• 한국측량학회지
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• 제19권1호
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• pp.27-37
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• 2001

강우나 물의 유출에 의한 토양침식은 농업 생산성을 떨어뜨리고 목초지를 손상시키며, 물의 흐름을 방해하는 등의 각종 환경적인 문제를 야기시키고 있다. 환경에 대한 관심이 고조되는 시점에서 토양침식이 매우 중요한 위치를 차지하고 있지만 아직은 체계적인 자료의 정리와 분석이 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 최근 부각되고 있는 GSIS를 활용하여 토양침식을 예측하는 모형에 입력되는 인자를 추출하는 기법을 제시하는 것으로 침식모형에는 ANSWER, WEPP RUSLE 등 여러 가지가 있으나 본 연구에서는 GSIS 자료와의 연계가 용이하면서 유역에 대한 일반적인 토양침식을 예측할 수 있는 RUSLE 침식모형을 사용하였다. RUSLE 입력인자에는 강우침식인자 R, 토양침식인자 K, 침식사면의 길이인자 L, 침식사면의 경사인자 S, 식생피복인자 C 그리고 경작인자 P로 구성되어 있다. RUSLE 입력인자 중 L과 S인자 추출에 사용되었던 기존의 식은 대부분 농업지역에 적용된 식으로 유역에 적용시 한계가 있기 때문에 본 연구에서는 GSIS 자료를 통해 격자별로 유역에 적용 가능한 수정된 경험식을 활용하였다. 또한 격자형 RUSLE인자를 유역추출 알고리즘을 이용하여 유역별로 분석함으로서 유역별 RUSLE인자의 최소값, 최대값, 평균 그리고 표준편차를 계산할 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제30권5호
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• pp.43-59
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• 2012

통행분포 예측시 목표년도가 단기일 경우에는 성장인자모형의 예측 정확도가 높고, 장기 목표년도의 경우에는 중력모형의 예측 정확도가 높은 것으로 인식되어 오고 있다. 이와 같은 예측모형 적용경향에 대한 검정을 위해 본 연구에서는 대구시 3개 년도(1988년, 1992년, 2004년)의 O-D표를 이용하여 통행분포 예측모형들의 정확도를 비교하였다. 비교는 분석 죤이 대죤인 경우와 중죤인 경우에서 예측모형별로 단기 목표년도의 정확도와 장기 목표년도 정확도를 구분하여 행하였다. 비교결과, 통행분포 예측모형의 통상적인 인식과 다른 결과가 있을 수 있다는 것이 규명되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.359-359
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• 2011

기존 수자원계획에 있어서 수문량 예측은 매우 제한적으로 활용되고 있는 실정으로서 최근 기후변화 및 이상기후로 기인하는 기상학적 불확실성 증가에 대해서 효과적으로 대응 하기가 어렵다. 본 연구에서는 기상인자를 활용한 수문변량 예측기법을 개발하고자 하며 국내에 수문자료가 충분한 지역에 대해서 모형의 적합성과 타당성을 평가하고자 한다. 대부분의 수문변량은 해수면온도, 해수면기압, 바람장 등 Large Scale의 기상학적 특성과 연관성을 가지고 있으며 선행시간을 가지고 수문순환에 영향을 주고 있다. 수문변량과 기상학적 변량사이에는 일반적으로 비선형 관계를 가지고 있는 것으로 알려지고 있으며 이러한 비선형 관계를 효과적으로 예측하기 위해서 본 연구에서는 비선형 예측모형을 개발 하고자 한다. 최근 비선형 예측모형에서 불확실성을 고려한 모형에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 특히, 다중 모형을 사용한 Ensemble 개념의 예측모형 도입이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 국내 다목적댐 유입량 및 강수량에 대해서 최적 기상변량을 도출하고 이를 활용한 비선형 Ensemble 예측모형을 개발하였다. 일반적인 선형 회귀분석 모형에 비해 기상현상과 수문현상에 비선형성을 효과적으로 재현할 수 있는 장점을 확인할 수 있었으며 이와 더불어 예측결과에 대한 불확실성을 제공함으로서 신뢰성 있는 수자원 계획을 위한 기초자료로서 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1445-1447
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• 2000

본 논문에서는 철도 수요예측 문제의 유형을 목적에 따라 3가지로 분류하였고, 최근 철도자원을 재고관리 차원에서 접근하고자 하는 시각에 따라 분배모형으로써 적응필터를 사용하는 방법의 타당성에 대해 설명하였다. 또 철도 승객수요의 주요 특징을 분석하였으며, 철도 승객수요 예측의 요구사항 및 방법론을 대규모 재고관리 시스템의 일반적 요구사항에 따라 정리하였다. 영향인자에 대한 분석으로 요일별 계절변동 지수를 정량적으로 산정하였다. 적응필터를 이용한 철도 승객수요 예측의 예제를 제시하였으며, 예측에의 정확성에 대한 비교를 제시하였다.

• 멤브레인
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• 제9권2호
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• pp.89-96
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• 1999

국내 K-그룹 연구소에서 제조한 폴리설폰 중공사막의 산소/질소 혼합물에 대한 압력, stage , cut , 공급기체 혼합물의 조성에 따른 분리성능을 조사하였다. 본 실험의 압력범위와 온도 3$0^{\circ}C$에서의 이상분리인자 (O2/N2)는 5.7이었으며, 유입기체 혼합물의 21mole % 산소농도가 약 50 mole%로 농축되었다. 저압측과 고압측의 압력비는 산소농축에 미치는 영향이 적었으며 이상분리인자의 영향은 매우 컸다. 그러나, 이상분리인자가 증가함에 따라 이상분리인자의 영향은 둔화되었다. 따라서, 이상분리인자가 큰 신소재 개발과 더불어 공정변수의 최적화가 필요하다. 수학적 모델링에 의한 예측치와 실험치가 잘 맞았다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2743-2745
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• 2002

역전파 신경망과 데이터분포 특징을 고려한 새로운 알고리즘을 개발하였으며, 이를 플라즈마 데이터의 분류에 응용하였다. 데이터 분포는 통계적인 평균치와 표준편차를 이용하여 특징지었으며, 바이어스인자를 이용하여 9 종류의 데이터를 발생하였다. 각 데이터에 대하여 은닉층의 뉴런수를 변화시키며, 바이어스와 뉴런수에 따른 모델성능을 평균학습시간 (ATT), 평균예측정확도 (APA), 최적예측정확도 (BPA), 그리고 분류정확도 (CA) 측면에서 세분하여 분석하였다. ATT와 APA에 대해서는 최적화된 학습인자와 데이터 분류인자가 일치하였고, BPA와 CA는 일치하지 않았다. 두 인자간의 상호작용을 동시에 최적화함으로써 완전 분류를 달성하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제36권2호
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• pp.251-261
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• 2003

여러 가지 토양수분의 예측인자에 대한 해상도 문제를 고찰하였다. 다양한 인자에 대한 민감도는 통계적인 분석을 기반으로 논의되었다. 수치지형모형에서 세 가지 흐름 결정 알고리즘의 해상도에 대한 통계적인 분석이 수행되었다. 단방향 흐름알고리즘으로 계산한 상부사면 기여면적은 다른 두 알고리즘(다방향 알고리즘, DEMON)보다 더욱 민감한 것으로 나타났다. 습윤지수의 경우는 해상도나 계산과정의 변화에 상대적으로 민감도가 미소한 것으로 나타났다.

• 한국가스학회지
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• 제24권4호
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• pp.62-72
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• 2020

본 연구에서는 캐나다 혼리버(Horn-River) 분지를 대상으로 셰일가스 저류층의 신뢰성 있는 생산성 평가와 미래 생산량 예측을 위한 효율적인 이력검증(history matching) 방법을 제안하였다. 이를 위해 셰일가스 저류층의 물성인자가 생산성에 미치는 영향을 분석하기 위한 민감도 분석을 수행하였으며, 그 결과를 바탕으로 저류층 물성인자를 4가지 case로 분류하여 이력검증의 목적함수로 활용하였다. 이력검증 이후 추가 취득된 약 3년간의 생산 자료를 포함하여 맹검시험(blind test)을 수행한 결과, Case 1(모든 물성인자)은 7.67%, Case 2(생산 영향인자)는 7.13%, Case 3(제어 가능 물성인자)는 17.54%, Case 4(제어 불가능 물성인자)는 10.04%의 생산량 오차율이 나타났다. 이는 이력검증을 수행한 초기 4년간의 생산 자료의 경우에는 모든 물성인자를 고려한 생산예측이 효과적이나, 향후 생산량 예측을 함에 있어 Case 2와 같이 생산성에 대해 민감도가 높은 물성인자를 고려할 때 가장 높은 신뢰도가 나타남을 의미한다. 가장 높은 신뢰도를 갖는 Case 2 모델을 이용해서 예측한 셰일가스 저류층 생산정의 긍극가채매장량은 2030년 12월 기준 약 17.24 Bcf이며, 원시부존량 대비 회수율은 약 32.2%이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제18권3호
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• pp.113-125
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• 2002

지반의 지표침하를 예측하는 여러가지 경험식들이 있지만, 관련인자들을 동시에 고려하지 못함으로 인하여 불확실한 예측결과를 가져온다. 본 연구에서는 113개의 현장계측자료를 이용한 인공신경 망으로 조건에 따른 터널현장의 지표침하를 예측하였다. 지표침하 예측을 위한 현장자료의 입력양식을 제안하였으며, 인자학습을 통해 최적의 인공신경 망 모델을 구성하고 RSE의 개념을 통해 터널굴착으로 인한 지표침하에 영향을 미치는 주요인자들을 분석하였다. 본 연구에서 구성한 데이터베이스를 이용하여 인공신경 망 엔진을 학습하고 두 가지 현장자료를 통해 검증한 결과, 계측자료의 특성을 효과적으로 반영하는 것을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.185-191
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• 2023

변동성 가치에 대한 미래 예측을 분석하는 연구는 여러 분야에서 이루어지고 있다. 하지만 이러한 미래 가치분석은 각 분야의 연구결과를 통해 각 분야에 따른 변수가 너무 많아 예측결과의 정확도가 낮으며 결과에 영향을 미치는 객관적인 핵심영향요소를 찾아내는 데 어려움이 있음을 알 수 있었다. 특히 다양한 영향인자의 중요도에 대한 객관적인 기준이 마련되지 않아 연구자의 주관에 의지하여 핵심영향인자를 판단하여 적용하는 실정이다. 이에 여러 분야에서 객관적으로 적용할 수 있는 변동성 재화가치 예측에 영향을 미치는 핵심영향인자 추출을 위한 합리적인 Process 모델이 필요하게 되었다. 본 연구에서 총 7단계로 핵심영향인자 추출을 위한 Process 모델링을 제시 하였으며, 각 단계별로 핵심영향인자 추출을 위한 방법을 구체적으로 정의하였다. 또한, 제안된 모델링을 이용하여 원자재 분야의 주요 변동재화 중 Ni금속을 적용하여 Simulation을 한 결과 기존 방식에 의한 예측 값 0.872%, 본 연구 모델링을 적용한 예측 값 0.864%로 예측 결과 값이 모델에서 제시한 기준에 부합함을 확인 하였다.