• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.31 no.1B
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• pp.21-27
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• 2011

When execute runoff forecasting, can not remove perfectly uncertainty of forecasting results. But, reduce uncertainty by various techniques analysis. This study applied various forecasting techniques for runoff prediction's accuracy elevation in Gongju basin. statics techniques is ESP, Period Average & Moving average, Exponential Smoothing, Winters, Auto regressive moving average process. Authoritativeness estimation with results of runoff forecasting by each techniques used MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Squared Error), RRMSE (Relative Root Mean Squared Error), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), TIC (Theil Inequality Coefficient). Result that use MAE, RMSE, RRMSE, MAPE, TIC and confirm improvement effect of runoff forecasting, ESP techniques than the others displayed the best result.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.449-449
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• 2022

제주도는 용수의 대부분을 지하수에 의존하므로 지하수위의 예측 및 관리는 매우 중요한 사항이다. 제주도의 지층은 화산활동에 의한 현무암이 겹겹이 쌓여있는 형태를 나타내며 육지의 지층구조와 매우 다른 복잡한 형태를 나타낸다. 이에 따라 제주도 지하수위의 예측은 매우 난해하며, 최근에는 딥러닝 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측하는 연구사례가 증가하고 있다. 기존의 연구들은 인공지능 모델들이 지하수위를 적절히 예측한다고 보고하고 있으나 예측의 적절성에 대한 판단기준을 제시하지 못하였으므로 이에 대한 명확한 제시가 필요하다. 본 연구의 목표는 인공지능을 활용한 지하수위 예측오차가 허용 가능한지 판단할 수 있는 기준을 제시함에 있다. 이를 위해 전 세계의 과거 20년 동안 관련 연구결과들을 수집 및 분석하였으며, 분석 결과 인공지능 모델의 지하수위 예측오차는 지하수위 변동성이 큰 지역일수록 증가하는 것을 확인하였다. 이것은 지하수위의 변동형태가 크고 복잡할수록 인공지능 모델의 지하수위 예측성능은 낮아진다는 것을 의미한다. 이 관계를 명확하게 나타내기 위해 지하수위 최대변동폭과 평균제곱근오차 및 최대오차와의 관계를 선형회귀식으로 도출하여 허용가능한 예측오차 기준을 제시하였다. 그리고 기존 연구들에서 제시한 Nash-Sutcliffe 효율성지수와 결정계수를 분석하여 선형회귀식에 의한 기준을 보완할 수 있는 추가적인 기준을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절성 판단기준은 향후 지속적으로 증가하는 인공지능 예측연구에 유용하게 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.119-119
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• 2019

최근 기후변화와 이상기후의 영향으로 국지성 호우 및 가뭄, 홍수, 태풍 등 재해 발생 규모가 커지고 그 빈도 또한 많아지고 있다. 이러한 자연재해 및 이상현상에 대한 피해를 예방하고 빠르게 대처하기 위해서는 정확한 강우량 추정 및 강우의 시간적 예측이 필요하다. 이러한 강우의 불확실성을 해결하기 위해서 기상청 등에서는 단일 수치예보가 가지는 결정론적인 예측의 한계를 보완한 초기조건, 물리과정, 경계조건 등이 다른 여러 개의 모델을 수행하여, 확률적으로 미래를 예측하는 앙상블 예측 시스템을 예보기술에 응용하고 있으며 기존 수치모델의 정보와 예보 불확실성에 대한 정보를 동시에 제공하고 있다. 그러나 다양한 자연조건에 대한 불완전한 물리적 이해와 연산 능력 등의 한계로 높은 불확실성이 내포되어 있으므로 불확실성을 최소화하기 위한 편의보정이 수행될 필요가 있다. 강우분석의 적용 이전에 해당 자료의 타당성과 신뢰도의 분석이 필요하다. 본 연구에서는 LENS(Local ENsemble prediction System) 예측값과 시강우 관측값을 단기예측모델에 맞추어 3시간 누적하여 비교하였다. 비교 기간은 호우가 집중되는 2016년 10월로 선정하였으며 대상지역은 울산중구로 선정하였다. LENS를 대상 지역의 관측소 지점값과 행정구역 면적값을 따로 추출한 후, 불확실성을 최소화하기 위해 활용되고 있는 CF 기법과 QM 기법을 이용하여 LENS 모델을 재가공하고 이에 따른 편의보정 기법에 따른 LENS 모델을 과거의 실제강우 관측값과의 비교분석을 이용해 적용성을 검토 및 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10c
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• pp.224-226
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• 1999

대규모 분산 협동 환경에서 다수의 참여자에게 상호 작용 성능을 지원해 주기 위한 확장성 있는 예측 기반 동시성 제어 방법을 제안한다. 예측 기반 동시성 제어는 낙관적 (optimistic) 방법과 같이 참여자들에게 실시간 상호 작용 성능을 제공하고, 비관적 pessimistic) 방법과 같이 잠금(lock)이 부인될 경우가 복구가 필요없다. 본 논문에서는 소유자 예측을 위하여 객체 기반 다중 전송 그룹을 개발했다. 관심있는 객체 주변에 있는 사용자들만 그 객체 다중전송 그룹에 할당된 주소에 참여함으로써 소유권 예측을 위한 소유권 요청을 할 수 있다. 이 방식에서는 소유자는 가상 영역내의 모든 사용자 대신 이 다중 전송 그룹에 참여하고 있는 사용자로부터만 메시지를 받으므로 소유자가 받는 메시지 수는 현저히 감소되어 소유자는 요청 처리 시간이 줄어들고 따라서 보다 더 정확한 예측을 할 수 있다. 분석을 통하여 제안된 동시성 제어 방식이 대규모 가상 환경에서 갖는 효율성과 확장성을 증명한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.12 no.2
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• pp.397-404
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• 1999

1997년말 발생한 외환위기 이후 불확실성의 증대로 시계열모형을 이용한 경제예측에 한계가 노정되고 있다. 이를 극복하기 위하여 경제주체의 기대(expectation)를 파악할수 있는 기업경기실사지수를 경제예측에 도입할 필요가 있다. 본고에서는 기업경기실사지수를 이용한 모형과 시계열모형을 추정하고 이들을 예측력 측면에서 비교, 분석해보았다. 분석결과 불확실성이 높았던 외환위기이후 기간에는 기업경기실사지수를 이용한 모형이 시계열모형보다 예측력면에서 우수한 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.04a
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• pp.285-286
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• 2002

자동차의 주행에 의한 이산화질소(또는 부유 입자성 물질)의 환경영향평가는 인간의 건강과 생활환경의 보전의 관점에서 주거 등을 대상으로 하고 있다. 조사는 예측에 필요한 background 농도의 설정을 위해 현 상태의 농도파악과 예측에 사용되는 기상data의 설정을 목적으로 하며, plume식 및 puff식을 사용하여 이산화질소(또는 부유 입자성 물질)의 연평균을 예측한다. 예측결과로부터, 환경영향이 없거나 삭은 경우로 판단되지 않는 경우에 환경보전조치를 검토한다. 이러한 예측을 보다 손쉽게 하기 위해서 본 시스템을 개발하였다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.211-213
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• 1998

실시간 응용을 위한 데이터베이스 시스템은 시간 제약 조건을 만족시켜야 하며, 데이터 일관성을 유지해야 한다. 또한 다중레벨을 지원하는 보안 프로토콜은 cover channel의 생성을 방지하는 것이 중요하다. Son과 Mukkamala는 primary copy와 secondary copy를 사용한 SRT-2PL을 개발하였다. 이 프로토콜은 보안 레벨간의 불간섭(non-interference)을 지원하며, covert channel의 발생을 막을 수 있으며, 지연이 적고 취소가 적으므로 실시간 데이터베이스 시스템에서 보안을 유지하는데 사용될 수 있다. 그러나 secondary copy를 모든 데이터 오브젝트에 대해 항상 보존해야 하므로 작업공간의 낭비가 있고, 데이터의 갱신을 위해 update queue를 관리해야 하는 오버헤드와 그에 따른 예측성 결여가 문제점으로 나타난다. 따라서, 본 논문에서는 불간섭을 지원하여 covert channel의 발생을 방지하면서, 복사본의 유지 기간을 줄여 실시간 지원을 강화시키고, 예측성을 좀더 높인 개선된 SRT-2PL 실시간 데이터베이스 보안 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 동적 복사 알고리즘은 트랜잭션의 동작에 따라 동적으로 복사본을 생성하여 레벨간의 불간섭을 제공함과 동시에, 복사본의 유지 기간을 줄여 작업공간의 낭비를 줄이고 예측성을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1063-1067
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• 2008

최근 국지적 집중호우로 인한 인명과 재산피해가 증가하고 있는 실정이며 이러한 피해를 경감하기 위한 하나의 방책으로써 홍수예경보 시스템 구축에 관한 관심이 증가하고 있다. 기존의 홍수예보 시스템은 강우의 실제 관측치를 모형의 입력자료로 하여 홍수유출을 계산함으로 인해 예보시간이 촉박하였다. 실시간 강우를 이용하여 유출계산을 수행하고 그 결과가 위험하다고 판단될 때 홍수예경보를 하므로 집중호우와 같은 악기상 조건에서는 적용에 한계가 있다. 따라서 정확한 기상예보를 활용한 기상-수자원 연계기법을 개발하여 홍수예경보 시스템에 적용한다면 악기상 감시예측기술의 향상과 더불어 재해의 방지차원에서 매우 유용한 대책이 될 것이다. 이에 본 연구에서는 단기 예측강우의 국내유역 적용성 여부를 검토하기 위해 30km의 공간 해상도를 가진 단기지역예보모델인 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System) 강수자료를 활용하여 기상학적 및 수문학적 정확도를 분석하였으며, 이를 바탕으로 예측강수의 높은 활용성이 기대되는 실제 한강수계의 주요 댐 지점에 HEC-1 모형을 이용하여 댐 유입량을 산정하고 그 적용성을 평가하고자 한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2010.07a
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• pp.464-465
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• 2010

EMI 감쇄성능의 정확한 예측을 위해서는 EMI 필터에 사용되는 소자에 대한 명확한 공통 및 차동 모드 임피던스 모델 정보가 필요하다. 하지만 기존의 전도성 EMI 감쇄성능 예측 방식은 이러한 모델의 부재로 인해 고주파수에서 예측 값과 실험 결과에 큰 오차가 발생하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 일반적으로 사용되는 EMI 필터의 소자를 전도성 전파 규제 범위에서 모델링하고 이를 이용하여 공통 및 차동모드 임피던스로 다시 모델링한다. 실험 결과 EMI 감쇄성능을 1MHz 이하의 영역에서만 예측할 수 있었던 기존 방식과 비교해 제안 방식은 10MHz 영역까지 예측할 수 있는 장점이 있다. 최종적으로 임피던스 분석기를 이용한 측정 결과와 모의실험 결과를 제시하여 제안 방식의 타당성 및 유용성을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.365-365
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• 2020

최근 기후변화로 인한 강우, 온도, 유량과 같은 수문학적 요소의 불확실성 증가와 더불어 산업화, 도시화로 인한 물 수요가 커짐에 따라 물부족 발생 위험이 증가하고 있다. 이에 따라, 안정적인 물 공급을 위한 하천유량과 취수량의 균형을 목적으로 하는 취수량의 예측 및 모의에 대한 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 과거 하천 취수량 자료로부터 미래 취수량을 예측하기 위해 딥러링 기법 중 하나인 순환신경망(LSTM) 모형과 시계열분해법을 결합하여 취수량 예측 모형을 개발하였다. 시계열분해법을 통해 자료의 경향성과 계절적 변동성 등 다양한 스케일의 시계열을 분해하여 전처리를 수행하였으며 불확실성을 의미하는 잔차(residual)에 LSTM을 적용하여 예측하였다. 결과적으로 LSTM 취수량 예측 모형은 높은 정확도를 보였으며, 월단위 전망 시 관측값에 대하여 신뢰성이 있는 결과를 나타내었다. 본 연구에서 개발한 모형에 따른 결과는 수자원 관리를 위해 활용이 가능할 것으로 기대된다.