• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.19 no.2
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• pp.383-388
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• 2024

This paper is a study to derive the predicted value of power generation based on the photovoltaic power generation data measured in Jeollanam-do, South Korea. Multivariate variables such as direct current, alternating current, and environmental data were measured in the inverter to measure the amount of power generation, and pre-processing was performed to ensure the stability and reliability of the measured values. Correlation analysis used only data with high correlation with power generation in time series data for prediction using partial autocorrelation function (PACF). Deep learning models were used to measure the amount of power generation to predict the amount of photovoltaic power generation, and the results of correlation analysis of each multivariate variable were used to increase the prediction accuracy. Learning using refined data was more stable than when existing data were used as it was, and the solar power generation prediction algorithm was improved by using only highly correlated variables among multivariate variables by reflecting the correlation analysis results.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.05a
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• pp.80-87
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• 1996

국내 가동중원전의 노물리 시험중 제어봉제어능 측정시 적용되는 측정방법들에 대해 실제 측정결과를 이용해서 통계적 분석 및 추론을 수행하였다. 1988년부터 현재까지 약 8년간 모든 발전소에서 행한 측정결과에 대해 통계적 분석 및 주요 시험변수들과의 상관관계를 분석한 결과, 다음과 같은 결론이 도출되었다. 제어봉 제어능 측정결과는 전반적으로 측정치가 예측치에 비해 작은 경향을 보이고 있다. 붕산희석법은 측정오차가 가장 작았고 임의성을 가지며, 노심의 붕산농도와 상관관계가 있다. Framatome방식의 제어봉교환법은 비교적 측정오차가 크나, 시험변수들과의 상관 관계는 가장 미약하다. CE 방식의 제어봉교환법은 Swap 방법 중에는 측정오차가 가장 작고 임의성이 있으나, 붕산농도 및 기준제어군 제어능 측정오차의 크기와 강한 상관관계를 갖는다. Westinghouse 방식의 제어봉교환법은 가장 측정오차가 크며 대부분의 측정결과에서 측정치가 작게 편향되어 있다. 그리고 시험제어군의 제어능이 작을수록 측정오차가 커지는 강한 상관관계가 있으며, 기준제어군 제어능 측정오차의 크기와도 상관관계가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.370-370
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• 2021

태풍으로 인한 피해를 줄이기 위해 경로, 강도 및 폭풍해일의 사전 예측은 매우 중요하다. 이중, 태풍의 경로와는 달리 강도 및 폭풍해일의 예측에 있어서 바람장은 수치 모델의 초기 입력값으로 요구되기 때문에 정확한 바람장 정보는 필수적이다. 대기 바람장 예측 방법은 크게 해석적 모델링, 라디오존데 측정과 위성 사진을 통한 산출로 구분할 수 있다. Holland의 해석적 모델링은 비교적 적은 입력값이 필요하지만 정확도가 낮고, 라디오존데 측정은 정확도가 높지만 점 측정에 가깝기 때문에 이차원 바람장을 산출하기에 한계가 있다. 위성 사진을 통한 바람장 산출은 위성기술의 고도화로 관측 채널 수 및 시공간 해상도가 크게 증가하고 있기 때문에 다양한 기법들이 개발되고 있다. 본 연구에서는 생성적 적대 신경망 (Generative Adversarial Network, GAN)을 통해 일련의 연속된 과거 적외 채널 위성 사진 흐름의 패턴을 학습시켜 미래 위성 사진을 예측하고, 예측된 연속적인 위성 사진들의 교차상관 (cross-correlation)을 통해 바람장을 산출하였다. GAN을 적용함에 있어 2011년부터 2019년까지 한반도 근방에 접근했던 태풍 중에 4등급 이상인 68개의 태풍의 한 시간 간격으로 촬영된 총 15,683개의 위성 사진을 학습시켜 생성된 이미지들은 실측 위성 사진들과 매우 유사한 것으로 나타났다. 또한, 생성된 이미지들의 교차상관으로 얻어진 바람장 벡터들의 풍향, 풍속, 벡터 일관성 및 수치 모델과의 비교를 통해 각각의 벡터들의 품질 계수를 구하고 정확도가 높은 벡터들만 결과에 포함하였다. 마지막으로 국내 6개의 라디오존데 관측점에서의 실측 벡터와의 비교를 통해 본 연구 결과의 실효성을 검증하였다. 본 연구에서 확장하여, 이와 같이 AI 기법과 이미지 교차상관 기법을 사용하여 얻어진 바람장으로부터 태풍 강도예측에 필요한 요소인 태풍의 눈의 위치, 최고 속도와 태풍 반경을 직접적으로 산출할 수 있고. 이러한 위성 사진을 기반으로 한 바람장은 단순화된 해석적 바람장을 대체하여 폭풍 해일 모델링의 예측 성능 개선에 기여할 것으로 보여진다.

• Korean Journal of Food Science and Technology
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• v.28 no.5
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• pp.916-921
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• 1996

This study was conducted to measure fat contents of potatochips by near infrared spectroscopy (NIRS). Both potatochip powder and potatochips were used to find correlations between the absorbance at certain wavelengths find the fat contents. Based on the correlation analysis, linear regression models predicting the fat contents were developed to predict the fat contents. Artificial neural network (ANN) models were also developed. Predicted values were compared to the measured ones. The regression and the ANN model predicting the fat contents of potatochip powder had determination coefficients of 0.93 and 0.92, and standard errors of prediction (SEP) of 1.29% and 1.17%, respectively. The correlation analysis of potatochips showed that the determination coefficients were low. Therefore, the fat contents of not potatochips but potatochip powder could be measured by NIRS.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.34 no.2
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• pp.177-190
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• 2021

Random forests is a popular method that improves the instability and accuracy of decision trees by ensembles. In contrast to increasing the accuracy, the ease of interpretation is sacrificed; hence, to compensate for this, variable importance is provided. The variable importance indicates which variable plays a role more importantly in constructing the random forests. However, when a predictor is correlated with other predictors, the variable importance of the existing importance algorithm may be distorted. The downward bias of correlated predictors may reduce the importance of truly important predictors. We propose a new algorithm remedying the downward bias of correlated predictors. The performance of the proposed algorithm is demonstrated by the simulated data and illustrated by the real data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.363-363
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• 2022

LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.35 no.6
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• pp.427-435
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• 2016

Array Gain (AG) is a metric to measure the performance of an array of acoustic sensors. AG is affected by the configuration of array, frequency and array element spacing, and the directivity of the ambient noise. In this paper, an algorithm to calculate AG based on the spatial coherence is used, and the results are verified through sea-going experiment. The method using the spatial coherence can be used to consider the arbitrary shape of an array and directionality of ambient noise. In the sea-going experiment, the towed source was used to transmit the Continuous Wave (CW), and was received at the horizontal line array on the seabed. The ambient noise was measured between the source transmission. The experimental AG was calculated from the SNR (Signal to Noise Ratio) of single sensor and an array of sensors. Finally, the predicted AG is shown to agree with the experimental value of AG.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.25 no.2
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• pp.159-187
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• 2014

Approximate number sense(hereafter, ANS) is the ability to compare and operate upon numerosity information. The numerosity comparison task is used to measure ANS. However, there is considerable variance among previous reports of ANS acuity which may be related to different task formats used. Here, we aim to investigate whether the format of the numerosity comparison task influences measurements of ANS acuity. We compared two task formats; 1) an intermixed format presenting two intermixed arrays of black and white dots, and 2) a side-by-side format showing two arrays of dots side by side. The intermixed format likely makes additional demands on general cognitive resources for inhibitory control, selective attention, or visuospatial working memory. The performance on the intermixed format was significantly lower than that of the side-by-side format resulting in an underestimation of ANS acuity compared to the expected trajectory of ANS development. In addition, the ANS acuity measured from only the side-by-side format was correlated with children's mathematical achievement and age. Our results demonstrate that measurement of ANS from the side-by-side format has higher construct and predictive validity compared to that of the intermixed format.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.255-260
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• 2003

공간자료에 대한 통계적 모형과 상관관계, 거리모형 등을 고려하여 크리깅방법에 의한 미 측정지역의 오존도를 예측한다. 서울시의 오존자료를 이용하여 예측한 결과 보통 크리깅방법이 효율적이다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1996.11a
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• pp.248-253
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• 1996

한국원자력연구소에서는 최고 16MPa애서 운전할 수 있는 RCS 열수력 Loop를 저작하고 CHF 측정실험을 수행하고 있다. 본 연구에서는 저유량조건에서 압력이 CHF에 미치는 영향을 조사하기 위해 압력 12MPa, 질량유속 300~550kg/$m^2$.s, Test Section입구 과냉도 210 kJ/kg의 범위에서 CHF 실험을 수행하였다. 본 실험조건에서 CHF는 환상류영역에서 발생하였으며 발생기구는 Entrainment-Limited CHF가 지배적이었다. Doerffer의 CHF 상관식은 저압에서 예측능력이 현저하게 떨어지나 고압조건에서는 실험자료를 잘 예측하였다. Bowring의 상관식은 고압 및 저압에서도 양호한 예측능력을 보여주었다.