• 지능정보연구
• /
• 제19권1호
• /
• pp.1-17
• /
• 2013

본 연구에서는 시계열 예측을 위해 선형 모형과 비선형 모형의 하이브리드 모형 및 순수 모형의 성과를 비교 평가하였다. 이를 위해 5가지 서로 다른 패턴을 가지는 데이터를 생성하여 시뮬레이션을 진행하였다. 본 연구에서 고려한 선형 모형은 AR(autoregressive model)과 SARIMA(seasonal autoregressive integrated moving average model)이고 비선형 모형은 인공신경망(artificial neural networks model)과 GAM(generalized additive model)이다. 특히, GAM은 여러 장점에도 불구하고 시계열 예측을 위한 비선형 모형으로 기존 연구들에서는 거의 쓰이지 않았던 모형이다. 시뮬레이션 결과, seasonality를 가지는 시계열에 대해서는 AR 및 AR-AR 모형이, trend를 가지는 시계열에 대해서는 SARIMA 및 SARIMA와 다른 모형의 하이브리드 모형이 다른 모형에 비해 높은 성과를 보였다. 한편, 인공신경망과 GAM을 비교하면, 트렌드와 계절성이 더해진 시계열에 대해 SARIMA와 GAM의 하이브리드 모형이 거의 모든 노이즈(noise) 수준에 대해 높은 성과를 보인 반면, 노이즈 수준이 미미한 경우에 한해 SARIMA와 인공신경망의 하이브리드 모형이 높은 성과를 보였다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제10권3호
• /
• pp.421-426
• /
• 2024

계층화분석과정(analytic hierarchy process, AHP)는 쌍대비교를 이용하여, 사람들의 판단기준을 객관적인 수치로 변환해준다. 그런데 너무 많은 쌍대비교를 필요로 한다는 점이 문제이다. 본 연구의 목적은 표준 AHP보다 간편하면서도, 결과물은 유사하게 나오는 새로운 방식의 의사결정지원시스템을 만드는 것이다. 기존 연구들은 복잡한 쌍대비교 과정을 감소시키기 위하여 과정 분리(process separation) 방식을 가장 많이 사용하였다. 본 연구가 채택한 과정 분리 방법은 "분리와 혼합 방식"이다. 즉, 1)판단기준을 평가할 때는 정규 AHP 과정을 사용하고, 2)대안을 비교평가 할 때는 다속성효용모형(multi-attributive utility technique, MAUT)을 적용한다. 이 Hybrid 모형의 과정 감축효과를 이론적으로 도출하기 위하여 정보입력 횟수를 계산하는 산식을 만들었다. 그런 다음, 이 AHP-MAUT Hybrid 모형을 실제 분석 사례인 경기도 주민들이 분당-강남역 간 통근할 때 어떤 교통수단들을 선택하는지 분석하는 사례에 적용하였다. 그 결과 Hybrid 모형을 적용할 때 계산과정이 AHP 모형을 사용했을 때와 비교하여 42.03% 감소하였다. 그리고 Hybrid model을 적용한 주민들의 선택 결과와 표준 AHP를 이용한 주민들의 선택 결과를 서로 비교하였다. 혼동모형에서 도출한 두 모형 간의 선택 일치도(CA)는 82.1%로서, 상당한 정도로 일관성이 있다 할 수 있을 정도였다. 결론적으로 본 연구가 목적하는 바는 AHP보다 간단하고, 편리하면서도 동등하게 효과적인 의사결정지원시스템을 개발하는 것인데, AHP-MAUT Hybrid 모형이 그 목적에 부합하였다. 이런 결과에 힘입어 Hybrid 모형의 적용사례가 증가한다면, 그것이 표준 AHP의 대안 중 하나로 고려될 수 있다는 점이 본 연구의 기여이다.

• 응용통계연구
• /
• 제29권3호
• /
• pp.525-537
• /
• 2016

본 연구에서는 시계열 자료의 비정상성과 비선형성과 같은 복잡성을 효과적으로 포용할 수 있는 경험적모드분해법(empirical mode decomposition; EMD)을 토대로 시계열 자료의 분석 및 예측을 위한 혼합(hybrid) 모형을 연구한다. EMD에 의하여 생성되는 내재모드함수(intrinsic mode function; IMF)는 해석 및 예측의 편리성을 개선하기 위하여 누적에너지의 개념을 사용하여 그룹화하였으며, 그룹화된 IMF 및 residue의 성분들은 그 성질에 따라서 ARIMA 모형 및 지수평활법과 결합된 혼합 모형으로 예측된다. 제안된 방법은 일별 코스피 지수의 예측을 위해서 적용하였다. 다양한 형태의 혼합 모형을 사용하여 코스피 지수를 예측하였으며 전통적인 예측 방법과 비교하였다. 분석 결과, 그룹화된 성분들은 코스피 지수의 움직임을 단기적, 중기적, 장기적으로 해석하는데 편리함을 주었으며, 그룹화된 IMF 및 residue를 각각 ARIMA 모형과 지수평활법으로 조합한 혼합 모형이 우수한 예측력을 보여주었다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제15권2호
• /
• pp.379-387
• /
• 2002

본 연구에서는 단부 철근콘크리트와 중앙부 철골로 이루어진 혼합구조보의 비선형 이력거동에 대한 해석 모형을 제시하였다. 해석을 위하여 IDARC2D 프로그램을 사용하였으며, 기존의 실험결과를 대상으로 적절한 모형화 기법과 계수를 제시하였다. IDARC2D의 다각형 모형은 부재의 초기강성을 과대평가할 수 있기 때문에, 먼저 혼합구조보의 초기강성을 적절히 표현할 수 있는 새로운 혼합모형을 도입하였다. 그리고 혼합모형을 이용하여 혼합구조보의 이력거동을 적절히 표현할 수 있도록 이력거동 계수들을 제시하였다. 끝으로 해석한 결과를 실험결과와 비교·평가하였으며, 초기강성은 5%이내, 강도는 10%이내의 우수한 결과를 보였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제51권8호
• /
• pp.677-686
• /
• 2018

수문모형의 매개변수 추정에 필요한 유량 관측 자료의 수집은 시 공간적으로 제한이 있어 우리나라도 아직 상당수의 미계측유역이 존재하며, 이를 보완하고자 주변 유역의 정보를 활용하는 지역화 방법들이 연구되어 왔다. 그러나 지역적 특성이나 기후 조건에 따라 지역화 방법의 결과가 상이하여 어느 지역에 어떠한 지역화 방법이 가장 우수하다고 판단하기 어렵다. 본 연구에서는 보편적으로 사용되는 지역화 방법인 지역회귀모형의 설명변수에 공간근접모형으로 추정한 수문모형의 매개변수를 추가하여 회귀모형의 적합성을 향상시켰으며, 이를 하이브리드 지역화모형이라 정의하고 기존 방법들과 비교하였다. 계측유역으로는 관측 자료가 충분한 남한의 37개 유역을 선정하였고, 수문모형은 개념적 수문모형인 GR4J를 사용하였으며, 계측유역에 대한 수문모형의 매개변수 산정은 Shuffled complex evolution 알고리즘을 사용하였다. 유역 특성변수들 간 다중공선성을 고려하기 위해 Variation inflation factor를 사용하였고, Stepwise regression을 통해 회귀모형의 최적 설명변수를 선택하였다. 통계 값을 통해 모형의 적합성을 비교한 결과, 하이브리드 지역화모형에서 가장 작은 RMSE 값을 나타내었으며, 유역별 모의 값의 변동성이 줄어들어 결과의 불확실성 또한 낮아짐을 확인할 수 있었다. 따라서 하이브리드 모형이 미계측유역의 유출량 산정을 위한 하나의 대안이 될 수 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제31권4호
• /
• pp.447-461
• /
• 2018

국내 영화 산업 매출은 매년 증가하고 있다. 극장은 영화의 1차 판매 경로이며, 극장을 이용하는 관객 수는 부가판권에 영향을 준다. 따라서 극장을 이용하는 관객의 수는 영화 산업 매출에 직결되는 중요한 요소이다. 본 논문에서 특정일의 관객 수를 예측하기 위하여 다중선형회귀모형과 Bass 모형을 결합한 Hybrid 모형을 고려한다. 두 모형을 결합함으로써 회귀분석의 예측값을 Bass 모형의 예측값으로 보정하였다. 분석에는 개봉일이 모두 다른 세 영화를 이용하였다. All subset regression 방법을 이용해 모든 가능한 조합을 생성하고 5중 교차검증(5-fold cross validation)을 통해 5번 모형을 추정한다. 이 때 제곱근평균오차가 가장 작은 모형으로 예측값을 구한 뒤 Bass 모형의 예측값과 결합해 최종 예측값을 구하게 된다. 과거데이터가 존재할수록 Bass 모형의 가중치는 증가하면서 예측값에 보정효과를 준다는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한교통학회지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.145-154
• /
• 2009

본 연구는 도로상의 화물차량 관측교통량과 가장 잘 부합하는 화물차량 기 종점통행량을 생성하는 모형을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 비통행배정과 통행배정(GM모형)을 순차적으로 사용한 통합모형(Hybrid Method)을 개발하고, 통합모형과 GM모형을 수도권에 적용하여 비교 평가한 결과 평균오차율과 %RMSE에서 통합모형이 더 신뢰도 높은 화물차량 기 종점통행량을 생성하는 것으로 나타났다. 통합모형으로 보정된 수도권 화물차량 기 종점통행량은 첫째, 화물차량을 차종별로 구분하여 제시함으로써 활용 영역을 확장시켰다. 둘째, 기존 화물차량 기 종점통행량 보다 평균오차율과 %RMSE가 낮은 신뢰도 높은 화물차량 기 종점통행량을 산출하였다. 셋째, 현재뿐만 아니라 장래 화물차량 기 종점 자료를 제시함으로써 타당성 조사 등에 활용이 가능하게 하였다.

• Journal of Radiation Protection and Research
• /
• 제29권4호
• /
• pp.269-273
• /
• 2004

고계수율 환경에서의 G-M 계수기의 가용 범위를 확장하기 위하여 두 가지 불감시간(연장가능 및 연장불능)을 채택한 복합 모형이 개발되었으며, 이 복합모형 참 계수율과 실측 계수율간의 상관관계를 보다 정확히 설명한다. 이 논문에서는 몬테칼로 모사법에 근거한 G-M 계수기 불감효과 분석 프로그램 GMSIM을 개발하여 연장가능 불감시간 모형 및 연장불능 불감시간 모형에 적용하여 그 정확도를 확인하였다. GMSIM을 이용하여 복합 불감시간 모형을 따르는 G-M 계수기의 계수 통계 특성을 분석한 결과, 두 가지 이상적 모형의 중간적 특성을 보였다. 향후 GMSIM은 세 가지 모형의 불감시간 특성을 분석하는데 사용될 수 있다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
• /
• 한국지구과학회 2005년도 추계학술발표회 논문집
• /
• pp.254-262
• /
• 2005

본 연구에서는 중학교 과학 영재아들이 가지고 있는 조석에 관한 정신모형을 탐색하기 위하여 상황에 따른 개념 유형을 분류하고, 각 유형들을 구성하는 국면들을 분석하였다. 조석 현상에 관해 두 가지 상황으로 구성된 과제 수행을 실시한 후 그 응답 결과를 분석한 결과, 상당수의 학생들이 상황에 따라 서로 다른 개념 유형을 나타내었다. 상황에 따른 개념 유형들을 구성하고 있는 국면을 분석한 결과, 각 유형들은 내용-일반적 국면을 공통적으로 포함하고 있었으나, 내용-특정적 국면과 전략적 국면에서는 많은 차이를 나타내었다. 두 가지 상황에서 나타나는 개념 유형들과 이들 유형을 구성하는 국면들을 조합하여 학생들의 정신모형을 분석한 결과 다음과 같은 4가지 모형으로 나눌 수 있었다: (1) Tide model (2) Force model (3) Phase model (4) Hybrid model. Tide model은 과학적으로 옳은 모형이며, Force model과 Phase model은 옳지 않은 모형이며, Hybrid model은 혼합 모형으로 상황에 따라 나타나는 개념 유형이 서로 부합되지 않는 모형이다. 중학교 과학 영재아들이 조석 현상에 대해 가장 많이 가지고 있는 모형은 Tide model(45.0%)이었으며, 그 다음으로는 Hybrid model(30.0%), Force model(12.5%), Phase model(7.5%) 순으로 나타났다.

• 한국해안해양공학회지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.125-131
• /
• 1997

해빈 보존공법중 배수층설지 공법의 타당성 분석을 위하여 파랑모형과 침투류모형을 결합한 복합모형을 구성하여 수치실험을 수행하였다 파랑모형으로는 Shuto(1972)의 해석해를 사용하였고, 침투류모형으로는 포화-비포화흐름의 지배방정식인 Richards식을 사용하였다. 구성된 복합모형의 민감도 분석에 의하면 포화투수계수가 해빈내부의 지하수 흐름장에 가장 민감한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었다. 또한 보다 많은 현지의 실측자료들이 수집 된다면 개발된 모형은 해빈내에 배수층 설치시 필요로 되는 제요소 해석에 효율적으로 이용될 수 있을 것이다