• 제목/요약/키워드: 예측편의

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GloSea5 장기예측 강수량과 K-DRUM 강우-유출모형을 활용한 물관리 의사결정지원시스템 개발 (Development of decision support system for water resources management using GloSea5 long-term rainfall forecasts and K-DRUM rainfall-runoff model)

  • 송정현;조영현;김일석;이종혁
    • 한국위성정보통신학회논문지
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    • 제12권3호
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    • pp.22-34
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    • 2017
  • K-water의 분포형 강우-유출모형인 K-DRUM(K-water hydrologic & hydraulic Distributed RUnoff Model)은 단기예측 강수자료를 통해 댐의 예측 유출량 및 수위를 산출하는 모형으로, 장기적인 수문기상정보를 획득하기 위해서는 장기예측 강수자료를 입력자료로 사용할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 국내에 도입된 기상청의 계절예측시스템인 GloSea5(Global Seasonal Forecast System version 5) 예측 강수량 앙상블을 K-DRUM의 입력자료로 사용하는 프로그램을 개발하였으며, 이를 통해 산출된 예측 유출량 앙상블 자료를 기반으로 댐 운영자에게 수문기상정보를 제공하는 웹 기반 확률장기예보 활용 물관리 의사결정지원시스템을 함께 구축하였다. GloSea5의 예측 결과를 입력자료로 사용하기 위하여 대상 댐 유역에 대해 전처리 과정을 수행한 후 편의보정기법을 적용하여 예측 강수 앙상블 자료를 산출하였으며, 이를 K-DRUM에 입력하여 수행하여 예측 유출량을 산출하였다. 이 과정에서 편의보정된 강수량과 강우-유출모형에서 산정된 예측 유출량은 그래프와 테이블로 함께 표출할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과를 통해 시스템의 사용자는 예측 강수량과 유출량을 토대로 댐의 방류량을 조정함으로써 댐 수위 모의 운영을 수행할 수 있게 되어 장기적인 물관리 의사결정에 도움이 될 것으로 기대된다.

최근접 이웃 규칙 기반 프로토타입 선택과 편의-분산을 이용한 성능 평가 (Nearest-neighbor Rule based Prototype Selection Method and Performance Evaluation using Bias-Variance Analysis)

  • 심세용;황두성
    • 전자공학회논문지
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    • 제52권10호
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    • pp.73-81
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    • 2015
  • 이 논문은 프로토타입 선택 방법을 제안하고, 편의-분산 분해를 이용하여 최근접 이웃 알고리즘과 프로토타입 기반 분류 학습의 일반화 성능 비교 평가에 있다. 제안하는 프로토타입 분류기는 클래스 영역 내에서 가변 반지름을 이용한 다차원 구를 정의하고, 적은 수의 프로토타입으로 구성된 새로운 훈련 데이터 집합을 생성한다. 최근접 이웃 분류기는 새 훈련 집합을 이용하여 테스트 데이터의 클래스를 예측한다. 평균 기대 오류의 편의와 분산 요소를 분해하여 최근접 이웃 규칙, 베이지안 분류기, 고정 반지름을 이용한 프로토타입 선택 방법, 제안하는 프로토타입 선택 방법의 일반화 성능을 비교한다. 실험에서 제안하는 프로토타입 분류기의 편의-분산 변화 추세는 모든 훈련 데이터를 사용하는 최근접 이웃 알고리즘과 비슷한 편의-분산 추세를 보였으며, 프로토타입 선택 비율은 전체 데이터의 평균 약 27.0% 이하로 나타났다.

조건부 Copula 함수 기반의 월단위 GloSea5 앙상블 예측정보 편의보정 기법과 연계한 일단위 시공간적 상세화 모델 개발 (Development of daily spatio-temporal downscaling model with conditional Copula based bias-correction of GloSea5 monthly ensemble forecasts)

  • 김용탁;김민지;권현한
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권12호
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    • pp.1317-1328
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    • 2021
  • 본 연구에서는 예측 모델의 정확성이 비교적 높은 월단위의 GloSea5 자료를 기반으로 예측강수량을 편의보정 및 시공간적으로 상세화하여 연속된 일단위 강우량을 모의하고자 하였다. 이를 위하여 GloSea5를 입력자료로 조건부 Copula와 MNHMM 모형을 적용하여 일단위 시계열 강우량 예측정보를 생산할 수 있는 모델링 체계를 제시하였다. 모의결과 동기간의 자료라도 매주 생산되는 결과가 큰 차이를 나타내는 예측강수량의 변동성이 유의하게 개선되었다. 모형 검증에서 모의된 일강수량, 연속강우확률, 연속무강우확률 및 강우일수가 관측자료와 유사한 값으로 모의되는 등 수문모형의 입력자료로써 활용성이 클 것으로 판단된다. 유역 단위에서의 모의된 강수량 계열간의 상관성 차이가 최소 -0.02에서 최대 0.10로 유역의 강우관측소간 상호종속성을 효과적으로 복원되는 등 수문모형의 입력자료로 활용 시 유역의 수문기상학적 반응을 보다 현실적으로 모의가 가능할 것으로 기대된다.

이해상충과 애널리스트 예측 (Conflict of Interests and Analysts' Forecast)

  • 박창균;연태훈
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • 제31권1호
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    • pp.239-276
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    • 2009
  • 본 연구에서는 주식시장에서 정보 생산자로서 중요한 기능을 수행하는 '애널리스트'의 이익 예측치 편의와 정확도가 증권사와 평가 대상 기업의 동일인 소유 여부에 의하여 영향을 받는지를 점검하였다. 소유구조에 기반한 증권사와 평가 대상 기업 간의 특수관계에 의하여 평가자의 행태가 달라지고 그로 인하여 불특정 다수의 투자자에게 부정적 영향이 초래되는 경우 적절한 규제조치가 필요할 것이라는 측면에서 제기된 문제의 실천적 의미를 찾을 수 있다. 물론 평판효과(reputation effect)가 중요한 역할을 하는 증권업과 애널리스트 시장에서 시장규율(market discipline)이 원활히 작동한다면 특수관계로 인해 왜곡된 정보를 제공할 유인이 사라질 것이며 별도의 규제가 필요하지는 않을 것이다. 분석 결과에 의하면, 특수관계가 존재할 경우 양의 예측편의가 발생하는 빈도가 높은 것은 사실이나, 예측편의의 크기를 포함한 종합적 상관관계를 고려할 경우 증권사와 평가 대상 기업 간의 특수관계가 유의한 예측편의를 발생시키는 것으로 보기는 어려우며, 정확도 또한 의미있는 차이를 보이는 것으로 결론짓기는 어려운 것으로 나타났다. 이는 적어도 현재까지는 증권사가 소유구조로 인하여 왜곡된 정보를 생산하려는 유인보다 정확한 정보를 제공한다는 평판을 지키려는 유인이 더욱 크게 작용한 결과 관측되는 현상으로 해석될 수 있다.

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초단기예측강우의 편의보정을 위한 G/R비 추정 (Estimation of G/R Ration for the Correction of Mean-Field Bias of Very-Short-Term Rainfall Forecasting)

  • 유철상;김정호;정재학;양동민
    • 한국방재학회:학술대회논문집
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    • 한국방재학회 2011년도 정기 학술발표대회
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    • pp.176-176
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    • 2011
  • 전 세계적으로 국지성 집중호우의 발생이 증가하고 있다(건설교통부, 2007 ; 김광섭과 김종필, 2008). 특히, 국내의 경우 급속한 도시화에 의한 기상 변화의 영향으로 서울 및 중소도시 지역에 집중호우의 발생이 크게 증가하였고, 산악지역에 발생한 강도 높은 집중호우로 인하여 돌발홍수의 발생 또한 급증하고 있다. 이처럼 집중호우는 단시간에 큰 강우강도를 동반하여 돌발홍수를 유발할 뿐만 아니라 잦은 발생으로 인하여 막대한 재산 손실과 인명 피해를 초래하고 있다(유철상 등, 2007a). 현실적으로 이러한 이상호우에 의한 피해를 원천적으로 방지하는 것은 불가능하다. 그러나 어느 정도(accuracy) 이상의 강우예측이 전제된다면 피해의 규모를 크게 줄일 수 있는 것이 또한 사실이다(유철상 등, 2007b). 집중호우로 인한 피해의 주범은 수 시간이내에 발생하는 돌발홍수로서 이에 대한 피해를 최소화하기 위해서는 정확한 초단기예측 강우가 절실한 상황이다. 이에 본 연구에서는 초단기예측 강우의 보정을 목적으로 G/R 비를 예측하였다. 먼저, 강우의 임계치와 누적시간에 따른 G/R 비의 특성변화를 검토하여 G/R 비 산정방법을 개선하였다. 초단기예측 강우로 캐나다 McGill 대학교에서 개발된 MAPLE 예측강우를 사용하였으며, 이를 보정하기 위하여 칼만 필터를 이용하여 G/R 비를 실시간으로 예측하였다. 이러한 분석은 레이더 자료의 품질이 가장 양호할 것으로 판단되는 내륙지역을 대상으로 하였다. 결과적으로 강우의 임계치와 누적시간의 고려를 통해 안정화된 G/R 비의 산정이 가능하였으며, 이를 이용함으로서 예측 G/R 비의 정확성이 보다 향상되었다.

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집성재 소시험편의 전단강도에 의한 핀접합부의 모멘트 저항성능 예측 (Estimation of Moment Resisting Property for Pin Connection Using Shear Strength of Small Glulam Specimens)

  • 황권환;박주생
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • 제36권4호
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    • pp.58-65
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    • 2008
  • 집성재의 구조부재로서의 이용에 있어서는 접합철물(connector)과 파스너(fastener)에 의한 접합이 대부분을 차지하고 있다. 이들 접합부의 역학적 거동은 파스너의 지압과 부재의 전단현상으로 설명할 수 있다. 집성재 내의 층재 구성상태에 따른 전단성능, 2면전단 핀접합부의 인발에 의한 전단성능, 실대 기둥-보 2면전단 핀접합부의 모멘트 저항성능을 검토하였다. 집성접착된 부위의 경우, 두 층재간의 보완작용에 의해 밀도 및 전단강도에 있어서도 적층효과를 발휘하였다. 소시험편의 전단강도를 이용한 핀접합부의 2면전단강도와 모멘트 저항성능을 예측할 경우 다소의 보정이 필요할 것으로 판단되었다. 기둥-보 접합부의 모멘트저항성능 예측은 소시험편 전단강도의 10%를 저감하여 이용하면 안전하게 예측가능한 것으로 판명되었다.

신선편의 냉장·냉동 과채류에서 Listeria monocytogenes의 예측모델 개발 (Development of Predictive Models of Listeria monocytogenes in Fresh-Cut Fruits and Vegetables)

  • 김근향;임주영;김연호;양소영;윤기선
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제35권5호
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    • pp.495-502
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    • 2020
  • 본 연구에서는 농산물에서 오염 가능성이 있는 병원성식중독 균 L. monocytogenes에 대해 신선편의 샐러드, 파인애플, 냉동망고에서 예측 모델을 개발하고, 본 연구에서 개발된 예측 모델을 다른 제품에서 적용 여부를 검증하였다. 시료에 L. monocytogenes를 접종하여 각각의 저장 온도에 보관 시 샐러드는 13℃, 파인애플은 10℃ 이상에서 성장하였으며, 두 식품 중 파인애플에서 L. monocytogenes가 더 빠르게 성장하는 것으로 확인 되었다. 또한, 냉동망고에 접종한 L. monocytogenes는 -2, -10, -18℃의 저장온도에서 온도가 낮아질수록 delta 값이 커지며 생존력이 높아지는 양상을 보였다. 본 실험 검증을 통해 같은 신선편의 과일, 채소 식품 그룹에 속하더라도 식품 각각의 특성에 따라 L. monocytogenes의 성장 패턴은 일정하지 않으며 각기 다른 행동 패턴을 보이는 것으로 확인하였다. 신선편의 샐러드 및 절단된 과일류는 냉장유통 되며 추가세척 없이 소비되는 제품 특성상 공정과정에서 L. monocytogenes에 의한 오염이 일어나지 않도록 위생관리에 주의하고 유통과정에서 온도 남용이 되지 않도록 유통온도 관리에도 유의해야할 것으로 사료된다.

신경망과 유전자 알고리즘을 이용한 자연재해 피해예측 모델 연구 (Natural Disaster Damage Cost Prediction Model based on Neural Network and Genetic Algorithm)

  • 최선화
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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    • pp.380-384
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    • 2010
  • 기후온난화, 국지성 호우 및 대규모 태풍으로 인한 피해가 증대되면서 사회 경제적 손실 또한 날로 증가하고 있어 재해로 인한 피해 발생가능성을 효율적으로 예측하는 모델을 통한 선제적 대응이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석 방법은 주로 확률 통계기법을 기반으로 하는 연구가 주류를 이루었으나, 본 논문에서는 포착된 현상의 데이터를 이용해 그 데이터를 지배하는 경험적 규칙성을 학습하고 획득하는데 다른 기법보다 탁월한 성능을 가진 신경망 모델을 적용하여 자연재해 피해예측 모델을 연구하였다. 1991년부터 2005년 사이에 우리나라에서 발생한 자연재해의 피해자료와 기상개황 자료를 이용하여 지역별 자연재해로 인한 피해를 예측하는 신경망 모델은 우리나라 232개 행정구역에 대하여 누적강우량과 최대풍속, 그리고 재해사상 발생 5일 이내의 선행강우량을 입력변수로 하고 총 피해액을 출력변수로 한다. 또한 학습을 통한 최적의 해를 찾기 위해 신경망의 매개변수 학습률, 모멘텀, 편의값을 유전자알고리즘으로 결정하여 학습을 수행 하였다.

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영화 흥행 예측을 위한 영화 관객 수와 관련 트윗간의 상관관계 분석 (An Analysis of Corelation between Movie Attendance and Related Tweets for Predicting Box Office)

  • 임준엽;황병연
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.1245-1247
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    • 2013
  • 최근 들어 영화에 대한 수요가 증가하면서 국내 영화시장규모는 지속적으로 성장하고 있다. 이와 관련하여 여러 가지 위험요소를 제거하고 시장에서의 성공을 위해 영화의 흥행을 예측하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 그러한 예측을 위한 관련 요소들 간의 상관관계를 정확한 수치로 표현하는 일은 매우 어려우며 관련연구 또한 아직 미흡하다. 본 논문에서는 트위터에서 발생되는 트윗을 설문 표본으로 삼고 영화 관련 트윗과 영화의 흥행을 의미하는 관객 수와의 상관관계를 분석하여 상관계수를 도출하였다. 실험 결과 실험에 사용된 영화 10편의 관객 수에 대한 데이터 모두 관련 트윗의 발생비율과 양의 상관관계를 가짐을 알 수 있었으며 이를 통해 트위터를 이용한 영화의 흥행 여부 예측에 대한 가능성을 제시했다.