• 제목/요약/키워드: 예측적

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딥러닝 알고리즘 MLP 및 LSTM을 활용한 제주도 지하수위 예측 (Prediction of Groundwater Level in Jeju Island Using Deep Learning Algorithm MLP and LSTM)

  • 강다영;변규현
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.206-206
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    • 2022
  • 제주도는 투수성이 좋은 대수층이 발달한 화산섬으로 지하수가 가장 중요한 수자원이다. 인위적 요인과 기후변화로 인해 제주도의 지하수위가 저하하는 추세를 보이고 있음에 따라 지하수의 적정 관리를 위해 지하수위의 정확하고 장기적인 예측이 매우 중요하다. 다양한 환경적인 요인이 지하수의 함양 및 수위에 영향을 미치는 것으로 알려져 있지만, 제주도의 특징적인 기상인자가 지하수 시스템에 어떻게 영향을 미치는지를 파악하기 위한 연구는 거의 진행되지 않았다. 지하수위측에 있어서 물리적 모델을 이용한 방안은 다양한 조건에 의해 변화하는 지하수위의 정확하고 빠른 예측에 한계가 있는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 제주도 애월읍과 남원읍에 위치한 지하수위 관측정의 일 수위자료와 강수량, 온도, 강설량, 풍속, VPD의 다양한 기상 자료를 대상으로 인공신경망 알고리즘인 다층 퍼셉트론(MLP)와 Long Short Term Memory(LSTM)에 기반한 표준지하수지수(SGI) 예측 모델을 개발하였다. MLP와 LSTM의 표준지하수지수(SGI) 예측결과가 상당히 유사한 것으로 나타났으며 MLP과 LSTM 예측모델의 결정계수(R2)는 애월읍의 경우 각각 0.98, 남원읍의 경우 각각 0.96으로 높은 값을 보였다. 본 연구에서 개발한 지하수위 예측모델을 통해 효율적인 운영과 정밀한 지하수위 예측이 가능해질 것이며 기후변화 대응을 위한 지속가능한 지하수자원 관리 방안 마련에 도움을 줄 것이라 판단된다.

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예측적 공간 데이터 마이닝을 이용한 산불위험지역 예측 (Prediction of Forest Fire Hazardous Area Using Predictive Spatial Data Mining)

  • Han, Jong-Gyu;Yeon, Yeon-Kwang;Chi, Kwang-Hoon;Ryu, Keun-Ho
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제9D권6호
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    • pp.1119-1126
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    • 2002
  • 이 논문에서는 공간적 통계기법에 근거한 예측적 공간 데이터 마이닝 방법을 제안하고, 산불위험지역을 예측하는데 적용하였다. 제안된 방법은 조건부 확률과 우도비를 이용한 방법으로 과거 산불발생지역에 대해 산불과 관련된 공간데이터 집합들 사이의 정량적 관계에 의존적인 예측 모델이다. 두 가지 방법을 이용하여 산불위험지역 예측도를 만들고, 각 모델의 예측력을 평가하기 위해 산불위험율(FHR : Forest Fire Hazard Rate)과 예측률곡선(PRC : Prediction Rate Curve)을 이용하였다. 제안된 두 가지 예측모델의 예측력 비교분석 결과, 우도비 방법이 조건부 확률 방법보다 더 우수한 것으로 나타났다. 이 논문에서 제안된 산불위험지역 예측모델을 이용하여 작성된 산불위험지역 예측도는 산불예방과 산불감시장비 및 인력의 효율적인, 배치 등 산불관리의 효율성을 높이는데 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.

확률론적 홍수예측을 위한 불확실성 분석 (Uncertainty Analysis for the Probabilistic Flood Forecasting)

  • 이경태;김영오;강태호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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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.

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풍력발전 예측 모델 분석을 통한 공간기법 적용방안 연구 (A Study on the Spatial Approach through Wind power Prediction Model)

  • 구보경;허진
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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    • pp.89-90
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    • 2015
  • 현재 사용되고 있는 풍력발전 예측 모델은 물리적인 시간변화에 따른 예측을 진행하고 있다. 제주도 풍력단지의 출력 값과 풍력단지 상호 거리에 대한 상관관계를 분석해본 결과, 거리가 가까울수록 높은 상관계수를 보이는 것을 알 수 있었다. 따라서 풍력 예측 모델에서 시간적인 특성뿐 아니라 공간적 특성을 같이 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 국내 외 풍력발전 예측 모델을 분석을 수행하고, 풍력 예측 모델에 공간기법 적용의 필요성에 대해 연구하고자 한다.

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인간의 6감각 기반의 미래 기술예측조사 및 유망기술 발굴 체제 연구 (A Study on Future Technological Foresight and Promising Emerging Technology Selection Frameworks based on Six Human Senses)

  • 조일구
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.211-212
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    • 2016
  • 기술예측이란 전략적 연구개발 분야 및 미래유망기술 도출을 위해 장기적인 과학, 기술, 경제, 사회 현상을 조사하기 위한 과정이다. 미래 기술예측의 효과적 추진을 위해 체계적인 방법론과 프로세스를 개발 적용하여 미래 기술의 수용성과 예측성, 참신성을 높일 수 있는 방법으로 인간의 6가지 감각을 기반으로 한 미래 기술예측조사 및 유망기술의 발굴 및 선정을 위한 새로운 접근방식으로써 예측조사 프레임워크를 제안한다.

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퍼지논리를 이용한 마우스의 감성모형화 및 감성예측

  • 박문규;박민용
    • 대한인간공학회:학술대회논문집
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    • 대한인간공학회 1996년도 춘계학술대회논문집
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    • pp.2-7
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    • 1996
  • 인간이 마우스를 사용하면서 느끼는 감성은 불확실하고 모호하여 정량화하고 모형화하는데 많은 어려 움이 있었다. 본 연구에서는 퍼지로직을 이용하여 기존의 통계적 분석방법의 한계를 극복하고 좀 더 실제적인 감성예측을 위한 모형화의 방법론을 제시하고자 한다. 즉 퍼지회구식을 이용하여 인간이 마 우스를 사용할 때의 감성을 모형화 하였으며 이를 통하여 새로운 모델에 대한 감성의 예측의 방법을 제 시하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 적용하기 위해 시판되고 있는 볼마우스 9종, 대학원생 6명을 대상으로 실험을 실시한 결과, 퍼지회귀식에 의한 감성의 예측을 예측값의 중심뿐만이 아니라 개략적인 산포도 함께 제시함으로써 보다 현실적인 예측이 가능하였다.

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정보보호평가에 대한 수요예측모형 (A Forecast Model for Information Security Certificate)

  • 김윤종;김용철
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2007년도 추계학술발표논문집
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    • pp.57-59
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    • 2007
  • 정보보호시스템 평가수요의 예측은 예측된 평가수요를 근거로 적극적인 평가서비스를 제공하기 위하여 필요하다. 평가수요예측을 하기위하여 일반적으로 설문조사를 이용하지만 무응답 및 불성실한 응답으로 인하여 설문응답 자료만으로 평가수요를 예측하기에는 부족하다. 따라서 설문조사의 평가수요를 보정할 수 있는 모형이 필요하다. 본 논문에서는 설문조사를 통하여 예측 할 수 있는 직접적인 평가수요와 통계적 모형을 이용한 간접적 평가수요를 비교하고 설문조사의 대체 방법을 제시하였다.

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퍼지 최소자승 선형회귀분석 알고리즘을 이용한 특수일 전력수요예측 (Load Forecasting for Holidays using Fuzzy Least-Squares Linear Regression Algorithm)

  • 구본석;백영식;송경빈
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2001년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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    • pp.51-53
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    • 2001
  • 전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력 수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 평일과는 다르게 특수일의 전력 수요예측은 평균 5%를 상회하는 수준으로 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 크게 낮은데 이유는 특수일이 평일에 비하여 부하의 크기가 다소 낮게 나타나고 특수일 마다 계절적인 차이가 있으며 각각의 특수일 마다 고유한 부하의 특성이 있으므로 과거 데이터를 이용할 때 동일 특수일을 이용하게 되며 따라서 평일과는 다르게 일년 단위로 과거 데이터 값들이 취득되므로 오차율이 커진다. 따라서 데이터들을 퍼지화하여 선형계획법을 수행하여 평균 $2{\sim}3%$ 정도의 우수한 결과를 도출한 바 있다. 본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 예측 기법에 최소자승법을 도입하여 특수일 전력 수요예측의 정확도를 개선하였다.

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신경망을 이용한 빙축열 시스템의 냉방부하예측에 관한 연구 (The Study on Cooling Load Forecast of Ice-Storage System using Neural Network)

  • 고택범
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
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    • pp.115-118
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    • 2006
  • 빙축열 시스템과 같은 열교환 시스템을 이용하여 심야의 전력 경부하 시 주간에 이용할 냉방부하를 축열하였다가 주간에 공급함으로써 전력의 평준화와 전력 설비의 효율적 운용을 기할 수 있어 전력의 안정적인 수급과 에너지의 효율을 극대화할 수 있다. 하지만 빙축열 시스템의 제어 운전을 전적으로 운전자의 경험에 의존하는 경우에 충분한 냉방 부하를 공급하기 위한 잉여축열에너지가 비경제적으로 많아져서 빙축열 시스템의 경제성이 저하되고 사용 효과가 낮아지는 문제점이 많이 발생되고 있다. 경제적인 활용 효과를 고려하여 빙축열 시스템을 효율적으로 운용하기 위해서는 냉방부하량이 기후 특성에 의해 결정되므로 기후를 정확하게 예측하고 이를 토대로 다음날의 시간별 냉방부하를 예측하여 적정한 축열량을 결정하여야 하는 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 신경망을 이용하여 기상 데이터를 토대로 다음날의 온도와 습도를 예측하고 예측된 온도와 습도 및 냉방부하 실적 자료를 기반으로 신경망을 이용하여 시간별 냉방부하를 예측하는 알고리즘을 제시하였다. 제안된 냉방 부하예측 알고리즘에 의해 구축된 한국전력공사 속초생활연수원의 부하예측모델을 이용하여 온도, 습도, 냉방부하를 예측한 결과 기존 방법에 의한 것보다 우수한 예측 성능을 보였다.

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CASE Study: Policy implications of HAZUS analysis

  • 김용균
    • 한국방재학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.48-52
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    • 2008
  • 대형태풍 카트리나가 준 주요 교훈 중의 하나는, 위험도 분석에 기반한 종합적인 재해경감 프로그램의 중요성이다. 미국에서는 이를 위해 다양한 위험도 분석(risk analysis) 프로그램 개발에 노력해 왔다. HAZUS(Hazarda-US) 프로그램은 대표적인 자연재해 예측 시스템으로서, 위험요인 파악(hazard identification), 지역사회의 취약성 분석(vulnerability of the society), 그리고 피해결과예측(loss estimation)의 세 가지 요소로 구성된다. 1992년 지진을 대상으로 개발된 이 프로그램은 현재, 지진 홍수 허리케인 윈드에 대해 피해예측을 할 수 있는 HAZUS-MH MR3가 사용 중에 있다. FEMA에서는 주정부에서 HAZUS를 활용, 피해 예측에 기반한 재해경감 정책을 추진할 수 있도록 다양한 재정적 기술적 지원을 하고 있다. 이에 따라, 2004년 머릴랜드 주에서는 미국 최초로 주 전역에 걸친 홍수피해 예측을 실히하고 이를 바탕으로 다양한 경감정책을 추진하였다. 머릴랜드 주정부에서 Salisbury 대학에 의뢰하여 수행한 홍수 피해 예측 과정은, 조사구역 및 위험요인(홍수) 결정, 사용 데이터 확정, 수문학적 분석, 수리학적 분석, 피해예측(건물 용도별 피해면적, 건물 용도별 피해액, 건물 재질별 피해면적, 건물 재질별 피해액, 지역의 경제학적 피해)의 과정으로 수행되었다. 홍수피해 예측 결과, 100년 빈도 홍수가 재현될 경우, 주 전체 면적 중 13%이상의 지역에서 약 80조 이상의 피해액이 예측됨에 따라, 종합적인 재해경감 대책의 필용성이 제기되었다. 이에 따라, 머릴랜드 주정부에서는 홍수피해예측 결과를 토대로, 주정부 재해경감 예산 재분배, 홍수터 보호, 건물규제 강화, 토지이용계획 재조정 등 보다 과학적이고 종합적인 재해경감 프로그램을 추진하였다. 머릴랜드 주정부의 이번 연구는 주정부로서는 최초로 HAZUS를 활용하여 주 전역에 걸친 피해예측을 실시한 것으로서, 피해예측 시스템이 어떻게 주정부의 과학적 피해경감 프로그램에 기여할 수 있는 지를 보여주는 사례이다.

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