• 대기
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• 제24권3호
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• pp.365-378
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• 2014

The limits of S-band dual-polarization radars in Korea are not reflected on the recent weather forecasts of Korea Meteorological Administration and furthermore, they are only utilized for rainfall estimations and hydrometeor classification researches. Therefore, this study applied four merging methods [SA (Simple Average), WA (Weighted Average), SSE (Sum of Squared Error), TV (Time-varying mergence)] to the QPE (Quantitative Precipitation Estimation) model [called RAR (Radar-AWS Rainfall) calculation system] using single-polarization radars and S-band dual-polarization radar in order to improve the accuracy of the rainfall estimation of the RAR calculation system. As a result, the merging results of the WA and SSE methods, which are assigned different weights due to the accuracy of the individual model, performed better than the popular merging method, the SA (Simple Average) method. In particular, the results of TVWA (Time-Varying WA) and TVSSE (Time-Varying SSE), which were weighted differently due to the time-varying model error and standard deviation, were superior to the WA and SSE. Among of all the merging methods, the accuracy of the TVWA merging results showed the best performance. Therefore, merging the rainfalls from the RAR calculation system and S-band dual-polarization radar using the merging method proposed by this study enables to improve the accuracy of the quantitative rainfall estimation of the RAR calculation system. Moreover, this study is worthy of the fundamental research on the active utilization of dual-polarization radar for weather forecasts.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.563-568
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• 2007

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 이용하여 클래스의 분류강도를 구하고 비선형 시계열 추이선을 예측하는 방안을 제안하고 있다. NEWFM에 의하여 추출된 가중퍼지 소속함수(BSWFM)를 이용하여 입력값에 대한 분류강도를 구하게 되고, 이들에 대한 가중평균 역퍼지화를 통하여 비선형 시계열 추이선을 작성한다. 실증분석결과 NEWFM은 목표 클래스로 설정된 GDP에 대하여 92.22%의 분류성능을 보여 주었다. 따라서 동 비선형 시계열 추이선은 대표적인 경기지표인 GDP 추이에 비교적 높은 유사도를 나타내는 가운데 분석대상기간인 제5순환기-제8순환기 중 정점(peak)에서 평균 12개월, 저점(trough)에서 평균 6개월의 선행성(look-ahead)을 보여 줌으로써 경기변동에 앞서 상당기간의 시차를 둔 예측지표로서 활용가능성이 입증되었다. NEWFM은 그 특징선택(feature selection)에 의하여 선행지표 10개 중 3개의 축소를 기할 수 있게 해 줌으로써 보다 적은 수의 경제지표를 가지고도 분류성능을 90.0%에서 92.22%로 향상을 기하는 가운데 효율적인 예측기능을 수행할 수 있음이 입증되었다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제11권1호
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• pp.98-109
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• 1978

The study was carried out for 101 establishments in Kyong-In areas to evaluate the industrial health management status utilizing the scoring method by Webb's model during the period from 1 September to October 30, 1977. To compare the results, reevaluation was made with the 45 questions' model prepared by 6 Korean professionals who were specialized in industrial health fields. The results were as follows: 1. The mean rate of affirmative answers for 101 establishments was 51.6%. The mean weighted score rate of affirmative answers was 52.3%. 2. The mean rate of affirmative answers on components of the philosophy and facility resource for 101 establishments was higher than that of average rate. The mean rate of affirmative answers on components of the health evaluation and health management among the health service program was lower than that of average rate. 3. The mean rate of affirmative answers on components was highter among the establishments with more than 500 employees. The mean rate of affirmative answers of chemical establishment was lower than that of others. 4. The mean rate of affirmative answers on 45 questions' model for 101 establishments were 67.1%. The mean weighted score rate of affirmative answers was 70.0%. 5. In case of 45 questions' model, the mean rate of affirmative answers on components of philosophy and treatment was higher than that of average rate and the mean rate of affirmative answers on components of the facility resource and the health evaluation was lower than that of average rate. 6. The mean rate of affirmative answers of the 45 Questions' model was higher than that of Webb's model in size and class of 101 establishments. Author concluded that Webb's model must be suitable for evaluating higher conditions of occupational health management than is presently used in Korean establishments. According to the results, however, there were no significant differences between Webb's model and the 45 questions' model. So it could be used to evaluate Occupational Health Program. For this objective, in Korean occupational situations, further study also must be made comprehensively thereafter.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권4호
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• pp.297-307
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• 2009

신뢰도 높은 수질 모의를 위해서는 유역 내 정확한 유출 모의가 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 연속방정식과 운동파 근사에 의한 Manning의 식이 결합된 비선형 저류방정식에 근거한 하도추적법과 금일 강수량을 고려하여 시간적으로 가중 평균된 유출곡선지수를 산정하도록 개선된 지표유출계산 모듈이 수질 모의에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 대표적 준분포형 모형인 SWAT에 탑재하여 충주댐 유역에 적용하여 각 개선모듈별 독립적인 분석과 전체 개선의 효과를 개선 전 후로 분석하였다. 각 개선 모듈별 수질 모의의 기여도를 분석한 결과 지표유출계산 모듈의 개선보다는 하도추적의 개선이 더 많은 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 비점오염원의 특성 상 하도추적의 개선으로 인한 유출 지체 현상의 개선이 부하량의 배출에 가장 큰 요인으로 작용하였기 때문이라고 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제26권3호
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• pp.197-203
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• 2024

하천에서 조류의 과다 발생은 취수원 관리 및 정수 처리에 악영향을 줄 수 있어 지속적인 관리가 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 중 작은 규모의 테이블 데이터에서도 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 알려진 tabular prior data fitted networks (TabPFN)을 사용하여 조류 발생 지표 중 하나인 chlorophyll-a (chl-a) 농도를 예측하는 다중 분류 모형을 구축하였다. 모형의 구축을 위해 부여지점 수질자동측정망에서 2014년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 측정된 일일측정자료를 사용하였으며 입력 자료의 크기가 모형의 성능에 미치는 영향을 확인하기 위해 입력 자료의 평균값을 이용하여 1일, 3일, 6일, 12일의 측정 주기를 가진 입력 자료를 구성하였다. 각 모형의 성능을 비교한 결과 측정 주기가 길어져 입력 자료의 규모가 작은 경우에도 모형이 안정적인 성능을 보이는 것을 확인하였다. 각 모형의 macro average는 precision이 0.77, 0.76, 0.83, 0.84였으며, recall은 0.63, 0.65, 0.66, 0.74 F1-score는 0.67, 0.69, 0.71, 0.78로 분석되었다. Weighted average는 precision이 0.76, 0.77, 0.81, 0.84이며 recall은 0.76, 0.78, 0.81, 0.85 F1-score는 0.74, 0.77, 0.80, 0.84로 분석되었다. 본 연구에서는 TabPFN을 이용하여 구축한 chl-a 예측 모형이 작은 규모의 입력 자료에서도 안정적인 성능을 보이는 것을 확인하여 모형구축에 필요한 입력 자료가 제한적인 현장에서의 적용 가능성을 확인하였다.

• 품질경영학회지
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• 제24권1호
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• pp.73-86
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• 1996

Adaptive EWMA(Exponentially Weighted Moving Average)-x control chart using the Kalman gain recursive average is designed. The designed control chart is effective to on-line process monitoring as continuous flow processes. Performance evaluation between the designed control chart and traditional one is implemented. For this, ARL(Average Run Length) is adopted as a criterion. Results show that the designed adaptive EWMA-x control chart has shorter ARL than EWMA-x control chart when process mean is shifted. This model can be extended to process prevention control. The methodology proposed in this research is turned out to show the high performance than that of the given methodologies.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제2권1호
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• pp.63-73
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• 2003

국내에서 사용되는 실시간 신호제어시스템은 각 차로별로 계산된 지점속도를 산술평균 모형을 적용하여 접근로의 속도로 추정하고, 이를 대기길이 추정 모형 과정에 중요 변수로 사용한다. 본 연구에서는 현재의 산술모형의 적정성을 검토하고 하나의 대안으로서 교통량 가중평균 모형을 제시하였다. 그리고 교통량 가중평균 모형과평균 개별차랑 지점속도의 이론적 관계를 해석하고, 이를 관계식으로 표현하였다. 제시된 관계식으로부터, 가중평균 모형은 각 차로의 교통량 이용비율과 평균속도 차이에 따라 산술평균과 선형적인 차이를 갖는 것을 파악하였다. 두 가지 모형에 대한 평가를 위하여 실시간 신호제어시스템으로 운영되는 한 개 교차로로부터 자료를 수집하여 각각 적용하였다. 분석 결과, 가중평균 모형이 현재의 산술평균 모형보다 현장 상황을 합리적이고 안정적으로 나타내는 대기 행렬 추정값을 제시하였다. 따라서 가중평균 모형을 실제 운영에 적용하는 것이 실시간 신호제어시스템의 기능적 안정성에 도움을 줄 수 있다고 판단된다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권2호
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• pp.329-342
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• 2020

In recent years, emotional text classification is one of the essential research contents in the field of natural language processing. It has been widely used in the sentiment analysis of commodities like hotels, and other commentary corpus. This paper proposes an improved W-LDA (weighted latent Dirichlet allocation) topic model to improve the shortcomings of traditional LDA topic models. In the process of the topic of word sampling and its word distribution expectation calculation of the Gibbs of the W-LDA topic model. An average weighted value is adopted to avoid topic-related words from being submerged by high-frequency words, to improve the distinction of the topic. It further integrates the highest classification of the algorithm of support vector machine based on the extracted high-quality document-topic distribution and topic-word vectors. Finally, an efficient integration method is constructed for the analysis and extraction of emotional words, topic distribution calculations, and sentiment classification. Through tests on real teaching evaluation data and test set of public comment set, the results show that the method proposed in the paper has distinct advantages compared with other two typical algorithms in terms of subject differentiation, classification precision, and F1-measure.

• 디지털융복합연구
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• 제17권5호
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• pp.117-125
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• 2019

본 연구는 부실채권을 산출요소에 포함시켜 2004년부터 2013년까지 금융위기 전후 10년간 자료를 이용하여 가중평균 러셀 방향거리함수 모형(Weighted Rusell Directional Distance Model: WRDDM)에 의해 은행산업의 비효율성을 측정하였다. 그리고 이를 기초로 투입산출요소의 비효율성 기여효과를 산출하였으며 이 중 비정상적 유해산출물인 부실채권의 영향이 가장 큼을 실증하였다. 분석결과, 은행산업의 비효율성은 연평균 0.3912이며 이 중 무수익여신이 0.1883, 산출요소 0.098, 투입요소는 0.098 순으로 무수익여신의 비중이 가장 컸으며 금융위기 전 비효율성은 0.2995에서 금융위기 후 0.4829로 크게 증가하였는데 이는 부실책권의 비효율성이 금융위기 전 0.1088에서 금융위기 후 0.2678로 크게 증가한데 기인하였다. 결론적으로 투입산출 요소 중에서 인력, 총수신액, 투자증권 보다 부실채권인 무수익여신이 은행산업의 비효율성에 가장 중요한 영향을 미치고 있었으며 이에 은행산업의 기술적 효율성 측정시 정상 산출물 뿐만 아니라 비정상적인 유해산출물을 함께 고려하여야 함을 실증적으로 제시하였다. 그러나 본 연구는 은행의 효율성에 영향을 미치는 금융환경요인을 가중평균 러셀 방향거리함수모형에 통제하지 못한 한계점이 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제7권3호
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• pp.773-788
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• 2000

Statistical process control (SPC) and engineering process control (EPC) are based on different strategies for processes quality improvement. SPC reduces process variability by detecting and eliminating special causes of process variation. while EPC reduces process variability by adjusting compensatory variables to keep the quality variable close to target. Recently there has been needs for a process control proceduce which combines the tow strategies. This paper considers a combined scheme which simultaneously applies SPC and EPC techniques to reduce the variation of a process. The process model under consideration is an integrated moving average(IMA) process with a step shift. The EPC part of the scheme adjusts the process back to target at every fixed monitoring intervals, which is referred to a repeated adjustment scheme. The SPC part of the scheme uses an exponentially weighted moving average(EWMA) of observed deviation from target to detect special causes. A Markov chain model is developed to relate the scheme's expected cost per unit time to the design parameters of he combined control scheme. The expected cost per unit time is composed of off-target cost, adjustment cost, monitoring cost, and false alarm cost.