• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.23 no.4
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• pp.287-295
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• 2007

A mineral potential map showing the distributions of potential areas for exploration of undiscovered mineral deposits is a kind of predictive thematic maps. For any predictive thematic maps to show reasonably significant prediction results, validation information on prediction capability should be provided in addition to spatial locations of high potential areas. The objective of this paper is to apply prediction rate curves to the estimation of prediction probability of future discovery. A case study for Au-Ag mineral potential mapping using geochemical data sets is carried out to illustrate procedures for estimating prediction probability and for an interpretation. Through the case study, quantitative information including prediction rates and probability obtained by prediction rate curves was found to be very important for the interpretation of prediction results. It is expected that such quantitative validation information would be effectively used as basic information for cost analysis of exploration and environmental impact assessment.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• v.10
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• pp.158-163
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• 1981

미래를 알고자하는 인간의 욕망은 항상 존재하고 있다. 이러한 욕망을 예전에는 예언가들이 충족시켰으나 지금에는 과학자들에 의하여 많이 행하여지고 있다. 특히 미래의 경제적 현상에 대한 정확한 지식에 관한 욕망은 보다 크다. 사회현상의 예측 가능성에 대한 의견은 일치하고 있지 않다. 예를 들면 유명한 경제학자인 Hayek (1974)는 사회현상은 자연현상과는 달라 그 복잡성 때문에 예측이 불가능하다고 주장한다. 물론 사회적 경제적 현상의 예측은 여러점으로 보아 어려운 것은 사실이나 불가능하다고 볼수는 없으며, 어려우나 예측이 필요하므로 가능한한 정확한 예측을 하도록 노력해야 한다. 본 논고를 통하여 경제현상의 예측방법 특히 장기예측 방법과 그 문제점들을 간단히 다루려 한다. 장기예측은 가장 쉽고도 가장 어려운 예측이다. 10년내지 20년후의 현상에 관한 예측은 그 진위성이 쉽게 판단이 될 수 없으므로 누구나 할 수 있는 예측이다. 반면에 10년후의 현상에 관하여 예측을 한다는 것은 다른 예측보다도 어려운 것이 사실이다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.37 no.1
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• pp.67-75
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• 2004

In this study, real-time forecasting model(Neural Dam Inflow Forecasting Model; NDIFM) based on neural network to predict the dam inflow which is occurred by flood runoff is developed and applied to check its availability for the operation of multi-purpose reservoir Developed model Is applied to predict the flood Inflow on dam Nam-Gang in Nak-dong river basin where the rate of flood control dependent on reservoir operation is high. The input data for this model are average rainfall data composed of mean areal rainfall of upstream basin from dam location, observed inflow data, and predicted inflow data. As a result of the simulation for flood inflow forecasting, it is found that NDIFM-I is the best predictive model for real-time operation. In addition, the results of forecasting used on NDIFM-II and NDIFM-III are not bad and these models showed wide range of applicability for real-time forecasting. Consequently, if the quality of observed hydrological data is improved, it is expected that the neural network model which is black-box model can be utilized for real-time flood forecasting rather than conceptual models of which physical parameter is complex.

• Journal of the Korean earth science society
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• v.38 no.1
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• pp.11-23
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• 2017

The short term predictability of wind resources is an important factor in evaluating the economic feasibility of a wind power plant. As a method of improving the predictability, a Bayesian Kalman filter is applied as the model data postprocessing. At this time, a statistical training period is needed to evaluate the correlation between estimated model and observation data for several Kalman training periods. This study was quantitatively analyzes for the prediction characteristics according to different training periods. The prediction of the temperature and wind speed with 3-day short term Bayesian Kalman training at Taebaek area is more reasonable than that in applying the other training periods. In contrast, it may produce a good prediction result in Ieodo when applying the training period for more than six days. The prediction performance of a Bayesian Kalman filter is clearly improved in the case in which the Weather Research Forecast (WRF) model prediction performance is poor. On the other hand, the performance improvement of the WRF prediction is weak at the accurate point.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.34 no.6
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• pp.188-197
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• 2022

We develop a coastal wave forecasting system by using the unstructured grid based on sea wind data of Global Data Assimilation and Prediction System. The verification is performed to examine the performance and accuracy of the wave model. Since the conventional grid has limited wave forecasting on complex coastlines and bathymetry, the unstructured grid system is applied for precise numerical simulation, and applicability for operational support is evaluated. Both grid systems show similar prediction trends in offshore and coastal areas, and the difference in prediction errors according to the grid system is not large. In addition, the applicability of the operational wave forecasting system is confirmed by dramatically reducing the model execution time of the unstructured grid under the same conditions.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2005.02a
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• pp.182-187
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• 2005

The weather hazard by worldwide global warming rapidly increases year by year, and the damage becomes also enormous. especially, the damage by the random local severe rain in Korea is conspicuous. The forecast is difficult, because the random local severe rain arises by the complicated mechanism. However, local weather field in the Honam district where the weather hazard arises well is accurately grasped, and the systems that predict the local severe rain early are necessary. The purpose of this research is development of radar data assimilation observed at Jindo S-band radar. The accurate observational data assimilation system is required for meteorological numerical prediction of the region scale. Diagnostic analysis system LAPS(Local Analysis and Prediction System) developed by US FSL(Forecast Systems Laboratory) is adopted assimilation system of the Honam district forecasting system.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.91-91
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• 2016

본 연구는 대규모 대기환경패턴 변화에 따른 극한 기후발생 및 극치 수문사상의 지역적 변동 특성을 분석하였고, 통계기법을 이용한 기후지수와 수문변량간의 원격상관관계 분석결과를 이용하여 한반도 중 장기 수문변량 예측의 가능성을 진단하였다. 또한 경남 지자체를 대상으로 다양한 통계예측모형(AR, MA, ARMA, ARIMA, VAR)을 구축하여 그 예측능력을 평가하고 적용성을 검토하였고, 중 장기 통합홍수위험 평가를 위한 인덱스를 개발하였다. 서로 다른 엘니뇨 시기별 홍수 위험도 평가결과 전형적인 엘니뇨(Cold Tongue El Nino)해에는 남해안 일부 지역(거제시, 남해군)에서 위험도가 높게 산정되었으며, 경남 북부지역에서는 위험도가 매우 낮게 산정되었다. 중앙태평양 엘니뇨(Warm Pool El Nino) 해에는 경남 남부 지역을 중심으로 홍수위험지수가 높게 나타나 중앙태평양 엘니뇨가 발달 시 경남지역의 홍수위험 발생 가능성 평년에 비하여 큰 것으로 분석된다. 또한 라니냐(La Nina) 해에는 경남 서쪽일부 지역(남해군, 하동군, 산청군)에서 통합홍수위험지수가 높게 나타났으며, 나머지 지역에서는 홍수위험도가 작거나 중간 값을 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구는 중 장기적 관점에서 수자원 예측 및 효율적인 물 관리와 안정적인 용수공급에 도움을 줄 것으로 사료되며, 한반도 대상 특정 엘니뇨 해의 지자체별 홍수위험 취약성 평가에 활용이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.278-278
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• 2022

2020년 집중호우로 인하여 우리나라 전국에 걸쳐 약 2,000여 곳의 산사태, 토석류가 발생하였고 약 1,217ha의 피해 면적이 발생하였다. 피해지역의 특히 생활권 중심의 사면과 계류의 관리 필요성이 높아지고 있다. 산림청 산사태정보시스템에서는 토양함수지수가 80% 도달 시 주의보, 100% 도달 시 경보를 발령하는 대국민 서비스를 제공하고 있다. 본 연구에서는 토층의 깊이에 따른 함수비 분포에 따라 토석류의 발생 가능성에 대한 분석을 수행하고자 하였으며, 토양함수는 기상 수치모델에 의한 예측 강우 자료를 활용하였다. 예측 강우 모델은 토석류가 주로 발생하는 여름철 집중호우 시기인 남서풍을 고려하여 도메인을 구성하였고 산림의 증발산 및 토양수분 모의 정확도 향상을 위해 임상도와 토지피복도를 사용하여 보정하였다. 토층내 토양수분의 함량은 토질에 따라 그 특성이 다르기 때문에 토질과 관련한 주제를 이용하여 토양정보를 활용하였다. 내부마찰각, 점착력, 단위중량, 밀도, 지질도, 지형경사, 표고, 유효토심에 대한 정보를 구축하여, 예측강우에 따라 토층의 수분 함량을 추정하여 붕괴 발생 가능성을 분석하였다. 2006년 평창지역에서 발생한 토석류에 대하여 수행하였으며 토층의 심도는 0.5~1m 범위의 분포에 대하여 체적함수에 따른 실제 토석류 발생에 대한 검증을 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.797-800
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• 2021

인공지능을 활용한 주가 예측 모형을 실제 금융 서비스에 도입한 사례가 많아지고 있다. 주식 데이터는 일반적인 시계열 데이터와 다르게 예측을 어렵게 하는 복합적인 요소가 존재하며 주식은 리스크가 큰 자산 상품 중 하나이다. 주가 예측 모형의 활용 가능성을 높이기 위해선 성능을 향상시키는 것과 함께 모델을 해석 가능한 형태로 제시해 신뢰성을 향상시킬 필요성이 있다. 본 논문은 주가 전망 결정 방법에 따른 예측 결과를 비교하고, 설명 가능성을 부여해 모형 개선했다는 것에 의의가 있다. 연구 결과, 주가 전망을 장기적으로 결정할수록 정확도가 증가하고, XAI 기법을 통해 모형의 개선 근거를 제시할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 인공지능 모형의 신뢰성을 확보하고, 합리적인 투자 결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• The Journal of Engineering Geology
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• v.18 no.3
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• pp.303-309
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• 2008

A probability of slope hazards was predicted at a natural terrain around the stone relics of Jinjeon-saji area, which is located in Yangyang, Kangwon Province. As the analyzing results of field investigation, laboratory test and geology and geomorphology data, the effect factors of landslides occurrence were evaluated. Also, the landslides prediction map was made up using the prediction model by the effect factors. The landslide susceptibility of stone relics was investigated as the grading classification of occurrence probability. In the landslides prediction map, the high probability area was $3,489m^2$ and it was 10.1% of total prediction area. The high probability area has over 70% of occurrence probability. If landslides are occurred at the predicted area, the three stories stone pagoda of Jinjeon-saji(National treasure No. 122) and the stone lantern of Jinjeon-saji(Treasure No.439) will be collapsed by debris flow.