• 제목/요약/키워드: 입력변수선택

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강우특성의 동질성을 고려한 유역 평균 강우량이 수문모형의 성능 개선에 미치는 영향 평가 (Sensitivity of a hydrological model to areal precipitation estimates: impacts on precipitation data selection considering homogeneous rainfall regions)

  • 송정헌;김학관
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.351-351
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    • 2023
  • 강우 자료는 수문 모델링에서 중요한 입력 요소 중 하나이다. 강우의 공간적 가변성은 모델링 불확실성의 중요한 원인으로 알려져 있다. 강우 관측자료는 많은 경우 유역을 대표하는 평균 면적강수량 (Mean Areal Precipitation, MAP)을 계산하여 수문모형에 입력된다. 선행 연구에서는MAP 예측 결과의 신뢰도를 개선하기 위하여 다양한 보간 방법이 개발되었다. 하지만, 강우특성의 동질성를 고려한 대표 기상 관측소 선정이 MAP 예측과 유출량 모의 결과에 미치는 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유역의 MAP 예측에 있어 강우특성의 동실성을 고려한 강우 관측소 선정이 수문 모델링 성능 개선에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 본 연구에서는 종관 기상관측(ASOS) 74개 지점과 방재기상관측(AWS) 400여개 지점에서 2003~2022년 기간에 대한 일강수량 자료를 수집하였고 강우특성이 동질한 지역을 구분하였다. 또한, 강우특성 동질성의 고려 유무에 따른 MAP를 계산하였다. 이후, 5개의 매개변수로 이루어진 개념적 강우-유출 모형FPHM을 사용하여 우리나라 전역 41개 유역을 대상으로 MAP 계산 결과가 모형 성능에 미치는 민감도를 조사하였다. 분석 결과, 강우특성의 동질성을 고려한 강우 관측소의 선택은 MAP 보간 방법 이상으로 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

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자동화된 프로그램 시험을 위한 입력 자료구조의 모양 식별 (Identifying a Shape of Input Data Structure for Automated Program Testing)

  • Insang, Chung
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제31권10호
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    • pp.1304-1319
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    • 2004
  • 프로그램 시험 비용은 테스트 데이타를 생성하는 과정을 자동화함으로써 상당히 줄일 수 있다. 테스트 데이타 생성은 보통 선택된 프로그램 경로를 실행하는 입력 값들을 식별하는 데 주안점을 둔다. 지금까지 많은 연구가 있어왔지만 여전히 해결해야할 문제가 있다 그러한 문제들 중에 모양 문제가 있다. 모양 문제는 주어진 프로그램 경로를 수행하기 위해 요구되는 입력 자료구조를 밝혀내는 문제이다. 이 논문에서 이 모양 문제에 대한 새로운 방법을 제시한다. 이 방법은 주어진 경로를 포인터 역 참조가 없는 정적단일 할당문 (Static Single Assignment, SSA) 형태로 변환한다. 이는 주어진 경로 상에 존재하는 각 프로그램 문장을 등식이나 부등식과 같은 제약식으로 간주할 수 있게 해준다. 이러한 제약식에 대한 해는 각 입력 변수에 대한 'points-to relation' 형태로 나타난다. 간단한 예들을 통하여 제안한 방법에 대해 설명한다.에 대해 설명한다.

뉴로-퍼지 모델 기반 전력 수요 예측 시스템: 시간, 일간, 주간 단위 예측 (Neuro-Fuzzy Model based Electrical Load Forecasting System: Hourly, Daily, and Weekly Forecasting)

  • 박영진;왕보현
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.533-538
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    • 2004
  • 본 논문은 뉴로-퍼지 모델의 구조 학습을 이용하여 단기 전력 수요 예측시스템을 개발하기 위한 체계적인 방법을 제안한다. 제안된 단기 수요 예측시스템은 1시간, 24시간, 168시간의 예측 리드 타임을 갖고 예측을 수행하기 위해서 요일 유형과 시간 별로 총 96개의 초기 구조를 미리 생성하고, 이를 초기 구조 뱅크에 저장한다. 예측이 수행되는 시점에 해당하는 초기구조를 선택하여 뉴로-퍼지 모델을 초기화하고, 학습하고, 예측을 수행한다. 제안된 예측시스템은 단지 2개의 입력 변수만을 이용하기 때문에 간단한 모델 구조를 가질 뿐 아니라 학습된 퍼지 규칙을 해석하는 것이 매우 용이하다는 장점을 갖는다. 제안된 방법의 실효성을 검증하기 위해 1996년과 1997년의 한극전력의 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 1시간, 24시간, 168시간 앞의 전력 수요를 예측하는 모의 실험을 수행한다. 실험 결과 제안된 방법은 단지 2개의 입력 변수를 사용함에도 불구하고, 기존의 예측 방법과 비교하여 예측의 정확도와 신뢰도 측면에서 우수한 성능을 얻는다.

다중 모델을 이용한 비선형 시스템의 예측제어에 관한 연구 (Nonlinear Predictive Control with Multiple Models)

  • 신승철;변증남
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제38권2호
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    • pp.20-30
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    • 2001
  • 본 논문에서는 신경회로망 기반의 다중 모델을 이용한 예측제어 방법에 간하여 기술한다. 플랜트의 특정한 피라미터 값들에 대해 다중의 모델을 구성하고, 이들 중 현재 시간에서 최적의 예측 값을 제공하는 모델을 스위칭 기법으로 선택한다. 선택된 모델의 예측 값을 기반으로 비선형 프로그래밍 방법으로 현재 시간에서의 제어 입력 값을 구하여 예측제어를 수행한다. 제안한 방법을 시간지연 값이 변하거나 매개변수 값이 가변하는 시스템에 적용하여 그 유용성을 보이고, 부하가 변동하는 자기부상열차 시스템의 부상제어에 이용한 모의 실험 결과를 보인다.

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Gradient Descent 알고리즘을 이용한 퍼지제어기의 멤버십함수 동조 방법 (Tuning Method of the Membership Function for FLC using a Gradient Descent Algorithm)

  • 최한수
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제15권12호
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    • pp.7277-7282
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    • 2014
  • 본 연구에서는 gradient descent 알고리즘을 퍼지제어기의 동조를 위해 멤버십함수의 폭을 해석하는데 이용하였으며 이 해석은 퍼지 제어규칙의 전건부와 후건부 퍼지변수들을 변화시켜 보다 개선된 제어 효과를 얻기 위해 사용된다. 이 방법은 제어기의 파라미터들이 gradient descent 알고리즘의 반복 과정에서 제어변수를 선택하는 것이다. 본 논문에서는 궤환 목표치 제어를 위해 7개의 멤버십함수와 49개의 규칙 그리고 2개의 입력과 1개의 출력을 갖는 FLC을 사용하였다. 추론은 Min-Max 합성법을 이용하였고 멤버십함수는 13개의 양자화 레벨에 대한 삼각 형태를 채택하였다.

전력거래용 수요예측 산법의 개선에 관한 연구 (Improvement of Load Forecasting Algorithm for Power Exchange)

  • 안용섭;조종만;김우선;신기준;김진수;황갑주;우경행
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2005년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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    • pp.142-144
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    • 2005
  • 본 연에서는 현재 전력거래소에서 사용하고 있는 단기수요예측 산법을 전력시장 운영환경에 대응 하도록 보다 정확하면서도 공정성이 보장되는 산법으로 개선하였다. 접근방법은 기존의 산법들을 면밀히 분석한 다음 산법의 개선과 매개변수의 튜닝을 통하여 예측정확도를 개선하였으며, 예측과정의 투명성을 확보하기 위하여 예측절차를 출력하는 기능을 포함하였다 예측정확도를 개선하기 위한 주요 방안으로 종합분석모형의 경우는 실적자료가 생길 때 마다 즉시 민감도가 갱신되도록 하였으며, 회귀분석모형은 분석과정에서 의미가 있는 자료만을 선택하도록 하였다. 또한 신경망 모형의 경우는 모의를 통하여 최적의 입력변수를 찾아 설정하였으며, 지식기반모형에서는 최근의 수요특성을 분석하여 새로운 규칙들로 구축하였다. 제안한 산법의 효용성을 평가하기 위하여 2004년도 실계통 자료를 대상으로 모의를 해 본 결과, 모든 산법에서 개선된 예측정확도를 나타내었다.

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물리적 기반의 2차원 분포형 강우-유출모형의 개발 (Physical based Development of 2-Dimensional Distributed Rainfall-Runoff model)

  • 강부식;문수진;김진겸
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.257-257
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    • 2011
  • 현업에서 사용하는 유출해석 기본이론은 연속방정식과 운동방정식으로서 운동파가정(kinematic wave analogy)을 기반으로 한 집중수문모형(lumped hydrologic model)에 의하여 수행되고 있지만 집중형 모형은 한 매개변수에 여러 가지의 물리적 과정을 개념화하여 담고 있기 때문에 유출과정에 대한 섬세한 모형화의 제약으로 인하여 유역고유의 매개변수값을 찾기가 쉽지 않은 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 물리적 기반의 2차원 분포형 강우-유출모형을 개발하고자 하며 이는 완전분포형 수문동역학적 모형으로 지표흐름과 침투과정, 기저유출과 관련된 과정을 모의한다. 본 모형은 공간적으로 변화하는 침투량과 소규모 및 대규모의 지형학적 특성을 사용하는 St. Venant 방정식을 사용하고 개발될 모형은 모든 스케일에서의 수심과 유량을 계산할 수 있으며 Richard 방정식(또는 선택적으로 Green-Ampt 방정식 채택)을 이용하여 정밀한 침투량 모의가 가능하다. 또한 레이다등의 고해상도 강우관측자료를 지점자료와 합성하여 입력자료로 사용할 수 있도록하고자 하며 강우-유출모형에 다목적댐이나 보등에서의 유량조절효과를 반영하고, 다목적댐군에서의 연계운영모의가 가능케 함으로서 현업의 운영자들이 실무에서 실질적으로 활용할 수 있는 형태의 모형을 개발하고자 한다. 이는 국내에서의 2차원 분포형 강우-유출모형을 자체 개발함으로서 연구역량을 제고하고, 국내 현업기관에서의 분포형 모형기반의 홍수모니터링 및 전망시스템의 확산에 기여할 것으로 예상된다.

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유전자 알고리즘에 의한 우수 유전자형 선별 (Selection of the principal genotype with genetic algorithm)

  • 이제영;고진영
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제20권4호
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    • pp.639-647
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    • 2009
  • 컴퓨터공학의 발전으로 인해, 여러 개의 변수가 존재하는 비선형 문제와 같은 최적해 탐색과 최적화에 사용되는 유전자 알고리즘은 많은 분야에서 활발하게 응용되고 있다. 그 중, 데이터마이닝분야에서 유전자 알고리즘을 이용하여 정확도를 최대로 하는 입력변수 선택방법과 여러 예측모형을 통합하는 방법 등이 제시되었다. 한편, 우리나라 축산업을 대표하는 한우의 유전자원 보존과 능력향상을 위해서는 다음세대에 유전이 되는 단일염기다형성에서 특정 유전자형을 가진 한우가 경제형질이 우수한지를 찾아낼 필요가 있다. 이에 따라, 유전자 알고리즘을 이용하여 한우의 경제형질에 가장 많은 영향을 주는 단일염기다형성 조합마커의 유전자형을 선택하는 방법을 제시하였다. 그리고 실제 한우 유전 데이터에 적용하여 주요 단일염기다형성 조합마커에서 우수 유전자형들을 선별하였다.

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Gabor 코사인과 사인 변환 (A Gabor Cosine and Sine Transform)

  • 이적식
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제39권4호
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    • pp.408-417
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    • 2002
  • Gabor 코사인과 사인 함수는 인간시각 필터를 설명하기 위해서 많이 사용된다. 이 함수들로 영상주파수 성분을 국부적으로 표현하는 새로운 방법을 본 논문에서 제안한다. 직류 맥류와 계단입력에 대한 사이드 로브의 강도에 기초하여 기저함수의 변수들을 선택한다. Gabor 코사인과 사인으로 구성되는 결과적인 변환에 대해서 결합유효폭을 계산하고, 한정된 변환 계수만으로 영상을 복원하여 기존의 방법과 비교 검토한다. 제안한 변환이 DGT와 DCT보다 더 좋은 성능 결과를 나타낸다.

모델에 근거한 기계 감지시스템의 정성적 설계 절차 (A Qualitative Design methodology for Model-based Monitoring System)

  • 허건수
    • 한국생산제조학회지
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    • 제8권6호
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    • pp.9-15
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    • 1999
  • 모델에 근거한 감지시스템(Model-based Monitoring System, MBM)은 생산성과 생산량을 증대 시켜줄 수 있는 방법으로 생각되어 왔다. 그러나 이러한 MBM시스템의 성능이 기대에 못 미치는 상황이 종종 발생하기도 했는데 실패의 한가지 원인은 MBM 시스템이 적절히 설계되지 못한 점에 있었다. 상태변수, 입력 및 파라미터의 추정에 관한 많은 이론적인 연구가 이루어졌지만 MBM 방식을 실제 생산공정에 적용하기 위한 설계과정에 대한 연구는 거의 없는 상황이다. 본 글에서는 MBM 시스템의 성능에 영향을 미치는 요소를 조사하고 이를 토대로 MBM 시스템의 정성적인 설계과정을 전개해 보았다. 특히 그 중에서도 MBM 시스템을 위한 감지모델의 선택에 대한 집중적으로 기술하였다. 한가지 중요한 문제점으로서 감지방식의 설계가 기계시스템의 수학적모델을 토대로 이루어져 왔는데 이 모델은 종종 감지의 관점에서 보았을 때 주요 요소를 생략하거나 또는 불필요한 요소가 포함되어질 수 있다는 것이다.

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