본 연구에서는 안정적인 물 공급과 에너지의 효율적 사용을 위한 단기 물 수요예측에 대하여 데이터 마이닝 기법의 적용성을 검토하고자 한다. 물 공급이 이루어진 요일과 특이일에 대한 시계열 분석을 통한 단기 물 수요예측과 데이터 마이닝 기법을 적용한 결과를 상호 비교하여 데이터 마이닝 기법의 적용성을 제시하고자 한다. 이를 통하여 단기 물 수요예측알고리즘의 실용화 가능성을 높일 뿐만 아니라 실시간 예측을 위한 기초 데이터 마이닝 체계를 구축하고자 한다.
대기질의 통계예측모형은 주로 오존 농도 예측에 사용된다. 통계예측 방법은 중회귀 모형, 신경망 모형, Fuzzy 논리 모형 등이 있다. 중회귀 모형은 종래 통계분석 방법으로 예전부터 많이 사용되고 있는 방법인 반면에 신경망 모형과 Fuzzy 논리 모형은 최근에 개발되어 적용가능성을 검토 중인 방법이다. 국내외 연구결과에 의하면 각 방법에 의한 고농도 오존 예측성은 크게 다르지 않았다. 국내에서는 중회귀 모형과 신경망 모형이 적용되었는데, 상관계수는 0.6-0.7저도로 보고되었다.(중략)
태백산 광화대는 1960년대부터 광물자원에 대한 조사 및 개발이 활발하게 이루어지고 있는 지역으로 지질관련 자료들이 많이 축적되어 있으므로 자료의 이용이 용이하고 예측 모델링을 적용한 결과와 기존 결과의 비교가 가능한 지역이다. 본 연구에서는 태백산 광화대 지역의 금속광상의 부존가능지역 예측을 위하여 지화학 자료를 이용하여 주제도를 작성하였다. 부존가능지역 예측을 위하여 사용한 기법은 GIS 기반의 예측 기법 중하나인 Weights of Evidence 모델링 기법으로 연구지역에 시범 적용함으로써 국내 환경에의 적용 가능성을 검토하고 구조선과 광상간의 공간적 상관성을 확인하였다.
충분한 선행시간을 확보한 강우의 정확한 예측은 홍수피해를 저감하기 위한 필요한 조건이다. 이를 위해 지역규모의 기상모델인 Advanced Research WRF (ARW)를 적용하여 지역에 맞는 강우 예측에 가장 밀접한 관계를 갖는 물리학적 요소들의 최적화된 조건을 찾아보려 한다. 이를 위해 2006년의 7월의 강우에 대한 분석을 실시하고 생극과 분천의 강우 관측치 와의 비교를 통해 (Root Mean Square Error와 Index of Agreement 활용), ARW의 수문학적 예측을 위한 적용 가능성을 보려 한다.
콘크리트 건조수축 균열을 제어하기 위하여 수축저감제(SRA)가 개발되었다. SRA는 콘크리트 미세공극의 표면장력을 작게 하여 수축량을 감소시키며, 콘크리트의 품질향상을 위하여 SRA의 사용이 증가되고 있다. 하지만 건조수축을 예측하기 위한 다양한 모델이 존재함에도 불구하고, SRA의 영향을 고려할 수 있는 예측방법이 아직까지 없는 실정이다. 따라서 SRA 콘크리트의 건조수축에 의해 발생하는 인장응력을 정확히 예측할 수 없고, 콘크리트 구조물의 정량적인 사용성 한계의 검토가 불가능하다. 본 연구에서는 SRA 콘크리트의 정량적인 건조수축 변형률 예측가능성을 제시하기 위하여, 건조수축실험값과 기존 모델에 의한 예측값을 비교하였다. 기존 모델에는 SRA의 영향을 고려할 수 없으므로, 실험결과에 근거하여 SRA 첨가율에 따른 수축저감계수를 도출하였고 기존 모델에 수축저감계수를 적용하여 예측값을 구하였다. 그 결과 AIJ 모델, ACI 모델, GL2000 모델은 ${\pm}10%$의 오차범위 내에서 예측값과 실측값이 전반적으로 양호한 상관관계를 보였지만, CEB-FIP 모델과 B3 모델은 예측값이 실측값을 과소평가 하는 것으로 나타났다.
강우에 의해 발생하는 비점오염물질의 수질 데이터가 충분하지 않아 비점오염원이 문제가 되고 있는 유역의 수질개선을 위한 대책마련이 어려운 실정이다. 기존에 환경부에서 운영하고 있는 자동측정망은 1시간 간격으로 데이터를 축적하고 있으나, 비점오염원이 문제가 되는 유역에 설치되어 있지 않거나 수온, DO, pH 등 현장항목만을 측정하고 있어 하천의 수질오염을 대표할 수 있는 T-P나 SS 등의 수질분석 항목의 부재하다. 이로인해 유역의 수질개선 대책을 수립하기 위한 오염원의 현황을 파악하기 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 비점오염원관리지역 중 골지천 유역을 대상으로 수질항목별 상관성을 분석하고, 실측자료를 기반으로 DT, MLP, SVM, RF, GB, XGB 등의 머신러닝 기법을 통해 수질 예측 가능성을 연구하였다. 상관관계 분석결과 입력변수인 탁도 항목이 예측 수질과 뚜렷한 상관관계를 보이는 것으로 나타났으나, 그 외 항목에서는 약한 상관관계를 보이거나 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 머신러닝 기법을 활용한 수질 예측 분석 결과, 검무교와 태봉2교, 제1여량교는 RF 기법에서 결정계수(R2) 0.57~0.86, RMSE 16.49~175.60으로 예측성이 우수한 것으로 나타났다. 관말교는 SVM 기법에서 R2 0.65, RMSE 57.69로, 송계교는 XGB 기법에서 R2 0.74, RMSE 282.86으로 가장 예측성이 우수한 것으로 나타났다. 분석결과와 같이 머신러닝 기법을 활용한 수질 예측은 가능하나, 예측성이 우수한 머신러닝 기법의 R2 비교 결과, 유역면적이 큰 제1여량교와 작은 관말교에서 0.57과 0.65로 다른 지점에 비해 낮은 것으로 나타났다. RMSE 비교 결과, 상류 산간지역에 발생한 국지성 호우의 영향으로 흙탕물이 가장 자주 발생하는 태봉2교 지점과 우선관리지역이 합류되는 송계교 지점에서 175.60과 282.86으로 예측값과 실측값의 오차가 큰 것으로 나타났다. 연구결과와 같이 하천 수질을 예측하기 위해서는 유역면적 혹은 유역특성과 관련한 기초자료를 추가로 적용하여 머신러닝 기법을 적용 해야할 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 예측한 수질 항목 이외에 입력변수를 추가로 확보하여 수질의 예측 가능성을 검토해야 할 것으로 보여진다.
본 연구는 추천시스템에서 협업필터링 알고리즘을 이용하여 특정 상품에 대한 고객의 선호도를 예측함에 있어 고객이 상품에 대해 평가한 선호도 평가치를 고객별로 표준화시켜 예측하여 기존의 예측 정확도를 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 일반적으로 상품에 대한 고객의 선호도를 평가하기 위하여 절대적 기준의 수치적 척도가 제공되지만 개인에 따라서는 상품에 대한 선호 정도가 절대적 척도에 다르게 반영되어 개인별 선호도에 차이가 발생할 수 있다. 이러한 개인적 특성이 동일한 척도의 평가치로 예측되면 예측 결과의 오차를 크게 할 가능성이 있다. 또한 개인이 평가한 선호도 평가치의 편차가 협업필터링 알고리즘을 통한 선호도 예측 정확도와 밀접한 관계를 가지고 있음을 알 수 있었으며 이러한 문제를 해결하기 위하여 개별 고객이 평가한 선호도 평가치를 표준화시켜 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측을 실시하였다. 분석결과 표준화된 선호도 평가치를 이용한 예측 결과가 비표준화 선호도 평가치를 이용한 예측 결과보다 예측력이 우수함을 알 수 있었으며 결과에 대한 통계적 분석을 통하여 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법과 비 표준화 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법을 혼합할 경우 선호도 예측 정확도를 더 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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