• Title/Summary/Keyword: 평가 예측도

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Using Business Failure Probability Map (BFPM) for Corporate Credit Rating (다중 부실예측모형을 이용한 통합 신용등급화 방법)

  • 신택수;홍태호
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2003.05a
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    • pp.835-842
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    • 2003
  • 현행 기업신용평가모형에 관한 연구는 크게 부실예측모형 및 채권등급 평가모형으로 구분된다. 이러한 신응평가모형에 관한 연구는 단순히 부실여부 또는 이미 전문가 집단에 의해 사전에 정의된 등급체계만을 예측하는 데 초점을 맞추고 있었다. 그러나. 대부분의 금융기관에서 사용하는 신응평가모형은 기업의 부실여부만을 예측하거나 기존의 채권등급을 예측하기 위만 목적보다는 기업의 고유 신응위험을 평가하여 이에 적합한 신용등급을 부여함으로써, 효율적인 대출업무를 수행하기 위해 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 부실예측모형들을 대상으로 다중 부실확률모형 (Business Failure Probability Map; BFPM) 접근방법을 이용한 신응등급화 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시된 다중 부실확률모형은 신경망모형과 로짓모형을 통합하여 부도율, 점유율을 고려한 다단계 신용등급을 예측할 수 있게 해준다. 다중 부도확률지도 접근방법을 이용하여 각 금융기관에서 정의하는 수준의 신용리스크를 효과적으로 추정하고, 이를 기준으로 보다 객관적인 다단계 신용등급을 산출하는 새로운 신응등급화 방법을 제시 하고자 한다.

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A Study on Radar Rainfall Prediction Method based on Deep Learning (딥러닝 기반의 레이더 강우예측 기법에 관한 연구)

  • Heo, Jae-Yeong;Yoon, Seong Sim;Lim, Ye Jin;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.128-128
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    • 2022
  • 최근 호우의 빈도와 규모는 증가하는 추세이며 이에 따른 홍수 피해는 많은 피해를 야기하고 있다. 이러한 관점에서 홍수 피해에 대한 선제적 대응을 위한 요소로써 초단시간 강우예측 정보의 중요성은 매우 높다. 특히, 레이더 자료 기반의 강우예측은 수치예보모델과 비교하여 3시간 이내의 짧은 선행시간 이내의 높은 정확도를 갖고 있어 홍수예보에 다수 활용되고 있다. 최근에는 강우자료의 복잡한 관계와 특징을 고려하기 위해 딥러닝 기반의 강우예측 활용 사례가 증가하고 있으나 국내 적용 사례는 적어 관련 연구가 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 레이더 강우를 활용한 딥러닝 기반의 강우예측 기법을 제안하고 이에 대한 적용성을 평가하고자 한다. 2차원 레이더 강우자료의 특징과 시계열 특성을 고려하기 위한 심층신경망 구조를 제안하였으며 기존 딥러닝 모형과의 비교를 통해 활용 가능성을 제시하고자 하였다. 적용 대상지역은 한강 유역으로 선정하였다. 정성적 평가를 위해 임계성공지수(CSI)를 활용하여 예측 강우에 대한 정확도를 평가하였으며 정량적 평가를 위해 예측 강우와 관측 강우의 상관관계를 분석하였다. 평가 결과, 제안하는 방법이 기존 모형과 비교하여 예측오차의 범위가 적고 강우의 위치 변화를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 초단기간 강우예측 자료를 활용하는 홍수예보의 정확도 향상에 기여할 것으로 기대된다.

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Development of Risk Prediction Index in Water Distribution System (상수관로 위험도 예측을 위한 평가 지표 개발)

  • Ye Ji Choi;Han Na Jung;Dong Woo Jang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.402-402
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    • 2023
  • 상수관망은 충분한 양질의 수돗물을 공급하기 위한 사회기반 시설물이다. 상수관로의 노후화, 누수 등은 수도 사고 발생의 가능성을 증가시키고, 수돗물 안전성에 대한 신뢰도를 감소시킨다. 수돗물 공급 전 과정을 인공지능(AI), 정보통신기술(ICT)과 결합한 지능형 상수도관 예측 및 관리 시스템을 구축하여, 상수도 수질 사고를 조기에 감지하고 사전에 취약지점을 예측할 필요가 있다. 이를 위해서는 상수관로의 위험도를 평가하기 위한 체계적인 데이터와 기준이 필요하다. 본 연구에서는 상수관로의 위험도 예측모델을 개발하기 위해 상수관로 위험도와 관련된 평가 인자를 선정하고 분류하였으며, 각 인자의 명확한 기준을 제시하였다. 국내·외 상수도 위험도 평가 항목에 대한 자료를 비교 및 분석하였고, 전문가 자문을 통해 인자를 정립하여 상수관로 위험도 평가 지표를 개발하였다. 개발된 평가 지표의 현장 적용성과 실효성 검증을 위해 정량적인 데이터 확보가 가능하고 상태를 평가할 수 있는 대상 지역을 선정하였다. 문헌 자료의 평가항목들과 전문가 의견을 바탕으로 상수관로 위험도 평가 인자를 31개의 직접 인자와 5개의 간접 인자로 구분하였고, 인자별 평가 기준을 제시하였다. 직접 인자는 노후화 정도를 파악할 수 있는 노후도 평가 항목, 지역 특성을 반영한 토양 부식성 항목, 실시간으로 측정하여 결과를 제공하는 실시간 계측 항목, 직접적인 수질 결과를 제공하는 정수장 수질 항목, 상수관로의 건전성을 평가하는 자산관리 항목으로 분류하였다. 추후, 위험도 평가 운용을 위한 알고리즘을 개발하면 상수도 사고 위험에 대한 예방 및 대응 전략을 수립할 수 있을 것으로 기대된다.

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A Movie Rating Prediction System of User Propensity Analysis based on Collaborative Filtering and Fuzzy System (협업적 필터링 및 퍼지시스템 기반 사용자 성향분석에 의한 영화평가 예측 시스템)

  • Lee, Soo-Jin;Jeon, Tae-Ryong;Baek, Gyeong-Dong;Kim, Sung-Shin
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.19 no.2
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    • pp.242-247
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    • 2009
  • Recently an intelligent system is developed for the service what users want not a passive system which just answered user's request. This intelligent system is used for personalized recommendation system and representative techniques are content-based and collaborative filtering. In this study, we propose a prediction system which is based on the techniques of recommendation system using a collaborative filtering and a fuzzy system to solve the collaborative filtering problems. In order to verify the prediction system, we used the data that is user's rating about movies. We predicted the user's rating using this data. The accuracy of this prediction system is determined by computing the RMSE(root mean square error) of the system's prediction against the actual rating about the each movie and is compared with the existing system. Thus, this prediction system can be applied to base technology of recommendation system and also recommendation of multimedia such as music and books.

A Study of Rational Travel Impact Assessment by Improving the Method of Travel Demand Forecasting (교통영향평가 합리화를 위한 교통량 예측기법 연구)

  • 안정근;이재춘
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.16 no.3
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    • pp.37-45
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    • 1998
  • 교통영향평가는 1985년 서울시에서 실시된 이후 사업 시행자에 의해 개발지 주변 도로 교통상황을 개선하는데 크게 기여하여 왔으며 향후 이러한 교통유발 원인자 부담원칙 에 의한 교통개선체제는 지방 자치화 시대를 맞이하여 계속 유지될 전망이다. 하지만 교통 영향 평가시 도로개선의 판단 기중이 되는 개발에 따른 교통발생 예측량이 평가자에 따라 상이한 결과가 나타나고 이에 따른 상이한 주변 도로 서비스수준(LOS)이 도출되어 합리적 교통처리 방안 제시에 문제가 되고 있다. 이러한 문제는 광역적 교통량 예측 프로그램 이 용, 상이한 통행 발생원단위 사용, 그리고 일률적 교통량 예측범위에 기인한다. 따라서 본 연구는 교통영향 평가시 국내와 미국의 교통량 예측 방법 비교·분석을 통해 합리적 교통량 예측방법을 제시하였다.

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Fair Performance Evaluation Method for Stock Trend Prediction Models (주가 경향 예측 모델의 공정한 성능 평가 방법)

  • Lim, Chungsoo
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.20 no.10
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    • pp.702-714
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    • 2020
  • Stock investment is a personal investment technique that has gathered tremendous interest since the reduction in interest rates and tax exemption. However, it is risky especially for those who do not have expert knowledge on stock volatility. Therefore, it is well understood that accurate stock trend prediction can greatly help stock investment, giving birth to a volume of research work in the field. In order to compare different research works and to optimize hyper-parameters for prediction models, it is required to have an evaluation standard that can accurately assess performances of prediction models. However, little research has been done in the area, and conventionally used methods have been employed repeatedly without being rigorously validated. For this reason, we first analyze performance evaluation of stock trend prediction with respect to performance metrics and data composition, and propose a fair evaluation method based on prediction disparity ratio.

Damage Prediction Using Heavy Rain Risk Assessment (호우 위험도 평가를 이용한 피해예측)

  • Kim, Jong Sung;Choi, Chang Hyun;Lee, Jong So;Kim, Hung Soo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2017.05a
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    • pp.154-154
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    • 2017
  • 전 세계적인 기후변동과 기후변화의 영향으로 대규모 인명 및 재산피해를 유발하는 자연재난의 빈도와 강도가 증가하고 있다. 이렇게 변화하는 상황에서 효율적인 대책을 수립하기 위해서는 재해에 노출된 특성을 지역적 특성과 함께 고려하여 지역별로 재해에 위험한 정도를 평가하는 것이 선행되어지고, 재난 피해 발생전에 피해 지역 및 범위를 예측하는 것이 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구에서는 국내 자연재난 피해의 65% 이상을 차지하는 호우피해를 대상으로 PSR(Pressure-State-Response) 구조를 이용하여 호우피해위험지수(Heavy rain Damage Risk Index, HDRI)를 제안하여 호우 위험도를 평가하고자하였다. 또한 도출된 지역별 위험등급에 따른 호우피해 예측함수를 개발하여 재해발생 전에 개략적인 피해의 범위를 예측하고자 하였다. 먼저 지역별 호우 위험도 평가를 위해 압력지표, 현상지표, 대책지표를 구축하고, 주성분분석을 이용하여 평가지표를 결정하였다. 결정된 평가지표를 동일한 가중치를 부여하여 호우피해위험지수를 도출하였다. 분석결과, 경기도 31개 지자체 중에서 가장 안전한 1등급인 지자체는 15개의 지자체로 나타났으며, 2등급인 지자체는 7개, 3등급인 지자체는 9개로 분류되었다. 지자체별 호우 위험도 등급에 따라서 재해기간별 총강우량, 재해일수, 선행강우량(1~5일), 지속시간별 최대강우량(1~24시간) 등의 자료를 설명변수로 구축하였고, 다중회귀모형과 주성분분석을 활용하여 예측함수를 개발하였다. 등급별 호우피해 예측함수는 N-RMSE가 12~18%로 호우피해를 적절하게 예측하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 지자체별 호우피해위험도 등급을 파악 할 수 있으며, 평가된 호우피해위험도 등급별로 호우피해 예측함수 개발을 통해 사전에 호우피해 발생 및 규모를 파악할 수 있게 되었다. 따라서 본 연구의 결과는 각 지자체 및 관련 부처에서 효과적인 방재체계를 수립하는데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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Development of Shelf-life Prediction Model of Tofu Using Mathematical Quantitative Assessment Model (수학적 정량평가 모델을 이용한 두부의 유통기한 예측 모델의 개발)

  • Shin Il-Shik
    • Food Industry And Nutrition
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    • v.10 no.1
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    • pp.11-16
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    • 2005
  • 식물성 단백질의 주요 공급원이며 우리나라 전통식품 중의 하나인 두부의 유통기한을 정량적으로 예측할 수 있는 수학적 모델을 개발하고자 온도와 초기균수에 따른 두부 부패세균의 성장 실험 결과를 데이터베이스화하여 이를 바탕으로 균의 성장을 정량적으로 평가할 수 있는 수학적 모델을 개발하였다. 근의 증식 지표인 최대증식속도상수(k), 유도기(LT), 세대시간(GT)은 온도에 지배적인 영향을 받았으며, 초기균수에 따른 유의 적 인 차이 는 없었다(p<0.05). 최대증식속도상수와 온도 및 초기균수의 상관관계를 나타내는 수학적 정량평가모델인 square root model을 이 용하여 두부 부패 세균의 성장을 정량적으로 예측할 수 있는 모델$({\surd}{\kappa}=0.016861(T+6.87095))$을 개발하였으며 실험치와 예측치의 상관계수는0.969이었다. 이 예측 정량평가모델로부터 예측한 최대증식속도상수와 두부의 관능적 부패시 점을 반영 한 Gompertz 변형 모델을 이용하여 두부의 유통기한을 예측할 수 있는 모델$(Spoilage-critrion(hr)=\frac{2{\times}Ln2+Ln[(Nmax/No)-1])}{k}$을 개발하였다

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Study of Stochastic Techniques for Runoff Forecasting Accuracy in Gongju basin (추계학적 기법을 통한 공주지점 유출예측 연구)

  • Ahn, Jung Min;Hur, Young Teck;Hwang, Man Ha;Cheon, Geun Ho
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.31 no.1B
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    • pp.21-27
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    • 2011
  • When execute runoff forecasting, can not remove perfectly uncertainty of forecasting results. But, reduce uncertainty by various techniques analysis. This study applied various forecasting techniques for runoff prediction's accuracy elevation in Gongju basin. statics techniques is ESP, Period Average & Moving average, Exponential Smoothing, Winters, Auto regressive moving average process. Authoritativeness estimation with results of runoff forecasting by each techniques used MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Squared Error), RRMSE (Relative Root Mean Squared Error), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), TIC (Theil Inequality Coefficient). Result that use MAE, RMSE, RRMSE, MAPE, TIC and confirm improvement effect of runoff forecasting, ESP techniques than the others displayed the best result.

The Evaluation of Flood Forecast Applicability of Merged Predictive Precipitation Data (병합 예측강수 자료를 활용한 홍수 예측 가능성 평가)

  • Kagn, Narae;Yoon, Jungsoo;Hwang, Seokhwan
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.318-318
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    • 2020
  • 한국건설기술연구원에서는 기상청과 한강홍수통제소에서 생산중인 강수예측자료의 정확도 향상과 홍수예보에 활용하기 위해 예측강수 병합 기법을 개발하였다. 본 연구에서는 기 평가된 강수량 예측 정확도 외에 홍수예보의 적용성을 살펴보기 위해 각 예측 강수량 자료의 유출량 정확도 평가를 하고자 하였다. 한강홍수통제소의 비상용 홍수예보모형을 이용하여 +6시간까지 병합 예측 자료의 유출분석을 실시하였다. 임의의 강우분포를 이용하여 예측하는 기존 홍수예보에 비해 개선된 결과를 확인할 수 있었다.

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