Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.11
no.3
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pp.17-28
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2011
This study applied the Kalman Filter for real-time forecasting the G/R (ground rain gauge rainfall/radar rainfall) ratio to correct the mean field bias of the very-short-range-forecast (VSRF) rainfall. The MAPLE-forecasted rainfall was used as the VSRF rainfall, also the methodology for deciding the G/R ratio was improved by evaluating the change of G/R ratio characteristics depending on the threshold and accumulation time. This analysis was done for the inland, mountain, and coastal regions, separately, for their comparison. As the results, more stable G/R ratio could be estimated by applying the threshold and accumulation time, whose forecasting accuracy could also be secured. The accuracy of the corrected rainfall forecasting by the forecasted G/R ratio was the best in the inland region but the worst in the coastal region.
This study proposes a bias correction method of dual-pol radar rain rate in real time using the dual Kalman filter. Unlike the conventional Kalman filter, the dual Kalman filter predicts state variables with two systems (state estimation system and model estimation system) at the same time. Bias of rain rate is corrected by applying the bias correction ratio to the rain rate estimate. The bias correction ratio is predicted from the state-space model of the dual Kalman filter. This method is applied to a storm event with long duration occurred in July 2016. Most of the bias correction ratios are estimated between 1 and 2, which indicates that the radar rain rate is underestimated than the ground rain rate. The AR (1) model is found to be appropriate for explaining the time series of the bias correction ratio. The time series of the bias correction ratio predicted by the dual Kalman filter shows a similar tendency to that of observation data. As the variability of the bias correction increases, the dual Kalman filter has better prediction performance than the Kalman filter. This study shows that the dual Kalman filter can be applied to the bias correction of radar rain rate, especially for long and heavy storm events.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.91-91
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2023
General circulation models(GCMs)은 여러 국가 기관들의 물리적 기후 모의 프로세스를 기반으로 과거 및 미래 기후변화의 영향을 정량화하기 위해 개발되었으며 현재 미래 기후변화를 예측하는데 가장 효과적인 도구이다. 그러나 GCMs에 내포된 여러 불확실성 요소 및 넓은 격자형식의 기후 데이터는 GCMs 기후 데이터를 사용한 지역적 기후 모의 시 주요 걸림돌로 인식되어지고 있다. 편의보정 방법은 GCMs을 사용한 지역적 기후 모의 시 기후 모의 성능을 향상시키기 위해 여러 연구에서 사용되어져 왔으나 다른 연구에서는 이러한 편의보정 방법의 문제점을 언급했다. 따라서 본 연구는 편의보정 방법이 GCMs 기후 모의 결과에 미치는 영향을 정량화하고 더 나아가 GCMs 기후 변수에 따른 유량 모의 결과에 미치는 영향을 분석했다. 연구대상지 과거 기간 기후 모의를 위해 coupled model intercomparison project(CMIP)6의 GCMs을 사용했으며, 미래 기후 모의를 위해 shared socioeconomic pathway(SSP) 시나리오를 사용했다. 편의보정 방법으로는 분위사상법을 사용했으며, 편의보정 전후 GCMs 기후 모의 성능평가를 위해 5개 평가 지표를 사용했다. 연구대상지 장기 유출 모의를 위해 storm water management model(SWMM)이 사용되었으며, 기후 입력 자료로는 일 단위 강수량, 최고 및 최저온도를 고려했다. 미래 기후 및 유량 모의 결과의 불확실성은 square root of error variance(SREV) 방법을 통해 정량화됐다. 결과적으로 과거 기간 GCMs 기후 및 유량 모의성능은 편의보정 전보다 편의보정 후에서 향상되었으며 특히, 강수 및 유량 모의 성능이 크게 향상되었다. 미래 기간의 경우 편의보정 후에서 기후 및 유량의 극값을 더 잘 반영함을 확인했다. 본 연구의 결과는 GCMs 기후 변수를 사용한 지역적 기후 및 유량 모의 시 편의보정 방법이 미치는 영향에 대한 구체적인 정보를 제공할 수 있다.
Metabolic syndrome is closely associated with cardiovascular disease, there is increasing attentions in prevention of metabolic syndrome through prediction. The aim of this study was to systematically review the literature by collecting, analyzing, and synthesizing articles of predicting metabolic syndrome in Koreans. For systemic review, data search was conducted on Global journals Pubmed, WoS and domestic journals DBPia, KISS published in 2011-2020 year. Three keyword 'Metabolic syndrome', 'predict', and 'korea' were used for searching under AND condition. Total 560 articles were searched and the final 22 articles were selected according to the data selection criteria. The most useful variable was WHtR(AUC=0.897), most frequently used analysis method was logistic regression(63.6%), and most accurate analysis method was XGBOOST(AUC=0.879) for predicting metabolic syndrome. Prediction accuracy was slightly improved when sasang constitution types was used. Based on the results of this study, it is believed that various large-scale longitudinal studies for the prediction and management of the Metabolic syndrome in Korean should be followed in the future.
Accurate demand forecasting is a crucial component in revenue management(RM). The booking data of departed flights is used to forecast the demand for future departing flights; however, some booking requests that were denied were omitted in the departed flights data. Denied booking requests can be interpreted as censored in statistics. Thus, unconstraining demand is an important issue to forecast the true demands of future flights. Several unconstraining methods have been introduced and a method based on expectation maximization is considered superior. In this study, we propose a new unconstraining method based on a regression model that can entertain such censored data. Through a simulation study, the performance of the proposed method was evaluated with two representative unconstraining methods widely used in RM.
This study examines the effects of managerial ability on information asymmetry. We use analyst forecast errors as a proxy for information asymmetry, because analysts are referred to as efficient users using firm-level data. The sample consists of 2,246 non-banking firm-years listed in Korea Stock Exchange(KOSPI) during the period 2000 to 2013. We measure managerial ability using DEA(Data Envelopment Analysis) following Demerjian et al.(2012). Using those measures, we examines the effects of managerial ability on analysts' earnings forecast errors and analysts' earnings forecast bias. The results of this study are as follows. First, we find that managerial ability are positively associated with analysts' earnings forecast accuracy. Second, we show that the firms with higher managerial ability tend to have lower the optimistic errors in analysts' earnings forecasts. This study could be useful for outside stakeholders to understand the importance of managerial ability.
Background: The new Multidetector Computed Tomography (MDCT) is useful in visualization of complex coronary artery anatomy. We investigated usefulness comparing of invasive coronary angiography with noninvasive MDCT in judgment of functional degree of coronary arteries grafts after coronary artery bypass graft operation. Material and Method: We analyzed the patency of 52 conduits from 15 patients whom consented to take both 32 Channel MDCT and coronary angiography from November 2003 to November 2004. Comparisons were performed for sensitivity, specificity, positive prediction value and negative prediction value between coronary angiography and 3 dimensional reconstruction image using MDCT. Result: The average graft used was 3.4 $\pm$ 0.8 per patient. Average heart rate during MDCT was 86/minute (Range, 60$\∼$110/minute) without administration of $\beta$-blocker. All patients could hold breath as much as necessary. The average graft patency obtained through corollary angiography was 96.2$\%$. In MDCT group, the sensitivity, the specificity, the positive predictive value and the negative predictive value for diagnosis was 100$\%$, 98.0$\%$, 100$\%$ and 66.6$\%$ respectively. Conclusion: The effectiveness of 32 Channel MDCT may be compared to coronary angiography in grasping about patency and bloodstream of graft conduits after coronary artery bypass graft. Also MDCT has the advantage of noninvasiveness and inexpensiveness compared to coronary angiography.
본 연구는 그간 실무계와 학계에서 주목을 받고 있는 EVA 모형과 기업가치모형간의 상호 관계를 보여주고 실증적으로 예측치 경상이익과 순이익을 이용하여 EVA와 기업가치를 측정하고 이러한 예측가치와 실제가치와의 관계를 살펴보았다. 1990년부터 5년간 모두 535 기업을 대상으로 분석한 결과 강효석과 남명수 (1998)의 연구와 같이 모든 연도에 부의 EVA를 보여 주고 있으며 1년 예측치보다 2년 예측치를 기초로 산정한 기업가치가 실제가치에 근접하였다. 각 연도 별로 보면 예상경상이익을 사용한 경우 70%부터 94%까지의 높은 설명력을 보여주며, 5년 누계는 83%의 설명력을 나타냈다. 경상이익 대신 순이익을 사용한 경우도 유사한 결과를 보여주고 있다. 끝으로 가치평가오차를 원천별로 그리고 유형별로 분석하였는데 기업가치 예측오차 중 경제전반이 설명하는 부분은 10%정도, 산업은 $13{\sim}15%$, 그리고 개별기업이 $75{\sim}77%$를 차지하고 있어 개별기업의 중요도가 미국에 비하여 낮은 수준을 보여주고 있다. 유형별로도 편의비율이나 회귀비율이 $5{\sim}8%$수준인데 비하여 무작위 비율이 86%수준을 보여 주고있다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.06a
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pp.333-340
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2001
본 연구에서는 GARCH 모델과 이동평균법을 이용한 국내 외환 시장에 있어서의 변동성 척도가 비교 분석되었다. 즉 두가지 알고리듬을 통하여 정보의 내용과 외환시장 변동성의 변통성 예측력을 비교하였다. 그 결과 GARCH 모형에 의할 변동성 추정치는 예측력에 있어서는 이동평균 추정치 보다 낮은 수준이지만 정보내용의 측면에서 성과가 더 좋은 것으로 나타났다. 그리고 GARCH모형에 의한 추정치는 이동평균 추정치 보다 편의성(Bias)이 낮은 것으로 나타났다. 또한 변동성의 가치에 대해서 논의하고, 이러한 변통성 추정치를 통해서 실제 환율변동을 헷지하기 위한 옵션매매에 어떻게 적용할 수 있는지를 언급하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.321-323
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2012
최근 모바일 기기 보급의 확산과 관련 기술의 발전으로 인해 사용자의 편의를 제공하는 다양한 서비스들이 제공되고 있다. 이러한 서비스 중에서 대표적인 것으로 사용자의 이동 경로를 파악하고 예측하여 알맞은 위치기반서비스(Location-based Service; LBS)를 제공하는 것이다. 위치기반서비스를 제공하기 위한 가장 핵심 기술은 사용자의 이동 경로를 파악하는 것인데, 기존의 이동 경로 파악 기술은 이전의 이동 경로 자료를 기반으로 현재 이동 경로를 유추하였다. 그러나 이전의 이동 경로 자료가 점점 증가함에 따라 방대한 자료를 보관하고 가공하는데 많은 비용이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이동 경로를 예측하기 위한 방법으로 사용자가 일정 지점에 머무는 시간 정보, 이동 거리 그리고 다른 사용자와의 소통 정보를 활용한다. 이 정보들을 활용하여 사용자에게 의미 있는 장소를 추출하고 이를 기반으로 사용자의 이동 경로를 예측할 때, 기존 방법과 비교하여 적은 비용으로 효과적인 경로 예측을 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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