• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제29권6호
• /
• pp.709-719
• /
• 2022

Recently, as the importance of environmental protection has emerged, interest in new and renewable energy is also increasing worldwide. In particular, the solar energy sector accounts for the highest production rate among new and renewable energy in Korea due to its infinite resources, easy installation and maintenance, and eco-friendly characteristics such as low noise emission levels and less pollutants during power generation. However, although climate prediction is essential since solar power is affected by weather and climate change, solar radiation, which is closely related to solar power, is not currently forecasted by the Korea Meteorological Administration. Solar radiation prediction can be the basis for establishing a reasonable new and renewable energy operation plan, and it is very important because it can be used not only in solar power but also in other fields such as power consumption prediction. Therefore, this study was conducted for the purpose of improving the accuracy of solar radiation. Solar radiation was predicted by a total of three weather variables, temperature, humidity, and cloudiness, and solar radiation outside the atmosphere, and the results were compared using various models. The CatBoost model was best obtained by fitting and comparing the Boosting series (XGB, CatBoost) and RNN series (Simple RNN, LSTM, GRU) models. In addition, the results were further improved through Time series cross-validation.

• 유기물자원화
• /
• 제31권4호
• /
• pp.29-39
• /
• 2023

본 연구에서는 의료폐기물에 대해 평상시 상황과 대규모 감염병 발병 상황으로 구분하여 발생 특성을 분석하였다. 평상시 상황에서는 회귀분석을 통해 의료폐기물 종류별 발생량 예측 모델을 수립하였으며, 유의값(p)은 모두 < 0.0001로 통계적으로 유의미하였다. 각 분류별 예측 모델식의 결정계수(R²) 값은 I-MW(R²=0.9943) > G-MW(R²=0.9817) > H-MW(R²=0.9310) 순으로 분석되었다. 또한, 기존 문헌과 유사한 결과로 영향인자로 사용된 GDP(G-MW), 의료기관 수(H-MW), 고령 인구비(I-MW)는 모두 높은 상관성을 나타내었다. 각 모델식을 종합한 총 의료폐기물 발생량의 MAE는 2,615, RMSE 3,353로 평가되어 H-MW(2,491, 2,890)와 I-MW(2,291, 3,267) 의료폐기물 모델식과 유사한 수준의 정확도를 나타내는 것이 확인되었다. 단기간 내 대량 발생하는 감염병 사태 시기의 의료폐기물 발생 특성은 정확한 추정이 제한적이므로 격리의료폐기물의 발생원단위를 분석하였다. 감염병 초기인 불안정기 8.74 kg/인·일, 안정기 2.69 kg/인·일, 감소기 시기 평균 0.08 kg/인·일의 발생원단위를 나타내었다. 격리의료폐기물 발생원단위와 치명률 간의 상관분석 결과, 불안정기 +0.99, 안정기 +0.52, 감소기 +0.96으로 나타났으며, 감염병 발병 전체시기에서 +0.95 이상의 매우 높은 양의 상관성을 나타내는 것이 확인되었다. 본 연구에서 도출된 연구결과는 보건 의료상에 적절한 의료폐기물 관리시스템을 구축하는 데 유용한 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제21권3호
• /
• pp.347-362
• /
• 2019

도심지 터널 공사가 많아지면서 이에 따른 소음, 진동, 교통불편 및 민원 저감을 위해 TBM 굴착이 증가하고 있다. 그러나 이러한 추세에도 불구하고 국내 TBM 공동구 설계 및 시공을 위한 기준들은 대부분 해외기술(일본, 독일 등)을 이용하고 있어 국내환경을 고려하지 못하고 있다. 특히, 공동구 TBM 설계의 주요 기준이 되는 굴진율은 대부분 일축압축강도만으로 산정되며 이마저도 실제 현장 특성과 맞지 않아 개선이 필요하다. 본 연구에서는 국내 현장에 적합한 굴진율을 예측하기 위해 수행되었다. 이를 위해 시공 중인 소단면 쉴드 TBM 굴착 현장의 지반 및 굴진데이터를 수집하고 상관관계 분석을 통해 굴진율에 영향을 미치는 주요인자를 파악하였다. 도출된 영향인자들은 통계적 분석기법을 기반으로 한 다중선형 회귀분석에 적용되어 굴진율을 예측하는 회귀식의 예측변수로 이용되었다. 결과적으로 회귀분석을 통해 도출된 회귀식은 일축압축강도와 절리간격을 예측변수로 추정되었으며, 해외 경험식과 비교하여 국내현장 굴진율의 예측 정확도가 높은 것으로 나타났다. 다만, 이 회귀식을 타 국내 현장에 적용할 경우 예측오차가 다소 증가하였다. 회귀식이 갖는 이와 같은 적용 한계를 개선하기 위해서는 추가적인 연구를 통해 현장조건에 제약을 받지 않는 굴진율 예측모델 도출이 필요할 것으로 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권8호
• /
• pp.525-535
• /
• 2018

분류 문제에서 특정 범주의 빈도가 다른 범주에 비해 과도하게 높은 경우, 왜곡된 기계 학습을 유발할 수 있는 데이터 불균형(imbalanced data) 문제가 발생한다. 기업부도 예측 문제도 그 중 하나인데, 일반적으로 금융기관과 거래하는 기업들의 부도율은 대단히 낮아서, 부도 사례보다 정상 사례의 빈도가 월등히 높은 데이터 불균형 문제가 발생하고 있다. 이러한 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해서는 적절한 표본추출 기법이 적용될 필요가 있으며, 지금껏 소수 범주 데이터를 복원 추출함으로써 다수 범주 데이터와 비율을 맞추어 데이터 불균형을 해결하는 오버 샘플링(oversampling) 기법이 주로 활용되어 왔다. 그러나 전통적인 오버 샘플링은 과적합화(overfitting)가 발생할 위험이 높아질 수 있는 단점이 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 효과적인 기업부도 예측 모형 학습을 위한 표본추출 기법으로 2014년에 Menardi와 Torelli가 제안한 ROSE(random over sampling examples) 기법을 제안한다. ROSE 기법은 학습에 사용될 사례를 반복적으로 새롭게 합성하여 생성(synthetic generation)하는 기법으로, 과적합화 문제를 회피하면서도 분류 예측 정확도 개선에 도움을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 ROSE 기법을 가장 성능이 우수한 이분류기로 알려진 SVM(support vector machine)과 결합하여 국내 한 대형 은행의 기업부도 예측에 적용해 보고, 다른 표본추출 기법들과의 비교연구를 수행하였다. 실험 결과, ROSE 기법이 다른 기법에 비해 통계적으로 유의한 수준으로 SVM의 예측정확도 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다. 이러한 본 연구의 결과는 부도예측 외에 다른 사회과학 분야 예측문제의 데이터 불균형 문제 해결에도 ROSE가 우수한 대안이 될 수 있다는 사실을 시사한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권11호
• /
• pp.837-844
• /
• 2010

운율구 경계 예측은 대화체 음성합성을 실현하기 위한 주요한 자연언어처리 기술 중 하나이다. 본 논문은 자연스러운 한국어 운율구 경계 예측을 실현하고자 기존의 학습 자질을 대신할 새로운 학습 자질을 제안한다. 이 새로운 자질들은 기존의 학습 자질보다 실제 언어생활에서 운율구 경계 발생에 영향을 미치는 여러 요인을 더 잘 반영한다. 특히, 수작업으로 구축한 운율구 경계 예측 규칙을 이용하여 추출한 학습 자질은 높은 정확도 향상에 이바지한다. 본 논문에서 제안한 새로운 학습 자질을 바탕으로 CRFs(Conditional Random Fields)를 이용하여 운율구 경계 예측 모델을 만들었다. 그 결과 3단계 운율구 경계(강한 경계, 약한 경계, 운율구 내부 비경계) 예측에서 86.63%의 정확도를, 6단계 운율구 경계(상승조/하강조 강한 경계, 상승조/하강조/평탄조 약한 경계, 운율구 내부 비경계) 예측에서는 81.14%의 정확도를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.85-90
• /
• 2013

현재 전기화재 예측시스템은 제어용 마이크로프로세서로서 PIC(Peripheral Interface Controller)를 사용하고 있다. PIC는 DSP(Digital Signal Processor)보다 연산속도가 느려 실시간 연산능력이 부족하다. 그래서 아크 발생 시 나타나는 기본 특성파형을 기준 reference로 하여 이 reference와의 비교를 통해 아크로 인한 전기화재를 예측하여 경보한다. 기존의 전기화재 예측시스템은 이러한 경보를 원격의 중앙 서버에서 감시하고 후속 조치를 취할 수 있으나, 그 예측 에러율이 높을 뿐만 아니라, mobile 환경에서 원격제어를 하지 못하는 실정이다. 본 논문에서 시간영역, 주파수영역의 아크검출과 적응알고리즘을 변환영역에서 수행하는 웨이블릿 기반의 적응알고리즘"을 적용하여 새로운 실시간 아크검출 알고리즘이 탑재된 전기화재 예측시스템을 DSP를 이용하여 개발하였다. 또한 아크의 전기적 신호 및 전력품질 대한 원격 모니터링이 실시간으로 가능할 뿐만 아니라, iphone 환경기반의 App 개발을 통해 원격에서 제어가 가능하도록 구축하고 그 유용성을 확인하였다.

• 한국태양에너지학회 논문집
• /
• 제39권2호
• /
• pp.71-80
• /
• 2019

Daily ahead forecast is necessary for the electricity balance between load and supply due to the variability renewable energy. Numerical weather prediction is usually employed to produce the solar irradiance as well as electric power forecast for more than 12 hours forecast horizon. UM-LDAPS model is the numerical weather prediction operated by Korea Meteorological Administration and it generates the 36 hours forecast of hourly total irradiance 4 times a day. This study attempts to evaluate the model performance against the in situ measurements at 37 ground stations from January to May, 2013. Relative mean bias error, mean absolute error and root mean square error of hourly total irradiance are averaged over all ground stations as being 8.2%, 21.2% and 29.6%, respectively. The behavior of mean bias error appears to be different; positively largest in Chupoongnyeong station but negatively largest in Daegu station. The distinct contrast might be attributed to the limitation of microphysics parameterization for thick and thin clouds in the model.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.569-575
• /
• 2021

딥러닝은 데이터의 품질과 모델에 따라 예측 성능에 차이를 보인다. 본 연구는 발전량 예측에 가장 영향을 주는 일사량 예측을 위한 최적의 딥러닝 모델을 구축하기 위해 다양한 입력 데이터와 다중 딥러닝 모델을 사용하였다. 입력 데이터는 기상청의 기상 데이터와 천리안 기상영상을 기상청 지역의 영상을 분할하여 사용하였다, 본 연구는 기본적인 딥러닝 모델인 DNN, LSTM, CNN 모델에 대해 중간층의 깊이와 노드를 변경하여 일사량을 예측하여, 비교 평가하였다, 또한, 각 모델에서 가장 좋은 오차율을 가진 모델을 연결한 다증 딥러닝 모델을 구축하여 일사량을 예측하였다. 실험 결과로서 다중 딥러닝 모델인 모델 A의 RMSE는 0.0637이며, 모델 B의 RMSE는 0.07062이며, 모델 C의 RMSE는 0.06052로서 단일 모델보다 모델 A 그리고 모델 C의 오차율이 좋았다. 본 연구는 실험을 통해 두 개 이상의 모델을 연결한 모델이 향상된 예측률과 안정된 학습 결과를 보였다.

• Corrosion Science and Technology
• /
• 제15권3호
• /
• pp.113-119
• /
• 2016

Corrosion science faces new challenges in various nuclear environments. Three main areas may be identified where increases of knowledge and understanding have been done and are still needed to face the technical needs: (i) the extension of the service time of nuclear power plants from 40 years, as initially planned, to 60 years and probably more as expected now, (ii) the prediction of long term behaviour of metallic materials in nuclear waste disposal where the corrosion processes have to be predicted over large periods of time, some thousands years and more, (iii) the choice of materials for use at very high temperatures as expected in Generation IV power plants in environments like gas (helium), supercritical water, liquid metals or salts. Service time extension, deep geological waste repositories and high temperature reactors sustain researches and developments to model corrosion phenomena at various scales, from atoms to components.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제11권2호
• /
• pp.239-247
• /
• 2015

Cryptography aims at transmitting secure data over an unsecure network in coded version so that only the intended recipient can analyze it. Communication through messages, emails, or various other modes requires high security so as to maintain the confidentiality of the content. This paper deals with IDEA's shortcoming of generating weak keys. If these keys are used for encryption and decryption may result in the easy prediction of ciphertext corresponding to the plaintext. For applying genetic approach, which is well-known optimization technique, to the weak keys, we obtained a definite solution to convert the weaker keys to stronger ones. The chances of generating a weak key in IDEA are very rare, but if it is produced, it could lead to a huge risk of attacks being made on the key, as well as on the information. Hence, measures have been taken to safeguard the key and to ensure the privacy of information.