• 한국잡초학회지
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• 제14권3호
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• pp.163-170
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• 1994

논 잡초군락(雜草群落)의 간역(簡易) 예측방법(豫測方法)을 구명(究明)하고 초종별(草種別) 발아예측(發生豫測) 모델을 작성(作成)하기 위하여 1993년 시험을 하였던 바 그 결과는 다음과 같다. 1. 미세종자(微細種子)를 생산(生産)하는 일년생잡초(一年生雜草)는 샘플토양(土壤)에서는 발생(發生)하더라도 실제포장(實際圃場)에는 발생(發生)하지 않는 경우가 많았으나, 다년생잡초(多年生雜草) 또는 대형종자(大型種子)를 생산(生産)하는 일년생잡초(一年生雜草)의 경우에는 토양(土壤) 샘플시(時) 누락(漏落)되어 샘플토양(土壤)에서 출현(出現)되지 않았던 잡초가 많았다. 2. 초종(草種)에 관계(關係)없이 총잡초수(總雜草數)로서는 샘플토양(土壤)의 출현(出現) 잡초수(雜草)에 의해서는 실제포장(實際圃場)의 발생(發生) 잡초수(雜草數)를 예측(豫測)할 수 있는 회귀식(回歸式)이 만들어지지 않았다. 3. 샘플 토양(土壤) 출현(出現) 잡초수(雜草數)에 의한 본답(本畓) 주요잡초(主要雜草)의 간역(簡易) 예측방법(豫測方法)으로서 일년생잡초(一年生雜草)의 경우 전(全) 포장(圃場)에서 일치(一致)하였으나 다년생잡초(多年生雜草)의 경우 일치(一致)하지 않은 포장(圃場)이 많았다 4. 잡종별(雜種別) 예측계수(豫測係數)는 대형종자(大型種子)를 생산(生産)하는 가막사리와 대형괴경(大型塊莖)을 생산(生産)하는 올방개의 경우 1.0 이상(以上)으로서 극히 높았고 피와 올미는 각각 0.175와 0.172로서 비교적 높은 편이었으나 기타 7개 초종(草種)의 예측계수(豫測系數)는 모두 0.08 이하(以下)로서 낮았다. 5. 일년생(一年生) 6초종(草種), 다년생잡초(多年生雜草) 3초종(草種)을 포함(包含)한 총(總)9개 초종(草種)에 대한 예측(豫測)모델이 작성(作成)되었다. 피, 물달개비, 마디꽃, 가막사리, 물별, 올미의 6草種(초종)은 직선회귀식(直線回歸式)으로 할 때 높은 有意性(유의성)을 보였으며, 알방동산이, 올챙이고랭이, 올방개 3초종(草種)은 곡선회귀식(曲線回歸式)으로 할 때 유의성(有意性)이 높았다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.377-396
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• 2023

암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권6호
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• pp.2305-2314
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• 2023

The governing equations of atmospheric dispersion most often taking the form of a second-order partial differential equation (PDE). Currently, typical computational codes for predicting atmospheric dispersion use the Gaussian plume model that is an analytic solution. A Gaussian model is simple and enables rapid simulations, but it can be difficult to apply to situations with complex model parameters. Recently, a method of solving PDEs using artificial neural networks called physics-informed neural network (PINN) has been proposed. The PINN assumes the latent (hidden) solution of a PDE as an arbitrary neural network model and approximates the solution by optimizing the model. Unlike a Gaussian model, the PINN is intuitive in that it does not require special assumptions and uses the original equation without modifications. In this paper, we describe an approach to atmospheric dispersion modeling using the PINN and show its applicability through simple case studies. The results are compared with analytic and fundamental numerical methods to assess the accuracy and other features. The proposed PINN approximates the solution with reasonable accuracy. Considering that its procedure is divided into training and prediction steps, the PINN also offers the advantage of rapid simulations once the training is over.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제17권12호
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• pp.1736-1740
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• 2004

Since the application of relatively high levels of heavy metals in the compost poses a potential hazard to plants and animals, the content of heavy metals in the compost with animal manure is important to know if it is as a fertilizer. Measurement of heavy metals content in the compost by chemical methods usually requires numerous reagents, skilled labor and expensive analytical equipment. The objective of this study, therefore, was to explore the application of near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS), a nondestructive, cost-effective and rapid method, for the prediction of heavy metals contents in compost. One hundred and seventy two diverse compost samples were collected from forty-seven compost facilities located along the Han river in Korea, and were analyzed for Cr, As, Cd, Cu, Zn and Pb levels using inductively coupled plasma spectrometry. The samples were scanned using a Foss NIRSystem Model 6500 scanning monochromator from 400 to 2,500 nm at 2 nm intervals. The modified partial least squares (MPLS), the partial least squares (PLS) and the principal component regression (PCR) analysis were applied to develop the most reliable calibration model, between the NIR spectral data and the sample sets for calibration. The best fit calibration model for measurement of heavy metals content in compost, MPLS, was used to validate calibration equations with a similar sample set (n=30). Coefficient of simple correlation (r) and standard error of prediction (SEP) were Cr (0.82, 3.13 ppm), As (0.71, 3.74 ppm), Cd (0.76, 0.26 ppm), Cu (0.88, 26.47 ppm), Zn (0.84, 52.84 ppm) and Pb (0.60, 2.85 ppm), respectively. This study showed that NIRS is a feasible analytical method for prediction of heavy metals contents in compost.

• 응용통계연구
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• 제31권3호
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• pp.367-382
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• 2018

회사채 신용 등급 예측 모형에 대한 연구는 신용 평가 기관이 회사채 신용 등급 평가에 사용될 것이라 예상 되는 여러 재무적 특성 변수들을 기반으로 진행되었으며 선형 회귀 모형(linear regression), 순위 로짓(ordered logit), 순위 프로빗(ordered probit), 서포트 벡터 기계(support vector machine), 랜덤 포레스트(random forest) 등 다양한 모형들을 적용하여 개발되었다. 하지만 기존 연구들에서 고려한 회사채 신용 등급은 연구에 따라 5등급에서 20등급까지 다른 등급 구간을 적용하였으며 분석에 이용된 표본 자료의 기간 및 대상도 상이하여 예측 성능의 공정한 비교에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 2013년부터 2017년까지의 회사채 신용 등급 자료와 기존 연구들에서 사용된 재무 지표들을 통합하여 기존에 발표된 예측 모형들을 동일한 자료에 적용하고 예측 성능을 비교하였다. 추가적으로 Elastic-net 벌점화 회귀 모형 및 순위 로짓, 순위 프로빗 모형을 적합하여 LASSO 벌점이 선택됨을 확인하였으며 LASSO 벌점을 고려한 예측 모형이 대응하는 기존의 예측 모형들보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다. 본 연구의 수행 결과, 랜덤 포레스트를 이용한 예측 모형이 15등급 기준 검증 자료에서 정확한 등급 예측률이 69.6%로 다른 모형과 비교하여 높은 예측 성능을 나타내었다.

• 한국유체기계학회 논문집
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• 제11권6호
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• pp.46-53
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• 2008

Flow structures in an axial compressor with a non-uniform tip clearance were predicted by solving a simple prediction method. For more reliable prediction at the off-design condition, off-design flow characteristics such as loss and flow blockage were incorporated in the model. The predicted results showed that flow field near the design condition is largely dependent on the local tip clearance effect. However overall flow field characteristics are totally reversed at off-design condition, especially at the high flow coefficient. The tip clearance effect decreases, while the local loss and flow blockage make a complicated effect on the compressor flow field. The resultant fluid induced Alford's force has a negative value near the design condition and it reverses its sign as the flow coefficient increases and shows a very steep increase as the flow coefficient increases.

• Journal of Communications and Networks
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• 제15권4호
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• pp.338-351
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• 2013

Multiple-input multiple-output (MIMO) communication may provide high spectral efficiency through the deployment of a very large number of antenna elements at the base stations. The gains from massive MIMO communication come from the use of multi-user MIMO on the uplink and downlink, but with a large excess of antennas at the base station compared to the number of served users. Initial work on massive MIMO did not fully address several practical issues associated with its deployment. This paper considers the impact of channel aging on the performance of massive MIMO systems. The effects of channel variation are characterized as a function of different system parameters assuming a simple model for the channel time variations at the transmitter. Channel prediction is proposed to overcome channel aging effects. The analytical results on aging show how capacity is lost due to time variation in the channel. Numerical results in a multicell network show that massive MIMO works even with some channel variation and that channel prediction could partially overcome channel aging effects.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2008년도 추계학술대회A
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• pp.684-689
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• 2008

In this study, homogenization method combined with the effective interface model for the characterization of properties of the nanoparticulate composites is developed. In order to characterize particle size effect of nanocomposites, effective interface model has been developed. The application range of analytical micromechanics approach is limited because a simple analytical approach is valid only for simple and uniform geometry of fiber particles. Therefore this study focuses on the analysis of mechanical properties of the effect interface through the continuum homogenization method instead of using analytical micromechanics approach. Using the homogenization method, elastic stiffness properties of the effective interface are numerically evaluated and compared with the analytically obtained micromechanics solutions. The suggested homogenization method is expected to be applied to optimization problems for nanocomposite design.

• Journal of the Korean Association of Oral and Maxillofacial Surgeons
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• 제29권3호
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• pp.163-168
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• 2003

Three-dimensional solid model has not been widely used in surgical prediction of orthognathic surgery because frequent artifacts from occlusal restorations or prosthesis limited the usefulness of simulated surgery involving occlusion. We prepared three-dimensional(3D) solid model from CT data and integrated the 3D solid model with dental cast using a face-bow transfer technique combined with skeletal reference measurement and confirmation with cephalometric radiographs. With this simple and easy method, it was possible to predict bony interference between the proximal and distal segment of the mandible so that we can prevent condylar displacement after sagittal split ramus osteotomy of the mandible with prominent asymmetry. The method error was within 2mm and it seemed to be useful in preoperative planning for maxillofacial surgery with maxillo-mandibular occlusal change.

• 한국추진공학회지
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• 제16권6호
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• pp.32-40
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• 2012

가스터빈 희박 예혼합 연소기에서 발생하는 연소 불안정의 고유 주파수 및 초기 성장률의 예측을 위하여 선형 열음향 해석 모델이 소개되었다. 모델 검증을 위하여 입출구 조건이 잘 정의되고, 상대적으로 이전 연구 결과에서 적용된 연소기에 비하여 구조가 간단한 모델 연소기가 선정되었다. 정의된 연소기에서 음향 해석을 위한 선형 관계식이 유도되었고, 이를 통하여 선형 안정성 해석 방안이 제시되었다. 해석 결과 연소 불안정의 특성에 대한 전체적인 변화 경향은 성공적으로 예측하였으나, 주파수의 절대값에 있어서는 실제 실험 결과보다 다소 작은 값을 예측하는 것으로 나타났다. 이러한 주파수의 예측 오차는 짧은 화염보다는 긴 화염에서 더욱 두드러지는 것으로 나타났다.