• 해양환경안전학회지
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• 제26권4호
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• pp.382-391
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• 2020

본 연구에서는 인공지능기법을 이용하여 진동만의 용존산소량 예측을 하였다. 관측자료에 존재하는 결측 구간을 보간하기 위해 양방향재귀신경망(BRITS, Bidirectional Recurrent Imputation for Time Series) 딥러닝 알고리즘을 이용하였고, 대표적 시계열 예측 선형모델인 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)과 비선형모델 중 가장 많이 이용되고 있는 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 이용하여 진동만의 용존산소량을 예측하고 그 성능을 평가했다. 결측 구간 보정 실험은 표층에서 높은 정확도로 보정이 가능했으나, 저층에서는 그 정확도가 낮았으며, 중층에서는 실험조건에 따라 정확도가 불안정하게 나타났다. 실험조건에 따라 정확도가 불안정하게 나타났다. 결과로부터 LSTM 모델이 중층과 저층에서 ARIMA 모델보다 우세한 정확도를 보였으나, 표층에서는 ARIMA모델의 정확도가 약간 높은 것으로 나타났다.

• 대기
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• 제19권3호
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• pp.243-253
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• 2009

In other to interpret the long-term variations of sunshine duration, cloud lifetime, and precipitation intensity observed in and around Seoul and Busan for the period from 1986 to 2005, aerosol indirect effect was employed and applied. For the identification of long-term trend of aerosol concentration, observed visibility and AOT of AERONET sunphotometer data were also used over the same regions. The result showed that the time series of visibility was decreased and those of AOT increased, especially trends were remarkable in 2000s. In both regions, occurrence frequencies of observed cloudiness (cloud amount ${\leq}6/10$) and strong precipitation (rain rate > $0.5mmhour^{-1}$) have been steadily increased while those of cloudiness (cloud amount > 7/10) and weak precipitation (rain rate ${\leq}0.2mmhour^{-1}$) decreased. These results are corresponding to the trend of both visibility and AERONET data, implying the aerosol indirect effect that makes size of cloud droplet reduce, cloud life-time longer and precipitation efficiency decreased. Our findings demonstrate that, although these phenomena are not highly significant, weather and climate system over Korean urban area have been changed toward longer lifetime of small cloudiness and increasing precipitation intensity as a result of increased aerosol indirect effect.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권4호
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• pp.403-410
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• 2010

NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)는 기후 변화 모니터링과 식생 변화 탐지 모니터링을 위한 주요한 지표이며 주로 단일 기간 합성 자료 형태로 널리 활용되고 있다. 원격탐사 된 식생지수 자료는 전처리 과정을 거치게 되지만 제거되지 못한 cloud pixel, 대기 효과, 지면의 상태 등으로 인하여 NDVI 값이 저평가(low peak)되는 noise가 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국내 외 연구가 활발히 진행되고 있으며 최근 높은 값(high peak)을 추적하는 방법인 다중 다항 회귀식을 이용하여 noise를 보정하는 방법이 개발되었으나 부분적으로 참값보다 과대 평가되는 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 과대 평가되는 문제점을 해결하고자 조화 분석을 이용하여 low peak 탐지 후 보간하는 종합적인 기법을 개발하였다. 이를 검증하기 위해 SPOT/VGT NDVI 10-day MVC 자료를 이용하여 다중 다항 회귀식을 이용한 방법과의 비교 분석을 수행한 결과 전반적인 식생 지수의 시계열 특성이 잘 나타났고 NDVI 실제 값(raw value)을 보다 현실적으로 재생산하여 조화 분석을 이용한 방법이 더 우수한 것으로 판단된다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2001년도 가을 학술발표회 논문집
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• pp.347-354
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• 2001

Extradosed PSC Box bridges, newly emerging type of structures in construction market, have a characteristic in that external tendons are used for strengthening PSC Box girder like stay cables in cable stayed bridges. In this study, a series of constructions stage analysis procedure, including initial shape analysis, backward analysis and forward analysis, have been performed in order to investigate long-term behavior of extradosed PSC box bridges, using PCCAP-a computer program for time-dependent stage analysis of PSC cable stayed bridges. CEB-FIP 1978 model was used for the consideration of time-dependent effect of concrete material. Showing the validity of the analysis results with RM SPACE FRAME, it has been confirmd that time-dependent effects become less consequential as the stiffness of girder becomes larger.

• 재무관리연구
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• 제24권3호
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• pp.63-89
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• 2007

본 연구는 금융시계열자료의 특징적 속성을 관찰하고자 하는 연구시도의 일환으로, 실제자료 뿐만 아니라 이론자료를 이용하여 장기기억속성의 존재와 장기기억속성의 정도에 영향을 미칠 수 있는 가능한 요인을 수익률 및 변동성차원에서 체계적으로 검증하는 것이 목적이다. 검증결과의 견고함을 위하여, 이론자료 뿐만 아니라 24개국 주식시장의 지수자료, KOSPI 시장지수를 구성하는 430개 개별주식자료를 함께 사용하였다. 관찰된 검증결과를 요약 정리하면 다음과 같다. 첫째, 이론자료와 실제자료를 이용하여 장기기억속성의 존재여부를 체계적으로 검증한 결과에 의하면, 분석자료에 관계없이 수익률차원에서는 장기기억속성의 존재를 확인할 수 있는 긍정적인 증거를 발견하지 못하였으나, 변동성차원에서는 강한 장기기억속성의 증거를 지지하는 증거를 발견할 수 있었다. 둘째, 관찰된 변동성의 장기기억속성 정도에 영향을 미칠 수 있는 가능한 요인으로는, 분석자료에 관계없이, 금융시계열자료에서 일반적으로 관찰되는 변동성 군집효과의 속성이 가능한 것으로 확인되었다.

• 국제학술발표논문집
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• The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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• pp.1-6
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• 2011

As large-scale building projects have recently increased for the residential, commercial and office facilities, construction costs for these projects have become a matter of great concern, due to their significant construction cost implications, as well as unpredictable market conditions and fluctuations in the rate of inflation during the projects' long-term construction periods. In particular, recent volatile fluctuations of construction material prices fueled such problems as cost forecasting. This research develops a time series model using the Box-Jenkins approach and material price time series data in Korea in order to forecast trends in the unit prices of required materials. Building information modeling (BIM) approaches are also used to analyze injection times of construction resources and to conduct quantity take-off so that total material prices can be forecast. To determine an optimal time series model for forecasting price trends, comparative analysis of predictability of tentative autoregressive integrated moving average (ARIMA) models is conducted. The proposed BIM-based time series forecasting model can help to deal with sudden changes in economic conditions by estimating material prices that correspond to resource injection times.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권2호
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• pp.65-79
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• 2024

본 연구는 전통적인 통계기반 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average) 모델과 딥러닝 기반 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 활용하여 굴착 현장의 지중경사계 데이터를 통한 흙막이 벽체 변형을 예측하고, 두 모델의 예측 성능을 비교 분석하였다. ARIMA 모델은 시간의 흐름에 따른 시계열 데이터의 선형적 패턴을 분석하는 데 강점을 보이는 반면, LSTM은 데이터의 복잡한 비선형 패턴과 장기 의존성을 포착하는 데 우수한 능력을 보여주었다. 본 연구는 흙막이 벽체 변형 예측을 위해 지중경사계 계측 데이터에 대한 전처리, 다양한 시계열 데이터 길이 및 입력변수 조건 등에 따른 성능 평가를 포함하였으며, LSTM 모델이 ARIMA 모델에 비해 통계적으로 유의미한 예측 성능 향상을 확인하였다. 본 연구의 결과는 굴착 현장에서의 지중경사계 데이터를 활용한 흙막이 벽체의 안정성 평가에 LSTM 모델을 효과적으로 적용할 수 있음을 보여준다. 또한 이를 바탕으로 향후 굴착 현장 전체에 대한 안전모니터링 시스템 구축과 시계열 예측 모델 발전에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권4호
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• pp.351-360
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• 2013

MODIS NDVI 시계열 자료에 하모닉 분석을 적용하면 계절에 따른 식생의 연간 변화 패턴을 이해할 수 있다. 하모닉 분석은 시간에 따라 형성된 시계열 자료의 복잡한 파형의 형태를 일련의 정현파 파형(sinusoidal waves)의 합으로 분해하고 진폭과 위상으로 정의되는 각 파형의 특성을 통해 시계열 자료의 패턴을 분석하는 방법이다. 본 논문은 NDVI 시계열 자료에 하모닉 모형을 적용하여 각 구성 성분의 진폭과 위상을 측정하고 이러한 파라미터들의 변화를 분류하여 식생의 연간 변화를 탐지하는 방법론을 제안하고 있다. 이를 통해 장기간에 걸친 식생 변화 지역을 모니터링할 수 있고 또한, 이 과정에서 하모닉 모형을 통해 미관측 자료나 노이즈 자료를 복원하여 시계열자료를 재구축할 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션 자료를 통해 하모닉 분석의 유용성에 대해 테스트하였고, 2006년부터 2012년까지 총 7년간 북한 개마고원 부근의 MODIS NDVI 식생 자료에 하모닉 모형을 적용하여 연간 변화 지역을 탐지하고 연간 식생변화지역맵을 작성하였다. 이렇게 작성된 연간 식생변화지역맵은 장기적인 식생변화 모니터링을 위한 기초 맵으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권4호
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• pp.469-476
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• 2022

본 연구는 조위 관측자료를 이용하여 부산항에서의 장기 조위 자료를 생성하는 Long Short-Term Memory (LSTM)으로 구현된 순환신경망 모델을 개발하였다. 국립해양조사원의 부산 신항과 통영에서 관측된 조위 자료를 모델 입력 자료로 사용하여 부산항의 조위를 예측하였다. 모델에 대하여 2019년 1월 한 달의 학습을 수행하였으며, 이후 2019년 2월에서 2020년 1월까지 1년에 대하여 정확도를 계산하였다. 구축된 모델은 부산 신항과 통영의 조위 시계열을 함께 입력한 경우에 상관계수 0.997 및 평균 제곱근 오차 2.69 m로 가장 성능이 높았다. 본 연구 결과를 바탕으로 딥러닝 순환신경망 모델을 이용하여 임의 항만의 장기 조위 자료 예측이 가능함을 알 수 있었다.

• 천문학회보
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• 제36권1호
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• pp.40.1-40.1
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• 2011

Large solar flares are associated with various aspects of space weather effects. Numerous attempts have been made to predict when the solar flare will be occurred mainly based on the configuration of the magnetic field of its flaring site. We analyze the time series of f/g which indicates a representative measure of the sunspot complexity to see whether it shows a possibility to be predicted without huge amounts of observation. Two kinds of analysis results are presented. One is from its power spectrum giving that there's no significantly persistent periodicity within a few days. Its de-trended fluctuation shows the Hurst exponent larger than 0.5 implying that the f/g time series has a long-term memory in time scales less than 10 days.