Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.291-300
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1999
본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.
In this study, we performed verification of VSRF (Very Short Range Forecast of precipitation) model and application of NWSPC (National Weather Service PC) rainfall-runoff model in Kyoungan-chun basin. We used two methods for verification of VSRF model. The first method is a meteorological verification that evaluates the special quality feature for rain amount between AWS and VSRF model over Kyoungan-chun basin, while second method is a hydrological verification that compares the calculated Mean Area Precipitation (MAP) between AWS and VSRF Quantitatively. This study examines the usefulness of VSRF precipitation forecasting model data in NWSPC hydrological model. As a result, correlation coefficient is over 0.6 within 3 hour lead time. It represents that the forecast results from VSRF are useful for water resources application.
Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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2007.10a
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pp.365-374
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2007
본 논문은 터널의 지반-지보재 상호 거동을 규명하기 위한 연구로서 주지보재인 숫크리트의 균열, 파괴하중 및 변형거동을 실물크기의 갱도모형실험을 통해 확인하고 3차원 수치 해석을 실시하여 각각의 결과를 비교 검증하였다. 갱도모형 실험은 실제 터널과 유사한 크기의 터널을 제작하여 11개 실린더에서 측압조건에 따라 하중을 가하여 실험을 수행하였다. 3차원 수치해석 모델링은 갱도모형실험과 가능하면 같은 조건으로 해석하기 위하여 모형실험으로부터 로드셀 및 LVDT를 통해 얻은 하중-변위곡선이 수치해석 시에도 재현되도록 하여 수행되었다.
본 연구는 Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 이용한 자동 돌발상황 검지 모형을 개발하는 것이다. 본 연구의 수행을 위하여 고속도로에 설치된 루프 차량 검지기(Loop Vehicle Detection System)에서 수집된 점유율 데이터를 사용하였다. 기존의 검지모형은 산정하기가 까다로운 임계치에 의하여 돌발상황을 검지하는 방식이었다. 반면 본 연구 모델은 위치와 시간대 교통 패턴에 관계없이 모형을 일정하게 적용하며, 지속적으로 돌발상황 지점과 상·하류의 교통패턴을 비교 검정 기법인 Wilcoxon Rank Sum Test 기법을 사용하여 돌발상황 검지를 수행하도록 하였다. 연구모형의 검증을 위한 테스트 결과 시간과 위치에 관계없이 정확하고 빠른 검지시간(돌발 상황 발생 후 2∼3분)을 가짐을 알 수 있었다. 또한 기존의 모형인 APID, DES, DELOS모형과 비교검증을 위하여 검지율 및 오보율 테스트를 수행한 결과 향상된 검지 능력(검지율 : 89.01%, 오보율 : 0.97%)을 나타남을 알 수 있었다. 그러나 압축파와 같은 유사 돌발상황이 발생되면 제대로 검지를 하지 못하는 단점을 가지고 있으며 향후 이에 대한 연구가 추가된다면 더욱 신뢰성 있는 검지모형으로 발전할 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2007.05a
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pp.428-432
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2007
댐 제방 등의 붕괴로 인하여 발생하는 급격한 유량의 변화와 흐름영역의 변화로 인한 천이류 및 도수의 발생, 불규칙한 하천단면에서 갈수기 저수기의 흐름해석은 기존의 수치해법의 한계로 인하여 수리모형실험 및 경험식 또는 단면의 단순화 등에 의존하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 자연하천에서 비선형 흐름율 계산에 불연속초기조건의 해석해인 Riemann 근사해법을 사용하여 수치적으로 안정되고 정확한 1차원 모형을 개발하고자 한다. 이를 위하여 유한체적법을 사용하였고, 수위와 유량의 계산을 위하여 요구되는 유한체적을 유출입하는 흐름율의 계산에 HLL Riemann 해법을 사용하였으며, MUSCL 기법으로 2차 정확도기법으로 확장하였다. Riemann 해법을 통하여 계산된 비선형의 흐름율과 보존 특성을 만족시켜줄 수 있는 하상 및 하폭변화로 인한 생성항을 처리하는 기법을 제안함으로서 새로운 1차원 수치해석모형을 개발하였다. 개발된 모형의 실제하천의 적용성을 확인하기 위하여 하상과 하폭이 변화하는 부정류 흐름에 적용하여 모형의 적용성 및 정확성을 검증하였다.
본 연구는 한국증권시장에서 변동성의 정보비대칭효과를 조건부 이분산모형을 이용하여 검증하고자 하였다. 검증방법으로는 Engle과 Ng (1993)의 연구에 기초하여 정보반응곡선(News impact curve)으로 분석하였다. 분석자료로 1980년 부터 1995년 까지의 한국종합주가지수, 일별 초과수익률자료를 사용하였다. 정보반응곡선에 이용한 모형은 GARCH 모형, EGARCH 모형, TGARCH 모형, AGARCH 모형등 4개의 조건부 이분산 모형이다. 무조건 분산을 이용한 정보 반응곡선의 함수형태로 보면, 분산의 정보반응에 있어서 GARCH 모형은 대칭적으로 반응하며 나머지 조건부 이분산 모형인 EGARCH 모형, TGARCH 모형, 그리고 AGARCH 모형은 비대칭적으로 반응하는 모형임을 알 수 있었다. 실증분석결과 정보반응곡선을 통하여 악재(bad news)정보에 따라 예측하지 못한 주식수익률의 하락이 호재(good news)에 따른 예측하지 못한 주식수익률의 상승보다 더 큰 변동성을 발견할 수 있었다. 그러나 비대칭성의 크기는 그다지 큰 것으로 보이지 않았다. 모형적합성 검정에서도 4개의 조건부 이분산 모형은 모두 적합한 것으로 보인다. 그중에서도 EGARCH 모형과 TGARCH 모형이 상대적으로 주가예측력이 뛰어나 보인다. 그러나 변동성의 정보 비대칭반응을 통계적으로 유의적인 것으로 확인한 모형은 TGARCH모형 뿐이었다.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.2
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pp.617-626
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2014
Lately, losses and damage from natural disasters have been increasing. Researchers across various fields in Korea are trying to come up with a response plan, but research for evacuation plans is still far from satisfactory. Hence this paper proposes a model that could find an optimized evacuation route for when disasters occur over wide areas. Development of the model used methods including the Dijkstra shortest path algorithm, feasible path method, genetic algorithm, and pareto efficiency. Computations used parallel computing (SPMD) for high performance. In addition, the developed model is applied to a virtual network to check the validity. Finally the adaptability of the model is verified on a real network by computating for Gumi 1stNational Industrial Complex. Computation results proved that this model is valid and applicable by comparison of the fitness values for before optimization and after optimization. This research can contribute to routing for responder vehicles as well as planning for evacuation by objective when disasters occur.
Mode choice Analysis is essential analysis stage in transportation demand forecasting process. Therefore, methods for calibration and forecasting of mode choice model in aspect of practical view need to be discussed in depth. Since 1980s, choice models, especially Logit model, are spread widely and rapidly over academic area, research institutes and consulting firms in Korea like other developed countries in the world. However, the process of calibration and parameter estimation for practical application was not clearly explained in previous papers and reports. This study tried to explain clearly the calibration process of mode choice step by step and suggested a forecasting mode choice model that can be applicable in real policy analysis by using household survey data of Pusan metropolitan are. The study also suggested a way of estimating attributes which was not observed during the household survey commonly such as travel time and cost of unchosen alternative modes. The study summarized the statistical results of model specification for four different Logit models as a process to upgrade model capability of explanation for real traveler's choice behaviors. By using the analysis results, it also calculated the value of travel time and compared them with the values of other previous studies to test reliability of the estimated model.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.537-537
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2012
천수방정식의 수치모형은 하천의 유량예측, 홍수범람해석, 해일 모의 등에 널리 사용되고 있고, 그 결과는 수자원 관리, 재난 대책 등 정책적인 의사결정에 있어 유용한 자료로 활용되고 있다. 이처럼 천수방정식의 수치모형은 연구목적뿐만 아니라 실생활에 있어서도 큰 영향을 미치고 있으며, 이에 보다 정확하고 효율적인 수치모형의 구축이 수리/수자원/방재분야에서 중요한 영역이 되고 있다. 본 연구는 정확하고 안정적인 수치모의를 위해 천수방정식의 수치모형에 MLP(Multi dimensional Limiting Process)기법을 적용한 후 다차원 모의 시 MLP의 수치 진동 제어 성능을 검증하고자 하였다. MLP기법은 다차원에서 수치진동을 억제할 수 있도록 개발된 기법으로, 기존 TVD 제어자(limiter)과 MLP의 차이점은 기존 제어자들이 흐름이 발생하는 셀 경계면에서 재구성된 값이 Maximum Principle을 만족시키도록 제어자를 유도하는데 반해, MLP는 셀 절점에서 Maximum Principle을 만족시키도록 제어자를 유도한다는데 있다. MLP기법은 압축성 유체를 표현하는 2, 3차원 오일러 방정식에 적용되어 기존의 제어자들에 비해 안정적이며 정확한 수치모의를 가능하게 하는 것이 검증되었다. 하지만 천수방정식에 적용된 예는 없으며, 이에 본 연구는 천수방정식에 MLP를 적용하고 천수방정식 수치모형 검증에 주로 사용되는 수치모의를 통해 MLP의 수치 진동 제어 성능을 검증하였다. 모의 결과, MLP는 2차원 천수방정식에 있어서도 기존의 제어자들과 비교하여 수치진동을 보다 잘 제어하는 것으로 판단된다. MLP의 사용으로 인해 불연속면 근처에서 정확도가 향상되었고 수치진동이 발생하지 않아 보다 안정적인 모의가 가능하였다.
Park Sung Chun;Oh Chang Ryol;Lee Youn Gil;Jung Chun Lee
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.1333-1337
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2005
본 연구는 강우로 인한 도시 배수구역에서의 유출량 및 수질을 예측하기 위하여 영산강 유역의 도시하천이며 합류식 배수계통을 갖는 용봉천을 대상으로 SWMM 모형을 적용하였다. SWMM 모형의 매개변수 최적화 및 검증자료로 사용하기 위하여 강우시 2회에 걸쳐 조사하였으며, 매회 시료 채취 주기는 강우유출이 발생하기 전부터 시작하여 첨두유출량이 발생때까지 $1\~2$시간 간격으로 채취한 후 강우 종료 후 유출량 변화가 없을 때까지 $9\~12$단계로 세분하여 유출량과 pH, DO, BOD, COD, SS, T-N, T-P의 농도를 측정하였다. 모형의 입력자료는 국립지리원의 지형도, 환경부의 환경지리정보, 농업과학기술원의 정밀토양도 등을 기초로 각 배수구역의 소유역을 분할하여 물리학적$\cdot$수리학적 매개변수에 해당하는 입력자료를 산출하였으며 그림1과 같다. 모형의 보정자료는 2004년 6월 17일에 실측한 자료를 이용하여 침투능 계수 및 축적계수와 지수, 쓸림계수를 보정하였고, 검증자료로는 2004년 7월 7일에 실측한 자료를 이용하여 검증자료로 사용하였다. SWMM 모델을 적용해서 강우유출에 의한 hydrograph와 pollutograph를 도출하여 부하량을 산정 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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