• Title/Summary/Keyword: 결합 모형

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Combination of Value-at-Risk Models with Support Vector Machine (서포트벡터기계를 이용한 VaR 모형의 결합)

  • Kim, Yong-Tae;Shim, Joo-Yong;Lee, Jang-Taek;Hwang, Chang-Ha
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • v.16 no.5
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    • pp.791-801
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    • 2009
  • Value-at-Risk(VaR) has been used as an important tool to measure the market risk. However, the selection of the VaR models is controversial. This paper proposes VaR forecast combinations using support vector machine quantile regression instead of selecting a single model out of historical simulation and GARCH.

The 5-Year Ensemble Streamflow Prediction Studies in Korea (국내 앙상블 유량예측 연구 5년)

  • Kim, Young-Oh;Jeong, Dae-Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.267-271
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    • 2004
  • 2000년도 국내에 소개된 앙상블 유량예측은 한반도 유출특성을 고려한 예측시스템 구축을 위해 꾸준한 수정과 보완을 반복하며 약 5년간의 연구가 진행되었다. 앙상블 유량예측의 연구방향은 크게 예측의 정확성을 향상시키기 위한 이론적 인구와 수자원 계획과 관리에 활용될 수 있도록 GUI를 포함한 유량예측시스템을 구축하는 등의 실무적 연구가 함께 진행되고 있다. 앙상블 유량예측의 정확성을 향상시키기 위해 갈수기에 강우-유출모형의 모의능력을 개선해야 하며, 홍수기에는 기상예보를 효율적으로 이용해야 한다는 기본 전략을 수립하였다. 최근 강우-유출모형의 모의능력을 개선하기 위해 신경망 강우-유출모형을 구축하고, 기존 강우-유출모형의 모의결과를 보정하거나, 두개 이상의 모형을 결합함으로서 유량모의능력을 개선하여 갈수기 앙상블 유량예측 정확성을 향상시킬 수 있음을 증명하는 성과를 거둔 바 있다. 향후 앙상블 유량예측의 연구 방향은 기상예보자료의 적극적인 활용에 초점을 맞추고 있다. 최근 ENSO(El Nino Southern Occillation), PDI(Pacific Decadal Idex) 등 다양한 기후정보의 새로운 발견과 GCM 등 기후모형의 급속한 개선으로 기후 예측의 정확도가 높아지고 있는 추세이므로, 이를 이용하여 홍수기 앙상블 유량예측의 정확도 개선을 목표로 인구가 진행될 전망이다.

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Aggregating Prediction Outputs of Multiple Classification Techniques Using Mixed Integer Programming (다수의 분류 기법의 예측 결과를 결합하기 위한 혼합 정수 계획법의 사용)

  • Jo, Hongkyu;Han, Ingoo
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.9 no.1
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    • pp.71-89
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    • 2003
  • Although many studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, there is often no way to tell a priori which of these techniques will be most effective in the classification problems. Alternatively, it has been suggested that a better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques. This study proposes the linearly combining methodology of different classification techniques. The methodology is developed to find the optimal combining weight and compute the weighted-average of different techniques' outputs. The proposed methodology is represented as the form of mixed integer programming. The objective function of proposed combining methodology is to minimize total misclassification cost which is the weighted-sum of two types of misclassification. To simplify the problem solving process, cutoff value is fixed and threshold function is removed. The form of mixed integer programming is solved with the branch and bound methods. The result showed that proposed methodology classified more accurately than any of techniques individually did. It is confirmed that Proposed methodology Predicts significantly better than individual techniques and the other combining methods.

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The Development of Fully Coupled SWAT-MODFLOW Model (I) Model Development (완전 연동형 SWAT-MODFLOW 결합모형 (I) 모형의 개발)

  • Kim, Nam-Won;Chung, Il-Moon;Won, Yoo-Seung
    • Journal of Korea Water Resources Association
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    • v.37 no.6
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    • pp.499-507
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    • 2004
  • In this study, the fully coupled SWAT-MODFLOW model is developed by using the type of embedment MODFLOW in SWAT. Since SWAT model has semi distributed features, its groundwater component can't consider distributed parameters such as hydraulic conductivity, storage coefficient and spatially variable natures such as distribution of groundwater heads and pumping rate and so forth. The main purpose of this study is to overcome these limitations. This linkage is completed considering the interaction between stream network and aquifer to reflect boundary flow. To correspond HRU in SWAT to grid in MODFLOW, HRU-GRID conversion tool using DEM is newly suggested. As groundwater recharge of MODFLOW can be estimated accurately by SWAT model, the reliability of groundwater discharge and total runoff of watershed could be greatly enhanced.

Modeling of Tides in the Yellow Sea and the East China Sea using Dynamically Interfaced Nested Tidal Model (둥지형 동적결합 조석 모형을 이용한 황해 및 동중국해의 조석모형)

  • Choi, Byung-Ho;Hong, Sung-Jin
    • Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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    • v.17 no.4
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    • pp.243-258
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    • 2005
  • A fully-nonlinear two-dimensional dynamically interfaced nested tidal model has been developed with improved efficiency, usability, relocatability and also adopting different time steps for economizing computational times, which is based on two-dimensional tidal model of Choi(1990) with resolution of $1/15^{\circ}$ inlatitude by $1/12^{\circ}$ in longitude covering the whole Yellow and East China Seas continental shelf. To illustrate the validity and applicability of the present model, numerical model experiment was carried out for tidal distribution in the Yellow Sea and the East China Sea emphasizing the Saemangeum area with enhanced grid system. The results from comparison with observed value showed that the present model gives reasonable agreement. The present modeling system is a relocatable tide forecasting system designed to predict tides at any location within the Yellow Sea and the East China Sea continental shelf sea.

Long Terms Runoff Analysis with Snow Accumulation and Snow Melt (적설 및 융설을 고려한 장기유출분석에 관한 연구)

  • Moon, Young-Il;Kim, Jong-Suk;Oh, Tae-Suk;Cha, Young-Il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.1767-1771
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    • 2006
  • 수자원 개발과 계획 및 최적의 관리를 위해서는 댐지점의 수자원부존량 평가가 선행되어야 하며, 이를 위해서는 장기간의 유출량(저수지 유입량) 자료계열의 획득이 필요하다. 장기유출은 저수지의 저수용량결정, 저수지관개용수의 이용, 갈수기의 이수계획수립, 하천유지용수량결정 등에 이용되며, 장기 수자원 계획을 수립하기 위해서는 장기유출량의 정확한 추정이 매우 중요한 사항이다. 특히 동절기에 보다 정확한 유출해석을 하기 위해서는 융설에 관한 사항을 고려가 필수적이다. 그러나 국내에서는 아직 융설에 관한 실험이나 수치모형에 대한 연구가 거의 없는 실정이며 모형의 매개변수 추정 및 검증을 위한 융설 자료를 측정하기에는 매우 어려운 점이 있다. 따라서 본 연구에서는 비교적 지역적 영향을 적게 받는 개념적 융설모형과 유출모형을 결합하여 안동댐 유역에 적용하였다. 융설을 고려한 경우 융설 고려전보다 3월과 4월 사이의 유출 모의 결과가 크게 개선된 것으로 나타났다. 향후 수자원 계획 수립시 겨울철의 적설과 융설을 고려한 유출분석을 적용한다면 기후변화에 따른 수자원 확보의 불확실성이 크게 줄어들 것으로 기대한다.

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Valuing Recreational Benefits of Dam Lakes with a Combined Model of Revealed and Stated Preference Methods (댐호수의 특성별 휴양가치 분석 : 현시선호모형, 진술선호모형 및 그 혼합모형)

  • Kwon, Oh-Sang
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.247-253
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    • 2006
  • 본고는 주요 댐호수의 휴양가치를 댐호수의 특성별로 도출하고자 실제로 댐호수를 선택한 행위를 분석하고, 아울러 선택실험을 통해 가상적으로 설정된 특성을 가진 댐을 방문할지를 선택하도록 하여 그 결과를 분석하기도 하였다. 또한 현시선호된 선택과 진술선호선택을 모두 결합하여 분석하는 기법도 사용하였다. 분석결과 진술선호자료와 현시선호자료간의 이질성이 상당한 것으로 나타났으나 두 자료를 결합함으로써 모든 특성변수들이 만족도에 미치는 영향이 직관과 부합되도록 도출되었다. 댐호수의 수량과 수질 모두가 레크리에이션 가치에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 특히 수질개선의 편익 증가효과가 매우 크다는 것이 확인되었다. 그 외에도 홍보관, 주변 숙박시설 및 음식점, 인근 휴양지와의 연계성 등도 휴양가치 증가에 영향을 미치는 주요 변수로 파악되었다.

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A hybrid hydrological modeling framework combining physically-based and deep-learning-based hydrologic models: an approach considering dam operation (물리 기반 수문모형과 딥러닝 기반 모형을 결합한 하이브리드 수문 모델링 프레임워크: 댐 운영을 고려한 접근)

  • Yongchan Kim;Dongkyun Kim
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.66-66
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    • 2023
  • 대규모 댐의 운영으로 인한 인위적인 유량 교란은 물리 기반 수문모형의 정확한 하천유량 모의를 어렵게 만든다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 상류의 자연형 유역 모의를 위한 물리 기반 수문모형 Variable Infiltration Capacity model과 댐 운영 모의를 위한 딥러닝 기반 모델을 결합한 하이브리드 모델링 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 수도권의 주요 상수원이자 대규모 댐들이 존재하는 팔당댐 유역을 대상으로, 물리 기반 수문모형만을 기반으로 구축한 단일 및 계단식 구조의 모델과 하이브리드 모델의 예측 성능을 비교하였다. 2015년부터 2019년까지의 검증 기간 동안, 하이브리드 모델, 단일 및 계단식 구조 모델의 Nash-Sutcliffe Efficiency는 각각 0.6410, -0.1054 그리고 0.2564로 하이브리드 모델의 성능이 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 머신러닝 알고리즘을 이용한 댐 운영 고려가 정확한 하천유량 평가를 위해서 필수적임을 시사한다. 이러한 결과는 수자원 관리, 홍수 예측 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 미래의 지속 가능한 물 관리를 위해 실무자에게 정확한 자료를 제공하는 데 기여할 수 있다.

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A deep learning analysis of the Chinese Yuan's volatility in the onshore and offshore markets (딥러닝 분석을 이용한 중국 역내·외 위안화 변동성 예측)

  • Lee, Woosik;Chun, Heuiju
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.27 no.2
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    • pp.327-335
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    • 2016
  • The People's Republic of China has vigorously been pursuing the internationalization of the Chinese Yuan or Renminbi after the financial crisis of 2008. In this view, an abrupt increase of use of the Chinese Yuan in the onshore and offshore markets are important milestones to be one of important currencies. One of the most frequently used methods to forecast volatility is GARCH model. Since a prediction error of the GARCH model has been reported quite high, a lot of efforts have been made to improve forecasting capability of the GARCH model. In this paper, we have proposed MLP-GARCH and a DL-GARCH by employing Artificial Neural Network to the GARCH. In an application to forecasting Chinese Yuan volatility, we have successfully shown their overall outperformance in forecasting over the GARCH.

Development of Highly-Resolved, Coupled Modelling System for Predicting Initial Stage of Oil Spill (유출유의 초기 확산예측을 위한 고해상도 결합모형 개발)

  • Son, Sangyoung;Lee, Chilwoo;Yoon, Hyun-Doug;Jung, Tae Hwa
    • Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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    • v.29 no.4
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    • pp.189-197
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    • 2017
  • The development and application of accurate numerical models is essential to promptly respond to early stage of oil spill incidents occurring in nearshore area. In this study, the coupled modelling system was developed by integrating the advection-diffusion-transformation model for oil slick with the Boussinesq model, which incorporates non-linear, discrete, turbulent and rotational effects of wavy flows for accurate representation of nearshore hydrodynamics. The developed model examined its applicability through the application into real coastal region with topographical complexity and characteristics of the resulting flow originated from it. The highly-resolved, coupled model developed in this study is believed to assist in establishing the disaster prevention system that can prepare effectively for oil disasters under extreme ocean climate conditions and thus minimize industrial, economical, and environmental damages.