• Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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• v.22 no.2
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• pp.193-197
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• 2012

Road traffic noise map is effective method to save cost and time for environmental noise assessment. Generally, noise is calculated by using theoretical equation of noise prediction, and the calculated result can be influenced by various input factors. Especially, domestic vehicle classification method for traffic flow and heavy vehicle percentage is different from that of foreign countries. Thus, this can cause effect on the noise prediction results. In this study, noise prediction results by using domestic vehicle classification method are compared with those by foreign methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.562-563
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• 2019

본 연구는 한국 프로 야구 선수 개인의 수치화된 데이터를 바탕으로 타석의 결과를 예측하고자 하는데 목적을 두고 있다. 연구의 방법은 2015시즌부터 2018시즌에 활약한 한국 프로 야구 소속의 투수와 타자의 유형을 군집화 하여 지도학습 모델을 만든다. 지도학습 모델과 현재까지 진행된 2019시즌의 결과를 비교·대조한다. 본 연구결과는 한국 프로 야구 10개 구단의 감독의 선수 선발 결정에 기여할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.139-141
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• 2001

기존의 웹 지리정보시스템에서 전송되는 지리 데이타의 단위가 매우 크기 때문에 사용자들은 지도의 긴초기로딩시간과 늦은 응답시간동안 기다려야 했다. 지리정보시스템에서 기존 연구들은 타일과 레이어의 개념을 이용하여 지도의 긴 초기로딩시간을 최적화하는데 초점을 맞추고 있으나 사용자들의 응답시간을 줄이는 연구는 상대적으로 적었다. 응답시간을 줄이기 위해서 일반적으로 서버로부터 사용자가 앞으로 사용하게 될 타일들을 미리 예측하여 클라이언트로 가져다 놓는 프리패칭 메카니즘을 사용한다. 본 논문에서는 확률기반 모델로 표현된 사용자의 타일접근패턴을 이용하여 앞으로 사용될 타일을 정확하게 예측하여 응답시간을 줄이는 프리패칭 알고리즘과 이와 연동하는 캐쉬대체정책을 제안했다. 제안된 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 실험해 본 결과 사용자 응답시간이 36%~40%정도 빨라지는 성능향상을 보였다.

• Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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• 2008.05a
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• pp.19-24
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• 2008

The civil maritime guarder's roles, functions and domains are set and analyzed in order to provide the tailored security services at sea. In addition, the domain and the demand prediction of civil guarder in ports is estimated to evaluate the validity of civil maritime security system.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2006.05a
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• pp.750-753
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• 2006

Noise prediction is required as part of an environmental impact assessment. However, there has not been any comprehensive study or review en the major factors of specific vehicles affecting traffic noise so that there is difficulty when trying to figure out the source of noise. This study was to evaluate the noise effect of specific vehicles passing through a certain road by using noise map.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.835-842
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• 2003

현행 기업신용평가모형에 관한 연구는 크게 부실예측모형 및 채권등급 평가모형으로 구분된다. 이러한 신응평가모형에 관한 연구는 단순히 부실여부 또는 이미 전문가 집단에 의해 사전에 정의된 등급체계만을 예측하는 데 초점을 맞추고 있었다. 그러나. 대부분의 금융기관에서 사용하는 신응평가모형은 기업의 부실여부만을 예측하거나 기존의 채권등급을 예측하기 위만 목적보다는 기업의 고유 신응위험을 평가하여 이에 적합한 신용등급을 부여함으로써, 효율적인 대출업무를 수행하기 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 부실예측모형들을 대상으로 다중 부실확률모형 (Business Failure Probability Map; BFPM) 접근방법을 이용한 신응등급화 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시된 다중 부실확률모형은 신경망모형과 로짓모형을 통합하여 부도율, 점유율을 고려한 다단계 신용등급을 예측할 수 있게 해준다. 다중 부도확률지도 접근방법을 이용하여 각 금융기관에서 정의하는 수준의 신용리스크를 효과적으로 추정하고, 이를 기준으로 보다 객관적인 다단계 신용등급을 산출하는 새로운 신응등급화 방법을 제시 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.245-247
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• 2021

최근 코로나 19로 인하여 온라인 강의가 증가하고 있으며 이를 활용한 학습 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 학습 분석 중 학습 결과에 영향을 미칠 수 있는 학습 활동 데이터를 수집하여 학습 결과를 예측하는 모델을 설계하고자 한다. 예측 모델은 기계학습을 이용하며 이전 학기의 학습 결과 데이터를 학습시켜 학습 결과에 영향을 미치는 학습 활동 데이터를 도출한다. 도출된 데이터를 이용하여 차후 학습자의 학습 결과를 예측한다. 학습 결과를 예측하기 위한 모델로 딥러닝의 DNN을 활용한다. 향후 연구로는 예측한 결과를 바탕으로 학습자의 학습 동기 부여와 학습 지도 방향을 정하는 것이다.

• Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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• v.32 no.6
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• pp.384-395
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• 2020

Breaking waves generated by wave shoaling in coastal areas have a close relationship with various physical phenomena in coastal regions, such as sediment transport, longshore currents, and shock wave pressure. Therefore, it is crucial to accurately predict breaker index such as breaking wave height and breaking depth, when designing coastal structures. Numerous scientific efforts have been made in the past by many researchers to identify and predict the breaking phenomenon. Representative studies on wave breaking provide many empirical formulas for the prediction of breaking index, mainly through hydraulic model experiments. However, the existing empirical formulas for breaking index determine the coefficients of the assumed equation through statistical analysis of data under the assumption of a specific equation. In this paper, we applied a representative linear-based supervised machine learning algorithms that show high predictive performance in various research fields related to regression or classification problems. Based on the used machine learning methods, a model for prediction of the breaking index is developed from previously published experimental data on the breaking wave, and a new linear equation for prediction of breaker index is presented from the trained model. The newly proposed breaker index formula showed similar predictive performance compared to the existing empirical formula, although it was a simple linear equation.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.35 no.3
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• pp.133-144
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• 2017

Recently, weather information is getting closer to our real life, and it is a very important factor especially in the transportation field. Although the damage caused by the abnormal climate changes around the world has been gradually increased and the correlation between the road risk and the possibility of traffic accidents is very high, the domestic research has been performed at the level of basic research. The Purpose of this study is to develop a risk map for the road hazard forecasting service of weather situation by linking real - time weather information and traffic information based on accident analysis data by weather factors. So, we have developed a collection and analysis about related data, processing, applying prediction models in various weather conditions and a method to provide the road hazard map for national highways and provincial roads on a web map. As a result, the road hazard map proposed in this study can be expected to be useful for road managers and users through online and mobile services in the future. In addition, information that can support safe autonomous driving by continuously archiving and providing a risk map database so as to anticipate and preemptively prepare for the risk due to meteorological factors in the autonomous driving vehicle, which is a key factor of the 4th Industrial Revolution, and this map can be expected to be fully utilized.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.357-361
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• 2008

홍수는 인간이 지구상에 생존하기 전부터 발생하여왔다. 그러나 최근 들어 홍수 규모가 대형화되었고, 그 발생빈도도 증가하고 있다. 최근에는 지구온난화가 가속화 되면서 전 세계적으로 높은 강도의 기상이변들이 속출하고 있다. 우리나라도 예외는 아니어서 지난 100년 동안 기온이 약 $1.5^{\circ}C$ 가량 상승하였고, 집중호우나 태풍과 같은 극단적인 기상현상들로 인한 피해가 날이 갈수록 심해지고 있다. 이러한 이상기후에 따른 태풍, 집중호우 등의 대규모 호우로 인해 댐 및 제방 붕괴와 같은 비상상황이 초래될 수 있다. 잇따른 피해들을 통해 홍수침수 범위의 예측 분석을 통한 홍수위험 및 다양한 홍수위험지도 작성의 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 다양한 종류의 홍수위험지도의 개발을 위해 금호강과 태화강을 대상유역으로 선정하고, 1차원 분석(하천흐름)에는 미국 기상청의 FLDWAV 모형을 적용하였고 2차원 분석(범람흐름)에는 2차원 비정형 격자기법 침수해석 모형을 적용하였다. 1차원 및 2차원 수치해석 모형을 대상유역에 적용한 모의를 통하여 실제 홍수에 대한 제방의 붕괴 및 월류에 따른 유량을 산정하였고, '침수심 지도'와 '홍수유속 지도'를 작성하였으며, 또한 홍수위험 강도를 표현하기 위해 유속과 수심을 이용하여 홍수위험에 대한 '홍수위험강도 지도'를 작성하였다. 다양한 홍수위험지도는 홍수방어대책에 대한 평가와 개발, 또한 개발지역에 대한 선택에 이용될 수 있으며, 실제 홍수시 홍수위험지도에 나타난 긴급대피지역의 모든 주민들에 대해서 피난경고를 미리 발령하는 등의 방법으로 이용이 가능할 것으로 판단된다.