• Title/Summary/Keyword: 통합모형

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3-Water Quality Modeling Using SWAT and EFDC-WASP in Doam Resevoir (유역모형(SWAT)과 호소모형(EFDC-WASP)의 연계를 통한 도암호의 수질 모의)

  • Noh, Hee-Jin;Kim, Jung-Min;Kim, Jin-Gyum;Kim, Young-Do;Kang, Boo-Sik;Hong, Il-Pyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.225-225
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    • 2011
  • 국내 기후 특성상 하절기에 집중되는 강우로 인해 댐의 건설이 홍수조절, 용수확보 및 전력생산 등의 목적에 있어서 불가피하다. 이와 같은 저수지와 하류하천은 댐 수문 개폐에 따른 흐름변화로 인하여 수체의 거동 및 수질 변화가 발생하며, 일반적인 하천과는 다른 특성을 지니게 된다. 또한 수심이 깊은 저수지의 경우에는 흐름 방향과 더불어 수심 방향의 특성도 중요하며, 수리 및 수질 모형의 연계를 통한 3차원적인 해석을 필요로 한다. 본 연구 대상인 도암댐은 송천유역에 위치하며, 1989년에 유역변경을 통한 발전용 댐으로 건설되었으나 방류수에 영향을 받는 남대천의 수질이 악화되면서 운영이 중단되었고, 이후 댐 방류수는 그대로 송천으로 흘러 보냄으로써 송천 하류부의 수질에 악영향을 미치고 있는 실정이다. 따라서 하천과 하천 사이 호소가 포함된 유역 단위를 통합적으로 관리할 수 있는 시스템 구축이 필요하다. 본 연구에서는 도암댐 유역의 통합탁수관리시스템을 구축하기 위하여 유역모형과 호소모형을 연계하였으며, 호소내 흐름은 수평방향 뿐만 아니라 수심방향을 통합적으로 해석하기 위해 수리모형과 수질모형을 연계하였다. 또한 호소에 적합한 모형을 선정하고, 호소를 포함한 유역의 영향을 파악해보기 위해 소유역 단위의 모의를 하고자 하였다. 크게 상류유역과 호소 구간으로 나누어 상류유역은 유역모형인 SWAT을 이용하고, 이 결과를 호소 부분의 유입 경계조건으로 적용하여 호소의 수리 및 수질모형인 EFDC-WASP의 연계를 통해 통합수질관리시스템을 구축하였고, 현장 조사결과를 이용하여 시스템의 적합성에 대해 검토하였다.

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Designing an Instructional Model for Smart Technology-Enhanced Team-Based Learning (스마트 테크놀로지를 활용한 팀 기반 학습 모형 설계 연구)

  • Lee, Soo-Young
    • Journal of The Korean Association of Information Education
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    • v.17 no.4
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    • pp.497-506
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    • 2013
  • The purpose of this study is to explore and develop a new instructional approach to a technology-enhanced, collaborative learning environment called Smart technology-enhanced Team-Based Learning (S-TBL). We designed a novel instructional model that combines mobile technology, collaborative teamwork, a problem-solving process, and a variety of evaluation techniques from the viewpoint of a conventional team-based model. Based on the traditional TBL model, we have integrated smart learning technologies: 1) to provide a holistic learning environment that integrates learning resources, assessment tools, and problem solving spaces; and 2) to enhance collaboration and communication between team members and between an instructor and his or her students. The S-TBL instructional approach combines: 1) individual learning and collaborative team learning; 2) conceptual learning and problem-solving & critical thinking; 3) both individual and group assessment; 4) self-directed learning and teacher-led instruction; and 5) personal reflection and publication.

A Hybrid System of Wavelet Transformations and Neural Networks Using Genetic Algorithms: Applying to Chaotic Financial Markets (유전자 알고리즘을 이용한 웨이블릿분석 및 인공신경망기법의 통합모형구축)

  • Shin, Taek-Soo;Han, In-Goo
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 1999.03a
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    • pp.271-280
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    • 1999
  • 인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

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환경친화적 공업단지 모형개발

  • 김상현;전원표
    • Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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    • 1999.11c
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    • pp.343-355
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    • 1999
  • 본 연구에서는 에너지소비의 주요 결정요인이 큰 공업단지를 중심으로 에너지이용 효율화 및 환경 영향의 최소화라는 목적이 동시에 달성될 수 있도록 기존 토지이용 계획에 에너지/환경 요인이 고려된 공업단지 모형에 대하여 검토·분석하였다. 특히 에너지/환경 통합모형의 기본틀, 계획수립방법 및 기존 공단을 대상으로 효율적인 배치 모형의 대안을 제시하였다.

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The Design of Integrated Model On Job Insecurity (고용불안정에 관한 통합모형의 개발)

  • Woo, Chang-Ryeol
    • Korean Business Review
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    • v.21 no.2
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    • pp.17-41
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    • 2008
  • Although job insecurity has attracted many scholars for long time, the research of job insecurity has not been accumulated because of nonexistence of and comprehensive and systematic model on job insecurity. This study, therefore, has provided integrated model of job insecurity and has also generated important propositions of job insecurity. This study aims to design the antecedents and consequences(outcomes) of job insecurity of employees. First, we have postulated important hypothesis based on the existing literatures. Second, we have tested hypothesis by the comprehensive review of existing local empirical studies. Third we have provided underlying logics of designing integrated model of job insecurity. And we have also generated Important propositions underlying the model focusing on job insecurity. We propose that employees' job insecurity increase with their expectation about further organizational change, role ambiguity. We also propose that employees' job insecurity raise their psychological strain while reducing their organizational commitment, job satisfaction and work effort. Theoretical implications are discussed, as are the implications of study and suggestions for future research.

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Analysis of Reservoir Sedimentation Using 3-D Numerical Model (3차원 수치모형을 이용한 저수지 퇴사분포 해석)

  • Kim, Ki Chul;Kim, Hyeon Sik;Lee, Dong Hun;Lee, Yong Taek;Kim, Dong Hun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.302-307
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    • 2017
  • 본 연구에서 퇴사량조사 실적 및 유량-유사량 관측 자료, 상 하류 수위-유량 자료를 보유하고 있는 B 저수지를 대상으로 3차원 수치모형을 이용하여 저수지 퇴사분포를 분석해 보았다. 또한 수치모형의 검증을 위하여 저수지내 6개 지점에 대한 시추 샘플링을 통해 퇴적토의 깊이를 측정하였다. 퇴적토 샘플링시 시료의 교란을 방지하기 위하여 동일지점에서 2회 샘플링 작업을 수행하였다. 샘플링 시료는 원지반과 퇴적지반의 구분을 위하여 시료분석 이전에 각 단면별 깊이를 측정하였으며, 시료는 각 단면별로 물리적 특성시험을 통해 압밀도를 측정하여 퇴적토의 깊이를 산정하고 수치모형시 검증 자료로 사용하였다. 본 연구에서는 3차원 수리해석과 함께 유사의 이송, 침식, 퇴적현상을 연동하여 모의 가능한 Delft3D 모형을 이용하여 B 저수지에 대한 유사 이송모의를 수행하였다. 모의 결과 저수지의 하폭이 넓어지는 지형 및 만곡부 인근에서 퇴적이 진행되는 결과를 보였으며, 퇴적토 시료와 비교한 결과 퇴적토 깊이는 일부 차이가 있었으나, 퇴적분포 양상은 유사한 결과를 보였다.

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Quantity Discounts Using A Joint lot Size Model under Learning Effects-Multiple Buyers Case (통합로트량 결정모형을 이용한 가격할인 모형 - 복수구매자의 경우 -)

  • 남호기
    • Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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    • v.15 no.26
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    • pp.33-42
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    • 1992
  • 최근 제조공정상의 학습효과를 고려한 통합로트량 결정모형이 개발되었다. 본 논문은 기존의 단일 구매자에서 복수구매자의 모델로 확장된 가격할인 모형을 다룬다. 이 모형에서는 복수구매자의 발주간격은 가장 짧은 구매자의 발주간격에 정수배라는 가정하에서 모형이 개발되었다. 구매자의 계수변화로 인한 민감도 분석이 되었다. 소개된 모형의 효과를 보이기 위해 수치예재를 이용하였다.

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RFID 기반 물류환경을 위한 물류정보 통합관리 모형의 설계

  • Jeong, Hong-Seok;Park, Dae-Won;Han, Gi-Deok;Gwon, Hyeok-Cheol
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.87-93
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    • 2005
  • 다양한 정보의 교환 및 공유가 이루어지는 물류분야에서는 정보의 통합관리가 필요하다. 본 논문에서는 서로 다른 물류주체 간의 정보 교환 및 공유가 원활히 이루어지는 RFID에 기반을 둔 물류환경에 적합한 물류정보 통합관리 모형을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 물류정보 통합관리 모형은 웹 서비스를 기반으로 물류정보를 저장/관리하는 시스템 모형으로 애플리케이션과의 데이터교환을 위한 인터페이스, 물류데이터 저장, 검색을 위한 모듈, 물류정보의 데이터 무결정과 의미추론을 위한 온톨로지 모듈, XML Repository 및 Respository access 모듈로 구성된다. 데이터 교환을 위한 인터페이스는 SOAP을 이용하며 애플리케이션 및 RFID 미들웨어와 물류정보를 주고 받는다. 데이터 처리모듈은 물류 데이터의 유형에 따라 데이터를 저장/관리하며, 애플리케이션의 정보요청에 대한 결과를 제공한다. 또한 물류정보의 데이터 무결성 검증, 의미추론을 위한 온톨로지 모듈을 포함한다. 본 논문은 XML형식의 물류정보 저장관리 및 시맨틱웹 개념 중심의 모형을 설계한다.

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Selection of Input Nodes in Artificial Neural Network for Bankruptcy Prediction by Integrated Link Weight Analysis (통합 연결강도모형에 의한 부도예측용 인공신경망 모형 입력노드 선정에 관한 연구)

  • 이웅규
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2001.06a
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    • pp.359-368
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    • 2001
  • 본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.

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Application of Population Index Flood Model for Regional Frequency Analysis (지역빈도해석을 위한 모홍수지수모형의 적용)

  • Kim, Hanbeen;Joo, Kyungwon;Kim, Taereem;Heo, Jun-Haeng
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.299-299
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    • 2018
  • 지역빈도해석은 수문관측자료의 보유기간이 짧은 지점 또는 미계측 지점에 대하여 보다 정확하며 신뢰할 수 있는 설계수문량을 산정하기 위해 널리 사용되고 있는 방법이다. 지역빈도해석에서 사용되는 가장 대표적인 모형인 홍수지수모형 (index flood model)은 각 지점의 표본평균을 홍수지수로 정의하고 이를 이용하여 설계수문량을 산정하는 방법이다. 모홍수지수모형 (population index flood model)은 표본평균을 홍수지수로 사용함으로써 발생하는 설계수문량의 왜곡과 오차를 극복하기 위해 제안된 방법으로 홍수지수를 미지의 모분포로 가정한 후 설계수문량을 산정한다. 본 연구에서는 모홍수지수모형을 국내 강우관측자료에 적용하여 지역빈도해석을 수행하고자 한다. 먼저, 이질성척도(heterogeneity)를 통해 지역동질성이 확인된 지역에 대하여 GEV 분포형을 적용한 비정상성 모홍수지수모형을 적용해 지역빈도해석을 수행하고 확률강우량을 산정하였다. 또한, 기존의 지점빈도해석 및 L-moment 기반의 지역빈도해석 결과와 비교를 통해 모홍수지수모형의 적용성을 확인하였다.

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