념적 모형인 GR6J와 기계학습 모형인 Random Forest 성능을 한국 전역의 38개 계측 유역에 대해 계측 유역 예측기법과 미계측 유역 예측기법을 이용해 평가하였다. 먼저 계측 유역 적용기법 평가를 위해 각 모형을 관측 일 유량자료에 학습시키고 분리된 평가기간에 대한 모의성능을 비교하였다. 이후 미계측 유역 모의성능 평가를 위해 인접성 기반 지역화 방법을 Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)을 이용해 평가하였다. 그 결과 계측 유역 평가에서는 Random Forest 기법이 GR6J 모형보다 일관되게 높은 성능을 보였다. 학습된 데이터를 출력 값으로 재생산하도록 구조화되어 있는 기계학습 기법이 개념적 이론을 통한 모형보다 높은 재현성을 갖기 때문으로 판단된다. 하지만 Random Forest 모형의 성능은 미계측 유역의 예측기법으로는 재현되지 않았고 GR6J 모형보다 성능이 더 낮은 것이 확인되었다. 본 연구는 기계학습 모형은 계측 유역의 유출예측에는 적용성이 높을 수 있으나 미계측 유역에 대한 적용가능성은 전통적인 개념적 모형보다 낮을 수 있음을 제시한다.

• 한국경제지리학회지
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• 제16권3호
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• pp.458-471
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• 2013

본 논문은 토지 이용 변화를 예측하는 계량 모형의 정확도 평가에 필수적인 통계량인 성능 지수를 심도 있게 이해하는 것을 목적으로 한다. 이 통계량은 기존의 토지 이용 변화 연구에서 소개된 예측 모형의 정확도를 평가하는 다른 통계량들 (예: 카파 통계량)의 단점을 보완하여 만들어진 것이나, 이 또한 계량 모형의 예측력을 명확하게 평가하고 해석하기에는 제한적이다. 본 논문에서는 성능 지수의 보다 명확한 해석을 위해서 결과물의 공간해상도를 고정해야 함을 밝히고, 그 특정 공간해상도를 "성능 해상도"라 정의한다. 성능 해상도는 예측오류가 현격하게 줄어들면서 계량모형의 예측력이 증가하는 시점의 공간해상도를 일컫는다. 따라서 토지 이용 변화 예측 모형의 예측력을 정확하게 평가하기 위해 두 통계량, 즉 성능 지수와 성능 해상도를 함께 이용할 것을 제안한다.