본 연구에서는 최신의 연구 트렌드인 빅데이터와 인공지능을 농업분야에 접목하여 유전자 알고리즘(GA)과 전지구 기후 재분석 자료를 활용한 마늘 생산량의 장기 예측 모형을 개발하고 그 예측성능을 평가해 보았다. 해당 모형은 마늘의 파종량을 수정할 수 있는 11월에 예측 자료를 생산하므로, 마늘의 생산 시기와 시간공간적으로 떨어진 전지구 기후 재분석 자료로부터 마늘생산량의 예측 인자로 활용할 수 있는 시그널을 찾아 장기적 마늘 생산량 예측에 활용하였다. 그 결과 결정론적 예측과 확률론적 예측 모두 마늘 생산량의 경년변동성을 통계적으로 99% 신뢰수준에서 관측과 유사하게 모의하였으며, 범주형 예측에서도 이분위 예측에서 93.3%, 삼분위 예측에서 73.3%의 적중률을 보이며 우수한 예측 성능을 나타내었다. 또한, 예측인자들 사이의 선형 및 비선형적 관계를 모두 고려하는 GA방법을 사용하였을 때, 선형적 앙상블 방법을 적용하였을 때 보다 높은 예측성능과 안정적인 예측결과를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구에서 개발된 마늘 생산량 예측 모형은 기존의 단기예측 위주의 농산물 생산량 예측의 한계를 극복하고 한 해의 농사가 시작되기 전 잠재 생산량을 전망 정보를 생산하여 농산물의 수요·공급 및 가격안정화를 위한 장기적 계획을 수립하는 것에 도움이 될 것으로 생각된다.
공간정보체계 관련 구축 사업들이 시작되면서 전문분야별 소요인력에 대한 문제가 제기되었고, 다양한 방법에 의하여 전문 인력양성을 추진하여 왔다. 초장기 인력 규모의 예측은 사업 규모에 기반하여 예측되어졌고 인력 수요기관의 요구와 특징이 반영되지 못한게 사실이다. 이제는 공간정보체계가 광범위하게 확산되어 산업 현장을 통하여 소요 인력의 예측이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 인력 소요처들로부터 필요한 인력 규모를 조사하여 소요인력을 예측하고, 인력의 변화 특성들을 파악함으로서 기술수요에 따른 인력 육성분야와 수요량을 기반으로 하는 인력양성에 활용하고자 하는데 그 목적이 있다. 인력 소요예측은 소요 인력이 활용되는 기업 등을 중심으로 산업적 성장성과 개별 기업의 인력 요구 등을 고려한 공간정보체계의 각 분야별 인력 소요 예측을 수행하도록 한다. 이를 토대로 산업적 특성, 기술적 특성, 소요 인력의 수요 증가 형태 및 특징을 분석하여 종합적인 소요 인력 규모를 산정하고 있다.
이동 컴퓨팅 환경에서는 무선 단말기 사용자의 이동에 따른 접속 단절 현상이 발생할 수 있다. 이러한 이동 컴퓨팅 환경에서 끊김없는 핸드오프와 효율적인 호 수락 제어를 지원하기 위해서 사용자의 이동성 예측이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 이동성을 규칙적인 패턴과 임의적인 패턴으로 분류하고, 규칙적인 이동패턴을 예측하기 위하여 사용자의 과거 이동 경로를 분석하며 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.
본 연구에서는 고유진동수를 사용하여 균열의 위치와 크기를 발견하는 비파괴 균열발견모델을 유도하고 Euler-Bernoulli 보를 대상으로 이 모델의 적합성을 검증하였다. 먼저, 균열위치예측모델과 균열크기예측모델로 이루어진 균열발견체계를 제시하였는데, 균열위치예측모델은 모드민감도와 고유진동수 사이의 선형적인 관계로부터 간접적으로 유도되었으며 균열크기예측모델은 균열발생에 의한 변형에너지의 손실을 진동특성치의 변화와 비교하는 동적 파괴역학적 방법으로부터 유도되었다. 다음으로, 기존에 발표된 양단-자유보에 대한 진동모드 실험결과를 사용하여 균열위치와 균열크기를 예측하고 평가하므로 균열발견모델의 적합성과 적용성을 실험적으로 검토하였다. 대부분의 손상시나리오에서 균열위치와 균열크기 예측치는 실제값과 근사하게 일치하였다.
기존의 부상기술 예측은 주로 정성적으로 이루어졌으나, 이는 많은 비용이 요구된다. 이에 대안으로 개발된 기술의 다양한 정보를 포함하는 특허를 활용한 정량적 방법이 있다. 기존에 특허 출원 건수를 이용한 정량적 예측 방법은 적은 출원이 이루어지는 부상기술 특허를 파악하는데 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 선행연구에서는 추세선의 기울기를 사용하여 부상기술을 예측하였다. 그러나 출원 건수가 많은 핵심기술의 기울기가 크게 도출되므로 여전히 부상기술 파악에 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 기술들의 Patent Power를 이용하여 상기 문제를 해결하며, 연도별 Patent Power의 변화를 이용하여 기울기를 구하고 부상기술을 예측한다. 또한, 최다 출원인을 확인하고 경영전략을 제시한다. 실험으로는 AR 분야의 특허 중 USPTO에 공개된 특허만을 사용하며, 부상기술로는 G02B가 도출되었다.
수요예측은 적정 재고를 유지하기 위해 선행되어야 할 중요한 부분이라 할 수 있다. 수요예측의 정확도 향상이 적정한 재고를 유지하기 위한 토대가 된다. 하지만 수요예측을 어렵게 만드는 주요 원인 중 하나인 간헐적인 수요는 기존 시계열 기법으로 예측하는데 있어 어려움이 크다. 본 연구에서는 인공지능의 한 기법인 인공신경망을 적용하여 간헐적 품목에 대한 수요예측을 실시하였다. 6개의 기법을 통해 실험을 실시한 결과 인공신경망이 가장 오차가 적은 우수한 결과를 나타냈다.
최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물리적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 다양한 교통량 예측 모델들이 개발되어왔다. 그러나 기존 모델들은 회기분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 이를 위해 본 논문에서는 큐잉 네트워크 모델 기반의 교통량 예측 모델을 설계 하고 이를 바탕으로 안드로이드 기반의 애플리케이션을 구현하였다.
최근 급증하는 교통 혼잡으로 인해 시간적/물질적 손실이 크게 발생하고 있다. 이러한 교통난 해소는 시설투자만으로는 근본적인 해결책이 될 수 없다는 판단 하에 지난 수년간 보다 정확한 교통량을 예측하기 위해 시계열 기반의 다양한 교통량 예측 모델들이 개발 되어 왔다. 그러나 시계열 기반의 모델들은 회귀분석을 통해 과거 교통량을 분석하고 과거의 교통패턴이 미래에도 지속적으로 연장된다는 가정 하에 연구되었기 때문에 실시간으로 급변하는 불규칙한 교통 패턴에 대한 예측의 신뢰성을 떨어트린다. 또한 시계열 기반의 예측 기법은 어떠한 회귀분석 모델을 사용하는지에 따라 성능의 차이가 많이 나타나기 때문에 회귀분석 모델 선택이 중요하다. 이러한 제약을 극복하기 위해 본 논문에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov model)을 이용해 동적인 교통 패턴에 따라 현재 상황에 맞는 회귀분석 모델을 선택하는 신뢰도 높은 교통량 예측 시스템을 제안한다.
뷰포트 예측은 360° VR(Virtual Reality) 영상 전송에서 사용자의 안정적인 콘텐츠 몰입을 위해 고안된 기법이다. 하지만 뷰포트 예측 모델의 정확도는 예측에 활용되는 데이터 또는 네트워크 상황에 따라 변동될 수 있다. 특히 사용자의 움직임은 뷰포트 예측 성능에 직접적인 영향을 주기 때문에 사용자의 움직임에 대한 정밀한 분석이 중요하다. 본 논문에서는 뷰포트 적응적 전송의 효율적인 개선을 위하여 HMD(Head-Mounted Display)의 속도가 뷰포트 예측에 미치는 영향을 분석한다.
유역 유출 예측 시스템(Rainfall Runoff Forecasting System. RRFS)는 유역의 강우-유출 관계의 정성적 및 정량적 분석을 위한 도구로서 개발되었다. RRFS는 다음과 같이 가지 주요 모듈로 구성되어 있다: 1) 실시간 수문학적 입력자료 구축 모듈, 2) 예측된 기상학적 자료에 근거하여 단기간 용수 수요와 공급을 제공하기 위한 유출 모의와 예측 모듈, 3) 저수지 운영에 있어 장기간의 용수공급을 설정하기 위한 유출예측 모듈 그리고 4) 유출 모의와 예측의 결과에 대한 그래픽 처리 모듈 본 연구에서 개발된 RRFS의 보정과 검증은 금강유역에의 적용을 통해 수행되었으며, 적용된 결과 금강유역의 수자원 현황 파악 및 용수공급의 전망을 설정하는데 있어 매우 만족스러운 결과를 보여주었다. 따라서 유역의 수자원 이용 및 공급 계획의 수립에 필요한 다양한 유출 정보를 제공하는 효율적인 도구로서 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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