• 제목/요약/키워드: Error percentage

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베트남 다문화 아동과 기능적 조음장애 아동의 말소리 오류 비교 연구 (A Study on the Phonological Errors of Children with Phonological Disorders in Korean-Vietnamese Multicultural Families)

  • 황상심;이숙향
    • 말소리와 음성과학
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    • 제3권3호
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    • pp.181-189
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    • 2011
  • The present study aimed to determine the phonological errors of children in Korean-Vietnamese speaking multicultural families through comparison analyses with those of Korean monolingual peers with phonological disorders. The subjects were 38 children aged about 4-6 years. To examine phonological errors, the Urimal Test of Articulation and Phonation (words) was used. Performances were analyzed by frequency. The results showed some differences between the two groups. There was a tendency for children in Korean-Vietnamese speaking multicultural families to show a higher frequency of phonological errors than Korean monolingual children with phonological disorders. However, the former showed lower error percentages in a few error patterns than the latter such as syllable final consonant deletion, showing similar patterns to those of the normal children. They also showed very unique error patterns such as the highest error percentage in palatal affricates. It remains to be seen if these error patterns are just delay in acquisition or phonological disorders.

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PET/CT 검사에서 매개변수 입력오류에 따른 표준섭취계수 평가 (The Evaluation of SUV Variations According to the Errors of Entering Parameters in the PET-CT Examinations)

  • 김지아;홍건철;이혁;최성욱
    • 핵의학기술
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    • 제18권1호
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    • pp.43-48
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    • 2014
  • PET/CT검사에서 표준섭취계수(standardized uptake value, SUV)는 병소의 악성 여부를 판별하는 지표로서 인체내 각 장기의 생리적인 변화에 대한 정량분석을 가능하게 한다. 따라서 그 결과에 영향을 줄 수 있는 매개변수를 올바르게 입력하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 그 매개변수 중 방사능량, 체중, 방사성 동위원소 섭취시간의 입력오류에 따른 결과의 차이를 측정하여 수용 가능한 결과의 오차범위를 평가하고자 한다. 1994 NEMA 모형 내부에 열소, 테프론, 그리고 공기 3개의 삽입물을 위치시켰다. 총 27.3 MBq의 $^{18}F$를 열소와 배후 방사능 비율이 4:1로 되도록 채우고 GE Discovery STE 16(GE Healthcare, Milwaukee, USA)로 촬영하였다. 촬영 후 입력된 방사능량, 체중, 섭취 시간의 값을 기준 값에서 ${\pm}5%$, 10%, 15%, 30%, 50% 만큼 오차를 발생시킨 후 영상을 다시 재구성하였다. 재구성된 영상에서 각 삽입물 부위에 한 개, 배후방사능 부위에 총 네 개의 관심영역을 그린 후 $SUV_{mean}$과 백분율오차를 측정하여 비교 평가하였다. 기준 영상의 열소, 테프론 그리고 공기와 배후방사능에서의 $SUV_{mean}$은 각각 4.5, 0.02, 0.1 그리고 1.0이였다. 방사능량 오차 변화에 따른 $SUV_{mean}$의 최대값과 최소값은 열소에서 9.0, 3.0, 테프론에서 0.04, 0.01, 공기에서 0.3, 0.1, 배후 방사능에서 2.0, 0.6로 변화된 값을 보였다. 이 때 백분율오차는 모두 동일하게 최대 100%에서 최소 -33%로 나타났다. 체중 오차 변화의 경우 열소에서 2.2, 6.7, 테프론에서 0.01, 0.03, 공기에서 0.09. 0.28, 배후방사능에서 0.5, 1.5로 변화된 값을 보였다. 이 때 백분율오차는 테프론의 최소 -50%, 최대 52%를 제외하고 모두 최소 -50%에서 최대 50% 로 동일하게 나타났다. 섭취시간 오차의 경우 열소에서 3.8, 5.3, 테프론에서 0.01, 0.02, 공기에서 0.1, 0.2, 배후방사능에서 0.8에서 1.2로 변화된 값을 보였다. 백분율오차는 열소와 배후방사능은 최소 -14%에서 최대 17%로 동일하게 나타났으며 테프론의 경우 최소 -11%에서 최대 21%, 공기의 경우 최소 -12%에서 최대 20%로 나타났다. 일반적으로 수용 가능한 오차의 범위를 5%로 설정할 경우, 본 실험 결과에서 방사능량과 체중의 오차가 ${\pm}5%$ 이내 일 때 $SUV_{mean}$의 오차가 5% 범위에 포함되었다. 이러한 결과들을 고려해 볼 때 검사장비에 입력되는 방사능량과 체중에 직접적인 영향을 줄 수 있는 선량검량계와 체중계의 검교정은 오차범위 5% 이내로 이루어져야 한다. 섭취 시간의 경우 삽입물의 종류에 따라 서로 다른 오차 범위를 보였으며 열소와 배후방사능에서 오차가 ${\pm}15%$ 이내일 때 $SUV_{mean}$에 5% 내의 오차가 발생하였다. 따라서 검사 시 촬영용 스캐너를 포함하여 두 개 이상의 시계를 사용할 경우 각각의 시간 오차들도 함께 고려되어야 할 것이다.

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Integer-Valued HAR(p) model with Poisson distribution for forecasting IPO volumes

  • SeongMin Yu;Eunju Hwang
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제30권3호
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    • pp.273-289
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    • 2023
  • In this paper, we develop a new time series model for predicting IPO (initial public offering) data with non-negative integer value. The proposed model is based on integer-valued autoregressive (INAR) model with a Poisson thinning operator. Just as the heterogeneous autoregressive (HAR) model with daily, weekly and monthly averages in a form of cascade, the integer-valued heterogeneous autoregressive (INHAR) model is considered to reflect efficiently the long memory. The parameters of the INHAR model are estimated using the conditional least squares estimate and Yule-Walker estimate. Through simulations, bias and standard error are calculated to compare the performance of the estimates. Effects of model fitting to the Korea's IPO are evaluated using performance measures such as mean square error (MAE), root mean square error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE) etc. The results show that INHAR model provides better performance than traditional INAR model. The empirical analysis of the Korea's IPO indicates that our proposed model is efficient in forecasting monthly IPO volumes.

태양광 에너지 예측을 위한 기상 데이터 기반의 인공 신경망 모델 구현 (Solar Energy Prediction Based on Artificial neural network Using Weather Data)

  • 정원석;정영화;박문규;서정욱
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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    • pp.457-459
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    • 2018
  • 태양광발전시스템은 태양광으로부터 에너지를 생산하는 발전기술이며, 신재생 에너지 기술 중 가장 빠르게 성장하고 있다. 태양광 발전 시스템은 부하에 안정적으로 에너지를 공급하는 것이 가장 중요시 된다. 그러나 날씨 및 기상 조건에 따라 에너지 생산이 불안정하기 때문에 에너지 생산량에 대한 정확한 예측이 필요하다. 본 논문에서는 강수량, 장 단파 복사선 평균, 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용하여 태양광 에너지를 예측하는 인공 신경망(ANN)을 구현하고 성능을 평가한다. 인공 신경망은 은닉층을 구성하고 오버피팅을 방지하기 위한 페널티 ${\alpha}$와 같은 파라미터를 조절하여 구현한다. 예측모델의 정확도와 타당성을 검증하기 위해 성능지표로 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)와 MAE(Mean Absolute Error)를 사용한다. 실험 결과 Hidden Layer $Sizes=^{\prime}16{\times}10^{\prime}$을 사용하였을 때 MAPE=19.54와 MAE=2155345.10776로 나타났다.

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도시가스 배관압력 예측모델 (City Gas Pipeline Pressure Prediction Model)

  • 정원희;박길주;구영현;김성현;유성준;조영도
    • 한국전자거래학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.33-47
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    • 2018
  • 도시가스 배관은 지중에 매설되어 있기 때문에 세부 관리가 어렵고 다양한 위험에 노출되어 있다. 본 연구에서는 도시가스 배관압력 실시간 데이터를 분석해 배관압력 이상을 예측하고 전문가의 의사결정을 돕는 모델을 제안한다. 국내 도시가스 공급업체들 중 하나인 중부도시가스사의 정압기에서 수집하는 실시간 배관압력 데이터와 시간변수, 외부환경변수를 통합해 분석 데이터로 사용한다. 아산시와 천안시에 위치하는 11개 정압기를 분석 대상으로 하며 분 단위 배관압력 예측모델을 구현한다. Random forest, support vector regression(SVR), long-short term memory(LSTM) 알고리즘을 사용해 회귀모델을 구현한 결과 LSTM 모델에서 우수한 성능을 보인다. 아산시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 RMSE가 0.011, MAPE가 0.494이며, 천안시 배관압력 예측모델의 경우 LSTM 모델에서 평균제곱근오차(root mean square error, RMSE)가 0.015, 절대평균백분율오차(mean absolute percentage error, MAPE)가 0.668로 가장 낮은 오류율을 보인다.

태양광 에너지 예측을 위한 SVM 및 ANN 모델의 성능 비교 (Performance comparison of SVM and ANN models for solar energy prediction)

  • 정원석;정영화;박문규;이창교;서정욱
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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    • pp.626-628
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    • 2018
  • 본 논문에서 기상 데이터를 사용하여 태양광 에너지를 예측하기 위해 기계학습 모델인 SVM(Support Vector Machine)과 ANN(Artificial Neural Network)의 성능을 비교한다. 장 단파 복사선 평균, 강수량, 온도 등 15가지 종류의 기상 데이터를 사용하여 두 모델을 생성하고, 실험을 통해 최적의 SVM의 RBF(Radial Basis Function) 파라미터와 ANN의 은닉층과 노드 개수, 정규화 파라미터를 도출하였다. SVM과 ANN 모델의 성능을 비교하기 위한 지표로서 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)와 MAE(Mean Absolute Error)를 사용하였다. 실험 결과 SVM 모델은 MAPE=21.11, MAE=2281417.65의 성능을 달성하였고 ANN은 MAPE=19.54, MAE=2155345.10776의 성능을 달성하였다.

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단변량 시계열 모형들의 단순 결합의 예측 성능 (Performance for simple combinations of univariate forecasting models)

  • 이선홍;성병찬
    • 응용통계연구
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    • 제35권3호
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    • pp.385-393
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    • 2022
  • 본 논문에서는 시계열 예측 분야에서 잘 알려져 있는 단변량 시계열 모형들을 이용하여, 그들의 단순 조합이 어떤 예측력을 보여주는지 연구한다. 고려된 단변량 시계열 모형으로는, 지수평활 및 ARIMA(autoregressive integrated moving average) 모형들과 그들의 확장된 형태인 모형들 그리고 예측의 벤치마크 모형으로 자주 사용되는 비계절 및 계절 랜덤워크 모형이다. 단순 조합의 방법은 중앙값과 평균을 이용하였으며, 검증을 위하여 사용된 데이터셋은 3,003개의 시계열 자료로 구성된 M3-competition 자료이다. 예측 성능을 sMAPE(symmetric mean absolute percentage error)와 MASE(mean absolute scaled error)로 평가한 결과, 단변량 시계열 모형들의 단순 조합이 아주 우수한 예측력을 가지고 있음을 확인하였다.

다층 퍼셉트론을 이용한 인버터의 효율 감소 진단 모델에 관한 연구 (Research on Model to Diagnose Efficiency Reduction of Inverters using Multilayer Perceptron)

  • 정하영;홍석훈;전재성;임수창;김종찬;박철영
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제25권10호
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    • pp.1448-1456
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    • 2022
  • This paper studies a model to diagnose efficiency reduction of inverter using Multilayer Perceptron(MLP). In this study, two inverter data which started operation at different day was used. A Multilayer Perceptron model was made to predict photovoltaic power data of the latest inverter. As a result of the model's performance test, the Mean Absolute Percentage Error(MAPE) was 4.1034. The verified model was applied to one-year-old and two-year-old data after old inverter starting operation. The predictive power of one-year-old inverter was larger than the observed power by 724.9243 on average. And two-year-old inverter's predictive value was larger than the observed power by 836.4616 on average. The prediction error of two-year-old inverter rose 111.5572 on a year. This error is 0.4% of the total capacity. It was proved that the error is meaningful difference by t-test. The error is predicted value minus actual value. Which means that PV system actually generated less than prediction. Therefore, increasing error is decreasing conversion efficiency of inverter. Finally, conversion efficiency of the inverter decreased by 0.4% over a year using this model.

다중 시계열 모델을 이용한 단기 부하 무효전력 예측 (Short-term Reactive Power Load Forecasting Using Multiple Time-Series Model)

  • 이효상;조종만;박우현;김진오
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.105-111
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    • 2004
  • 본 논문에서는 실제 전력 수요 데이터를 이용하여 유효전력에 단기 부하 예측함에 있어 무효전력이 중요한 역할을 하는 것을 회귀 분석 검정 통계량으로 증명한다. 무효전력의 공급과 수요는 계통의 전압과 아주 밀접한 관계를 가지고 있으므로 계통전압을 관리하고 계통의 신뢰도를 높이기 위해서는 예측된 무효전력 수요에 따라 무효전력 공급계획을 별도로 수립하여 운영해야 한다. 따라서 본 논문에서는 다중 시계열 모델을 이용한 시전 예측방법을 이용하여 설명변수로 유효전력을 사용하여 부하의 무효전력을 예측 하였다.

계절성과 온도를 고려한 일별 최대 전력 수요 예측 연구 (Electricity Demand Forecasting for Daily Peak Load with Seasonality and Temperature Effects)

  • 정상욱;김삼용
    • 응용통계연구
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    • 제27권5호
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    • pp.843-853
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    • 2014
  • 급증하고 있는 전력수요에 대한 신뢰성 있는 예측은 합리적인 전력수급계획 수립 및 운용에 있어서 매우 중대한 사안이다. 본 논문에서는 여러 시계열 모형의 비교를 통해 전력수요량과 밀접한 연관성이 있는 온도를 어떠한 형태로 고려할 것인지, 또한 4계절이 뚜렷하여 계절별 기온 차가 많이 나는 우리나라의 특성을 어떻게 고려할 것인지에 대하여 연구하였다. 모형 간 예측력을 비교하기 위하여 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)를 사용하였다. 모형의 성능비교 결과는 냉 난방지수와 계절요인을 동시에 고려하면서 큰 변동성을 잘 고려해줄 수 있는 Reg-AR GARCH 모형이 가장 우수한 예측력을 나타냈다.