• 플랜트 저널
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• 제15권1호
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• pp.31-37
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• 2019

본 연구에서는 지역난방시스템 열수요 예측의 정확도 향상을 위하여 판교지역을 대상으로 지역난방 수요예측 주요인자 중 열수요 실적을 기존의 열원시설 열공급정보 대신 변경된 사용자시설 열판매정보로 적용하여 혹한기를 포함한 5개월 동안의 수요를 예측하고 실적값을 기준으로 기존 방식과 정확도를 비교하였다. 열수요가 피크를 이루는 혹한기 1주일(2018.01.08.~01.14) 동안 실적값을 기준으로 기존 및 변경방식 예측값의 시간대별 차이를 비교한 결과 상대오차가 7%에서 3%로 감소되었으며, 2017년 10월부터 2018년 2월까지 5개월에 걸친 일일 누적 열수요에 있어서도 실적값 대비 기존 및 변경 방식 예측값의 상대오차는 각각 9%와 4%로 변경방식의 상대오차가 감소하였다. 또한, 열수요 특성이 차별화되는 주말의 경우에도 예측값의 상대오차는 기존 방식 10%에서 변경 방식 5%로 일관성 있게 감소함을 확인할 수 있었다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1997년도 추계학술발표회논문집(1)
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• pp.579-584
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• 1997

HP Workstation 및 IBM PC에서 사용 가능한 부수로 해석 코드 MATRA $\alpha$-버전을 개발하였다. 이 코드는 정확도 향상 및 사용자 편리를 위해 COBRA-IV-I코드에 비해 여러가지 기능들이 추가되었으며, 코드의 적용 범위를 신형원자로의 비정방형 집합체 노심에 확장할 수 있도록 압력손실 모형 등이 개선되었다. 또한 이상 유동장에서의 예측 정확도 향상을 위하여 부수로 잔의 횡방향 전달 모형을 개선하였다. 코드의 예측 성능을 평가하기 위해 세 중류의 집합체 유동분포 및 엔탈피 분포 실험 자료와 비교하였으며, 그 결과 기존의 COBRA-IV-I코드보다 향상된 결과를 보였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제10권4호
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• pp.26-34
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• 2016

본 논문에서는 다공성 단열재의 정확도가 높은 유효 열전도율 예측 모델을 새롭게 제안하고, 기존 예측 모델 및 시험 결과와 비교 검증하였다. 이를 위해 기존 유효 예측 모델들을 다공성 단열재의 고체 부피율에 따른 열전도율 시험 결과 값과 비교하였다. 그리고 고체의 부피율에 따른 유효 열전도율 시험결과와 비교하여 가장 높은 정확도를 가진 Zehner-Schlunder 모델 및 시험 결과 데이터를 기반으로 고체-유체의 부피율과 열전도율 비로 구성된 다항식을 추가하여, 새로운 유효 열전도율 예측 모델을 정의하였다. 예측 모델을 시험 결과와 비교하여 검증하였다. 또한 예측 모델을 적용하여 열방어구조의 과도 열전달 해석을 수행하였으며, 열전달 시험 결과와의 비교를 통해 유효 열전도율 예측 모델의 유효성을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.234-241
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• 2021

군에서는 수요예측에 대한 중요성을 인식하여 수리부속에 대해 예측 정확도 향상을 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 수리부속 수요예측은 예산 운영과 장비 가동률 측면에서 매우 중요한 요소가 되고 있다. 그러나 현재 군에서 적용중인 시계열 모형으로는 수요량의 변동과 발생주기가 일정하지 않은 간헐적 수요에 대해서는 예측에 한계가 있는 실정이다. 따라서, 본 연구는 공군 패트리어트 수리부속의 간헐적 수요에 대한 예측 정확도를 제고하는 방법을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 2013년부터 2019년까지의 701개의 수리부속 소모개수를 토대로 수요 유형을 구분하여 수리부속의 간헐적 수요 자료를 수집하였다. 또한, 장비 고장에 영향을 줄 수 있는 외부 요인으로는 기온, 장비운영시간을 식별하여 입력변수로 선정하였다. 그 후, 소모개수와 외부 요인을 통해 군에서 적용하는 시계열 모형과 제안하는 데이터 마이닝 모형으로 예측을 실시하여 모형별 예측 정확도를 판단했다. 예측 결과로 기존의 시계열 모형과 비교하여 데이터 마이닝 모형의 예측 정확도가 높았으며, 그 중 다층 퍼셉트론 모형이 가장 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.550-552
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• 2005

유비쿼터스 환경의 발달과 함께 모바일 장비에서 수집되어지는 컨텍스트 로그를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 컨텍스트 정보를 사용한 연구는 사용자 모델링에 그 초점을 맞추거나 단순하게 수집된 정보를 정리하여 한눈에 알아보기 쉽게 보여주는 정도에 그치고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 새로운 서비스를 제공하기 위한 방법으로서 모바일 컨텍스트 로그와 외부 센서를 통해 정보를 수집하여 학습한 베이지안 네트워크를 이용하여 랜드마크를 찾아내는 예측 모델을 제안한다. 베이지안 네트워크 설계는 사전에 수집된 컨텍스트 정보를 요일과 주별로 분류하여 각각에 대한 베이지안 네트워크를 cross validation하여 랜드마크 예측에 대한 정확도를 평가하였다. 그리고 분류에서 가장 많이 사용하고 있는 SVM 방법을 사용하여 제안한 방법과의 성능을 비교평가하였다. 랜드마크 예측에 대한 정확도는 주간별로 설계한 베이지안 네트워크보다 요일별로 설계한 베이지안 네트워크가 랜드마크를 예측하는데 정화도가 높음을 확인하였고, 베이지안 네트워크를 사용한 방법이 SVM을 사용한 방법보다. 예측에 한 정확성이 우수하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2552-2554
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• 2003

난수발생기 (Random generator-RG)와 GRNN을 이용한 분류기 설계방식을 제안하며, 이를 프로모터 염기서열의 분류에 적용한다. 주어진 난수범위에서 다중 분류기를 발생하였으며, 그 성능을 예측정확도와 분류민감도 측면에서 평가하였고, 분류민감도는 다시 전체와 개별적 프로모터에 대해서 세분화하여 평가하였다. 최적화된 분류기 상호간의 비교에서 제안된 기법은 모든 임계점에 대해서, 전체 분류민감도와 전체 예측정확도를 향상시키었으며, 이는 전체 분류 민감도에서 더 두드러졌다. 한편, 개별적 프로모터에 대한 분류민감도와 예측정확도도 평균적으로 향상되었다. 이 같은 결과로 제안된 기법이 분류와 예측성능을 동시에 증진하는데 매우 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.405-408
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• 2020

국방분야에서 전력 운영유지를 위한 군수분야 운영 효율화는 매우 중요한 이슈이다. 군수분야의 효율성을 위해 적정한 수리부속 확보는 장비의 가동률과 예산 절감 차원에서 중요성이 크다. 이에 군은 다양한 기법을 활용하여 수리부속 수요예측에 대한 노력을 계속해 왔으나, 여전히 예측 정확도 향상을 위한 지속적인 노력이 요구된다. 이에 본 연구에서는 지난 9개년의 수리부속 수요데이터를 분석하고 다양한 머신러닝을 활용하여 예측정확도를 비교·분석하고, 가장 적합한 수리부속 수요예측 모델을 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1181-1185
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• 2009

Adaptive Nuero-Fuzzy Inference System(ANFIS) 모형은 인공신경망과 퍼지모형의 특징을 가지는 모형으로 자료간의 관계가 선형이 아닌 비선형관계를 가질 경우 매우 정확한 예측 모형을 구축할 수 있는 특징이 있다. 월강수량 예측이 관측된 기상자료들과 비선형 관계에 있다고 생각되어 ANFIS 모형을 이용하여 월강수량을 예측하였다. 본 연구의 대상 지점으로는 금강유역의 대전 지점으로 선정하였다. 금강유역은 우리나라의 한가운데 위치하여 평균적인 강수형태 및 특징을 보여 좋은 실험유역으로 생각되어 선정하였다. 금강유역의 기상청에서 운영하는 지상 유인관측소 중 비교적 금강유역을 대표하고 양질의 자료가 기록되어 있다고 판단되는 대전지점을 실험지점으로 생각되어 선정하였다. 기상청 대전 유인 관측소에는 총 39년치 기상 자료가 기록되어 있다. 기상청에서는 전국 주요 도시들을 대상으로 2003년부터 월간 예보를 하고 있다. 본 연구에서는 기상청 월간예보와 기상청 대전 유인관측소에서 관측된 5년 치 기상자료를 모델의 입력자료로 구성하였다. 적절한 입력변수 조합을 구성하기 위하여 반복해법을 적용하였다. 5년 치 자료 중 절반은 학습을 시키는데 사용하였고 나머지 절반을 이용하여 모형을 검증하였다. 여러 입력변수를 이용하여 모형의 학습시킨 결과 입력변수가 3개 일 경우 가장 높은 정확도를 보였다. 입력변수가 3개로 학습 시킨 ANFIS 모형과 기상청에서 제공하는 월간예보를 비교해본 결과 ANFIS 모형을 적용하여 월 강수량을 예측하는 것이 기상청에서 제공하는 월간예보보다 높은 정확도를 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제27권2호
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• pp.119-127
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• 2009

다양한 차세대 위성항법시스템들이 개발되고 있지만, 현재 사용자가 측위에 이용할 수 있는 위성항법시스템은 GPS와 GLONASS 뿐이다. 이 연구에서는 GLONASS의 궤도력 중에서 알마낙을 이용하여 위성궤도를 예측하고 예측궤도의 정확도를 평가하였다. 예측궤도를 생성하기 위하여 알마낙 파일에 포함되어 있는 케플러 궤도요소와 궤도방정식을 이용하였으며, 그 결과는 정밀궤도력과의 좌표 비교를 통하여 정확도를 검증하였다. 그 결과, 7일 동안 예측한 위성궤도의 3차원 최대오차는 155.4km로 나타났으며, RMS 오차는 56.3km로 나타났다. 또한 실제관측 결과와의 비교를 통해 궤도오차가 위성의 가시성을 분석하는데 무리가 없는 수준임을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.269-271
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• 2022

이 연구는 상선 해기사 인력의 수요를 단순평균법과 추세분석 및 시계열분석을 통혜 예측하고, 예측치와 실적치들을 비교하여 수요 예측방법들의 예측 정확도를 평가하였으며, 마이코프 분석을 활용하여 직급별로 인력구성의 변화요인을 고려하여 공급을 예측하고 인력부족을 진단하였다. 그리고 자율운항선 도입과 현실적인 공급확대 방안 실행이 부족인력 감소에 미치는 영향을 분석하여 해기사 인력 수급 대책의 타당성과 효과를 평가하였다.