In this study, we developed a $PM_{10}$ forecasting model using DNN and Membership Function, and improved the forecasting performance. The model predicts the $PM_{10}$ concentrations of the next 3 days in the Seoul area by using the weather and air quality observation data and forecast data. The best model(RM14)'s accuracy (82%, 76%, 69%) and false alarm rate(FAR:14%,33%,44%) are good. Probability of detection (POD: 79%, 50%, 53%), however, are not good performance. These are due to the lack of training data for high concentration $PM_{10}$ compared to low concentration. In addition, the model dose not reflect seasonal factors closely related to the generation of high concentration $PM_{10}$. To improve this, we propose Julian date membership function as inputs of the $PM_{10}$ forecasting model. The function express a given date in 12 factors to reflect seasonal characteristics closely related to high concentration $PM_{10}$. As a result, the accuracy (79%, 70%, 66%) and FAR (24%, 48%, 46%) are slightly reduced in performance, but the POD (79%, 75%, 71%) are up to 25% improved compared with those of the RM14 model. Hence, this shows that the proposed Julian forecast model is effective for high concentration $PM_{10}$ forecasts.
This study develops statistical models for the binary forecast of Asian dust days over South Korea in the winter season. For this study, we used three kinds of data; the rst one is the observed Asian dust days for a period of 31 years (1980 to 2010) as target values, the second one is four meteorological factors(near surface temperature, precipitation, snowfall, ground wind speed) in the source regions of Asian dust based on the NCEP reanalysis data and the third one is the large-scale climate indices. Four kinds of statistical models(multiple regression models, logistic regression models, decision trees, and support vector machines) are applied and compared based on skill scores(hit rate, probability of detection and false alarm rate).
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
/
v.15
no.26
/
pp.111-117
/
1992
In the stock marketing. investor needs speedy and accurate decision making for the investment. A stock exchange index provides the important index of the early of 1993 in Korea using Fuzzy Delphi Method(F. D. M) which is widely used to a mid and long range forecasting in decision making problem. In the Fuzzy Delphi method, considerably qualified experts an first requested to give their opinion seperately and without intercommunication. The forecasting data of experts consist of Triangular Fuzzy Number (T.F.N) which represents the pessimistic, moderate, and optimistic forecast of a stock exchange index. A statistical analysis and dissemblance index are then made of these subject data. These new information are then transmitted to the experts once again, and the process of reestimation is continued until the process converges to a reasonable stable forecast of stock exchange index. The goal of this research is to forecast the stock exchange index using F.D.M. in which subjective data of experts are transformed into quasi -objective data index by some statistical analysis and fuzzy operations. (a) A long range forecasting problem must be considered as an uncertain but not random problem. The direct use of fuzzy numbers and fuzzy methods seems to be more compatible and well suited. (b) The experts use their individual competency and subjectivity and this is the very reason why we propose the use of fuzzy concepts. (c) If you ask an expert the following question: Consider the forecasting of the price index of stocks in the near future. This experts wi11 certainly be more comfortable giving an answer to this question using three types of values: the maximum value, the proper value, and the minimum value rather than an answer in terms of the probability.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
/
v.55
no.10
/
pp.426-432
/
2006
This paper describes the concepts of Static Line Rating (SLR) and Dynamic Line Rating (DLR) and the computational methods to demonstrate them. Calculation of the line capacity needs the heat balance equation which is also used for computing the reduced tension in terms of line aging. SLR is calculated with the data from the worst condition of weather throughout the year. Even now, the utilization ratio is obtained from this SLR data in Korea. DLR is the improved method compared to SLR. A process for DLR reveals not only improved line ratings but also more accurate allowed line ratings based on line aging and real time conditions of weather. In order to reflect overhead transmission line aging in DLR, this paper proposes the method that considers the amount of decreased tension since the lines have been installed. Therefore, the continuous allowed temperature for remaining life time is newly acquired. In order to forecast DLR, this paper uses weather forecast models, and applies the concept of Thermal Overload Risk Probability (TORP). Then, the new concept of Dynamic Utilization Ratio (DUR) is defined, replacing Static Utilization Ratio (SUR). For the case study, the two main transmission lines which are responsible for the north bound power flow in the Seoul metropolitan area are chosen for computing line rating and utilization ratio. And then line rating and utilization ratio are analyzed for each transmission line, so that comparison of the present and estimated utilization ratios becomes available. Finally, this paper proves the validity of predictive DUR as the objective index, with simulations of emergency state caused by system outages, overload and so on.
Energy demand forecast which serves as an essential input in energy policy is exposed to multiple factors of uncertainty such as GDP and weather forecast uncertainty. The Master Plan of Electricity Market in Korea which is biennially prepared is critically based on fluctuating energy demand forecast whereas its resulting proposal on electricity generation mix is substantially irreversible. The paper provides a real options model to evaluate energy transition policy by considering Knightian uncertainty as a measure to study multiple uncertainties with multiple set of probability distributions. Our finding is that the current energy transition policy under the master plan is not robust in terms of securing stable management of electricity demand and supply system.
Subseasonal-to-Seasonal (S2S) prediction information which have 2 weeks to 2 months lead time are expected to be used through many parts of industry fields, but utilizability is not reached to expectation because of lower predictability than weather forecast and mid- /long-term forecast. In this study, we used multi-layer perceptron (MLP) which is one of machine learning technique that was built for regression training in order to improve predictability of S2S precipitation data at South Korea through post-processing. Hindcast information of ECMWF was used for MLP training and the original data were compared with trained outputs based on dichotomous forecast technique. As a result, Bias score, accuracy, and Critical Success Index (CSI) of trained output were improved on average by 59.7%, 124.3% and 88.5%, respectively. Probability of detection (POD) score was decreased on average by 9.5% and the reason was analyzed that ECMWF's model excessively predicted precipitation days. In this study, we confirmed that predictability of ECMWF's S2S information can be improved by post-processing using MLP even the predictability of original data was low. The results of this study can be used to increase the capability of S2S information in water resource and agricultural fields.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
/
v.38
no.3
/
pp.208-219
/
2012
As the number of end-of-life vehicles (ELVs) has kept increasing, the management of ELV has also become one of the academic research focuses and European Union recently adopted the directive on ELVs. For the stakeholders has become a principle agent of dealing with all about ELVs, it is relevant investment decision to set up and to decide high-cost ELVs entity locations and to forecast future ELVs' amount in advance. In this paper, transition probability matrixes between months are made by using Markov Chain and the number of ELVs is predicted with them. This study will perform a great role as a fundamental material in Korea where just started having interests about recycling resources and studies related to the topic. Moreover, the forecasting method developed for this research can be adopted for other enhancements in different but comparable situations.
This study aims to build a model dealing with the location decision of new manufacturing firms and their land demand. The model is composed with 1) the binary logit model structure identifying a future probability of manufacturing firms to locate in a city and their land demand; and 2) the land use suitability of the land demand. The model was empirically tested in the case of Anseong City. We used establishment-level data for the manufacturing industry from the Report on Mining and Manufacturing Survey. 48 industry groups were scrutinized to find the location probability in the city and their land demand via logit model with the dependent variables: number of employment, land capital, building capital, total products, and value-added for a new industry since 2001. It is forecasted that the future land areas (to 2025) for the manufacturing industries in the city are $5.94km^2$ and additional land demand for clustering the existing industries scattered over the city is $2.lkm^2$. Five industrial complex locations were identified through the land use suitability analysis.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
/
v.50
no.3
/
pp.71-79
/
2008
Generally the price of agricultural products has much different characteristics from that of manufacturing products. If products have the limitation of long-term storage and the short period of cultivation, the price of products can be more unstable. Moreover, the price forecasting is very difficult because it doesn't follow any cycle or trend. However price can be regarded as risk instead of uncertainty if we can calculate the probability of price. Reliability analysis techniques are used for forecasting the price change of Chinese cabbage. This study aims to show the usability of reliability analysis for price forecasting. A price-forecasting model was developed based on weather data of the first 10 days of the full cultivating cycle (80 days) 70 days and the average price and standard deviation of wholesale market prices from 1996 to 2001 and applied to forecast the boom price, or the orice which is over the tolerance of market prices, of upland Chinese cabbage in 2002 and 2003. Applied results showed the possibility of boom price forecasting using reliability analysis techniques.
We investigate solar flare occurrence rate and daily flare probability depending on McIntosh sunspot classification, its area, and its area change. For this we use the NOAA active region and GOES solar flare data for 15 years (from January 1996 to December 2010). We consider the most flare-productive 10 sunspot classification: 'Dko', 'Dai', 'Eai', 'Fai', 'Dki', 'Dkc', 'Eki', 'Ekc', 'Fki', and 'Fkc'. Sunspot area and its change can be a proxy of magnetic flux and its emergence/cancellation, respectively. we classify each sunspot group into two sub-groups: 'Large' and 'Small'. In addition, for each group, we classify it into three sub-groups according to sunspot group area change: 'Decrease', 'Steady', and 'Increase'. As a result, in the case of compact groups, their flare occurrence rates and daily flare probabilities noticeably increase with sunspot group area. We also find that the flare occurrence rates and daily flare probabilities for the 'Increase' sub-groups are noticeably higher than those for the other sub-groups. In case of the (M+X)-class flares of 'Dkc' group, the flare occurrence rate of the 'Increase' sub-group is three times higher than that of the 'Steady' sub-group. Mean flare occurrence rates and flare probabilities for all sunspot regions increase with the following order: 'Steady', 'Decrease', and 'Increase'. Our results statistically demonstrate that magnetic flux and its emergence enhance major solar flare occurrence. We are going to forecast solar flares based on these results and NOAA scale.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.