• 제목/요약/키워드: 예측식 모델

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인공지능 모델의 지하수위 모의결과 적절성 판단을 위한 허용가능 예측오차 범위 제안 (Proposal of allowable prediction error range for judging the adequacy of groundwater level simulation results of artificial intelligence models)

  • 신문주;류호윤;강수연;이정한;강경구
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.449-449
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    • 2022
  • 제주도는 용수의 대부분을 지하수에 의존하므로 지하수위의 예측 및 관리는 매우 중요한 사항이다. 제주도의 지층은 화산활동에 의한 현무암이 겹겹이 쌓여있는 형태를 나타내며 육지의 지층구조와 매우 다른 복잡한 형태를 나타낸다. 이에 따라 제주도 지하수위의 예측은 매우 난해하며, 최근에는 딥러닝 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측하는 연구사례가 증가하고 있다. 기존의 연구들은 인공지능 모델들이 지하수위를 적절히 예측한다고 보고하고 있으나 예측의 적절성에 대한 판단기준을 제시하지 못하였으므로 이에 대한 명확한 제시가 필요하다. 본 연구의 목표는 인공지능을 활용한 지하수위 예측오차가 허용 가능한지 판단할 수 있는 기준을 제시함에 있다. 이를 위해 전 세계의 과거 20년 동안 관련 연구결과들을 수집 및 분석하였으며, 분석 결과 인공지능 모델의 지하수위 예측오차는 지하수위 변동성이 큰 지역일수록 증가하는 것을 확인하였다. 이것은 지하수위의 변동형태가 크고 복잡할수록 인공지능 모델의 지하수위 예측성능은 낮아진다는 것을 의미한다. 이 관계를 명확하게 나타내기 위해 지하수위 최대변동폭과 평균제곱근오차 및 최대오차와의 관계를 선형회귀식으로 도출하여 허용가능한 예측오차 기준을 제시하였다. 그리고 기존 연구들에서 제시한 Nash-Sutcliffe 효율성지수와 결정계수를 분석하여 선형회귀식에 의한 기준을 보완할 수 있는 추가적인 기준을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절성 판단기준은 향후 지속적으로 증가하는 인공지능 예측연구에 유용하게 사용될 수 있다.

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음운환경을 고려한 피치 기반 세기 제어 모델 (Pitch-based Intensity Control Models Considering Phonetic Environments)

  • 김기중;김진영;진달복
    • 한국음향학회지
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    • 제17권1호
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    • pp.80-85
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    • 1998
  • 본 논문에서는 음성합성기에서 합성음의 자연성을 향상시키기 위한 한 방법으로 운 율 제어요소중 세기 제어 모델을 통계적인 방법을 이용하여 제안하였다. 세기 제어 모델을 구성하기 위하여, 음성의 세기는 피치에 비례한다는 사실에 기반하여, 녹음된 음성 데이터에 서 음절의 각 모음에 대한 평균파워와 평균피치를 구하고, 피치를 종속변수로 하는 모음의 세기 예측식을 만들었다. 예측식에 의하여 얻어진 세기값과 실제 측정된 세기값과의 상관도 는 전체모음에 대하여 약 0.63으로 나타났다. 본 논문에서는 예측 세기와 실제 세기와의 상 관도를 향상시키기 위하여 피치만을 고려하여 예측된 세기값을 음운환경을 고려하여 선형 오차를 보정하는 방법을 제안하였고, 이 방법을 이용하여 얻어진 세기값은 전체모음에 대하 여 실제 세기값과 0.71의 상관도로 향상시킬 수 있었다.

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등가재령을 이용한 초지연 모르타르의 응결시간 예측식 제안 (Prediction Equation of Setting Time for Mortar Using Super Retarding Agent Using Equivalent Age)

  • 한민철;현승용;김종
    • 한국건설순환자원학회논문집
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    • 제10권1호
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    • pp.80-91
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    • 2022
  • 본 연구에서는 초지연제 혼입률, 양생온도 및 강도수준 변화에 따른 응결지연 특성을 실험적으로 고찰하고, 응결시간과 수화반응속도 관점에서 이들의 영향을 정량적으로 평가할 수 있는 적산온도를 이용한 응결시간 예측식을 제안하고자 하였다. 그 결과, 양생온도, 강도수준(물결합재비) 및 초지연제 혼입률을 결정한 뒤 본 연구에서 제안한 모델식에 대입하면 응결시간을 예측할 수 있다. 모델식의 경우에는 결정계수가 0.9 이상으로 나타났으며, F-검정을 통해 그 신뢰성을 확인하였다. 최종적으로 본 논문에서 제안한 모델식을 활용하면 실무에서 초지연 콘크리트의 응결과 관련하여 합리적인 품질관리가 가능할 것으로 판단된다.

석탄 유분에 대한 물성예측식 개발 및 공정에 대한 연구 (Thermodynamic Correlations for Predicting the Properties of Coal-Tar Fractions and Process Analysys)

  • 오준성;이의수;박상진
    • Korean Chemical Engineering Research
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    • 제43권4호
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    • pp.458-466
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    • 2005
  • 회분식 증류 공정을 모델링하기 위해서는 평형상수와 엔탈피값이 필요하며 이 값들은 열역학적인 계산 방법에 의해 계산된다. 석탄 유분인 coal tar의 경우에는 성분이 다양하고 coal tar내의 성분을 대부분 알 수 없으므로 가상성분으로 만들어 적절한 물성예측식을 사용하여 물성값을 계산해 주어야 한다. 본 연구에서는 기존의 물성예측식에 의해 계산된 값과 이미 알려진 coal tar 유분의 실제물성값의 차이를 기 개발된 물성예측식에 대해 비교하였고 물성예측식에 필요한 2개의 parameter(NBP, SG)대신 1개의 변수(NBP)를 사용하여 간단한 물성예측식을 도출하였다. 또한 이상 기체 열용량 예측식의 경우에도 같은 방법을 적용하였다. 개발된 물성 예측식 및 회분식 증류공정프로그램은 coal tar계에 적용하여 coal tar 중 유효성분 분리를 위해 효율적으로 적용할 수 있다 하겠다.

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

  • 김용찬;김동균
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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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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모델트리를 활용한 죽산보 단기조류예측에 관한 연구 (Study on the Prediction of short-term Algal Bloom in Juksan weir Using the Model Tree)

  • 이보미;이혜숙;정선아;주용은;김호준;최광순
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.450-450
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    • 2018
  • 최근 기후변화와 수온상승으로 인한 녹조발생이 빈번하게 나타나며, 녹조발생에 관한 관심은 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 본 연구는 효율적인 녹조관리를 위하여 모델트리를 활용하여 클로로필-a 단기조류예측 기법을 개발하였다. 대상지역으로 영산강수계의 죽산보를 선정하였으며, 2013년 1월부터 2016년 12월까지 나주 수질자동측정망의 일 단위자료와 동일기간 광주 기상청의 일별 기상자료를 이용하였다. 상관 분석을 통해 T-N, T-P, N/Pratio와 클로로필-a, 수온, 일사량, 강수량을 독립변수로, 단기(t+1일, t+3일, t+5일, t+7일) 클로로필-a를 종속변수로 선정하여 단기조류예측기법을 개발하였다. 수집한 자료의 데이터세트는 격일 간격으로 Training, Testing 기간으로 구분하여 적용한 결과, 상관계수는 1일 예측 시, Training 기간에 0.89, Testing 기간에 0.91, 3일 예측 시, Training 기간에 0.74, Testing 기간에 0.68, 5일 예측 시, Training 기간에 0.70, Testing 기간에 0.66, 7일 예측 시, Training 기간에 0.63, Testing 기간에 0.62로 나타났다. RMSE(Root Mean Square Error)는 1일 예측 시, Training 기간에 13.96, Testing 기간에 12.22, 3일 예측 시, Training 기간에 20.03, Testing 기간에 22.14, 5일 예측 시, Training 기간에 21.32, Testing 기간에 22.57, 7일 예측 시, Training 기간에 23.52, Testing 기간에 23.45로 나타났다. 예측주기에 따라 모델트리와 회귀식에서 활용한 독립변수는 1일 예측 시, 모델트리는 N/Pratio, 클로로필-a, 회귀식은 클로로필-a로 다르게 나타났다. 반면, 3일, 5일, 7일 예측 시, 모델트리와 회귀식에 활용된 변수는 같게 나타났다. 클로로필-a, 수온, 일사량은 5일 예측 시 활용된 변수로, 3일 예측 시에는 기상항목인 강수량이, 7일 예측 시에는 수질항목인 T-N, N/Pratio가 추가되었다. 특히 1일 예측 시 일 때, 높은 예측정도와 활용된 변수의 수가 적게 나타나는 것을 확인하였으며, 예측기간이 길어질수록 예측의 정확성이 낮아지고, 활용된 변수의 수가 많아지는 것을 확인하였다. 향후 적정한 예측기간을 판단하고 예측가능성을 높이기 위해서는 지속적인 자료취득 및 개선이 필요하며, 이를 바탕으로 적절한 단기조류예측이 가능할 것으로 판단된다.

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지연 예측신경망을 이용한 적응 GPC

  • 정희태
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제7권7호
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    • pp.1527-1532
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    • 2003
  • 기존의 GPC방법으로 제어하기 힘든 비선형성과 플랜트의 변수변화를 포함하는 비선형 플랜트를 지연 예측신경망을 사용하여 효과적으로 제어하는 적응 GPC방법을 제안한다 제안한 방법에서는 플랜트의 선형 변수 추정이나 근사적인 모델로부터 선형 매개변수를 구해서 선형 모델을 만들고 실제 시스템의 출력과 선형모델의 오차를 신경망의 출력으로 표현한 다음, 이 식으로부터 적응 GPC 알고리듬을 유도한다. 여기서 지연 예측신경망은 적응 GPC에 이용될 플랜트의 출력을 예측하도록 학습된다. 이와 같은 제어기를 구성함으로써 선형 변수만으로 적응 GPC 제어기가 구성되어질 경우 생기는 비선형 변수의 추정과 출력 예측 값을 계산하는 번거로움을 해결하였다.

명령어 레벨의 비동기식 프로세서 소비 전력 모델 (Instruction-level Power Model for Asynchronous Processor)

  • 이제훈
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제13권7호
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    • pp.3152-3159
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    • 2012
  • 본 논문은 비동기식 프로세서를 위한 새로운 명령어 레벨 소비 전력 모델을 제안한다. 최근까지 SoC에 내장되는 프로세서의 소비 전력을 예측하기 위한 다양한 소비 전력 모델들이 제안되었으나, 모두 동기식 프로세서들을 타겟으로 구현되었기 때문에 비동기식 프로세서에 적용할 경우 정확성이 떨어진다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 비동기식 회로의 동작 특성을 반영한 새로운 비동기식 프로세서 소비 전력 모델을 제안하였다. 제안된 소비 전력 모델은 비동기식 8051 프로세서, A8051의 소비 전력 특성을 반영하여 구현되었고 게이트 레벨의 합성한 결과를 이용한 소비 전력 예측 결과와 비교하여 성능 평가를 수행하였다. 제안된 소비 전력 모델의 예측 결과는 게이트 레벨의 소비전력 측정 결과와 비교하여 90.7%의 정확도를 보였고, 1,900 배 이상 시뮬레이션 시간을 단축하였다.

근거리 음장 측정을 통한 원거리 음장 예측에 관한 스피커 실험 (Far-Field Radiated Noise From Near-Field Measurement)

  • 김태진;손근영;신현옥;윤종락
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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    • pp.125-128
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    • 1999
  • 근거리음장 측정으로부터 원거리음장을 예측할 수 있는 이론적 모델 및 실험적 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서 채택한 방법은 Helmholtz 적분식의 간단한 모델로써 단일주파수 코히어런트 음원의 근거리측정음장으로부터 원거리음장 예측이 가능한 기술이다. 이러한 단일 주파수, 코히어런트 음원의 원거리 수평방향지향성을 예측하기 위한 모델식 및 무향실에서 수행한 검증실험 결과를 소개한다 제안된 방법은 일반 소음원은 물론 잠수함 등의 수평방향 지향성의 예측에 적용가능하다고 판단된다.

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선형기계학습모델을 이용한 자갈해빈상에서의 쇄파지표 예측 (A Study on the Predictions of Wave Breaker Index in a Gravel Beach Using Linear Machine Learning Model)

  • 안을혁;이영찬;김도삼;이광호
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제36권2호
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    • pp.37-49
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    • 2024
  • 지금까지 쇄파는 발생기구의 본질적인 복잡성으로 인해 실내수리모형실험을 통해 쇄파파고 및 쇄파수심 등의 쇄파지표 예측을 위한 많은 경험식이 제안되어 왔다. 하지만, 자갈해빈에 대한 쇄파의 특성 및 쇄파지표예측을 위한 연구는 거의 수행되어 있지 않았다. 본 연구에서는 자갈해빈을 대상으로 쇄파파고 및 쇄파수심의 예측을 위하여 회귀 또는 분류 문제와 관련된 다양한 연구 분야에서 높은 예측 성능을 보이는 대표적인 선형기반 기계학습기법에 기반한 쇄파지표를 예측하고자 하였다. 먼저, 자갈해빈에 대하여 기존에 제안된 쇄파지표의 경험식의 적용성을 검토하고 기존의 경험식의 자갈해빈의 쇄파지표 예측성능의 한계성을 극복하기 위하여 다양한 선형기반 기계학습 알고리즘을 적용하여 쇄파지표 예측모델을 구축하였다. 구축된 기계학습모델 중 자갈해빈에서 발생하는 쇄파파고 및 쇄파수심에 대한 높은 예측성능을 보인 모델을 기반으로 손쉬운 계산이 가능한 쇄파지표에 대한 새로운 산정식을 제안하였고 수리모형실험결과 및 기존의 경험식과 비교하고 새롭게 제안한 쇄파지표의 예측성능을 검증하였다. 본 연구에서 제안한 쇄파지표에 대한 경험식은 단순한 다항식임에도 불구하고 자갈해빈에 대한 양호한 예측성능을 보였다.