• Journal of Korean Society of Transportation
• /
• v.17 no.2
• /
• pp.91-103
• /
• 1999

이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2002.12a
• /
• pp.195-198
• /
• 2002

고농도오존이 발생되는 원인과 환경적 요인의 상호관계를 모델링하기 위해 신경회로 망과 같은 지능제어 기법들이 많이 적용되어 왔다 분석과 모델링을 위해 유전자 알고리즘과 같은 최적화 방법을 적용하기도 하지만, 고농도 오존이 발생되는 메커니즘이 매우 복잡하고, 비선형적이며, 패턴파악이 어렵기 때문에 고농도 오존의 예측 모델링에는 여전히 문제점이 있다 따라서 본 논문에서는 신뢰수준과 신뢰구간을 이용하여 초농도 오존을 예측할 수 있는 모델링 방법을 서술하였다 예측값의 신뢰수준의 평가는 예측에 대한 실측값을 구하여 신뢰구간내의 데이터의 개수를 파악함으로써 신뢰성을 평가할 수 있다. 또한 이 테스트는 우리가 가지고 있지 않은 데이터에 대한 유효성을 평가하는데 적용될 수 있다 그리고 본 논문에서는 GMDH(Group Method of data handling)의 전형적인 알고리즘에 바탕을 두고 있는 DPNN(Dynamic Polynomial Neural Network)를 이용하여 예측 모델을 구성하였다. DPNN은 데이터 해석이 용이하고 비선형적인 동적 시스템 예측에 유용하게 적용될 수 있는 장점을 가지고 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.22 no.5
• /
• pp.895-902
• /
• 2011

This paper is mainly concerned about providing confidence prediction interval for exchange rate during economic crisis. Our proposed method is to use block bootstrap method for prediction interval for next day. It is shown that block bootstrap method is particularly effective for interval prediction of exchange rate during economic crisis.

• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
• /
• v.10 no.6
• /
• pp.63-73
• /
• 2011

Travel speed is an important parameter for measuring road traffic. UTIS(Urban Traffic Information System) was developed as a mobile detector for measuring link travel speeds in South Korea. After investigation, we founded that UTIS includes some missing data caused by the lack of probe vehicles on road segments, system failures and etc. Imputation is the practice of filling in missing data with estimated values. In this paper, we suggests a new model for imputing missing data to provide accurate link travel speeds to the public. In the field test, new model showed the travel speed measuring accuracy of 93.6%. Therefore, it can be concluded that the proposed model significantly improves travel speed measuring accuracy.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• v.3 no.3
• /
• pp.11-23
• /
• 1996

본 연구에서는 선형회귀분석에서 Hadi와 Simonoff의 다중이상점 식별방법을 수정하여 새로운 알고리즘을 제시하였다. Hadi와 Simonoff의 알고리즘 첫 단계에서 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출할 때 가장효과와 편승효과에 영향을 받을 수 있음으로, 이 첫 단계를 수정하였다. 우리는 잔차가 일정한 분산을 갖는 정규분포에 다르다는 가정하에서 잔차의 신뢰구간을 생각하고, 이 구간안에서 잔차의 MAD가 최소인 새로운 모형을 탐색하고, 이를 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출하는데 일용하는 새로운 알로리즘을 제시하였다. 제시된 방법은 실제자료에서 다른 방법에 비해 효율적으로 이상점을 식별할 수 있었다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
• /
• v.2 no.4
• /
• pp.557-562
• /
• 2016

계량데이터 관리 시스템은 수용가에서 검침된 계량데이터를 수집하고 관리하는 시스템이다. 이 시스템에는 검침된 데이터의 오검침과 유효성을 판단하는 검증과 누락된 검침값이나 오검침으로 판단된 구간값을 추정하는 VEE 알고리즘이 있다. 그러나 기존의 VEE 알고리즘은 현장 데이터의 특성을 반영하지 않고 검증하고 추정하기 때문에 그만큼 신뢰성과 정확도가 낮아지는 단점이 있다. 본 논문에서는 검증 신뢰성과 추정 정확도를 향상시킬 수 있는 차세대 VEE 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.1021-1024
• /
• 2009

현재 사용되고 있는 통행시간 분류방법은 하나의 통행시간을 대푯값으로 가지고 있다. 이에 문제점은 고속도로 특성으로 규정 속도 이상의 속도로 주행하는 차량, 규정 속도 및 휴게소 이용차량, 운전자의 운전 습성, 통행 목적, 피로의 정도, 운전자 성향과 도로상황에 따라 통행시간이 다르게 나타나는 점이다. TCS(Toll Collection System) 자료는 고속도로의 다양한 특성이 포함되어 있으며, 대상 구간의 거리가 멀수록 목적지에 도달하는 통행시간의 분산이 커지는 특성 또한 보인다. 따라서 이를 처리하기 위한 효율적인 통행시간 분류, 구간대표통행시간 추출 알고리즘이 필요하다. 기존의 방법은 전체 통행차량의 통행시간을 감안한 방법으로 통행시간 예측시 정확성이 저하된다. 본 연구에서는 TCS 자료를 Fuzzy c-means 알고리즘을 이용하여 일일 고속도로 통행시간의 시간별 주행특성을 고려한 대푯 값을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실제 서울-청주 구간을 운행한 TCS 자료를 가지고 실시한 실험으로, 주행특성 및 도로상황을 고려한 Fuzzy c-means를 이용한 통행시간 분류방법과 기존의 통행시간 분류 방법을 통한 통행시간을 PIFAB를 사용 TCS 자료의 실제 통행시간과 경로통행시간을 비교 평가하였다. 평가한 결과 본 연구에서 제안하는 Fuzzy c-means기법은 기존 방법인 MAD기법보다 75%, 신뢰구간(95%) 추출법 대비 81%의 정확성을 제고하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
• /
• v.51 no.11
• /
• pp.19-25
• /
• 2014

For effective updating a blind equalizer, we propose the adaptive algorithm having faster convergence speed required for initial equalization and satisfying low error level required in steady-state while having a gradual and reversible switching characteristics between initial stage and steady-state. The proposed method presents three criteria to distinguish the state of equalized signal, according to the criteria, differently updates the equalizer by using the hybrid error generation algorithm generating one of the three errors. Wherein as the criteria to determine the state of the equalized signal the confidence intervals on the signal constellation are used, an error is generated alternatively according to the confidence interval where equalizer output lies, and the equalizer is updated by, we got convergence quickly and to lower error level. In order to verify the usefulness of the proposed idea, simulation results were compared to the performance of conventional methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.131-131
• /
• 2017

상수관의 노후화로 인해 상수관망의 안정성 확보와 지속적인 용수공급에 대한 신뢰성을 증대시키는 것이 중요해지고 있다. 용수공급시스템을 구성하는 상수관의 파괴가 빈번하게 발생하며, 관 파괴 시에 수리, 교체를 위해서 관망의 일부분은 차폐가 되어 해당 지역의 용수 수요자는 수리, 교체작업이 끝날 때까지 단수가 불가피하다. 이런 불편함과 손실을 최소화하기 위한 방법을 찾는 것은 상수관망의 유지관리에서 중요한 문제이다. 상수관망의 부분적 격리는 오염물에 의한 상수관망의 오염, 테러로 인한 독극물의 유입 시 물질의 확산 방지, 상수관망을 이루는 각종 구조물의 고장수리 및 유지 보수 작업 등의 상황을 위해 필수적이다. 상수관망의 부분적 격리를 분석하기 위해서는 '고립구역'이라는 개념이 필요하다. 관 파괴시 밸브가 닫히면서 해당 관과 연결된 관들 또한 함께 격리되는 부분을 '고립구역'으로 정의한다. 관이 두 개의 밸브를 양 끝에 가지고 있는 경우와 독립적인 절점 또한 하나의 '고립구역'으로 정의할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 '고립구역'을 실제 상수관망에서 탐색해서 정의할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 뿐만아니라 상수관 파괴 시 복구를 위해 파괴된 관을 포함한 고립구역이 차폐될 경우, 세그먼트내의 관들은 수원지로부터의 물공급에 차질이 생길 수 있다. 특정 관들의 고립구역이 수원지로부터 유일한 용수공급경로일 경우 고립구역의 차폐로 인해 해당 관들의 용수공급도 끊어지게 되는데 이러한 영역을 '비의도적 고립구간'이라 한다. 본 연구에서는 이러한 '비의도적 고립구간'을 실제 상수관망에서 탐색하여 정의할 수 있는 알고리즘을 제시하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.26 no.3
• /
• pp.233-238
• /
• 2016

In this paper, we propose the algorithms of processing the uncertainty data using data fusion for the next generation intrusion detection. In the next generation intrusion detection, a lot of data are collected by many of network sensors to discover knowledge from generating information in cyber space. It is necessary the data fusion process to extract knowledge from collected sensors data. In this paper, we have proposed method to represent the uncertainty data, by classifying where is a confidence interval in interval of uncertainty data through feature analysis of different data using inference method with Dempster-Shafer Evidence Theory. In this paper, we have implemented a detection experiment that is classified by the confidence interval using IRIS plant Data Set for anomaly detection of uncertainty data. As a result, we found that it is possible to classify data by confidence interval.