• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1783-1787
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• 2007

본 연구에는 최근 그 활용도가 증가하고 있는 레이더 강우의 국내 적용성을 판단해 보고자 하였다. 이에 따라 건교부에서 운영 중인 임진강 강우레이더의 관측 자료를 사용하여 조건부 합성 기법을 통해 보정된 레이더 강우를 사용하였으며, 대상유역은 안성천 유역으로 결정하였다. 2차원분포형 모형인 $Vflo^{TM}$ 모형에 레이더 강우를 적용한 결과 모형의 매개변수에 대한 보정이 이루어지지 않았음에도 불구하고 관측 결과와 유사한 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 강우레이더에 의해 관측된 가우량 자료 또한 홍수예보 업무 및 기타 수자원 분야에서 국내에 충분한 적용성을 갖고 있음을 확인할 수 있었다.

• 천문학회보
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• 제46권1호
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• pp.42.1-42.1
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• 2021

In this study, we present a visual explanation of a deep learning solar flare forecast model and its relationship to physical parameters of solar active regions (ARs). For this, we use full-disk magnetograms at 00:00 UT from the Solar and Heliospheric Observatory/Michelson Doppler Imager and the Solar Dynamics Observatory/Helioseismic and Magnetic Imager, physical parameters from the Space-weather HMI Active Region Patch (SHARP), and Geostationary Operational Environmental Satellite X-ray flare data. Our deep learning flare forecast model based on the Convolutional Neural Network (CNN) predicts "Yes" or "No" for the daily occurrence of C-, M-, and X-class flares. We interpret the model using two CNN attribution methods (guided backpropagation and Gradient-weighted Class Activation Mapping [Grad-CAM]) that provide quantitative information on explaining the model. We find that our deep learning flare forecasting model is intimately related to AR physical properties that have also been distinguished in previous studies as holding significant predictive ability. Major results of this study are as follows. First, we successfully apply our deep learning models to the forecast of daily solar flare occurrence with TSS = 0.65, without any preprocessing to extract features from data. Second, using the attribution methods, we find that the polarity inversion line is an important feature for the deep learning flare forecasting model. Third, the ARs with high Grad-CAM values produce more flares than those with low Grad-CAM values. Fourth, nine SHARP parameters such as total unsigned vertical current, total unsigned current helicity, total unsigned flux, and total photospheric magnetic free energy density are well correlated with Grad-CAM values.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1991년도 하계학술대회 논문집
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• pp.402-405
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• 1991

This paper represents a new method for computing reliability indices by using Large Deviation method which is one of the probabilistic production cost simulations. The reliability measures are based on the models used for the loads and for the generating unit failure states. In computing these measures it has been tacitly assumed that the values of all parameters in the models are precisely known. In fact, however, some of these values must often be chosen with a considerable degree of uncertainty involved. This is particularly true for the forecast peak loads in the load model, where there is an inherent uncertainty in the method of forecasting, which are frequently based on insufficient statistics. In this paper, the effect of load forecasting uncertainty on the LOLP(Loss of Load Probability), is investigated. By applying the Large Deviation method to the IEEE Rilability Test System, it is verified that the proposed method is generally very accurate and very fast for computing system reliability indices.

• 물과 미래
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• 제25권4호
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• pp.109-119
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• 1992

본 연구에서는 호우시 홍수예경보 및 수자원의 효율적 관리를 위한 실시간 유출예측모형을 개발하고자 하였다. 그 방법으로 강우-유출과저의 추계학적 시스템모형을 구성하고 모형의 매개변수를 순환 최적추정할 수 있는 RLS 및 IV-AML 알고리즘을 적용하였다. 또한 기존에 관측된 시간별 강우-유출자료로부터 매개변수 및 추정오차의 공분산행렬의 초기치들을 산정하여 유출예측의 성과도를 향상시키고자 하였으며, 1단계전 유출예측치를 분석함으로서 본 연구에서 개발된 모형의 정확성과 적용가능성을 검토해 보았다.

• 응용통계연구
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• 제30권5호
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• pp.759-774
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• 2017

2016년 9월 경주 지진 이후 원자력발전소, 고층 빌딩, 주택, 교량 등 우리 사회의 설비 자산들이 과연 지진으로부터 얼마나 안전한가, 앞으로 안정성을 담보하기 위해 어떤 정책을 펼쳐야 하는가에 대한 관심이 높아졌다. 본 논문에서는 한반도에서 발생한 역사지진 및 계기지진 목록을 데이터로 사용하여, 멱법칙 분포를 통해 한반도 지진 기록의 크기 분포를 설명하는 모수를 추정한다. 또한 추정한 모수를 바탕으로 미래에 한반도에서 일정 규모 이상의 지진이 발생할 확률을 계산한다. 한반도 미래 지진 발생 확률 계산 모형을 통해 지진 위험도를 파악하고자 하는 것이 본 논문의 목적이다.

• 설비공학논문집
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• 제25권6호
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• pp.310-316
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• 2013

This study was designed to investigate a method for short-term, real-time energy demand prediction, to cope with changing loads for the effective operation and management of buildings. Through a case study, a novel methodology for real-time energy demand prediction with the use of weather forecasting data was suggested. To perform the input and output operations of weather data, and to calculate solar radiation and EnergyPlus, the BCVTB (Building Control Virtual Test Bed) was designed. Through the BCVTB, energy demand prediction for the next 24 hours was carried out, based on 4 real-time weather data and 2 solar radiation calculations. The weather parameters used in a model equation to calculate solar radiation were sourced from the weather data of the KMA (Korea Meteorological Administration). Depending on the local weather forecast data, the results showed their corresponding predicted values. Thus, this methodology was successfully applicable to anywhere that local weather forecast data is available.

• Korean Journal of Hydrosciences
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• 제6권
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• pp.81-98
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• 1995

A linear reservoir rainfall-runoff system was developed as a rainfall-runoff event simulation model. It was achieved from large modification of runoff function method. There are six parameters in the model. Hydrologic losses consist of some quantity of initial loss and some ratio of rainfall intensity followed by initial loss. The model has analytical routing equations. Hooke and Jaeves algorithm was used for model calibration. Parameters were estimated for flood events from '84 to '89 at Seomyeon and Munmak stream gauges, and the trends of major parameters were analyzed. Using the trends, verifications were performed for the flood event in September 1990. Because antecedent rainfalls affect initial loss, future researches are required on such effects. The estimation method of major parameters should also be studied for real-time forecasting.

• Corrosion Science and Technology
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• 제19권4호
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• pp.174-188
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• 2020

Atmospheric corrosion is a natural surface degradation process of metal due to changes in environmental parameters in the surrounding atmosphere. It is very sensitive to environmental parameters such as temperature, relative humidity, sulphur dioxide, and chloride, making it a major global economic challenge. Existing forecasting empirical corrosion models including the ISO standard are based on statistical analysis of experimental studies without considering the behavior of atmospheric parameters. The present study proposes a reliable global empirical model for estimating short and long-term atmospheric corrosion rates based on environmental parameters and corrosion mechanisms obtained from a parametric study. Repercussion of atmospheric corrosion rate due to individual and combined influences of environmental parameters specifies their importance in the estimation. New global empirical coefficients obtained for environmental parameters are statistically established (R² =0.998) with 95% confidence limit. They are validated using experimental datasets of existing studies observed at 88 different continental locations. The current proposed model can predict atmospheric corrosion by means of corrosion formation mechanisms influenced by combined effects of environmental parameters, further abating applicability limitations of location and time.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.8-15
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• 2020

딥러닝을 사용한 예측 방법은 동일한 예측 모델과 파라미터를 사용한다 하더라도 데이터셋의 특성에 따라 결과가 일정하지 않다. 예를 들면, 데이터셋 A에 최적화된 예측 모델 X를 다른 특성을 가진 데이터셋 B에 적용하면 데이터셋 A와 같이 좋은 예측 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 높은 정확도를 갖는 예측 모델을 구현하기 위해서는 데이터셋의 성격을 고려하여 예측 모델을 최적화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 하루 대학 캠퍼스 전력사용량을 1시간 단위로 예측하기 위해 데이터셋의 특성이 고려된 예측 모델이 도출되는 일련의 방법을 단계적으로 제시한다. 데이터 전처리 과정을 시작으로, 이상치 제거와 데이터셋 분류 과정 그리고 합성곱 신경망과 장기-단기 기억 신경망이 결합된 알고리즘(CNN-LSTM: Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory Networks) 기반 하이퍼파라미터 튜닝 과정을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 예측 모델은, 각 시간별 24개 포인트에서 2%의 평균 절대비율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)를 보인다. 단순히 예측 알고리즘만을 적용한 모델과는 달리, 단계적 방법을 통해 최적화된 예측 모델을 사용하여 단일 전력 입력 변수만을 사용해서 높은 예측 정확도를 도출한다. 이 예측 모델은 모바일 에너지관리시스템(Energy Management System: EMS) 어플리케이션에 적용되어 관리자나 소비자에게 최적의 전력사용 방안을 제시할 수 있으며 전력 사용 효율 개선에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2001년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.295-299
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• 2001

To protect the flooding damages in Medium and Small watershed, it needs to set up flood warning system and develope Flood forecasting Model in real-time basis for medium and small watershed. In this study, it was able to minimize the error range between forecasted flood inflow and actual flood inflow, and forecast accurately the flood discharge some hours in advance by using simplex method recursively for the determination of the best parameters of RETFLO model. The result of RETFLO performance applied to several storm of Yugu river during 3 past years was very good with relative errors of 10% for comparison of total runoff volume and with one hour delayed peak time.