• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제29권4호
• /
• pp.419-442
• /
• 2020

우리나라 도시가스 수요는 난방수요에 기인한 뚜렷한 동고하저의 계절성을 보이며, 기온에 따른 민감도는 시간에 따라 변화하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 시간에 따라 변화하는 계절성을 효과적으로 모형하기 위해서 시간변동 기온반응함수 개념을 도입하여 이를 해당 일의 기온분포로 적분하여 기온에 따른 수요변동을 추정한다. 또한 기상청에서 발표하는 향후 10일의 도시별 기온 예측치를 체계적으로 반영하여 도시가스 수요를 예측하는 방법론을 개발하였다. 평년기온분포를 사용한 것에 비해서 함수적 방법론을 이용하여 기상청의 기온 예측치를 기온분포예측치로 변환하여 예측했을 때 기온분포의 예측 오차율은 2배, 도시가스 수요의 예측 오차는 5배 가까이 감소하는 것을 확인하였다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
• /
• pp.203-204
• /
• 2016

최근 자연재난으로 인한 인명피해는 감소하는 추세를 나타내고 있으나, 기후변화 및 도시화 등으로 인해 재산피해는 점차 증가하고 있는 실정이다. 기존의 연구는 재난이 일어난 후 사후복구차원에서 피해액을 집계하거나 복구비를 추정하는 연구가 주를 이루고 있으며, 재난이 발생하기 전에 피해액을 추정하는 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 과거 통계자료를 기반으로 인공신경망과 다중회귀분석을 이용하여 전체 자연재난 피해액의 약 95%를 차지하는 호우피해액을 예측하기 위한 피해함수 개발하고자 한다. 대상지역으로는 경기도 지역으로 선정하였고, 1994년부터 2015년까지의 수문기상자료와 시군구별 재해통계자료를 수집하여 분석을 위한 함수개발을 위한 자료로 재구축하였다. 또한 시간별 최대 강우량과 피해액에 대한 상관분석을 실시하여 지속시간별(1~24시간) 최대강우 자료와 재해기간별 선행강우(1~5일)자료, 그리고 재해기간의 총강우량 자료가 상관성이 높다는 것을 파악했다. 이를 독립변수로 활용하고, 재해기간별 피해액을 종속변수로 사용하여 지역별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구는 효율적이고, 효과적으로 재해예방을 위한 방재체계를 수립하는데 기초자료로 활용될 것으로 판단되며, 사전대비 차원의 재난관리를 통해 정책결정권자들의 의사결정에도 도움을 줄 수 있다고 판단된다.

• 응용통계연구
• /
• 제32권1호
• /
• pp.149-160
• /
• 2019

본 연구는 2016년 7월부터 2017년 6월까지 인천 소재 A 대학교의 15분 단위의 일일 전기 사용량 시계열 데이터에 대해 functional data analysis 기법을 적용하여 군집화하고 각 군집의 특성을 파악하고 예측에 활용하고자 한다. 하루동안의 A 대학교의 전기 사용량은 패턴은 주중과 주말 에 큰 차이를 보이며 스플라인 기저함수로 FPCA 구한 후 이들에 대한 가우시안 분포의 혼합모형 기반 군집분석으로 3개의 군집화가 적절해 보인다. 각 군집에 대해 평균 함수, 확률밀도함수, 일들의 분포 등을 정리해 각 군집에 대한 정보와 특징을 보여준다.

• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제9권1호
• /
• pp.34-45
• /
• 1984

우리가 소비하는 식량의 확보는 단위 수량의 증대 뿐만 아니라, 생산이후 수확, 조제가공 및 건조 저장과정에서의 곡물 손실 방지 또는 감소로 인한 간접 증산으로도 이룩될 수 있는데, 현재 우리나라에서는 수확 이후의 곡물 손실량이 전체 생산량의 약 11%에 달하는 것으로 추정되고 있다(12). 여기서 식량의 중요 손실원으로 기계적 원인과 곡물 자체의 특성에 의한 두가지 요인을 고려할 수 있다. 따라서 쌀의 물리적 특성이 규명되면 각 과정에서 발생되는 기계적 손실을 더욱 줄일 수 있을 것이다. 이러한 중요성에도 불구하고 지금까지 우리나라에서는 벼의 물리적 특성에 관한 연구가 거의 없는 실정이다. 특히 우리나라에 많이 보급되고 있는 통일계 품종은 관행 품종에 비하여 물리적 특성이 크게 다르다고 인정되고 있다. 따라서 본 연구는 벼와 현미의 특성을 기계적 및 유동학적 측면에서 함수율 및 품종별로 규명하여, 농업기계의 설계 및 작동조건, 그리고, 조제가공의 기초적 자료로 제시하고자 하였다. 실험 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 준 정하중의 압축시험에서 함수율은 벼와 현미의 기계적 및 유동학적 특성에 큰 영향을 미쳤으며, 특히 높은 함수율에서는 점성적인 특성이, 낮은 함수율에서는 탄성적인 특성이 나타났다. 2. 벼와 현미의 함수율이 24-12% (습량기준)의 범위에 있을 때 현미의 항복점은 2.0-7.2kg, 벼의 항복점은 2.5-7.6kg을 나타냈으며, 전반적으로 현미보다 벼의 항복점이 0.5-1kg 더 높았다. 또한 함수율이 18%(습량기준) 이하에서는 일반계 품종이 통일계 품종보다 압축 강도가 더 높았으나 18% 이상의 높은 함수율에서는 더 낮게 나타났다. 그리고 낮은 함수율에서 현미의 항복점은 현미 두께 대 길이의 비의 증가에 따라 직선적으로 감소하였다. 3. 현미의 최대압축 강도는 함수율 24-12%(습량기준)의 범위에서 2.94-10.4kg을 나타냈으며, 14% 수준의 낮은 함수율에서는 현미의 최대 압축 강도는 5.66-11.4kg으로 품종간에 높은 유의성이 있었다. 따라서 벼와 현미의 크기가 최대 압축 강도에 큰 영향을 미친 것으로 사료된다. 4. 함수율 12-24%(습량기준)의 범위에서, 현미의 항복점에서 변형은 0.20-0.40mm를 나타냈으며, 함수율이 약 17%일 때 최소치를 보였다. 벼의 항복점에서 변형은 0.20-0.41mm 였으며 통일계 품종이 일반계 품종보다 변형이 더 많이 생겼다. 5. 함수율 24-12%(습량기준)의 범위에서, 일반계 품종의 레질리언스(resilience)는 $0.142-0.603kg{\cdot}mm$, 통일계 품종의 레질리언스는 $0.229-0.601kg{\cdot}mm$로 나타났다. 함수율이 19% 이하에서는 일반계 품종이 통일계 품종보다 더 높게 나타났으며 19% 이상에서는 반대 현상이 일어났다. 또한 14%의 낮은 함수율에서, 현미의 레질리언스는 현미 두께 대 길이의 비의 증가에 따라 감소하였다. 벼의 레질리언스는 함수율의 감소에 따라 증가했으며, 그 범위는 $0.285-0.850kg{\cdot}mm$이었다. 6. 현미의 터프니스(toughness)는 함수율 24-12%(습량기준)의 범위에서 $0.841-2.795kg{\cdot}mm$이었다. 또한 일반계 품종과 통일계 품종 사이에는 유의성이 없었으나. 품종간에는 높은 유의성이 있었다. 7. 현미의 탄성계수와 스티프니스(stiffness)는 함수율의 감소에 따라 직선적으로 증가하였다. 현미의 함수율이 24-12%(습량기준)의 범위에 있을 때 탄성계수는 $7-40kg/mm^2$, 스티프니스는 8-34kg/mm를 나타냈다.

• 응용통계연구
• /
• 제33권5호
• /
• pp.527-540
• /
• 2020

이상치에 대한 적절한 선별과 배제없이 모든 데이터를 종합적으로 분석하게 되는 경우 데이터 분석을 통해 얻은 결과의 신뢰성과 해석의 일반성에 치명적인 위협을 받을 수 있다. 따라서 데이터의 분석 과정에서 이러한 이상치를 판별하고, 이상치가 통계량, 통계적 모형에 어떠한 영향을 주는 지에 대한 분석은 매우 중요한 일이라 할 수 있다. Hampel이 영향함수를 활용하여 이상치를 판별할 수 있는 방법을 소개한 이후, 이상치를 판별하기 위한 방법론으로 영향함수가 폭넓게 활용되어 왔다. 영향함수에는 경험적 영향함수와 표본영향함수가 있으며, 경험적 영향함수를 활용해 표본영향함수를 근사 추론하여 하나의 관측값이 제거되었을 때 통계량에 미치는 영향을 예측하는 방법론이 주로 활용되었다. 본 연구에서는 표본평균, 표본분산, 표본표준편차의 표본영향함수 유도를 통해 경험적 영향함수와 표본영향함수의 차이를 살펴 본다. 또한 경험적 영향함수로 표본영향함수를 근사하는 과정에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 경험적 영향함수의 보정으로 표본영향함수를 근사 추론하는 방법을 제안하고, 모의실험을 통해 제안한 추론 방법의 타당성을 확인한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권7호
• /
• pp.590-606
• /
• 2009

C프로그램에서 발생할 수 있는 메모리 누수(memory leaks)를 실행 전에 찾아 주는 분석기를 제안한다. 이 분석기는 SPEC2000 벤치마크 프로그램과 여러 오픈 소스 프로그램들에 적용시킨 결과 다른 분석기에 비해 상대적으로 뛰어난 성능을 보여준다. 총 1,777 KLOC의 프로그램에서 332개의 메모리 누수 오류를 찾아냈으며 이 때 발생한 허위 경보(false positive)는 47개에 불과하다(12.4%의 허위 경보율). 이분석기는 초당720 LOC를 분석한다. 각각의 함수들이 하는 일을 요약하여 그 함수들이 불려지는 곳에서 사용함으로써 모든 함수에 대해 단 한번의 분석만을 실행한다. 각각의 함수 요약(procedural summary)은 잘 매개화 되어 함수가 불려질 때의 상황에 맞게 적용할 수 있다. 실제 프로그램들에 적용하고 피드백 받는 방법을 통해 함수가 하는 일중에 메모리 누수를 찾는데 효과적인 정보들만으로 추리는 과정을 거쳤다. 분석은 요약 해석(abstract interpretation)에 기반하였기 때문에 C의 여러 문법 구조와 순환 호출 (recursive call), 루프(loop)등은 고정점 연산(fixpoint iteration)을 통해 자연스럽게 해결한다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
• /
• 제31권1호
• /
• pp.10-15
• /
• 2003

본 연구는 주요 국산 활엽수재 원반에서 채취한 원주상(圓周狀)슬라이스를 오-븐에서 급속건조하면서 각 원반내 함수율의 방사방향 분포추이를 조사하기 위하여 수행하였다. 느티나무의 경우 변재부 또는 심변재경계부가 이미 섬유포화점 이하의 함수율에 도달하였으나, 최내측슬라이스는 아직도 약 40% 정도의 높은 함수율을 나타내었다. 벚나무의 경우 최내측 슬라이스와 바로 인접한 슬라이스간의 수분경사가 건조시간이 경과하면서 더욱 심해지는 경향을 보였다. 음나무 원반에서는 생재상태에서는 심재부의 함수율이 변재부보다 약 23% 정도 더 높은 분포를 보였으며, 이러한 분포유형이 평균함수율 약 15%일 때까지도 지속되었다. 참중나무의 경우 전(全)건조기간에 걸쳐 외주측의 심변재혼합 슬라이스들과 최내측 슬라이스의 함수율이 나머지 부위의 함수율보다 낮은 값을 나타내었다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제26권6A호
• /
• pp.1001-1011
• /
• 2006

재료인수, 기하인수 또는 작용하중 등에 불확실성을 가지는 구조에 대한 추계론적 해석의 정확해는, 일반적인 관점에서, 불확실성을 표현하는 추계장의 수치생성과 이에 대한 몬테카를로 해석을 통하여 얻을 수 있다. 그러나 불확실 인수의 공간적 분포를 나타내는 추계장은 그 특성을 표현해주는 두 가지의 함수를 동시에 만족시켜야 한다. 하나는 확률변수의 공간적 분포 상황을 표현해주는 스펙트럼밀도함수이며, 다른 하나는 통계적 특성을 나타내는 확률밀도함수이다. 일반적으로 이들 두 함수를 동시에 만족시키는 추계장의 정확한 수치생성은 여러 이유에서 어려운 일로 여겨지고 있다. 그러나 상관관계거리가 무한대인 확률변수상태의 경우 추계장은 상수추계장이 되며, 이 경우 스펙트럼밀도함수에 의하여 부과되는 제한조건은 사라지게 되어, 단순히 확률밀도함수에 대한 조건만이 남게 된다. 이 경우, 구조인수의 불확실성에 의한 구조응답은 확률밀도함수만을 고려하여 얻을 수 있게 된다. 이렇게 산정되는 응답변화도는 기존의 급수전개 및 섭동법 등의 수치해법은 물론 몬테카를로 해석에서도 얻을 수 없었던 정확해에 대한 준이론해를 제공해 줄 수 있다.

• 대한화학회지
• /
• 제32권2호
• /
• pp.103-112
• /
• 1988

thermal ring opening reaction의 가능한 두 반응 경로에 대한 근사적 반응 경로 함수, 그 함수의 norm과 근사적 반응경로 평균 에너지를 계산, 비교하였다. 이 예들은, 큰 norm과 적은 평균 에너지의 경로가 다른 경로에 비해 낮은 에너지 장벽을 갖는다는 가정을 명백히 증명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.769-771
• /
• 2005

데이터 특성이 연속적이고 애매할 때 퍼지규칙으로 분류 규칙을 표현하는 것은 매우 유용하고 효과적이다. 그러나 일반적으로 정확하지 않은 데이터 특성에 대해서 소속함수를 결정한다는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류 규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 규칙의 정확성과 이해성을 고려하여 최적화된 소속함수를 생성하기 위해 진화알고리즘을 사용한다. 먼저 지도 군집화로 진화를 위한 초기 소속함수를 생성한다. 진화알고리즘은 전역적 최적 해를 찾는데 효과적이다. 그러나 시간에 대한 효율성이 낮다. 특히 모델 최적화 문제에서는 개체 평가 단계에서 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 전체 데이터를 여러 개의 부분 데이터들로 나누고 개체들은 전체 데이터 대신 매번 부분 데이터를 임의적으로 선택하여 개체를 평가함으로써 수행 시간을 단축시킬 수 있는 진화 방법을 제안한다. 제안한 퍼지 분류 규칙 생성 방법의 타당성을 검증하기 위한 실험 데이터로 UCI에서 제공하는 데이터들을 사용하였으며, 실험 결과는 기존 방법에 비해 평균적으로 더 효과적임을 확인하였다.