• Environmental and Resource Economics Review
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• v.28 no.3
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• pp.437-465
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• 2019

In this study, we propose a new method to forecast long-term energy demand in Korea. Based on Chang et al. (2016), which models the time varying long-run relationship between electricity demand and GDP with a function coefficient panel model, we design several schemes to retain objectivity of the forecasting model. First, we select the bandwidth parameters for the income coefficient based on the out-of-sample forecasting performance. Second, we extend the income coefficient using the functional principal component analysis method. Third, we proposed a method to reflect the elasticity change patterns inherent in Korea. In the empirical analysis part, we forecasts the long-term energy demand in Korea using the proposed method to show that the proposed method generates more stable long term forecasts than the existing methods.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.321-324
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• 2004

본 논문에서는 유도전동기 고장진단을 위하여 계층적인 하이브리드 뉴럴네트웍을 제안하였다. 시스템의 입출력 데이터에 근거하여 패턴을 분류하고자 할 때 직접적인 분류가 어렵거나 성능이 좋지 않을 경우 적절한 방법을 통하여 변환을 하거나 또는 패턴 분류기의 특성에 맞도록 변환하여 패턴 분류 성능을 향상하는 등 단계별 변환 및 분류 기법을 이용하였다. 제안된 방법에서는 실험에 의해 측정된 전류값을 주기별로 주성분분석(PCA) 기법을 이용하여 입력차원을 축소한 후 이를 조건부 FCM으로 방사기저함수의 초기치를 최적화하여 학습을 하였다. 이는 주성분분석이 가지는 특성을 이용하여 데이터의 특징을 나누었으며 이를 뉴럴네트웍의 학습 기능을 이용하여 모델의 최종 성능을 개선하는 것이다. 각각의 알고리즘이 가지는 특징을 활용하면서도 단점을 계층적으로 보안하여 유도 전동기 고장 진단 성능을 개선하였다. 이를 실제 계측된 유도전동기 데이터를 이용하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.7 no.4 s.26
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• pp.103-112
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• 2005

Water content of sub-layer in pavement systems has a large effect on pavement performance. Many researchers lately make use of time-domain reflectometry(TDR) probes to measure the soil water content of sub-layer from field monitoring. The laboratory calibration test of TDR probe should be performed with soil field, because TDR probe can cause an error by type, gradation, density, and temperature of soil. This study performed the laboratory calibration test of TDR probe(CS616) with subgrade and subbase material in long term pavement performance(LTPP) sections. And the calibration equations of TDR probe(CS616) were then proposed. It was confirmed from the study that the data of TDR probe monitored in field could be used to estimate the freezing, unfrozen water content, and matric suction of soil.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.28 no.6
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• pp.1147-1161
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• 2015

Nowadays we are considering and analyzing not only classical data expressed by points in the p-dimensional Euclidean space but also new types of data such as signals, functions, images, and shapes, etc. Symbolic data also can be considered as one of those new types of data. Symbolic data can have various formats such as intervals, histograms, lists, tables, distributions, models, and the like. Up to date, symbolic data studies have mainly focused on individual formats of symbolic data. In this study, it is extended into datasets with both histogram and multimodal-valued data and a divisive clustering method for the mixed feature-type symbolic data is introduced and it is applied to the analysis of industrial accident data.

• Journal of Labour Economics
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• v.31 no.3
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• pp.47-74
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• 2008

Following two pioneering works, Medoff and Abraham(QJE 1980; JHR 1981) and Flabbi and Ichino(LE 2001) which use performance rating of personnel data as individual worker's productivity, this study replicates their analysis using a Korean large firm's personnel data(2000, male white collar workers). According to their methods through Mincerian earnings function, and multinomial logit model that links the distribution of wages and performance ratings, we find that seniority wages appeare continuously even if individual worker's productivity is controlled. Therefore we conclude that incentive or deferred compensation theory is more suitable than human capital theory.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.49 no.4
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• pp.61-68
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• 2012

In this paper, a closed-loop sensorless stroke control system for a linear compressor has been designed. In order to estimate the piston position accurately, motor parameters are identified as a function of the piston position and the motor current. These parameters are stored in ROM table and used later for the accurate estimation of piston position. The identified motor parameters are approximated to the several surface functions in order to decrease memory size. They can also be divided into 2 or 4 subsections to decrease identification errors. The effect of the order of surface functions and division of subsections on identification errors and computation time is analyzed.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.28 no.2
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• pp.395-406
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• 2017

The purpose of this study is to identify the pattern of daily electricity demand through clustering and classification. The hourly data was collected by KPS (Korea Power Exchange) between 2008 and 2012. The time trend was eliminated for conducting the pattern of daily electricity demand because electricity demand data is times series data. We have considered k-means clustering, Gaussian mixture model clustering, and functional clustering in order to find the optimal clustering method. The classification analysis was conducted to understand the relationship between external factors, day of the week, holiday, and weather. Data was divided into training data and test data. Training data consisted of external factors and clustered number between 2008 and 2011. Test data was daily data of external factors in 2012. Decision tree, random forest, Support vector machine, and Naive Bayes were used. As a result, Gaussian model based clustering and random forest showed the best prediction performance when the number of cluster was 8.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.2
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• pp.131-138
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• 1998

In usual statistical data analysis, we describe statistical data by exact values. However, in modem complex and large-scale systems, it is difficult to treat the systems using only exact data. In this paper, we define these data as fuzzy data(ie. Linguistic variable applied to make the member-ship function.) and Propose a new method to get an analysis of fuzzy survey data based on the maximum entropy Principle. Also, we propose a new method of discrimination by measuring distance between a distribution of the stable state and estimated distribution of the present state using the Kullback - Leibler information. Furthermore, we investigate the validity of our method by computer simulations under realistic situations.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.27-31
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• 2011

차량의 대형화 및 고속화, 그리고 기존 교량의 노후화를 고려하였을 때, 교량의 건전성 평가는 매우 중요해지고 있다. 거동을 예측하는데 사용되는 유한요소 모델의 신뢰도는 이상적인 가정과 모델링 오차, 교량의 노후화 등에 의해 실제 거동을 반영하지 못하는 경우가 많다. 유한요소 모델의 신뢰도를 높이기 위해, 실제 교량의 거동을 계측하여, 이를 기반으로 물리적 의미를 가지는 변수들과 지점의 조건을 수정하는 모델의 개선이 주로 행해진다. 이러한 모델 개선은 최적화 기법을 통해 수행된다. 본 연구에서는 목적함수간 가중치에 의한 모델 개선 결과의 영향과 다중 목적 함수 최적화 기법을 통해, 가중치의 영향을 줄이고, 다양한 개선 모델들을 구하는데 적용하였다. 팔곡 3교의 실제 계측 데이터를 이용하여 단일 다중 목적 함수 기반의 모델 개선을 수행하였다. 단일 목적 함수의 경우, 정의되는 목적함수는 주로 고유진동수와 모드 형상에 관한 차이의 가중치 합으로 표현되어 지며, 이러한 가중치에 따라, 모델 개선의 결과에 영향을 가함을 확인하였다. 다중 목적 함수 기반의 모델 개선을 통해, 구해진 모델 개선 결과를 단일 목적 함수 기반 모델 개선의 결과들과 비교하였으며, 모델 개선에 대한 다중 목적 함수 최적화 적용을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.82-84
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• 2018

본 논문은 이더리움 네트워크에 트랜잭션 발행 시 발생하는 부하(비용)을 줄이기 위해 스마트 콘트랙트를 효율적으로 구성하는 방식에 대해 연구한다. 이더리움 네트워크에 부하를 줄이기 위해서는 발생되는 트랜잭션의 양도 중요하지만 발생하는 트랜잭션의 크기가 작은 효율적인 스마트 콘트랙트 배포와 간단한 구조를 가진 함수를 호출하는 것도 중요하다. 그렇기 때문에 이더리움 스마트 콘트랙트의 구조에 따른 성능 평가를 진행하여 최적의 성능을 보이는 스마트 컨트랙트 구성 방법에 대해 연구를 진행한다. 최적의 성능은 동일한 데이터를 넣을 수 있는 상황에 대해 평가하며 평가 방식은 데이터를 블록체인에 저장 할 때 발생하는 가스 비용 비교를 통해 결정한다. 스마트 콘트랙트의 성능 평가 항목으로는 콘트랙트 배포와 함수 호출시 데이터의 구조, 개수에 따른 가스 비용의 비교 분석을 통해 최저의 가스 비용으로 함수 호출 및 스마트 콘트랙트 생성 및 배포 시키는 구조에 대해 연구를 진행한다.