• 제목/요약/키워드: 절대오차백분율

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해수유동모델 검증을 위한 오차평가방법 비교 연구 (Skill Assessments for Evaluating the Performance of the Hydrodynamic Model)

  • 김태윤;윤한삼
    • 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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    • 제14권2호
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    • pp.107-113
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    • 2011
  • 해수유동모델의 검증 및 평가를 위해 적용되는 또는 적용가능한 10종류의 모델 오차평가방법 - 네가지의 정량적 평가방법(절대평균오차, 평균제곱근 오차, 상대적 절대평균오차, 백분율모델오차)과 여섯가지의 정성적 평가방법(상관계수, 신뢰지수, 일치지수, 모델효율성, 비용함수, 잔여량계수) - 을 소개하고, 실제 조위, 유속, 염분관측치와 3차원 곡선형 모델(CH3D)에서 구해진 플로리다 하구에서의 수치해에 이들 모델 오차평가방법들을 적용하였다. 조위 및 유속평가시 절대평균오차, 평균제곱근 오차, 상대적 절대평균오차, 상관계수, 일치지수, 모델효율성, 비용함수, 잔여량계수 등이 적합하였다. 그리고 염분평가시 절대평균오차, 평균제곱근 오차, 상대적 절대평균오차, 백분율모델오차, 상관계수, 신뢰지수, 비용함수, 잔여량계수 등의 사용이 타당하였다. 정량/정성적 평가방법들이 서로 유사한 평가경향을 보여 줌으로써, 상호간의 신뢰성도 보여 주었다. 다양한 모델 오차평가방법을 통하여 계산된 평가값을 토대로, 본 연구에서는 조위, 유속, 염분이 잘 재현된 해수유동모델의 평가범위를 제시하였다. 조위의 경우 상대적 절대평균 오차는 10%이내, 상관계수는 0.95이상, 일치지수는 0.98이상, 모델효율성은 0.93이상, 비용함수는 0.21이내이며, 유속의 경우 상대적 절대평균오차는 20%이내, 상관계수는 0.7이상, 일치지수는 0.8이상, 모델효율성은 0.5이상, 비용 함수는 0.5이내이며, 염분의 경우 상대적 절대평균오차와 백분율모델오차는 10%이내, 상관계수는 0.9이상, 신뢰지수는 1.15이내, 비용함수는 0.1이내 이다.

인경신경망을 이용한 한국프로야구 관중 수요 예측에 관한 연구 (A Study on Prediction of Attendance in Korean Baseball League Using Artificial Neural Network)

  • 박진욱;박상현
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제6권12호
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    • pp.565-572
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    • 2017
  • 본 연구는 기존의 수요 예측 등의 시계열 연구에서 주로 사용되는 ARIMA 모형의 어려움을 극복하고자 인공신경망(Artificial neural network) 모형을 이용하여 한국 프로 야구 관중 수를 예측하였다. 훈련 자료로는 2015년 3월부터 9월까지의 일별 KBO 관중 수 자료를 대상으로 하였다. 전방향 신경망(Feedforward neural network)의 모형 훈련 과정에서, 그리드 탐색(Grid search)을 적용하여 최적의 초모수(Hyperparameter)를 찾고자 하였다. 그 결과, 그리드 탐색법의 최적 모형을 이용한 평균 절대 백분율 오차(MAPE)는 평균 20.9% 였다. 앙상블 기법을 이용한 모형의 MAPE는 평균 20.0%였다. 이는 다중회귀와 비교해보았을 때, 평균적으로 각각 26.3%, 30.3% 높은 예측력을 보인다.

시계열 데이터를 활용한 코로나19 동향 예측 (Covid19 trends predictions using time series data)

  • 김재호;김장영
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권7호
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    • pp.884-889
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    • 2021
  • 국내 코로나19의 감염자 수가 백신과 사회적 거리 두기, 백신 등 여러 가지 노력 덕분에 차츰 줄어드는 듯 보였으나 2020년 2월 20일 특정한 사건 이후 감염자 수가 증가한 것처럼, 2020년 12월부터 또다시 급격히 감염자 수가 증가하는 추세이며 꾸준히 일일 500명가량의 감염자 수가 이어지고 있다. 따라서 Kaggle의 데이터셋을 이용해서 Prophet 알고리즘을 통해 미래 코로나19를 예측하고 사이킷런을 통해 결정계수, 평균 절대 오차, 평균 백분율 오차, 평균 제곱 차, 평균 제곱근 편차를 통해 이 예측에 대한 설명력을 더한다. 또한 코로나19가 급격히 특정한 사건이 없었을 경우 국내 감염자 수를 예측해 앞으로 우리가 미래의 질병에 대해서 방역과 방역 수칙 실천의 중요함을 강조한다.

회귀분석을 이용한 C소각장에 반입되는 도시고형폐기물의 저위발열량 예측 (Estimation of Lower Heating Value (LHV) of Municipal Solid Waste (MSW) Being Brought into C Incinerator Using Multiple Regression Analysis)

  • 김은영;서정윤
    • 대한환경공학회지
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    • 제35권8호
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    • pp.540-546
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    • 2013
  • 이 연구에서는 C소각장에 반입되는 도시고형폐기물의 저위발열량을 추정할 수 있는 다중회귀직선식을 도시고형폐기물의 습량기준 물리적 조성 성분들로부터 유도하였다. 다중회귀직선식은 LHV = 1,670 + 39.20 Pl + 11.19 Pa - 11.27 Fo이었다. 여기서 LHV: 저위 발열량(kcal/kg), Pl: 습량기준 폐플라스틱류(wt %), Pa: 습량기준 폐종이류(wt %), Fo: 습량기준 음식물류(wt %)이다. 유도된 식의 수정결정계수($\bar{R}^2$)는 0.7476이었고, 이 식에 의한 추정 저위발열량과 측정 저위발열량의 절대백분율오차 평균은 2.42%로 아주 작았다. 그러므로 이 연구에서 유도된 식의 정확성이 높다는 것을 의미한다. 그리고 유도된 식으로 다른 4개 소각장에 반입되는 도시고형폐기물들에 대하여 추정 저위발열량과 측정 저위발열량의 절대백분율오차 평균은 수용할 수 있는 범위(4.74~20.11%)이었다. 더욱이 이 방법은 습량기준 도시고형폐기물의 물리적 조성 성분별로 분류하여 각 조성 성분들의 습량기준 중량 비율만 분석하면 도시고형폐기물의 저위발열량을 추정할 수 있어 보다 경제적이고 또한 대단히 효율적이다.

인공 신경망 모형을 이용한 한국프로야구 관중 수요 예측 (A Prediction of Demand for Korean Baseball League using Artificial Neural Network)

  • 박진욱;박상현
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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    • pp.920-923
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    • 2017
  • 본 연구는 기존의 수요 예측 등의 시계열 분석에서 주로 사용되는 ARIMA 모형의 어려움을 극복하고자 인공신경망(Artificial Neural Network) 모형을 이용하여 한국 프로 야구 관중 수를 예측하였다. 인공신경망의 가장 기본적인 종류인 전방향 신경망(Feedforward Neural Network)의 초모수(Hyperparameter) 선정에 그리드 탐색(Grid Search)을 적용하여 최적의 모형을 찾고자 하였다. 훈련 자료로는 2015년 3월부터 8월까지의 일별 KBO 관중 수 자료를 대상으로 하였고, 예측력 검증을 위해 2015년 9월 관중 수를 예측하여 실제 관측값과 비교하였다. 그 결과, 그리드 탐색법에서 최적 모형이라고 판단한 모형의 예측력은, 평균 절대 백분율 오차(MAPE) 기준으로 평균 27.14% 였다. 또한, 앙상블 기법에서 착안하여 오차율이 낮은 모형 5개의 예측값 평균의 MAPE는 평균 28.58% 였다. 이는 다중회귀와 비교해보았을 때, 평균적으로 각각 14%, 13.6% 높은 예측력을 보이고 있다.

데이터 마이닝 기반 스마트 공장 에너지 소모 예측 모델 (An Energy Consumption Prediction Model for Smart Factory Using Data Mining Algorithms)

  • ;이명배;임종현;김유빈;신창선;박장우;조용윤
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제9권5호
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    • pp.153-160
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    • 2020
  • 산업용 에너지 소비 예측은 에너지 수요와 공급에 동적이고 계절적인 변화가 있기 때문에 에너지 관리 및 제어 시스템에서 중요한 위치를 차지한다. 본 논문은 철강 산업의 에너지 소비 예측 모델을 제시하고 논의한다. 사용되는 데이터에는 후행 및 선도적인 전류 반응 전력, 후행 및 선도적인 전류 동력 계수, 이산화탄소(TCO2) 배출 및 부하 유형이 포함된다. 테스트 세트에서는 (a) 선형 회귀(LR), (b) 방사형 커널(SVM RBF), (c) Gradient Boosting Machine (GBM), (d) 무작위 포리스트(RF). 평균 제곱 오차(RMSE), 평균 절대 오차(MAE) 및 평균 절대 백분율 오차(ME)의 네 가지 통계 모델을 사용하여 예측하고 평가한다. 회귀 설계의 효율성 모든 예측 변수를 사용할 때 최상의 모델 RF는 테스트 세트에서 RMSE 값 7.33을 제공할 수 있다.

전이함수모형에 의한 여수연안 표면수온 예측 (Transfer Function Model Forecasting of Sea Surface Temperature at Yeosu in Korean Coastal Waters)

  • 성기탁;최양호;구준호;이미진
    • 해양환경안전학회지
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    • 제20권5호
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    • pp.526-534
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    • 2014
  • 본 연구는 단일 입력 전이함수모형(Single-input transfer function model)을 적용하여 여수연안 2010년의 월평균 표면수온의 예측을 시도하였다. 전이함수모형을 수립하기 위한 입력시계열과 출력시계열은 각각 여수지방의 10년(2000-2009년)간의 월평균 기온자료와 표면수온자료를 이용하였다. 전이함수모형을 수립하기 위하여 입 출력 시계열을 사전백색화하고, 입 출력 시계열간의 각 시차에 대한 교차상관함수를 결정하였다. 교차상관함수는 음의 모든 시차에서 유의한 값을 갖지 않아 기온과 표면수온사이는 일방적 인과관계를 보였다. 또한 교차상관함수의 시차 0과 1에서 유의한 값을 보였다. 이러한 교차상관함수의 특징에 따라 입 출력시계열간 전이함수의 시차와 분모 및 분자의 차수(b, r, s)는 (0, 1, 0)으로 식별되었다. 구축된 전이함수모형에 따르면 기온과 표면수온 사이의 시차는 존재하지 않았다. 여기서 현재의 표면수온은 1개월 전의 표면수온과 선형관계가 있음을 보였으며, 잡음모형은 $ARIMA(1,0,1)(2,0,0)_{12}$로 식별되었다. 전이함수모형에 의한 월평균 표면수온의 예측치는 실측치에 비하여 전반적으로 $0.3-1.3^{\circ}C$ 높은 경향을 보였으며, 6.4 %의 평균절대백분율 오차를 포함하였다. 이러한 결과는 8.3 %의 평균절대백분율오차를 보인 ARIMA 모형에 비하여 향상된 예측성능을 보이는 것이며, 표면수온의 시계열적 예측을 시도할 경우, ARIMA 모형보다 전이함수모형의 적용을 통하여 그 예측성능의 개선 가능성을 기대할 수 있음을 시사하고 있다.

오일 생산정에서 쵸크사이즈와 가스주입량에 따른 생산성 예측 인공신경망 모델 개발 (Development of Productivity Prediction Model according to Choke Size and Gas Injection Rate by using ANN(Artificial Neural Network) at Oil Producer)

  • 한동권;권순일
    • 한국가스학회지
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    • 제22권6호
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    • pp.90-103
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    • 2018
  • 본 연구에서는 초크크기와 가스주입량을 조절함으로써 일반 유정이나 가스리프트가 적용된 유정에서 최적생산량을 산출할 수 있는 두 가지 인공신경망 모델을 개발하였다. 개발된 모델들의 입력자료는 용해가스-오일비, 물 생산 비율, 저류층압력, 초크크기 또는 가스주입량이고 출력자료는 정두압력과 오일 생산량으로 구성하였다. 먼저 육상 유정 시스템에 대하여 입력자료의 민감도 분석을 통해 각 변수의 범위를 결정하였고, 노달분석을 수행하여 초크크기 선정 모델에 1,715개, 가스주입량 선정 모델에 1,225개의 훈련자료를 각각 생성하였다. 동일한 저류층 자료에 대해 노달분석과 인공신경망 모델 결과를 비교해보면 두 모델 모두 결정계수 값이 0.99 이상으로 상관관계가 매우 높은 것으로 확인되었다. 또한 초크크기 선정 모델의 정두압력과 오일 생산량의 평균절대백분율오차는 각각 0.55%, 1.05%이고, 가스주입량 선정 모델의 정두압력과 오일 생산량의 평균절대백분율오차는 각각 1.23%, 2.67%로 개발된 모델의 정확도가 높은 것으로 확인되었다.

자기공명영상유도 Co-60 기반 방사선치료기기의 커미셔닝 경험 (Commissioning Experience of Tri-Cobalt-60 MRI-guided Radiation Therapy System)

  • 박종민;박소연;우홍균;김정인
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제26권4호
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    • pp.193-200
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    • 2015
  • 본 연구는 뷰레이 시스템의 커미셔닝 결과에 대한 보고이다. 먼저, 시스템 안전장치의 적절한 작동을 확인했다. 영상시스템에 대한 평가를 위해 신호 대 잡음비와 영상의 균질도, 공간적 무결성을 확인했다. 카우치 동작의 정확성 및 축교점의 일치성을 평가했다. 미국의학물리학회 특별업무단51규약 프로토콜에 따라 절대선량을 측정했다. BJR supplement 25에서 제공하는 심부선량백분율과 측정한 값의 차이, 치료계획에서 계산한 값과 측정한 심부선량백분율의 차이를 확인했다. 더불어, 출력인수에 대하여, 측정값과 계산값의 차이를 구했다. 최종 검증 단계로, 8개의 세기변조방사선치료계획을 사용하여 감마평가를 수행하였다. 커미셔닝을 수행한 결과, 모든 안전장치는 적절히 구동함을 확인했다. 신호 대 잡음비 값과 영상 균질도 값은 허용범위 이내임을 확인했다. 공간적 무결성 확인 결과, 반지름 10 cm 및 17.5 cm 안의 모든 지점에 대하여 각각 1 mm 및 2 mm 이내의 오차를 확인했다. 카우치는 x, y, z 방향으로 각각 0.2 mm, 0.1 mm, 0.2 mm의 오차를 보였다. 방사선 축교점과 가상 축교점 사이에는 x, y, z 방향으로 0 mm, 0 mm, 0.3 mm의 오차를 보였다. 영상 시스템의 축교점과 가상 축교점 사이에는 0.6 mm, 0.5 mm, 0.2 mm의 오차를 보였다. 다엽콜리메이터의 평균적 구동 오차는 0.6 mm였다. 측정한 출력의 오차는 0.5% 이내, 심부선량백분율 오차는 1% 이내, 출력인수 오차는 2% 이내였다. 세기조절방사선치료 감마평가 결과값이 $99.9%{\pm}0.1%$였다.

교통 및 도로특성을 고려한 DSRC 교통정보 신뢰성 향상에 관한 연구 (A Study on Improving the Reliability of DSRC Traffic Information Considering Traffic and Road Characteristics - Focusing on Busan Urban Expressway -)

  • 정연탁;정헌영
    • 대한토목학회논문집
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    • 제34권5호
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    • pp.1535-1545
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    • 2014
  • 본 연구는 교통 및 도로의 특성을 고려하여 DSRC 교통정보의 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있다. 먼저, 본 연구에서는 도시고속도로에서의 DSRC 수집 데이터의 특성과 이상치 데이터 발생의 문제점을 분석하였다. 그 다음으로, 이상치 제거의 최적 방안을 적용하여 신뢰성 있는 교통정보를 생성하였다. 이상치를 제거한 후, 정확성 평가와 신뢰수준별 표본수의 적정성 여부에 대해서도 수행하였다. 그 결과, 평균절대오차백분율(MAPE)는 2.2%~9.7%이고, 평균제곱근오차(RSME)는 2.2~7.5로 분석되어, 실제 평균 통행속도와 매우 유사한 값으로 나타났다. 또한, 오전 오후 첨두시간대의 표본수는 신뢰수준 95%, 90%, 허용오차 5kph 범위에서 매우 적정한 것으로 분석되었다.