• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.9 no.4
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• pp.92-100
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• 2008

Productivity is acknowledged as a very important factor for successful construction projects. Various data items collected daily form a construction site can be used for monitoring its productivity by analyzing them. However, no analytical methods for that purpose have been established in the domestic construction industry yet. Previous researches that utilized OLAP and data mining to analyze the factors that affect the productivity did not do well with predicting future cases with sufficient reliability. This research therefore proposes a new analytical process which is capable of figuring out the factors that would affect the productivity of future projects, through qualitative and quantitative analysis of the data collected from past projects.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.60-60
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• 2020

기후변화 및 지구온난화로 인한 자연재해 규모가 점차 대형화, 다양화되고 있어 이로 인한 피해도 증대되고 있다. 특히, 다양한 시설과 인구밀도가 높은 도심 지역은 집중호우, 태풍, 홍수 등 자연재해에 취약하여 인적·물적 피해 위험성이 매우 높다. 방재 시설확보 및 개선을 통한 더 높은 안정성 및 기상예보를 통한 대응, 대책을 통한 피해 저감이 이루어지고 있다. 그러나 일반적으로 제공되는 단일 수치모형 기반의 결정론적 기상예측정보는 기상 상태, 선행시간, 모형 매개변수 등으로 인한 불확실성이 매우 크며 이에 대한 정보가 제공되지 않다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 앙상블 수치모델 정보와 기상레이더 자료 기반의 단기 예측정보가 활용이 가능하다. 그러나, 앙상블 수치모델의 불확실성, 기상레이더 기반 예측정보의 짧은 예측 선행시간으로 인해 수문학적 모형에 입력자료로 활용은 어려운 실점이다. 본 연구에서는 지점 관측자료의 시간적 연속성, 기상레이더 자료의 공간적 연속성, 앙상블 예측정보의 선행시간 정보를 융합하여 기상예측정보에 대한 불확실성 개선 및 선행시간에 따른 정확도를 높일 방법을 제안하였다. 기상청에서 제공하는 앙상블 예측자료인 LENS 자료, 레이더 강수량, ASOS 관측자료 기반으로 분석이 수행되었으며 분석결과는 예측강수량을 활용하는 분야에 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.27-27
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• 2017

신뢰성 있는 수개월 선행시간의 댐 유입량 예측은 가뭄 상황으로 진입하는 시점에서 효율적인 댐 운영을 위해 필수적이다. 최근 기후변화로 인한 강수량의 경년 및 계절 내 변동성이 증가됨에 따라서 기존의 과거 통계치를 이용한 댐 운영 의사결정은 많은 도전을 받고 있다. 최근 엘리뇨-남방진동(ENSO) 등의 전구기후지수와 지역수문기후와의 원격상관성을 활용하여 수개월 이후에 대한 수문조건을 통계적으로 예측하기 위한 연구가 시도되고 있다. 또한 매월 제공되는 역학적 예측모형으로부터 생산된 월단위 예측정보를 유량예측을 위한 유역모형에 활용하기 위하여 편이보정 및 상세화 기법이 개발되어 활용되고 있다. 본 연구에서는 댐 유입량 예측을 위해 SWAT 모형을 선정하였고 최장 6개월 선행 강수량 및 기온의 예측을 위해서 하이브리드 계절예측 시스템을 활용하였다. 이 시스템은 전지구역학적 예측모형의 자료를 편이보정을 거쳐 직접적으로 사용하는 단순 편이보정(Simple Bias Correction, SBC) 방법에 회귀모형을 이용하여 통계적인 방법으로 예측자료를 생산하는 전구기후지수 기반의 Climate Index Regression (CIR), 실시간 재분석자료 기반의 Observation-based Moving Window Regression (MWR-Obs), 역학적 예측모형의 예측자료 기반의 Moving Window Regression (MWR) 방법을 통합하여 사용하고 있다. 충주댐을 대상으로 우선 관측자료를 이용하여 SWAT 모형을 검 보정한 후, 관측기간에 대하여 하이브리드 시스템에 의한 예측 기상자료를 적용하여 모의된 댐 유입량과 관측 유입량과의 비교를 통해 예측성을 평가하였다. 본 연구는 다양한 기후정보를 활용하여 댐 유입량 예측에 있어서 예측성을 높이고자 시도되었으며, 도출된 결과는 향후 충주댐 운영에 유용한 정보를 제공할 수 있는 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.71-71
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• 2012

현재 전 세계적으로 극한강우의 발생빈도가 점차 높아지고 있으며 홍수량 또한 강도가 커지고 있는 것이 현실이다. 하지만 과거의 홍수발생 빈도에 따라 설계된 홍수방어시설들이 점차 한계를 보이고 있으므로 이를 대비하기위한 구조적 대책뿐만 아니라 홍수피해 발생 가능지역에 사전 예경보를 시행하는 비구조적 대책마련 또한 필요하다. 기존의 홍수예측은 확정적인 하나의 유량예측값만을 제공함으로써 신속하고 편리하였지만 이에 대한 불확실성이 큰 경우 예상치 못한 큰 인적 물적 피해를 가져올 수 있다. 이처럼 확률론적 홍수예측의 필요성이 대두되어 지면서 유럽이나 미국등 선진국에서는 EFFS(European Flood Forecasting System)과 NWSRFS(National Water Service River Forecast System)같이 이미 확률론적 홍수예측에 대한 연구 및 기술개발이 활발하게 진행되어지고 있다. 하지만 홍수예측의 확률론적 접근에 있어서는 많은 불확실성들이 내포되어 있으므로 예측시스템에서 생성된 앙상블 유량예측 결과의 신뢰도 분석과 올바른 불확실성 정보의 제공이 필요하다. 본 연구는 확률론적 홍수예측 방법을 국내에 적용시켜서 기상청의 예측시스템 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System), MAPLE(McGill Algorithm for Precipitation Nowcasting by Lagrangian Extrapolation), UM(Unified Model) 그리고 MOGREPS(Met Office Global Regional Ensemble Prediction System)으로부터 생성된 기상앙상블을 현재 국토해양부 홍수통제소에서 사용하고 있는 강우-유출모형인 저류함수모형(Storage Function Method)의 입력 자료로 사용한다. 확률론적 홍수예측에서 오는 불확실성을 분석하기 위해서 첫 번째로 제공되는 기상예측 시스템의 시 공간적 스케일 및 대상유역의 공간특성에 따라 어떠한 형태로 전파되어지는지를 분석하였다. 두 번째는 각각의 예측시스템들이 선행기간(Lead time)에 따라 불확실성의 특성이 어떻게 나타나게 되는지를 확인하였다. 이러한 불확실성의 특성을 정확하게 파악하게 된다면 예측에 있어서 현재 갖고 있는 문제점들로부터 개선해 나가야 할 방향을 제시해주어 향후연구에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.171-171
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• 2011

상수도의 합리적인 운용과 관리를 위해서는 급수량 예측이 매우 중요하다. 기존 급수량 예측은 신경망과 칼만 필터법을 사용한 연구들이 대부분이었다. 이러한 연구결과들은 높은 상관결과를 갖고 있지만 이는 자기상관계수에 대한 높은 의존도에 따른 결과로 볼 수 있다. 즉, 예측의 결과가 전날 수요량을 거의 그대로 따라오는 경향을 띄어, 급수량 예측 그래프가 기존 그래프를 오른쪽으로 이동시킨 것과 같이 나타난다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 물수요량을 예측하는데 있어서 효과적인 예측인자를 도출하는 것이 우선되어야 할 것으로 판단되었다. 이에, 물수요량 특성을 효과적으로 나타내어 줄 수 있는 예측인자로서 강수량, 최저온도, 최고온도, 평균온도 등을 1차적으로 선정하였다. 이들 예측인자들과 서울시 물수요량과의 상관성을 평가하여 최적의 예측인자 Set과 지체시간 등을 산정하였다. 이렇게 선정된 예측인자와 Bayesian 통계기법 기반의 회귀분석 모형을 구축하여 물수요량을 예측하였다. 본 연구에서 적용하고자 하는 계층적 Bayesian 모형은 유사한 특성을 가지는 자료계열들 사이에서 서로 보완이 될 수 있는 정보들을 추출함으로써 모형이 갖는 불확실성을 상당히 줄일 수 있는 방법이다. 이러한 모형적 특징은 생산량 예측에 대한 불확실성 저감 측면에서 장점이 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 광암, 암사, 구의, 뚝도, 영등포, 강북 정수장을 대상으로 모형의 적합성을 평가하였다. 이러한 연구결과는 향후 정수장 운영계획 및 동일한 시스템을 갖는 상수도 급수량 예측 시 유용하게 사용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2005.11a
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• pp.77-81
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• 2005

본 논문은 열차제어시스템의 고장률을 정량적으로 예측하고 입증하기 위한 방안을 제시한다. 고장률의 정량적 예측은 시스템 개발단계에서 하부시스템별 고장발생확률을 예측하여 목표 고장률과 비교하고, 고장률이 높은 하부시스템의 설계를 보완하기 위함이다. 시제품이 완성된 후에는 예측된 고장률의 입증을 위해 시운전을 통한 고장데이터를 분석하거나 신뢰성시험을 통해 고장률의 예측치를 입증한다. 본 논문에서 제시하는 열차제어시스템 고장률예측과 입증은 철도신호시스템 신뢰성, 가용성, 유지보수성, 안전성관련 규격인 IEC62278의 시스템 수명주기별 신뢰성활동을 근거로 하며, 전자부품으로 구성된 시스템고장률예측은 미국방부 전자부품 고장률예측 지침인 MIL-HDBK-217을 기준으로 사용하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.314-314
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• 2019

가뭄대응 및 이수분야 활용을 위한 장기 기상예측정보 확보를 위해, 경안천 유역을 대상으로 전구기후지수의 원격상관 패턴을 이용하여 통계적 기반의 다중회귀모형을 구성하고 월 강수량의 예측가능성을 평가하였다. 예측인자로서 미국 NOAA에서 제공하는 기후지수 중 총 37개의 지수에 대해 1948~2018년의 월 자료를 이용하였으며, 예측대상인 경안천 월 강수량은 1966~2018년의 유역평균 강수량 자료를 활용하였다. 각 기후지수별 1~24개월 선행자료와 예측대상년도 월 강수량과의 상관분석을 통해 상관성이 높은 기후자료를 선별하여 다중회귀모형의 독립변수로 적용하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년의 자료(월 강수량 및 월 기후지수)를 보정자료와 검정자료로 구분(20년씩 무작위로 추출)하고, 보정기간에 대해 도출된 회귀모형 중 검정기간을 대상으로 예측성이 좋은 100개의 회귀모형을 선별하여 예측대상기간에 대한 예측모형으로 활용하였다. 2006~2018년에 대해 전망기간별(1개월, 3개월, 6개월, 12개월)로 각 월별 100개 회귀모형으로 부터의 예측값(예측치의 범위)이 실제 관측치를 포함하는 경우를 월별로 분석한 결과 10월이 가장 높고(83%), 11월(81%), 1월(79%), 8월(77%), 6월(75%), 12월(71%)의 순으로 높게 나타났으며, 상대적으로 7월(29%)과 3월(44%)의 예측성이 낮은 것으로 나타났다. 통계적 모형의 특성상 전망기간에 따른 예측의 정확도는 비례하지 않았다. 예측치의 편차는 크지 않지만 예측성이 낮게 나타나는 기간(3월, 2월)과 예측성은 높지만 예측범위가 크게 나타나는 기간(8월, 6월)에 대해서는 예측모형의 재검토 및 다양한 규모의 유역에 대한 적용을 통해 예측인자 추가 및 보완 등을 수행할 예정이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.355-357
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• 2002

이동 컴퓨팅 환경에서는 무선 단말기 사용자의 이동에 따른 접속 단절 현상이 발생할 수 있다. 이러한 이동 컴퓨팅 환경에서 끊김 없는 핸드오프와 효율적인 호 수락 제어를지원하기 위해서 사용자의 이동성 예측이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 이동성을 규칙적인 패턴과 임의적인 패턴으로 분류하고, 규칙적인 이동패턴을 예측하기 위하여 사용자의 과거 이동경로를 분석ㆍ압축하며 임의적인 이동패턴은 GPS의 정보를 이용하여 이동성을 예측한다. 이러한 예측 기법은 무선 단말기 사용자의 속도가 매우 빠르거나, 셀룰러망의 셀의 크기가 작은 경우에 보다 효율적으로 이동성을 예측할 수 있다는 장점이 있다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.2
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• pp.129-139
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• 2023

Forecasting volatility is essential to avoiding the risk caused by the uncertainties of an financial asset. Complicated financial volatility features such as ambiguity between non-stationarity and stationarity, asymmetry, long-memory, sudden fairly large values like outliers bring great challenges to volatility forecasts. In order to address such complicated features implicity, we consider machine leaning models such as LSTM (1997) and GRU (2014), which are known to be suitable for existing time series forecasting. However, there are the problems of vanishing gradients, of enormous amount of computation, and of a huge memory. To solve these problems, a causal temporal convolutional network (TCN) model, an advanced form of 1D CNN, is also applied. It is confirmed that the overall forecasting power of TCN model is higher than that of the RNN models in forecasting VIX, VXD, and VXN, the daily volatility indices of S&P 500, DJIA, Nasdaq, respectively.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.42-46
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• 2009

최근 국지적 집중호우로 인한 인명과 재산피해가 증가하고 있는 실정이며 이러한 피해를 경감하기 위한 하나의 방책으로써 홍수예경보 시스템 구축의 관심이 늘어나고 있다. 그러나, 기존의 홍수예측 시스템은 강우관측치를 모형의 입력 자료로 홍수유출을 계산하는데, 집중호우와 같은 악기상 조건에서는 관측강우자료를 이용한 유출해석 결과를 이용하여 홍수예경보 시스템을 운영할 경우 예방 대응시간의 부족으로 인해 방재 효율성이 떨어지는 한계성을 지니고 있다. 이와 같은 상황에서 정확한 기상예보를 활용한 기상-수자원 연계기법을 개발하여 홍수예경보 시스템에 적용한다면 악기상 감시예측기술의 향상과 더불어 재해의 방지차원에서 매우 유용한 대책이 될 뿐만 아니라 그 활용성을 극대화 시킨다면 수자원분야의 치수기 홍수예측 등에 매우 유용하게 활용될 수 것이다. 이에 본 연구에서는 모형의 입력으로 활용되는 단기 예측강우의 국내 적용성 여부를 검토하기 위해 30km의 공간해상도를 가진 단기지역예보모델인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 예측강우 자료에 대하여 수문학적 정확도 분석을 수행하였으며, 예측강우의 정확도 향상을 위한 편차보정 방법을 개발 적용하였다. 또한 산정된 예측강우를 바탕으로 HEC-1 모델과의 연계방안을 제안하고 이를 이용하여 한강수계 주요 댐유역의 예측유입량을 산정, 댐 운영에 대한 적용성을 판단하고자 한다.