대체용수원의 개발이 시급하게 대두되어지고 있는 가운데 제한된 수자원을 보다 효과적으로 사용하기 위한 하나의 방법으로 지하댐(Groundwater Dam) 건설을 이용한 지하수 자원의 개발이 하나의 방법으로 제안되었다. 하지만 해안지역에 설치된 지하댐을 운영할 경우 지하수위 변동에 따른 염수의 침입을 고려하여 운영하여야 한다. 특히 갈수시는 지하수위 하강이 강하게 나타나는 시기로 지하수위는 지하댐 최적운영을 위한 중요한 지표가 된다. 특히 강우량 자료를 활용한 가뭄지수와 지하수위의 관계를 설명 할 수 있다면 예상 강우자료를 활용한 장래의 지하수위를 예측 할 수 있으며 이것은 지하댐 운영에 매우 효과적으로 활용 할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기존의 강우와 예상 강우 자료를 활용하여 지하수위 예측기법을 개발하였다. 과거 강수량의 일이동 평균값을 바탕으로 한 다항 회귀모델을 수립하여, 계절적 특성을 고려한 구간을 분리하여 적용하였다. 예측된 지하수위의 정확성을 알아보기 위해 관측된 지하수위와 예측된 지하수위를 비교 분석하였다. 분석 결과 단순회귀기법을 지하수위를 예측한 경우 $0.62{\sim}0.63$의 상관계수를 보인반면 다항회귀기법을 적용한 결과 $0.62{\sim}0.84$로 상관계수가 증가하였다. 대체적으로 관측된 지하수위와 예측된 지하수위는 비슷한 경향을 보였다. 따라서 지하댐 운영에 있어 최적의 취수량을 개발하기위해 일강우자료를 활용한 지하수위 예측기법의 활용성은 매우 높은 것으로 판단된다.
객체지향 소프트웨어에서의 회귀 시험은 정확성과 효율성의 측면에서 그 수정영향 분석을 할 때, 시험의 기본 단위를 다양하게 하여 접근한다 클래스, 메소드 및 문장 단위의 수정영향 분석 기법을 살펴 볼 때 메소드를 하나의 시험 단위로 보는 기법이 비교적 효율적이고 효과적이라고 판단된다. 본 논문에서는 Java 소프트웨어의 메소드 단위에서의 회귀 시험을 위한 효율적인 수정영향 분석 기법을 제안하기 위해 수정의 의존관계를 분석하고 발생 가능한 모든 수정을 시험을 유발하는 수정과 그럴지 않은 수정으로 구분한다. 시험을 유발하는 수정에 대한 수정영향 분석만을 통해 중복 영향 분석을 피해 효율성을 높인다. 또한 본 논문에서는 수정영향 분석의 자동화를 위한 설계 및 프로토타입을 제안한다.
본 논문에서는 반응변수가 두 가지의 값을 갖는 회귀분석에 적용할 수 있는 사영추적회귀를 고려하였다. 회귀모형에 필요한 설명변수들의 선형결합이 하나이고 연결함수의 형태를 사전에 알지 못한다는 가정하에서 모의담금질 기법을 이용하여 모형에 필요한 선형결합을 찾는 알고리즘을 제시하였다. 이진 반응변수의 경우에는 평활모수의 값에 따라 잔차이탈도함수의 반응표면이 단봉의 형태를 갖지 않는 경우가 있어 비동질적 마코프체인을 이용한 모의담금질 기법을 적용하면 효율적으로 선형결합을 탐색할 수 있다.
취약성 분석의 결과로 폭설에 의한 기후노출은 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 나타났다. 그러나 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 대설피해 예측을 실시하였다. 머신러닝 기법으로는 로지스틱회귀모형, 서포트벡터 머신, 의사결정트리 모형을 적용하였다. 종속변수로 대설피해액 자료를 이용하였고, 독립변수로 기상관측자료, 사회·경제적 요소를 사용하였다. 결과적으로 기존에 사용했던 다중회귀모형과 머신러닝 기법으로 예측한 예측력을 비교 및 분석하였고, 예측력이 가장 높은 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구에서 대설피해 예측을 위해 사용된 예측력이 가장 높은 기법을 활용하여 대설피해를 예측한다면, 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대해 효과적으로 대비할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 달리 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.
현장에서 수집되는 교통원시자료는 수집장비의 결함 및 주변환경 등에 의해 다양한 이상치가 발생한다. 원시자료의 품질은 추가 가공을 통해 생성되는 교통정보의 신뢰도에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요인이다. 실시간으로 수집되는 교통원시자료를 1차 가공하는데 있어서 핵심은 이상치(Outlier)를 검지하고 보정하는 것이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 GPS장비를 이용해 얻은 개별차량의 주행속도에서 발생하는 이상치를 제거하고 보정하는 기법을 제안하였다. GPS는 광범위한 교통네트워크상의 차량추적에 용이하게 사용될 수 있는 장점이 있다. 수집된 개별차량의 주행속도에서 이상치를 검지하고 보정하기 위해 국소가중다항회귀분석(LWR: Locally Weighted Regression)을 적용하였다. 또한 국소가중다항회귀분석을 수행하기 위한 파라미터 결정 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 개발된 필터링 기법의 성능 평가를 위해 Synthetic Outlier를 생성 및 주입하여 개발된 필터링 기법을 통해 보정시키고 원시자료와 비교 분석 하였고, LWR을 이용한 기법의 상대적 성능 평가를 위해 지수평활화를 이용한 기법과 비교하였다. 평가 결과 LWR기법이 지수평활화를 이용한 기법보다 낮은 오차율을 보여 상대적으로 우수함을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 방법론은 교통정보공학 분야의 자료처리 및 정보가공을 위한 도구로서 활용도가 클 것으로 기대된다.
본 연구에서는 프리스트레스트 콘크리트(PSC) 교량의 프리스트레스를 장기적으로 예측하는 기법을 제안하였다. 제안 기법에서는 구조시스템의 계측자료를 이용하여 비선형 회귀분석을 전개하는 통계적 기법을 적용하였다. 프리스트레스의 장기예측은 비선형 회귀분석을 통해 이루어진다. 제안기법을 실제의 PSC 박스 거더 교량의 프리스트레스 예측에 적용하기 위하여 텐던에 프리스트레스 도입후 계측을 수행하였다. 프리스트레스 도입후 약 150일까지 프리스트레스는 눈에 띄게 감소하며, 손실률은 $7{\sim}8%$로 나타났다. 수치해석결과는 현장의 계측횟수가 증가할수록 신뢰구간의 폭은 감소하는 것으로 나타났다. 따라서, 제안기법에 의해 PSC 구조물의 프리스트레스를 더욱 실제적으로 예측할 수 있으며, 예측결과는 구조물의 사용기간 동안 관리 한계치에 의한 프리스트레스 관리에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 산지하천 유역에서 발생하는 홍수와 이를 동반한 토석류에 의해 많은 인적, 물적 피해가 빈번히 발생하고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 유역의 정확한 홍수유출량 해석이 동반되어야 하지만 산치하천 유역은 유출특성 분석에 기본이 되는 수위관측소의 수가 적고, 관측소가 존재하더라도 결측치가 많거나 자료보유 연한이 짧아 자료의 활용성이 떨어진다. 따라서 선행 연구에서는 미비한 자료만으로도 회귀분석이 가능하며 높은 신뢰도를 갖는 Fuzzy 회귀분석 기법을 도입하여 수위자료 없이도 산지하천 유역의 유역면적과 하도경사를 바탕으로 홍수유출량을 평가할 수 있는 기술을 개발하였다. 본 연구에서는 여기에 빈도별 강우량을 새롭게 추가하여 홍수량 산정식을 개선 및 보완하였다. 새롭게 도출된 홍수량 산정식의 정확도는 기존 대상유역 내 특정지점 설계홍수량을 기준으로 기존 개발된 홍수량 산정식과 비교하여 검토하였고 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 이를 바탕으로 일반 사용자도 손쉽게 홍수량을 산정할 수 있도록 MATLAB을 이용하여 홍수량 산정 프로그램을 개발하였다.
본 연구는 사고심각도 분류 및 예측을 위한 철도사고조사 통계기법에 관한 연구이다. 그동안의 선형 회귀분석은 사고 심각도 분석에 어려움이 있었으나 로지스틱회귀분석은 이를 보완할 수 있었다. 데이터마이닝 기법인 로지스틱회귀분석을 활용, 서울지하철(5~8호선) 역사 내 전도사고 중 에스컬레이터 전도사고 발생에 영향을 주는 사고예측 모형 변수는 사고자 연령, 음주여부, 사고 당시상황 및 행동, 핸드레일 잡음 여부였다. 분석의 정확도는 76.7%로 설명되었고 분석방법 결과에 따르면 정확도와 유의수준 측에서 로지스틱회귀분석 방법이 도시철도 사상사고 예측모형을 개발하는데 유용한 데이터마이닝 기법으로 판단된다.
모바일 스마트 장치 배터리의 남은 시간 예측에 통계적 기법이 많이 사용되고 있다. 그러나 특정 통계 기법만을 사용한 기존 연구들의 결과만으로는, 통계적 기법이 배터리의 남은 시간 예측에 적합한지가 판단하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 스마트 장치 배터리의 남은 시간 예측에 적용 가능한 다양한 통계 기법들의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 통계 예측 기법은 단순 및 이동 평균, 선형 회귀, 다변수 적응 회귀, 자기 회귀, 다항식 회귀, 이중 및 삼중 지수평활 기법이다. 분석 결과는, 향후 통계적 기법을 배터리 남은 사용 시간 예측에 적용하려는 IT 엔지니어에게 중요한 자료로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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