• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.1488-1491
• /
• 2006

본 연구에서는 실시간 통합 물관리 시스템의 일환으로 월별 일강수량 예측 시스템에 관한 연구를 실시하였다. 선행시간 2일 예측에 대해서는 기상청 생성 수치모의 RDAPS (Regional Data Assimilation and Prediction System)를 기반으로 강수진단모형인 QPM (Quantitative Precipitatiom Model)을 이용하여 지형효과를 보정하였으며, 선행시간 2일에서 8일까지의 예측에 대해서는 GDAPS (Global Data Assimilation and Prediction System) 모의결과를 QPM을 이용하여 보정하였고, 선행시간 10일 이후의 예측값은 통계적 기법을 이용한 자료를 활용하였다. 통계적 기법으로는 과거 20년간의 관측된 강수경향을 이용하여 시스템을 구축하였다. 강수진단모형 (QPM)은 Misumi et al. (2001), Bell (1978), Collier (1975)등이 제안한 바 있는 Collier-type의 모형으로서 이들 모형은 소규모 지형 효과를 고려한 강수량을 산출하는 진단 모형이다. QPM은 중규모 예측 모형으로부터 계산된 수평 바람, 고도, 기온, 강우 강도, 그리고 상대습도 등의 예측 자료를 이용하고, 중규모 예측 모형에서는 잘 표현되지 않는 소규모 지형 효과를 고려함으로써 중규모 예측 모형에서 생산된 상대적으로 성긴 격자의 강수량 예측 값을 상세 지역의 지형을 고려한 강수량 예측 값으로 재구성하게 된다. QPM은 중규모 모형으로부터 나온 자료를 초기 자료로 이용하고 3 km 간격의 상세 지형을 반영하는 모형으로 소규모 지형 효과를 표현함으로써 상세 지역에서의 강수량 산출과 지형에 따른 강수량의 분포 파악이 용이할 뿐 아니라, 계산 효율성을 개선시킬 수 있다.착능이 높은 것으로 사료되었다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주

• 한국농림기상학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.239-249
• /
• 2020

본 연구는 자연 조건에서 쌀가루용 벼의 수발아율을 예측하기 위한 것으로 기계학습을 이용하여 기상요소들에 따른 수발아율을 간단히 예측할 수 있는 초기 시스템을 개발하기 위해 수행되었다. 이를 위하여 강원도, 충청북도, 경상북도에 위치한 6개 지역에서 쌀가루용 벼 3품종을 재배하였다. 수확 후 수발아율과 출수일을 조사하였으며, 각 지역의 종관기상대의 일평균 기온과 상대 습도, 그리고 강수량 정보를 이용하여 기계학습 모델 중 하나이며, 정확도가 높은 GBM 모델로 수발아율을 예측하였다. 2017년부터 2019년까지 강원과 충북, 그리고 경북의 6개 지역에서 쌀가루 용 벼 3품종에 대해 재배 실험을 수행하였다. 조사 항목은 출수일과 수발아율이었다. 기상자료는 동일한 지역명의 종관기상대를 이용하여 일 평균 기온 및 상대 습도, 그리고 강수량 자료를 수집하였다. 수발아율 예측을 위해 기계학습 모델인 Gradient Boosting Machine (GBM)을 이용하였으며, 학습 투입 변수로는 평균 기온과 상대 습도, 그리고 총 강수량이었다. 또한 수발아 피해 관련 기간을 설정하기 위해 출수 후 몇일 후부터 그 이후의 기간에 대한 실험도 수행하였다. 자료는 수발아 피해 관련 기간의 교정을 위한 training-set과 vali-set, 검증을 위한 test-set으로 구분하였다. training-set과 vali-set으로 교정한 결과, 출수 후 22일 후부터 24일동안에서 가장 높은 score를 나타내었다. test-set으로 검증한 결과는 3.0%보다 낮은 구간에서 수발아율을 약간 높게 예측한 경향이 있었지만, 높은 예측력을 보였다(R2=0.76). 따라서, 기계학습을 이용하여 특정기간동안의 기상요소들로 수발아율을 간단하게 예측할 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구의 결과를 종합해 볼 때, 기계학습을 이용하여 특정 기간 동안에 평균 기온과 상대 습도, 그리고 총 강수량으로 높은 수발아율 예측 성능을 보였으며, 이 시스템을 이용하여 일반 농가들을 대상으로 수발아에 관한 피해를 예방할 수 있는 조기 수발아 예측 시스템으로 이용가능 할 것으로 판단된다. 하지만 품종마다 휴면 정도 차이로 인한 수발아 관련 기간에 차이가 있으므로, 다른 쌀가루용 벼 품종에 대해서도 추가로 조사하고, 개별 품종으로 세분화하여 분석한다면 좀 더 정확도 높은 예측 시스템을 개발할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국식품과학회지
• /
• 제30권2호
• /
• pp.356-362
• /
• 1998

된장의 숙성기간을 예측하기 위하여 6개의 metal oxide sensor로 구성된 휴대용 전자코를 이용하였다. Aspergillus oryzae를 사용하여 담금한 된장은 각각 $15,\;20\;25^{\circ}C$에서 숙성시켰다. 전자코에 의한 감응도 변화량은 숙성기간에 따라 온도가 높아짐에 따라 크게 감소되었으며 센서 #3과 #4는 된장의 숙성정도와 기간간에 높은 상관관계를 보여주었다$(r^2=0.71{\sim}0.95)$. 그리고 숙성기간중 생성되는 아미노태질소와 전자코의 감응도 변화간에도 상관관계를 나타내어 휴대용 전자코로 된장의 숙성기간을 예측할 수 있었다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제7권1호
• /
• pp.138-147
• /
• 2006

최근에는 주 5일 근무제도, 공기단축형 입찰제도의 도입, 후분양제도의 도입 등의 제도적 변화로 건설공사의 성공적 수행에 중대한 영향을 미치는 공사기간에 대한 관심이 증대되고 있다. 또한 건설시장의 축소와 최저가 입찰제도하에서 건설수주 경쟁은 더욱 치열해짐에 따라 적정 공사기간의 산정과 예측은 매우 중요하다. 이러한 공사기간에 대한 중요성을 인지하고 공사기간을 비교 분석하거나 예측하고자 하는 연구들이 진행되었다. 국내에서 공사기간의 비교연구는 공동주택과 사무소 건축에 국한되었고 국외에서는 통계적 분석과 시뮬레이션을 통한 공사기간의 예측에 대한 연구가 많이 수행된 반면, 건물에 대한 수요의 변화로 발생된 주상복합건물과 오피스텔건물에 대한 공사기간의 실제 사례비교에 대한 연구는 거의 없다. 이에 본 연구는 국내 건설사들의 주상복합 및 오피스텔 건물의 실적공기와 가상사례를 활용하여 공사기간을 비교 분석한 후 공기 경쟁력 확보를 위한 공사단계 별 대응현황을 분석하는 것을 목적으로 한다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국건설관리학회 2004년도 제5회 정기학술발표대회 논문집
• /
• pp.394-397
• /
• 2004

대부분의 건설현장에서 기후에 대한 공기산정은 정확한 자료 없이 현장관리자의 경험과 직관에 의해 작업불능일수를 정함으로써 잦은 공기조정으로 인한 경제적 손실은 물로 공사주체들 간의 이해관계에서도 많은 문제점을 안고 있다. 더욱이 최근 대두되고 있는 기후변화는 기후예측을 보다 어렵게 만들고 있다. 따라서 본 연구는 공기에 영향을 미치는 기후요소 중 기온과 강우에 대하여 지역별 특징과 기후변화를 분석하고, 현행 산술평균방식을 산정기간별로 예측오차를 비교분석하여 최적의 산정방식을 제안하였다.

• 재무관리논총
• /
• 제2권2호
• /
• pp.367-382
• /
• 1995

본 연구에서는 시장평균환율제가 시행된 시점인 1990년 3월 2일부터 1991년 12윌 31일까지의 국내 원/달러 외환시장을 대상으로 선도환가격의 미래 예측기능, 즉 미래의 현물환율에 대한_불편추정치로서의 선도환율의 역할을 실증적으로 검증하였다. 국내 시중은행에서 거래한 달러 대비 원화의 현물환율과 1개월 만기의 선도환율 자료를 사용한 실증분석결과에 의하면, 현물환율은 선도환이 예측한 방향과는 반대의 방향으로 움직이거나 예측한 수준에 크게 벗어나고 있다. 그러나, 외환시장에 큰 영향을 준 것으로 보여지는 동 서독 통합과 중동전쟁을 기준으로 분석대상기간을 두개의 하부기간으로 나누어 다시 추정한 결과에 의하면, 선도환가격이 미래 현물환율에 대한 불편추정치라는 가설을 기각하지 못하고 있다. 이러한 결과는 환율변화에 대한 확율분포가 시간경과에 따라 크게 변하고 있으며, 실증분석에서는 이러한 분포의 시간종속성을 반드시 고려하여야 한다는 것을 시사하고 있다. 또한, 다른 외국통화에 대한 실증분석에서는 나타나지 않는 결과로서, 이는 우리나라 외환시장의 특성을 반영하고 있는 것으로 해석된다. 시장평균환율제가 변동폭을 제한하고 있으며 분석대상 기간 동안은 환율변동이 비교적 안정적이기 때문에, 선도환가격의 결정도 비교적 안정적으로 이루어 질 수 있었다. 이와 같은 요인들에 의하여, 현물환율의 변동이 매우 심한 다른 외국통화에 비하여, 원화 환율의 경우에는 선도환가격은 만기시의 현물환율에 근접하는 경향을 보이게 된 것으로 보여진다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국재난정보학회 2016년 정기학술대회
• /
• pp.203-204
• /
• 2016

최근 자연재난으로 인한 인명피해는 감소하는 추세를 나타내고 있으나, 기후변화 및 도시화 등으로 인해 재산피해는 점차 증가하고 있는 실정이다. 기존의 연구는 재난이 일어난 후 사후복구차원에서 피해액을 집계하거나 복구비를 추정하는 연구가 주를 이루고 있으며, 재난이 발생하기 전에 피해액을 추정하는 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 과거 통계자료를 기반으로 인공신경망과 다중회귀분석을 이용하여 전체 자연재난 피해액의 약 95%를 차지하는 호우피해액을 예측하기 위한 피해함수 개발하고자 한다. 대상지역으로는 경기도 지역으로 선정하였고, 1994년부터 2015년까지의 수문기상자료와 시군구별 재해통계자료를 수집하여 분석을 위한 함수개발을 위한 자료로 재구축하였다. 또한 시간별 최대 강우량과 피해액에 대한 상관분석을 실시하여 지속시간별(1~24시간) 최대강우 자료와 재해기간별 선행강우(1~5일)자료, 그리고 재해기간의 총강우량 자료가 상관성이 높다는 것을 파악했다. 이를 독립변수로 활용하고, 재해기간별 피해액을 종속변수로 사용하여 지역별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구는 효율적이고, 효과적으로 재해예방을 위한 방재체계를 수립하는데 기초자료로 활용될 것으로 판단되며, 사전대비 차원의 재난관리를 통해 정책결정권자들의 의사결정에도 도움을 줄 수 있다고 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
• /
• pp.877-879
• /
• 2005

배터리를 이용하는 모바일 장비에서 전력 소비를 줄이기 위한 많은 연구들이 있다. 그 중에 동적 전력 관리(Dynamic Power Management)는 시스템의 각 컴포넌트의 상태를 쉽게 관찰할 수 있다는 측면에서 운영체제에서 접근하기 적합한 전력 관리 방법이다. 본 논문에서는 대표적인 모바일 장비인 노트북에서 하드 디스크의 전력소비를 줄이기 위하여 기계 학습 기반의 동적 전력 관리 방법을 제안한다. 하드 디스크 접근 패턴을 분석하여 Artificial Neural Network(ANN) 기법으로 모형을 만들고 이 모형을 바탕으로 하드 디스크의 다음 유휴기간을 예측하였다. 예측된 유휴기간 동안 하드 디스크로의 공급 전력을 감소시키지 않았을 경우에 소비하는 비용이 전력을 줄였다 다시 늘이는 비용보다 크다면 하드 디스크로 공급되는 전력을 줄임으로써 유휴기간 동안 낭비되는 배터리 전력을 줄일 수 있었다. 본 연구에서 생성된 모형을 하드 디스크 디바이스 드라이버에 적용하면 기존의 시간 경계 값을 이용한 방법에 비해 약 23.05W의 전력 소비 감소를 기대할 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
• /
• pp.370-374
• /
• 2011

기후변화에 따른 수해를 대비하기 위해서는 미래의 확률강수량을 알아야 한다. Global Circulation Model(GCM)은 미래의 기후변화를 예측하기 위하여 많은 분야에서 널리 쓰이고 있다. GCM의 시간축척은 일반적으로 월단위로 시간단위 자료를 사용하는 수공학 분야에 직접적으로 적용하기에는 많은 문제가 있다. 또한 GCM 예측값은 실강우값과 큰 편의(bias)를 가지고 있어 직접적인 적용이 힘들다. 이런 문제를 해결하고자 다양한 다운스케일(downscale)기법이 연구되고 있다. 다운스케일기법을 적용하여 시간자료를 예측하면 전반적인 통계값을 잘 재현해내나, 극치값의 경우 잘 재현해내지 못하는 문제가 있다. 이런 문제점을 극복하고자 본 연구에서는 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량의 이변량빈도해석을 통하여 기후변화를 고려한 강우-지속기간-빈도 관계의 변화를 평가해보고자 한다. 본 연구는 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량과의 관계가 변하지 않는다는 가정하에 관측강수량을 이용하여 연최대 월강수량과 연최대 시간강수량의 이변량분포모형을 구축하였다. 이변량 분포모형을 구축하기 위하여 copula 모형을 적용하였다. 구축된 모형에 GCM으로 예측된 연최대 월강수량을 적용하여 미래의 확률강수량을 평가하였다. 본 연구에서는 서울지점을 대상지점으로 선정하였으며, A2 기후변화시나리오를 적용한 GCM 예측값을 이용하였다. 적용결과 A2 기후변화 시나리오 상에서 미래의 확률강수량이 크게 증가하는 것이 확인되었다.

• 응용통계연구
• /
• 제26권2호
• /
• pp.253-265
• /
• 2013

특정 정책이나 전략목표를 달성하는데 있어서 정부가 최종 목표에 직접 영향을 미치기는 어려워서 정책수단을 통해 간접적인 영향력만 발휘하게 되므로 최종 목표의 미래 동향을 예측할 수 있는 유용한 정보변수의 개발에 관심을 가지게 된다. 금리의 기간구조는 미래 경기 동향의 예측에 유용한 정보를 주는 것으로 알려져 있으나 이에 대한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구에서는 국내 장단기 금리차가 장기 시계에서 실질 성장의 누적변화를 유의하게 예측할 수 있는지 통계모형을 설정하여 분석해 보았다.