• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.129-133
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• 2009

현재 전 세계는 기후변화로 인하여 발생하는 재해로부터 자국민을 보호하고자 다양한 노력을 기울이고 있다. 특히, 기후변화로 인한 극한홍수에 대비하기 위한 다양한 정책이나 대응시스템을 구축하고자 상당한 예산과 인력을 투자하고 있는 실정이다. 국내의 경우도 기후변화로 인하여 극한홍수가 점차 증가할 것이라는 예상과 함께 기후변화로 인한 극한홍수를 예측하고 평가하기 위한 다양한 노력들이 진행 중이다. 이에 본 연구에서는 극한 홍수를 예측하는데 필요한 일 강수량을 발생시키기 위하여 월 단위로 제공되는 Global Climate Model (GCM)으로부터 지상 관측소지점으로 축소된 월 총강수량을 기반으로 일 강수를 모의할 수 있는 강수발생모형을 제시하고자 한다. 또한 강수발생모형으로부터 재현된 일 강수량의 연 최대치 시계열을 대상으로 매개변수적 빈도해석을 진행함으로써 기후변화가 한반도 일 강수량에 미치는 영향을 평가하였다. 기상청산하 서울지점을 대상으로 연구를 진행하였으며, 분석결과 기후변화를 고려할 경우 미래 서울지역의 일 강수량이 다소 증가하는 것을 확인하였다.

• 한국해양학회지
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• 제27권1호
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• pp.35-45
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• 1992

본 논문의 목적은 엘니뇨현상의 예측을 위한 확률모델의 개발과 그 응용에 있다. 이를 위해, 먼저 태평양 적도지역의 월평균 해면수온의 편차시계열을 기초로 하여 엘 니뇨 현상의 지속기간, 강도의 결정방법과 이 현상의 출현에 대한 판별방법을 제안하 였다. 다음으로 과거 40년(1951-1990) 자료의 편차시계열에 나타난 엘니뇨의 연변동 성, 주기성, 종속성 등 확률구조 및 통계적 특성을 파악하였고, 이 결과를 엘니뇨현상 의 예측을 위한 시계열 비선형확률모델을 유도하였는데 이용하였다. 마지막으로 유도 된 확률모델의 실제적용을 위한 통계절차를 제안하였다.

• 한국태양에너지학회:학술대회논문집
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• 한국태양에너지학회 2008년도 추계학술발표대회 논문집
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• pp.288-293
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• 2008

A predictive model of wind speed in the wind farm has very important meanings. This paper presents an estimation model of wind speed based on time series analysis using the observed wind data at Hangyeong Wind Farm in Jeju island, and verification of the predictive model. In case of Hangyeong Wind Farm and Haengwon Wind Farm, The ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) predictive model was appropriate, and the wind speed estimation model was developed by means of parametric estimation using Maximum likelihood Estimation.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.175-177
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• 2003

연관규칙은 데이터 안에 존재하는 항목들간의 종속 관계를 찾아내는 것이다. 기존의 연구에서는 연관규칙 탐사 과정에서 발견항목 자체에만 관심을 두고 연구되어 왔다. 즉, 연관규칙 생성을 위한 후보 항목은 수량을 배제한 항목 대 수량비가 1:1인 상태에서 규칙을 발견하는 연구였다. 이것은 항목의 구매 수량에 관계없이 같은 가중치로 규칙을 발견하는 문제점을 갖고 있다. 두 번째 문제점은 연관규칙은 시간적 연장선상에서 발견되는 규칙이라 할 수 있다. 즉, 규칙을 발견하는 과정에서 모든 자료를 동일한 시간적 가중치를 두어 취급하는 것이다. 본 논문에서는 각각의 아이템을 (아이템, 수량)의 묶음 단위로 후보항목을 만들어 수량적 속성이 포함된 아이템 대 수량 비 1:n의 관계에서 규칙을 발견하는 방법을 제안한다. 또한 과거의 자료들을 이용하여 예측할 때 모든 자료를 동일하게 취급하기보다는 최근의 자료에 더 큰 비중을 주는 예측법을 사용하여 연관규칙 발견의 신뢰성을 높인다. 성능평가는 기존의 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘의 성능향상 및 타당성을 보인다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.388-395
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• 1999

본 논문의 목적은 퍼지 엔트로피를 이용하여 비선형신호를 예측하는 것이다. 이 방법은 분할된 여러 부 공간(subspace)에 대해 입력 데이터로부터 퍼지 엔트로피를 이용하여 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 바람직한 규칙베이스를 구성하도록 한 것이다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 역전파 알고리즘에 의해 적응되어진다. 또한 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하였다. 결국 퍼지 신경망의 복잡도를 줄일 수 있다. Mackey-Glass 시계열의 예측에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 입증하고, 제안된 방법을 EEG 생리신호 분석에 이용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.9-9
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• 2016

많은 연구들에서 단변량 수문 변량들에 대한 불확실성 분석이 이루어지고 있지만, 다변량에 대한 불확실성에 관한 연구는 아직까지 정확하게 이루어지고 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 갈수기(12월~4월)의 강수, 온도와 남방진동(El Ni?o-Southern Oscillation, ENSO)과 같은 수문기상학적 변량들 사이의 시간에 따른 변동 구조를 조사하고, 식별된 패턴을 이용한 강우와 온도의 예측 향상 가능성을 살펴보았다. 수문기상학적 변수간의 시변성 구조를 이해하기 위해서 각각의 단변량 매개변수와 시간에 따라 변화하는 Copula 매개변수를 동시에 추정할 수 있는 Copula 함수 기반의 새로운 다변량 비정상성 모델을 개발하고자 한다. 강우와 온도의 비정상정 단변량 분포를 생성하기 위해 ENSO 지표 또는 시계열 예측인자와 함께 시변성 모델을 적용할 수 있다. 최종적으로, 확인된 시간 변동적인 구조와 연관된 종관 패턴을 나타내고 논의하고자 한다.

• 한국항공운항학회지
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• 제26권4호
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• pp.101-109
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• 2018

In order to predict the future needs of the aircraft repair parts, each military group develops and applies various techniques to their characteristics. However, the aircraft and the equipped weapon systems are becoming increasingly advanced, and there is a problem in improving the hit rate by applying the existing demand prediction technique due to the change of the aircraft condition according to the long term operation of the aircraft. In this study, we propose a new prediction model based on the conventional time-series analysis technique to improve the prediction accuracy of aircraft repair parts by using machine learning model. And we show the most effective predictive method by demonstrating the change of hit rate based on actual data.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-16
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• 2019

최근 온실가스의 증가로 인한 기후변화 대응의 필요성과 전력수요의 증가로 인해 태양광발전량(PV) 예측의 중요성은 급격히 증가하고 있다. 특히, 태양광 발전량을 예측하는 것은 합리적인 전력 가격결정과 시스템 안정성 및 전력 생산 균형과 같은 문제를 효과적으로 해결하기 위해 전력생산 계획을 합리적으로 계획하는데 도움이 될 수 있다. 그러나 일사량, 운량, 온도 등과 같은 기후정보 및 계절 변화로 인한 태양광 발전량이 무작위적으로 변화하기 때문에 정확한 태양광 발전량을 예측하는 것은 도전적인 일이다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델을 통해 기후 및 계절정보를 이용하여 학습함으로써 장기간 태양광 발전량 예측 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안한다. 본 연구에서는 대표적인 시계열 방법 중 하나인 계절형 ARIMA 모델과 하나의 은닉층으로 구성되어 있는 ANN 기반의 모델, 하나 이상의 은닉층으로 구성되어 있는 DNN 기반의 모델과의 비교를 통해 본 연구에서 제시한 모델의 성능을 평가한다. 실데이터를 통한 실험 결과, 딥러닝 기반의 태양광 발전량 예측 기법이 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 본 연구에서 목표로 한 태양광 발전량 예측 성능 향상에 긍정적인 영향을 나타내었음을 보여준다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2470-2478
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• 1999

이 논문에서느 sSNMP MIB-II를 이용하여 이용률을 예측하기 위한 알고리즘을 제안하고자 한다. TCP/IP 프로토콜을 기반으로 하는 인터넷에서 SNMP의 MIB-II를 활용하여 회선의 이용률을 구하고 과거의 회선 이용률을 기반으로 미래의 회선 이용률을 예측하는 방법을 알고리즘화하여 제안한다. 이를 위해 ARIMA 방식 중 차분을 취한 형태의 MA모델을 예측 기법의 기본 모델로 사용하였다. 예측하기 위해 필요한 전체 시스템과 회선 이용률 예측에 필요한 알고리즘을 제시하였다. 제시된 알고리즘에 대한 실험을 위해서 실존하는 라우터를 대상으로 분석 결과를 제시하고 검증하였다. 분석은 제안된 알고리즘을 기준으로 예측된 데이터를 얻고 실제 데이터와 비교해 보았다. 과거의 데이터가 평균과 분산에서 벗어나는 특이값이 적을 때 분석은 정확성을 띠었다. 회선 이용률 예측 알고리즘은 망 관리자가 미래의 전체 TCP/IP 통신 네트워크 상태를 예상하여 증설을 가능하게 함으로써 회선 용량 계획과 비용 절감측면에서 볼 때 네트워크 관리에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 한국습지학회지
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• 제23권2호
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• pp.144-153
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• 2021

최근 반복되고 있는 녹조는 수질관리에 가장 큰 과제로서 대두되고 있다. 현재 환경부에서는 7일 단위의 선행수질예측을 통한 수질예보를 수행하고 있으나, 선제적인 조치를 위해서 좀 더 장기간의 수질예측이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 수질예보의 보완자료로서 대청호의 Chl-a 농도를 3개월 선행예측하기 위한 방법론을 제안하고 그 적용성을 검토하고자 한다. 이를 위하여 대청호의 수질자동측정망 자료와 ECMWF의 수문기상예측자료를 수집하였으며 각 시계열 자료의 특성을 분석하였다. 대청호의 Chl-a 농도와의 상관 및 웨이블릿 분석을 바탕으로 수문기상입력인자를 결정하고 지연시간을 가지는 NARX모형을 이용하여 대청호의 Chl-a에 대한 3개월 선행예측 모형을 구축하였으며, 결과에 대한 비교분석을 통하여 모형의 적용성을 제시하였다.