• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.175-186
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• 1999

Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support fer multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To date, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques' results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.175-186
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• 1999

Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support for multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To data, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권2호
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• pp.174-182
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• 2002

실시간 시스템이 복잡해짐에 따라 이를 개발하는 과정에서 객체 지향 설계 방법론과 이를 지원하는 CASE 도구들이 널리 사용되고 있다. 그러나 이런 객체 지향 CASE 도구를 사용할 경우, 설계자들은 별도의 과정으로 객체 중심으로 설계된 모델을 실제 수행되는 주체인 태스크로 변환시켜야 한다. 불행하게도 객체 모델과 태스크는 특성이 근본적으로 다르고, 스케줄 가능성을 분석하기가 어렵기 때문에 이러한 과정을 자동화하기는 매우 어렵다. 이 문제를 해결하기 위하여 많은 CASE 도구에서는 개발자가 직접 수동으로 객체를 태스크로 변환시키도록 요구하고 있다. 결과적으로 개발자들은 자신의 경험을 바탕으로 하여 임시 변통적인 방법에 의존하여 태스크를 유도하고 있다. 유도된 태스크 집합은 결과 시스템의 스케줄 가능성에 직접적으로 중요한 영향을 미친다. 본 논문에서는 실시간 객체 지향 설계 모델을 스케줄 가능성을 고려해 다중 스레드 구현으로 자동적으로 변환하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 태스크는 다른 주기와 종료시한을 갖는 상호 배타적인 트랜잭션들로 이루어진다. 이러한 새로운 태스크 모델에 대하여 스케줄 가능성 분석 알고리즘을 제시한다. 또한 제안된 방법을 지원하기 위하여 런 타임 시스템과 코드 생성이 어떻게 지원되어야 하는지에 대하여 설명한다. 사례 연구는 단일 태스크 매핑의 부적절성을 보여줌과 함께, 다중 태스크를 수동으로 유도하는 것이 매우 어렵고, 제안된 방법이 실질적으로 유용하다는 것을 명백하게 보여준다.

• 한국산업보건학회지
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• 제7권2호
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• pp.245-263
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• 1997

For twelve solvent thinners, evaporation rates of components were investigated and models to estimate the actual concentration have been evaluated. Also, the current ACGIH TLVs (Threshold Limit Values) for the concentration of organic mixtures have been adjusted. The results of this study are summarized as follows : 1. Airborne concentrations of solvent thinner components were related to their respective vapor pressure (r=0.96). On the other hand, there was no significant relation between the concentrations in the air of the thinner compounds and the original amount in liquid form. 2. Airborne concentrations of each chemical were estimated by temperature at $8.5{\pm}1$, $16.7{\pm}1$ and $31.5{\pm}2^{\circ}C$ with an air velocity of 1.5 m/s. The concentrations were increased by increasing temperature (p<0.05). The percentage of concentrations were proportionate to their respective percentage of vapor pressure. Among the chemicals studied, n-butyl acetate, n-butyl alcohol, m-xylene, p-xylene and o-xylene showed a clear relationship to temperature. 3. Airborne concentration of each chemical was estimated by air velocity at 0.05, 1.50 and 2.50 m/s, with a constant temperature at $17{\pm}2^{\circ}C$. The concentrations were increased by increasing air velocity (p<0.05). The percentage of concentrations were proportionate to their respective percentage of vapor pressure. Among the chemicals studied, n-butyl alcohol, m-xylene and p-xylene showed a clear relationship to velocity. 4. In estimating the concentrations of solvent thinners by temperature and air velocity, ACGIH TLVs for mixtures tended to be larger than the values obtained by ACGIH exposure index. It shows that ACGIH TLVs for mixtures are not adequate for evaluating the airborne concentration of thinners and other organic mixtures. 5. The evaporation rate of the thinners were compared to the theoretical equations of Hummel, Braun and Mackay. The Hummel and Braun methods were close to exposure index but Makay's showed an underestimated value. In order to see the accuracy of each three models, the SSE (Error Sum of Squares) calculated for Hummel's was 1.73, being the closest to the actual values. 6. Present ACGIH TLVs for mixtures are not appropriate evaluate industrial environments. In this study, a correction of TLVs using vapor pressure of respective components was suggested. In order to evaluate the corrected TLVs a paired t-test was performed. There was no significant difference between the exposure index and the concentration over suggested TLVs (p>0.05). Thus, this corrected TLVs seem appropriate in order to evaluate actual industrial workplaces organic chemical concentration in the air.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.245-251
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• 2021

1,2인 가구가 꾸준하게 늘어나고 있는 추세에 비어 있는 시간대에 집을 방문하는 외부인이 누구인지 확인하고 싶은 요구가 증가하고 있다. 얼굴인식 기술은 많은 연구를 통해 여러 가지 모델이 제안되었는데 OpenCV의 Harr Cascade와 Dlib의 Hog가 대표적인 오픈소스 모델이다. 두 모델은 사용 환경에 따른 장단점을 가지고 있는데, 본 연구에서 초점을 둔 실내 현관 앞과 제한된 거리에서는 Dlib의 Hog가 강점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝 오픈 소스인 Dlib에 기반을 둔 얼굴인식 방문자 출입관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 전체 시스템은 프론트 모듈과 서버모듈, 모바일모듈로 구성되며 세부적으로는 얼굴등록, 얼굴인식, 실시간 방문자 확인 및 원격제어, 동영상 저장 기능을 포함한다. 인터넷에서 공개된 사진을 이용하여 거리임계 값의 변화에 따른 정밀도, 특이도, 정확도를 구하고 선행연구 결과와 비교하였다. 실험 결과 구현된 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인 하였으며 Dlib에서 보고한 것과 비슷한 결과를 보이는 것을 확인 하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.47-52
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• 2021

최근 국제적으로 신재생 에너지 개발이 활발함에 따라 풍력발전의 비중이 확대되고 있다. 특히 고품질의 풍력자원을 이용하고 소음 피해를 최소화하기 위하여 해안에서 멀리 떨어진 해역에 대규모 풍력단지가 조성되는 추세이다. 해상에 풍력단지가 건설됨에 따라 영해나 영공 감시를 위한 레이더에 간섭을 일으키는 문제 이외에도 해상에서 육상으로 송신하는 조난통신을 간섭하는 지에 대한 분석이 필요하다. 이를 위해서 본 연구에서는 선박에서 MF 또는 HF 대역의 전자파를 송신할 경우, 선박과 육상 기지국 사이에 위치한 해상풍력 발전단지가 송신된 전자파에 대한 간섭 여부를 분석하였다. 이를 위해 대상지역을 수치지형도와 풍력발전기 CAD모델을 활용하여 주변 환경 및 해상풍력 발전단지를 전자기학적으로 모델링하였다. 파장에 비해 광범위한 지역에 대한 전파 분석이므로 고주파 분석기법이 타당하나, 적용할 고주파 분석기법을 주변해역과 지형을 간략화하여 저주파 분석기법으로 먼저 검증하였다. 해상풍력 발전단지 부근에서 송신한 신호에 대해 육상기지국에서 수신한 전력을 분석한 결과, 발전단지가 설치되더라도 거의 동일한 수준으로 전파를 수신할 수 있었다. 이는 풍력발전기가 대형 구조물이기는 하나 타워의 직경은 수 미터에 불과하므로 지향성이 없고 파장이 긴 MF 및 HF 대역에 대해서는 큰 장애물로 작용하지 않기 때문으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.127-137
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• 2019

재범예측은 70년대 이전부터 전문가들에 의해서 꾸준히 연구되어온 분야지만, 최근 재범에 의한 범죄가 꾸준히 증가하면서 재범예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 미국과 캐나다에서 재판이나 가석방심사 시 재범 위험 평가 보고서를 결정적인 기준으로 채택하게 된 90년대를 기점으로 재범예측에 관한 연구가 활발해졌으며, 비슷한 시기에 국내에서도 재범요인에 관한 실증적인 연구가 시작되었다. 지금까지 대부분의 재범예측 연구는 재범요인 분석이나 재범예측의 정확성을 높이는 연구에 집중된 경향을 보이고 있다. 그러나 재범 예측에는 비대칭 오류 비용 구조가 있기 때문에 경우에 따라 예측 정확도를 최대화함과 동시에 예측 오분류 비용을 최소화하는 연구도 중요한 의미를 가진다. 일반적으로 재범을 저지르지 않을 사람을 재범을 저지를 것으로 오분류하는 비용은 재범을 저지를 사람을 재범을 저지르지 않을 것으로 오분류하는 비용보다 낮다. 전자는 추가적인 감시 비용만 증가되는 반면, 후자는 범죄 발생에 따른 막대한 사회적, 경제적 비용을 야기하기 때문이다. 이러한 비대칭비용에 따른 비용 경제성을 반영하여, 본 연구에서 비대칭 오류 비용을 고려한 XGBoost 기반 재범 예측모델을 제안한다. 모델의 첫 단계에서 최근 데이터 마이닝 분야에서 높은 성능으로 각광받고 있는 앙상블 기법, XGBoost를 적용하였고, XGBoost의 결과를 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression Analysis), 의사결정나무(Decision Trees), 인공신경망(Artificial Neural Networks), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)과 같은 다양한 예측 기법과 비교하였다. 다음 단계에서 임계치의 최적화를 통해 FNE(False Negative Error)와 FPE(False Positive Error)의 가중 평균인 전체 오분류 비용을 최소화한다. 이후 모델의 유용성을 검증하기 위해 모델을 실제 재범예측 데이터셋에 적용하여 XGBoost 모델이 다른 비교 모델 보다 우수한 예측 정확도를 보일 뿐 아니라 오분류 비용도 가장 효과적으로 낮춘다는 점을 확인하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제52권2호
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• pp.133-140
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• 2013

흰등멸구, Sogatella furcifera (Horvath), 의 온도에 따른 알 및 약충 발육 기간을 $12.5{\sim}5{\pm}1^{\circ}C$범위에서 $2.5^{\circ}C$ 간격으로 10개 항온, 14:10(L:D) h 광, 상대습도 20~30% 조건에서 조사하였다. 알은 $12.5^{\circ}C$를 제외한 모든 온도 조건에서 1령으로 성공적으로 발육하였으며, $1.5^{\circ}C$에서 22.5일로 가장 길었고, $32.5^{\circ}C$에서 5.5일로 가장 짧았다. 약충은 $15{\sim}32.5^{\circ}C$ 온도범위에서 성충까지 발육 가능하였으며, 약충 전체 발육기간은 $15^{\circ}C$에서 51.9일로 가장 길었으며 온도가 증가함에 따라 짧아져 $32.5^{\circ}C$에서 9.0일로 가장 짧았다. 온도와 발육률과의 관계를 설명하기 위해 선형 및 7개의 비선형(Analytis, Briere 1, 2, Lactin 2, Logan 6, Performance, Modified Sharpe and DeMichele) 모델을 사용하여 분석하였다. 선형 모델을 이용하여 추정한 알과 약충 전기간 발육을 위한 발육영점온도는 각각 $10.2^{\circ}C$와 $12.3^{\circ}C$였으며 발육에 필요한 유효적산온도는 각각 122.0, 156.3 DD였다. 7가지 비선형 모델 중 Briere 1 모델이 모든 발육단계에서 온도와 발육률과의 관계를 가장 잘 설명하였다($r^2$= 0.88~0.99). 알 및 유충의 발육단계별 발육완료 분포는 사용된 3가지 비선형(2-parameter, 3-parameter Weibull, Logistic) 모델 모두 2령과 5령을 제외한 발육단계에서는 비교적 높은 $r^2$(0.91~0.96) 값을 보여 양호한 모형 적합성을 보였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제42권1호
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• pp.43-51
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• 2003

본 연구는 가루깍지벌레 방제적기 예측을 위한 모형을 개발하고자 수행하였다. 포장에 서 가루깍지벌레 발생시기 조사 및 온도별 발육기간을 조사하였으며 각 발육단계 전이(우화)모형 을 작성하였다. 성충발생 최성기는 1세대 6월 중하순,2세대 8월 중하순,3세대는 10월 하.순으로 수원지방에서는 연 3회 발생하였다. 가루깍지벌레 각 발육단계의 발육기간은 $25^{\circ}C$ 까지는 온도가 증가할수록 감소하였으나 그 이상 온도에서는 증가하였다. 발육영점온도 추정결과 알 14.5$^{\circ}C$, 1령 약충+2령 약충 8.4$^{\circ}C$, 3령 약충 10.2$^{\circ}C$, 산란전기간 11.8$^{\circ}C$, 그리고 1령 약충부터 산란전까지는 10.1$^{\circ}C$ 이었다. 발육완성을 위한 적산온도(DD)는 알 105 DD, 1령 +2령 315 DD, 3령 143 BD, 산란전기간 143DD이었다. 알부터 산란기까지 필요한 적산온도는 599DD이었다. 생물리적 발육모형과 발육완료시기 분포를 나타내는 Weibull함수를 이용 가루깍지벌레의 특정 발육단계에서 다음 발육단계로 전이되는 개체수의 비율을 추정하는 발육단계 전이모형을 작성하였다. 1령부터 산란전기간까지 적산온도를 이용하여 성충발생 세대별 50%산란시기를 예측한 결과 Mean-minus-base 추정법을 사용한 경우 실측일과 비교하여 1992년과 1993련 1세대와 2세대 모두 2-3일의 편차를 보였고,Sinewave추정법을 이용한 경우는 1-7일의 편차를 보였다. Rectangle추정법은 0-6일의 편차를 보였다. 발육모형을 이용 일별 발육률을 추정하고 이것을 누적하는 발육률 적산모형의 경우 1세대와 2세대의 성충산란 시기 예측 결과 모두 50%산란시기까지는 1-2일의 편차를 보였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제55권2호
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• pp.119-128
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• 2016

본 연구는 양배추에서 무테두리진딧물의 온도발육실험, 성충수명, 산자실험을 통해 매개변수를 추정하여, 약충의 온도발육모형, 무시성충의 산자모형 작성에 필요한 기본모형들을 제공하기 위해 실시하였다. 6개의 온도(10, 15, 20, 25, 30, $35{\pm}1^{\circ}C$, 16L:8D)에서 실험한 결과로 저온인 $10^{\circ}C$에서는 성공적으로 발육하지 못했다. 약충 발육기간은 온도가 증가할수록 $30^{\circ}C$까지는 감소하였고 $35^{\circ}C$에서는 다시 증가하였는데, $15^{\circ}C$에서 18.5일, $30^{\circ}C$에서 5.9일 이었다. 약충전체 직선회귀식에서 발육영점온도(DT)는 $7.9^{\circ}C$로 나타났으며, 유효적산온도(DD)는 126.3일이었다. 전기약충(1+2령), 후기약충(3+4령), 전체약충 발육률에 대한 비선형모형(Lactin 2 model)과 발육기간 분포 모형(Weibull model)을 작성하였다. 성충수명은 $15^{\circ}C$에서 비정상적으로 18.2일을 보였고, $20^{\circ}C$에서 24.4일, $30.0^{\circ}C$에서 16.4일의 범위에 있었으며, 성충 생리적 연령계산을 위한 노화율 모형작성에 이용되었다. 총 산자수는 $20^{\circ}C$에서 91.6마리로 최대값을 보였다. 본 연구를 통하여 무테두리진딧물 무시성충 산란모형 작성에 필요한 온도별 총산자수, 연령별 누적산자율, 연령별 생존율 모형 등 3개의 기본모형을 추정하였다.