• Title/Summary/Keyword: 시계열 모델링

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Indoor Pedestrian Detection-Counting and Analysis-Prediction Techniques for Multi-Complex Building (다중이용시설 이용자수 감지계수 및 분석예측 기술 개발)

  • Jang, Bongseog
    • Journal of Integrative Natural Science
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    • v.15 no.2
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    • pp.73-81
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    • 2022
  • 본 연구는 다중이용시설 이용자들의 쾌적함과 안전 그리고 시설내부 에너지 사용량의 최적 절감을 위하여 이용자수를 분석예측한 정보에 따른 공기질품질제어시스템 운영을 통해 국민 중심의 안전하고 쾌적한 서비스를 제공할 필요로 수행되었다. 이를 위하여 실내유동인구수를 카운팅하는 로컬시스템을 제작하고 수집된 유동인구 카운팅 정보를 시계열 모델링을 기반으로 분석예측하는 연구를 진행하였다. 개발된 시스템 성능평가 결과 유동인구 카운팅시스템은 95% 이상 정확도를 보여주었고, 예측시스템은 83~95% 정확도를 확보하였다. 본 연구결과 개발된 시스템은 다중이용시설에 즉시 적용가능하며 향후 남녀노소 인식을 진행하고 이를 예측한 정보에 의한 보다 다양한 서비스 개발을 추진할 계획이다.

Analysis of Hydrologic Runoff on Watershed using HyGIS-HMS (HyGIS-HMS를 이용한 유역 수문유출 특성 해석)

  • Kim, Kyung-Tak;Park, Dae-Hee;Han, Kun-Yeun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.1344-1348
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    • 2008
  • HMS(Hydrological Modelling system)는 유역의 지형자료와 강우와 같은 기상관련 시계열 자료 등 수문 유출과 관련되는 많은 매개변수를 포함하고 있으며, 모형의 구동을 위해서는 다양한 공간 비공간 자료 및 시계열 자료가 요구된다. 특히 다양한 비공간 정보의 경우 이를 모형에 적용하기 위해서는 비공간 정보에 대한 열람, 선택, 편집, 적용 시나리오의 설정, 입력변수의 적절성 평가, 모형 구동결과의 검 보정 등 복잡한 절차가 필요하다. 최근 들어 공간자료의 효율적 처리를 위해서 지리정보시스템과 수리 수문모델들 간의 연계를 통한 자료 생성과 입력 및 분석과정을 일괄적으로 처리하고자 하는 연구들이 발표되고 있다. 본 연구에서는 한국형 수자원지리정보시스템인 HyGIS와 HMS 모형의 연계 시스템인 HyGIS-HMS의 개t선과 적용성 평가를 목표로 하고 있다. 이를 위하여 HyGIS-HMS 데이터 모델을 기반으로 하는 시스템의 운영 프로세스를 재정립하였다. HyGIS에서 구축된 공간 DB를 이용하여 HMS 모형의 입력 지형인자를 계산하고 있으며, 수문시계열 자료는 HyGIS의 시계열 DB를 이용하고 있다. HMS에서는 공간 자료와 시계열 자료 외에도 다양한 비공간 자료를 이용하고 있다. 이러한 비공간 정보를 DB기반 시스템에 맞추어 효과적으로 관리 및 사용하기 위하여 HyGIS-HMS에서는 Static DB를 이용하고 있으며, Static DB에서 모형의 입력자료로 직접 이용되는 자료와 모형의 수행결과는 Dynamic DB를 이용하고 있다. 또한 개발된 시스템을 경안천 유역에 적용하여 2006년과 2007년의 유출특성을 분석하였다. 이러한 개발환경의 적용을 통해 HyGIS 데이터모델과 HyGIS-Model의 운영환경이 HyGIS-HMS개발에 효과적으로 이용될 수 있는 것으로 나타났다.

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Time Series Stock Prices Prediction Based On Fuzzy Model (퍼지 모델에 기초한 시계열 주가 예측)

  • Hwang, Hee-Soo;Oh, Jin-Sung
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.19 no.5
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    • pp.689-694
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    • 2009
  • In this paper an approach to building fuzzy models for predicting daily and weekly stock prices is presented. Predicting stock prices with traditional time series analysis has proven to be difficult. Fuzzy logic based models have advantage of expressing the input-output relation linguistically, which facilitates the understanding of the system behavior. In building a stock prediction model we bear a burden of selecting most effective indicators for the stock prediction. In this paper information used in traditional candle stick-chart analysis is considered as input variables of our fuzzy models. The fuzzy rules have the premises and the consequents composed of trapezoidal membership functions and nonlinear equations, respectively. DE(Differential Evolution) identifies optimal fuzzy rules through an evolutionary process. The fuzzy models to predict daily and weekly open, high, low, and close prices of KOSPI(KOrea composite Stock Price Index) are built, and their performances are demonstrated.

A Comparison between Various CFD Solvers for Analysis on Thermal Load in Smart Farm(Fluent, Open-FOAM, Blender) (스마트팜 열부하 분석을 위한 CFD 해석 도구 비교)

  • Lee, Jun-Yeob;Oh, Jong-woo;Lee, DongHoon
    • Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.170-170
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    • 2017
  • 기후변화 따른 스마트팜 돈사 외부 환경의 변화에 대응하고, 사육 환경을 능동적으로 개선하기 위한 연구가 수행 중이다. 돈사 내 열전달 요소 간 상호 역학성 분석을 위해서 고려해야할 사항은 입기구, 보온 등, 열풍기, 단열제, 위치, 방향, 돈사의 연평균 온도, 습도, 연중 일사량, 가축의 열복사 등 상호 복잡하게 연관되어 있는 물리량이다. 돈사 전체 열손실, 자연발생 에너지량, 강제발생 에너지량, 난방용량 등을 고려한 순간 열부하 산정을 위한 여러 방법 중 우선적으로 CFD(Computational Fluid Dynamics)를 이용하였다. 순간 열부하 산정을 위한 해석 도구 선정에 있어서 다양한 유체 및 기체 전산 유체역학 Solver(Fluent, Open-FOAM, Blender)를 고려하였다. 공간 Mech를 수행하기 위한 도구로는 공개 소프트웨어 인 FreeFem++ 3.51-4 (http://www.freefem.org)를 이용하였다. 이 과정에서 일부 기체 (암모니아)의 농도를 난수로 변화시키는 기법을 적용하여 가상적으로 돈사의 환경을 Pseudo 시뮬레이션 하였다. 결과적으로 Fluent에 비하여 OpenFOAM을 이용하여 얻은 열유동의 방향(속도)과 크기 백터가 상대적으로 크게 나타났다. Fluent가 시계열 상에서 혼합 기체 물리량 변화를 무시할 수 있는 안정되고 균일한 환경에 적합하기 때문인 것으로 판단되었다. Blender의 경우 Lattice Boltzmann methods 과 Smoothed-particle hydrodynamics 방법을 이용한 유체/입자 동력학 모델링을 제공함에 있어 시각적 효과를 강조하는 기능에 중점을 두었다. Fluent와 Blender에서 제공하는 해석 연산 모듈의 정확성 검증을 위해선 공간 분해능을 높인 정밀 계측 시스템을 이용하여 검증할 필요가 있다. Open-FOAM를 이용한 열부하 분석 수행이 상대적으로 높은 절대값을 보이는 특성은 열부하 제어 시스템의 Overshoot를 유발할 가능성이 있으므로 이에 대한 해석 모델의 보정이 추가적으로 필요할 것이다. CFD의 한계인 시간 복잡도를 낮추고 상대적으로 높은 시계열 분해능을 확보할 경우 돈사 내 환기시스템에 맞는 소요 환기량 실시간 산정이 가능해지고 외부기상 및 돈사내부 복사열을 활용함과 동시에 돈군 순환에 상응하는 실시간 열부하 관리 시스템 도출이 가능할 것이다.

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A Study on Time Series Analysis of Membrane Fouling by using Genetic Algorithm in the Field Plant (유전자알고리즘을 이용한 막오염 시계열 예측 연구)

  • Lee, Jin Sook;Kim, Jun Hyun;Jun, Yong Seong;Kwak, Young Ju;Lee, Jin Hyo
    • Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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    • v.38 no.8
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    • pp.444-451
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    • 2016
  • Most research on membrane fouling models in the past are based on theoretical equations in lab-scale experiments. But these studies are barely suitable for applying on the full-scale spot where there is a sequential process such as filtration, backwash and drain. This study was conducted in submerged membrane system which being on operation auto sequentially and treating wastewater from G-water purification plant in Incheon. TMP had been designated as a fouling indicator in constant flux conditions. Total volume of inflow and SS concentration are independent variables as major operation parameters and time-series analysis and prediction of TMP were conducted. And similarity between simulated values and measured values was assessed. Final prediction model by using genetic algorithm was fully adaptable because simulated values expressed pulse-shape periodicity and increasing trend according to time at the same time. As results of twice validation, correlation coefficients between simulated and measured data were $r^2=0.721$, $r^2=0.928$, respectively. Although this study was conducted limited to data for summer season, the more amount of data, better reliability for prediction model can be obtained. If simulator for short range forecast can be developed and applied, TMP prediction technique will be a great help to energy efficient operation.

Analysis of Domestic and Foreign Financial Security Research Activities and Trends through Topic Modeling Analysis (토픽모델링 분석 기법을 활용한 국내외 금융보안 분야 연구동향 분석)

  • Chae, Ho-Geun;Lee, Gi-Hyun;Lee, Joo-Yeoun
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.26 no.1
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    • pp.83-95
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    • 2021
  • In this study, major research trends at home and abroad were compared and analyzed in order to derive key research fields in the financial security field and to suggest directions. To this end, 689 domestic and 20,736 foreign data were collected from domestic and international academic journal DB, and major research fields related to financial security were extracted through LDA analysis. After that, hot & cold topics were derived through time series linear regression analysis. As a result of the analysis, studies related to government policy issues, personal information, and accredited certification were derived as promising research fields in Korea. In the case of foreign countries, related studies were drawn to develop advanced security systems such as cryptographic protocols and quantum security. Recently, it has become possible to apply various security technologies in Korea through the abolition of public certification. Accordingly, as changes in promising research fields are expected, the results of this study are expected to contribute to the establishment and development of a successful roadmap for domestic financial security.

Identifying Seoul city issues based on topic modeling of news article (토픽 모델링 기반 뉴스기사 분석을 통한 서울시 이슈 도출)

  • Kwon, Min-Ji
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2019.11a
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    • pp.11-13
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    • 2019
  • 대중들에게 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 대표 매체인 뉴스 기사는 일 평균 1만 5천 건 이상이 보도되고 있다. 특정 주제 또는 분야에 대한 전반적인 동향을 파악하고자 대량의 텍스트 데이터를 수집하여 텍스트 마이닝(Text mining)과 머신러닝 등을 적용하는 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 서울시의 이슈 및 문제를 파악하고자 약 5년간 뉴스 기사를 수집하여 키워드 분석 및 토픽 모델링을 적용하였다. 분석 결과 5년간의 뉴스 기사에서 빈번하게 출현하는 키워드들을 도출하였고 연도별로 도출된 키워드들을 비교분석하였다. 또한 토픽 모델링 적용 결과 뉴스 기사를 구성하는 20개의 주제를 도출하였으며 이를 기반으로 서울시의 주요 이슈들을 파악할 수 있다. 본 연구는 연도별, 분야별 세부 내용 및 시계열 분석, 다른 도시들의 이슈 및 문제를 도출하는데 활용될 것으로 기대된다.

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S-tree-Based Evolutionary Computation for Dynamic Modeling of Biochemical Systems (생화학 시스템의 동적 모델링을 위한 S-tree 기반의 진화연산)

  • 조동연;장병탁
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.10b
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    • pp.823-825
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    • 2003
  • 시간이 흐름에 따라 생화학 시스템이 변화하는 것을 기록한 데이터로부터 이 시스템의 상태 전이 및 시스템을 구성하는 각 생화학 물질간의 관계를 모델링하기 위한 방법으로 S-tree 구조를 제안한다. 이것은 주로 생화학 시스템의 동적 특성을 모델링 하기 위하여 연구되어 온 S-system을 나무 구조로 표현한 것이다. 본 논문에서는 진화 연산을 통해 주어진 시계열 데이터를 잘 설명하는 S-tree의 구조 및 그 변수들을 동시에 효과적으로 탐색하는 방법을 개발하였다. 이 방법에서는 구조 탐색을 위해 유전 프로그래밍(genetic programming)에서 사용되어 온 나무 구조의 교차 및 돌연변이 연산과 더불어 다양한 형태의 구조 탐색 연산자들을 도입하였고, 또한 동시에 알맞은 변수 값들을 찾기 위하여 확률적 돌연변이 연산을 통한 언덕 오르기(hill-climbing)를 수행한다. 제안된 방법을 효모의 혐기성 발효 데이터에 적용한 결과 주어진 시스템을 성공적으로 모델링할 수 있었다.

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Self-Organizing Fuzzy Modeling Using Creation of Clusters (클러스터 생성을 이용한 자기구성 퍼지 모델링)

  • Koh, Taek-Beom
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.12 no.4
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    • pp.334-340
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    • 2002
  • This paper proposes a self-organizing fuzzy modeling which can create a new hyperplane-shaped cluster by applying multiple regression to input/output data with relatively large fuzzy entropy, add the new cluster to fuzzy rule base and adjust parameters of the fuzzy model in repetition. Tn the coarse tuning, weighted recursive least squared algorithm and fuzzy C-regression model clustering are used and in the fine tuning, gradient descent algorithm is used to adjust parameters of the fuzzy model precisely And learning rates are optimized by utilizing meiosis-genetic algorithm. To check the effectiveness and feasibility of the suggested algorithm, four representative examples for system identification are examined and the performance of the identified fuzzy model is demonstrated in comparison with that of the conventional fuzzy models.

Monitoring of plasma color using neural network and CUSUM control chart (신경망과 CUSUM 제어차트를 이용한 플라즈마 색 감시)

  • Gwon, Min-Ji;Kim, Byeong-Hwan
    • Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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    • 2009.10a
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    • pp.231-232
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    • 2009
  • 공정의 질 (Quality)과 장비생산성을 향상시키기 위해서는 플라즈마를 엄격히 감시해야 하며, 본 연구에서는 플라즈마 색 정보와 신경망을 결합한 감시 기법을 보고한다. 본 기법은 인-시추 색 정보 수집, 시계열 신경망 모델링, 그리고 CUSUM 제어로 구성된다. 제안한 기법을 소스전력을 변화시켜 발생한 색 정보에 적용하였으며, 신경망 모델은 비정상 플라즈마를 정확하게 탐지할 수 있음을 확인하였다.

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