• 제목/요약/키워드: 예측정확도

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인간 및 초파리 단백질을 대상으로 한 도메인 조합 기반 단백질-단백질 상호작용 예측 기법 검증 (Validation of Domain Combination Based Protein-Protein Interaction Prediction Method Using Human and Fly Proteins)

  • 장우혁;한동수;김홍숙;이성독
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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    • pp.235-237
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    • 2005
  • 도메인 조합 기반의 단백질-단백질 상호작용 예측 기법(DCPPIP)은 효모 단백질에 대하여 뛰어난 정확도를 보여준다. 그러나 다른 종에서의 예측 정확도 및 기법의 유효성은 아직까지 검증되지 않고 있다. 본 논문에서는, 초파리 및 인간 단백질을 이용한 예측 정확도 검증 및 이종간의 상호작용 예측 실험의 결과를 기술한다. 초파리와 인간 단백질의 실험에서는 각각 10,351개와 2,345개의 상호작용 단백질 쌍이 사용되었다. 초파리와 인간의 상호작용 단백질 쌍 중 $80\%$$20\%$를 각각 학습집단 및 실험집단으로 사용하였으며. 상호작용이 없는 단백질 쌍의 학습집단은 1배에서 5배까지 변화시키면서 예측 정확도를 관찰하였다. 정확도는 실험집단 중 학습집단과 도메인이 완전히 혹은 부분적으로 겹치는 쌍들에 대하여 계산하였다. 이 결과 초파리에서는 약 $77\%$의 민감도와 $92\%$의 특이도가 확인되었고 인간 단백질에 대하여는 약 $96\%$의 민감도와 $95\%$의 특이도를 보여주었다. 이종간의 상호작용 예측 실험은 효모, 초파리, 효모+초파리에 해당하는 학습집단 각각을 바탕으로 Human, Mouse, H. pylori, E. coli, C. elegans 등의 단백질 상호작용 예측을 수행하였다. 실험 결과 학습집단의 도메인이 실험집단의 도메인과 많이 겹칠 수륵 높은 정확도를 보여주었으며, 도메인 집단간의 유사도를 나타내기 위해 고안한 Domain Overlapping Rate(DOR)는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아 내었다.

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강우 및 홍수 예측을 위한 수치예보자료의 적용 및 정확도 개선 (Application and Accuracy Improvement of Numerical Weather Prediction Data for Rainfall and Flood Forecasting)

  • 문혜진;정관수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.10-10
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    • 2018
  • 기후변화로 인한 집중호우의 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 침수 피해를 저감하기 위해 수치예보자료를 활용한 홍수 예 경보시스템의 적용성을 비교 평가하였다. 수치예보자료는 국내 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 일본 기상청의 중규모모델(Meso-scale Model ; MSM)을 이용하였으며, 남강댐 유역 내의 산청 유역에 대해 태풍 및 정체 전선 등 3 개의 강우사상을 선정하였다. 강우유출 해석에는 분포형 수문 모형인 KWMSS(Kinematic Wave Method for Subsurface and Surface)를 이용하였다. 그 결과, LDAPS와 MSM 모두 강우발생 유무를 잘 재현하였다. 특히, 광역적 강우인 태풍사상에 대해 강우 예측에서 비교적 높은 정확도를 나타내었다. 강우 예측의 정확도 향상을 위해 강우장의 공간 변위를 고려하여 앙상블 강우 분포를 적용한 결과, 강우 예측의 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 홍수 예측의 경우 두 수치예보자료 모두 유출 패턴을 잘 재현하였다. 앙상블 홍수 예측 결과, 단일 강우 자료를 통한 홍수 예측에서의 예측 불확실성을 개선하는 것으로 나타났다. 3개의 강우 사상에 대해 MSM의 예측 결과가 LDAPS의 예측 결과보다 비교적 높은 상관관계를 나타내었다. 본 연구를 통해 강우 및 홍수 예측에 수치예보자료의 적용 가능성이 있다고 판단되며, 홍수 예 경보의 기초자료로 활용성이 있다고 판단된다.

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계량경제모형간 국내 총화물물동량 예측정확도 비교 연구 (A Comparative Study on the Forecasting Accuracy of Econometric Models :Domestic Total Freight Volume in South Korea)

  • 정성환;강경우
    • 대한교통학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.61-69
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    • 2015
  • 이 연구에서는 국내 총 화물물동량에 대한 5개 계량경제모형들의 예측정확도를 비교한다. 적용된 5개 모형은 통상최소자승모형, 부분조정모형, 축소된 자기회귀분포시차모형, 벡터자기회귀 모형, 시간변동계수모형이다. 모형의 추정과 예측은 1970-2011년 동안의 연간 국내 화물물동량 자료와 광공업생산지수를 이용하여 수행되었다. 5개 모형은 반복적인 예측방법을 이용하여 1년 후, 3년 후, 5년 후 예측성능이 비교되었다. 추가적으로 장래변동성의 크기에 따라 두 예측기간으로 나누어 예측정확도를 비교하였고, 결과적으로 시간변동계수모형은 변동을 갖는 예측기간에 대해서 가장 높은 정확도를, 반면에 벡터자기회귀 모형은 점진적인 변화를 갖는 예측기간에 대해서 다른 모형에 비해 우수한 성능을 보여주는 것으로 분석되었다.

퍼지 선형회귀분석법과 상대계수법을 이용한 토요일과 월요일의 특수일 예측 (Load forecasting for the holidays on Saturday or Monday using a fuzzy linear regression and a rotative coefficient algorithm)

  • 구본석;백영식;송경빈;홍덕헌
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2001년도 춘계학술대회 논문집 전력기술부문
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    • pp.52-54
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    • 2001
  • 전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력 시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 특수일의 전력 수요 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 낮으며 특히, 토요일 또는 월요일에 특수일이 오는 경우 예측의 정확도가 낮아지는 경향이 있다. 따라서, 찬 논문은 퍼지 선형회귀 분석법과 상대계수법을 병행하여 예측함으로써 특수일 수요 예측의 정확도를 개선하는 방법을 제시한다.

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효과적인 연쇄 범죄 수사 지원을 위한 시공간 패턴 및 분석 기법 (Spatio-Temporal Patterns and Analysis Methods for Supporting the Efficient Investigation on Serial Crimes)

  • 홍동숙;서종수;한기준
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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    • pp.477-484
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    • 2008
  • 연쇄 살인과 같은 강력 범죄의 심각성이 사회적 이슈가 되면서 이에 대한 효과적인 과학 수사의 필요성이 증가되고 있다. 특히, 연쇄 범죄 데이타에 대한 공간 분석을 통해 범죄자의 거점 위치를 예측하는 지리적 프로파일링과 미래에 발생될 범행 장소의 위치, 즉 기존 범행에 이어 일어날 다음 범행 위치 예측에 관한 연구가 활발하다. 그러나, 이와 관련된 기존 연구는 물리적인 거리에 대한 통계적 기법을 적용하거나 단순한 공간적 분석만을 적용하므로 낮은 예측 정확도를 보이는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 보다 효과적인 연쇄 범죄 수사를 지원하는 방법으로써 연쇄 범죄 발생에 대한 공간적 시간적 분포 특성에 따른 시공간 패턴을 기반으로 다양한 시공간 분석을 적용하는 거점 위치 예측 기법과 다음 범행 위치 예측 기법을 제안한다. 제안 기법은 중심축을 따라 나타나는 선형 분포의 연쇄 범죄에서도 정확도 높은 예측이 가능하고, 다수의 서로 다른 군집들에 대해 각 군집내 범행에 대한 지역적 예측과 대상 영역의 모든 범행에 대한 전역적 예측이 가능하다. 또한 방향 패턴을 활용하여 다음 범행 위치 예측 정확도도 개선하였다.

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병합 예측강수 자료를 활용한 홍수 예측 가능성 평가 (The Evaluation of Flood Forecast Applicability of Merged Predictive Precipitation Data)

  • 강나래;윤정수;황석환
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.318-318
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    • 2020
  • 한국건설기술연구원에서는 기상청과 한강홍수통제소에서 생산중인 강수예측자료의 정확도 향상과 홍수예보에 활용하기 위해 예측강수 병합 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 기 평가된 강수량 예측 정확도 외에 홍수예보의 적용성을 살펴보기 위해 각 예측 강수량 자료의 유출량 정확도 평가를 하고자 하였다. 한강홍수통제소의 비상용 홍수예보모형을 이용하여 +6시간까지 병합 예측 자료의 유출분석을 실시하였다. 임의의 강우분포를 이용하여 예측하는 기존 홍수예보에 비해 개선된 결과를 확인할 수 있었다.

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역순 워크 포워드 검증을 이용한 암호화폐 가격 예측 (An Accurate Cryptocurrency Price Forecasting using Reverse Walk-Forward Validation)

  • 안현;장백철
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.45-55
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    • 2022
  • 암호화폐 시장의 규모는 날이 갈수록 커져가고 있으며, 대표적인 암호화폐인 비트코인의 경우 시가총액이 500조를 넘어섰다. 이에 따라 암호화폐의 가격을 예측하려는 연구도 많이 이루어졌으며, 이들은 대부분 주식가격을 예측하는 방법론과 유사성을 띄는 연구들이다. 하지만 선행연구를 비춰 봤을 때 주식가격예측과 달리 암호화폐 가격 예측은 머신러닝의 정확도가 우위에 있는 사례가 많다는 점, 개념적으로 주식과 달리 암호화폐는 소유로 인한 수동적 소득이 없다는 점, 통계적으로 시가총액 대비 하루 거래량의 비율을 살펴봤을 때 암호화폐가 주식 대비 최소 3배이상 높다는 점이 도출되었다. 이를 통해 암호화폐 가격 예측 연구에는 주식 가격 예측과 다른 방법론이 적용되어야 함을 본 논문에서 주장하였다. 우리는 기존에 주가 딥러닝 예측에 사용되던 워크 포워드 검증를 응용한 역순 워크 포워드 검증을 제안하였다. 역순 워크 포워드 검증은 워크 포워드 검증과 달리 검증 데이터셋을 테스트 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞에 부분으로 고정시켜놓고, 훈련데이터를 훈련 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞 부분부터 서서히 훈련 데이터셋의 크기를 늘려가면서 검증에 대한 정확도를 측정한다. 측정된 모든 검증 정확도 중 가장 높은 정확도를 보이는 훈련 데이터셋의 크기에 맞춰서 훈련 데이터를 절삭시킨 뒤 검증 데이터와 합쳐서 실험 데이터에 대한 정확도를 측정하였다. 분석모델로는 로지스틱 회귀분석과 SVM을 사용했으며, 우리가 제안한 역순 워크 포워드 검증의 신뢰성을 위해서 분석 모델 내부적으로도 L1, L2, rbf, poly등의 다양한 알고리즘과 정규화 파라미터를 적용하였다. 그 결과 모든 분석모델에서 기존 연구보다 향상된 정확도를 보임이 확인되었으며, 평균적으로도 1.23%p의 정확도 상승을 보였다. 선행연구를 통해 암호화폐 가격 예측의 정확도가 대부분 50%~60%사이에서 머무르는 걸 감안할 때 이는 상당한 정확도 개선이다.

단기 예측강우를 활용한 유출량 예측 활용 (Application on the Coupled Short-Term Precipitation-Stream Flow Forecast)

  • 윤원진;김진훈;배덕효
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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    • pp.308-312
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    • 2004
  • 본 연구에서는 기상 수치모델의 예측강우량을 활용하여 단시간 하천유출량을 계산할 수 있는 기상-수자원 연계기법을 개발하였다. 이를 위해 기상청의 RDAPS 강수자료와 수자원공사의 치수모델인 KOWACO 모델을 통해 소양강댐 상류유역의 댐유입량을 계산하고 그 정확도를 분석하려다. 대상 사례기간인 2003년 7월 18일부터 2003년 7월 24일까지 RDAPS 강우예측자료의 정확도를 평가한 결과, RDAPS 및 AWS MAP 사이의 정성적 평가에서 매우 우수한 정확도를 보이고, 수자원 측면에서 필요한 정량적 성격을 어느 정도 충족시키는 것으로 나타났다. RDAPS-KOWACO 연계 모형의 하천유출량 계산에서도 그 정확도가 비교적 높은 것으로 검토되어 현재의 하천 유출량 예측에서 기상 수치예보자료의 활용성은 매우 놀은 것으로 사료된다.

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무인항공기 착륙용 의사위성 측위 정확도 예측 프로그램 개발

  • 신대식;최진규;이건우;박찬식;이상정
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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    • pp.467-470
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    • 2006
  • 본 논문에서는 GPS와 의사위성을 이용하는 무인항공기 착륙용 측위 정확도 예측 프로그램의 개발을 나타내었다. 무인항공기의 착륙 환경을 모사하기 위하여 착륙 장소의 GIS 데이터를 기반으로 광선추적(ray tracing) 기법을 이용하여 의사 위성신호의 전파과정을 상세히 모사하였으며, GPS 위성의 위치는 위성궤도 생성 프로그램과 오차 모델을 이용하여 생성하였다. 의사위성 신호와 GPS 신호를 동시에 사용하여 위치를 구할 수 있으며, 일반적인 GPS UERE 모델과 의사위성 설치 환경의 UERE 모델을 이용하여 DOP와 NSP를 계산하고 측위 정확도를 예측할 수 있다. 개발된 측위 정확도 예측 프로그램은 무인항공기의 착륙지의 선정 및 오차 예측뿐 아니라 의사위성과 GPS를 동시에 사용하는 모든 응용에 효과적으로 적용될 수 있다.

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사용자 인정 기준 변화에 따르는 신뢰 관계 예측의 정확도 분석 (An Analysis on Accuracy in Trust Relationship Prediction with Changes of User Selection Threshold)

  • 김대훈;허유정;하지운;김상욱
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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    • pp.1256-1257
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    • 2011
  • 온라인 사회연결망의 신뢰 관계를 활용한 양질의 서비스를 개발하기 위해서는 신뢰 관계가 존재하지 않는 사용자들 간의 신뢰 관계를 예측할 수 있는 모델에 대한 연구가 필요하다. 신뢰 관계 예측 모델의 정확도를 향상시키기 위해서는 사용자 인정 기준을 통해 대상 사용자를 선정할 필요가 있다. 본 논문에서는 사용자 인정 기준 변화에 따른 신뢰 관계 예측의 정확도 변화를 분석하여 사용자 인정 기준을 강화하여 신뢰 예측 결과의 정확도를 향상시킬 수 있음을 보인다. 본 연구의 결과가 최적의 사용자 인정 기준을 찾기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.