• 한국건축시공학회지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.295-303
• /
• 2017

건설 산업 재해 예방을 위한 연구와 노력에도 불구하고 최근 7년간 국내 건설업 재해자 수가 꾸준히 증가했다. 건설현장에서 발생하는 재해는 다른 산업군에 비해 강도 높은 재해가 발생할 가능성이 크기 때문에 근본적으로 예방할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 모형에 대한 해석이 쉽고 변수의 상호작용 효과 해석이 용이한 의사결정나무 기법을 활용하여 건설재해 예측 모델을 제안하였다. 제안된 건설 재해 사전 예측 모델의 현장 활용 가능성을 평가하기 위하여 판별분석기법 기반 모델과의 건설 재해 예측 정확도를 비교하였다. 검토 결과 판별분석 모델에 비해 의사결정나무 모델의 누적 예측 정확도가 더 높은 것으로 나타났다. 의사결정나무 기법을 이용한 모델은 시간이 지남에 따라 데이터가 증가하기 때문에 예측 정확도가 더욱 높아지게 된다. 따라서 본 연구에서 제안된 건설 재해 예측 모델이 건설현장에서 활용된다면 효과적으로 안전 관리를 할 수 있고, 건설업 재해율 감소에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지질공학
• /
• 제33권3호
• /
• pp.403-411
• /
• 2023

본 연구는 XGBoost를 이용하여 타지키스탄의 일사량을 예측하여 타지키스탄의 재생에너지 자원으로서 복사 태양에너지의 활용 가능성을 평가하기 위함이다. 첫째, 타지키스탄의 일사량을 훈련모델, 검증모델, 시험모델을 통해 예측한 결과, 시간과 계절에 따른 일사량의 계절성이 실제값과 예측값 모두에서 뚜렷하게 구분되는 것을 확인하였다. 둘째, 타지키스탄의 2016, 2017, 2018, 2019년 등 각 연도의 7월 1일 시간당 일사량의 실제값과 예측값을 계산한 결과, 2016년 일사량의 최대 실제값과 예측값은 약 1,005 W/m²과 1,009 W/m², 2017년에는 939 W/m²과 997 W/m², 2018년에는 1,022 W/m²과 1,012 W/m², 2019년에는 1,055 W/m²과 1,019 W/m²으로 나타났으며, 실제값과 예측값의 오차가 약 0.4~5.8%로 매우 비슷한 결과를 보였다. 결과적으로 타지키스탄의 일사량을 예측하여 복사 태양에너지의 활용 가능성을 평가하는 데 있어 XGBoost가 매우 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
• /
• pp.9-10
• /
• 2022

본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 취업준비생들의 데이터에 의하여 취업 가능 여부와 그에 따른 유용한 정보들을 얻기 위한 시스템을 제안한다. 취업 가능성이 성공적으로 평가된다면 예비 사회인, 취업준비생, 대학생들이 미리 취업 준비가 어느 정도 이루어졌는지 본인의 위치를 평가할 수 있으며 강점과 약점을 파악할 수 있을 것이다. 본 연구를 위해 취업생 및 취업준비생 데이터를 포함하는 CSV파일을 생성하였고, 딥러닝을 활용하여 유용한 정보들을 추출해내는데 성공했다. 이를 통해 취업 가능성 예측 프로그램은 취업준비생들과 기업의 인사관리자들에게 커다란 이점을 제공할 수 있을 것으로 보인다. 더 나아가 이 프로그램은 기업 구성원들의 업무능력을 평가할 수 있는 프로그램으로도 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 지질공학
• /
• 제17권3호
• /
• pp.411-418
• /
• 2007

산사태가 일어날 지점을 예측한다든지 사태물질로 인한 피해 예상지역을 알아내는 것은 쉬운 일이 아니다. 이는 산사태를 발생시키는 요인들이 여러가지가 있고 개개의 요인들이 산사태를 발생시키는데 기여하는 중요도도 서로 다르기 때문이다. 그러나 많은 산사태자료에 대한 분석을 바탕으로 발생 메커니즘 규명과 통계적 해석기법을 통해 산사태 발생가능성의 예측과 위험지역의 분류가 가능해졌다. 석조문화재가 산사면 또는 그 직하부에 인접해 있는 경우는 산사태가 발생되면 재해에 무방비로 노출되어 있다. 이 연구에서는 여름철의 집중호우 등에 의해 석조문화재 및 그 주변지역에 산사태가 발생할 가능성을 사전에 예측함으로써 그로 인한 석조문화재의 피해가능성을 분석하고자 하였다. 이러한 목적을 위해 2002년 8월 산사태재해로 인해 피해가 발생된 바 있으며 중요 석조문화재가 위치해 있는 실상사 백장암지역을 연구대상지역으로 선정하여 산사태 예측도를 작성하였다. 그리고 산사태재해 가능성을 발생확률로 표현하여 등급별로 구분함으로써 석조문화재 및 그 주변지역이 산사태에 취약한지의 여부를 평가하였다. 또한, 이러한 조사 및 해석기법을 앞으로 석조문화재 주변의 산사태재해 예측 및 평가를 위해 실용적으로 활용할 수 있는 토대를 마련하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
• /
• 대한안전경영과학회 2012년 추계학술대회
• /
• pp.87-92
• /
• 2012

본 연구는 전자상거래에서 협력적 필터링 알고리즘을 통한 사용자의 선호도 예측 정확도와 사용자가 평가한 선호도 평가치의 관계를 분석하여 알고리즘의 예측 정확도에 영향을 미치는 평가치의 통계적 특성에 관하여 연구한다. 협력적 필터링 알고리즘의 예측 정확도는 상품에 대해 공통의 관심을 갖는 이웃 사용자들의 선정과 이들의 선호도 경향이 중요한 요인이지만 본 연구에서는 선호도 예측을 위한 자신의 선호도 평가치 특성이 알고리즘에 중요한 요인임을 제시한다. 이러한 평가치의 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 등과 같은 통계적 특성이 선호도 예측 정확도와 연관성이 있음을 제시하여 차후 연구에서 선호도 예측 이전에 사용자의 선호도 예측성과에 대한 사전평가의 가능성을 제시하고자 한다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
• /
• 한국환경과학회 2003년도 봄 학술발표회 발표논문집
• /
• pp.170-172
• /
• 2003

뇌우 가능성을 예측하는 지수값을 보면, Showalter index는 4이하일 때, Lifted index는 2이하일 때, SWEAT index는 30이상, K index는 20이상 그리고 Total Totals index의 경우, 14일의 기단성 뇌우 발생일 중 광주에서는 9일, 포항에서는 10일이 예측되었고, Lifted index의 경우, 광주에서 8일, 포항에서 7일이었으며, SWEAT index의 경우 광주에서는 없으며, 포항에서는 3일이었다. 또한 K index의 경우, 광주에서 10일, 포항에서 12일이었으며, Total Totals index의 경우, 광주에서 5일, 포항에서 6일이었다. 전반적으로 5월에 발생한 기단성 뇌우를 제외한다면 매우 유효한 예측율을 나타내고 있다고 할 수 있다. 가장 높은 예측율을 나타낸 지수는 K index라고 할 수 있으며, 가장 낮은 예측을 나타낸 것은 SWEAT index라고 할 수 있다. 광주와 포항 모두 동일한 안정도지수에서 비슷한 예측율을 나타내어 지역적인 특성을 찾아보기가 어려웠다. 따라서 부산 지역에서 기단성 뇌우 예측은 가장 예측율이 높은 K index를 이용하면 많은 도움이 되리라고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1455-1459
• /
• 2006

우리나라 수자원 관리에서 여름 유량은 이수 및 치수 측면에서 매우 중요한 역할을 한다. 이러한 점에서 여름유량의 예측 가능성을 검토하는 것은 수자원 관리에 유연성을 주는 동시에 상대적으로 위험도를 저감시킬 수 있는 역할을 할 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 여름 계절 유량을 대상으로 기상인자와의 상관성 분석을 통해 유량 예측을 위한 수문기상정보(hydroclimatics)를 전 지구적으로 검토하고 최종적으로 불확실성을 고려할 수 있는 Ensemble예측을 실시하고자 한다. Ensemble예측은 설정 가능한 입력 자료를 통하여 다수의 출력자료를 얻는 방법론으로서 불확실성이 큰 기상 및 수문기상자료 분석에 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 해수면온도(sea surface temperature), 해수면기압(sea level pressure)과 방출장파복사에너지(outgoing longwave radiation)를 주요 기상인자로 고려하였으며 예측모형으로서는 Cross Ensemble(out of bagging)방법에 근거한 Support Vector Machine 모형을 이용하였다. 분석결과 주요 기상인자와 50%이상의 상관관계를 보이고 있으며 다소 합리적인 예측 결과를 제시하여 주고 있어 수자원관리를 위한 보조수단으로 이용이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
• /
• pp.1012-1016
• /
• 2009

수자원 시스템 거동예측은 수문학적 지속성여부에 대한 판단이 선행 되어야 하며 가용한 시계열자료에 대한 추계학적 분석을 통하여 실시하여야 한다. 본 연구에서는 계절형 ARIMA모형을 통한 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료를 예측함에 있어 전형적인 Box-jenkins의 방법을 따랐고 모형의 식별, 추정, 검진의 3단계를 거쳐 모형화 하였다. 최적 수문시계열 예측 모형을 통하여 안동댐 유역의 강우량, 증발산량 및 유출량 시계열자료로 월별 수문시스템 거동을 예측하였으며, 예측된 결과를 토대로 TANK모형과 ARIMA+TANK결합모형에 의한 장기유출모의를 실시하였다. 분석결과 관측자료의 특성을 비교적 잘 반영 하였으며, 댐 유입량 예측을 위한 추계학적 결합모형의 적용가능성을 검토하였다. 이는 유출량자료의 보유년한이 짧은 대상유역에 월강우량과 증발산량자료 등의 수문시계열 인자 예측을 통한 유출을 모의함으로서 수자원의 중 장기 전략수립에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
• /
• 한국우주과학회 2010년도 한국우주과학회보 제19권1호
• /
• pp.35.4-35.4
• /
• 2010

GPS 위성 중 세슘시계를 보유한 Block IIA 위성은 시계 성능의 저하로 시계 예측 모델의 정확도가 떨어지고 있다. 이 연구에서는 세슘원자 위성시계의 성능을 살펴보고 예측 정확도를 높일 수 있는 모델을 제시하고자 한다. IGS Final 위성시계자료를 수집하여 Allan variance를 통해 각 위성별 안정도를 확인하고, Fourier 변환을 통해 각 위성별 주기성을 살펴본다. 예측 모델의 계수를 결정하기 위해 예측 하루 전의 IGS Rapid 자료를 이용하고, 3시간, 6시간, 12시간, 24시간 간격의 예측 결과들을 IGS Final 결과와 비교하여 예측 모델의 정확도를 확인한다. 또한 IGS에서 제공하고 있는 Ultra-Rapid 예측자료와 비교하여 실시간 정밀 위치 결정 분야에 활용 가능성을 확인한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.304-304
• /
• 2022

가뭄은 인간 활동과 생태계의 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 자연재해 중 하나이다. 가뭄을 사전에 예측하여 필요한 완화 조치를 취하고 환경적 피해를 줄이는 것이 중요하다. 이에 따라 다양한 인공지능 기술을 이용한 가뭄 예측은 수문학, 수자원 관리, 농업 등의 분야에서 중요성이 커지고 있다. 최근에는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 중장기 강수예보를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 이 논문의 목적은 가뭄 예보를 목적으로 월 강수량 예측을 위한 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 것이다. 이를 위해 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 적용하였으며, 1981-2020년 기간의 월 강수 자료가 모델을 구축하기 위해 사용되었다. 관측자료를 기반으로 학습된 모델을 이용하여 테스트 기간에 대해 월 강수량을 예측하였다. 예측된 강수량을 통해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)을 산정하고, 예측 정확도를 분석하였다. 이 연구는 가뭄 예보를 위한 딥러닝 모델의 적용 가능성을 보여준다.