• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.12D no.2 s.98
• /
• pp.211-218
• /
• 2005

This study presents an integrated data mining model for the credit evaluation of the customers of a capital company. Based on customer information and financing processes in capital market, we derived individual models from multi-layered perceptrons(MLP), multivariate discrimination analysis(MDA), and decision tree. Further, the results from the existing models were compared with the results from the integrated model using genetic algorithm. The integrated model presented by this study turned out to be superior to the existing models. This study contributes not only to verifying the existing individual models but also to overcoming the limitations of the existing approaches.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.548-551
• /
• 2004

합리적인 업무 수행도의 예측을 통해 기업은 기존 업무절차의 평가뿐 아니라 업무 개선방안과 새로운 업무의 설계기준을 제시할 수 있다. 본 연구는 업무효율지표들 중 가장 중요한 요소인 업무절차의 수행시간을 예측하는 모형을 제시한다. 일반적으로 기업의 업무는 예측가능하며 장기적으로 안정된 성격을 가진다. 우리는 이러한 특성을 바탕으로 한 대기행렬 모형을 구축하고 그것을 분석하여 정적인 방식의 업무실행 시 수행시간을 예측하였다. 그리고 모형의 성능을 시뮬레이션 기법을 사용하여 평가하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.33 no.2
• /
• pp.147-160
• /
• 2020

In this paper, we study an algorithm that automatically determines the orders of past observations and conditional mean values that play an important role in count time series models. Based on the orders of the ARIMA model, the algorithm constitutes the order candidates group for time series generalized linear models and selects the final model based on information criterion among the combinations of the order candidates group. To evaluate the proposed algorithm, we perform small simulations and empirical analysis according to underlying models and time series as well as compare forecasting performances with the ARIMA model. The results of the comparison confirm that the time series generalized linear model offers better performance than the ARIMA model for the count time series analysis. In addition, the empirical analysis shows better performance in mid and long term forecasting than the ARIMA model.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.320-320
• /
• 2019

유역의 수문 자료를 정확하게 분석하는 것은 수리 구조물을 효율적으로 운영하기 위한 중요한 요소이다. 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANNs) 모형은 입 출력 자료의 비선형적인 관계를 해석할 수 있는 모형으로 강우-유출 해석 등 수문 분야에 다양하게 적용되어 왔다. 이후 기존의 인공신경망 모형을 연속적인(sequential) 자료의 분석에 더 적합하도록 개선한 회귀신경망(Recurrent Neural Networks, RNNs) 모형과 회귀신경망 모형의 '장기 의존성 문제'를 개선한 장단기메모리(Long Short-Term Memory Networks, 이하 LSTM)가 차례로 제안되었다. LSTM은 최근에 주목받는 딥 러닝(Deep learning) 기법의 하나로 수문 자료와 같은 시계열 자료의 분석에 뛰어난 성능을 보일 것으로 예상되며, 수문 분야에서 이에 대한 적용성 평가가 요구되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모형과 LSTM 모형으로 유출량을 모의하여 두 모형의 성능을 비교하고 향후 LSTM 모형의 활용 가능성을 검토하고자 하였다. 나주 수위관측소의 수위 자료와 인접한 기상관측소의 강우량 자료로 모형의 입 출력 자료를 구성하여 강우 사상에 대한 시간별 유출량을 모의하였다. 연구 결과, 1시간 후의 유출량에 대해서는 두 모형 모두 뛰어난 모의 능력을 보였으나, 선행 시간이 길어질수록 LSTM의 정확성은 유지되는 반면 인공신경망 모형의 정확성은 점차 떨어지는 것으로 나타났다. 앞으로의 연구에서 유역 내 다양한 수리 구조물에 의한 유 출입량을 추가로 고려한다면 LSTM 모형의 활용성을 보다 더 확장할 수 있을 것이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.29 no.1
• /
• pp.133-144
• /
• 2016

This paper proposes a parsimonious periodic autoregressive (PAR) model. The proposed model performance is evaluated through an analysis of Korean unemployment rate series that is compared with existing models. We exploit some common features among each seasonality and confirm it by LR test for the parsimonious PAR model in order to impose a parsimonious structure on the PAR model. We observe that the PAR model tends to be superior to existing seasonal time series models in mid- and long-term forecasts. The proposed parsimonious model significantly improves forecasting performance.

• Journal of Navigation and Port Research
• /
• v.34 no.8
• /
• pp.623-628
• /
• 2010

High speed marine vehicle, such as semi-planing, planing craft have been developed recently. These ships paid attention to the resistance characteristics, especially in high speed region. Model test method is divided to two equipment greatly, first 'Towing tank', second 'C.W.C.'. It is difficult to estimate a resistance characteristics for high speed boat. because these are made for low speed ship. This paper suggests a new model test method and system. This is real sea model test and it's comprised of eight part. Firstly, This method is tested at C.W.C that is possible to using in real sea model tes using low speed boat modelt. And then, Real sea model test and CFD calculation are performed and compared with tow way used high speed boat model. It can be a good way to estimate a performance for high speed boat.

• Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.67-72
• /
• 2005

자연채광 성능평가의 연구 방법으로는 현장측정, 축소모형실험, 수학적 알고리즘에 기초한 컴퓨터 시뮬레이션 등이 있다. 현장측정과 축소모형실험은 비교적 높은 신뢰도를 얻을 수 있는 방법이지만, 변화가 많은 자연광의 특성으로 인해 객관성 있는 측정결과를 얻는 것에 제한적이었다. 인공천공돔(Sky Simulator, Artificial Sky Dome)은 축소모형 실험 시 이러한 문제점의 보완을 위한 평가 시설이며 천공의 상태를 일관성 있게 조정함으로써 보다 객관성 있는 자연채광연구를 실시할 수 있다. 이에 따라 K대학에서는 직경 6[m], 높이 3.7[m]의 인공천공돔을 자체 개발 제작하여 연구에 사용하고 있다. 본 연구에서는 인공천공돔 기존사례에 대한 고찰과 이를 바탕으로 제작된 K대학 인공천공돔의 개요를 소개하고 기본적인 물리량 측정을 통해 인공천공돔의 신뢰성을 검증하고 유용성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.244-244
• /
• 2020

일반적으로 실제 유역에서의 계절 유출예측을 위해서는 계절 기상예측에 기반한 장기유출모델링을 수행하고 있다. 그러나, 대부분의 하천에는 하천유량의 자연적인 흐름체계에 인위적인 영향을 야기하는 댐이 건설되어 운영되고 있는 실정이다. 즉, 자연상태의 유역이 아닌 댐이 위치하고 있는 복잡한 유역에서는 반드시 저수지 운영이 고려된 유출모델링이 수행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 장기유출모형의 대표적인 모형 중 하나인 SWAT의 저수지 운영모듈의 성능을 평가하고자 하였다. 한강에 위치한 다목적댐인 소양강, 충주댐을 대상으로 SWAT에 탑재되어 있는 저수지 운영모듈의 적용시 한계점을 검토하고, 이를 극복하기 위한 모듈개선을 시도하였다. 또한, 각 댐의 방류량, 저수지 수위를 중심으로 모듈개선 전후의 모의능력을 검증하였다. 저수지 운영과 관련된 모의성능은 인위적인 저류시설물이 위치하는 복잡한 유역의 유출분석시 반드시 검토되어야 하는 사항이며, 모델링을 통한 저수지 운영의 평가와 가뭄대응을 위한 비구조적 대책 수립시 매우 중요한 기능 요소이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.423-423
• /
• 2017

수자원 계획 수립이나 관리를 위한 강우-유출 현상 해석에는 장기 유출 모형이 이용된다. 장기 유출 모형은 모형의 보정 과정이 요구되며, 유역별로 특성이 다르기 때문에 유역에 적합하게 매개변수를 보정하여야 한다. 모형의 매개변수를 추정하기 위해서는 주로 연속된 실측 유량자료가 필요하다. 하지만 일부 측정망에서는 일별 유출량 자료가 아닌 불연속적인 유량자료만을 획득할 수 있으며, 이러한 불연속적인 유량자료의 매개변수 보정의 적용에 관한 연구는 다소 미흡하게 진행되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 수정 3단 TANK 모형을 대상으로 불연속적인 유량 자료를 이용하여 매개변수 최적화를 수행하고 모의결과를 비교 분석하여 성능을 평가하고자 한다. 유량자료는 국토교통부에서 측정하는 일별 유량자료를 이용하여 2일, 4일, 6일 8일, 10일, 15일 간격의 자료를 생성하여 적용하였으며, 최적화 기법으로는 SCE-UA(Shuffled Complex Evolution method developed at University of Arizona) 기법을 이용하였다. 본 연구의 결과는 수문 측정망의 운영에 있어 효율적 측정 주기 설정과 총량측정망 유량자료와 같은 불연속적 유량자료의 장기유출모형 최적화에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
• /
• v.4 no.3
• /
• pp.67-81
• /
• 2000

서해대교는 국내에 교량구조물에 관한 내진설계가 도입되기 전 설계된 교량으로서 현재 내진설계 규준에 적합하지 않은 종방향철근 및 횡방향 철근이 겹침이음된 중공육각형 단면의 철근콘크리트 기둥으로 이미 시공이 완료된 상태이다. 최근, 지진에 대한 사회적 관심이 대두됨으로서 내진 설계 규준에 적합하지 않은 철근상세를 가지 서해대교 PSM교 교각의 내진성능이 의문시되었다. 따라서, 비내진 철근상세를 가진 서해대교 PSM교 교각의내진성능 평가를 위하여 교각의 축소모형 실험을 수행하였으며, 실험결과 종방향철근 겹침이음이 교각의 전체적인 내진거동에는 큰 영향을 미치지 않으며 기대 이상의 연성을 발휘할 수 있는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 축소모형 실험결과에 의한 시험체의 파괴양상, 유효강성, 연성, 응답수 정계수 및 등가점성감쇠비를 분석하였으며, 아울러 가속도변위 응답스펙트럼을 이용하여 서해대교 PSM교 교각의 내진성능을 평가하였다.