• 제목/요약/키워드: 통합예측모델

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통합예측을 이용한 삼차원 메쉬의 기하정보 부호화 알고리듬 (Geometry Coding of Three-dimensional Mesh Models Using a Joint Prediction)

  • 안정환;호요성
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제40권3호
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    • pp.185-193
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    • 2003
  • MPEG-4 삼차원 메쉬 모델 압축(3DMC) 표준에서 사용되는 평행사변형예측 방법은 예측하고자 하는 꼭지점이 인접한 꼭지점들과 같은 평면상에 있다고 가정하여 하나의 삼각형 내에 있는 인접한 세 개의 꼭지점 좌표 값만을 이용하므로 예측 효율이 좋지 않다. 본 논문에서는 삼각형 주변의 꼭지점 좌표값과 인접하는 삼각형 사이의 사잇각을 고려한 통합예측을 이용하여 삼차원 메쉬 모델의 기하정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 우선 제안한 꼭지점 계층탐색 방법으로 위상학적으로 거리가 가까운 점들을 탐색하여 정렬된 값들의 기하학적 상관도를 높이고, 정렬된 삼차원 메쉬의 꼭지점 순서에 따라 주변의 꼭지점 값들을 이용하여 현재 꼭지점 값을 예측한다. 본 논문에서 제안한 통합예측 방법은 다양한 VRML 포맷의 테스트 모델에 대해서 기존의 MPEG-4 3DMC의 평행사변형예측 방법보다 우수한 성능을 보인다.

선박교통관제 강화 방안에 대한 제언 -공유된 정보를 통해 선박의 사고 개연성 예측 중심으로-

  • 김민영;안병일;이상춘;이상호
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2016년도 춘계학술대회
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    • pp.332-335
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    • 2016
  • 2000년대 들어 정보기술의 발달로 정보공유와 수집을 쉽게 할 수 있게 되면서 많은 정보를 활용하여 미래의 사람들의 행동과 생각을 예측하기에 이른다. 특히, 정부는 보안과 위험관리 분야에 빅데이터 개념을 도입하여 미래에 대한 위험을 예측하고 효과적으로 관리할 수 있게 되었다. 선박도 사람과 마찬가지로 선박운항과 관련된 수많은 정보들을 만들어낸다. 이렇게 생성된 정보는 각 기관에 흩어져 관리되고 있으며, VTS센터에서 수집되는 정보들은 아직까지 체계적인 관리조차 이루어지지 않고 있다. 본 제언은 국내 VTS센터, 나아가 인근 국가의 VTS센터에서 생성되는 각종 정보들과 관련 기관에서 활용되는 정보들을 한 곳에서 통합하여 관리하는 시스템을 구축하고 이곳에서 공유 분석되는 정보를 통해 조금이나마 선박사고의 위험성을 감소시킬 수 있는 관제 방법에 대해서 생각해보았다. 이에 대한 방안 중 하나로 정보공유를 통한 선박 사고 개연성 예측 모델을 제시하고자 한다. 이후 연구를 통해, 본 제언에서 제시된 사고 개연성 예측 모델을 위한 위험유발 인자와 사고의 발생과의 상관을 통계적으로 해명할 수 있게 된다면 본 모델을 활용하여 보다 선제적이고, 효율적인 선박관제를 수행할 수 있을 것으로 생각된다.

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수문학적 목적의 UM 수치예보자료의 예측정확성 평가 (Assessing Forecast Accuracy of the UM numerical weather model for the Hydrological Application)

  • 오랑치맥 솜야;권현한;김경욱
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.233-233
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    • 2017
  • 현재의 기술과 전문가들의 지식을 바탕으로 수치 예보 모델의 해상도가 점차 증가하고 있으나 한편으로는 해상도가 높아질수록 신뢰성 있는 장기 예보를 제공하는데 어려움이 있다. 즉, 고해상도 모델의 경우 미세한 오차가 발생 하더라도, 실제 기상학적 관점에서 시공간적으로 변동성이 크게 발생할 개연성이 크며, 이로 인해 모델에서 발생하는 불확실성은 더욱 커질 수 있다. 한국 기상청(KMA)에서는 영국기상청으로부터 도입한 통합모델(UM)을 현업 운영하고 있다. 본 연구에서 기상청 통합모델인 UM3.0 예보모델의 예측정확성을 다양한 관점에서 평가하고자 한다. 기상청 UM3.0 모델은 3km의 공간해상도와 1시간 시간해상도를 가지며, 예보시작시점기준 7일간의 예보정보를 제공한다. 강수량 예측정보의 활용성을 평가하기 위해서 예측 시계열에 대해 RMSE, 편의 및 등 다양한 통계지표와 공간적인 강수량 발생 특성을 평가하기 위해서 FSS 방법을 적용하였다. 본 연구 결과를 통해 UM3.0 모델의 1시간 및 3km의 시공간해상도와 선행예보 기간을 그대로 수문학적으로 활용하는 데에는 다소 무리가 있는 것으로 평가되었으며, 이러한 점에서 수문학적 활용관점에서 최적의 시공간적 규모와 선행예보 시간을 분석하였다.

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항공기의 RAM 예측을 위한 모델 개발에 관한 연구 (A Study on the development of model for aircraft RAM prediction)

  • 김성청
    • 한국공작기계학회:학술대회논문집
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    • 한국공작기계학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.102-114
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    • 1998
  • 항공기 개발단계에서의 RAM(Reliability, Availability, Maintainability) 예측은 진행중인 설계개념이 RAM 개발 목표값을 달성할 수 있는지를 판단하여 이를 설계에 반영하기 위한 것이다. 본 연구에서 신뢰도 예측 모델은 항공기의 임무에 초점을 둔 임무신뢰도와 시스템신뢰도를 산출하고, 정비도 예측 모델은 군수지원분석자료(LSAR)와의 호환성을 유지할 수 있도록 하였으며, 가용도 예측 모델은 신뢰도와 정비도 자료를 활용한 운용가용도를 예측하는 데에 기준을 두었다. 본 연구는 기존의 RAM 예측이 각각 독립적으로 수행된 점을 보완하여 서로간의 상호관계를 반영한 통합 예측 모델을 개발하는 데에 초점을 두었으며, 실제적인 운용개념을 반영한 모델링으로서 항공기 개발단계에서 뿐만 아니라 실제 운용단계에서의 RAM 분석에 효과적이라 판단된다.

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유전 알고리즘 기반의 특징선택을 이용한 SVR 모델의 시정 예측 모델 개발 (Development of SVR model for Visibility Forecasting by using Feature Selection based on Genetic Algorithm)

  • 임승준;안광득;하종철;임은하;이용희;오성권
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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    • pp.1353-1354
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    • 2015
  • 본 연구에서는 관측자료 기반의 안개 예보를 수행하기 위해 특징선택을 이용한 SVR 회귀분석 기반 시정 예측 가이던스를 개발하였다. 예측에 필요인자를 사전에 선택하는 유전알고리즘 기반의 최적화 방법을 적용하여, 관측된 여러 기상인자의 입력인자 중 실제 시정을 예측하기 위한 입력인자를 선택하여 준다. 지점별 안개발생에 필요한 입력인자 및 예측 모델을 구성하여 통합적인 예측 모델이 아닌 각 지점에 최적화된 정보를 제공할 수 있도록 예측을 수행한다. 자료의 수집 특성상 3시간 간격으로 3시간 예보를 위한 시정을 예측하고, 예측 모델의 검증을 위해 현업의 수치모델 기반의 시정예측 정보와의 비교를 통해 실제 안개 시점에 대해 비교 분석하였고 그 결과를 통해 긍정적인 효과를 보였다. 예측모델을 적용하여 지도에 예측시정 정보를 제공하는 표출 시스템을 통해 실시간 가이던스를 제공하고자 연구를 수행하였다.

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수자원 계획 및 관리를 위한 GloSea5모델의 예측력 평가 및 편의보정 (Assessment of predictability and Bias correction of Global seasonal forecasting system version 5 (GloSea5) for water resources planning and management)

  • 한수희;손찬영;정예림;조영현;서애숙
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.241-241
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    • 2017
  • 기후변화로 인하여 강우의 불확실성이 가중되고 홍수, 가뭄 등 물 관련 재해의 발생빈도 및 강도가 증가함에 따라 안정적인 용수공급 등 수자원 관리 및 운영에 어려움을 겪고 있어 예측기반의 수자원 계획 및 운영이 요구되고 있는 실정이다. 우리나라 기상청에서는 2010년 6월 영국기상청과 장기 계절예측시스템의 구축 및 운영에 관한 협정을 체결하였으며 2014년부터 전지구 계절예측시스템 GloSea5(Global seasonal forecasting system version 5)을 현업에 활용하고 있다. GloSea5 모델은 대기(UM), 지면(JULES), 해양(NEMO), 해빙(CICE) 모델이 커플러(OASIS)에 의해 결합된 통합 시스템으로 일단위 자료로 제공된다. 현재 수자원 분야에서는 장기예보자료가 제공되고 있음에도 불구하고 장기예보자료의 불확실성 및 수문 모형 입력자료로의 활용 어려움, 예측자료의 검증 미흡 등으로 기상청에서 제공하는 장기예보를 참고할 뿐 실제로는 과거 관측자료를 기반한 빈도해석 결과를 활용하여 댐 운영 계획을 수립하고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 GloSea5모델에서 제공되는 일 단위 예측 강수량을 수자원 장기이수계획 및 관리에 활용하고자 GloSea5모델의 예측력을 평가하고 수치모델이 가지는 시스템 에러에 대하여 편의보정 및 지점 상세화를 수행하였다. 본 연구의 분석결과는 향후, 저수지 운영계획 및 증가하는 물수요와 불확실한 공급에 대한 의사결정 지원, 가뭄 대비를 위한 물 공급 제한 등에 활용 가능할 것으로 판단된다.

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자동화 시스템의 고장예측 사례 연구 (Case Study on Fault Prediction of Automated System)

  • 강길순;이승연;임유철;이종효;유준
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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    • pp.283-286
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    • 2003
  • 본 연구는 기존의 고장진단 기법들을 토대로 주어진 자동화 시스템에 실제 적용이 가능한 고장예측 알고리즘을 제시한다. 고장예측은 시스템이 운용되는 도중에 제한된 정보와 컴퓨터 자원을 이용하여 수행되어야 하므로 실시간 적용을 위하여 2단계로 구분하여 수행된다. 첫 번째는 실시간 고장예측 단계로서 시스템 운용 중에 시스템의 고장 징후를 탐지하는 역할을 하며, 두 번째는 오프라인 고장예측 단계로서 실시간으로 고장 징후가 탐지되면 시스템의 작동을 멈춘 후 고장의 징후를 분류하고 식별하는 역할을 수행한다 원활한 고장예측 알고리즘을 도출하기 위해 자동화 시스템의 이산사건 모델과 연속시간 모델을 수립하였으며, 이들을 통합한 공정모델에 대하여 하이브리드 시뮬레이션 환경을 구축하였다. 제안된 기법은 자동화 시스템의 공정모델에 기구부, 모터부에 대한 고장모델을 부가하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 타당성을 검증하였다.

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해양오염방제지원시스템 개발 (Development of decision supporting system for oil spill response)

  • 이문진;이한진;박재민;김두호
    • 해양환경안전학회:학술대회논문집
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    • 해양환경안전학회 2006년도 춘계학술발표회
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    • pp.93-102
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    • 2006
  • 효율적인 방제전략 수립 지원시스템 개발의 일환으로 환경민감정보 기반 실시간 유출유 확산예측 시스템과 피해위험도 예측시스템을 연계한 해양오염 방제지원시스템을 개발하였다. 실시간 유출유 확산예측시스템에서는 실시간 바람과 실시간 해수유동을 기반으로 유출유의 이동을 계산하고, 유출유 특성에 따라 해상 유출유의 풍화작용을 모델링하여 유출유의 잔류량 및 확산분포를 계산한다. 유출유 확산 예측의 실시간 바람은 국립환경연구원의 실시간 기상모델 결과를 FTP를 이용하여 실시간으로 연계하여 활용하며, 실시간 해수유동으로서 조류는 수치모델결과와 검조소 관측결과의 결합을 통해 실시간 조석을 예측하는 CHARRY (Current by Harmonic Response to the Reference Yardstick) 모델을 이용하여 예측하고, 실시간 취송류는 바람과 취송류간의 상관관계와 반응함수를 이용하여 예측한다. 실시간 해수유동을 따라 이동하면서 풍화되는 유출유의 풍화작용은 유출유 특성에 따라 결정된 감소율을 적용하여 모델링한다. 본 시스템은 이와 같은 정보를 ESI(Environmental Sensitivity Index) 및 방제자원 정보와 통합하여 종합적으로 제공함으로써 방제전략 수립을 지원한다.

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메타모델을 활용한 기후변화 통합영향평가 (Integrated Impact Assessment of Climate Change Using Meta Model)

  • 유명수;송영일
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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    • pp.410-410
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    • 2019
  • 기후변화는 전 지구적인 환경문제 중 하나이며 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 4차 평가보고서에서는 인류가 직면한 최대 위협이라고 하였다. 또한, IPCC는 현재 기후변화에 의한 영향은 명백히 나타나고 있으며 향후 기후변화에 의한 기상이변 예측과 적응 정책 및 조치가 중요하다고 권고하였다. 적응 정책 및 조치를 위한 기후변화의 영향분석은 우리나라에서도 많이 진행하고 있으나 개별 및 분류의 선형의 순차적 관계에 따라 개발 및 적용되고 있다. 기후변화는 자연생태계와 인간 활동의 복잡한 상호작용에 의해 발생하기에 개별적 연구 보다는 타 부문의 영향 및 결과가 환류되고 반영되어야 한다. 따라서 기후변화 영향평가는 농업, 물, 산림, 생태, 건강 등 다양한 부문 내/간 상호작용을 고려할 수 있는 통합 평가 방법이 필요하다. 통합 평가를 위해 플랫폼 개발은 필수적이며, 신속한 분석을 위해서는 개별 부문의 상세모델을 모방한 메타모델이 필요하다. 본 연구에서는 미래 기후변화에 따른 영향을 통합적으로 평가하기 위한 메타모델을 개발하고, 상호 연결을 통해 다양한 연계양상을 평가하고자 한다.

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Contextual LSTM 기반 변분 오토인코더를 이용한 이동 경로 예측 (Trajectory Prediction by Using Contextual LSTM based Variational AutoEncoder)

  • 조광호;차재혁
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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    • pp.587-590
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    • 2020
  • 스마트폰, GPS 장비, 위치 기반 소셜네트워크의 발달로 방대한 이동 경로 데이터 수집이 가능하게 됐다. 이를 통해 다양한 분야에서 GPS 데이터를 가지고 사람의 이동성을 분석하고 POI를 예측하는 기회가 많아졌다. 실생활에서 사람의 이동성은 다양한 상황에 영향을 받지만, 실제 GPS 데이터는 위치, 시간 정보의 수준이다. 따라서 다양한 상황을 내재하는 정보가 사람의 이동성 분석과 POI 예측에 필요하다. 본 논문에서는 POI의 순위, 사용자의 POI 활동, 카테고리 선호도 같은 맥락적 특징을 이용하여 이에 관련된 상황에 맞는 POI 시퀀스를 예측하는 Contextual LSTM 기반 딥러닝 기법을 제안한다. Contextual LSTM은 사람의 이동성에 영향을 주는 시퀀스의 맥락적 특징을 모델에 통합하기 위해 LSTM을 확장한다. 제안된 기법은 HITS 알고리즘과 여러 제약조건 기반으로 추출한 맥락적 특징별로 딥 러닝 모델에 통합하여 각각 POI 시퀀스를 검출했으며, 다양한 맥락적 특징에 대해서 공공 데이터와 수집한 데이터로 평가하였다.