• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제8권3호
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• pp.559-564
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• 2013

In this paper a new hybrid forecast method composed of wavelet transform and neural network is proposed to forecast the wind speed more accurately. In the field of wind energy research, accurate forecast of wind speed is a challenging task. This will influence the power system scheduling and the dynamic control of wind turbine. The wind data used here is measured at 15 minute time intervals. The performance is evaluated based on the metrics, namely, mean square error, mean absolute error, sum squared error of the proposed model and compared with the back propagation model. Simulation studies are carried out and it is reported that the proposed model outperforms the compared model based on the metrics used and conclusions were drawn appropriately.

• 한국습지학회지
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• 제13권1호
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• pp.13-23
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• 2011

In this study, Mike11 will be used as the numerical model where a data assimilation method will be applied to it. This paper aims to gain an insight and understanding of data assimilation in flood forecasting models. It will start with a general discussion of data assimilation, followed by a description of the methodology and discussion of the statistical error forecast model used, which in this case is the linear regression. This error forecast model is applied to the water level forecast simulated by MIKE11 to produced improved forecast and validated against real measurements. It is found that there exists a phase error in the improved forecasts. Hence, 2 general formula are used to account for this phase error and they have shown improvement to the accuracy of the forecasts, where one improved the immediate forecast of up to 5 hours while the other improved the estimation of the peak discharge.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권11호
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• pp.853-861
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• 2011

본 연구는 연속형 강우-유출모형과 관측유량 자료동화기법으로 앙상블 칼만필터 기법을 연계한 SURF 모형을 낙동강유역에 적용하여 하천유량예측의 적용성을 평가하고자 하는데 그 목적이 있다. 낙동강유역을 43개 소유역으로 구분하고 2006년과 2007년의 홍수기간 동안 12개 평가지점에 대해 유출모의를 수행하였다. 관측유량 자료동화 효과로 인해 예측유량의 정확도가 향상되며 1~5시간의 예측선행시간별 유효성지수를 분석한 결과 자료동화로 인해 46.2~30.1%의 모의유량의 정확도가 개선되는 것으로 나타났다. 또한 관측강우의 50%를 적용하여 자료동화 전 후의 모의 첨두유량에 대한 평균정상절대오차를 비교하였으며 자료동화로 인해 40% 이상의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 이상의 결과로부터 SURF 모형은 낙동강유역의 실시간 하천유량예측에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제26권1호
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• pp.37-48
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• 2010

This paper describes a web-based information system for plant disease forecast that was developed for crop growers in Gyeonggi-do, Korea. The system generates hourly or daily warnings at the spatial resolution of $240\;m{\times}240\;m$ based on weather data. The system consists of four components including weather data acquisition system, job process system, data storage system, and web service system. The spatial resolution of disease forecast is high enough to estimate daily or hourly infection risks of individual farms, so that farmers can use the forecast information practically in determining if and when fungicides are to be sprayed to control diseases. Currently, forecasting models for blast, sheath blight, and grain rot of rice, and scab and rust of pear are available for the system. As for the spatial interpolation of weather data, the interpolated temperature and relative humidity showed high accuracy as compared with the observed data at the same locations. However, the spatial interpolation of rainfall and leaf wetness events needs to be improved. For rice blast forecasting, 44.5% of infection warnings based on the observed weather data were correctly estimated when the disease forecast was made based on the interpolated weather data. The low accuracy in disease forecast based on the interpolated weather data was mainly due to the failure in estimating leaf wetness events.

• 경영과학
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• 제26권1호
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• pp.77-91
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• 2009

It is the most important sucess factor for the electricity generation industry to minimize operations cost of surplus electricity generation through accurate demand forecasts. Temperature forecast is a significant input variable, because power demand is mainly linked to the air temperature. This study estimates the information value of the temperature forecast by analyzing the relationship between electricity load and daily air temperature in Korea. Firstly, several characteristics was analyzed by using a population-weighted temperature index, which was transformed from the daily data of the maximum, minimum and mean temperature for the year of 2005 to 2007. A neural network-based load forecaster was derived on the basis of the temperature index. The neural network then was used to evaluate the performance of load forecasts for various types of temperature forecasts (i.e., persistence forecast and perfect forecast) as well as the actual forecast provided by KMA(Korea Meteorological Administration). Finally, the result of the sensitivity analysis indicates that a $0.1^{\circ}C$ improvement in forecast accuracy is worth about $11 million per year.

• 한국농림기상학회지
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• 제14권4호
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• pp.265-268
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• 2012

실외활동의 증가와 기후변화에 의한 알레르기 유발 꽃가루의 증가로 알레르기 질환 환자가 급증하고 있다. 현재 기상청에서는 홈페이지를 통하여 일별 꽃가루 농도 위험지수를 예보하고 있다. 예보모델은 농도 추정모델과 알레르기 위험도로 구성되어 있으며, 예보모델의 위험도 예측 정확도를 검증하였다. 꽃가루 농도모델은 2001~2006년 자료를 이용하여 개발하였고, 정확도는 2010~2011년 자료로 검증하였다. 수목류 정확도는 지역별로 다르게 나타났으나 5월보다 4월에 높게 나타났다. 잡초류는 9월보다 10월에 더 높게 나타났다. 본 연구 결과를 통해 기상자료를 이용한 일별 꽃가루 수와 위험도를 추정할 수 있으며, 이를 이용하여 생명기상 또는 보건기상 분야의 심층 연구가 수행될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.8-14
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• 2020

미세먼지의 인체 영향이 밝혀지며 예보정확도 개선에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 기계 학습 기법을 도입하여 예측 정확성을 높이려는 노력이 수행되고 있으나, 저농도 발생 비율이 매우 큰 미세먼지 데이터로 인해 전체 예측 성능이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 PM10 미세먼지 예보 정확도 향상을 위해 농도별 분리 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 천안 지역의 기상 및 대기오염 인자를 활용하여 저, 고농도별 예측 모델을 설계하고 전 영역 예측 모델과의 성능 비교를 수행하였다. RMSE, MAPE, 상관계수 및 AQI 정확도를 통한 성능 비교 결과, 전체 기준에서 예측 성능이 향상됨을 확인하였으며, AQI 고농도 예측 성능의 경우 20.62%의 성능 향상이 나타났음을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권4호
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• pp.107-114
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• 2019

본 연구는 전년도 악재를 경험한 기업에서 경영자가 자발적으로 공시하는 미래 경영성과의 정확성이 경영자 보상에 미치는 영향에 대하여 분석하고자 한다. 전년도에 악재를 경험한 기업의 경우 불확실한 미래에 대한 예측 능력이 더욱 중요시 될 것이며 이에 따라 우수한 예측 능력을 가진 경영자에게 더 높은 보상을 지급할 것이라고 기대하였다. 본 연구의 분석결과 전년도에 악재를 경험한 기업의 경영자 이익 예측 정확성과 경영자 보상간의 관련성에 음(-)의 유의한 관계가 나타났으며, 이는 전년도에 악재를 경험한 기업일수록 당기 성과에 대한 경영자의 공시의 정확성이 중시되며, 시장에 경영자의 능력을 알리고자하는 신호 및 미래 불확실성을 줄이고자 하는 경영자의 노력 투입의 유인이 되어 경영 성과가 높아짐에 따라 경영자 보상이 높아지는 것으로 볼 수 있다. 본 연구는 우수한 예측능력을 가진 경영자가 많은 보상을 받을 것이라는 선행연구를 확장하여 전년도의 경영성과가 호재 혹은 악재인지에 따라 예측능력의 중요성이 차별적으로 경영자 보상에 영향을 미친다는 것을 검증하였다는 것에 차별성이 존재하며, 경영자 보상 계약에 영향을 미치는 결정요인을 추가적으로 파악했다는 것에 의의가 있다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권10호
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• pp.159-168
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• 2022

The time series of foreign trade turnover is complex and variable and contains linear and nonlinear information. This paper proposes preprocessing the dataset by the EMD algorithm and combining the linear prediction advantage of the SARIMA model with the nonlinear prediction advantage of the EMD-LSTM model to construct the SARIMA-EMD-LSTM hybrid model by the weight assignment method. The forecast performance of the single models is compared with that of the hybrid models by using MAPE and RMSE metrics. Furthermore, it is confirmed that the weight assignment approach can benefit from the hybrid models. The results show that the SARIMA model can capture the fluctuation pattern of the time series, but it cannot effectively predict the sudden drop in foreign trade turnover caused by special reasons and has the lowest accuracy in long-term forecasting. The EMD-LSTM model successfully resolves the hysteresis phenomenon and has the highest forecast accuracy of all models, with a MAPE of 7.4304%. Therefore, it can be effectively used to forecast the Sino-Russia foreign trade turnover time series post-epidemic. Hybrid models cannot take advantage of SARIMA linear and LSTM nonlinear forecasting, so weight assignment is not the best method to construct hybrid models.

• 대기
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• 제33권5호
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• pp.441-456
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• 2023

The mobile observation method, in which a meteorological drone observes while ascending, can observe the vertical profile of wind at 1 m-interval. In addition, since continuous flights are possible at time intervals of less than 30 minutes, high-resolution observation data can be obtained both spatially and temporally. In this study, we verify the accuracy of mobile observation data from meteorological drone (drone) and fill the spatio-temporal observation gaps in the lower atmosphere. To verify the accuracy of mobile observation data observed by drone, it was compared with rawinsonde observation data. The correlation coefficients between two equipment for a wind speed and direction were 0.89 and 0.91, and the root mean square errors were 0.7 m s^-1 and 20.93°. Therefore, it was judged that the drone was suitable for observing vertical profile of the wind using mobile observation method. In addition, we attempted to resolve the observation gaps in the lower atmosphere. First, the vertical observation gaps of the wind profiler between the ground and the 150 m altitude could be resolved by wind observation data using the drone. Secondly, the temporal observation gaps between 3-hour interval in the rawinsonde was resolved through a drone observation case conducted in Taean-gun, Chungcheongnam-do on October 13, 2022. In this case, the drone mobile observation data every 30-minute intervals could observe the low-level jet more detail than the rawinsonde observation data. These results show that the mobile observation data of the drone can be used to fill the spatio-temporal observation gaps in the lower atmosphere.