• 한국해안해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해안해양공학회 1992년도 정기학술강연회 발표논문 초록집
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• pp.172-172
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• 1992

미세퇴적물 이동연구는 최근 실험실 실험 또는 현장 자료에 의해 많은 진전을 이루어 왔으나, 아직은 미세, 점착성 퇴적물의 복잡한 과정을 다 고려한 신뢰성 있는 이동예측 수치모델의 개발에 충분한 지식이 축적되어 있지 않다. 수치모델에 의한 예측 기술을 계발하는데 있어서 해결해야 할 중요한 문제는 해저면에서의 퇴적물의 수송량을 정량화하는 일로서 난류하에서 점착성 퇴적물의 복잡한 퇴적 관련 현상에 관한 실험적 연구에 의해 각종 파라미터의 정량화가 요구된다.(중략)

• 콘크리트학회지
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• 제10권3호
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• pp.153-164
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• 1998

본 연구는 양생온도의 영향에 따른 콘크리트의 장기강도 예측식을 개발하고, 기존에 보고된 데이터를 이용하여 제안식의 신뢰성을 검증하기 위한 것이다. 제안식은 반응률상수 모델을 이용하였으며, 콘크리트의 장기강도에 영향을 미치는 인자로 양생온도에 따른 확산장벽의 효과를 고려하였다. 제안식을 검증하기위하여 각각의 데이터를 28일 상대강도의비로바꾸어 -0.6~59.7$^{\circ}C$ 범위의 8개의 평균 양생온도에 대해서 회귀분석하였다. 회귀분석을통해 제안식의 온도 영향계수인 반응율상수, 한계강도, 반응지수를 양생온도에 따른 함수식으로 표현하였다. 제안식은 기존의모델식에 비해 신뢰성이 높았으며, 초기재령에서는 기존의 모델식등과 큰 차이를나타내지 않았으나 장기재령으로 갈수록 제안식의 정확도가 크게 높아짐을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.533-538
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• 2004

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한극전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권8A호
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• pp.1153-1159
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• 2000

이 논문에서는 네트워크의 QoS에 가장큰 영향을 미치는 네트워크 선로 이용률의 과거데이터를 기반으로 단기간 예측과 계절성(seasonality) 예측에 적합한 계절자기회귀이동평균(SARIMA: seasonal ARIMA) 모형을 적용하여 앞으로의 시간대별 선로 이용률을 예측하고 그 신뢰 구간을 추정함으로써 확류에 근거한 선로 이용률의 임계값 위반 시점을 예측할 수 있으며 확률에 근거한 신뢰성을 제공할 수 있다 또한 제시한 모델의 적합성 여부를 평가하였으며 실험을 통하여 적절한 수준의 임계값과 임계값 탐지의 기준이 되는 탐지 확률값을 추론함으로써 본 알고리즘의 성능을 최대화하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권2호
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• pp.209-214
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• 2005

단백질 상호작용 데이터는 현 생물정보학에서 기능이 알려져 있지 않은 단백질의 기능 예측에 높은 신뢰성이 있는 프로티오믹스의 계산 모델에 이용되고 있다. 단백질 기능 예측 관련 연구로는 guilt-by-association 개념을 바탕으로 대규모의 단순 2차원 단백질-단백질 상호작용 맵을 이용하고 있다. 본 논문에서는 단백질-단백질 상호작용 데이터를 이용한 그래프 기반 기능 예측 방법인 neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 예측 모델을 살펴보고 대량의 상호작용 데이터로부터 빠른 기능예측에 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단백질 상호작용 맵, 서열 유사성 및 경험적 전문가 지식을 이용하는 그래프 기반 모델이다. 제안된 알고리즘은 Yeast 단백질의 기능 예측을 수행하였으며, neighbor-counting, $\chi^2$-통계치 모델의 실험 결과와 비교되었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.133-135
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• 2013

장래의 해상교통량에 대한 정확한 예측은 항로설계 및 해상교통의 안전성 평가 측면에서 중요한 요소이다. 본 연구는 신뢰성 있는 해상교통량을 추정하기 위해 시계열 모델의 지수평활법과 ARIMA 모형을 이용하여 모형의 식별 및 진단 방안을 제시하였다. 제시된 방법의 효과를 검증하기 위하여 주요항만인 부산항, 광양항, 인천항, 평택항의 해상교통량을 예측하였다. 그 결과로 부산항은 ARIMA 모형, 광양항은 Winters 승법 모형, 인천항은 단순계절 모형, 평택항은 ARIMA 모형이 더 적합한 모형으로 알 수 있었으며, 각 항만별 계절에 따라 월별 교통량의 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 향후 항로 및 항만설계 또는 해상교통 안전성 평가에 보다 신뢰성 있는 추정치를 제공할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.458-461
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• 2004

오존 반응 메카니즘은 상당히 복잡하고 비선형적이기 때문에 오존 농도를 예측하는 것은 상당한 어려움을 안고 있다 따라서, 신뢰성 높은 오존 예측값을 구하는데 단일 예측모델만으로는 한계가 있으며, 이를 개선하기 위하여 다중 모델을 제안하였다. 입력데이터에 퍼지 클러스터링을 사용하여 고, 중, 저농도별로 그룹핑한 후, 그룹핑된 오존농도에 대해서 의사결정 트리를 사용하여 그룹핑된 오존데이터가 어느 정도 분류능력을 갖는지 파악하여, 오차가 가장 적은 분류특성을 갖는 그룹을 설정하여, 다중모델의 입력 데이터로 사용하여 모델을 형성하였다. 의사결정 트리를 이용하여 모델의 입력 데이터를 설정하는 것은 어떤 오존농도까지의 범위를 클래스로 설정하느냐에 따라서 모델의 성능과 고, 중, 저농도의 오존을 분류하는 성능이 달라지므로 본 논문에서는 퍼지 클러스터링을 이용하여 의사결정 트리의 클래스의 범위를 설정하여 예측 시스템을 구현하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.42-42
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• 2023

최근 IPCC 6차 보고서에서는 전 지구의 온도가 0.5℃가 증가할 때마다 기상학적 가뭄 지역이 증가하며, 인위적 강제력은 가뭄 현상의 강도와 빈도를 증가하는 것으로 밝혔다. 봄철(3월-5월) 동남아시아(남중국, 필리핀 등)에 비해 상대적으로 건조한 동북아시아(동중국, 한반도, 일본) 지역은 가뭄에 취약하며 기후 변화에 따라 가뭄으로 인한 피해가 커질 것으로 전망된다. 그러므로 이 지역은 봄철 가뭄으로 인한 피해를 완화하기 위해 봄철 강수량에 대한 신뢰할 만한 계절적 예보 기술이 꼭 필요하다. 본 연구에서는 1992-2022년 봄철의 Standardized Precipitation Index(SPI) 값을 기준으로 2001년과 2011년 동북아시아 가뭄이 발생한 것을 확인하였으며, 각 해의 3월에 관측된 기상학적 초기 조건으로부터 다중 기후 예보 모델들의 봄철 강수량의 계절적 예측성을 정량적으로 평가하였다. 관측자료로부터 2001년 가뭄은 동북아시아 대기 상층의 저기압성 순환의 강화로 인한 제트류(Jet stream)의 강화와 연관되어 있었으며, 2011년 가뭄은 제트류 강화와 함께 태평양 열대 지역 기류 강화가 동반되어 발생하였음을 알 수 있었다. North American Multi-Model Ensemble 기후 예보 모델들은 2011년 가뭄에 비해 2001년 가뭄에 대한 예측성이 높았으며, 그 이유로는 대기 상층 순환의 예측성과 연관이 있음을 밝혔다. 또한, 봄철 대기-해양 상호 패턴을 관측과 유사하게 재현한 GFDL-SPEARS 모델이 가뭄 해의 대기 상층 저기압성 순환과 강수 예측성이 가장 높은 것을 보였다. 본 연구의 결과들을 통해 동북아시아 봄철 가뭄과 같은 극한 기상의 강수량 예측성 향상에 있어서 기후 예보 모델들의 현실적인 대기-해양 결합 과정 모사 능력의 중요성을 밝혔다. 본 연구에서 제안된 방안들은 기후 예측 모델 개선을 위한 전략적인 정보를 제공할 것으로 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.102-106
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• 2000

본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조학습을 이용하여 한 시간 앞의 전력 수요를 예측하는 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 예측시스템은 시간 단위로 뉴로-퍼지 모델을 재학습하기 위해서 필요한 초기 구조를 요일 유형과 시간 별로 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점의 요일 유형에 따라 선택된 초기 구조를 이용하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 모의 실험을 수행한다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 다층 퍼셉트론을 이용한 방법과 비교하여 예측의 정확도 측면과 신뢰도 측면에서 모두 향상된 결과를 얻는다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1217-1219
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• 2001

본 논문은 경량전철차량시스템의 하부장치별로 정의된 목표신뢰도를 바탕으로 제동장치의 구성품에 대한 신뢰도를 예측했다. 신뢰도를 예측하기 위하여 제동장치의 주요 구성품에 대한 모델방법 정의, 국내 외 차량시스템에 사용된 제동장치의 요구신뢰도를 조사 분석 하였다. 신뢰도예측결과는 제동장치의 작동환경에 따라 커다란 차이를 갖고 있다. 본 논문의 신뢰도 예측에 필요한 자료는 신뢰도분석 Tool의 데이터 및 현 차량시스템에 적용된 제품의 데이터를 활용하였다. 향후 차량시스템의 상세설계와 함께 보다 정확한 제동장치의 신뢰성예측이 이루어질 것이다.