• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.383-388
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• 2024

본 논문은 전라남도에서 측정한 태양광 발전 데이터를 기반으로 발전량 예측값을 도출하기 위한 연구이다. 발전량 측정을 위해 인버터에서 직류, 교류, 환경데이터와 같은 다변량 변수를 측정하였고, 측정값의 안정성과 신뢰성 확보를 위한 전처리 작업을 수행하였다. 상관관계 분석은 부분자기상관함수(PACF: Partial Autocorrelation Function)을 활용하여 시계열 데이터에서 발전량과 상관성이 높은 데이터만을 예측을 위해 사용하였다. 태양광 발전량 예측을 위해 딥러닝 모델을 이용하여 발전량을 측정했고, 예측 정확도를 높이기 위해 각 다변량 변수의 상관관계 분석 결과를 이용하였다. 정제된 데이터를 활용한 학습은 기존 데이터를 그대로 사용했을 때 보다 안정되었고, 상관관계 분석 결과를 반영하여 다변량 변수 중 상관성이 높은 변수만을 활용하여 태양광 발전량 예측 알고리즘을 개선하였다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(1)
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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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.

• 한국식품과학회지
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• 제28권5호
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• pp.916-921
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• 1996

감자칩의 생산 공정에서 속슬렛 추출법에 의한 지방 함량의 측정은 측정 시간이 길어서 공정 제어에 이용하기에 적절하지 못하기 때문에, 근적외선 분광 분석법에 의한 감자칩의 지방 함량의 신속한 측정에 대한 연구를 수행하였다. 분쇄된 시료와 분쇄되지 않은 시료에 대한 스펙트럼과 지방 함량과의 상관 관계를 각각 분석하였고, 분석된 상관 관계를 토대로 하여 예측 모형을 개발하였으며, 개발된 예측 모형에 대해 검증하였다. 예측 모형의 개발에는 회귀 분석과 신경회로망 기법을 이용하였다. 분쇄된 시료에 대한 지방 함량의 예측 모형은 회귀모형과 신경 회로망 기법에 의해서, 결정 계수가 각각 093, 0.92, SEP는 각각 1.29%, 1.17%였다. 이와 같은 결과에 의해서, 근적외 분광 분석법에 의한 분쇄된 감자칩의 지방 함량의 예측 모형 개발이 가능하다고 판단되었다. 또한 SEP를 비교할 때, 회귀 모형보다는 신경 회로망 기법에 의한 예측 모형이 더 우수한 것으로 나타났다. 분쇄되지 않은 시료에 대한 흡광도와 지방 함량과의 상관 관계 분석 결과, 근적외 분광 분석법에 의한 지방 함량의 예측 모형의 개발은 적절하지 못하다고 판단되었다.

• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.177-190
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• 2021

랜덤포레스트는 여러 의사결정나무 모형들을 융합하여 안정성과 예측력을 높여주기 때문에 종종 사용되는 방법이다. 예측력을 증가시키는 반면 해석의 용이성을 희생하기 때문에 이를 보상하기 위해 변수의 중요도를 제공한다. 변수의 중요도는 랜덤포레스트를 구축할 때 변수가 얼마나 중요한 역할을 하는지를 알려 준다. 그러나 어떤 예측변수가 다른 예측변수들과 상관되어 있을 때 기존 알고리즘의 변수중요도는 왜곡될 수 있다. 상관된 예측변수들의 하향 편향은 예측변수의 중요도를 실제 중요도보다 낮게 측정하게 한다. 우리는 기존 알고리즘을 수정하여 상관 예측변수의 하향 편향을 회복하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능은 모의 자료에 의해 증명되고 실제 자료에 의해 설명된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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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.

• 한국음향학회지
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• 제35권6호
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• pp.427-435
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• 2016

해양에서 배열센서를 사용하여 신호를 수신하는 경우 성능을 측정하는 척도로서 배열이득(Array Gain, AG)을 사용한다. 배열이득은 배열의 형상, 주파수 및 해양환경에 의한 소음의 방향성에 영향을 받는다. 본 논문에서는 배열이득을 모델링하고 예측하기 위하여 공간상관성을 이용하였으며, 해상실험을 통해서 예측모델을 검증하였다. 예측 모델에서는 임의형상의 배열 및 소음의 방향성을 고려할 수 있는 신호와 소음의 공간상관성을 사용하여 배열이득을 계산하였다. 해상실험에서는 예인음원을 이용하여 CW(Continuous Wave)를 수평배열센서로 수신하였으며, 송신신호 사이에 주변 소음을 측정하였고, 이로부터 개별센서와 배열센서의 SNR(Signal to Noise Ratio)을 계산하여 배열이득을 추정하였다. 최종적으로 실험적으로 측정한 배열이득과 예측모델을 이용한 배열이득을 비교 검증하였다.

• 인지과학
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• 제25권2호
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• pp.159-187
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• 2014

대략적 수 민감도(approximate number sense)란 수량에 대하여 대략적인 비교와 덧셈 등의 기본적인 조작을 할 수 있는 능력을 말한다. 선행 연구들은 수 민감도를 측정하기 위해 두 개의 점 집합의 수량을 비교하는 과제를 사용하였다. 선행 연구들이 보고한 수 민감도 수치에는 상당한 편차가 존재하는데 이는 수량 과제 비교의 형식의 차이에 기인할 가능성이 크다. 본 연구는 아동의 수 민감도 측정에 더 적절한 수량 비교 과제의 형식에 대해 알아보았다. 선행 연구에서 가장 흔히 사용된 수량 비교 과제는 서로 다른 색깔의 두 점 집합이 서로 섞여서 제시되는 혼재형(intermixed) 형식과 두 점 집합이 나란히 제시되는 병렬형(side-by-side) 형식이었다. 혼재형 수량 비교 과제는 각 색깔 집합의 수량을 추정할 때, 억제 조절 능력, 선택적 주의 및 시공간 작업 기억 등이 추가적으로 요구될 수 있다. 수량 변별 외에 추가적인 인지 처리를 요구하는 과제는 수량 비교 수행의 개인차를 정확하게 측정하지 못할 가능성이 크며(구성 타당도의 저하), 수량 변별 능력이 마땅히 예측할 것으로 기대되는 관련 변인과의 상관관계도 저조할 가능성이 있다(예측 타당도의 저하). 본 연구는 초등학교 학생들을 대상으로 수량 비교 과제의 형식에 따른 수 민감도 측정치의 차이를 관찰하고 수학 성취도와의 상관관계를 비교하였다. 연구 결과, 혼재 형식 수량 비교 과제를 통한 수 민감도는 병렬 형식에서보다 현저하게 낮았으며, 선행 연구에서 예측한 수 민감도 발달 추이를 고려할 때 지나치게 과소 추정된 값이었다. 나아가 두 가지 제시 형식에 의해 측정된 수 민감도와 수학 성취도와의 상관관계를 비교하였는데, 혼재 형식 수량 비교 과제를 통해 산출된 수 민감도는 수학 성취도와 상관관계를 보이지 않아 예측타당도 역시 낮다고 판단된다. 결론적으로, 본 연구를 통해 아동을 대상으로 하여 수 민감도 측정 시 혼재형식보다 병렬 형식 수량 비교 과제를 사용하는 것이 구성 타당도와 예측 타당도가 더 높다고 판단된다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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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.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1996년도 추계학술발표회논문집(1)
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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.