• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.32 no.1
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• pp.69-81
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• 2019

We consider bivariate long range dependent (LRD) time series forecasting using a deep learning method. A long short-term memory (LSTM) network well-suited to time series data is applied to forecast bivariate time series; in addition, we compare the forecasting performance with bivariate fractional autoregressive integrated moving average (FARIMA) models. Out-of-sample forecasting errors are compared with various performance measures for functional MRI (fMRI) data and daily realized volatility data. The results show a subtle difference in the predicted values of the FIVARMA model and VARFIMA model. LSTM is computationally demanding due to hyper-parameter selection, but is more stable and the forecasting performance is competitively good to that of parametric long range dependent time series models.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.345-345
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• 2023

기후변화에 대응하기 위한 가뭄과 홍수 등의 수재해 관리체계 수립의 필요성이 높아지고 있어, 기후예측모형과 연계하여 수문 및 에너지 순환과정에서 하천유출에 대한 기후변화 영향예측이 가능한 지표수문모형(Land Surface Model, LSM)의 개발과 적용이 요구되고 있다. 또한, LSM은 연속적이고 장기적인 유출을 모의할 수 있어 수재해에 관한 예측과 정보 제공에 유용하므로, 최근 수재해 예측시스템 구축을 위한 주요한 도구로 관심을 받고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 기후모형 CWRF(Climate-Weather Research and Forecasting Model)와 연계되어 물-에너지 순환모의가 가능한 최신 LSM 중 하나인 Common Land Model(CoLM)을 우리나라 유역의 장기하천유출모의에 적용하고자 한다. 대부분의 LSM은 지상의 물과 에너지 순환과정이 각 단일 격자의 수직적인 모의과정으로 제한되고 있었지만, 현재 지속적인 개선을 통해 많은 LSM에서 보다 현실적인 물과 에너지 변화를 모의하고자 노력하고 있다. 그러나, 지속적인 모형의 개선에도 불구하고(또는 그로 인해) 정교한 수학적 프로세스를 통합하여 개선된 최신 LSM은 오히려 복잡한 매개변수 체계, 매개변수 추정, 입력자료, 초기 및 경계조건 등에서 비롯된 불확실성이 존재하고 있다. 따라서, 모형의 주요 매개변수값의 추정은 모의결과의 성능과 안정성을 확보하기 위한 LSM의 모의에서 필수적인 과정 중 하나이다. 유역의 특성에 따라 결정되는 모형 매개변수는 관련자료의 부재 또는 관측의 부정확성으로 인해 검보정 과정을 통해 결정되어야 하므로, 유역의 수문특성을 최대한 반영하고 모형의 성능과 안정성을 확보하기 위해 모의목적에 따라 적절한 검보정 목적함수의 선정도 요구된다. CoLM과 같이 다양한 매개변수가 사용되는 LSM에서는 모의결과에 대한 불확실성을 줄이고, 모의목적에 따른 모형의 예측도 향상을 위해서 모의결과에 민감한 주요 매개변수의 검보정이 과정이 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 격자기반 지표수문모형인 CoLM을 이용하여 우리나라 유역의 장기하천유출을 모의하는 과정에서 CoLM의 주요 매개변수 검보정에 필요한 적절한 목적함수의 적용을 통해 CoLM 장기하천유출 모의결과의 예측성능을 개선하고자 한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.24 no.2
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• pp.307-313
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• 2011

In this paper, we compare performance of three models. The Holt-Winters, FARIMA and ARGARCH models, are used in predicting internet traffic data for analysis of traffic characteristics. We first introduce the time series models and apply them to real traffic data to forecast. Finally, we examine which model is the most suitable for explaining the long memory, the characteristics of the traffic material, and compare the respective prediction performance of the models.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2003.05e
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• pp.31-34
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• 2003

폴리머 애자의 장기성능예측을 위하여 많은 수단과 측정방법이 연구되어 왔다. 그러나 폴리머 애자에 있어서 성능저하는 대부분 하우징 재료의 열화에 기인되고 있어 예측 및 진단목적의 연구가 하우징 재료의 가속열화에 초점이 맞추어져 있다. 폴리머 애자는 초고압 절연성능과 기계적 강도가 우수하여 송배전 설비에 많이 사용되고 있지만 애자의 형상과 장기성능과의 관계가 정량적으로 규명되어 있지 않아 개발하는 회사는 물론 사용하는 전력회사가 함께 어려움을 가지고 있다. 폴리머 애자의 형상이 폴리머 애자의 장기 성능에 어떻게 영향을 주는 지를 비교분석하고 평가하는 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 규칙 교대 갓, 불규칙 교대 갓의 폴리머 애자를 조립방식으로 제작하고, 규칙 교대 갓의 폴리머 애자를 일체형 진공사출 방식으로 제작을 하여 건조섬락전압, 주수섬락전압, 오손섬락전압을 측정하였다. 오손섬락전압은 주수섬락에 비하여 60% 정도 감소함을 보였고 불규칙한 교대 갓의 폴리머 애자의 경우 특성의 편차가 크게 나타났다. 폴리머 애자의 경우 소재의 우수한 특성도 중요하지만 형상적인 인자도 중요한 설계요소이므로 최적화 방안이 요구된다.

• Journal of KIBIM
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• v.8 no.4
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• pp.13-22
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• 2018

Future performance prediction of bridges is challenging task for structural engineers. Well-organized information from design, construction and operation stages is essential for the assessment of structures. Digital twin model is a new concept to realize more reliable data platform for management of infrastructures. Damage history including degradation of material, cracking, corrosion, etc. needs to be accumulated in the digital model. The digital model is linked to the analysis model for the assessment of structural performance considering changed mechanical properties of structural components. In this paper, initial definition digital twin model of a PSC-I girder bridge is proposed.

• Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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• v.23 no.4
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• pp.391-404
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• 2021

This study developed a long-term prediction model for the potential yield of garlic based on a genetic algorithm (GA) by utilizing global climate reanalysis data. The GA is used for digging the inherent signals from global climate reanalysis data which are both directly and indirectly connected with the garlic yield potential. Our results indicate that both deterministic and probabilistic forecasts reasonably capture the inter-annual variability of crop yields with temporal correlation coefficients significant at 99% confidence level and superior categorical forecast skill with a hit rate of 93.3% for 2 × 2 and 73.3% for 3 × 3 contingency tables. Furthermore, the GA method, which considers linear and non-linear relationships between predictors and predictands, shows superiority of forecast skill in terms of both stability and skill scores compared with linear method. Since our result can predict the potential yield before the start of farming, it is expected to help establish a long-term plan to stabilize the demand and price of agricultural products and prepare countermeasures for possible problems in advance.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.4
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• pp.243-250
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• 2020

Systematic farming can be planned and managed if long-term agricultural weather information of the plantation is available. Because the greatest risk factor for crop cultivation is the weather. In this study, a method for long-term predicting of agricultural weather using the GloSea5 and machine learning is presented for the cultivation of Chinese cabbage. The GloSea5 is a long-term weather forecast that is available up to 240 days. The deep neural networks and the spatial randomforest were considered as the method of machine learning. The longterm prediction performance of the deep neural networks was slightly better than the spatial randomforest in the sense of root mean squared error and mean absolute error. However, the spatial randomforest has the advantage of predicting temperatures with a global model, which reduces the computation time.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.547-548
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• 2011

본 논문에서는 한국전력공사에서 장기열화 시험을 수행한 154kV 고분자애자의 성능평가를 수행하고 그 결과를 1999년부터 2008년까지 한국전력공사154kV 송전선로에 시범 설치한 고분자애자의 주간코로나, 열화상 측정을 시행하고 제조회사/규격별 각 24련을 발취하여 총 168련에 대하여 한전 표준구매 규격에 따른 각종 시험을 수행하고 현 성능상태를 검증하였으며 이를 토대로 잔존 수명을 예측하고자 하였다. 대부분의 애자가 양호한 성능을 보이고 있으나 일부 애자에서는 부적합 결과를 보였으며 수명의 경우, 초기 품질계수 정보 부족 및 중간열화 상태의 데이터 부족으로 정확한 잔존수명 예측 데이터를 얻기에는 부족했으며 추가적인 가속열화시험 등의 데이터를 확보해야 할 것으로 사료된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.6
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• pp.1053-1061
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• 2013

In this paper, we propose the time series forecasting models for internet traffic with long memory and heteroscedasticity. To control and forecast traffic volume, we first introduce the traffic forecasting models which are determined by the volatility and heteroscedasticity of the traffic. We then analyze and predict the heteroscedasticity and the long memory properties for forecasting traffic volume. Depending on the characteristics of the traffic, Fractional ARIMA model, Fractional ARIMA-GARCH model are applied and compared with the MAPE(Mean Absolute Percentage Error) Criterion.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.30 no.5D
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• pp.505-512
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• 2010

Generally, the repeated traffic loading condition should be considered to predict the long-term deformation on road foundations or foundation systems. However, it is not easy to estimate long-term deformation on multi-layered system like roads and railways. For more quantitative analysis, mechanistic-empirical approach requires proper analytical tool, material's model, and material properties of foundation geomaterials under both traffic and environmental loadings. In this study, therefore, laboratory data from the long-term repeated load triaxial tests were used to predict accumulated deformation on pavement foundations and the results were analyzed based on the nonlinear models and stress state considered. All these results are presented and verified on laboratory based scale using the finite element analysis with the deformation characteristics of foundation geomaterials at various stress states.