• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2005.10a
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• pp.327-332
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• 2005

This paper aims to analysis for evaluation factor and success prediction of port innovative cluster. This paper is divided three factors such ac policy, source and operation. In addition, three factors are divided into the twelve detail factors. the weight of each factor is calculated by Kohonen Network. At the result, this paper places the priority on the source factor.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.4
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• pp.21-31
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• 1993

불규칙한 기하구조 및 기하학적 특이점들을 갖는 방사체에 의해 형성되는 음장을 예측하는 작업은 매우 어려운 일이다. 이러한 종류의 문제를 해결하기 위하여는 Seybert에 의해 제창된 내, 외부를 연성하여 해석하는 경계요소법에 의한 해석이 유용하다고 여겨지고 있다. 본 연구에서는 연성경계요소법을 재 구성하여 예제로서 얇은 벽면을 갖는 개방된 관에서 방사되는 음장을 선택한 후, 이 방법의 신뢰성, 적용성 및 오차에 대한 해석을 해?ㄴ다. 외부 방사 문제에 있어서의 비유일성문제는 소외 CHIEF 기법을 도입하여 해결하였다. 두 개의 마이크로폰을 사용하여 신호처리를 통한 실험 결과와 본 경계요소법에 의한 결과는 서로 잘 일치하였다. 한편 경계면에 몹시 가까운 지점에서의 음장을 예측할 때의 오차 해석을 수행한 결과, 예측 오차가 10% 이내에서 유지되려면 경계요소법의 가장 짧은 변의 길이가 예측점과 벽면 사이의 거리보다 최소한 10배 이상은 커야함을 알아내었다. 이 기법은 기하학적인 특이점을 포함하는 각종 음향 문제에 매우 유효 적절한 방법으로 생각된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.6
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• pp.851-865
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• 2019

Discovering various features from one time series is complicated. In this paper, we introduce a multi aggregation prediction algorithm (MAPA) that uses the concepts of temporal aggregation and combining forecasts to find multiple patterns from one time series and increase forecasting accuracy. Temporal aggregation produces multiple time series and each series has separate properties. We use exponential smoothing methods in the next step to extract various features of time series components in order to forecast time series components for each series. In the final step, we blend predictions of the same kind of components and forecast the target series by the summation of blended predictions. As an empirical example, we forecast traffic accident counts using MAPA and observe that MAPA performance is superior to conventional methods.

• Journal of Chest Surgery
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• v.32 no.12
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• pp.1100-1105
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• 1999

배경 :폐절제술은 절제가능한 폐암 또는 염증성 폐질환 선천성 폐질환의 치교적 술식이 된다. 술후 경과에 영향을 줄수 있는 예측기능 요소를 인지하는 것은 중요하나 합병증에 이환된 경향이 높은 환자에 대하여 각별한 주의를 기울임으로서 술후 합병증 및 사망률은 감소시킬수 있을 것이다 방법 및 대상: 술후 결과에 영향을 미치는 요소를 예측하기 위해 1994년부터 1998 년까지 본 병원에서 종양성 및 염증성 폐질환으로 폐절저술을 시행받은 153명의 환자를 대상으로 입원챠트를 열람하여 연구하였다 평균 연령은 54.3$\pm$10.6세였다. 96명 (62%) 의 환자는 폐암화자였으며 47명 (30%)의 환자의 염증성 폐질환자였고 10명 (7%)의 환자는 선천성 폐질환자이거나 기타 폐질환자였다. 결과: 전체 153명중 폐엽절제술이 118례 전폐절제술이 29례 폐분엽절제술이 6례 시행되었다. 7명 (4.5%)의 환자가 술후 사망하였다 술후 원내 사망률의 가장 유의한 예측요소는 동반된 내과적 질환의 유무(p<0.001)과 70세 이상의 고령이다(p<0.003) 총 57명의 환자에게 67가지의 합병증이 발병되었다 그중 수술자체와 관련된 합병증이 50례 (32%) 호흡기계 합병증이 14례(9.1%) 심혈관계가 1례(0.6%) 기타 합병증이 2례(1.3%)였다 술후 합병증 이환율에 영향을 미치는 요소는 70세 이상의 고령이었다(p<0.004) 결론 : 동반된 내과적 질환과 70세 이상의 고령은 술후 사망률에 영향을 미치는 유의한 예측요소가 되며 또한 70세이상의 고령은 술 후 합병증 이환율에도 영향을 미치는 요소이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.682-684
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• 2002

RNA 분자의 pseudoknot 구조는 이차 구조의 loop에 있는 염기와 이 loop 외부에 있는 염기와의 결합으로 생성되는 삼차 구조 요소이다. pseudoknot은 삼차 구조 형성에 필수적인 구조 요소일 뿐만 아니라, RNA 분자의 기능에 중요한 영향을 미친다. pseudoknot을 포함한 RNA 구조를 예측하는 문제는 매우 어려우며 많은 계산을 필요로 한다. 현재까지, 병렬 구조를 갖는 수퍼 컴퓨터에서 유전자 알고리즘을 이용한 프로그램의 예측 결과가 가장 우수하다고 알려져 있다. 그러나 이 프로그램은 수퍼 컴퓨터에서만 운용되기 때문에 일반 연구자가 쉽게 사용하기 어려운 단점이 있다. 본 논문은 유전자 알고리즘을 이용한 PC 기반의 pseudoknot 예측 프로그램에 대하여 기술한다. 실헙 결과는 PC 기반에서도 유전자 알고리즘을 이용하여 pseudoknot을 포함한 RNA 구조를 효과적으로 예측하고 있음을 보인다.

• Tunnel and Underground Space
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• v.14 no.5
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• pp.353-362
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• 2004

Prediction of fragmentation in bench blasting is one of the most important factors to establish the production plan. It is widely accepted that fragmentation could be accurately predicted using the Kuz-Ram model in bench blasting. Nevertheless, the model has an ambiguous or subjective aspect in evaluating the model parameters such as joint condition, rock strength, density, burden, explosive strength and spacing. This study proposes a new method to evaluate the parameters of Kuz-Ram model, and the predicted mean fragment sizes using the proposed method are examined by comparing the measured sizes in the field. The results show that the predictions using Kuz-Ram model with the proposed method coincide with field measurements, but Kuz-Ram model does not reflect the in-situ rock condition and hence needs to be improved.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.06a
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• pp.175-177
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• 2014

본 연구는 부산항에서 차지하는 환적물동량의 위상을 고려하여 환적화물에 대한 정확한 예측을 위한 모델을 수립하는데 그 목적이 있다. 환적물량을 결정짓는 요소로는 부산항의 경쟁력 뿐 아니라 중국 등의 수출입 물동량 증가량과 중국항만의 경쟁력도 중요요소이며, 이들 요소들이 상호간에 영향을 주고 받음에 따라 그러한 순환적 인과관계 분석에 적합한 시스템 다이내믹스(SD) 기법을 활용하여 환적화물에 대한 예측을 시도해 보고자 한다.

• Management & Information Systems Review
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• v.28 no.3
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• pp.69-98
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• 2009

This study investigates in-sample and out-of-sample predictive abilities of accruals and accruals components with respect to future cash flows using models developed by Barth et al.(2001). In tests, data collected fromda62 Korean KOSPI and KOSDAQ listed firms for ccr4-2007 are used. Results of in-sample prediction tests are similar with those of Barth et al.(2001). Their accrual components model is better than other three models(NI only model, CF only model and NI-total accruals model) in future cash flows predictive ability. That is, in the case of in-sample prediction, accrual components excluding amortization have additional information contents for future cash flows. But in out-of-sample tests, the results are different. The model including operational cash flows(CF only model) shows best out-of-sample predictive ability with respect to future cash flows among above four prediction models. The accrual components model of Barth et al.(2001) has worst out-of-sample predictive ability. The results are robust to sensitivity analyses. In conclusion, we can't find the evidence that accruals and accrual components have predictive ability with respect to future cash flows in out-of-sample prediction tests. This results are consistent with results of Lev et al.(2005), and inconsistent with the belief of accounting standards formulating organizations such as FASB and KASB.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.8
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• pp.67-75
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• 2023

Stock price prediction is an important topic extensively discussed in the financial market, but it is considered a challenging subject due to numerous factors that can influence it. In this research, performance was compared and analyzed by applying time series prediction models (LSTM, GRU) and non-time series prediction models (RF, SVR, KNN, LGBM) that do not take into account the temporal dependence of data into stock price prediction. In addition, various data such as stock price data, technical indicators, financial statements indicators, buy sell indicators, short selling, and foreign indicators were combined to find optimal predictors and analyze major factors affecting stock price prediction by industry. Through the hyperparameter optimization process, the process of improving the prediction performance for each algorithm was also conducted to analyze the factors affecting the performance. As a result of feature selection and hyperparameter optimization, it was found that the forecast accuracy of the time series prediction algorithm GRU and LSTM+GRU was the highest.

• 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.