• 제목/요약/키워드: linear predictive

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스마트횡단시스템 활성화를 위한 교통약자의 횡단속도 추정 (A Study on Estimating the Crossing Speed of Mobility Handicapped for the Activation of the Smart Crossing System)

  • 김형규;변상철;윤여환;김재석
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.87-96
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    • 2022
  • 고령보행자를 포함한 교통약자는 신체적 능력이 저하되어 보행속도가 상대적으로 낮으며, 인지반응시간이 느린 특성을 가지고 있지만, 현재 교통약자를 위한 보행신호는 0.8m/s로 일률적으로 적용하고 있다. 문제점을 개선하기 위하여 스마트 횡단시스템이 개발되어 운영되고 있지만, 보행자별 적정 보행속도를 반영한 신호운영이 이루어지지 못하고 있다. 본 연구에서는 교통약자비율이 높은 지역에서 수집된 영상정보를 활용하여, 교통약자의 종류, 보행자의 수, 도로의 기하구조 등을 고려한 신경망모형과 다중회귀모형기반의 횡단속도 추정모델을 개발하였다. 이를 통해 개발된 모델을 스마트횡단시스템에 적용하여 실시간 교통약자에 따른 최적 보행신호 제공을 지원하고자 하였다. 경기도 파주시의 도시 교통 네트워크에서 수집된 실제 교통 상황 데이터 2,400개를 사용하였다. 모델의 성능은 상관계수, 평균 절대오차 등 7개의 선택된 지표를 통해 평가되었다. 다중선형회귀모델은 상관 계수가 0.652이고 MAE가 0.182였으며, 신경망모델은 상관계수가 0.823이고 MAE가 0.105로 나타나. 신경망모델이 더 높은 예측력을 보였다.

제주도 표선유역 중산간지역의 최적 지하수위 예측을 위한 인공신경망의 활성화함수 비교분석 (Comparative analysis of activation functions of artificial neural network for prediction of optimal groundwater level in the middle mountainous area of Pyoseon watershed in Jeju Island)

  • 신문주;김진우;문덕철;이정한;강경구
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권spc1호
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    • pp.1143-1154
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    • 2021
  • 활성화함수의 선택은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델의 지하수위 예측성능에 큰 영향을 미친다. 특히 제주도의 중산간 지역과 같이 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 경우 적절한 지하수위 예측을 위해서는 다양한 활성화함수의 비교분석을 통한 최적의 활성화함수 선택이 반드시 필요하다. 본 연구에서는 지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡한 제주도 표선유역 중산간지역 2개 지하수위 관측정을 대상으로 5개의 활성화함수(sigmoid, hyperbolic tangent (tanh), Rectified Linear Unit (ReLU), Leaky Rectified Linear Unit (Leaky ReLU), Exponential Linear Unit (ELU))를 ANN 모델에 적용하여 지하수위 예측결과를 비교 및 분석하고 최적 활성화함수를 도출하였다. 그리고 최근 널리 사용되고 있는 순환신경망 모델인 Long Short-Term Memory (LSTM) 모델의 결과와 비교분석하였다. 분석결과 지하수위 변동폭이 상대적으로 큰 관측정과 상대적으로 작은 관측정에 대한 지하수위 예측에 대해서는 각각 ELU와 Leaky ReLU 함수가 최적의 활성화함수로 도출되었다. 반면 sigmoid 함수는 학습기간에 대해 5개 활성화함수 중 예측성능이 가장 낮았으며 첨두 및 최저 지하수위 예측에서 적절하지 못한 결과를 도출하였다. 따라서 ANN-sigmoid 모델은 가뭄기간의 지하수위 예측을 통한 지하수자원 관리목적으로 사용할 경우 주의가 필요하다. ANN-ELU와 ANN-Leaky ReLU 모델은 LSTM 모델과 대등한 지하수위 예측성능을 보여 활용가능성이 충분히 있으며 LSTM 모델은 ANN 모델들 보다 예측성능이 높아 인공지능 모델의 예측성능 비교분석 시 참고 모델로 활용될 수 있다. 마지막으로 학습기간의 정보량에 따라 학습기간의 지하수위 예측성능이 검증 및 테스트 기간의 예측성능보다 낮을 수 있다는 것을 확인하였으며, 관측지하수위의 변동폭이 크고 변동양상이 복잡할수록 인공지능 모델별 지하수위 예측능력의 차이는 커졌다. 본 연구에서 제시한 5개의 활성화함수를 적용한 연구방법 및 비교분석 결과는 지하수위 예측뿐만 아니라 일단위 하천유출량 및 시간단위 홍수량 등 지표수 예측을 포함한 다양한 연구에 유용하게 사용될 수 있다.

한국 NPL시장 수익률 예측에 관한 연구 (A study on the prediction of korean NPL market return)

  • 이현수;정승환;오경주
    • 지능정보연구
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    • 제25권2호
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    • pp.123-139
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    • 2019
  • 국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

ISE 기반의 임베디드 시스템을 이용한 실시간 수경재배 양액 모니터링 (Real-time Nutrient Monitoring of Hydroponic Solutions Using an Ion-selective Electrode-based Embedded System)

  • 한희조;김학진;정대현;조우재;조영열;이공인
    • 생물환경조절학회지
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    • 제29권2호
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    • pp.141-152
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    • 2020
  • 본 연구는 양액 내 존재하는 다량 영양소의 농도를 실시간으로 측정하기 위해 이온 선택 전극 (ISE) 으로 구성된 임베디드 시스템의 개발을 보여준다. NO3, K 및 Ca 이온을 감지하기위한 PVC ISE, H2PO4를 감지하기위한 코발트 전극, 기준 전극, 샘플 용액이 담기는 챔버, 펌프 및 밸브를 사용하여 측정하는 시스템으로 구성된다. 양액 샘플양 조절과 데이터 수집을 위해서 데이터 Due 보드가 사용되었고, 각각의 샘플 측정 전에, 측정 중 발생하는 드리프트를 최소화시키기 위해 2 점 정규화 방법을 사용하였다. PVC 멤브레인을 기반으로 한 NO3 및 K 전극의 농도 예측 성능은 표준 분석기의 결과와 근접한 일치 (R2 = 0.99) 나타내며 만족스러운 결과를 나타냈다. 하지만, Ca II 이온 투과체 제조된 Ca 전극은 고농도 양액 농도에서 Ca 농도를 55 %로 낮게 측정하였다. 코발트 전극 기반 인산 측정은 반복측정 중에 발생한 코발트 전극의 불안정한 신호로 인해 표준 방법과 비교하여 45 ~ 155 mg / L의 인산 농도 범위에서 24.7 ± 9.26 %의 비교적 높은 오차를 나타냈다. 수경 P 감지의 예측 능력을 향상시키기 위해 코발트 전극의 신호 컨디셔닝에 대한 추가 연구가 필요함으로 판단된다.

댐 방류 의사결정지원을 위한 딥러닝 기법의 적용성 평가 (Application of deep learning method for decision making support of dam release operation)

  • 정성호;레수안히엔;김연수;최현구;이기하
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제54권spc1호
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    • pp.1095-1105
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    • 2021
  • 기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.

청소년기 치료받지 못한 우울증이 젊은 성인 남성의 자살 위험성 및 자살 시도에 미치는 영향 (Effect of Untreated Depression in Adolescence on the Suicide Risk and Attempt in Male Young Adults)

  • 양찬모;이상열
    • 정신신체의학
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    • 제28권1호
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    • pp.29-35
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    • 2020
  • 연구목적 치료받지 못한 우울증은 자살위험성을 높인다는 여러 선행 연구결과에도 불구하고, 청소년기에 발병한 기분 장애가 치료받지 못한 경우 자살 위험성 및 자살 시도와 어떻게 연관되는지에 관한 연구결과는 거의 없어서 이를 확인하고자 하였다. 방 법 본 연구는 2017년 5월부터 2018년 4월까지 수집된 자료를 바탕으로 한 단면연구로, unipolar 혹은 bipolar depression으로 진단된 260명이 최종 분석에 포함되었다. 자가보고형 검사도구를 이용해 사회인구학적 특성과 우울 및 자살 관련 특성을 평가하였다. 과거력 상 우울 삽화 치료 여부에 따라 untreated군과 treated 혹은 1st episode 군으로 분류하였으며, 두 집단의 사회인구학적 특성과 임상적 특성을 비교했다. 다중 선형 회귀분석 및 다중 로지스틱 회귀분석을 시행하여 자살 위험성 및 자살 시도의 예측 인자를 분석했다. 결 과 총 260명의 환자 중 untreated군 189명, treated 혹은 1st episode 군은 71명 이었으며 untreated군에서 자살 시도한 비율, 우울 점수, 자살 위험성 및 자살시도 횟수가 유의하게 높았다. 자살시도를 예측하는 인자로는 과거력 상 치료받지 못한 경우[Adjusted Odds Ratio (AOR)=4.19, 95% Confidence Interval (CI)=2.25~7.81, p<0.001]와 양극성 우울증의 진단(AOR=2.60, 95% CI=1.52~4.46, p<0.001)이었다. 결 론 본 연구를 통해 청소년기 우울증의 86.7%에서 치료를 받지 못했음이 확인되었고, 치료받지 못한 우울증은 높은 자살위험성과 연관되었다. 향후 청소년기 우울증의 조기 선별 뿐 아니라 적극적인 치료적 개입이 이루어 지도록 정책 수립이 필요하며 이와 관련한 후속 장기 추적관찰 연구가 기대된다.

The Investigation of Risk Factors Impacting Breast Cancer in Guilan Province

  • Joukar, Farahnaz;Ahmadnia, Zahra;Atrkar-Roushan, Zahra;Hasavari, Farideh;Rahimi, Abbas
    • Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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    • 제17권10호
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    • pp.4623-4629
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    • 2016
  • Introduction: Breast cancer is multifactorial therefore more recognition of risk factors is important in its prevention. Objective: This study was conducted in order to determine the factors influencing breast cancer in women referred to health centers in Guilan province in 2015-2016. Method: In a case- control study, 225 women with breast cancer were investigated. The control group consisted of 225 healthy women of the relatives (third-rank) whose phone numbers were obtained from the patients. Data were collected through telephone interviews. Results: The risk of breast cancer raised in women who have a family history of other cancers (OR= 3.5; 95% CI= 1.96-6.6), exposure to X-Ray (OR= 2.5; 95% CI=1.1-5.5), having more than 4 children (OR= 2.695% CI=1.2-4.8), age more than 36 years at first pregnancy(OR=2.3; 95% CI=0.7-5.1),primary levelof education (OR= 5.4;95% CI=2.8-11.2) and inadequate intake of fruit (OR=1.5; 95% CI=1-2.2). Also, presence of the following factors reduced breast cancer risk: regular menstruation (OR= 0.66; CI=0.4-0.9), duration of breastfeeding more than 12 months, less than 6 months and 7-12 months (OR=0.23; 95% CI=0.09-0.59, OR=0.29; 95% CI=0.17-0.49 and OR=0.03; 95% CI=0.01-0.08) and parity (OR=0.4; 95% CI=0.27-0.83) In multiple linear regression analysis of higher education (OR=0.16; 95% CI=0.03-0.77), using contraceptives for more than 16 years (OR=2.3; 95% CI=1.4-3.9), family history of other cancers (OR=6.1; 95% CI=1.9-19.3) and a history of X-Ray exposure (OR=4.4; 95% CI=1.07-18.1) were considered as predictive factors. Conclusion: The results of this study emphasize the importance of informing women about breast cancer risk factors. So, identification of these risk factors is required as important means of prevention and treatment of breast cancer.

우리말 모음의 발음시 음형대와 조음위치의 관계에 대한 연구 (Relationship between Formants and Constriction Areas of Vocal Tract in 9 Korean Standard Vowels)

  • 서경식;김재영;김영기
    • 대한후두음성언어의학회지
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    • 제5권1호
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    • pp.44-58
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    • 1994
  • The formants of the 9 Korean standard vowels(which used by the average people of Seoul, central-area of the Korean peninsula) were measured by analysis with the linear predictive coding(LPC) and fast Fourier transform(FFT). The author already had reported the constriction area for the Korean standard vowels, and with the existing data, the distance from glottis to the constriction area in the vocal tract of each vowel was newly measured with videovelopharyngograms and lateral Rontgenograms of the vocal tract. We correlated the formant frequencies with the distance from glottis to the constriction area of the vocal tract. Also we tried to correlate the formant frequencies with the position of tongue in the vocal tract which is divided into 2 categories : The position of tongue in oral cavity by the distance from imaginary palatal line to the highest point of tongue and the position in pharyngeal cavity by the distance from back of tongue to posterior pharyngeal wall. This study was performed with 10 adults(male : 5, female : 5) who spoke primary 9 Korean standard vowels. We had already reported that the Korean vowel [i], [e], $[{\varepsilon}]$ were articulated at hard palate level, [$\dot{+}$], [u] were at soft palate level, [$\wedge$] was at upper pharynx level and the [$\wedge$], [$\partial$], [a] in a previous article. Also we had noted that the significance of pharyngeal cavity in vowel articulation. From this study we have concluded that ; 1) The F$_1$ is related with the oral cavity articulated vowel [i, e, $\varepsilon$, $\dot{+}$, u]. 2) Within the oral cavity articulated vowel [i, e, $\varepsilon$, $\dot{+}$, u] and the upper pharynx articulated vowel [o], the F$_2$ is elevated when the diatance from glottis to the constriction area is longer. But within the lower pharynx articulated vowel [$\partial$, $\wedge$, a], the F$_2$ is elevated when the distance from glottis to the constriction area is shorter. 3) With the stronger tendency of back-vowel, the higher the elevation of the F$_1$ and F$_2$ frequencies. 4) The F$_3$ and F$_4$ showed no correaltion with the constriction area nor the position of tongue in the vocal tract 5) The parameter F$_2$- F$_1$, which is the difference between F$_2$ frequency and F$_1$ frequency showed an excellent indicator of differenciating the oral cavity articulated vowels from pharyngeal cavity articulated vowels. If the F$_2$-F$_1$ is less than about 600Hz which indicates the vowel is articulated in the pharyngeal cavity, and more than about 600Hz, which indicates that the vowel is articulated in the oral cavity.

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가설검정과 신뢰구간의 재현성 (Reproducibility of Hypothesis Testing and Confidence Interval)

  • 허명회
    • 응용통계연구
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    • 제27권4호
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    • pp.645-653
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    • 2014
  • p-값은 관측 표본과 관측 결과보다 심하게 대안가설의 방향으로 영가설을 이탈하는 표본들이 영가설 하에서 갖는 확률이다. p-값이 일정 ${\alpha}$(= 0:05)보다 작게 나타나면 연구자는 대안가설이 지지된 것으로 본다. 그런 경우라고 하더라도 그의 가설이 향후 연구에서 번복될 수 있는데 그 이유는 p-값이 표본에 따라 변동하는 통계량이기 때문이다. Boos와 Stefanski (2011)는 붓스트랩 방법으로 p-값의 예측분포를 구할 수 있음을 보였다. 그들은 그 분포의 상위 10-20% 분위수가 ${\alpha}$보다 작은가를 확인할 필요가 있음을 강조한다. 만약 그렇지 않은 경우에는 "지지"된 가설의 재현성이 문제될 수 있기 때문이다. 가설검정에서 일정 수준의 재현율을 확보하기 위해서는 표본의 증대가 요구된다. 이 연구는 k배 확대 붓스트랩 표본추출(boosted bootstrap sampling)로써 필요한 표본크기를 계산할 수 있음을 두 표본의 비교와 다중선형회귀의 수치 예에서 보인다. k 값을 정하기 위해서는 몇 차례 시행착오를 해야 하지만 계산적 부담은 크지 않다. 95% 신뢰구간은 독립적인 표본들로부터 같은 방식으로 산출되는 구간이 미지의 모수를 포함할 확률이 95%가 되도록 설정된다. 이 연구는 한 관측표본으로부터 얻어진 95% 신뢰구간 내 개별 점이 미래 연구의 신뢰구간에도 포함될 것인지 그 재현성을 붓스트랩 재표본들에서 평가한다. 이 연구는 개별 점에서 산출한 신뢰구간 재현율을 그래프로 보인다.

3D 디스플레이: 깊이에 따른 대상의 크기지각 예측함수 개발 및 타당화 (3D Displays: Development and Validation of Prediction Function of Object Size Perception as a Function of Depth)

  • 신윤호;이형철;김신우
    • 방송공학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.400-410
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    • 2012
  • 최근 3D 영화를 시작으로 TV, 휴대전화, PC 게임 등 다양한 분야에서 3D 영상을 접할 수 있다. 3D 영상은 기존의 2D 영상에서 볼 수 없었던 깊이감이라는 새로운 정보를 제공하여 영상의 실감을 극대화 할 수 있지만, 시각피로 혹은 영상의 왜곡과 같은 단점도 가지고 있다. 본 연구는 3D 디스플레이에서 대상의 깊이에 따라 달라지는 크기지각의 예측함수를 개발하였다. 실험 1에서 참가자들은 물리적으로 고정된 크기의 3D 사각형을 관찰하면서, 그 크기와 동일하게 2D 사각형의 크기를 조절하는 과제를 수행하였다. 반대로, 실험 2에서 참가자들은 물리적으로 고정된 크기의 2D 사각형을 관찰하면서, 3D 사각형의 크기를 조절하는 과제를 수행하였다. 실험 1과 2에서 모두 3D 사각형의 깊이에 따라 크기지각이 선형적으로 변화함을 관찰하였으며, 두 실험에서 획득한 깊이와 크기지각의 선형함수는 동일하였다. 본 연구에서 획득한 예측함수는 깊이에 따라 대상의 크기가 어떻게 지각되는지를 미리 예측할 수 있으므로 3D 영상제작에서 매우 유용할 것이다.