• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.99-104
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• 1998

한국어의 자연스러운 음성합성을 위해 280문장에 대하여 남성화자 1명이 발성한 문음성 데이터를 음운 세그먼트, 음운 라벨링, 음운별 품사 태깅하여 음성 코퍼스를 구축하였다. 이 문 음성 코퍼스를 사용하여 음운환경, 품사 뿐만 아니라 구문 구조에 이하여 음운으 lwlthrtlrks이 어떻게 변화하는가에 대하여 xhdrPwjrdfmh 분석하였다. 음운 지속시간을 보다 정교하게 예측하기 위하여, 각 음운의 고유 지속시간의 영향이 배제된 정규화 음운지속시간을 회귀트리를 이용하여 모델화하였다. 평가결과, 기존의 회귀트리를 이용한 음운지속시간 모델에 의한 예측오차는 87%정도가 20ms 이내 이었지만, 정규화 음운 지속시간 모델에 의한 예측 오차는 89% 정도가 20ms 이내로 더욱 정교하게 예측되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.23-26
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• 2009

효과적인 저수지 운영을 위해 가장 중요한 절차는 저수지 유입량을 적절하게 모의하는 것이다. 실시간 저수지 운영의 경우 기존의 물리적인 강우-유출현상에 기초한 수학적인 모형을 이용해서 유입량을 예측하는데 한계가 있으므로 인공신경망과 같이 자료의 특성에 기반한 모형이 효율적인 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 인공신경망(Artificial neural network, ANN)을 이용하여 실시간 저수지 운영을 위해 현재시간을 기준으로 3시간 후, 6시간 후, 9시간 후, 12시간 후의 유입량을 예측하였다. 본 연구의 대상지역은 한강수계의 화천댐 유역으로 기상청 수치예보자료인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)자료 중에서 강우예측자료를 사용하였다. RDAPS 강우예측자료를 이용한 예측값 결과와 비교하기 위해 지점 강우자료를 사용하였으며, 이 지점 강우자료는 화천댐 유역에 있는 AWS, 기상청, 국토해양부의 지점자료을 이용하였다. RDAPS 강우예측값만을 이용한 유입량 예측결과가 과거 12시간 강우 누적값을 이용한 유입량 예측값과 비슷한 정확도를 가지는 것을 알 수 있었으며, 자료의 효율적인 취득을 고려해야만 하는 실시간 운영의 경우, RDAPS 강우예측자료와 인공신경망을 이용한 모형이 충분히 효과적인 대안이 될 수 있음을 알 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1013-1017
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• 2008

이 연구는 기상수치예보 모델 중 지역수치예보모델인 RDAPS 모델을 이용하여 강우자료를 예측한 값과 실제 강우관측지점에서의 강우량을 비교해 보고 RDAPS 예측량의 정확도를 높이기 위한 연구이다. RDAPS 모델의 자료는 00UTC와 12UTC에 3시간 누적 자료를 48시간에 대해서 생성하고, 30km 격자망에 대한 정보를 담고 있기 때문에 1시간 간격으로 측정된 지점 강우량과의 비교를 위해서는 관측지점과 근거리 정보를 찾고 1시간 간격의 관측 자료를 3시간 누적강우량으로 바꾸는 전처리 과정이 필요하다. 실제 강우예측이 어려움을 겪는 것처럼 RDAPS의 예측 강우량과 관측 강우량은 큰 차이를 보이는 것으로 나타났다. 예측 강우량의 정확도를 높이고자 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망이란 뇌기능의 특성 몇가지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델이다. 강우수치예측 자료 외에도 RDAPS 모델에서 얻을 수 있는 풍향, 풍속, 상대습도, 기압, 온도 등의 다른 수치자료들을 이용하여 인공신경망을 이용하여 자료들의 패턴을 시뮬레이션 하여 정확도가 높은 예측값을 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권7호
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• pp.510-514
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• 2009

기존의 실시간 시스템들이 SOA기반으로 통합되면 실시간 SOA가 필요하다. 실시간 SOA에서 하나의 서비스는 일반적으로 여러 개의 작은 단위서비스로 분화되기도 한다. 단위서비스의 예측실행시간은 제공자시스템에서 제공된다. 하지만 요청자는 중개자와 제공자 사이의 메시지 송수신 과정에 관여되는 시간요소를 분석한 시간예측도 필요하다. 본 논문은 웹 서비스의 QoS 만족도를 높이기 위해서 트랜잭션을 고려한 시간 예측과 더불어 다중처리기 시스템의 보편화에 따른 트랜잭션의 실행시간 예측에 관련된 시간요소를 분석하여 개선된 최악의 실행시간 예측 방법을 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.60-60
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• 2020

기후변화 및 지구온난화로 인한 자연재해 규모가 점차 대형화, 다양화되고 있어 이로 인한 피해도 증대되고 있다. 특히, 다양한 시설과 인구밀도가 높은 도심 지역은 집중호우, 태풍, 홍수 등 자연재해에 취약하여 인적·물적 피해 위험성이 매우 높다. 방재 시설확보 및 개선을 통한 더 높은 안정성 및 기상예보를 통한 대응, 대책을 통한 피해 저감이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 제공되는 단일 수치모형 기반의 결정론적 기상예측정보는 기상 상태, 선행시간, 모형 매개변수 등으로 인한 불확실성이 매우 크며 이에 대한 정보가 제공되지 않다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 앙상블 수치모델 정보와 기상레이더 자료 기반의 단기 예측정보가 활용이 가능하다. 그러나, 앙상블 수치모델의 불확실성, 기상레이더 기반 예측정보의 짧은 예측 선행시간으로 인해 수문학적 모형에 입력자료로 활용은 어려운 실점이다. 본 연구에서는 지점 관측자료의 시간적 연속성, 기상레이더 자료의 공간적 연속성, 앙상블 예측정보의 선행시간 정보를 융합하여 기상예측정보에 대한 불확실성 개선 및 선행시간에 따른 정확도를 높일 방법을 제안하였다. 기상청에서 제공하는 앙상블 예측자료인 LENS 자료, 레이더 강수량, ASOS 관측자료 기반으로 분석이 수행되었으며 분석결과는 예측강수량을 활용하는 분야에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.354-354
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• 2017

홍수예경보는 발생되는 홍수의 규모와 시간을 가능한 정확하고 빠르게 예측하여 홍수에 대한 위험성을 사전에 알리고자 하는데 목적이 있다. 따라서 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위한 홍수예경보는 일정시간의 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 신경망 모형을 한강의 제1지류인 횡성댐 상류 섬강 시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 신경망 모형의 학습에는 섬강 시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 30분 이내에 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.967으로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.815로 나타나 신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예경보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.76-87
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• 2008

동적 경로 안내 시스템과 같은 첨단 여행 정보 시스템(ATIS)의 발전에 따라 도로 네트워크 상에서 보다 정확한 주행 시간 예측 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 대부분의 연구들은 주어진 경로 상의 평균 주행 속도만을 기반으로 주행 시간을 예측한다. 이는 러시아워 시간대의 혼잡한 도로, 주말에 교외로 나가는 대규모의 차량 등과 같은 일별 혹은 주별 도로 교통 상황을 반영하지 못하기 때문에, 주행 시간 예측의 정확도가 저하된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 규칙-기반 분류화 기법을 이용한 주행 시간 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 데이터마이닝 기법인 규칙-기반 분류화 기법을 사용하여, 과거 차량의 궤적 데이터로부터 하루의 시간대별 교통량과 주별 차량의 운행 양식 등 도로 교통 상황을 추출하고, 이를 통해 차량의 주행 시간을 보다 정확하게 예측한다. 제안된 알고리즘 기존의 링크-기반 예측(link-based prediction) 알고리즘, Micro T* 알고리즘[3], 그리고 스위칭 (switching) 알고리즘[10]과 예측 정확도 측면에서 성능 비교를 수행한다. 예측 정확도 성능 비교 결과, 제안된 기법이 타 예측 기법에 비해 MARE (mean absolute relative error) 가 크게 감소하여 성능이 향상됨을 보인다. 그 밖에 다른 기법들과 장단점을 비교하여, 제안된 기법의 유용성을 나타낸다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.350-350
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• 2021

한국건설기술연구원의 돌발홍수연구센터는 돌발홍수예측 시스템을 구축하여 2019년부터 전국에서의 돌발홍수정보를 제공하고 있다. 2019년에는 초단기 예측 모델인 Macgill Algorithm for Precipitation-nowcast by Lagrangian Extrapolation(MAPLE) 알고리즘으로부터 생산된 초단기 예측 강우를 활용하여 동(읍/면) 단위로 1시간 선행 예보를 제공하였다. 2020년에는 추가로 초단기 예측 강우와 수치예보 자료를 병합한 예측 병합 강우 자료를 생산하여 예측 선행시간을 1시간에서 3시간까지 확장하였다. 돌발홍수예측 시스템의 목표는 도시 및 산지소하천에서의 돌발홍수에 대응하기 위한 정보를 실시간으로 사용자에게 제공하여 수재해에 빠르게 대응하는 것이다. 이에 돌발홍수예측 시스템은 2019년부터 실시간으로 운영하여 홍수기에 보다 빠른 돌발홍수정보를 제공해왔다. 본 연구에서는 2020년 우기에 운영된 돌발홍수시스템에 대한 평가를 수행하였다. 이를 위해 부산(07.23), 대전(07.29), 서울(08.01), 경기-충북(08.02)에서 발생한 수재해 사례를 분석하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.672-675
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• 2009

BMS(Bus Management System)의 핵심인 버스도착예정시간을 산출하는 데 있어서 기존 대부분의 도시에서는 시계열 모형의 이동평균법, 칼만필터링 등으로 버스도착예정시간을 예측하고 있으나 이는 급격한 통행량의 변화 또는 급작스러운 사고, 신호체계 등에 적응 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 주변 도로의 통행량에 따른 버스의 정류장 도착시간을 예측하는 방법을 제안 한다. 주변 도로의 통행량과 실제 버스의 통행시간을 실측하여 기록, 학습하고 모델링하여 미래의 버스의 운행시간을 예측하는 방법이다. 또, 이동평균법에 의한 버스도착시간 예측결과와 본 논문에서 제안하는 결과와 비교, 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.407-407
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• 2017

홍수 예측을 위한 분포형 수문모형의 유출해석에서 하도추적은 수리학적 하도 추적과 수문학적 하도 추적 방법이 있다. 수리학적 하도 추적은 운동파 방정식, 확산파 방정식 등을 이용하여 수리현상을 시간과 공간으로 편미분하여 홍수량 예측을 한다. 수리적 하도 추적은 시간적, 공간적 안정조건(stability condition)을 만족해야된다. 면적이 큰 유역에서 적용할 때에는 계산에 소요되는 시간이 크다. 그러므로 국지호우로 인한 돌방홍수 예 경보를 위해서는 준실시간 또는 실시간 홍수 감시 및 예측이 필요하므로 계산에 소요되는 시간이 큰 수리학적 하도추적을 이용한 홍수 예측은 한계를 가진다. 본 연구에서는 유역면적이 큰 유역의 준실시간 홍수 감시 및 예측을 위하여 수문학적 하도추적 기법은 하천차수별 저류상수를 적용한 multi-Muskingum방법을 개발하여 모의하였다. multi-Muskingum 적용한 결과 모의시간이 상당히 단축되었으며 자료동화 기법을 통하여 모형의 정확도를 개선하였다.