• 한국수자원학회논문집
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• 제57권2호
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• pp.127-137
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• 2024

수자원 관리를 위해 주로 사용되는 물리 모형은 입력자료의 구축과 구동이 어렵고 사용자의 주관적 견해가 개입될 수 있다. 최근 수자원 분야에서 이러한 문제점을 보완하기 위해 기계학습과 같은 자료기반 모델을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 관측자료만을 이용하여 강원도 삼척시 오십천 유역의 장기강우유출모의를 수행했다. 이를 위해 기상자료로 3개의 입력자료군(기상관측요소, 일 강수량 및 잠재증발산량, 일강수량 - 잠재증발산량)을 구성하고 LSTM (Long Short-term Memory)인공신경망 모델에 각각 학습시킨 결과를 비교 및 분석했다. 그 결과 기상관측요소만을 이용한 LSTM-Model 1의 성능이 가장 높았으며, 여기에 MLP 인공신경망을 더한 6개의 LSTM-MLP 앙상블 모델을 구축하여 오십천 유역의 장기유출을 모의했다. LSTM 모델과 LSTM-MLP 모형을 비교한 결과 두 모델 모두 대체적으로 비슷한 결과를 보였지만 LSTM 모델에 비해 LSTM-MLP의 MAE, MSE, RMSE가 감소했고 특히 저유량 부분이 개선되었다. LSTM-MLP의 결과에서 저유량 부분의 개선을 보임에 따라 향후 LSTM-MLP 모델 이외에 CNN등 다양한 앙상블 모형을 이용해 물리적 모델 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유황곡선 작성 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.268-272
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• 2010

The research presented here represents a collaborative effort with the SFWMD on developing scenarios for future climate for the SFWMD area. The project focuses on developing methodology for simulating precipitation representing both natural quasi-oscillatory modes of variability in these climate variables and also the secular trends projected by the IPCC scenarios that are publicly available. This study specifically provides the results for precipitation modeling. The starting point for the modeling was the work of Tebaldi et al that is considered one of the benchmarks for bias correction and model combination in this context. This model was extended in the framework of a Hierarchical Bayesian Model (HBM) to formally and simultaneously consider biases between the models and observations over the historical period and trends in the observations and models out to the end of the 21st century in line with the different ensemble model simulations from the IPCC scenarios. The low frequency variability is modeled using the previously developed Wavelet Autoregressive Model (WARM), with a correction to preserve the variance associated with the full series from the HBM projections. The assumption here is that there is no useful information in the IPCC models as to the change in the low frequency variability of the regional, seasonal precipitation. This assumption is based on a preliminary analysis of these models historical and future output. Thus, preserving the low frequency structure from the historical series into the future emerges as a pragmatic goal. We find that there are significant biases between the observations and the base case scenarios for precipitation. The biases vary across models, and are shrunk using posterior maximum likelihood to allow some models to depart from the central tendency while allowing others to cluster and reduce biases by averaging. The projected changes in the future precipitation are small compared to the bias between model base run and observations and also relative to the inter-annual and decadal variability in the precipitation.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권3호
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• pp.1-9
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• 2020

Interest rate spreads indicate the conditions of the economy and serve as an indicator of the recession. The purpose of this study is to predict Korea's interest rate spreads using US data with long-term continuity. To this end, 27 US economic data were used, and the entire data was reduced to 5 dimensions through principal component analysis to build a dataset necessary for prediction. In the prediction model of this study, three RNN models (BasicRNN, LSTM, and GRU) predict the US interest rate spread and use the predicted results in the SVR ensemble model to predict the Korean interest rate spread. The SVR ensemble model predicted Korea's interest rate spread as RMSE 0.0658, which showed more accurate predictive power than the general ensemble model predicted as RMSE 0.0905, and showed excellent performance in terms of tendency to respond to fluctuations. In addition, improved prediction performance was confirmed through period division according to policy changes. This study presented a new way to predict interest rates and yielded better results. We predict that if you use refined data that represents the global economic situation through follow-up studies, you will be able to show higher interest rate predictions and predict economic conditions in Korea as well as other countries.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.267-277
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• 2022

최근 클라우드 및 원격 근무 환경의 비중이 증가함에 따라 다양한 정보보안 사고들이 발생하고 있다. 조직의 내부자가 원격 접속으로 기밀 자료에 접근하여 유출을 시도하는 사례가 발생하는 등 내부자 위협이 주요 이슈로 떠오르게 되었다. 이에 따라 내부자 위협을 탐지하기 위해 기계학습 기반의 방법들이 제안되고 있다. 하지만, 기존의 내부자 위협을 탐지하는 기계학습 기반의 방법들은 편향 및 분산 문제와 같이 예측 정확도와 관련된 중요한 요소를 고려하지 않았으며 이에 따라 제한된 성능을 보인다는 한계가 있다. 본 논문에서는 편향 및 분산을 고려하는 부스팅 유형의 앙상블 학습 알고리즘들을 사용하여 악의적인 내부자 탐지 성능을 확인하고 이에 대한 면밀한 분석을 수행하며, 데이터셋의 불균형까지도 고려하여 최종 결과를 판단한다. 앙상블 학습을 이용한 실험을 통해 기존의 단일 학습 모델에 기반한 방법에서 나아가, 편향-분산 트레이드오프를 함께 고려하며 유사하거나 보다 높은 정확도를 달성함을 보인다. 실험 결과에 따르면 배깅과 부스팅 방법을 사용한 앙상블 학습은 98% 이상의 정확도를 보였고, 이는 사용된 단일 학습 모델의 평균 정확도와 비교하면 악의적인 내부자 탐지 성능을 5.62% 향상시킨다.

• 한국습지학회지
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• 제21권spc호
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• pp.61-68
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• 2019

최근 장기적인 기후 변동성을 고려하기 위하여 대기-해양 순환 패턴을 수치화한 기상인자가 수문 변수 예측에 널리 사용되고 있다. 또한 정확하고 안정적인 예측을 위해 인공신경망 기반의 예측 모형이 꾸준히 발전하고 있다. 기상인자를 활용하여 기후 변동성을 고려한 수문량 예측은 수자원 및 환경 보존의 장기적인 관리에 효율적으로 활용될 수 있으므로 수문 변수에 유의한 인자의 파악과 이를 활용한 예측 모형의 적용은 꾸준한 도전이 될 것이다. 본 연구에서는 우리나라 한강 유역 댐 유입량에 통계적으로 유의한 상관성이 있는 대표 기상인자를 선정하고, 이를 인공신경망 앙상블 모형에 적용하여 댐 유입량 예측을 수행하였다. 이를 위해 앙상블 경험적 모드분해법을 활용하여 댐 유입량과 기상인자간의 통계적 상관성을 확인하였으며, 기존 단일 인공신경망 모형의 한계를 보완한 인공신경망 앙상블 모형을 구축하였다. 예측 수행 결과, 5개 댐 상관계수 평균이 훈련 기간에서 0.88, 검증 기간에서 0.68의 예측력을 보이는 것을 확인하였으며, 본 연구에서의 절차를 토대로 우리나라의 다양한 수문 변수와 기후 변동성간의 관계를 활용한 다양한 적용 사례가 나오길 기대한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권5호
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• pp.1125-1132
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• 2017

가뭄의 심도와 빈도가 강해지는 상황에서 가뭄예측을 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나 가뭄현상의 시간적 변동이 비선형적이며 복잡하여 단일 모형만으로 예측하기에는 한계가 있다. 이 연구에서는 기상가뭄지수인 표준강수지수 (SPI)와 세계기후지수, 날씨 관련 변수 등과 같은 다양한 설명변수들 사이의 관계를 설명할 선행 모형과 가법 모형을 먼저 구축한 후 앙상블 기법 중 확률 기울기 하강 (stochastic gradient descent; SGD) 방법을 이용하여 가중치를 설정하는 결합모형을 구축하였다. 우리나라 14개 지역에 대한 1954년 ~ 2013년 자료를 이용하여 모형을 구축하고 2014년 ~ 2015년 자료를 이용하여 모형의 성능을 비교하였다. 그 결과 14개 지역 중 8개 지역에 대하여 개별 모형에 비해 결합모형의 성능이 좋았으며 가뭄 예측이 개선되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1424-1432
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• 2009

충수돌기염 환자의 LoS(Length of Stay)를 예측하는 것은 병상의 운영에 적지 않은 영향을 준다. 본 논문에서는 Neural Networks와 Decision Tree를 이용하여 LoS와 연관이 높은 입력변수들을 찾아 그 의미를 분석하며, 찾아낸 입력변수들을 이용하여 다양한 LoS 예측 모형을 개발하고 그 성능을 비교하였다. 모형의 예측 정확성을 높이기 위하여 Bagging과 Boosting 등의 Ensemble 기법도 적용하였다. 실험 결과, Decision Tree 모형이 Neural Networks 모형보다 좀 더 적은 수의 속성을 가지고도 거의 통일한 예측력을 보였으며, Ensemble 기법 중에서는 Bagging 기법이 Boosting 기법보다 좋은 결과를 보여주었다. 의사결정나무 기법은 Neural Networks 기법에 비해 설명력이 있으며, 충수돌기염의 LoS 예측에 매우 효과적이었고, 중요 입력 변수의 선정에도 좋은 결과를 보여줌에 따라 향후 적극적인 기법의 도입이 필요하다고 할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제35권2호
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• pp.327-340
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• 2015

기후모형으로 가장 널리 사용되는 GCM의 불확실성 및 시공간적 편의로 인하여 GCM으로부터 생산된 기상정보를 응용수문분야에서 직접적으로 이용하기 위해서는 상세화 과정이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 선행연구에서 개발된 비정상성 은닉 마코프 모형(Non-stationary Hidden Markov Chain Model, NHMM)을 기반으로 다지점 공간상관성을 고려할 수 있는 Chow-Liu Tree 알고리즘과 결합하여 유역단위 강우시나리오 상세화 기법(CLT-NHMM)으로 확장하였으며, 낙동강 유역에 적용하여 적용성을 평가하였다. 상관행렬(correlation matrix)을 통한 강우네트워크의 공간상관성 평가결과 유역상관성이 우수하게 모의하는 것을 확인하였으며, 강수의 빈도 및 양적 관점에서 효과적인 모의가 가능하였다. 본 연구에서 제시한 CLT-NHMM 모형은 수자원뿐만 아니라 수문자료를 입력 자료로 하는 농업, 보건, 환경 및 에너지 등 다양한 응용기상분야에 핵심 기술로 활용이 전망된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.37-44
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• 2021

뇌 MRI 영상의 자동 분류는 뇌종양의 조기 진단을 하는 데 있어 중요한 역할을 한다. 본 연구에서 우리는 심층 특징 앙상블을 사용한 MRI 영상에서의 딥 러닝 기반 뇌종양 분류 모델을 제안한다. 우선 사전 학습된 3개의 합성 곱 신경망을 사용하여 입력 MRI 영상에 대한 심층 특징들을 추출한다. 그 이후 추출된 심층 특징들은 완전 연결 계층들로 구성된 분류 모듈의 입력 값으로 들어간다. 분류 모듈에서는 우선 3개의 서로 다른 심층 특징들 각각에 대해 먼저 완전 연결 계층을 거쳐 특징 차원을 줄인다. 그 이후 3개의 차원이 준 특징들을 결합하여 하나의 특징 벡터를 생성한 뒤 다시 완전 연결 계층의 입력값으로 들어가서 최종적인 분류 결과를 예측한다. 우리가 제안한 모델을 평가하기 위해 웹상에 공개된 뇌 MRI 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 모델이 다른 기계학습 기반 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.972-980
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• 2022

영상을 이용한 기계학습 기반의 나비 종 인식 기술은 나비 종의 다양성 및 개체 수, 종의 서식 분포 등을 파악하는데 관련 분야 종사자의 많은 시간과 비용 감소의 효과를 가져온다. 나비 종 분류의 정확성과 시간 효율을 높이기 위해 기계학습 모델의 입력으로 사용되는 여러 가지 특징들이 연구되었다. 그중 엔트로피 개념을 이용한 가지 길이 유사성 엔트로피나 색채 강도 엔트로피 방법이 푸리에 변환이나 웨이블릿 등 다른 특징들에 비해 높은 정확성과 적은 학습 시간을 보여주었다. 본 논문은 나비의 컬러 영상에 대한 RGB 색채 강도 엔트로피를 이용한 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 특징 추출 방법과 대표적인 앙상블 모델들을 결합한 나비 인식 시스템을 개발하고 성능을 평가한다.