• 한국해양공학회지
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• 제18권4호
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• pp.40-45
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• 2004

An efficient numerical model of the modified mild slope equation, based on the robust iterative method is presented. The model developed is verified against other numerical experimental results, related to wave reflection from an arc-shaped bar and wave transformation over a circular shoal. The results show that the modified mild slope equation model is capable of producing accurate results for wave propagation in a region where water depth varies substantially, while the conventional mild slope equation model yeilds large errors, as the mild slope assumption is violated.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.359-368
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• 2005

Personalized reminder systems have to identify the user's current needs dynamically and proactively based on the user's current context. However, need identification methodologies and their feasible architectures for personalized reminder systems have been so far rare. Hence, this paper aims to propose a proactive need awaring mechanism by applying agent, semantic web technologies and RFID-based context subsystem for a personalized reminder system, which is one of the supporting systems for a robust ubiquitous service support environment. Rescorla-Wagner model is adopted as an underlying need awaring theory. We have created a prototype system. called NAMA(Need Aware Muiti-Agent)-RFID. to demonstrate the feasibility of the methodology and of the mobile settings framework that we propose in this paper Moreover, to test if the proposed system works in terms of scalability, a simulation was performed and the results are described.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 추계학술대회 논문집 학회본부A
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• pp.269-272
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• 1998

This paper presents an UPFC(Unified Power Flow Controlled model that considered rating for stability study. The proposed UPFC model was implemented by PSS/E and IPLAN. As a control strategy for damping electromechnical oscillations, energy function method was adopted. By the adopted control law, the damping effect is robust with respect to loading condition, fault location and network structure. The effect of control of the UPFC model was demonstrated on a one machine infinite bus system.

• 노동경제논집
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• 제27권3호
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• pp.75-111
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• 2004

현 연구에서는 NLSY 데이터를 이용하여 개개인이 노동시장에 진입한 이래로 겪은 모든 실직 및 실업 경험을 추출하고, 이를 바탕으로 특정 시점에서의 임금이 그 이전에 겪었던 실직의 횟수와 누적실업기간에 어떻게 영향을 받는가를 분석하였다. 기존의 연구들과는 달리 현 연구에서는 1회의 실업기간이 아닌 누적실업기간의 효과를 분석하였으며 나아가 실직 횟수와 누적 실업기간 중 어느 변수가 임금에 보다 큰 부정적 영향을 주는가를 분석하였다. 실직 횟수와 누적실업기간을 동시에 설명변수로 포함시킬 경우 남성 표본에서는 누적실업기간만이 유의하게 임금을 낮추는 것으로 나타나는 것과 대조적으로 여성 표본에서는 실직 횟수만이 임금에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 남성의 경우 누적실업기간이 한 달 더 길어지면 임금은 0.4% 낮아지는 것으로 나타났으며 이 추정치는 표본 제약을 다양하게 바꾸고 추정모형을 달리하여도 변함 없이(robust) 나타났다. 한편 여성의 경우 추가적인 1회의 실직 경험이 가져다 주는 임금의 하락은 2%를 상회하는 것으로 나타났다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제28권2호
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• pp.177-200
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• 2019

전력수급계획의 근간이 되는 전력수요 전망은 GDP와 기상변수 등 다양한 요인에 의해 영향을 받기 때문에 확률 프로세스로 이해할 수 있다. 이 전망치를 바탕으로 전력설비의 구성 방안이 수립되는데, 실제 의사결정 과정은 주어진 확률분포에 대한 정보가 온전하다고 가정한다는 한계를 가진다. 그러나 현실적으로는 확률분포 자체의 중첩 불확실성이 존재하기 때문에 강건한 최적계획(robust optimization)의 수립이 필요하다. 본 논문은 중첩 불확실성을 포함한 발전설비 조정의 최적의사결정을 연구한다. 구체적으로 원자력의 감축투자 관련 실물옵션 모형을 수립하고 우리나라 전력수급기본계획의 특성을 고려한 중첩 불확실성하에서 원전감축 투자를 분석한다. 분석 결과, 현재의 원전축소 정책은 전력수요 증가율이 낮다는 것을 전제로 한 정책으로서 전력수요 증가에 대응할 수 있는 정책 강건성을 갖추지는 못한다는 것을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제22권2호
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• pp.329-340
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• 2009

질적 형질에 대한 유전적 연관성 분석은 크게 두 가지로 구분 할 수 있는데, 모형 기반분석과 그렇지 않은 모형 무관 분석 방법이다. 복합질병의 경우 멘델의 유전법칙을 잘 따르지 않기 때문에 모형 기반 분석 방법을 사용하는 것보다 모형 무관 분석 방법을 사용하는 것이 효율적이라고 알려져 있다. 이러한 모형 무관 분석 방법 중 이환 형제 쌍 자료를 이용한 분석 방법은 형제 쌍 간의 유전적 일치 비율을 기준으로 공유하고 있는 대립유전자의 분포를 이용하는 것으로 크게 proportion test, mean test, minmax test로 구분 할 수 있다. 본 연구에서는 형제집단자료로 확장된 경우, 유전 형식에 상관없이 로버스트한 방법으로 알려진 minmax test에 형제 쌍의 가중치를 고려할 수 있는 방법들 즉, 동일 가중 방법, Suarez의 방법, Hodge의 방법, Sham 등의 방법을 적용하여 그 성능을 비교하였다. 모의실험 자료를 이용하여 비교한 결과 표식유전자의 빈도, 형질의 유전 형식, 형제수에 상관없이 Suarez의 방법이 가장 검정력이 높은 방법으로 드러났다. 또한, 동일 가중 방법을 제외하고는 표식유전자의 빈도가 높아질수록, 형제수가 많아질수록 더 높은 검정력을 보였고, 이러한 현상은 우성 유전 형식을 가정한 자료에서 더욱 두드러지게 나타났다.

• 에너지공학
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• 제24권2호
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• pp.167-173
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• 2015

본 연구에서는 2005년부터 2013년 동안의 분기별 평균기온자료와 소득, 전력가격, 전력사용량 자료를 사용하여 전력수요함수를 추정하였다. 시계열 데이터의 효과적 활용을 위하여 내생시차변수 모형을 활용하였고, 수요함수의 모수에 대한 강건한 추정치를 얻기 위해 최소자승법 추정법을 사용하였다. 전력수요의 단기 가격탄력성 및 소득탄력성은 각각 -0.569, 0.631로 추정되었으며 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하였다. 또한 전력수요의 장기 소득 탄력성과 가격탄력성은 각각 1.589, -1.433으로 소득탄력성과 가격탄력성 모두 탄력적인 것으로 추정되었으며 이 또한 유의수준 1%에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 기온과 전력수요와의 관계는 여러 선행 연구들에 의해 U자 모양을 갖는 것으로 추정된 바 있으며, 본 연구에서 추정한 임계기온은 $15.2^{\circ}C$인 것으로 나타났다. 내생시차변수모형을 이용한 경우 이중로그모형을 이용하여 추정했을 때 보다 통계적 설명력이 높고 적합도 또한 높아지는 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권2호
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• pp.11-22
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• 2007

본 논문은 인구 중심점 개념을 이용하여 GIS 공간 모형에서 보다 정확한 수요 규모를 추정할 수 있는 방법을 제시하고자 하는 연구이다. 이를 위하여 본 연구에서는 면적 속성의 수요 데이터와 점형 속성의 인구 중심점(population centroid)의 개념을 활용하여 보다 정확한 수요 규모를 추정할 수 있는 방법을 제시하고 다양한 지역 및 공간 단위에도 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다. 이를 위하여 기존의 수요 데이터 이용 방법의 한계와 제한점을 보완하고 보다 정확한 수요 규모의 추정을 위해서 주택 유형별 가중치 기반의 인구 중심점 추정 방법을 제시하였다. 추출된 인구 중심점을 기반으로 각 수요점의 위치와 수요 규모를 추정하고 인구 중심점과 수요 지점간의 거리 측정 방법을 통하여 실제 GIS 공간모형의 적용 가능성을 살펴 보았다. 이를 위하여 입지-배분 공간 모형을 사례로 시설물 입지를 위한 기본적인 수요 규모와 서비스 배분을 위한 GIS 공간 모형의 적용 가능성을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.95-104
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• 2009

본 논문에서는 노이즈에 강인한 음악 시작점 검출 알고리즘을 제안한다. 음악의 시작점 검출은 음악을 이용한 신호처리 시스템에 있어서 일관되지 않은 입력데이터를 통한 계산낭비, 비교검색 등의 문제 해결을 위해 필요한 것이다. 특히 신호처리를 이용한 내용기반 음악검색 시스템에서 시간의 순서로 데이터를 비교하는 시간순차적 검색방법에서는 더욱 필요시 된다. 시간순차적 검색 방법은 시간의 순서로 단순 비교를 수행하기 때문에 검색의 속도가 빠르다는 장점이 있는 반면 비교하는 데이터의 시작 시간이 동일해야 하는 단점이 있다. 하지만 디지털화된 음악은 비트레이트 변환에 의한 시작 시간의 동일함을 보장할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 검색의 전처리 단계에서 음악의 시작점을 검출함으로써 시간순차적 검색 방법을 적용하여 고속의 검색을 수행하면서도 인식률이 낮아지지 않게 하였다. 시작점 검출은 소리를 검출할 수 있는 최소 파형모형을 이용하였으며 노이즈에 강인하기 위하여 묵음에 존재하는 노이즈는 스킵핑을 하였다. 제안한 알고리즘은 실험을 통해 시작점 검출을 미적용한 결과보다 약 38% 성능이 향상됨을 확인하였으며 노이즈에 강인함을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.139-157
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• 2016

앙상블 분류기란 개별 분류기보다 더 좋은 성과를 내기 위해 다수의 분류기를 결합하는 것을 의미한다. 이와 같은 앙상블 분류기는 단일 분류기의 일반화 성능을 향상시키는데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 랜덤 서브스페이스 앙상블 기법은 각각의 기저 분류기들을 위해 원 입력 변수 집합으로부터 랜덤하게 입력 변수 집합을 선택하며 이를 통해 기저 분류기들을 다양화 시키는 기법이다. k-최근접 이웃(KNN: k nearest neighbor)을 기저 분류기로 하는 랜덤 서브스페이스 앙상블 모형의 성과는 단일 모형의 성과를 개선시키는 데 효과적인 것으로 알려져 있으며, 이와 같은 랜덤 서브스페이스 앙상블의 성과는 각 기저 분류기를 위해 랜덤하게 선택된 입력 변수 집합과 KNN의 파라미터 k의 값이 중요한 영향을 미친다. 하지만, 단일 모형을 위한 k의 최적 선택이나 단일 모형을 위한 입력 변수 집합의 최적 선택에 관한 연구는 있었지만 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형에서 이들의 최적화와 관련된 연구는 없는 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 KNN을 기저 분류기로 하는 앙상블 모형의 성과 개선을 위해 각 기저 분류기들의 k 파라미터 값과 입력 변수 집합을 동시에 최적화하는 새로운 형태의 앙상블 모형을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 앙상블을 구성하게 될 각각의 KNN 기저 분류기들에 대해 최적의 앙상블 성과가 나올 수 있도록 각각의 기저 분류기가 사용할 파라미터 k의 값과 입력 변수를 유전자 알고리즘을 이용해 탐색하였다. 제안한 모형의 검증을 위해 국내 기업의 부도 예측 관련 데이터를 가지고 다양한 실험을 하였으며, 실험 결과 제안한 모형이 기존의 앙상블 모형보다 기저 분류기의 다양화와 예측 성과 개선에 효과적임을 알 수 있었다.