• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.10a
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• pp.203-204
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• 1999

대기질의 통계예측모형은 주로 오존 농도 예측에 사용된다. 통계예측 방법은 중회귀 모형, 신경망 모형, Fuzzy 논리 모형 등이 있다. 중회귀 모형은 종래 통계분석 방법으로 예전부터 많이 사용되고 있는 방법인 반면에 신경망 모형과 Fuzzy 논리 모형은 최근에 개발되어 적용가능성을 검토 중인 방법이다. 국내외 연구결과에 의하면 각 방법에 의한 고농도 오존 예측성은 크게 다르지 않았다. 국내에서는 중회귀 모형과 신경망 모형이 적용되었는데, 상관계수는 0.6-0.7저도로 보고되었다.(중략)

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1991.06a
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• pp.113-116
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• 1991

본 논문에서는 고속 도로 주변에서 교통 소음 대책으로 사용되는 방음벽 효과에 대해 교통 소음 모델에 의한 예측값과 실측값을 비교하였다. 도로 교통 소음로서는 일본 음향 학회 모델, 국립 환경원 모델, 조한인 모델을 대상으로 하였다. 세가지 모델의 예측값과 실측값의 비교 결과, 갓길(노견)에서는 일본 음향 학회 모델과 국립 환경원 모델에 의한 예측값이 실측값과 $\pm$3.5dB(A) 차이로 비슷한 결과를 보였으며, 소음 측정 지점이 음원과 먼 경우는 속도가 빠를수록 일본 음향 학회 모델은 예측값과 실측값의 차이가 커졌다. 조한인 모델은 시가지 도로에서는 잘 맞지만 고속 도로에 적용하기에는 적합하지 않았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.601-602
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• 2013

경로손실 예측 모델은 무선 네트워크 설계를 위한 기본 척도이며, 적용 환경과 적용 시스템에 영향을 받는 특징이 있다. 대부분의 기존 연구는 도심, 교외와 같은 육상 환경을 기반으로 한다. 일반적으로 해수면 경로 손실은 전파의 잦은 굴절로 인해 지표면 보다 크며, 주파수에 비례한 경로손실이 있다고 알려져 있다. 하지만 해상 환경의 관련 연구는 자유공간에 적용하기 때문에 예측 모델의 정확성을 낮춘다. 본 논문은 해상 무선통신 서비스를 위한 2.4 GHz 대역의 해수면 경로손실 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 육상과 해상에서 각각 수신신호 세기를 측정하고, 다양한 예측 모델과 비교 분석하여 실용성과 정확성을 입증한다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.169-172
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• 2000

본 연구에서는 청각장애인용 통신보조기기에 적용하기 위한 어휘예측 시스템의 기본구조를 제안한다. 통신보조기기의 어휘는 사용자의 환경을 고려한 어휘이므로, 어휘 예측 시스템도 사용자의 환경과 실생활에서 쉽게 이용할 수 있는 방향으로 고안되어야 한다. 따라서 어휘예측 시스템은 사용자의 환경을 정의하고, 중심어휘와 장소별 도메인에서의 어휘를 발췌한다. 발췌된 어휘는 말뭉치와 의미함축의 원리를 이용하여 분류한다. 분류된 어휘는 문법적 지식을 바탕으로 가상 네트워크를 구성한다. 가상네트워크에서의 어휘는 명사, 조사, 동사의 3부분으로 나눈 후 의미함축과 말뭉치로부터 파생된 어휘를 근접한 거리에 위치시킨다. 동일한 네트워크상에서 어휘의 위치는 문법적 연관성, 빈도수 등을 이용하여 정한다. 따라서 본 연구에서는 어휘예측은 명사, 조사, 동사에서 가장 근접한 어휘를 연결하여 간단한 문장을 작성할 수 있는 어휘 예측 시스템의 기본구조를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.365-365
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• 2020

최근 기후변화로 인한 강우, 온도, 유량과 같은 수문학적 요소의 불확실성 증가와 더불어 산업화, 도시화로 인한 물 수요가 커짐에 따라 물부족 발생 위험이 증가하고 있다. 이에 따라, 안정적인 물 공급을 위한 하천유량과 취수량의 균형을 목적으로 하는 취수량의 예측 및 모의에 대한 중요성이 강조되고 있다. 본 연구에서는 과거 하천 취수량 자료로부터 미래 취수량을 예측하기 위해 딥러링 기법 중 하나인 순환신경망(LSTM) 모형과 시계열분해법을 결합하여 취수량 예측 모형을 개발하였다. 시계열분해법을 통해 자료의 경향성과 계절적 변동성 등 다양한 스케일의 시계열을 분해하여 전처리를 수행하였으며 불확실성을 의미하는 잔차(residual)에 LSTM을 적용하여 예측하였다. 결과적으로 LSTM 취수량 예측 모형은 높은 정확도를 보였으며, 월단위 전망 시 관측값에 대하여 신뢰성이 있는 결과를 나타내었다. 본 연구에서 개발한 모형에 따른 결과는 수자원 관리를 위해 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 대한방사선방어학회:학술대회논문집
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• 2011.11a
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• pp.360-361
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• 2011

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 1997.10a
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• pp.77-79
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• 1997

• Environmental engineer
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• v.18 s.196
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• pp.52-57
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• 2002

통계적인 상관관계 분석이나, 과학적인 실험계획 등을 통하여 결과를 예측하고, 예측된 결과가 개선효과로 나타남으로써 시그마 추진에 대한 신뢰도가 향후 더욱 높아질 것으로 기대된다.

• Proceedings of the KSEEG Conference
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• 2001.04a
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• pp.181-184
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• 2001

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1998.10a
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• pp.97-100
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• 1998