• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 추계학술대회 논문집 학회본부 A
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• pp.184-186
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• 2000

This paper proposes the introduction of TAR(Threshold Autoregressive) model for short-term load forecasting including temperature variable. TAR model is a piecewise linear autoregressive model. In the scatter diagram of daily peak load versus daily maximum or minimum temperature, we can find out that the load-temperature relationship has a negative slope in lower regime and a positive slope in upper regime due to the heating and cooling load, respectively. In this paper, daily peak load was forecasted by applying TAR model using this load-temperature characteristic in these regimes. The results are compared with those of linear and quadratic regression models.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.425-426
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• 2006

Overdriving schemes are used to improve the response time of liquid crystal display. Typically they are implemented by using LUTs (look-up table) within an image processor. However, the size of LUT is limited by the physical memory size and system cost. In this paper, we present an improved method for LUT implementation using linear interpolation and piecewise least-square polynomial regression. Using the proposed method, the performance of LUT can be improved and memory size of that can be reduced.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제50권9호
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• pp.399-399
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• 2001

This paper proposes TAR(Threshold Autoregressive) model for short-term load forecasting including temperature variable. In the scatter diagram of daily peak load versus daily high or low temperature, we can find out that the load-temperature relationship has a negative slope in the lower regime and a positive slope in the upper regime due to the heating and cooling load, respectively. TAR model is adequate for analyzing these phenomena since TAR model is a piecewise linear autoregressive model. In this paper, we estimated and forecasted one day-ahead daily peak load by applying TAR model using this load-temperature characteristic in these regimes. The results are compared with those of linear and quadratic regression models.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제50권9호
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• pp.309-405
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• 2001

This paper proposes TAR(Threshold Autoregressive) model for short-term load forecasting including temperature variable. In the scatter diagram of daily peak load versus daily high or low temperature, we can find out that the load-temperature relationship has a negative slope in the lower regime and a positive slope in the upper regime due to the heating and cooling load, respectively. TAR model is adequate for analyzing these phenomena since TAR model is a piecewise linear autoregressive model. In this paper, we estimated and forecasted one day-ahead daily peak load by applying TAR model using this load-temperature characteristic in these regimes. The results are compared with those of linear and quadratic regression models.

• 지역연구
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• 제31권1호
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• pp.65-81
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• 2015

본 연구의 목적은 국민국내관광객을 대상으로 이동시간거리에 대한 관광수요탄력성을 분석하는 것이다. 분석자료는 국민여행실태조사의 여행기록부 원자료를 이용하였고, 이동시간거리별 관광 수요는 구분적 선형회귀모형(Piecewise Linear Regression)을 적용하여 분석하였다. 본 연구의 결과를 정리하면, 첫째, 우리나라 국민국내관광객의 이동시간거리 1분 증가할 때 관광수요는 비탄력적으로 0.005%만큼 감소하였다. 이를 시간거리에 따른 구간별로 보면, 동일 조건에서 관광수요는 출발지에서 1구간(11.6분 이내)은 0.206% 상승하였고, 2구간(11.7-75.1분)과 3구간(75.2분 이상)에서 각각 0.106%, 0.014% 감소하였다. 둘째, 관광객의 수요가 나타나지 않는 이동시간거리 75.2분 이상의 구간은 거리조락율이 급격히 상승하는 관광효과배제구역(Effective Tourism Exclusion Zone)으로 해석할 수 있다. 셋째, 관광행태별 관광수요는 동반여행보다 단독여행 할 경우 증가하였으며, 출발지 기준의 관광수요는 중소도시 및 읍면에 비하여 대도시에 거주할수록 높게 나타났다. 연령별 관광수요는 젊은 연령에서 증가하다 고연령으로 갈수록 감소하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권1호
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• pp.115-126
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• 2021

중앙은행은 통화정책을 운용하면서 통화정책 방향에 관한 보고서를 통해 시장과 소통하고 있다. 최근의 Covid-19 팬데믹은 세계적인 경제의 급격한 위축을 초래하였다. 2008년 글로벌 금융위기 시와 비교해 보더라도 불확실성이 적지 않은 상황이다. 그 파급효과가 전 세계적으로 확산되면서 경기침체의 장기화에 관한 우려도 증폭되고 있다. 본 논문에서는 미 연준과 한국은행의 통화정책을 담고 있는 통화정책방향 결정문과 의결문의 특징을 분석하고 세계적인 위기에 어떠한 영향을 받았는지 살펴보았다. 분석을 위해 1999년 10월부터 2020년 9월까지 공표된 양 국가의 통화정책방향 보고서 텍스트 자료를 수집하였으며 워드 클라우드 및 워드 임베딩 등을 이용하여 의미상 특징을 살펴보았다. 조각별 회귀나무 모형을 통해 양국 문서의 비유사성 추이도 분석해 보았다. 분석 결과 한국은행과 미 연준 모두 시장과의 투명하고 효과적인 소통을 위해 명확한 의미를 지닌 단어로 정제된 문서 자료를 작성하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 급격한 글로벌 경제환경의 변화가 통화정책에 영향을 미치면서 문서 간 의미상 동조화가 이루진 것으로 나타났다.

• 한국간담췌외과학회지
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• 제27권2호
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• pp.158-165
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• 2023

Backgrounds/Aims: Within two years of surgery, 70% of resected intrahepatic cholangiocarcinoma (iCCA) recur. Better biomarkers are needed to identify those at risk of "early recurrence" (ER). In this study, we defined ER and investigated whether preoperative neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR), platelet-to-lymphocyte ratio (PLR), and systemic-inflammatory index were prognostic of both overall relapse and ER after curative hepatectomy for iCCA. Methods: A retrospective cohort of patients who underwent curative-intent hepatectomy for iCCA between 2005 and 2017 were created. The cut-off timepoint for the ER of iCCA was estimated using a piecewise linear regression model. Univariable analyses of recurrence were conducted for the overall, early, and late recurrence periods. For the early and late recurrence periods, multivariable Cox regression with time-varying regression coefficient analysis was used. Results: A total of 113 patients were included in this study. ER was defined as recurrence within 12 months of a curative resection. Among the included patients, 38.1% experienced ER. In the univariable model, a higher preoperative NLR (> 4.3) was significantly associated with an increased risk of recurrence overall and in the first 12 months after curative surgery. In the multivariable model, a higher NLR was associated with a higher recurrence rate overall and in the ER period (≤ 12 months), but not in the late recurrence period. Conclusions: Preoperative NLR was prognostic of both overall recurrence and ER after curative iCCA resection. NLR is easily obtained before and after surgery and should be integrated into ER prediction tools to guide preoperative treatments and intensify postoperative follow-up.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.577-582
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• 2002

Neural network can be trained to approximate an arbitrary nonlinear function of multivariate data like the mini-mill crown values in Automatic Shape Control. The trained weights of neural network can evaluate or generalize the process data outside the training vectors. Sometimes, the blind modeling of the process data is necessary to compare with the scattered analytical model of mini-mill process in isolated electro-mechanical forms. To come up with a viable model, we propose the blind neural-based range-division domain-clustering piecewise-linear modeling scheme. The basic ideas are: 1) dividing the range of target data, 2) clustering the corresponding input space vectors, 3)training the neural network with clustered prototypes to smooth out the convergence and 4) solving the resulting matrix equations with a pseudo-inverse to alleviate the ill-conditioning problem. The simulation results support the effectiveness of the proposed scheme and it opens a new way to the data analysis technique. By the comparison with the statistical regression, it is evident that the proposed scheme obtains better modeling error uniformity and reduces the magnitudes of errors considerably. Approximatly 10-fold better performance results.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 2009년 추계학술발표대회
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• pp.10-10
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• 2009

파이프 용접은 중력의 영향으로 인하여 위치에 따라 같은 용접변수라도 비드 형상이 매우 달라 지게 된다. 또한 지금까지 많은 용접 기술자들이 위험하고 까다로운 환경에서 수작업으로 용접을 실행하였다. 따라서 이러한 이유로 용접 자동화 공정이 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 FCAW를 사용하여 파이프 모재 대신 필릿 평판을 아래보기, 위보기 자세를 포함하여 9개 자세에서 실행하였다. 용접 자세를 비롯한 용접 변수와 비드 형상 변수간의 관계를 비선형 회귀 분석과 구간적 3차 에르미트 보간법을 이용하여 주어진 용접 변수에서의 비드 단면의 형상을 예측하고, 비드의 결함 유무를 파악하였다. 이러한 방법을 통하여 자세에 따라서 용접 결함이 없는 용접 변수를 구할 수 있었다. 시각센서를 이용하여 용접 후 비드 형상에 대해 모니터링을 실시하였다. 모니터링의 알고리즘은 영상획득, 이진화, 세선화, 적응형 미디언 필터링, 적응형 허프 변환, 용접 결함 검출의 순서로 구성되어 있으며, 본 연구에서는 보다 빠른 영상처리를 위하여 적응형 미디언 필터링을 제시하였다. 모니터링을 통하여 2차원 비드 단면뿐만 아니라, 디루니 삼각법을 적용하여 3차원으로 비드 표면을 표현할 수 있다. 보간법을 사용하여 얻은 비드 형상과 시각 센서를 통하여 얻은 비드 형상간의 비교를 통하여 본 연구의 적합성 여부를 확인하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제82권2호
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• pp.245-258
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• 2022

Many Structural Health Monitoring (SHM) methods have been proposed for structural damage diagnosis and prognosis. However, SHM for pinched hysteretic structures can be problematic due to the high level of nonlinearity. The model-free hysteresis loop analysis (HLA) has displayed notable robustness and accuracy in identifying damage for full-scaled and scaled test buildings. In this paper, the performance of HLA is compared with seven other SHM methods in identifying lateral elastic stiffness for a six-story numerical building with highly nonlinear pinching behavior. Two successive earthquakes are employed to compare the accuracy and consistency of methods within and between events. Robustness is assessed across sampling rates 50-1000 Hz in noise-free condition and then assessed with 10% root mean square (RMS) noise added to responses at 250 Hz sampling rate. Results confirm HLA is the most robust method to sampling rate and noise. HLA preserves high accuracy even when the sampling rate drops to 50 Hz, where the performance of other methods deteriorates considerably. In noisy conditions, the maximum absolute estimation error is less than 4% for HLA. The overall results show HLA has high robustness and accuracy for an extremely nonlinear, but realistic case compared to a range of leading and recent model-based and model-free methods.