• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.179-189
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• 2006

최근 데이터 수집 및 저장기술의 발달, 데이터베이스 관리시스템과 데이터웨어하우스 기술의 광범위한 사용은 기업내부의 대량의 데이터를 축적할 수 있도록 하고 있으며, 축적된 데이터는 의사결정에 필요한 새롭고 가치 있는 정보와 지식을 획득할 수 있는 잠재적인 원천으로 인정되고 있다. 본 논문에서는 이동통신업체의 데이터를 가지고 데이터 마이닝 방법론을 이용하여 기존고객을 세분화하기 위한 예측모델을 설계한다. 이를 통해 고객 개개인의 특성에 맞는 마케팅 프로모션을 하게 하고 신규고객을 획득할 때는 신규 고객의 특성을 미리 예측하여 세분화함으로써 고객의 평생가치를 촉진하여 기업과 고객과의 관계성을 높여서 기업은 안정된 고객층으로부터 수익을 창출하고 고객들은 해당 기업으로부터 더 많은 혜택을 받게 하는데 목적이 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.153-160
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• 2006

국내 이동통신 서비스 시장은 급속하게 발전해왔다. 이러한 성장에 맞춰 WCDMA 서비스가 중요한 성장 동력으로 기대했으나 해외에 비해 국내 보급률은 더딘 실정이다. 하지만 HSDPA의 상용화가 이루어지면서 정체된 WCDMA 단말기의 수요를 이끌 것으로 예상된다. 따라서 신규 WCDMA 서비스의 수요를 예측하고 그에 맞는 새로운 이동통신 사업 전략을 세우는 것이 필요할 것이다. 본 논문은 이동통신 단말기의 가격과 성능에 따른 소비자의 구매 효과를 반영하고, 변형된 Lotka-Volterra 예측 모형을 개발하여 향후 WCDMA 서비스 가입자를 예측하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.53-56
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• 2014

위성시스템설계에서는 설계과정이 초기 설계부터 위성발사까지 약 5년 정도 소요되며, 방송위성수명은 15년 이상까지 될 수 있다. 지구의 온난화 현상은 장기적으로 지구상의 강우율을 점점 증가시키는 추세이다. 이러한 강우율 변화를 포용하기 위해서는 위성링크 설계단계에서 20년 후의 강우감쇠까지 고려하여야 한다. 이 논문에서는 위성방송서비스를 위한 미래의 강우율을 고려하기 위해서 예측용 시계열 시스템 모델을 연구하였다. 이 연구를 통하여 미래 20년 동안의 강우율은 지속적으로 증가할 수 있다는 것을 밝혔다.

• 한국농림기상학회지
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• 제10권3호
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• pp.107-112
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• 2008

"Jeung-Bo-San-Lim-Gyeong-Je" (meaning "Revised Forest Management") has been well recognized as the informative document that introduces scientific knowledge and experiences of Korean ancestors regarding weather and climate. The tradition of Gwan-Cheon-Mang-Gi(i.e., empirical forecasting of short-term weather phenomena based on the status of cloud or sky) has been continuously utilized as a civilian weather forecasting method and even for very short-term weather prediction by operational forecasters these days. This agricultural technology textbook, published during the Great King Youngjo in Chosun-Dynasty, may be regarded as a poorly written document from the modern standpoint. Nonetheless, this study demonstrates that by and large the empirical knowledge contained in the book is indeed science based although their applications are limited to several hours for local forecasts in agricultural practices and daily living. For example, the wisdom of keeping water at an optimum level in a paddy field after sowing to prevent young seedlings from late frost damages was not at all different from the present technique of vinyl covered seedling nursery.

• 한국화재소방학회:학술대회논문집
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• 한국화재소방학회 1997년도 International Symposium on Fire Science and Technology
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• pp.311-318
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• 1997

On April 27,1993, a forest fire occurred in Morito-area, Manba-city, Gunma-prefecture Japan. Under the prevailing strong winds, the fire spread and extended to the largest scale ever in Gunma-prefecture. The author chartered a helicopter on May 5, one week after the fire was extinguished, and took aerial photos of tile damaged area, and investigated the condition. of the fire through field survey and data collection. The burnt area extended. over about 100 hectares, and the damage amounted to about 190 million yen (about two million dollar). The fire occurred at a steep mountainous area and under strong winds, therefore, md and topography strongly facilitated the spreading, It is the purpose of this paper to report a damage investigation of the fire and to develop the forecasting method of forest fires based on the topographical analysis and spreading speed of fire. In the first place, I analyze the topographical structure of the regions which became the bject of this study with some topographical factors, and construct a land form classification ap. Secondly, I decide the dangerous condition of each region in the land form classification map according to the direction of the wind and spreading speed of f'kre. In the present paper, I try to forecast forest fires in Morito area, and the basic results for the forecasting method of forest fires were obtained with the topographical classification system and spreading speed of fire.

• 한국IT서비스학회지
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• 제14권4호
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• pp.185-197
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• 2015

As the uncertainty of demand in B2B electronics market has increased, firms need a strong method to estimate the market demand. An accurate prediction on the market demand is crucial for a firm not to overproduce or underproduce its goods, which would influence the performance of the firm. However, it is complicated to estimate the demand in a B2B market, particularly for the private sector, because firms are very diverse in terms of size, industry, and types of business. This study proposes both qualitative and quantitative demand forecasting approaches for B2B PC products. Four different measures for predicting PC products in B2B market with consideration of the different PC uses-personal work, common work, promotion, and welfare-are developed as the qualitative model's input variables. These measures are verified by survey data collected from experts in 139 firms, and can be applied when individual firms estimate the demand of PC goods in a B2B market. As the quantitative approach, the multiple regression model is proposed and it includes variables of region, type of industry, and size of the firm. The regression model can be applied when the aggregated demand for overall domestic PC market needs to be estimated.

• The Plant Pathology Journal
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• 제17권6호
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• pp.384.1-384
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• 2001

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2018년도 하계 학술발표초록집
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• pp.129-130
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• 2018

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권12호
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• pp.995-1009
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• 2015

초단기 홍수예보를 위한 주요자료로서 최근 기상레이더의 중요성이 크게 부각되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변화 파악이 가능한 장점이 있다. 본 연구는 강우장의 공간적 분포와 레이더 강우세포를 추적하는 강우장 예측 해석방안을 수립하였다. 이를 위해 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장의 바람장 이류(advection) 패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 강우장을 예측하였다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 강우장 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측 결과는 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능할 것으로 사료된다.

• 생태와환경
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• 제46권1호
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• pp.1-9
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• 2013

Algal blooms in potable water supplies are becoming an increasingly prevalent and serious water quality problem around the world. In addition to precipitating taste and odor problems, blooms damage the environment, and some classes like cyanobacteria (blue-green algae) release toxins that can threaten human health, even causing death. There is a recognized need in the water industry for models that can accurately forecast in real-time algal bloom events for planning and mitigation purposes. In this study, using data for an interconnected system of rivers and reservoirs operated by a New Jersey water utility, various ANN models, including both discrete prediction and classification models, were developed and tested for forecasting counts of three different algal classes for one-week and two-weeks ahead periods. Predictor model inputs included physical, meteorological, chemical, and biological variables, and two different temporal schemes for processing inputs relative to the prediction event were used. Despite relatively limited historical data, the discrete prediction ANN models generally performed well during validation, achieving relatively high correlation coefficients, and often predicting the formation and dissipation of high algae count periods. The ANN classification models also performed well, with average classification percentages averaging 94 percent accuracy. Despite relatively limited data events, this study demonstrates that with adequate data collection, both in terms of the number of historical events and availability of important predictor variables, ANNs can provide accurate real-time forecasts of algal population counts, as well as foster increased understanding of important cause and effect relationships, which can be used to both improve monitoring programs and forecasting efforts.