기존에는 lab-scale 연구에서 이론식을 기초로 막오염 모델식을 구성하였지만, 이러한 모델식은 여과, 역세, 배출이 연속적으로 이루어지는 실규모 현장에 적용하기에는 적합하지 않았다. 본 연구는 실제로 인천시 G-정수사업소에서 발생되는 배출수 처리를 위해 연속자동 운전되고 있는 침지막 공정을 대상으로 진행되었다. 정유량 조건에서 막오염 관리지표를 막간차압(Trans-Membrane Pressure, TMP)으로 결정하고 침지막 공정의 주요 운전변수인 총 투과유량과 조 내 SS농도를 독립변수로 하여 TMP의 시계열 예측을 시도하고 예측 가능성 및 적용성을 평가하였다. 유전자알고리즘을 이용한 시계열 예측모형을 구성한 결과, TMP 예측값이 펄스주기 형태와 경시적인 증가 추세 두 가지를 모두 반영하고 있어서 만족할 만한 결과가 나왔다. 두 번의 검증 결과, 선형회귀 방식으로 TMP 실측치와 예측치의 상관성(유의성)을 나타내면 각각 $r^2=0.721$, $r^2=0.928$ 수준이다. 본 연구에서는 하절기 자료를 활용하여 모델링 작업을 수행하였지만 추후에 연속자료가 더 쌓이면 같은 절차로 모델링 작업을 반복해서 더 높은 신뢰도의 예측모형을 구성할 수 있고 이를 실제 현장에 적용하여 2~3일 정도의 단기예측을 수행한다면 실제로 막공정을 에너지 효율적으로 운영하는데 도움이 될 것으로 사료된다.
최근 모듈러주택 시장은 주거시설 뿐만 아니라 업무시설등에 적용되면서 시장영역이 확대되고 있다. 해외 선진국의 경우 성숙단계로 접어들고 있으며, 국내의 경우 시장이 형성되어 있지 않기 때문에 중 장기 시장 전망을 위한 추세 파악에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 시계열 분석을 기반으로 비선형 예측모형을 활용하여 국내 모듈러주택의 시장수요를 전망하였다. 모듈러주택 시장수요 전망은 신규 주택 건설에 대한 수요량 추정 결과를 기반으로 주택 공급량을 파악하고 주택공급량의 일부를 모듈러주택 수요로 가정하여 시나리오분석을 하였으며, 비선형 예측모형을 활용하여 모듈러주택 시장 전망을 하였다.
본 연구에서는 급변하고 있는 세계 경제 환경 하에서 중국 자동차 산업의 발전 현황과 자동차 산업과 관련한 중국 정부의 정책을 살펴보고, 중국 내 소비자들의 자동차 구입에 대해 소비자 동향 조사를 실시하였다. 중국 정부의 강력한 국가 배출가스 규제정책과 내연기관 자동차 제조·판매 기준의 강화에도 불구하고 소비자들은 다양한 이유로 앞으로 자동차를 구매 시 내연기관차를 선택하겠다는 응답비율이 59.6%에 달하는 등 정부 정책과 소비자 인식 사이에는 적지 않은 차이가 존재하고 있음을 확인하였다. 또한, 최근의 중국 내 자동차 판매량의 감소 추세를 발견하여 2010년 1월부터 2020년 12월까지 월별 판매량을 학습용 데이터로, 2021년 1월부터 2022년 11월 동안의 판매량을 평가용으로 구분하여 향후 중국의 자동차 수요를 예측하는 시계열 모형들을 제안, 평가하였다. 그리고 각 시계열모형을 적용하였을 때의 2023년도의 월별 예측 판매량을 보였다.
이 연구는 IMO의 환경규제와 4차산업 혁명 기술의 확산에 따라 그중요성과 비중이 확대되고 있는 친환경 스마트 선박의 성장에 필요한 인력 수요를 통계청의 2000년~2020년의 조선산업 인력자료를 기반으로 예측하였다. 추세분석과 시계열분석의 다양한 모델을 적용하여 조선산업의 인력 수요를 예측하고 최근 5년간의 실적치와 비교하여 기하평균을 적용한 단순평균법이 예측 오차가 유의적으로 가장 적은 것으로 평가되었다. 그리고 산업통상자원부의 친환경 스마트 선박 분야의 2018년과 2020년의 인력현황 설문조사 결과를 바탕으로 조선산업 인력 증가추이를 반영하여 인력 수요를 예측하였다. 조선산업의 인력수요 예측치에 친환경 스마트 선박부분의 인력 증가수치를 반영하여 인력 수요를 예측한 결과, 2025년 62,001명, 2030년 85,035명으로 증가하는 것으로 예측되었다. 본 연구는 고부가가치 친환경 스마트 선박 분야에 필요한 인력 수요를 통계자료에 기반하여 객관적으로 예측함으로써, 향후의 인력 수요에 대응한 적절한 전문인력의 양성 및 공급 방안 수립에 기여하게 될 것으로 평가된다.
Fang, Jia-Ying;Wu, Ku-Sheng;Zeng, Yang;Tang, Wen-Rui;Du, Pei-Ling;Xu, Zhen-Xi;Xu, Xiao-Ling;Luo, Jia-Yi;Lin, Kun
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권5호
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pp.1959-1964
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2015
Purpose: To investigate the distribution of liver cancer mortality as well as its developing trend from 1991 to 2012, forecast the future five-year trend, and provide a basis for the comprehensive prevention and management. Materials and Methods: Mortality data for liver cancer in China from 1991 to 2012 were used to describe characteristics and distribution of liver cancer mortality. Trend surface analysis was used to study the geographical distribution of liver cancer mortality. Curve estimation, time series modeling, gray modeling (GM) and joinpoint regression were used to predict and forecast future trends. Results: The mortality rate of liver cancer has constantly increased in China since 1991. Rates in rural areas are higher than in urban areas, and in males are higher than in females. In addition, our data predicted that the trend will continue to increase in the next 5 years. The age-specific mortality of liver cancer increases with age and peaks in the group of 80-84 years old. Geographical analysis showed the liver mortality rate was higher in the southeast provinces, such as Jiangsu, Zhejiang and Guangdong, and southwest regions like Guangxi Province. Conclusions: The standardized mortality rate of liver cancer in China has consistently increased from 1991 to 2012, and the upward trend is predicted to continue in the future. Much better prevention and management of liver cancer is needed in high mortality areas (the southwestern and southeastern parts of China) and high mortality age groups (80- to 84-year-olds), especially in rural areas.
Du, Pei-Ling;Wu, Ku-Sheng;Fang, Jia-Ying;Zeng, Yang;Xu, Zhen-Xi;Tang, Wen-Rui;Xu, Xiao-Ling;Lin, Kun
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권15호
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pp.6391-6396
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2015
Background: To analyze cervical cancer mortality trends in China from 1991-2013 and forecast the mortality distribution in future five years (2014-2018), and provide clues for prevention and treatment. Materials and Methods: Mortality data for cervical cancer in China from 1991 to 2013 were used to describe the epidemiological characteristics and distribution, including the trend of the standardized mortality rate, urban-rural differences, and age variation. Trend-surface analysis was used to analyze the geographical distribution of mortality. Curve estimation, time series, gray modeling, and joinpoint regression were performed to predict and forecast mortality trends. Results: In recent years, the mortality rate of cervical cancer has increased, and there is also a steady increase in the incidence from 2003 to 2013 in China. Mortality rates in rural areas are higher than in urban areas. The mortality dramatically increases in the 40+ yr age group, reaching a peak in the >85 yr age group. In addition, geographical analysis showed that the cervical cancer mortality increased from the southwest to west-central and from the southeast to northeast of the country. Conclusions: The incidence rate and the mortality rate are increasing from 1991 to 2013, and the predictions show this will continue in the future. Thus, implementation of prevention and management programs for cervical cancer are necessary in China, especially for rural areas, young women in urban areas, and high risk regions (the west-central).
Fang, Jia-Ying;Dong, Hong-Li;Wu, Ku-Sheng;Du, Pei-Ling;Xu, Zhen-Xi;Lin, Kun
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제16권14호
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pp.5829-5834
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2015
Objective: To describe and analyze the epidemiological characteristics of lung cancer mortality in China from 1991 to 2013, forecast the future five-year trend and provide scientific evidence for prevention and management of lung cancer. Materials and Methods: Mortality data for lung cancer in China from 1991 to 2013 were used to describe epidemiological characteristics. Trend surface analysis was applied to analyze the geographical distribution of lung cancer. Four models, curve estimation, time series modeling, gray modeling (GM) and joinpoint regression, were performed to forecast the trend for the future. Results: Since 1991 the mortality rate of lung cancer increased yearly. The rate for males was higher than that for females and rates in urban areas were higher than in rural areas. In addition, our results showed that the trend will continue to increase in the ensuing 5 years. The mortality rate increased from age 45-50 and peaked in the group of 85 years old. Geographical analysis indicated that people living in northeast China provinces and the coastal provinces in eastern China had a higher mortality rate for lung cancer than those living in the centre or western Chinese provinces. Conclusions: The standardized mortality rate of lung cancer has constantly increased from 1991 to 2013, and been predicted to continue in the ensuing 5 years. Further efforts should be concentrated on education of the general public to increase prevention and early detection. Much better prevention and management is needed in high mortality areas (northeastern and eastern parts of China) and high risk populations (45-50-year-olds).
한반도 여수연안($127^{\circ}37.73^{\prime}E$, $34^{\circ}37.60^{\prime}N$)의 46년(1965-2010년)간 월평균 표면수온의 계절변동과 장기변동추세를 파악하였으며, 시계열모형을 수립하여 향후 12개월의 표면수온을 예측하였다. 여수연안의 연평균 표면수온은 $15.6^{\circ}C$, 연진폭은 $9^{\circ}C$를 보이며, 연위상은 $236^{\circ}$로서 최고수온을 보이는 시기는 8월 26일경으로 나타났다. 장기적으로 여수연안 표면수온은 연간 약 $0.0305^{\circ}C$의 유의한 상승 추세를 가지며, 시기적으로 1981년부터 2010년까지 30년간의 상승 경향이 1966년부터 1995년까지 30년간의 상승 경향보다 현저하며, 계절적으로 겨울철의 상승 경향이 지배적으로 나타났다. 월평균 표면수온을 적합시켜 선택된 시계열모형은 $ARIMA(1,0,0)(2,1,0)_{12}$을 따르며, 수립된 모형에 의한 2010년 월평균 표면수온의 예측치는 8.3%의 평균절대백분율오차(Mean Absolute Percentage Error)를 수반하였다.
As the importance of technology forecasting while countries and companies manage the R&D project is growing bigger, the methodology of technology forecasting has been diversified. One of the forecasting method is patent analysis. This research proposes quick forecasting process of emerging technology based on keyword approach using text mining. The forecasting process is following: First, the term-document matrix is extracted from patent documents by using text mining. Second, emerging technology keyword are extracted by analyzing the importance of word from utilizing mean values and standard deviation values of the term and the emerging trend of word discovered from time series information of the term. Next, association between terms is measured by using cosine similarity. finally, the keyword of emerging technology is selected in consequence of the synthesized result and we forecast the emerging technology according to the results. The technology forecasting process described in this paper can be applied to developing computerized technology forecasting system integrated with various results of other patent analysis for decision maker of company and country.
본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 전력계통의 단기 부하 예측을 하는 방안을 제시한다. 기존의 단기 부하 예측은 시계열 분석 방법이 주를 이루었으며, 이러한 방법은 방대한 양의 자료를 기반으로 데이터베이스를 만들고 이를 이용하여 여러 가지 계수를 이용하여 수요를 예측함으로써 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 따라서 본 연구에서는 좀 더 적은 시간과 노력으로 부하예측이 가능하도록 데이터마이닝 기법을 이용하여 요일별 그리고 특수 일의 패턴을 분석하고 의사결정트리를 이용한 예측방법을 제시하고자 한다. 그리고 현재 전력거래소를 통해 거래되고 있는 계통한계가격과의 관계를 분석하여 예측 계수에 계통한계가격을 추가하여 예측방법을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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