• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.317-320
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• 2008

본 논문에서는 Type-1 퍼지 논리 시스템과 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 각각의 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현할 수 있으며 효율적으로 취급한다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 불확실성을 표현 할 수 없는 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 두 번째는 규칙 후반부만 Type-2 퍼지 집합으로 구성한 두가지의 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할에는 Min-Max 방법의 균등분할을 사용하고, 규칙 후반부 멤버쉽 함수의 중심 결정에는 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 동정한다. 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈의 정도에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.10D no.6
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• pp.873-884
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• 2003

So far, significant achievements have been studied on the development of models for spatial and spatiotemporal objects with indeterminate boundaries which are found in many applications for geographic analysis and image understanding. Therefore, in this paper we propose the spatiotemporal data model which is applicable for spatial and spatiotemporal objects with uncertainty. Based on this model, we defined topological relationships among the indeterminate spatiotemporal objects and designed the algorithm for the operations. For compatibility with existing spatial models, the proposed model has been designed by extending the spatiotemporal object model which is based on the open GIS specification. We defined indeterminate spatial objects, such as the objects whose position and the shape change discretely over time, and the objects whose shape changes continuously as well as the position. We defined topological relationships among these objects using the extended 9-IM. The proposed model can be efficiently applied to the management systems of natural resource data, westher information, geographic information. and so on.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.338-338
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• 2020

강우-유출 모형에 의한 유출해석은 하천의 기후변화 및 재난대응, 수자원확보, 유역개발 등의 정책수립을 위한 가장 기본적인 과정이다. 이를 위해 다양한 물리적 강우-유출모형이 개발되었으며 많은 연구들에 의해 유용성이 증명되었다. 그러나 메콩강 유역과 같이 물리적 데이터의 양적, 질적 신뢰도가 부족한 지역을 대상으로 하는 경우 모형의 기본적인 불확실성 외에 다양한 기초자료 및 매개변수의 결정 또는 추정에 의한 추가적인 불확실성이 포함된다. 본 연구에서는 물리적 강우-유출모형에 대한 대안으로 데이터 기반의 black-box 모형인 LSTM 모형을 이용하여 메콩강 본류 Kratie지점을 대상으로 강우-유출해석시스템을 구축하였다. 이후 기후변화시나리오를 적용하여 미래유출변화를 모의를 수행하였다. 도출된 결과는 물리적 강우-유출모형인 SWAT 모형의 유출해석결과의 비교를 수행하고 이를 통해 LSTM 모형의 적용성을 판단하였다. 관측유량 및 기온자료를 제외한 모형에서 요구되는 기초자료는 범용 입력자료를 이용하고 미래기간의 예측을 위해 편의보정 된 RCP 4.5 및 8.5 기후변화시나리오가 적용되었다. 두 모형의 Kratie 지점에 대한 미래 유출예측결과는 경향성 분석결과 두 모형 모두 시나리오 별 통계적으로 유의한 수준의 경향은 도출되지 않았으나 RCP 4.5 시나리오에 대비 RCP 8.5 시나리오에서 연평균 유량의 변동성이 크게 나타나는 것으로 분석되는 등 결과의 유사성을 보이고 있는 것으로 분석되었다. 이를 통해 LSTM 모형에 의한 유출예측결과가 단순 시계열 변화에 따른 유출변화 모의에 있어서 SWAT의 결과에 비해 높은 재현성을 보이는 것을 확인하였다. 본 연구와 같이 유출량의 시 계열 변화만을 필요로 하는 경우 적은 데이터만으로 비교적 정확한 결과를 도출하는 LSTM 모형은 매우 효과적으로 사용될 수 있다고 판단된다.

• International Commerce and Information Review
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• v.16 no.1
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• pp.163-183
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• 2014

This paper empirically investigated whether the strategic performance of dependence and commitment on output sector uncertainty based on the data from manufacturing firms in Korea. U.S. Also, the proposed model was proven by the structural equation model with the data gathered from 105 manufacturing firms in Korea, 103 in U.S. The success of the members of channel having limited resources and capabilities depends on how they cope with environment. Especially, it is insispensable for manufacturing firms and distributing firms to build up win win systems when environmental uncertainty is high in the output sector. The findings were as follows. Hypothesis 1 was accepted in all the nations. Hypothesis 2 was accepted in the United States yet not in Korea. Hypothesis 3, 4 was accepted in Korea yet not in the United States. Hypothesis 5 was accepted in every nation as well. In the future, the dependence, commitment and strategic performance of manufacturing and distribution firms should be investigated from a mutual perspective, and additional data should be obtained by selecting more subjects. As for environmental uncertainty, the uncertainty of distribution environments as well as output sector uncertainty should equally be investigated by making a comparative analysis.

• Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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• v.12 no.4
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• pp.345-361
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• 2014

The systematic quality assurance activities on documents of the safety assessment are required for the safety case of the low- and intermediate-level radioactive waste disposal facility. In this paper, quality assurance system focused on the input data including the site characterization, groundwater flow, system design and monitoring are prepared and discussed. Rule for the input data selection is suggested and applied for the safety assessment which is based on the in-situ/experiment observations, final facility design and waste pileup plan, engineered barrier, field monitoring, recent biosphere, and radionuclide inventory. The reduction of data uncertainty will be expected to contribute to the safety of disposal facility further.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.88-90
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• 2004

대표적인 현재 및 미래 위치 색인인 TPR-Tree는 이동 객체의 위치 좌표와 속도 벡터 정보를 이용하여 시간에 대해 선형적으로 이동 객체의 현재 및 미래 위치를 예측한다. 그러나 이동 객체의 이동 방향 및 속도가 특정한 임계값을 벗어날 경우에는 서버로 새로운 위치 보고를 수행하기 때문에, 차량과 같이 이동 방향과 속도가 빈번하게 변하는 환경에 적용할 경우 서버로 잦은 보고를 필요로 하게 되어 통신비용을 크게 증가시키는 문제가 있다. 통신비용을 일정하게 유지하기 위한 방법으로 이동 객체의 보고를 일정한 시간 간격으로 수행하게 하는 방법이 있다. 그러나 일정한 시간 간격으로 이동 객체의 위치 보고가 수행되는 환경에서는 보고간격 사이에 속도와 방향이 변하게 되면 시간에 대해 선형적인 위치 예측 시에 오차가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 일정한 시간 간격으로 이동 객체의 위치 보고가 수행되는 환경에서 보고 간격 사이에 이동객체의 이동 속도와 방향의 변화에 대한 불확실성을 반영하기 위하여 도로 네트워크를 이용한 이동 객체의 불확실 위치데이터의 질의 처리 기법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.691-693
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• 2003

임상 및 실험 결과를 대외적으로 공인 받기 위해서는 통계적 검정 절차를 거치는 것이 일반적이다. 하지만 통계적 전문 지식이 부족한 사용자가 통계 소프트웨어를 배우는 데는 시간이 많이 걸리며, 결과 해석에도 어려움이 많은 실정이다. 데이터의 특성과 성질에 맞추어 통계법이 선택되어야 하는데, 통계지식이 부족한 초보자들은 가장 일반적인 분석법을 적용시키곤 한다. 이와 같은 방식의 통계분석은 잘못된 결과로 이어질 수 있기 때문에 올바른 분석법을 가이드 해주는 기능이 필요하다. 또한 통계분석법의 적합성을 평가하는데 있어 오차와 잔차의 등분산성 가정이 유용하게 쓰여질 수 있다. 본 연구에서는 사용자에게 올바른 분석법을 제시하는 비쥬얼 가이드 인터페이스와 잔차를 3D Glyph를 이용하여 보여주는 불확실성 시각화 방법을 사용하였다. 분석법 적용에서 나타나는 불확실한 데이터의 시각화는 의사결정에 도움을 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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• 1996.04a
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• pp.334-339
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• 1996

본 연구의 목적은 불확실성이 내포되어 있는 콘크리트 구조물을 신뢰성 이론에 근거한 보통강도, 고강도 콘크리트에서의 휨모멘트-곡률관계와 하중변위관계를 해석하는데 그 목적을 두고 있다. 또한 기존의 해석방법과 본 연구에서의 해석방법을 비교하고 각 강도별로 기존에 제안된 응력블럭을 가정, 강도별에 알맞은 응력블럭을 검증하고 본 연구의 해석방버벵 대한 타당성을 증명하는 데 있다. 그래서 기존의 문헌을 통하여 공시체 데이터($\Phi$10$\times$20)에 대한 회귀분석을 이용하여 각 강도별로 곡선식을 모델화하여 제안하였고 이 식을 이용하여 불확실성을 내포하고 있는 몬테카롤로 시뮬레이션을 사용하여 내력을 평가하여 기존연구 해석치와 각 응력블럭을 이용한 본 연구에서의 해석치를 비교검토하여 이 해석방법의 타당성을 증명하는데 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.35-35
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• 2022

최근에 딥 러닝(Deep learning) 기반의 많은 방법들이 수문학적 모형 및 예측에서 의미있는 결과를 보여주고 있지만 더 많은 연구가 요구되고 있다. 본 연구에서는 수자원의 가장 대표적인 모델링 구조인 강우유출의 관계의 규명에 대한 모형을 Long Short-Term Memory (LSTM) 기반의 변형 된 방법으로 제시하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 반응변수인 유출량에 대한 직접적인 고려가 아니라 그의 1차 도함수 (First derivative)로 정의되는 Delta기반으로 모형을 구축하였다. 또한, Attention 메카니즘 기반의 모형을 사용함으로써 강우유출의 관계의 규명에 있어 정확성을 향상시키고자 하였다. 마지막으로 확률 기반의 예측를 생성하고 이에 대한 불확실성의 고려를 위하여 Denisty 기반의 모형을 포함시켰고 이를 통하여 Epistemic uncertainty와 Aleatory uncertainty에 대한 상대적 정량화를 수행하였다. 본 연구에서 제시되는 모형의 효용성 및 적용성을 평가하기 위하여 미국 전역에 위치하는 총 507개의 유역의 일별 데이터를 기반으로 모형을 평가하였다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 모형이 기존의 대표적인 딥 러닝 기반의 모형인 LSTM 모형과 비교하였을 때 높은 정확성뿐만 아니라 불확실성의 표현과 정량화에 대한 유용한 것으로 확인되었다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.15D no.1
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• pp.139-146
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• 2008

It is very important to identify useful web user group and induce their behavior pattern in eCRM domain. Inducing user group with a similar inclination, a reliability of user group decreases because there is an uncertainty in online user data. In this paper, we have applied the 2-tier clustering, which uses the outcome of interaction with data from other tiers. Also we propose a method which induces user behavior pattern from a cluster and compare C4.5 with our method.