• 제목/요약/키워드: 예측인자

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비선형 앙상블 모형을 이용한 수문량 예측 (Hydrologic Variable Prediction Using Nonlinear Ensemble Model)

  • 권현한;김민지;김장경;나봉길
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.359-359
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    • 2011
  • 기존 수자원계획에 있어서 수문량 예측은 매우 제한적으로 활용되고 있는 실정으로서 최근 기후변화 및 이상기후로 기인하는 기상학적 불확실성 증가에 대해서 효과적으로 대응 하기가 어렵다. 본 연구에서는 기상인자를 활용한 수문변량 예측기법을 개발하고자 하며 국내에 수문자료가 충분한 지역에 대해서 모형의 적합성과 타당성을 평가하고자 한다. 대부분의 수문변량은 해수면온도, 해수면기압, 바람장 등 Large Scale의 기상학적 특성과 연관성을 가지고 있으며 선행시간을 가지고 수문순환에 영향을 주고 있다. 수문변량과 기상학적 변량사이에는 일반적으로 비선형 관계를 가지고 있는 것으로 알려지고 있으며 이러한 비선형 관계를 효과적으로 예측하기 위해서 본 연구에서는 비선형 예측모형을 개발 하고자 한다. 최근 비선형 예측모형에서 불확실성을 고려한 모형에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 특히, 다중 모형을 사용한 Ensemble 개념의 예측모형 도입이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 국내 다목적댐 유입량 및 강수량에 대해서 최적 기상변량을 도출하고 이를 활용한 비선형 Ensemble 예측모형을 개발하였다. 일반적인 선형 회귀분석 모형에 비해 기상현상과 수문현상에 비선형성을 효과적으로 재현할 수 있는 장점을 확인할 수 있었으며 이와 더불어 예측결과에 대한 불확실성을 제공함으로서 신뢰성 있는 수자원 계획을 위한 기초자료로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

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분배모형에 의한 철도 수요예측에서 영향인자에 대한 연구 (A study on the effect factors of the railway passenger demand forecasting by the disaggregate model)

  • 오석문;홍순흠
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 B
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    • pp.1445-1447
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    • 2000
  • 본 논문에서는 철도 수요예측 문제의 유형을 목적에 따라 3가지로 분류하였고, 최근 철도자원을 재고관리 차원에서 접근하고자 하는 시각에 따라 분배모형으로써 적응필터를 사용하는 방법의 타당성에 대해 설명하였다. 또 철도 승객수요의 주요 특징을 분석하였으며, 철도 승객수요 예측의 요구사항 및 방법론을 대규모 재고관리 시스템의 일반적 요구사항에 따라 정리하였다. 영향인자에 대한 분석으로 요일별 계절변동 지수를 정량적으로 산정하였다. 적응필터를 이용한 철도 승객수요 예측의 예제를 제시하였으며, 예측에의 정확성에 대한 비교를 제시하였다.

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폴리설폰 중공사막에 의한 산소/질소 혼합물의 분리 (Separation of Oxygen/Nitrogen Mixture by Polysulfone Hollow-Fiber Membrane)

  • 김종수;송근호;이광래
    • 멤브레인
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    • 제9권2호
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    • pp.89-96
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    • 1999
  • 국내 K-그룹 연구소에서 제조한 폴리설폰 중공사막의 산소/질소 혼합물에 대한 압력, stage , cut , 공급기체 혼합물의 조성에 따른 분리성능을 조사하였다. 본 실험의 압력범위와 온도 3$0^{\circ}C$에서의 이상분리인자 (O2/N2)는 5.7이었으며, 유입기체 혼합물의 21mole % 산소농도가 약 50 mole%로 농축되었다. 저압측과 고압측의 압력비는 산소농축에 미치는 영향이 적었으며 이상분리인자의 영향은 매우 컸다. 그러나, 이상분리인자가 증가함에 따라 이상분리인자의 영향은 둔화되었다. 따라서, 이상분리인자가 큰 신소재 개발과 더불어 공정변수의 최적화가 필요하다. 수학적 모델링에 의한 예측치와 실험치가 잘 맞았다.

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역전파 신경망과 통계적 처리를 이용한 공정 데이터 분류 (Process Data Classification Using Backpropagation Neural Network and Statistical Processing)

  • 김성모;김병환
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2743-2745
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    • 2002
  • 역전파 신경망과 데이터분포 특징을 고려한 새로운 알고리즘을 개발하였으며, 이를 플라즈마 데이터의 분류에 응용하였다. 데이터 분포는 통계적인 평균치와 표준편차를 이용하여 특징지었으며, 바이어스인자를 이용하여 9 종류의 데이터를 발생하였다. 각 데이터에 대하여 은닉층의 뉴런수를 변화시키며, 바이어스와 뉴런수에 따른 모델성능을 평균학습시간 (ATT), 평균예측정확도 (APA), 최적예측정확도 (BPA), 그리고 분류정확도 (CA) 측면에서 세분하여 분석하였다. ATT와 APA에 대해서는 최적화된 학습인자와 데이터 분류인자가 일치하였고, BPA와 CA는 일치하지 않았다. 두 인자간의 상호작용을 동시에 최적화함으로써 완전 분류를 달성하였다.

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생산 영향인자를 고려한 셰일가스 저류층의 이력검증 및 생산성 평가 연구 (A Study on the History Matching and Assessment of Production Performance in a Shale Gas Reservoir Considering Influenced Parameter for Productivity)

  • 박경식;이정환
    • 한국가스학회지
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    • 제24권4호
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    • pp.62-72
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    • 2020
  • 본 연구에서는 캐나다 혼리버(Horn-River) 분지를 대상으로 셰일가스 저류층의 신뢰성 있는 생산성 평가와 미래 생산량 예측을 위한 효율적인 이력검증(history matching) 방법을 제안하였다. 이를 위해 셰일가스 저류층의 물성인자가 생산성에 미치는 영향을 분석하기 위한 민감도 분석을 수행하였으며, 그 결과를 바탕으로 저류층 물성인자를 4가지 case로 분류하여 이력검증의 목적함수로 활용하였다. 이력검증 이후 추가 취득된 약 3년간의 생산 자료를 포함하여 맹검시험(blind test)을 수행한 결과, Case 1(모든 물성인자)은 7.67%, Case 2(생산 영향인자)는 7.13%, Case 3(제어 가능 물성인자)는 17.54%, Case 4(제어 불가능 물성인자)는 10.04%의 생산량 오차율이 나타났다. 이는 이력검증을 수행한 초기 4년간의 생산 자료의 경우에는 모든 물성인자를 고려한 생산예측이 효과적이나, 향후 생산량 예측을 함에 있어 Case 2와 같이 생산성에 대해 민감도가 높은 물성인자를 고려할 때 가장 높은 신뢰도가 나타남을 의미한다. 가장 높은 신뢰도를 갖는 Case 2 모델을 이용해서 예측한 셰일가스 저류층 생산정의 긍극가채매장량은 2030년 12월 기준 약 17.24 Bcf이며, 원시부존량 대비 회수율은 약 32.2%이다.

터널굴착으로 인한 지반침하의 주요 영향 인자 예측 (Prediction of Major Parameters of Surface Settlements Due to Tunnelling)

  • Kim, Chang-Yong;Park, Chi-Hyun
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제18권3호
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    • pp.113-125
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    • 2002
  • 지반의 지표침하를 예측하는 여러가지 경험식들이 있지만, 관련인자들을 동시에 고려하지 못함으로 인하여 불확실한 예측결과를 가져온다. 본 연구에서는 113개의 현장계측자료를 이용한 인공신경 망으로 조건에 따른 터널현장의 지표침하를 예측하였다. 지표침하 예측을 위한 현장자료의 입력양식을 제안하였으며, 인자학습을 통해 최적의 인공신경 망 모델을 구성하고 RSE의 개념을 통해 터널굴착으로 인한 지표침하에 영향을 미치는 주요인자들을 분석하였다. 본 연구에서 구성한 데이터베이스를 이용하여 인공신경 망 엔진을 학습하고 두 가지 현장자료를 통해 검증한 결과, 계측자료의 특성을 효과적으로 반영하는 것을 확인하였다.

시계열 Big Data에 기반한 핵심영향인자 추출을 위한 변동재화 가치 분석 Modeling (Analysis Modeling of Variable Goods Value to extract Key Influencers based on Time series Big Data)

  • 김권웅;김영곤
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제23권3호
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    • pp.185-191
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    • 2023
  • 변동성 가치에 대한 미래 예측을 분석하는 연구는 여러 분야에서 이루어지고 있다. 하지만 이러한 미래 가치분석은 각 분야의 연구결과를 통해 각 분야에 따른 변수가 너무 많아 예측결과의 정확도가 낮으며 결과에 영향을 미치는 객관적인 핵심영향요소를 찾아내는 데 어려움이 있음을 알 수 있었다. 특히 다양한 영향인자의 중요도에 대한 객관적인 기준이 마련되지 않아 연구자의 주관에 의지하여 핵심영향인자를 판단하여 적용하는 실정이다. 이에 여러 분야에서 객관적으로 적용할 수 있는 변동성 재화가치 예측에 영향을 미치는 핵심영향인자 추출을 위한 합리적인 Process 모델이 필요하게 되었다. 본 연구에서 총 7단계로 핵심영향인자 추출을 위한 Process 모델링을 제시 하였으며, 각 단계별로 핵심영향인자 추출을 위한 방법을 구체적으로 정의하였다. 또한, 제안된 모델링을 이용하여 원자재 분야의 주요 변동재화 중 Ni금속을 적용하여 Simulation을 한 결과 기존 방식에 의한 예측 값 0.872%, 본 연구 모델링을 적용한 예측 값 0.864%로 예측 결과 값이 모델에서 제시한 기준에 부합함을 확인 하였다.

부산·경남 지역 성인의 담낭용종 위험인자 및 초음파 영상의 형태학적 분석 (Analysis of Risk factors & Morphological Ultrasound Image for Gallbladder Polyp in Adults Living in Busan and Gyeongnam Provinces)

  • 안현;황철환;고성진;김창수
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제39권3호
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    • pp.353-359
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    • 2016
  • 본 연구는 부산 경남지역에서 담낭용종의 위험인자 및 초음파영상의 형태학적 분포를 알아보고자 하였다. 실험 대상은 2016년 1월~5월까지 부산 P병원 내원환자의 복부초음파 영상을 대상으로 하였다. 그 중 복부초음파와 혈청학적 검사를 동시에 실시한 399명을 대상으로 위험인자를 분석하였다. 담낭용종 위험인자들의 통계분석은 독립표본 t검정(independent t-test)과 카이제곱 검정(chi-square test)을 시행하였다. 차이검정 결과를 고려하여 독립변수에 대한 상대 위험비(odds ratio, OR) 산출을 위해 다중 로지스틱 회귀분석(multiple logistic regression analysis)을 시행하여 변수들로부터 예측모형을 산정하여 타당성을 검정하였다. 그 결과 담낭용종 위험인자로 남성, HBsAg 양성, 중성지방이 관련이 있음을 알 수 있었다. 담낭용종의 위험인자로 확인된 남성, HBsAg 양성, 중성지방으로 예측모형 및 예측 확률값을 산정하였다. 예측확률의 민감도 61.0%, 특이도 76.8%를 보였으며, ROC 곡선의 AUC 결과는 0.735를 보여 예측모형의 타당성을 확인할 수 있었다. 복부 초음파검사 상 관찰되는 담낭용종의 형태학적 분석 결과는 고 에코, 유경, 균질한 형태가 가장 많은 분포(27.5%)를 나타내었으며, 용종 개수는 2개(38%), 크기는 5~10 mm (53%)로 가장 많았다. 담낭용종과 관련된 간질환으로는 mild fatty liver (23%), diffuse hepatopathy (21%)로 나타났다.

탑재비행시험을 위한 무인헬기 연료 소모량 예측모형 연구 (A Study on the Prediction Model of Unmanned Helicopter Fuel Consumption for the Captive Flight Test)

  • 김지수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권7호
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    • pp.436-443
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    • 2019
  • 본 논문의 목적은 탑재비행시험 간 무인헬기 연료 소모량에 영향을 미치는 인자들의 영향정도와 상관관계를 분석하여 예측모형을 수립하는 것이다. 본 연구에서는 실험계획법을 활용하여 4인자 2수준 완전요인실험을 설계하여 실험을 수행하였고, 결과 값을 분석하여 인자들의 주 효과와 교호작용을 도출하고 회귀분석을 통해 예측모형을 수립하였다. 본 연구에서 도출한 결과를 활용하여 효율적인 탑재비행시험 및 전자시험장 시험 능력 향상에 기여할 것으로 기대된다.

MME 기반 APCC 계절예측 자료를 활용한 인도네시아 산불 예측 (Predicting Forest Fire in Indonesia Using APCC's MME Seasonal Forecast)

  • 조재필
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.7-7
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    • 2016
  • 인도네시아 산불에 의한 연무는 동남아시아 인접한 국가들에 있어서 심각한 환경문제 중 하나이다. 국제적으로 심각한 문제를 야기하는 인도네시아의 산불은 건조기에 강수량이 적게 내리는 극심한 가뭄 조건에서 발생한다. 건조기 강수량을 모니터링 하는 것은 산불 발생 가능성을 예측하기 위해 중요하지만 산불을 사전에 예방하고 영향을 최소화하기에는 부족하다. 따라서 산불에 대한 선제적 사전예방을 위해서는 수개월의 선행예측 기간을 갖는 조기경보 시스템이 절실하다. 따라서 본 연구는 인도네시아 산불에 대한 선제적 대응을 위한 강수량 예측시스템을 개발하고 예측성을 평가하여 동남아시아 지역의 화재 연무 조기경보 시스템의 시제품(Prototype)을 개발하는데 있다. 강수량 예측을 위해서 APEC 기후센터의 계절예측정보의 활용 정도에 따라서 4가지 서로 다른 방법을 통합하여 사용하였다. 예측정보 기반의 방법들로는 대상지역의 강수량 예측을 위해서 대상 지역 상공의 계절예측 강수자료를 보정을 통해 직접적으로 사용하는 SBC (Simple Bias Correction) 방법과 대상 지역 상공의 강수 예측자료를 사용하는 대신에 지역 강수량과 높은 상관 관계를 보이는 다른 지역의 대리변수를 예측인자로 사용하는 MWR (Moving Window Regression) 방법이 있다. 또한 예측자료의 사용 없이 과거자료 기반의 기후지수(Climate Index) 중에서 지체시간을 고려하여 지역 강수량과 높은 상관관계를 갖는 경우 예측에 활용하는 관측자료 기반의 CIR (Climate Index Regression) 방법과 예측기반 MWR과 관측기반의 CIR 방법에서 선정된 예측인자를 동시에 활용하는 ITR (Integrated Time Regression) 방법이 사용되었다. 장기 강수량 예측은 보르네오 섬의 4개 지역에서 3개월 이하의 선행예측기간에 대하여 0.5 이상의 TCC (Temporal Correlation Coefficient)의 값을 보여 양호한 예측성능을 보였다. 예측된 강수량 자료는 위성기반 관측 강수량 및 관측 탄소 배출량 관계에서 결정된 강수량의 임계값과의 비교를 통해 산불발생 가능성으로 환산하였다. 개발된 조기경보 시스템은 산불 발생에 가장 취약한 해당지역의 건조기(8월~10월) 강수량을 4월부터 예측해 산불 연무에 대한 조기경보를 수행한다. 개발된 화재 연무조기경보 시스템은 지속적인 개선을 통해 현장 실효성을 높여 동남아국가 정부의 화재 및 산림관리자들에게 보급함으로써 동남아의 화재 연무로 인한 환경문제 해결에 기여할 수 있으리라 판단된다.

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