최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.
본 연구는 공압시험용 핀틀추력기의 비정상상태 특성을 예측하기 위한 1-D 시뮬레이션 적용법을 기술한다. 추력을 제어하기 위해 질량유량, 챔버압력, 노즐출구 압력은 핵심 매개변수이다. 챔버압력은 핀틀 스트로크 변화에 따라 단조롭게 증감하였지만, 추력은 챔버 압력의 변화와 다른 양상을 보였다. 핀틀이 전진할 때 핀틀 속도와 챔버 자유체적이 특정 값을 초과하면 추력 값은 초기에 감소하다가 다시 증가하는 경향을 보였다. 1-D 시뮬레이션은 비정상 상태 특성을 예측하는데 한계가 있지만 실험이나 수치해석 이전에 듀얼벨 노즐과 같은 다양한 고도보정노즐 추력기의 초기 성능 평가에 여전히 유용하다.
저수지의 퇴사는 저수량을 감소시켜 수명을 단축시키고 저수피해를 가중시킴과 동시에 용수공급에도 지장을 초래하게 된다. 또한 자연하천에서 흐르던 유사는 댐이라는 수공구조물로 인해 흐름에 방해를 받으며, 홍수기 홍수조절을 위한 방류시 하류 하천의 하상변동에 영향을 미치게 된다. 100년을 내용수명으로 하는 다목적댐은 한번 건설되면 저수상태에서 장기간 유지관리를 필요로 하므로 저수지내 퇴사에 대한 예측은 설계 단계에서 부터 신중한 검토와 적용이 요구된다. 저수지내에서 유사의 퇴적으로 인한 하상변동은 유역내에서 유입되는 유사입자의 크기와 형상, 하천의 계절적 유량변화와 유사량 변화, 저수지의 형태와 크기, 그리고 저수지의 홍수기 방류량과 운영계획 등 상호 관련된 많은 요소에 의해 좌우된다. 따라서 합리적이고 효율적인 하천 및 저수지의 정비와 관리를 위해서는 적절한 수치모형을 이용한 저수지의 퇴사분포 예측과 퇴사량 예측이 필요하다. 본 연구에서는 홍수기간 저수지로 유입되는 홍수량을 대상으로 퇴사거동에 대한 변화를 알아보기 위해 2차원 수치모형인 SMS(Surface-Water Modeling System) 모형을 사용하였으며, 모형내에 내장되어 있는 RMA-2와 SED-2D에 대한 모형의 특성 사용법 입력자료를 분석하고 대상유역에 대한 기 조사된 하천 종 횡단 자료를 토대로 지형자료를 작성하여 기본계획 단계에 있는 김천시 부항다목적댐을 대상으로 100년 빈도 홍수량 유입시 공간적 퇴사거동 현상을 모의하였으며, 유속분포 퇴사의 공간적범위를 고려하여 저수지내 구조물 위치 선정 등에 미치는 영향을 연구하였다.
지구 평균 기온은 이미 19세기 비하여 0.75$^{\circ}C$ 상승해 있는 상태이며, 이 시점에서 화석연료를 사용하는 모든 스위치를 내린다 해도 앞으로 지구의 온도는 추가로 0.6$^{\circ}C$ 상승할 거이라고 한다. 왜냐하면 우리가 이미 대기 중에 방출해 놓은 온실가스의 온난화 효과가 시간차를 두고 나타나기 때문이다. 그러나 현실적으로 화석연료를 사용하는 스위치를 내려 놓을 수도 없고, 획기적 탄소 저감 기술이 없다면 당분간은 대기중에 온실가스의 배출량은 줄이지 못할 것이라는데 이의가 없다. 따라서 온난화 효과는 가속화되고 기온은 계속 상승할 것이라는 것은 쉽게 예측할 수 있다. 더구나 최근 우리나라는 세계 평균 기온상승에 비하여 2배의 높은 수치를 보인다.
최근 30년간(1071-2000) 북동기류 유입시 목포지방 최고기온의 예측을 위하여 북동기류 유입시 통계적 특성을 분석하였다. 분석 내용은 최대풍향 발생빈도, 최고기온 및 풍속, 풍속별 최고기온, 전일 최고기온과 교차분석, 풍속별 최고기온 분석 및 전운량(하늘상태) 분석 등이다. 분석결과 계절에 따라 변화는 있으나 북동기류의 유입으로 인한 기온의 변화 경향에 몇 가지 특성을 발견할 수 있었다.
본 논문은 멀티미디어 컨텐츠의 프리젠테이션을 위한 이벤트 기반 프리젠테이션 메커니즘의 설계 및 운용방법에 대해 기술하였으며, 사용자의 프리젠테이션 개입을 비롯하여 프리젠테이션 스케줄, 네트워크 상태 변화 등 예측 불가능한 여러 환경 변화를 이벤트로 발생하여 종합적으로 분석 처리함으로써 각 시점에 와는 프리젠테이션 서비스 품질을 유지할 수 있는 프리젠테이션 모델을 제안하였다. 또한, 프리젠테이션 관리자와 그 하부 구조로 이벤트 스케줄러, 네트워크 관리자, QoS 관리자 등을 두어 여러 프로세스들이 이벤트로 통신하며 동적인 동기화 유지를 위해 상호 협력할 수 있는 기법을 제시하였다.
폐광석에 함유되어 있는 중금속 원소는 물리ㆍ화학적 환경의 변화에 따라서 안정화 되어 자연적으로 정화가 진행되거나 혹은 재 용출될 수 있어 중요한 오염원으로 작용할 수 있다. 따라서 폐광석에 함유된 중금속이 흡착된 상태로 존재하는지, 광물형태(탄산염광물, 산화광물, 황산염광물 및 황화광물)로 존재하는지, 산화환경 혹은 환원환경에서 안정한 다른 광물의 결정 내에 치환된 형태로 존재하는 지를 규명하는 것은 물리화학적 환경변화에 따른 중금속의 거동(흡착반응, 탈착반응, 용해반응, 침전반응)을 예측할 수 있는 매우 유용한 평가 방법이라고 할 수 있다. (중략)
본 연구의 목적은 비즈니스 인텔리전스 연구 관점에서 기업부실화 예측 성능을 향상키시는 것이다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구들에서 미흡하게 다루어졌던 1) 데이터셋을 구성하는 과정에서 발생하는 바이어스 문제, 2) 거시경제위험 요소의 미반영 문제, 3) 데이터 불균형 문제, 4) 서술적 바이어스 문제를 다루어 경기순환국면을 반영한 기업부실화 예측 프레임워크를 제안하고, 이를 바탕으로 기업부실화 예측 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 경기순환국면별로 각각의 데이터셋을 구성하고, 각 데이터셋에서 의사결정나무, 인공신경망 등 단일 분류기부터 앙상블 기법까지 다양한 데이터마이닝 알고리즘을 적용하여 실험하였다. 또한 본 연구는 데이터불균형 문제를 해결하기 위해, 오버샘플링 기법인 SMOTE(synthetic minority over-sampling technique) 기법을 통해 초기 데이터 불균형 상태에서부터 표본비율을 1:1까지 변화시켜 가며, 기업부실화 예측 모델을 개발하는 실험을 하였고, 예측 모델의 변수 선정 시에 선행연구를 바탕으로 재무비율을 추출하고, 여기서 파생된 IT 산출물인 재무상태변동성과 산업수준상태변동성을 예측 모델에 삽입하였다. 마지막으로, 본 연구는 각 순환국면에서 만들어진 기업부실화 예측 모델의 예측 성능 비교와 경기 확장기와 수축기에서의 기업부실화 예측 모델의 유용성에 대해 논의하였다. 본 연구는 비즈니스 인텔리전스 연구 측면에서 기존 연구에서 미흡하게 다루어졌던 4가지 문제점을 검토하고, 이를 해결할 프레임워크를 제안함으로써 기존 연구 대비 기업부실화 예측률을 10% 이상 향상시켰다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.
생체의 움직임을 판별을 예측하는 기술은 흐름판별율과 스트림판별율로 변화의 형태를 구성하여 진행한다. 떨림의 움직이는 형태는 판별율의 조건에 따라 움직임의 유동시스템으로 구성한다. 흐름판별율은 생체 내 물질에서 특별한 부위의 신호를 대상으로 생체의 움직임을 정의하고 그 주변에 형태에 따라 흐름을 판별하여 떨림을 비교하여 신호값으로 선정한다. 스트림판별율은 스트림상태의 기준값을 설정하고 측정된 값과 비교하여 신호값으로 선정한다. 대상조건에 따라 판별은 특정부위의 상-아래-주변-중앙을 대상으로 최대치와 최소치 및 평균값으로 변수를 측정하였다. 떨림의 변화에 따라 상 $(-0.817){\pm}0.15$, 주변 $(-2.53){\pm}(-0.11)$, 아래 $(-0.29){\pm}0.03$, 중앙 $(-0.09){\pm}(-0.01)$ 의 최대치-최소치-평균값이 나타났다. 형태의 변화에 따른 현상을 통하여 생체의 움직임의 범위가 어떠한 형태의 유동현상을 갖고 있는지 예측할 수 있고, 특정부위의 상-아래-주변-중앙의 움직임으로 데이터를 구성하면 앞으로 특정부위의 여러 변화를 주었을 때 신체의 다양한 변화를 판별하는 예측기술이 진행될 것으로 판단된다.
실내 공기 품질 측정은 측정 대상 공간의 대기 상태 유지, 외부 변인으로 인한 대기 이상 현상을 검출하려는 방법이다. 실내 공기 품질을 주기적으로 기록하면서 변인에 따른 공기 변화에 특정 패턴이 발생함을 관측할 수 있었으나, 파라미터를 설정하고 계수를 찾아 나가기엔 파라미터의 개수나 그 영향력을 추산하기 어렵고 결과가 시간에 의존적이라는 문제가 있다. 따라서 본 실험은 이것을 공식화하는 대신, 측정 주기마다 추이를 예측하는 관측치 중심의 기계 학습 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 논문은 실내 대기 품질을 주기적으로 전송 및 저장하는 측정기의 기록 데이터로 공기 품질 변화를 예측하는 모델을 설명하고 시계열 분석 모델을 구축한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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