계통한계가격은 발전회사들이 생산한 전력을 판매하고 받게 되는 가격으로서, 발전설비의 건설 및 보수에 대한 의사결정에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 천연가스 가격이나 원유 가격 등을 이용하여 계통한계가격을 장기 예측하는 모형을 제안한다. 분석대상 변수들이 비정상시계열적 특성을 지니므로 변수 간 장기관계인 공적분관계에 대한 검정을 시행하고, 공적분 관계와 단기적 동학에 대한 관계식을 추정하여 오차수정모형을 구성하였다. 분석대상 기간이 짧아 분석결과의 안정성이 낮은 문제를 고려하여, 다양한 검정 및 추정기법을 사용하여 분석의 강건성을 제고하고자 하였다. 기존 연구에 비해 다양한 연료가격을 검토하고, 시계열 분석의 엄밀성과 강건성을 제고했다는 점이 본 연구가 기여한 부분이다. 분석 결과 계통한계가격과 천연가스가격, 계통한계가격과 유가, 계통한계가격과 천연가스가격 및 유가 간에 공적분 관계가 존재하는 것으로 나타나, 각각의 공적분 관계를 기반으로 오차수정모형을 추정하고 예측력을 비교하였다. 단기식에서는 오차수정항, 전력공급예비율, 시차항을 고려하였다. 각 오차수정모형의 표본외 예측력을 비교한 결과, 계통한계가격과 천연가스가격 간 공적분 관계를 이용하는 모형이 평균제곱근오차와 평균절대백분율오차 모두 가장 낮은 값을 보이는 등 예측력이 좋은 것으로 평가되었다.
연구목적: 현재 국내에서는 지능형 교통체계(Intelligent transport system)의 일환으로 실시간 교통정보를 수집하여 도로운영의 효율성을 높이고 있다. 하지만 실시간 자료를 기반으로 한 교통정보는 운전자가 경험하게 될 교통상황과는 차이가 존재한다. 연구방법: 본 연구에서는 기존 교통량 이력자료 바탕으로 이력자료의 과거참조일수를 3일, 5일, 10일로 조정하여 요일별, 시간대별로 장래의 고속도로 교통량 예측을 수행하였다. 연구결과: 과거 참조일수가 적을수록 예측오차가 작게 나타나는 것을 알 수 있었다. 5번의 과거이력을 참조하여 월요일을 예측한 결과는 10번의 과거이력을 참조했을 때보다 오차가 크게 나타났는데 이는 분석대상 기간인 2016년의 6번째 월요일이 명절이기 때문에 평소의 월요일 교통흐름과는 다소 차이가 있었기 때문으로 판단된다. 결론: 본 연구를 통해 교통량예측 시 과거이력의 참조일수가 적을수록 비교적 오차가 적은 것을 알 수 있었으며 특수한 날에는 해당 이벤트의 교통량이력의 자료를 사용하면 보다 정확도 높은 결과를 나타낼 수 있을 것으로 판단된다.
피에조 DOD(drop-on-demand) 잉크젯 프린팅 방식은 다양한 종류의 잉크를 사용할 수 있기 때문에 최근에 첨단 산업에 적용이 활발히 연구되고 있다. 피에조 잉크젯 헤드에서 토출되는 액적의 형성 과정을 VOF(Volume-of-Fluid) 기법을 이용한 전산해석으로 예측하고 이를 측정결과와 비교하였다. 작동유체는 에틸렌 글리콜 50%와 IPA(Isopropil alchol) 50%의 혼합액을 사용하였다. 노즐 출구에서 메니스커스 변위의 시간에 따른 변화를 직접 측정하여 노즐 입구의 속도분포를 예측하고 이를 해석의 초기조건 입력자료로 사용하였다. 측정치와 해석치를 비교한 결과 전산해석이 측정치의 액적 형성 과정을 잘 예측함을 알 수 있었다. 주액적 형성과정보다 위성액적 형성과정 예측에 오차가 약간 컸는데, 이는 정지중의 공기에 큰 질량의 주액적이 날아가는 것을 예측할 때는 해석오차가 적지만 주액적에 의해서 주변 공기 유동이 활발해진 상태에서 적은 질량의 위성액적이 날아가는 것을 예측할 때는 해석오차가 상대적으로 커지기 때문이다. 또한 에틸렌 글리콜과 IPA의 혼합 비율을 달리하여 물성치를 변화시킨 다른 잉크에 대해서도 잉크 액적 형상을 예측한 결과 실험 결과를 비교적 정확히 예측할 수 있었다.
예비군훈련을 담당하는 부대의 임무는 예비군이 평시에 실전적인 훈련을 받을 수 있는 환경을 만들어주는 것이다. 하지만 예비군훈련 담당부대의 특성상 운용 할 수 있는 병력부족의 문제로 실전적인 훈련환경을 만들어주는 예비군 훈련 지원 인원편성에 어려움이 많이 있다. 이러한 이유로 현재 군에서는 전년도 월 평균 예비군 입소율 결과로 당해연도 일일단위 예비군 입소율을 예측하면서 인력편성과 부대운영에 대한 계획을 수립하고 있다. 그러나 기존 예측방법은 실제 입소율과 비교 시 오차가 크게 발생할 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 이 문제점은 훈련을 지원하는 교관과 조교 선정에 어려움을 주어 훈련성과 달성에 부정적으로 작용할 수 있다. 그러므로 실제 입소율과 오차를 최소화 할 수 있는 더 정확한 예측모형이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 데이터마이닝을 기반으로 일일단위 예비군훈련 입소율을 예측한 모형을 제시하였다. 데이터마이닝 기반 모형의 검증을 위해 예비군훈련 담당부대에서 수집한 실제 데이터로 현재 군에서 사용하는 기존 예측방법과 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제시한 데이터마이닝 기반 예측모형이 기존 예측방법보다 오차를 줄이는 우수한 성능을 보였다.
안정적으로 전력을 공급하고 전력계통을 운영하기 위해서는 최대전력을 정확히 예측해야 한다. 특히, 최대전력이 높게 발생하는 겨울과 여름에는 그 중요성이 매우 커진다. 최대전력을 실제 수요보다 높게 예측하면 발전소 기동 비용이 증가하여 경제적 손실이 발생하고, 최대전력을 실제 수요보다 낮게 예측하면 기동이 가능한 발전소가 부족하여 정전이 발생할 수 있다. 최대전력의 예측 오차를 최소화함으로써 경제적 손실과 정전을 예방할 수 있다. 본 논문에서는 최대전력 예측의 오차를 최소화하기 위하여 최신 딥러닝 모델인 TCN을 이용한다. 딥러닝 모델은 하이퍼 파라미터를 어떻게 설정하느냐에 따라 성능 차이가 발생하므로, TCN의 하이퍼 파라미터를 최적화하는 방법을 제안한다. 2006년부터 2021년까지의 데이터를 입력하여 모델을 훈련하고, 2022년의 데이터를 이용하여 예측 오차를 실험하였다. 실험을 수행한 결과 본 논문에서 제안한 최적화 방법을 이용한 TCN 모델의 성능이 다른 딥러닝 모델보다 성능이 우수한 것을 확인하였다.
현재 우리나라 기상청에서는 단기, 중기 및 장기 예보자료를 생산하고 있으나, 이들 자료는 단순히 일기 예보에 치중되어 생산되고 있어 강우-유출해석에 직접 적용하기에는 시 공간 해상도가 크고 정량적 강수예측의 정확도가 미흡하다. 이에 기상 및 수자원분야에서는 정확도 개선을 위해서 관측강우와 예측강우의 비교 분석을 통해 편차를 산정하여 예측강수를 보정하는 기법을 적용하고 있다. 다만, 기존의 편차보정방법은 보정인자로 강수량만을 고려하기 때문에 정확도 개선에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수자원분야의 수치예보자료의 정확도를 향상시키기 위해 규모, 발생영역에 대한 강수의 특성을 고려한 강수예측자료의 편차보정 방법을 제안하고 이를 강우-유출모델에 적용하여 개선정도를 평가하고자 한다. 이에 적용유역을 춘천댐상류유역으로 선정하고 국내 기상청의 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)수치예보자료, 지점강우자료, radar자료의 수문기상자료와 지형자료를 수집하였다. 화천, 평화의 댐 일부 미계측유역의 관측자료로 radar자료를 이용하였다. 이상의 자료를 토대로 강우강도 및 규모, 영향범위를 고려한 예측강우의 편차를 산정하여 RDAPS 수치예보자료의 정확도를 개선하고 평가하였다. 이는 해당 유역뿐만 아니라 주변 유역의 정보를 이용하여 예측강우의 발생위치에 대한 오차를 고려한 방법으로, 각 영역별로 예측강우의 편차보정계수를 산정하여 적용하였다. 또한, 이전시간대의 강우 편차에 대한 오차를 줄이기 위해 정규분포방법을 이용한 Ensemble 편차보정계수를 산정하고 최근 생산된 수치예보자료에 적용하여 확률예측강우를 산정하였다.
한국증권거래소는 1996년 5월 3일부터 KOSPI 200을 대상으로 하는 주가지수선물을 거래하고 있다. 주가지수선물거래가 한국주식시장의 정보효율성에 어떠한 영향을 미쳤을까? Cox(1976)의 주장대로 주식시장의 효율성이 제고되었을까? 이에 대한 대답을 구하기 위해 본 논문에서는 오차수정모형의 구성을 통한 불균형충격반응분석과 예측오차의 분산분해를 이용하여 선물거래가 현물시장의 효율성에 미치는 영향을 직접적으로 검증하였다. 본 논문의 연구결과는 한국주식시장에서 선물거래의 도입 이후에 해외요인과 국내요인으로 대표되는 영구적 효과를 가지는 교란과 일시적 효과를 가지는 고유요인의 교란에 시장가격이 보다 신속히 반응하고 있음을 보여준다. 또한 KOSPI 200은 Non-KOSPI 200에 비해 해외요인의 교란에 보다 민감함을 보여주며, Non-KOSPI 200은 KOSPI 200에 비해 국내요인의 변동에 보다 민감하게 반응함을 보여준다. 고유교란에 대한 KOSPI 200과 Non-KOSPI 200의 반응은 선물거래의 도입 이후에 교란에 대한 반응속도가 현저히 빨라졌음을 보인다. 그러나 KOSPI 200과 Non-KOSPI 200간의 차이는 선물거래 도입 이후에 차별적인 변화를 보이지 못하고 있다. 예측오차의 분산분해결과는 전체적으로 선물거래의 도입 이후에 해외요인의 설명력이 커지고, 선물거래가 시장의 정보확산에 긍정적인 역할을 함을 보여준다. 이러한 연구결과는 한국주식시장에서 KOSPI 200 선물거래가 도입된 이후에 현물시장의 정보효율성이 약하나마 향상되었음을 보여주는 것이나 추가적인 연구가 필요함을 말해준다.
홍수나 가뭄 등 극치 현상의 통계분석 및 빈도해석에 있어 극치분포형이 널리 사용되고 있으며, 이러한 극치분포형의 특성을 이해하기 위해서는 분포형의 오른쪽 꼬리(right tail) 부분 특성을 자세히 분석할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Monte Carlo 모의를 통하여 다양한 극치분포형의 오른쪽 꼬리 부분의 통계적 특성 및 그 예측 능력을 연구하였다. 극치분포형으로는 우리나라 확률수문량 산정에 널리 활용되고 있는 generalized extreme value (GEV), Gumbel, generalized logistic 분포를 사용하였으며, 매개변수 산정 방법으로는 확률가중모멘트법을 사용하였다. 모의실험의 모분포로는 수문빈도해석에서 많이 사용되는 GEV 분포를 사용하였고, 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점 자료의 왜곡도를 조사하여 모의실험에 사용되는 모집단의 왜곡도로 가정하여 표본 자료를 발생시켰다. 예측 능력의 평가는 재현기간 10~1000년의 확률수문량을 왜곡도계수를 고려한 GEV 도시위치공식을 이용하여 GEV 확률지에 도시하고, 평균제곱근오차(root mean square error), 편의(bias), 평균상대오차(mean relative difference), 평균절대상대오차(mean absolute relative difference)를 이용하여 최적 분포형을 선정함으로써 이루어진다. 또한 예측 능력 평가결과의 타당성 확인을 위해 극치분포형의 적합정도를 잘 나타낸다고 알려진 modified Anderson-Darling 방법의 검정결과와 비교하여 적절성을 확인하였다.
우선 홍수유량은 강우가 수문유출계를 통하여 변환된 것이므로, 원리적으로는 유량데이터만으로, 즉 강우데이터 없이도 홍수예측이 가능함을 기술한다. 다음에는 강우유출계의 강한 비선형성은 유량을 수치휠터에 의해 2~3의 성분으로 분리할 때 각성분계부터는 제거되는 것(단, 강우의 분리법칙이 비선형이 된다. "휠터 분리 AR법")에 대하여 기술한다. 제삼으로, 실측유량과 예측유량의 오차가 가장 신뢰도가 높은 정보임을 지적하고, 이 오차를 이요하는 휠터링의 방법으로서 세가지의 고찰법이 있음을 제시한다. 마지막으로 역산강우에 칼만.휠터를 적용하는 방법을 제안하고, 그 방법을 효과적으로 하는 여러 가지 기법을 기술한다. 기법을 기술한다.
본 고에서는 고층건물의 건설과정에서 발생하는 시간의 진행에 따른 기둥의 (장기)변형을 정확히 예측하고 이를 시공중에 보정하도록 함으로써 비구조요소의 강도와 사용을 만족시키기 위한 방법론을 제시하였다. 이 방법론은 실험적 통계치를 기초로 한 약산해법으로서 실무에 쉽게 적용할 수 있다. 52층 RC 건물에 대한 적용 결과 기둥에 발생하는 축소량에 가장 큰 영향을 미치는 것은 탄성변형이며, 건조수축의 효과가 가장 미세한 것으로 나타났다. 그러나, 2년 이상의 장기 변형이 지속될 경우 크립변형의 영향이 탄성변형에 비해 더욱 증가할 것으로 판단된다. 고층의 RC건물인 경우 기둥간 부등축소량의 최대치(=최대 시공오차)는 중간층 근처에서 발생하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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