• 응용통계연구
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• 제16권1호
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• pp.1-14
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• 2003

본 연구에서는 현행 경제활동인구조사 체계에 근거하여 대영역 내의 시군구 단위 행정자치구역들에 대한 실업통계들을 생산할 수 있는 소지역 추정법이 제안된다. 고려된 소지역 추정량들은 합성 추정량, 복합추정량과 같은 설계기반 간접 추정량들이며 이러한 추정량들에 대한 평균제곱오차 추정식이 경제활동인구조사 체계 하에서 산정되어 시군구 단위 소지역 추정값들에 대한 정확도의 측도로써 활용된다. 2000년 12월 충북지역의 경제활동인구조사 자료로부터 이 지역 내의 10개 시군구 단위 행정자치구역들에 대한 실업자 총계 및 잭나이프 평균제곱오차가 본 연구에서 제시된 추정절차에 의해 추정된다. 시군구 단위 실업자 총계 추정값들의 신뢰성은 이들 추정값들의 상대편향(Relative Bias)과 상대오차제곱근(Relative Root Mean Square Error)에 의해 평가된다. 현행 한국 경제활동인구조사체계 하에서 복합추정량이 다른 추정량들에 비해 매우 안정적임을 밝힌다.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제16권1호
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• pp.58-67
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• 2020

A big data processing method to predict solar power generation using systems engineering approach is developed in this work. For developing analytical method, linear model (LM), support vector machine (SVN), and artificial neural network (ANN) technique are chosen. As evaluation indices, the cross-correlation and the mean square root of prediction error (RMSEP) are used. From multi-variable comparison test, it was found that ANN methodology provides the highest correlation and the lowest RMSEP.

• 한국농공학회지
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• 제43권2호
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• pp.78-84
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• 2001

The daily streamflow in the Yaluhe watershed located in the north-eastern part of China was simulated by DAWAST model and the water balance parameters of the model were calibrated by simplex method. Model verification tests were carried out. The range of root mean square error was 0.34∼1.50mm, that of percent error in volume was -16.9∼-62.0% and that of correlation coefficient was 0.727∼0.920. DAWAST model was revised to consider the phreatic evaporation from the ground water in the frozen soil by adjusting soil moisture content in the unsaturated layer at the end of the melting season. The results of estimation of the daily streamflow by the revised model were statistically improved, that is, the range of root mean square error was 0.31∼1.49mm, that of percent error in volume was -11.7∼-12.1%, and that of correlation coefficient was 0.810∼0.932. The accuracy of DAWAST model was improved and the applicability of DAWAST model was expanded to the frozen region.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권8호
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• pp.677-690
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• 2006

본 연구에서는 LH-OAT (Latin Hypercube Ore factor At a Time) 민감도분석 방법과 SCE-UA (Shuffled Complex Evolution at University of Arizona) 최적화 기법을 적용하여 보청천 유역에서 SWAT모형에 대한 자동보정 방법을 제시하였다. LH-OAT 방법은 전역 민감도분석과 부분 민감도 분석의 장점을 조합하여 가용매개변수 공간에 대하여 효율적으로 매개변수의 민감도 분석이 가능하게 하였다. LH-OAT민감도 분석으로부터 결정된 매개변수의 민감도 등급은 SWAT 모형의 자동보정 과정에서 요구되는 보정대상 매개변수의 선택에 유용하게 적용될 수 있다. SCE-UA 방법을 적용한 SWAT모형의 자동보정 해석결과는 보정자료, 보정매개변수, 통계적 오차의 선택에 따라서 모형의 성능이 좌우되었다. 보정기간과 보정매개변수가 증가함에 따라 검증기간에 대한 RMSE (Root Mean Square Error), NSEF (Nash-Sutcliffe Model Efficiency), RMAE (Relative Mean Absolute Error), NMSE (Normalized Mean Square Error) 등의 모형오차는 감소하였지만, NAE (Normalized Average Error) 및 SDR(Standard Deviation Ratio)은 개선되지 않았다. SWAT모형의 보정에 적용되는 보정자료, 보정매개변수 및 모형평가를 위한 통계적 오차 선택이 해석결과에 미치는 복잡한 영향을 이해하기 위하여 다양한 대표유역을 대상으로 추가적인 연구가 필요하다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.788-796
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• 2003

본 논문에서는 순차적 학습 방법에서의 동적 모멘트를 제안한다. 동적 모멘트에서의 가변적인 모멘트를 이용하여 수렴 속도와 학습 성능을 향상시키며 회귀율에서도 이를 확인할 수 있다 제안된 학습 방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습률을 달리 반영하는 방법이다. 기존의 정적 상수로 정의된 모멘트가 전체 학습에 동등하게 영향을 주는 반면 제안된 동적모멘트를 이용한 학습 방법은 학습 수행에 따라 동적으로 모멘트를 변경함으로써 수렴 속도와 학습 성능을 효과적으로 제어할 수 있다. 이전의 분류문제와 회귀문제의 분리확인과는 달리 본 논문에서는 제안된 동적모멘트의 성능과 회귀율을 동시에 확인한다. 본 논문에서 사용한 회귀방법은 RMS 오류율을 사용하였으며 제안된 학습방법인 동적모멘트를 SVM(Support Vector Machine)의 순차 학습방법인 KA(Kernel Adatron)과 KR(Kernel Relaxation)에 적용하여 RMS 오류율을 확인하였다. 공정한 학습 성능 평가를 위해 신경망 분류기표준평가데이터인 SONAR 데이터를 이용하였으며 실험 결과 동적모멘트를 이용한 학습 성능과 수렴 속도 및 RMS 오류율이 정적모멘트를 이용한 학습방법보다 향상되었음을 확인하였다.

• 한국환경과학회지
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• 제27권7호
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• pp.499-507
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• 2018

Agricultural meteorological information is an important resource that affects farmers' income, food security, and agricultural conditions. Thus, such data are used in various fields that are responsible for planning, enforcing, and evaluating agricultural policies. The meteorological information obtained from automatic weather observation systems operated by rural development agencies contains missing values owing to temporary mechanical or communication deficiencies. It is known that missing values lead to reduction in the reliability and validity of the model. In this study, the hierarchical Bayesian spatio-temporal model suggests replacements for missing values because the meteorological information includes spatio-temporal correlation. The prior distribution is very important in the Bayesian approach. However, we found a problem where the spatial decay parameter was not converged through the trace plot. A suitable spatial decay parameter, estimated on the bias of root-mean-square error (RMSE), which was determined to be the difference between the predicted and observed values. The latitude, longitude, and altitude were considered as covariates. The estimated spatial decay parameters were 0.041 and 0.039, for the spatio-temporal model with latitude and longitude and for latitude, longitude, and altitude, respectively. The posterior distributions were stable after the spatial decay parameter was fixed. root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), and bias were calculated for model validation. Finally, the missing values were generated using the independent Gaussian process model.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.117-124
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• 2023

In the machine vision inspection equipment, diameter measurement is important process in inspection of cylindrical object. However, machine vision inspection equipment requires complex algorithm processing such as camera distortion correction and perspective distortion correction, and the increase in processing time and cost required for precise diameter measurement. In this paper, we proposed the algorithm for diameter measurement of cylindrical object using the laser displacement sensor. In order to fit circle for given four input outer points, grid search algorithms using root-mean-square error and mean-absolute error are applied and compared. To solve the limitations of the grid search algorithm, we finally apply the singular-value-decomposition based circle fitting algorithm. In order to compare the performance of the algorithms, we generated the pseudo data of the outer points of the cylindrical object and applied each algorithm. As a result of the experiment, the grid search using root-mean-square error confirmed stable measurement results, but it was confirmed that real-time processing was difficult as the execution time was 10.8059 second. The execution time of mean-absolute error algorithm was greatly improved as 0.3639 second, but there was no weight according to the distance, so the result of algorithm is abnormal. On the other hand, the singular-value-decomposition method was not affected by the grid and could not only obtain precise detection results, but also confirmed a very good execution time of 0.6 millisecond.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2001년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.65-68
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• 2001

This study was conducted to develop a soil moisture meter using capacitance probe. A parallel cylinder type capacitance probe (C-probe) was fabricated The 5 MHz of crystal oscillator was constructed to detect the capacitance change of the C-probe with moist soil. A third order polynomial regression model for volumetric water content having oscillation frequency changes at 5 MHz as independent variables presented the determination coefficient of 0.979 and root mean square error of $0.031\;cm^{3}cm^{3}$ for all soil samples. A prototype soil moisture meter consisting of the sample container, C-probe, oscillator, frequency counter and related signal procession units presented the correlation coefficient of 0.987 and the root mean square error of $0.032\;cm^{3}cm^{3}$ as compared with the oven drying method for unknown soil samples.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제64권3호
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• pp.531-538
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• 2022

In Italy, buffalo mozzarella is a largely sold and consumed dairy product. The fraudulent adulteration of buffalo milk with cheaper and more available milk of other species is very frequent. In the present study, Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), in combination with multivariate analysis by partial least square (PLS) regression, was applied to quantitatively detect the adulteration of buffalo milk with cow milk by using a fully automatic equipment dedicated to the routine analysis of the milk composition. To enhance the heterogeneity, cow and buffalo bulk milk was collected for a period of over three years from different dairy farms. A total of 119 samples were used for the analysis to generate 17 different concentrations of buffalo-cow milk mixtures. This procedure was used to enhance variability and to properly randomize the trials. The obtained calibration model showed an R² ≥ 0.99 (R² cal. = 0.99861; root mean square error of cross-validation [RMSEC] = 2.04; R² val. = 0.99803; root mean square error of prediction [RMSEP] = 2.84; root mean square error of cross-validation [RMSECV] = 2.44) suggesting that this method could be successfully applied in the routine analysis of buffalo milk composition, providing rapid screening for possible adulteration with cow's milk at no additional cost.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.177-187
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• 2014

본 논문에서는 고속 부공간 추적 기법인 FAPI (Fast Approsimated Power Iteration)에 GVFF RLS (Gradient-based Variable Forgetting Factor Recursive Least Square Error)를 적용한 GVFF FAPI 를 제안한다. 기존의 FAPI는 신호의 공분산 행렬을 추정하기 위해 고정 망각 인자를 사용하기에, 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에 적용하기 여려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, GVFF FAPI는 개선된 MSE (Mean Square Error)의 분석으로부터 유도된 MSE의 기울기 기반의 시변 망각 인자를 사용한다. 또한 GVFF RLS의 망각 인자 업데이트 식을 개선하여 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에서 부공간 에러를 줄인다. 개선된 망각 인자 업데이트 식은 MSE의 기울기가 양수이면 망각 인자를 빠르게 감소하게 하고 MSE의 기울기가 음수이면 망각 인자를 천천히 증가시킨다. 모의실험을 통해서 도래각이 지속적으로 변하는 환경에서 GVFF FAPI 알고리즘이 기존의 FAPI 알고리즘보다 작은 부공간 에러를 가지는 것을 보이고, 추적된 부공간을 도래각 추정기법에 적용하였을 때 추적된 도래각의 RMSE (Root Mean Square Error)가 더 작은 것을 확인한다.