• International Journal of Control, Automation, and Systems
• /
• 제6권5호
• /
• pp.639-650
• /
• 2008

Electricity price forecasting has become an integral part of power system operation and control. In this paper, a wavelet transform (WT) based neural network (NN) model to forecast price profile in a deregulated electricity market has been presented. The historical price data has been decomposed into wavelet domain constitutive sub series using WT and then combined with the other time domain variables to form the set of input variables for the proposed forecasting model. The behavior of the wavelet domain constitutive series has been studied based on statistical analysis. It has been observed that forecasting accuracy can be improved by the use of WT in a forecasting model. Multi-scale analysis from one to seven levels of decomposition has been performed and the empirical evidence suggests that accuracy improvement is highest at third level of decomposition. Forecasting performance of the proposed model has been compared with (i) a heuristic technique, (ii) a simulation model used by Ontario's Independent Electricity System Operator (IESO), (iii) a Multiple Linear Regression (MLR) model, (iv) NN model, (v) Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model, (vi) Dynamic Regression (DR) model, and (vii) Transfer Function (TF) model. Forecasting results show that the performance of the proposed WT based NN model is satisfactory and it can be used by the participants to respond properly as it predicts price before closing of window for submission of initial bids.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제33권2호
• /
• pp.781-790
• /
• 2013

본 연구에서는 평균건설단가를 적용하여 개략 공사비를 산출하는 기존 방식에서 벗어나 대표공종을 이용한 입력변수 도출 모델을 구축하여 기본설계단계에서 고려되어지는 여러 입력변수들을 활용하여 P.S.C(Prestressed Concrete) Box Girder 교량에서 널리 활용되고 있는 I.L.M(Incremental Launching Method) 공법에 연구 모델을 적용하고자 한다. 2000년부터 설계된 공사비 데이터와 설계자료 등을 분석하여 상부공사 중 총 공사비대비 누적비율 95%이상을 차지하는 공종을 대표공종으로 도출하였다. 각 대표공종의 하위공종에 대한 내역 분기를 실시하여 각 항목들의 Database를 구축하였다. 본 연구에서는 다각적인 측면에서 개략공사비 산정 모델을 개발 및 제시하였으며, 사용자 입장에서 보다 쉽게 접근할 수 있도록 대표공종을 기초로 단위물량을 사용한 개략공사비 산정모델(I)과 상관성이 높은 입력변수를 선택한 개략공사비 산정모델(II)과 상관계수 0.6이상의 입력변수들을 모두 포함하는 다중회귀분석을 통한 개략공사비 산정모델(III)을 제시한다. 실제 총공사비와 본 연구에서 제시하는 개략공사비 산정모델들을 비교하고, 신뢰성을 검증함으로써 현재 국내에서 사용되는 산정방법에 비해 정밀도 측면에서 효율적인 공사비 관리방법을 제시한다.

• 토지주택연구
• /
• 제12권4호
• /
• pp.93-101
• /
• 2021

국내 소규모 가구가 점차적으로 증가함에 따라 소규모 가구를 위한 주거공급 정책에 대한 중요성이 높아지고 있다. 이러한 중요성에 따라 정부에서는 소규모 가구를 위한 도시형 생활주택을 지속적으로 공급해오고 있다. 도시형 생활주택은 공동주택, 일반 업무시설과 동일하게 분양 및 임대 사업이므로 발주자는 프로젝트 기획단계에서 적정공사기간을 산정하는 것은 중요하다. 그러나, 선행연구에서는 대규모 건축물의 공사기간을 산정할 수 있는 모델이 존재하나 도시형 생활주택과 같은 소규모 건축물에 대한 적정 공사기간 산정 모델은 부재한 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구의 목적은 기획단계에서 발주자가 적정 공사기간을 산정할 수 있는 다중 회귀분석 기반 도시형 생활주택의 공사기간 산정 모델을 개발 및 검증하는 것이다. 개발된 모델에 입력되는 독립변수는 연면적, 수도권, 지하층수, 지상층수, 주 건축물 수, 강원권의 총 6개이며, 개발된 모델의 수정된 결정계수(R_a²)는 0.547로 분석되었다. 개발된 모델의 성능은 RMSE의 경우 171.26일, MAPE의 경우 26.53%로 도출되었다. 본 연구를 통해 개발된 모델은 발주자에게 신뢰성 있는 공사기간 산정 결과를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 산업융합연구
• /
• 제20권12호
• /
• pp.179-186
• /
• 2022

본 연구에서는 태블릿PC 중고제품의 거래 시, 판매자와 구매자 모두에게 판매가격을 제시할 수 있는 예측모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 모형 개발을 위하여 실제 태블릿PC 중고거래 데이터와 제품에 대한 상세 정보를 추가 수집한 데이터를 사용하였다. 데이터 분석을 통하여 여러 가지 예측모형을 개발하였으며, 이 중 태블릿PC 중고가격 예측 성능이 가장 뛰어난 모형을 최종 예측모형으로 선택하였다. 구체적으로 중고 태블릿의 판매가격을 종속변수로 하고, 통합된 데이터에서 판매가격과 연관성이 있는 변수들을 독립변수로 한 다중선형회귀모형, 교호작용을 포함한 다중선형회귀모형, 그리고 각 모형에서 단계적 변수 선택법을 통해 얻은 모형들을 고려하였다. 이들 모형 중 교차타당성을 통해 최종적으로 예측 성능이 가장 뛰어난 모형을 태블릿PC 중고가격을 예측하는 모형으로 선택하였다. 본 연구를 통하여 중고제품 판매가격을 예측하고 판매자와 구매자에게 적절한 중고 거래 가격을 제시해 볼 수 있을 것이다.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.1256-1263
• /
• 2022

With the advent of the Fourth Industrial Revolution, the amount of energy used in buildings has been increasing due to changes in the energy use structure caused by the massive spread of information-oriented equipment, climate change and greenhouse gas emissions. For the efficient use of energy, it is necessary to have a plan that can predict and reduce the amount of energy use according to the type of energy source and the use of buildings. To address such issues, this study presents a model embedded in a digital twin that predicts energy use in buildings. The digital twin is a system that can support a solution of urban problems through the process of simulations and analyses based on the data collected via sensors in real-time. To develop the energy use prediction model, energy-related data such as actual room use, power use and gas use were collected. Factors that significantly affect energy use were identified through a correlation analysis and multiple regression analysis based on the collected data. The proof-of-concept prototype was developed with an exhibition facility for performance evaluation and validation. The test results confirm that the error rate of the energy consumption prediction model decreases, and the prediction performance improves as the data is accumulated by comparing the error rates of the model. The energy use prediction model thus predicts future energy use and supports formulating a systematic energy management plan in consideration of characteristics of building spaces such as the purpose and the occupancy time of each room. It is suggested to collect and analyze data from other facilities in the future to develop a general-purpose energy use prediction model.

• 한국소음진동공학회논문집
• /
• 제16권9호
• /
• pp.897-903
• /
• 2006

The reduction of the vehicle interior noise has been the main interest of noise and vibration harshness (NVH) engineers. The driver's perception on the vehicle noise is affected largely by psychoacoustic characteristic of the noise as well as the SPL. In particular, the heating, ventilation and air conditioning (HVAC) system sound among the vehicle interior noise has been reflected sensitively in psychoacoustics view point. Even though the HVAC noise is not louder than overall noise level, it clearly affects subjective perception to drivers in the way of making to be nervous or annoyed. Therefore, these days a vehicle engineer takes aim at developing sound quality as well as reduction of noise. In this paper, we acquired noises in the HVAC from many vehicles. Through the objective and subjective sound quality (SQ) evaluation with acquiring noises recorded by the vehicle HVAC system, the simple and multiple regression models were obtained for the subjective evaluation 'Pleasant' using the semantic differential method (SDM). The regression procedure also allows you to produce diagnostic statistics to evaluate the regression estimates including appropriation and accuracy. Furthermore, the neural network (NN) model were obtained using three inputs(loudness, sharpness and roughness) of the SQ metrics and one output(subjective 'Pleasant'). Because human's perception is very complex and hard to estimate their pattern, we used NN model. The estimated models were compared with correlations between output indexes of SQ and hearing test results for verification data 'Pleasant'. As a result of application of the SQ indexes, the NN model was shown with the largest correlation of SQ indexes and we found possibilities to predict the SQ metrics.

• 응용통계연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.341-350
• /
• 2012

선형 회귀모형에서 오차항들이 서로 독립이고 동일한 분포를 따른다고 가정할 경우, (회귀계수의 강건한 추정을 위하여) 모든 분위수 함수의 회귀계수가 동일한 값을 갖는다는 사실에 근거한 복합 분위수 회귀(composite quantile regression) 방법을 고려할 수 있다. 본 논문에서는 복합 분위수 회귀에서 사용되는 분위수의 개수를 선택하기 위해 붓스트랩 방법의 가능성을 검토하였다. 또한, 분위수 회귀와 복합 분위수 회귀의 성능을 비교하기 위해 붓스트랩 방법을 이용하여 신뢰구간을 구축하고, 이들의 포함확률과 평균길이를 비교하였다. 이러한 모의실험을 통하여 복합 분위수 회귀의 우월성과 통계적 추론에 있어서 붓스트랩 방법의 유용성을 확인하였다.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
• /
• 한국전기전자재료학회 2009년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.44-44
• /
• 2009

Fault detection is necessary for yield enhancement and cost reduction in semiconductor manufacturing. Sensory data acquired from the semiconductor processing tool is too large to analyze for the purpose of fault detection and classification(FDC). We studied the techniques of fault detection using statistical method. Multiple regression analysis smoothly detected faults and can be easy made a model. For real-time and fast computing time, the huge data was analyzed by each step. We also considered interaction and critical factors in tool parameters and process.

• 보건행정학회지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.129-147
• /
• 2003

This study is to grasp a trend of profitability classified by characteristics of hospitals and to analyze related factors. Subjects are 145 hospitals which have gotten the standardization audit by Korean Hospital Association during 1998-200l. Profitability was measured in the aspect of operation profit rate with operating margin to gross revenue as proxy variables. Independent variables were classified by general factors (ownership, number of beds, period of establishment, competition), financial factors (liabilities to total assets, current ratio, fixed ratio, total asset turnover, inventories turnover), and factors related to patient treatment (average length of stay, bed occupancy rate, new outpatient ratio, admission ratio of outpatients, number of patients per specialist, personnel costs per adjusted inpatient, administrative costs per adjusted inpatient). Hierarchical multiple regression analysis model was used in this study. As a result of hierarchical multiple regression analyzation of operating margin to gross revenue, adjustive $R^2$ of general factors was relatively more powerful. The factors had significant effect on operating margin to gross revenue were ownership(+), number of beds(+), competition(+), current ratio(+), fixed ratio(+), total asset turnover(+), personnel costs per adjusted inpatient(-).

• 품질경영학회지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.25-32
• /
• 1984

The purpose of this paper is to compare several forecasting methods for the case of the cement product by the analysis of the forecasting data and by the study of major forecasting methods, which are the Trend Projection, Exponential Smoothing, and Multiple Regression Analysis. As a result, it is thought that the Multiple Regression Analysis is the optimal model for the case of the cement product. In addition, it is important to consider the future circumstances for forecasting, and to improve the level of the forecasting results through the precise analysis of the collected data.