본 연구는 우리나라 수출 분야 산업의 경쟁력을 나타내는 부가가치율을 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 예측하였다. 아울러, 예측의 정확성 및 안정성을 높이기 위하여 머신러닝 기법 예측값들에 예측조합 기법을 적용하였다. 특히, 본 연구는 산업별 부가가치율에 영향을 주는 다양한 변수를 고려하기 위하여 재귀적특성제거 방법을 사용하여 주요 변수를 선별한 후 머신러닝 기법에 적용함으로써 예측과정의 효율성을 높였다. 분석결과, 예측조합 방법에 따른 예측값은 머신러닝 기법 예측값들보다 실제의 산업 부가가치율에 근접한 것으로 나타났다. 또한, 머신러닝 기법의 예측값들이 큰 변동성을 보이는 것과 달리 예측조합 기법은 안정적인 예측값을 나타내었다.
우리나라에서 발생하는 자연재해 중 대부분이 홍수와 관련되어, 주로 호우를 동반한 태풍이나 돌발적인 집중호우에 의해 홍수피해가 해마다 발생하고 있다. 따라서 홍수발생 시 예상되는 피해지역과 피해의 규모를 예측하는 사전예방적인 홍수관리대책이 필요하며, 이를 위해 지역별 홍수특성별 피해양상에 대한 파악과 분석이 필요하다. 본 연구에서는 여러 수문학적 요소 중 홍수재해에 가장 영향력이 높은 강우특성과 재해발생으로 인한 직접적인 피해특성인 인적피해와 물적피해의 상관관계 분석을 위해, 홍수발생 원인에 따라 시군구별 강우-피해특성에 대한 회귀분석을 수행하여 향후 시군구별 홍수로 인한 피해 예측 및 대응에 활용하는 것을 목적으로 한다. 연구방법은 행정안전부의 국민재난안전포털에서 제공하는 재해연보 자료로부터 시군구별 호우 및 태풍으로 인한 이재민수와 인명피해자수를 종합한 인적피해특성과 총 재산피해액을 종합한 물적피해특성 자료를 구축하고, 홍수발생기간 동안의 강우특성을 파악하고자 전국 권역 기상청 관측자료를 수집하여 홍수피해 사상별 강우량 자료를 구축한다. 회귀분석 과정에서는 분석 결과에 악영향을 미칠 가능성이 있는 이상치가 존재할 경우, 이를 제거하여 시군구별 3가지 재해원인별(호우, 태풍, 종합), 피해특성별(인적, 물적) 강우조건에 따른 피해특성 예측을 위한 최적 회귀식을 선정한다. 본 연구를 통해 시군구별 강우조건에 따른 홍수피해 규모의 예측이 가능하다면, 행정구역별 호우 및 태풍으로 인한 인적 및 물적 피해예측 및 저감대책 수립에 기초자료가 될 것으로 판단된다.
수계별 소수력자원의 특성에 대한 연구가 수행되었다. 이를 분석하기 위하여 유량지속특성을 예측할 수 있는 모델이 개발되었고, 이를 기반으로 하여 소수력발전소의 수문학적 성능특성을 예측할 수 있는 모델이 개발되었다. 개발된 모델의 효용성을 확인하기 위하여 안동댐에서 측정된 월유입량자료를 분석하였다. 안동댐에서의 장기유입량을 분석한 결과, 본 연구에서 개발된 예측모델로부터 획득한 결과가 실측자료와 잘 일치하였다. 본 연구에서 개발된 모델은 소수력발전지점의 수력가용량과 연간출력량을 예측하는데 유용하게 사용될 수 있다는 것이 밝혀졌다. 개발된 모델을 이용하여 주요 수계에 위치한 소수력발전입지의 수문학적 성능특성을 분석한 결과 수계별로 차이를 나타냈다. 특히 북한강수계와 낙동강수계에 위치한 소수력발전입지는 다른 수계에 위치한 소수력발전입지에 비하여 비설계유량과 비출력 등에 대한 수문학적 성능에 많은 차이를 나타냈다.
최근 시계열 예측에 결론부에 선형식을 갖는 TS 퍼지 모델이 많이 이용되고 있는데, 이의 예측 성능은 정상성과 같은 데이터의 특성과 밀접한 관련이 있다. 그러므로 본 논문에서는 특히 비정상 시계열 예측에 매우 효과적인 새로운 예측 기법을 제안하였다. 시계열의 패턴이나 규칙성을 잘 끌어내기 위한 데이터 전처리 과정을 도입하고 다중 모델 TS 퍼지 예측기를 구성한 뒤, 러프집합을 이용한 적응 모델 선택 기법에 의해 입력 데이터의 특성에 따라 가변적으로 적합한 예측 모델을 선택하여 시계열 예측이 수행되도록 하였다. 마지막으로 예측 오차를 감소시키기 위하여 오차 보정 메커니즘을 추가함으로써 예측 성능을 더욱 향상시켰다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능을 검증하였다. 제안된 기법은 예측 모델 구현과 예측 수행 과정에서 시계열 데이터의 특성들을 잘 반영할 수 있으므로 불확실성과 비정상성을 갖는 시계열의 예측에 매우 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 도심지 토사재해 예비중점관리 대상지역 중 충주시 안림동, 대전광역시 부사동, 안동시 신안동 3개 연구지역을 선정하여 지반특성을 분석하였다. 연구지역별 특성(수관밀도, 뿌리점착력, 강우특성, 토질특성)을 이용하여 지반특성 간의 상관관계를 고찰하고, 토사재해 예측 모델링을 통해 위험지역을 예측하였다. 토사재해 위험지 예측 모델의 비교 분석을 위하여 산지토사재해 예측프로그램(LSMAP), Stability Index MAPping(SINMAP), 산림청의 산사태위험지도(LHMAP)를 활용하였으며, 토사재해 예측에 적합한 프로그램을 검토하였다. 토사재해 위험도 예측결과 일반적으로 사용되고 있는 SINMAP의 경우 과다한 범위를 위험지역으로 예측하고, 산림청 산사태위험지도(LHMAP)의 경우는 예측지역이 가장 적게 산정되었으며, LSMAP은 SINMAP 및 LHMAP의 중간 정도 범위의 지역을 위험지역으로 예측하였다. 이러한 예측 결과의 차이는 LSMAP이 비교된 두 모델에 비해 분석 매개변수가 비교적 다양하고, 공학적이기 때문인 것으로 판단되며 보다 정밀한 예측이 가능하다는 것을 알 수 있었다.
무선통신 임베디드시스템 및 MIMO 전파특성 예측을 위해 실내 및 실외 전파 예측 프로그램을 통합하여 하나의 시뮬레이터를 통해 실내 외 전파 예측이 가능하다. 이러한 해석 기법 개발을 통하여 여러 송신기간의 간섭 문제 및 최대 송신거리 문제, 주파수 이용 효율 등 여러 가지 문제에 대한 분석 및 예측이 가능해진다. 본 예측 기술 개발에서는 기존의 Walfish-Ikegami 방법 등 간략화된 모델보다 정확도 높으면서도 환경적 특성을 잘 고려 할 수 있는 광선추적법을 구현한 모의해석 소프트웨어를 개발하고 효율적인 광선 추적이 가능하도록 고안된 광선 추적 기법과 추적된 광선 정보를 이용하여 전파 특성 해석 기술을 접목시켜 효율적이면서도 이론적 특성을 잘 반영한 전파 특성 예측 기술을 확보하였다. 또한 주파수 확보를 위한 국내 임베디드시스템 및 IMT-Advanced용 신규대역 확보를 위한 주파수 특성 및 IMT-Advanced용 주파수인 3-5GHz대역 전파특성을 규명하여 국내 무선통신 기술 개발에 필요한 기반 기술 확보 및 전파간섭등 주파수 관리 기술 확보를 위하여 검증 및 실험을 통하여 확인 하였다.
최근 다양한 시멘트 기반 재료들이 새롭게 개발되고 있으며, 이에 새롭게 개발된 재료들의 물성을 예측하려는 시도도 증가하고 있다. 본 연구에서는 시멘트계 재료로 구성된 2성분계 페이스트의 유변특성을 정량적으로 예측하고자 하였다. 사용된 시멘트계 재료는 포틀랜드 시멘트(PC), 플라이애시(FA), 고로슬래그(BS), 실리카퓸(SF)이 사용되었으며, 시멘트를 기반으로 나머지 3가지의 결합재를 혼합하였다. 페이스트의 항복응력과 소성점도는 각각 YODEL(Yield stress mODEL)과 Krieger-Dougherty's equation을 사용하여 예측하였으며, Rheometer를 사용한 실험 결과를 통해 예측 모델의 성능을 확인하였다. 개별 재료의 예측에 사용된 물성과 매개변수를 재구성하여 2성분계 페이스트의 유변특성을 예측하였을 때, 제안된 방법에 따른 예측의 경향이 실험 결과와 잘 일치하는 것으로 나타났다.
뇌우 가능성을 예측하는 지수값을 보면, Showalter index는 4이하일 때, Lifted index는 2이하일 때, SWEAT index는 30이상, K index는 20이상 그리고 Total Totals index의 경우, 14일의 기단성 뇌우 발생일 중 광주에서는 9일, 포항에서는 10일이 예측되었고, Lifted index의 경우, 광주에서 8일, 포항에서 7일이었으며, SWEAT index의 경우 광주에서는 없으며, 포항에서는 3일이었다. 또한 K index의 경우, 광주에서 10일, 포항에서 12일이었으며, Total Totals index의 경우, 광주에서 5일, 포항에서 6일이었다. 전반적으로 5월에 발생한 기단성 뇌우를 제외한다면 매우 유효한 예측율을 나타내고 있다고 할 수 있다. 가장 높은 예측율을 나타낸 지수는 K index라고 할 수 있으며, 가장 낮은 예측을 나타낸 것은 SWEAT index라고 할 수 있다. 광주와 포항 모두 동일한 안정도지수에서 비슷한 예측율을 나타내어 지역적인 특성을 찾아보기가 어려웠다. 따라서 부산 지역에서 기단성 뇌우 예측은 가장 예측율이 높은 K index를 이용하면 많은 도움이 되리라고 판단된다.
대도시권과 주변도시간 교통 혼잡의 문제를 해결하고자 광역전철의 공급을 지속적으로 추진하고 있다. 전철역의 이용객수가 수요예측에 미달되는 역이 있는 반면 몇몇 역에서는 너무 많은 이용객으로 인해 대합실에서의 혼잡이 야기된다. 수요예측과 실제 이용객수와의 차이는 10%에서 1,000% 이상까지 다양하다. 본 연구에서는 전철역에 따라 실제 이용객수와 수요 예측간 차이가 나는 원인을 탐색하고자 하였다. 지난 10년 동안 수도권에 개통된 광역전철역 40개를 연구 대상으로 하였다. 본 연구는, 더 정확한 예측을 위해서, 주중 출퇴근 중심의 외생적요인 뿐만 아니라, 종착역여부나 관광특성 등 입지특성을 고려할 것을 제안한다. 입지특성 요소가 누락된 수요예측 방법이 현재 모든 역에 일률적으로 적용되고 있는데, 향후 수요예측에서는 입지특성을 고려한 방법으로 개선할 필요가 있다.
본 연구에서는 일반강도 범위 콘크리트의 단면에서 골재 형상의 특성을 추출하고 이를 인공신경망과 이미지 프로세싱 기술에 적용하여 콘크리트의 압축강도를 예측하였다. 이를 위하여 면적, 둘레, 길이 등과 같은 일반적인 골재 형상 특성과 함께 골재의 거리-각도 특징을 수치적으로 표현하고 물성치 예측에 활용하였다. 그 결과, 콘크리트 압축강도에 영향을 미치는 주요변수를 사용하지 않고 단면의 골재 형상 특성만을 사용하여 압축강도 예측이 가능하였으며, 인공신경망 알고리즘 구축을 통해 예측 강도와 실제 강도의 상대오차 4.43% 이내의 범위에서 콘크리트 압축강도를 예측할 수 있었다. 본 연구에서 도출된 결과를 기반으로 골재의 거리-각도 특징을 활용하여 콘크리트의 유동성, 휨·인장강도 등 다양한 특성을 예측도 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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