• 환경영향평가
• /
• 제20권5호
• /
• pp.705-716
• /
• 2011

For the efficient discovery of knowledge and information from the observed systems, data mining techniques can be an useful tool for the prediction of water quality at intake station in rivers. Deterioration of water quality can be caused at intake station in dry season due to insufficient flow. This demands additional outflow from dam since some extent of deterioration can be attenuated by dam reservoir operation to control outflow considering predicted water quality. A seasonal occurrence of high ammonia nitrogen ($NH_3$-N) concentrations has hampered chemical treatment processes of a water plant in Geum river. Monthly flow allocation from upstream dam is important for downstream $NH_3$-N control. In this study, prediction models of water quality based on multiple regression (MR), artificial neural network and data mining methods were developed to understand water quality variation and to support dam operations through providing predicted $NH_3$-N concentrations at intake station. The models were calibrated with eight years of monthly data and verified with another two years of independent data. In those models, the $NH_3$-N concentration for next time step is dependent on dam outflow, river water quality such as alkalinity, temperature, and $NH_3$-N of previous time step. The model performances are compared and evaluated by error analysis and statistical characteristics like correlation and determination coefficients between the observed and the predicted water quality. It is expected that these data mining techniques can present more efficient data-driven tools in modelling stage and it is found that those models can be applied well to predict water quality in stream river systems.

• 대한교통학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.109-121
• /
• 2007

자료결측의 심각성은 현실적으로 거의 대부분의 조사에서 발생한다. 비단 교통분야뿐만 아니라 인문사회 분야나 기상학, 생물학, 지구과학 등 모든 분야에서 인력식이든 기계식이든 조사 방식에 관계없이 발생한다. 교통자료 수집장비에서의 자료결측의 발생은 현실적으로 불가피한 현상으로 볼 수 있으며, 이와 같은 자료 수집과정에서 발생하는 결측을 신뢰성있게 추정하여 보정하였던 선행연구의 대부분은 교통량 자료의 결측값 보정시 통계적 검증없이 시간적인 임의의 종속성만 고려함으로서, 보정 성능이 떨어지는 단점을 노출하고 있다. 이들 연구에서 적용했던 기법들 또한, 교통량 자료가 가지고 있는 가장 큰 특징인 주기적 순환성(periodic circularity)이 제대로 반영되지 못함으로서 적용상 한계를 노출하고 있다. 본 연구는 현실적으로 거의 대부분의 조사과정에서 발생하는 자료결측의 심각성에 대한 인식을 토대로 대안으로 순환분포모형을 제안하였다. 이러한 자료결측 현상에 대응하고자 하였던 기존의 ad-hoc 또는 heuristic 보정 기법과 모형 기반 및 알고리즘 기반의 보정 기법에 관한 선행 연구의 고찰을 통하여 이들 기법들의 한계점을 확인하였다.

• 한국측량학회지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.49-56
• /
• 1991

본 연구에서는 SPOT 위성자료를 이용함에 있어 경제적 시간적 효용성을 증대시키기 위해, CCT 형태의 수치영상자료를 일반 PC 영상처리체계로 처리하여 3차원 위치를 결정하고자 하였으며, 위성영상의 상좌표취득에는 통계적 이론에 근거한 영상정합기법을 도입, 좌표취득의 신뢰도를 분석하여 수치표고모형생성, 정사사진의 작성 등에 요구되는 3차원 위치결정에 관한 새로운 알고리즘을 제시하였다. CCT 형태의 수치위성영상을 이용한 상좌표취득에 있어서 영상정합기법을 적용한 결과, 육안관측에 의하여 상좌표를 취득하는 방법에 비하여 수평위치 및 높이결정의 정확도를 향상시킬 수 있었다. 상좌표취득을 위해 영상상관기법을 적용할 경우, 기준영역의 크기를 변화시켜 상관계수를 구한 결과, 19$\times$19 영상소의 기준영역이 상좌표취득에 있어 가장 적합한 크기임을 알 수 있었으며, 이러한 결과를 바탕으로 SPOT 위성자료를 해석함에 있어 수치영상의 활용에 관한 알고리즘을 제시할 수 있었다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
• /
• 제7권11호
• /
• pp.469-477
• /
• 2020

The main objective of this paper is to examine the applicability of Linan and Chen's entrepreneurial intention model (EIM) in predicting the entrepreneurial intention. EIM is an adaptation of the Theory of Planned Behavior that focuses on entrepreneurial intention and hypothesizing slightly different patterns of relationship with regards to subjective norms. The model also includes human capital and demographic factors. Snowball sampling method was used to collect data using the entrepreneurial intention questionnaire (EIQ) through several social media platforms. The survey indicates that the overall entrepreneurial intention of Saudi students is high (mean = 5.41). Eight out of the seventeen hypothesized relationships were found to be significant. Among the demographic variables, gender-personal attitude was significant whereas self employment experience and years of business education were found to be significantly related with perceived behavioral control. The statistical analysis using partial least square structural equation modelling validated the model. All the three antecedents of entrepreneurial intention were significantly related with entrepreneurial intention. The results of this study will help policy makers to get deep understanding into the phenomenon of entrepreneurship among Saudi university students and thereby develop a conducive environment. This study also validates the entrepreneurial intention model in a different cultural context.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
• /
• pp.620-622
• /
• 2018

미세먼지에 대한 인체 영향에 관한 사회적 관심이 높아짐에 따라 미세먼지 예측 알고리즘의 필요성이 증가되었다. 많은 연구에서 기상 데이터를 이용하여 통계 모델링 및 기계 학습 기법 기반 예측 모델이 제안되었으나, 해당 모델의 환경 및 세부조건을 정확히 설정하기는 어렵다. 또한 국내 기상 측정소 데이터의 경우 누락된 데이터가 존재하여 새로운 예측 모델을 설계해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위한 선행 연구로서 다층 퍼셉트론 신경망을 활용하여 미세먼지 예측을 수행한다. 이를 위해 측정소 3곳의 기상 데이터를 기반으로 예측 모델을 설계, 실제 데이터와의 비교를 통해 미세먼지 예측을 위한 알고리즘의 적합성을 평가한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제25권8B호
• /
• pp.1424-1435
• /
• 2000

객체기반 동영상 부호화에서 고정 비트율을 얻도록 하는 율제어기는 채널의 비트율원하는 화질 객체간 분배 텍스쳐 및 형상간 관계 프레임스킵 결정 등에 적응성을 부여하기 위한 중요한 요소이다 따라서 이 논문에서는 울제어에 이용되는내용기반 제어기를 제안한다 이것은 이차 율제어 모델을 이용하는 MPEG-4 기법을 확장한 것이다. 객체간 중요성을 분석하여 VOP로 나뉘어지고 객체기반 모델링에 의해 비트가 할당된다, 중요성을 팍악하기 위해 시험 영상ㅇ을 비전문가에게 관측토록 하여 관심영역 VOP를 분석하였다 이에 의해 초기 목표치가 구해지고 오버플로우나 언더플로우를 방지하기 위해 전체 목표치를 설정한다. 객체간 목표치 분배는 움직임벡터 크기 객체의 크기 이전 프레임의 왜곡 등을 반영하는 통계적 특성에 따라 이루어짐과 동시에 객체의 중요성에 따라 분배하는 기법을 제안한다 제안한 기법을 MPEG-4 VM8 부호기에 사용된것과 비교한다.

• Membrane and Water Treatment
• /
• 제7권3호
• /
• pp.175-191
• /
• 2016

In this work, oil-in-water emulsions (O/W) were prepared successfully by membrane emulsification with $0.5{\mu}m$ pore size membrane. Sunflower oil was emulsified in aqueous Tween80 solution with a simple crossflow apparatus equipped with ceramic tube membrane. In order to increase the shear-stress near the membrane wall, a helical-shaped reducer was installed within the lumen side of the tube membrane. This method allows the reduction of continuous phase flow and the increase of dispersed phase flux, for cost effective production. Results were compared with the conventional cross-flow membrane emulsification method. Monodisperse O/W emulsions were obtained using tubular membrane with droplet size in the range $3.3-4.6{\mu}m$ corresponded to the membrane pore diameter of $0.5{\mu}m$. The final aim of this study is to obtain O/W emulsions by simple membrane emulsification method without reducer and compare the results obtained by membrane equipped with helix shaped reducer. To indicate the results statistical methods, $3^p$ type full factorial experimental designs were evaluated, using software called STATISTICA. For prediction of the flux, droplet size and PDI a mathematical model was set up which can describe well the dependent variables in the studied range, namely the run of the flux and the mean droplet diameter and the effects of operating parameters. The results suggested that polynomial model is adequate for representation of selected responses.

• 응용통계연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.541-550
• /
• 2007

시계열자료를 분석하는데 있어 중요한 목적 중에 하나가 미래값에 대한 예측이다. 일반적으로 자기회귀이동평균모형에서는 백색잡음이 정규분포를 따른다는 가정 하에서 모수의 추론과 예측 및 예측구간의 추정이 이루어지고 있다. 그러나 자료가 이러한 가정을 만족하지 않는 경우, 자료를 가정에 맞게 변환시킨 후 분석하는 방법을 생각해 볼 수 있다. 이 논문에서는 변환된 자료를 분석하여 얻은 결과를 이용하여 본래의 척도에서의 미래값에 대한 예측구간을 추정하는 문제에 대해 알아본다. 제안하는 방법에서는 먼저 적절한 변환을 이용하여 자료를 정규가정을 만족하도록 변환시키고 변환된 자료를 이용하여 미래값에 대한 예측구간을 추정한 후, 역변환을 이용하여 예측구간을 추정한다. 이 논문에서는 시계열분석에서 모델링이 상대적으로 어려운 왜도의 문제를 해결하기 위해 Yeo-Johnson 변환을 중심으로 한 방법론을 소개한다. 모의실험 결과 제안된 방법에 의한 단측예측구간의 포함확률이 변환을 사용하지 않은 구간보다 명목수준에 가까운 것을 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제33권3호
• /
• pp.275-294
• /
• 2019

본 연구는 최근 수학교육 연구 논문들의 연구 동향을 파악하기 위하여 2016년 이후의 수학교육 학술지 논문들을 대상으로 텍스트마이닝 기법 중 토픽 모델링과 트랜드 분석 기법을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석 결과 빈도수가 높은 단어들을 조합하여 5개의 토픽을 추출하였으며 이를 통해 최근 활발히 이루어지고 있는 수학교육 연구 주제들을 파악할 수 있었다. 이는 다시 기 수행된 동향 연구들과 차이점과 유사한 점들을 도출할 수 있었는데, 이와 같은 동향 분석을 통해 최근 연구자들이 수학교육 연구에서 중요시 여기는 관점을 읽어 나감과 동시에 향후 주목하여야할 연구 주제 및 방향에 대한 시사점을 제공한다.

• 한국기후변화학회지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.331-344
• /
• 2015

A long-term gridded historical data at 3 km spatial resolution has been generated for practical regional applications such as hydrologic modelling. However, overly high or low values have been found at some grid points where complex topography or sparse observational network exist. In this study, the Inverse Distance Weighting (IDW) method was applied to properly smooth the overly predicted values of Improved GIS-based Regression Model (IGISRM), called the IDW-IGISRM grid data, at the same resolution for daily precipitation, maximum temperature and minimum temperature from 2001 to 2010 over South Korea. We tested various effective distances in the IDW method to detect an optimal distance that provides the highest performance. IDW-IGISRM was compared with IGISRM to evaluate the effectiveness of IDW-IGISRM with regard to spatial patterns, and quantitative performance metrics over 243 AWS observational points and four selected stations showing the largest biases. Regarding the spatial pattern, IDW-IGISRM reduced irrational overly predicted values, i. e. producing smoother spatial maps that IGISRM for all variables. In addition, all quantitative performance metrics were improved by IDW-IGISRM; correlation coefficient (CC), Index Of Agreement (IOA) increase up to 11.2% and 2.0%, respectively. Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE) were also reduced up to 5.4% and 15.2% respectively. At the selected four stations, this study demonstrated that the improvement was more considerable. These results indicate that IDW-IGISRM can improve the predictive performance of IGISRM, consequently providing more reliable high-resolution gridded data for assessment, adaptation, and vulnerability studies of climate change impacts.