• Title/Summary/Keyword: 예측 모델링

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A Study on Improving Prediction Accuracy by Modeling Multiple Similar Time Series (다중 유사 시계열 모델링 방법을 통한 예측정확도 개선에 관한 연구)

  • Cho, Young-Hee;Lee, Gye-Sung
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.10 no.6
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    • pp.137-143
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    • 2010
  • A method for improving prediction accuracy through processing time series data has been studied in this research. We have designed techniques to model multiple similar time series data and avoided the shortcomings of single prediction model. We predicted the future changes by effective rules derived from these models. The methods for testing prediction accuracy consists of three types: fixed interval, sliding, and cumulative method. Among the three, cumulative method produced the highest accuracy.

A Study of the Probability of Prediction to Crime according to Time Status Change (시간 상태 변화를 적용한 범죄 발생 예측에 관한 연구)

  • Park, Koo-Rack
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.18 no.5
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    • pp.147-156
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    • 2013
  • Each field of modern society, industrialization and the development of science and technology are rapidly changing. However, as a side effect of rapid social change has caused various problems. Crime of the side effects of rapid social change is a big problem. In this paper, a model for predicting crime and Markov chains applied to the crime, predictive modeling is proposed. Markov chain modeling of the existing one with the overall status of the case determined the probability of predicting the future, but this paper predict the events to increase the probability of occurrence probability of the prediction and the recent state of the entire state was divided by the probability of the prediction. And the whole state and the probability of the prediction and the recent state by applying the average of the prediction probability and the probability of the prediction model were implemented. Data was applied to the incidence of crime. As a result, the entire state applies only when the probability of the prediction than the entire state and the last state is calculated by dividing the probability value. And that means when applied to predict the probability, close to the crime was concluded that prediction.

Numerical Modeling for Behavior Prediction of the Magnetic Fluid Based on Finite Element Method (유한요소법을 이용한 자성유체의 거동예측을 위한 수치적 모델링)

  • Seo, Jae-Hyeong;Lee, Moo-Yeon;Seo, Lee-Soo
    • Journal of the Korean Magnetics Society
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    • v.23 no.1
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    • pp.31-35
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    • 2013
  • The objective of this study is numerically analyzed the behavior characteristics of the magnetic fluid in a closed rectangular container using finite element method (FEM). The governing equations are solved with magnetization and Maxwell equations for consideration of rotating effect of the magnetite particle. Then the discretized equations are solved with boundary conditions of the velocity and temperature. The developed model is validated with the results of Davis (1983) and Fusegi et al. (1991) has a good agreement within 5.5 % and 2.7 %, respectively.

A Spread Prediction Tool based on the Modeling of Malware Epidemics (악성코드 확산 모델링에 기반한 확산 예측 도구 개발)

  • Shin, Weon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.24 no.4
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    • pp.522-528
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    • 2020
  • Rapidly spreading malware, such as ransomware, trojans and Internet worms, have become one of the new major threats of the Internet recently. In order to resist against their malicious behaviors, it is essential to comprehend how malware propagate and how main factors affect spreads of them. In this paper, we aim to develop a spread prediction tool based on the modeling of malware epidemics. So we surveyed the related studies, and described the system design and implementation. In addition, we experimented on the spread of malware with major factors of malware using the developed spread prediction tool. If you make good use of the proposed prediction tool, it is possible to predict the malware spread at major factors and explore under various responses from a macro perspective with only basic knowledge of the recently wormable malware.

Modeling of Plasma Potential of Thin Film Process Equipment by Using Neural Network (신경망을 이용한 박막공정장비의 플라즈마 전위 모델링)

  • Kim, Su-Yeon;Kim, Byung-Whan
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.175-176
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    • 2007
  • Radial Basis Function Network (RBFN)을 이용하여 플라즈마 전위의 예측 모델을 개발하였다. RBFN의 예측성능은 Genetic Algorithm (GA)를 이용하여 최적화 하였다. 체계적인 모델링을 위해 통계적인 실험계획법이 적용되었으며, 실험은 반구형 유도 결합형 플라즈마 장비를 이용하여 수행이 되었다. $Cl_2$ 플라즈마에서의 데이터 측정에는 Langmuir probe가 이용되었다. 최적화된 GA-RBFN 모델을 일반 RBFN 모델과 비교하였으며, 15%정도 모델의 예측성능을 향상시켰다.

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Modeling of Liquid Rocket Engine Components Dynamics at Transient Operation (액체로켓엔진 천이작동 예측을 위한 구성품 동특성 모델링)

  • Kim, Hyung-Min;Lee, Kuk-Jin;Yoon, Woong-Sup
    • Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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    • v.15 no.1
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    • pp.35-44
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    • 2011
  • Mathematical modelling for liquid rocket engine(LRE) main components were conducted to predict the dynamic characteristics when the LRE operates at the transient condition, which include engine start up, shut down, or thrust control. Propellant feeding system is composed of fuel and oxidizer feeding components except for regenerative cooling channel for the fuel circuit. Components modeling of pump, pipe, orifice, control valve, regenerative cooling channel and injector was serially made. Hydraulic tests of scale down component were made in order to validate modelling components. The mathematical models of engine components were integrated into LRE transient simulation program in concomitant with experimental validation.

A Machine Learning Algorithm Study for Predicting Time-Averaged Velocity Fluctuations in Turbulent Jets (난류 제트 내 시간 평균 속도 변동 예측을 위한 기계 학습 알고리즘)

  • Seongeun Choi;Jin Hwan Hwang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.130-130
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    • 2023
  • 제트류는 다양한 크기와 운동량의 에디가 복잡하게 혼합되어 이루어져 있으며, 이를 정확하게 모델링하고 이해하기 위해서는 제트류의 다양한 특성들을 잘 반영하여 연구를 수행해야 한다. 다양한 연구 수행 방법 중 수치해석 방법은 상대적으로 공간 및 시간적 비용이 적게 들어서 널리 사용되고 있다. 이러한 수치해석 방법에는 DNS(Direct Numerical Simulation), LES(Large Eddy Simulation), RANS(Reynolds Averaged Navier Stokes) 등이 있으며, 그중 LES는 난류 모델링을 사용하는 RANS 방법에 비해 더욱 정확한 흐름 모델링을 제공하는 장점이 있다. 이러한 LES는 대규모 에디는 직접 해석하면서, 일정 크기 이하의 에디는 모델링을 사용해 해석하는 것이 특징이다. 하지만, LES를 사용하기 위해서는 적절한 그리드 크기를 결정하는 것이 중요하며, 이는 모델의 정확성과 연산 비용에 큰 영향을 미친다. 하지만, 여전히 적절한 그리드 크기를 결정하는 것은 어려운 문제이다. 이러한 LES 모델링을 사용할 때 적절한 그리드 크기를 결정하기 위해서는 정확한 시간 평균 속도 변동을 연구하는 것이 앞서 선행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 기계학습 기반 접근 방식을 사용하여 난류 제트 내 시간 평균 속도 변동을 예측하는 연구를 진행하였다. 즉, 난류 제트 역학을 이해하는 데 중요한 파라미터인 시간 평균 유속을 이용하여 시간 평균 속도 변동을 예측하는 데 초점을 맞추었다. 모델의 성능은 평균 제곱 오차와 R-제곱 등 다양한 지표를 사용하여 평가되었다.

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Prediction of Electromagnetic Noise using Spatial Modelling in Magnetotellurics (공간 모델링을 이용한 자기지전류 탐사의 전자기 잡음 예측)

  • Lee, Choon-Ki;Lee, Heui-Soon;Kwon, Byung-Doo
    • Geophysics and Geophysical Exploration
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    • v.8 no.4
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    • pp.251-261
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    • 2005
  • The quality of MT (magnetotellurics) data highly depends on the level of artificial noise form industrial sources. We have conducted the feasibility study of MT noise modelling using digital spatial data and spatial modelling through the comparison between the predicted and the measured MT noises. A simple noise model predicting the intensity of electromagnetic field radiated from the latent noise sources, that is, the electric facilities in the building, road and high-voltage powerline, is developed in consideration of the propagation property of electromagnetic waves. From the analysis of correlation between the predicted and the measured noise power, the correlation coefficients of electric field are higher than those of magnetic field in whole frequency band. The magnetic field component has the high correlation in the narrow band near 60 Hz only. The spatial noise modelling proposed in this study would provide some useful informations for the MT surveys in the noisy environment like urban area.

A Study on Prediction Technique for Underwater Electric Field Signature Characteristic using Dipole Modelling Method (다이폴 모델링 기법을 이용한 수중 전기장 신호 특성 예측 기법 연구)

  • Yang, Chang-Seob;Chung, Hyun-Ju;Lee, Jong-Ju;Jeon, Jae-Jin
    • Journal of the Korean Magnetics Society
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    • v.18 no.6
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    • pp.221-224
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    • 2008
  • This paper describes the equivalent dipole modeling method utilizing a singular value decomposition technique from analysis data by the FNREMUS Detailled Modeller software based on BEM which can predict the underwater electric field signal due to a galvanic corrosion phenomenon on a naval vessel. The proposed dipole modeling method was successfully verified in good agreement with predicted BEM data at 30 m depths through the comparison of average differences. The proposed dipole modelling method can be effectively used in the prediction and analysis of static electric field signature distributions generated from a naval vessel at any different depths.

부안 지역 해안 대수층 내에서의 지하수 유동 및 염분 이동 삼차원 수치 모델링

  • Kim Jung-Hwi;Kim Jun-Mo
    • Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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    • 2006.04a
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    • pp.87-91
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    • 2006
  • 본 연구의 대상 지역은 전라북도 부안군 변산면 격포리 일대이다. 이 지역의 해안 대수층 내에서 발생하고 있는 해수 침투 현상을 효과적으로 모사하고 지하수 양수정의 설치 및 운영의 영향을 정량적으로 평가하기 위하여 지형과 지층의 구성 등의 수리지질학적 특성을 종합적으로 고려한 지하수 유동 및 염분 이동 삼차원 수치 모델링을 수행하였다. 지하수 양수 전의 정상 상태 수치 모델링 결과에서는 지하수 유동 및 염분 이동의 측면에서 대상지역의 수리지질학적 특성이 잘 반영되어 나타났다. 또한 지하수 양수 시의 비정상 상태 수치 모델링 결과에서는 지형과 지층의 특성에 따라서 염분 이동의 양상이 특징적으로 나타났으며 양수정의 위치에 따른 염분 농도의 시간적 공간적 분포의 변화를 효과적으로 예측할 수 있었다. 이러한 결과들은 향후 연구지역 뿐만 아니라 국내의 다른 해안 지역에서 지하수 자원의 개발 시에 해수 침투의 양상을 파악하고 예측하는데 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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