• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.171-171
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• 2011

상수도의 합리적인 운용과 관리를 위해서는 급수량 예측이 매우 중요하다. 기존 급수량 예측은 신경망과 칼만 필터법을 사용한 연구들이 대부분이었다. 이러한 연구결과들은 높은 상관결과를 갖고 있지만 이는 자기상관계수에 대한 높은 의존도에 따른 결과로 볼 수 있다. 즉, 예측의 결과가 전날 수요량을 거의 그대로 따라오는 경향을 띄어, 급수량 예측 그래프가 기존 그래프를 오른쪽으로 이동시킨 것과 같이 나타난다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 물수요량을 예측하는데 있어서 효과적인 예측인자를 도출하는 것이 우선되어야 할 것으로 판단되었다. 이에, 물수요량 특성을 효과적으로 나타내어 줄 수 있는 예측인자로서 강수량, 최저온도, 최고온도, 평균온도 등을 1차적으로 선정하였다. 이들 예측인자들과 서울시 물수요량과의 상관성을 평가하여 최적의 예측인자 Set과 지체시간 등을 산정하였다. 이렇게 선정된 예측인자와 Bayesian 통계기법 기반의 회귀분석 모형을 구축하여 물수요량을 예측하였다. 본 연구에서 적용하고자 하는 계층적 Bayesian 모형은 유사한 특성을 가지는 자료계열들 사이에서 서로 보완이 될 수 있는 정보들을 추출함으로써 모형이 갖는 불확실성을 상당히 줄일 수 있는 방법이다. 이러한 모형적 특징은 생산량 예측에 대한 불확실성 저감 측면에서 장점이 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 광암, 암사, 구의, 뚝도, 영등포, 강북 정수장을 대상으로 모형의 적합성을 평가하였다. 이러한 연구결과는 향후 정수장 운영계획 및 동일한 시스템을 갖는 상수도 급수량 예측 시 유용하게 사용할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.627-632
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• 1997

FLECHT-SEASET 실험을 이용하여 냉각재상실사고시 Reflood에 대한 TRAC-PF1 전산코드의 예측 능력을 평가하였다. FLECHT-SEASET 실험 장치는 3.657m(12 ft) 높이 161개 전열 봉으로 이루어 져 있으며, 다양한 재관수율, 계통압력, 초기 피복재온도, 재관수온도 노심내 반경방향 출력분포 둥의 조건에 따라 수행된 실험이다. TRAC-PF1은 비균질 비평형 이상유동 열수력(Nonhomogeneous Non-equilibrium Two-Fluid Hydrodynamic)모델을 사용하고 원자로 압력용기는 3차원으로 모델할 수 있는 최적전산코드로서, 이 평가 계산에는 HP Version이 사용되었다. 본 연구에서는 재관수율 변화에 따라 달라지는 연료봉 최대 피복재온도와 Quench 시간에 대한 TRAC-PF1 전산코드의 예측 능력을 중점적으로 평가하였다. 계산 결과 TRAC-PF1은 최대 피복재온도는 약 20-100$^{\circ}$K 낮게, Quench 시간은 실험치와 비교하여 약 40-150초 정도 늦게 예측하는 것으로 나타났는데, 재관수율이 낮을수록 최대피복재 온도는 낮게, Quench 시간은 늦게 예측하는 경향을 보이고 있다. 또한 재관수율이 3 in/sec 이상에서 노심 상부가 일찍 Quenching 되는 것으로 계산되는데, 이는 노심상부 열전달 Regime의 부적절한 계산이 원인으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.106-109
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• 2015

본 논문에서는 최근 지구온난화로 인한 복합적 원인으로 인하여 증가하고 있는 재해현상이 해안과 접해 있는 연안도시 지역에서의 발생 확률이 증가하고 있음을 인지하고 이에 대응하기 위한 피해발생을 예측 및 대응 할 수 있는 시스템의 개발을 위한 국내외 연안도시 평가관리 시스템의 현황의 조사 및 분석을 실시하였다. 국내외 사례조사를 통하여 연안재해 예측관리시스템을 분석한 결과, 시스템 개발에 필요한 착안점을 도출하여 각 시스템의 운영환경, 주요기능 및 화면구성 등을 분석하여 한국형 연안도시 평가관리시스템 개발을 위한 기반을 정립하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.1064-1068
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• 2009

인지모델(Cognitive Model)에 의한 사용성 평가는 실제 실험에 의한 방법에 비해 시간, 노력, 비용을 절감할 수 있다. 여러 인지모델 중 ACT-R(Adaptive Control of Thought Rational)은 인간의 모든 인지과정을 상세하게 묘사할 수 있어 다른 모델보다 정확히 인간의 과제 수행을 정량적으로 예측할 수 있다. 그러나 ACT-R 모델을 수립하기 위해서는 인간의 지각, 주의, 기억 인출 등의 처리 과정과 행동 선택 및 수행에 필요한 과제 수행 규칙을 매우 상세하게 분석 및 기술해야 하기 때문에, GUI(Graphic User Interface) 환경에서 운용되는 메뉴 인터페이스와 같이 다양한 시각적 정보의 처리가 요구되는 과제에 대한 모델을 수립하는데는 많은 시간과 노력이 요구된다. 이에 본 연구에서는 GUI 환경에서 전문가 수준의 과제 수행을 예측할 수 있는 간략화한 ACT-R 모델 수립 방안을 제안하고, 이를 이용하여 상용 통계 분석 소프트웨어의 과제 수행도를 예측하였다. 그 결과 실제 실험을 통한 측정 결과와 간략화한 ACT-R 모델의 예측 결과가 잘 일치하였으며 본 연구에서 제시한 간략화한 ACTR 모델이 메뉴 인터페이스의 사용성 평가에 효율적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.830-832
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• 2003

본 논문에서는 교육용 컨텐츠 추천시스템의 정확도를 향상시키고자 사용자 모델 정보를 활용하여 기존의 협업여과 방법의 유사도 재산을 보완함으로써 추천의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 협업여과방법은 사용자의 평가와 비슷한 선호도를 가지고 다른 사용자의 평가를 기반으로 제품이나 항목을 예측하고 이를 사용자에게 추천한다. 그러나 협업여과방법은 일정 수 이상의 상품이나 항목에 대한 평가가 이루어져야 하며, 사용자의 평가가 적은 경우 희소성으로 인한 평가의 정확도가 낮아지는 단점을 기지고 있다. 본 논문에서는 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 반영하여 유사도 계산시 희소성을 낮춰 예측의 정확도를 향상시키고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.304-304
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• 2022

가뭄은 인간 활동과 생태계의 다양한 측면에 영향을 미치는 중요한 자연재해 중 하나이다. 가뭄을 사전에 예측하여 필요한 완화 조치를 취하고 환경적 피해를 줄이는 것이 중요하다. 이에 따라 다양한 인공지능 기술을 이용한 가뭄 예측은 수문학, 수자원 관리, 농업 등의 분야에서 중요성이 커지고 있다. 최근에는 딥러닝 알고리즘을 기반으로 하는 중장기 강수예보를 위한 다양한 방법이 제시되고 있다. 이 논문의 목적은 가뭄 예보를 목적으로 월 강수량 예측을 위한 딥러닝 모델의 성능을 평가하는 것이다. 이를 위해 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 적용하였으며, 1981-2020년 기간의 월 강수 자료가 모델을 구축하기 위해 사용되었다. 관측자료를 기반으로 학습된 모델을 이용하여 테스트 기간에 대해 월 강수량을 예측하였다. 예측된 강수량을 통해 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)을 산정하고, 예측 정확도를 분석하였다. 이 연구는 가뭄 예보를 위한 딥러닝 모델의 적용 가능성을 보여준다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.2
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• pp.317-330
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• 2014

Bipolar disorder is a psychopathy characterized by manic and major depressive episodes. It is important to determine the degree of depression when treating patients with bipolar disorder because 810% of bipolar patients commit suicide during the periods in which they experience major depressive episodes. The Hamilton depression rating scale is most commonly used to estimate the degree of depression in a patient. This paper proposes using the Hamilton depression rating scale to estimate the effectiveness of patient treatment based on the linear mixed effects model and the transition model. Study subjects were recruited from the Seoul National University Bundang Hospital who scored 8 points or above in the Hamilton depression rating scale on their first medical examination. The linear mixed effects model and the transition model were fitted using the Hamilton depression rating scales measured at the baseline, six month, and twelve month follow-ups. Then, Hamilton depression rating scale at the twenty-four month follow-up was predicted using these models. The prediction models were then evaluated by comparing the observed and predicted Hamilton depression rating scales on the twenty-four month follow-up.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.49 no.10
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• pp.877-885
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• 2016

In this study, the Standard Precipitation Index(SPI), meteorological drought index, was used to evaluate the temporal and spatial assessment of drought forecasting results for all cross Korea. For the drought forecasting, the Multi Layer Perceptron-Artificial Neural Network (MLP-ANN) was selected and the drought forecasting was performed according to different forecasting lead time for SPI (3) and SPI (6). The precipitation data observed in 59 gaging stations of Korea Meteorological Adminstration (KMA) from 1976~2015. For the performance evaluation of the drought forecasting, the binary classification confusion matrix, such as evaluating the status of drought occurrence based on threshold, was constituted. Then Receiver Operating Characteristics (ROC) score and F score according to conditional probability are computed. As a result of ROC analysis on forecasting performance, drought forecasting performance, of applying the MLP-ANN model, shows satisfactory forecasting results. Consequently, two-month and five-month leading forecasts were possible for SPI (3) and SPI (6), respectively.

• Journal of the KSME
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• v.43 no.6
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• pp.62-65
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• 2003

이 글에서는 가속 열노화시험을 통하여 노화수명을 예측하고 방법을 고무 재료의 수평 선도와 유한요소해석 결과로 부터 고무부품의 피로숙명을 예측하여 신뢰성을 평가하는 방법을 소개하였다.

• Journal of the KSME
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• v.55 no.10
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• pp.26-30
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• 2015

이 글에서는 제4세대 원전 고온구조재료인 Gr. 91강을 대상으로 하여 장시간 크리프 수명을 예측하고 파단수명을 확률적 신뢰도를 가지고 평가할 수 있는 방법에 대해 실 예제를 통하여 서술한다.