• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.328-328
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• 2020

본 연구에서는 강우앙상블 멤버를 입력자료로 한 강우기반 유출앙상블 멤버와 관측 강우자료를 입력자료로 한 모형기반 유출앙상블 멤버를 생성하고 각 유출앙상블 멤버의 정확도를 비교·평가하였다. 본 연구에서는 강우앙상블 멤버 생성을 위해 서울 지역을 대상으로 강우장 이동 모의에 필요한 모의 격자망을 구축하였다. 다음으로 최근 10년 동안 발생한 37개 호우사상의 관측자료를 토대로 격자별 특성방향을 결정하고 특성방향의 통계치로부터 유도된 베타분포를 기반으로 강우앙상블 멤버를 생성하였다. 유출앙상블 멤버는 대한민국 서울에 위치한 구로1 빗물펌프장 배수유역을 대상으로 shot noise process 기반 강우-유출모형을 이용하여 생성하였다. 강우-유출모형 매개변수의 난수 생성을 위해서 감마분포를 이용하였다. 2017년과 2018년 발생한 호우사상을 대상으로 강우기반 및 모형기반 유출앙상블을 생성한 결과, 강우의 방향성을 조정하여 생성한 강우기반 유출앙상블의 정확도가 더 높은 것으로 나타났다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.597-602
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• 2007

데이터 마이닝 분야에서 앙상블 모형의 유용성은 널리 인정되고 있다. 앙상블을 구성하는 단위모형들 사이의 다양성이 보장되는 경우, 최종 모형의 정확성 및 안정성이 향상되기 때문이다. 하지만, 얼마나 많은 단위 모형들이 어떤 방식으로 결합되어야 하는가에 대해서는 아직도 더 많은 연구가 필요하다. 본 연구에서는 신용카드 부정사용 유형 중 하나인 현금불법융통 문제에 대해 앙상블 모형의 유용성을 검증하고자 한다. 부정행위 적발 모형은 전형적인 분류 문제의 한 유형이나, 클래스간 불균형이 매우 심하다는 특징이 있다. 따라서, 현금불법융통 문제에 적합한 다양성(Diversity) 척도를 개발하여 최소한의 단위모형들로 앙상블 모형을 구성하는 방안을 제시하였다. 축소된 앙상블 모형이 많은 수의 모형을 결합한 앙상블 모형과 거의 같은 정확성 및 안정성을 보임을 국내 신용카드사의 실제 자료를 사용하여 입증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.267-271
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• 2004

2000년도 국내에 소개된 앙상블 유량예측은 한반도 유출특성을 고려한 예측시스템 구축을 위해 꾸준한 수정과 보완을 반복하며 약 5년간의 연구가 진행되었다. 앙상블 유량예측의 연구방향은 크게 예측의 정확성을 향상시키기 위한 이론적 인구와 수자원 계획과 관리에 활용될 수 있도록 GUI를 포함한 유량예측시스템을 구축하는 등의 실무적 연구가 함께 진행되고 있다. 앙상블 유량예측의 정확성을 향상시키기 위해 갈수기에 강우-유출모형의 모의능력을 개선해야 하며, 홍수기에는 기상예보를 효율적으로 이용해야 한다는 기본 전략을 수립하였다. 최근 강우-유출모형의 모의능력을 개선하기 위해 신경망 강우-유출모형을 구축하고, 기존 강우-유출모형의 모의결과를 보정하거나, 두개 이상의 모형을 결합함으로서 유량모의능력을 개선하여 갈수기 앙상블 유량예측 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하는 성과를 거둔 바 있다. 향후 앙상블 유량예측의 연구 방향은 기상예보자료의 적극적인 활용에 초점을 맞추고 있다. 최근 ENSO(El Nino Southern Occillation), PDI(Pacific Decadal Idex) 등 다양한 기후정보의 새로운 발견과 GCM 등 기후모형의 급속한 개선으로 기후 예측의 정확도가 높아지고 있는 추세이므로, 이를 이용하여 홍수기 앙상블 유량예측의 정확도 개선을 목표로 인구가 진행될 전망이다.

• 지능정보연구
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• 제16권1호
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• pp.93-116
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• 2010

불법현금융통 적발모형 개발에 앙상블 접근방법을 사용하였다. 불법현금융통은 국내 신용카드사의 손익에 영향을 미치며 최근 국제화되고 있음에도 불구하고 학문적인 접근이 이루어지지 않았다. 부정행위 적발모형(Fraud Detection Model, FDM)은 데이터 불균형 문제로 인하여 좋은 성능을 얻기 어려운데, 다수의 모형을 결합하는 앙상블이 대안으로 제시되어 왔다. 앙상블에 포함된 모형들의 다양성이 보장된다면 단일모형에 비해 더 좋은 성능을 보인다는 점은 이미 인정되고 있으며, 최근 연구 결과는 학습된 모든 기본모형들을 사용하는 것보다 적절한 기본모형들만 선택하여 앙상블에 포함시키는 것이 바람직하다는 것이다. 본 논문에서는 효과적인 불법현금융통 적발을 위하여 축소된 앙상블 기법을 사용하는데, 정확성과 다양성 척도를 사용하여 앙상블에 참여할 기본모형을 선택하는 것이다. 다양성은 앙상블을 구성하는 기본모형들 사이의 불일치 (Disagreement or Ambiguity)를 의미하는데, FDM에 내재된 데이터 불균형문제를 고려하여 두 가지 측면에 중점을 두었다. 첫째, 학습 자료의 추출 과정에서 다양성을 확보하기 위한 소수 범주의 과잉추출 방법과 적절한 훈련 방법에 대해 설명하였다. 둘째, 소수범주에 초점을 맞추어 기존의 다양성 척도를 효과적인 척도로 변형시키고, 전진추가법과 후진소거법의 동적 다양성 계산법을 도입하여 앙상블에 참여할 기본모형을 평가하였다. 실험에 사용된 학습 알고리즘은 신경망, 의사결정수와 로짓 회귀분석이었으며, 동질적 앙상블과 이질적 앙상블을 구성하여 성능평가를 하였다. 실험결과 불법현금융통 적발모형에 있어 축소된 앙상블은 모든 기본모형이 포함된 앙상블과 성능 차이가 없었다. 축소된 앙상블은 앙상블 구성의 복잡성을 감소시키고 구현을 용이하게 한다는 점에서 FDM에서도 유력한 모형 수립 접근방법이 될 수 있음을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1371-1383
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• 2014

분류 앙상블 모형이란 여러 분류기들의 예측 결과를 통합하여 더욱 정교한 예측성능을 가진 분류기를 만들기 위한 융합방법론이라 할 수 있다. 분류 앙상블을 구성하는 분류기들이 높은 예측 정확도를 가지고 있으면서 서로 상이한 모형으로 이루어져 있을 때 분류 앙상블 모형의 정확도가 높다고 알려져 있다. 하지만, 실제 분류 앙상블 모형에는 예측 정확도가 그다지 높지 않으며 서로 유사한 분류기도 포함되어 있기 마련이다. 따라서 분류 앙상블 모형을 구성하고 있는 여러 분류기들 중에서 서로 상이하면서도 정확도가 높은 것만을 선택하여 앙상블 모형을 구성해 보는 가지치기 방법을 생각할 수 있다. 본 연구에서는 Lasso 회귀분석 방법을 이용하여 분류기 중에 일부를 선택하여 모형을 만드는 방법과 가중 투표 앙상블 방법론의 하나인 WAVE-bagging을 이용하여 분류기 중 일부를 선택하는 앙상블 가지치기 방법을 비교하였다. 26개 자료에 대해 실험을 한 결과 WAVE-bagging 방법을 이용한 분류 앙상블 가지치기 방법이 Lasso-bagging을 이용한 방법보다 더 우수함을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.181-181
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• 2021

유역 내의 물순환 평가를 위하여 적합한 강우-유출모형을 선정하고 적용하는 것은 수문학적 관점에서 주된 과제이다. 장기적인 관점의 수자원 관리를 위해서는 직접적인 계측을 통해 장기간의 유출자료를 취득하는 방법이 있으나, 국내의 주요지점을 제외한 대다수의 중소규모의 지점에 계측기를 설치하는 것은 현실적으로 어려우므로, 자료취득이 비교적 용이하고 신뢰성이 높은 장기간 강우 자료를 강우-유출모형의 입력자료로 활용하여 미계측 유역으로의 모형을 확장하는 방안이 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구는 국내외 주요 연속강우-유출모형의 특성을 파악하기 위하여 비교적 신뢰성 있는 자료를 보유하고 있는 소양강댐 유역에 다수의 연속강우-유출모형을 적용하였다. 모델링 결과로 산출된 유황곡선(flow duration curve)을 소양강댐 유입량과 비교하여 각 모형의 특징을 파악하고 유량에 따른 적합성 평가를 진행하였다. 또한, 향후 미계측유역으로 모형을 확장하기 위하여 매개변수 개수 및 재현능력을 동시에 평가하였다. 다수의 모형 중 적합성이 높은 모형들을 선별하였으며, 선별된 모형들의 불확실성을 고려함과 동시에 계층적 베이지안 기법을 활용하여 최종적으로 앙상블모형을 제시하였다. 앙상블모형을 단일 모형과 비교한 결과 단일 모형보다 개선된 성능을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2005년도 학술발표회 논문집
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• pp.889-893
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• 2005

본 연구에서는 기후변화에 따른 신뢰성 높은 수자원 영향평가를 수행하기 위한 방안으로 유출모형에 따른 불확실성을 최소화할 수 있는 슈퍼앙상블 기법을 제안하였다. 유출모형들은 자연현상을 개념화하는 과정에서 목적에 따라 알고리즘이나 구조가 다르게 개발된다. 따라서 동일한 유역에 동일한 입력자료를 사용하더라도 유출모의 결과는 상이하며 이는 곧 불확실성으로 작용한다. 이러한 불확실성을 최소화하기 위한 방법으로 본 연구에서는 통계적기법인 인공신경망 모형을 이용하여 모형별 유출결과를 향상시킬 수 있는 슈퍼앙상블 기법을 개발하고 적용성을 분석하였다. 적용 대상유역으로는 한강수계에 위치한 괴산댐유역을 선정하였으며, 적용 모형으로는 일체형 모형인 Tank 모형과 준분포형 모형인 PRMS 모형을 이용하여 슈퍼앙상블을 구축하고 검정하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.312-312
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• 2020

최근 우리나라의 계절적 강우변동폭이 점점 커져 홍수, 가뭄의 발생빈도와 심도가 증가하고 있다. 특히, 도시화에 따른 토지이용변화, 산업구조변화 등은 수자원의 수요량 및 공급량 불균형으로 이어져 수자원 관리에서 제약조건으로 작용하고 있다. 유역 내의 물순환을 평가에 있어서 물수지 모델 구축과 함께 정확한 강우-유출 분석은 매우 중요한 분석단계라 할 수 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 국내외 주요 연속강우-유출모형의 특성을 파악하고 모형 최적화를 통해 계측유역에 대해서 적합성을 평가하였다. 미계측유역의 불확실성을 고려한 유량 시나리오를 제시하기 위하여 다수의 모형을 활용하는 앙상블 개념을 도입하였으며, 향후 미계측유역으로 모형의 확장성을 고려하여 매개변수 개수 및 관측 유량에 대한 재현능력 특성 등을 종합적으로 평가하였다. 본 연구에서는 40개 이상의 국내외 연속강우-유출모형을 소양강댐에 적용하였으며, 통계적 지표를 이용하여 모형을 1차적으로 선정하였다. 선정된 모형을 대상으로 매개변수의 개수 및 저유량, 중간유량, 고유량으로 분리하여 재현성을 평가하고 최종적으로 앙상블모형을 제시하였다.

• EDISON SW 활용 경진대회 논문집
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• 제6회(2017년)
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• pp.100-109
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• 2017

이번 연구에서 우리는 궤적 앙상블을 이용해 1 차원 Ising 모형의 동역학적 상전이를 관측했다. s 앙상블이라고도 불리는 궤적 앙상블은 활성도의 켤레 변수를 도입해 활성도에 편중을 두어 궤적을 추출한 앙상블이다. 평형상태에 있는 1 차원 Ising 모델에서는 외부 자기장이 존재하지 않을 때 상전이가 나타나지 않는다. 하지만 s 앙상블을 통해서 우리는 1 차원 Ising 모형에서 동역학적 상전이가 존재한다는 사실을 발견할 수 있었다. 이동역학적 상전이는 유한 크기 조정 법칙이 잘 적용되며 2 차원 Ising 모형과 같은 보편성 등급을 가진 것을 통해 두 상전이가 서로 연관되어 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 열역학적 함수인 에너지와 동역학적 함수인 활성도 사이에 선형관계가 존재하는 점을 통해 동역학적 함수와 열역학적 함수 사이의 관계가 존재하는 것을 확인했다. 마지막으로 또 다른 열역학적인 함수인 자화도에 편중을 두었을 때 동역학적 상전이가 일어나는 임계점이 이동하는 것을 통해 에너지 외의 다른 열역학적 함수도 동역학적 함수와 연관된다는 것을 알아냈다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.382-382
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• 2020

과거 많은 연구에서 다수의 모형의 결과를 이용한 앙상블 방법론은 인공지능 모형 (artificial neural network)의 예측 능력에 향상을 갖고 온다 논하였다. 본 연구에서는 미계측유역의 저수량(low flow)의 예측을 위하여 Jittering을 기반으로 한 인공지능 모형을 제시하고자 한다. 기본적인 방법론은 설명변수들에게 백색 잡음(white noise)를 삽입하여 훈련되는 자료를 증가시키는 것이다. Jittering을 기반으로 한 인공지능 모형에 대한 효과를 검증하기 위하여 본 연구에서는 Multi-output neural network model을 기반으로 모형을 구축하였다. 다음으로 Jittering을 기반으로 한 앙상블 모형을 variable importance measuring algorithm과 결합시켜서 유역특성치와 예측되는 저수량의 특성치들의 관계를 추론하였다. 본 연구에서 사용되는 방법론들의 효용성을 평가하기 위해서 미동북부에 위치하고 있는 총 207개의 유역을 사용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 Jittering을 기반으로 한 인공지능 앙상블 모형은 단일예측모형 (single modeling approach)을 정확도 측면에서 우수한 것으로 확인되었다. 또한, 적은 숫자의 앙상블 모형에서도 그 정확성이 단일예측모형보다 우수한 것을 확인하였다. 마지막으로 본 연구에서는 유역특성치들의 효과가 살펴보고자 하는 저수량의 특성치들에 따라서 일관적으로 영향을 미치거나 그 중요도가 변화하는 것을 확인하였다.