• 제목/요약/키워드: 예측 모델링

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마코프성분을 갖는 데이터셋의 예측모델링 (Predictive Modeling for the Data having Marcov property)

  • 김선철;서성보;이준욱;류근호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.172-174
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    • 2000
  • 기업과 산업등 여러분야에 적용하기 위하여 인공지능, 통계학, 데이터베이스등의 각 분야에서 활발히 연구되고 있는 데이터마이닝은 알 수 없는 미래에 대한 예측이 가능하다는 장점을 갖기 때문에 더욱 가치가 있다. 데이터셋을 설명하기 위한 설명모델링과 예측을 하기 위한 예측모델링의 두 가지 범주로 나뉘어 발전되어왔으나, 데이터셋을 설명하기 위한 분석보다는 미래를 예측하기 위한 분석의 중요성이 점점 증가되고 있다. 이 논문에서는 마코프 성분을 갖는 과거의 이력 데이터를 기반으로 일정한 시점 또는 일정 기간동안의 변화량을 예측할 수 있는 예측모델링 방법을 제시한다.

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머신러닝기법을 이용한 WRF-Hydro 하천수 흐름 예측 개선 (Improvement of WRF-Hydro streamflow prediction using Machine Learning Methods)

  • 조경우;김연주
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.115-115
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    • 2019
  • 하천수 흐름예측에 대한 연구는 대부분 WRF-Hydro와 같은 과정기반 모델링 시스템을 이용한다. 과정기반 모델링 시스템은 물리적 현상을 일반화한 수식으로 구성되어있다. 일반화된 수식은 불확실성을 내포하고 있으며 지역적 특성도 반영하지 못한다. 특히 수식에 사용되는 입력자료는 측정값으로 오차가 존재한다. 따라서 과정기반 모델링 시스템 예측결과는 계통오차와 우연오차가 존재한다. 현재 매개변수 보정을 통해 예측결과를 개선하는 방법을 사용하고 있으나 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 상호보완적인 Data-driven 모델을 구축하여 과정기반 모델링 시스템 결과를 개선하고자 하였다. Data-driven 모델 구축을 위해 머신러닝 기법인 instance-based weighting(IBW)과 support vector regression(SVR)을 사용하였다. 구축된 Data-driven 모델은 한반도 지역 주요 저수지 및 호수의 하천수 흐름예측을 통해 검증하였다. 검증을 위해 과정기반 모델링 시스템으로 WRF-Hydro를 구동하였다. 입력자료는 기상청의 국지수치예측모델자료(LDAPS), HydroSHEDS의 수치표고모델자료(DEM), 국가지리정보원의 저수지 및 호수 연속수치지형도를 사용하였다. 본 연구를 통해 구축된 Data-driven모델은 기존 과정기반 모델링 시스템의 오류수정 한계를 머신러닝을 이용하여 개선할 수 있는 가능성을 제시하였다.

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태백산 광화대의 금속광상 부존가능지역 예측 모델링 (Weights of Evidence Modeling for Metallic Ore Deposits Potential Mapping in Taebaeksan Area)

  • 이홍진;지광훈;백맹언
    • 한국GIS학회:학술대회논문집
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    • 한국GIS학회 2003년도 공동 춘계학술대회 논문집
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    • pp.187-190
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    • 2003
  • 태백산 광화대는 1960년대부터 광물자원에 대한 조사 및 개발이 활발하게 이루어지고 있는 지역으로 지질관련 자료들이 많이 축적되어 있으므로 자료의 이용이 용이하고 예측 모델링을 적용한 결과와 기존 결과의 비교가 가능한 지역이다. 본 연구에서는 태백산 광화대 지역의 금속광상의 부존가능지역 예측을 위하여 지화학 자료를 이용하여 주제도를 작성하였다. 부존가능지역 예측을 위하여 사용한 기법은 GIS 기반의 예측 기법 중하나인 Weights of Evidence 모델링 기법으로 연구지역에 시범 적용함으로써 국내 환경에의 적용 가능성을 검토하고 구조선과 광상간의 공간적 상관성을 확인하였다.

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음성합성을 위한 분절음 길이예측 모델링

  • 정현성
    • 대한음성언어의학회:학술대회논문집
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    • 대한음성언어의학회 2003년도 제19회 학술대회
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    • pp.236-236
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    • 2003
  • 음성합성을 위한 운율연구는 실험음성학과 음성공학 분야에서 활발히 이루어져 왔고, 가시적인 성과도 거두어 왔다. 최근 운율의 자연성을 향상시키기 위한 노력은 corpus-based unit selection에서와 같이, 대단위 음성자료에 의존하게 되면서 급격한 자연성의 향상을 가져온 것이 사실이지만, 여전히 새로 주어진 자료에 대해서 부자연스러운 운율을 극복해야 한다는 과제를 안고 있다. 이 논문은 길이, 억양, 에너지 등의 운율요소 가운데, 우선적으로 분절음의 길이에 초점을 두고, 대규모 음성자료를 바탕으로 한 자료기반형 길이예측모델을 지양하고 언어학적 지식과 언어자질을 이용한 지식기반형 길이예측모델을 제시하고자 한다. 모델링을 위한 방법으로는, 기본적으로 자료기반형 모델링 기법이지만 언어자질을 이용한 길이예측이 가능한 Classification and Regression Tree (CART) 모델링과 전통적인 지식기반형 모델링인 sequential rule systems을 확대시킨 Sums-of-Products 모델링을 사용한다. (중략)

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기능 중심의 신뢰성 예측 모델링 방법론 (A methodology for creating a function-centered reliability prediction model)

  • 정용호;박지명;장중순;박상철
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.77-84
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    • 2016
  • 본 논문은 시스템에 대한 기능 중심의 신뢰도 예측을 수행하기 위한 모델링 방법론을 제안한다. 신뢰도 예측에 대한 다양한 기존 연구들이 있지만, 이 연구들의 공통점은 하드웨어 중심으로 신뢰도 예측을 수행하였다는 점이다. 신뢰성이 제품이 주어진 사용 조건 아래서 의도하는 기간 동안 정해진 기능을 성공적으로 수행하는 능력이라고 정의되는 점에서 보았을 때, 하드웨어 중심의 신뢰도는 논리적 모순을 가진다. 본 논문에서는 기능 중심의 신뢰도 예측을 위해 4-단계 모델링 절차(four-phase modeling procedure)를 제안하였다. 제안되는 모델링 방법론은 네 개의 모델로 구성된다; 1) 구조적 블록 모델(structure block model), 2) 기능 블록 모델 (function block model), 3) 장치 모델 (device model), 그리고 4) 신뢰성 예측 모델 (reliability prediction model). 본 논문에서는 제안하는 모델링 방법론을 이용하여 전자식 안정기에 대한 기능 중심의 신뢰도 예측을 수행하였으며, 하드웨어의 신뢰도를 결정하기 위해 신뢰도 예측 규격 중 하나인 MIL-HDBK-217F를 이용하였다.

부유물질 크기분포를 고려한 저수지 탁도 예측 모델 개선 (Improvement of Reservoir Turbidity Prediction Model with Considering Particle Sizes of Suspended Sediments)

  • 이흥수;정세웅;류환;정희영
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1378-1383
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    • 2008
  • 댐 저수지에서 지속적인 탁도를 유발하는 물질은 쉽게 침강되지 않는 $20{\mu}m$이하의 작은 부유물질(SS)이며, 가을 수직혼합 시기까지 침강되지 않은 부유물질은 다시 재부상하는 경우도 발생한다. 저수지내 탁수의 장기 체류는 수자원 이용과 하류하천의 수생태계에 다양한 문제를 야기하고 있어 일부 댐에서는 실시간 탁도 감시 장치를 설치하고 취수설비를 개선하는 등의 탁수저감 대책의 노력을 기울이고 있으나, 시설의 최적 운영을 지원할 수 있는 탁수 거동 및 탁도 예측에 관한 연구는 아직 부족한 실정이다. 특히, 탁도는 물 속에 존재하는 부유물질의 광학적 특성(light attenuation)을 나타내는 지표로써 SS와는 물리적인 물성이 달라 실시간 계측자료(탁도)와 모델의 모의 변수(SS)가 다른 문제점 때문에 모델링에 어려움이 있었다. 지금까지 탁도 모델링은 대부분 탁도와 SS의 상관관계를 이용하는 방법을 사용하였다. 그러나 이 방법은 탁도-SS 관계가 실측지점과 입자크기분포에 따라 달라지는 특성 때문에 변환과정에 예측결과의 불확실성이 내재한다는 지적을 받아왔다. 본 연구의 목적은 저수지로 유입한 탁수의 보다 과학적이고 정확한 탁도 예측을 위해 탁도를 유발하는 부유물질의 입자크기 분포와 공간적으로 변하는 탁도-SS의 상관관계를 고려할 수 있는 표준화된 탁도 모델링 방법을 개발하고, 실측자료를 사용하여 제시된 탁도 모델링 방법의 예측 성능을 평가하는데 있다. 부유물질의 이송-확산-침강 모델은 2차원 횡방향 평균 수리 모델과 연결(coupling)되어 수행되며, 저수지 수면을 통한 열 교환, 바람과 바닥 조도에 의한 난류혼합과 성층해석, 하천 유입수의 저수지내 밀도류 유동, 그리고 입자 크기별 부유물질의 독립침강을 해석한다. 부유입자의 크기분포와 공간적으로 서로 다른 탁도-SS 관계를 고려한 탁도 예측모델은 기존의 탁도를 종속변수로 사용한 예측 방법 또는 단일 입자크기를 사용한 모델보다 개선된 모의결과를 보여주었다. 본 연구에서 제시된 탁도 예측 알고리즘은 실시간 탁수감시와 예측 모델링, 그리고 댐 방류수 탁도 관리를 위한 선택취수 설비의 운영을 위한 의사결정지원시스템에 적용 가능할 것으로 사료된다.

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공간 모델링을 이용한 자기지전류 탐사의 전자기 잡음 예측

  • 이춘기;이희순;권병두
    • 한국지구과학회:학술대회논문집
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    • 한국지구과학회 2005년도 추계학술발표회 논문집
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    • pp.112-123
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    • 2005
  • 자기지전류 탐사의 적용에 있어 인공잡음의 영향은 탐사의 승패를 좌우하는 중요한 요소이며 인공잡음의 영향을 최소화할 수 있는 탐사의 설계와 자료처리가 요구되고 있다. 본 연구에서는 수치공간자료를 이용한 공간모델링을 통해 MT 주파수 대역에서의 잡음을 예측하고 실제 탐사 자료와 비교분석하여 MT 잡음 모델링을 가능성을 살펴보았다. 수치지도로부터 추출된 잡음원일 가능성이 높은 건물, 도로, 고압 송전선에 의해 발생하는 전자기장의 강도를 지하매질의 전기전도도에 따른 전자기파의 전파 특성을 고려하여 예측하는 잡음모델을 제안하였다. 제안된 잡음모델로부터 예측된 잡음 파워와 실제 탐사를 통해 측정된 MT 자료와의 상관도 분석을 수행한 결과, 전반적으로 전기장에서는 넓은 주파수 대역에서 높은 상관관계를 보이는 반면 자기장은 60 Hz 부근의 대역에서만 상관관계를 가진다. 본 연구에서 제안된 공간모델링을 통한 잡음 예측은 특히 고도로 산업화되어가는 도시 주변지역에서의 MT 탐사를 수행하는데 있어 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

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신뢰수준평가에 기반한 고농도 오존 예측모델의 성능평가 (Performance Evaluation of High-Level Ozone Prediction Model Based on the Confidence Level Test)

  • 정재룡;안항배;송치권;배현;전병희;김성신
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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    • pp.195-198
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    • 2002
  • 고농도오존이 발생되는 원인과 환경적 요인의 상호관계를 모델링하기 위해 신경회로 망과 같은 지능제어 기법들이 많이 적용되어 왔다 분석과 모델링을 위해 유전자 알고리즘과 같은 최적화 방법을 적용하기도 하지만, 고농도 오존이 발생되는 메커니즘이 매우 복잡하고, 비선형적이며, 패턴파악이 어렵기 때문에 고농도 오존의 예측 모델링에는 여전히 문제점이 있다 따라서 본 논문에서는 신뢰수준과 신뢰구간을 이용하여 초농도 오존을 예측할 수 있는 모델링 방법을 서술하였다 예측값의 신뢰수준의 평가는 예측에 대한 실측값을 구하여 신뢰구간내의 데이터의 개수를 파악함으로써 신뢰성을 평가할 수 있다. 또한 이 테스트는 우리가 가지고 있지 않은 데이터에 대한 유효성을 평가하는데 적용될 수 있다 그리고 본 논문에서는 GMDH(Group Method of data handling)의 전형적인 알고리즘에 바탕을 두고 있는 DPNN(Dynamic Polynomial Neural Network)를 이용하여 예측 모델을 구성하였다. DPNN은 데이터 해석이 용이하고 비선형적인 동적 시스템 예측에 유용하게 적용될 수 있는 장점을 가지고 있다.

객체 지향 성능 예측 시스템 (An Object Oriented Performance Prediction System)

  • 백승훈;홍준성;박규호
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
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    • pp.457-459
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    • 1998
  • 본 논문에서는 하드웨어-소프트웨어 시스템에서의 시스템 레벨 모델링 및 통합 모의 실험(co-simulation)에 관한 새로운 방법을 다루고 있다. 복잡한 시스템의 하드웨어와 소프트웨어를 하나의 객체 지향 방법론으로 모델링 및 모의 실험하여 빠르고 쉽고 정확하게 시스템의 성능을 예측하고 분석하여, 시스템 설계가 최적화 되도록 도움을 주는 설계 도구를 제안한다. ASIC, 보조 디바이스, 벗, 디스크 및 소프트웨어 등을 객체 지향 모델링 방법인 UML(Unified Modeling Language) 형식론으로 시스템의 구조를 GUI을 사용하여 모델링하고, 이것으로부터 자동적으로 DEVS(Discrete EVent System) 모의 실험 모델을 생성해내어 통합 모의 실험을 수행함으로써 시스템의 성능을 쉽고 빠르게 측정하고 예측하는 방법론을 제시한다. UML과 DEVS는 형식론으로서, UML은 추상화 수준의 시스템 모델링과 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하며, 모의 시험은 DEVS의 시뮬레이터인 DEVS++을 사용하였다. DEVS++는 C++ 라이브러리 형태이므로 쉽게 UML에서 DEVS 형식론으로 모의 실험 모델을 추가하여 간단한 모델링할 수 있을 뿐만 아니라 정확한 모의 실험 결과를 얻을 수 있다.

산불 예측 모델링에 관한 연구 (A study on forest fire prediction modeling)

  • 정영석;박정민
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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    • pp.199-200
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    • 2012
  • 전 세계적으로 산불로 인한 산림 자원의 손실로 인한 피해는 막대하다. 산불로 인한 인명 및 재산 피해는 증가하는 추세이다. 또한 산불로 인한 산림 자원의 손실은 생태계에 회복되기 힘든 상처를 남긴다. 이런 산불을 분석하고 예방하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있으나, 산불의 발생을 예측 할 수 있는 연구는 부족한 실정이다. 본 논문은 미래 예측 연구에 많이 사용되는 마코프 체인을 이용하여 산불을 예측 할 수 있는 산불 예측 모델링을 제안 하고 그 기대 효과에 대해 논의한다.

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