• 제목/요약/키워드: 예측 모델 개발

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시스템 다이내믹스를 이용한 터널공사비 예측 모델 개발 (A tunnel construction cost estimation model using system dynamics)

  • 박용우;박희성
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.316-318
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    • 2010
  • 도로건설에 있어 계획단계에서 초기공사비의 정확한 예측을 위해 아직 연구가 미흡한 터널공사비 예측 모델을 시스템 다이내믹스를 이용하여 개발함으로써 합리적인 터널공사비 예측을 위한 토대를 마련하여 올바른 의사결정을 돕고 예산 낭비를 방지하기 위함을 목적으로 하였다.

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DataPave 프로그램을 이용한 포장파손예측모델개발 (Development of Pavement Distress Prediction Models Using DataPave Program)

  • 진명섭;윤석준
    • 한국도로학회논문집
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    • 제4권2호
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    • pp.9-18
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    • 2002
  • 포장의 공용성에 영향을 미치는 주요파손은 소성변형, 피로균열, 종단평탄성이다. 따라서 이들 세가지 파손량에 영향을 미치는 요인들을 분석하고 예측모델을 개발하는 것이 포장의 공용성 관리면에서 중요하다. 본 논문에서는 미국에서 개발되어 다양한 포장구간에 대한 광범위한 데이터가 축적되어 있는 DataPave 프로그램을 이용하여 세가지 파손량과 각각에 영향을 미치는 인자들을 추출한 후 파손 예측모델을 개발하였다. 개발된 모델의 입력변수들이 각각의 파손량에 미치는 영향을 파악하기 위해 민감도분석을 수행하였다. 소성변형 예측모델의 민감도분석결과 아스팔트함량, 공극율, 노상의 최적함수비가 주요영향인자로 나타났으며, 피로균열예측모델의 경우 아스팔트점도, 아스팔트함량, 공극율 순으로 나타났다. 종단평탄성 예측모델 분석결과 아스팔트점도, 노상골재의 200번체 통과율, 아스팔트함량 순으로 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

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인공지능 기법을 활용한 홍수예측모델 개발 및 평가 - 한강수계 댐을 중심으로 - (Development and Evaluation of Flood Prediction Models Using Artificial Intelligence Techniques)

  • 조혜미;솜야 오랑치맥;유제호;권현한
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.131-131
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    • 2022
  • 기후변화의 영향으로 극치강우의 변동성이 커지고 있으며 계획빈도를 초과하는 폭우로 피해가 증가하고 있다. 기존의 물리기반의 홍수예측모델은 개념적 및 구조적 제약과 함께 다양한 유역조건 및 수문기상 조건에 기인한 강우-유출 관계의 불확실성을 고려하는 데 한계가 있다. 특히 한정된 홍수 사상을 통해 구축된 관측 자료로 인해 새로운 홍수 사상 예측 능력이 저조할 수밖에 없다. 따라서 기존 물리모형 기반의 홍수예측과 함께, 딥러닝(deep learning) 모형을 고려한 홍수예측 모델 개발과 개선이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 분야에서 활용되는 인공지능(artificial intelligence, AI) 기술을 종합적으로 검토하고, 홍수 예측 측면에서의 활용 가능성 및 신뢰성을 고려하여 AI 기법을 채택하였다. 한강수계에 존재하는 댐 중 일부를 선정하여 대상 댐의 수문·기상학적 자료를 전처리한 후, 인공지능 기반의 홍수예측모형을 구축 및 최적화하였다. 다양한 예측인자와 모델 구성으로 홍수예측력에 대한 평가를 다각적으로 수행함으로써 홍수예측모델의 신뢰성을 제고하였다. 전반적으로 우수한 결과를 도출하였고, 유역면적이 작을수록 결과가 좋았다. 이는 넓은 유역일수록 복잡한 강우-유출 과정이 내재되어 있기 때문으로 판단되며, 넓은 유역에는 본 연구에서 활용한 자료에 추가적인 자료를 도입하여 모형 개선이 이루어져야 할 것으로 판단하였다. 수문 예측 연구에 통계모형이나 기계학습모형의 적용은 많이 있었지만, 딥러닝 기법 활용은 새로운 시도라는 점에서 의미가 있다.

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효소 반응 예측을 위한 유사도 모델 분석 및 구현 (Similarity Model Analysis and Implementation for Enzyme Reaction Prediction)

  • 오주성;나도균;박춘구;정희택
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.579-586
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    • 2018
  • 빅데이터에 대한 관심이 증가하면서 데이터로부터 의미 있는 정보의 추출 및 예측은 중요한 연구분야가 되고 있다. 본 연구에서는 신약개발과정에서 필요한 후보약물의 약리적인 활성을 분석하기 위한 데이터를 획득하고 이를 기반으로 의미 있는 예측 분석을 하고자 한다. 신약개발과정에서 대사반응 된 신약후보물질의 약리적인 활성 연구는 신약개발 성공률을 높이기 위해 필요한 단계이다. 본 연구에서, 약용 후보물질의 체내 효소 반응 유무를 예측하기 위해, 유사도 모델들을 적용 분석하였다. 유사도 모델의 군집별 특성을 반영하여 13개의 모델을 선택하여 효소 반응 예측을 수행하였다. 이들 모델들을 민감도와 AUC를 기반으로 비교 평가하였다. 평가 모델들 중, 효소 사이의 반응성을 예측하는데 있어서 Simpson coefficient 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 분석된 유사도 모델 전체를 웹 서비스로 구축하였다. 제안된 모델은 반응정보의 추가에 동적으로 대응 할 수 있으며 신약개발시간 단축 및 비용 절감에 기여할 것으로 여겨진다.

지천유입이 있는 대하천에서 수질예측을 위한 인공신경망모델의 개발 (Development of Artificial Neural Network Model for Prediction of Water Quality Parameters in Large Rivers with Tributary Inflow)

  • 서일원;윤세훈
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.141-141
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    • 2017
  • 본 연구에서는 대하천의 8개의 수질인자(수온, 용존산소, 수소이온농도, 전기전도도, 총질소, 총인, 탁도, 클로로필-a)를 예측할 수 있는 인공신경망모델을 개발하였다. 인공신경망모델(ANN)은 수질데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 데이터기반 모델이다. 데이터기반 모델의 특성상 예측정확도를 높이기 위해서 양질의 입력데이터를 구성하는 것이 가장 중요하다. 때문에 각각의 수질인자뿐만 아니라 기상학적 인자 또한 예측을 위한 입력자료로 사용하였으며, 요인분석 및 층화표층추출법을 적용하여 입력데이터를 구성하였고 앙상블기법을 이용하여 추가적으로 예측의 정확도를 향상시켰다. 개발된 모델을 이용하여 지천유입이 있는 북한강의 수질자료를 예측한 결과 탁도를 제외한 7개의 수질인자 모두 0.85 이상의 설명력을 보였으며, 실측값과 예보값을 비교해본 결과 평균적으로 10% 미만의 에러값을 나타냈다. 요인분석을 통하여 연관성있는 인자를 입력인자로 추가한 경우 향상된 결과값을 보였주었으며, 앙상블기법을 적용한 결과 정확도 면에서 큰 향상을 보여주었다.

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정성변수를 고려한 공공아파트 기획단계 공사비 예측모델 (Cost Prediction Model using Qualitative Variables focused on Planning Phase for Public Multi-Housing Projects)

  • 지성민;현창택;문현석
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제13권2호
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    • pp.91-101
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    • 2012
  • 공공아파트 프로젝트의 기획단계에서 수행되는 적정 공사비 예측은 기획부터 유지관리까지 전(全) 단계에 걸쳐서 영향을 미치게 되므로 명확한 예측기준 및 방법이 제시되어야 한다. 그러나 현재까지 다양한 다중회귀모델을 활용한 공사비 예측 방법이 개발되어 왔으나, 정성변수를 포함하여 공사비를 예측하는 방법에 대한 연구는 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 기획단계 활용을 위한 정성변수를 포함하는 공사비 예측모델을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 공사비 영향요인을 분석 및 추출하고, 회귀분석을 위한 독립변수를 선정하였다. 그리고 정성변수를 포함하는 공사비 예측모델을 개발하며 사례적용을 통한 검증을 실시하였다. 개발된 공사비 예측모델과 "RESAMPLING 기법"을 사용하여 구조형식별 공사비 가산비율을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 더미회귀모델과 가산비율을 활용하면, 일반적인 공사비 예측과 함께 동일한 평형, 세대수, 연면적에서 평면형식과 구조형식을 변경시켰을 때의 공사비 예측이 가능할 것으로 기대된다.

미계측유역 유사량 예측 모델을 이용한 비유사량 특성분석 (Analysis of specific sediment yield characteristics using sediment prediction models developed for ungauged watersheds)

  • 박상덕;안태진;임경재;김정곤;신승숙
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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    • pp.33-33
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    • 2017
  • 수문모형들은 유역차원의 저감대책 수립 및 평가에 유용하게 사용될 수 있고 이를 활용한 합리적인 예측이 가능하다. 한국의 미계측 유역에 대한 유사발생량 예측을 모델을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 예측모형의 특징은 신뢰할 수 있는 관측 자료를 활용하여 단계별 다중회귀분석을 이용하여 매개변수를 결정하였으며, 최소한의 입력자료를 이용하여 전국 규모의 연평균 유사발생량을 예측할 수 있다는 것이다. 본 연구에서 개발된 모형을 활용하여 4대강 유역의 중권역별 유사량을 추정하였다. 수자원장기 종합에서 사용한 중권역별 강우 자료를 활용하여 모의를 수행하였다. 2001년부터 2015년 까지 15년까지 모의결과 4대강 유역 전체적으로 연 강우량의 변동에 따라 유사발생량도 증감하는 패턴을 나타내고 있으며, 그 주기는 약 8년 정도로 추정되었다. 4대강 주요 중권역을 대상으로 2010년에 추정된 비유사량을 K-DRUM 예측값 및 유량조사사업단 추정값과 비교하여 모델의 활용성을 검토하였다. 유사량 예측의 불확실성을 감안할 때 본 연구에서 개발된 모델을 이용하여 1차 스크리닝 수준에서 미계측 유역에 대한 비유사량 예측이 가능할 것으로 판단되며, 향후 미계측 유역에 대한 유사관리계획 수립에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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인공신경망을 이용한 소프트웨어 개발공수 예측모델에 관한 연구 (Using Artificial Neural Network for Software Development Efforts Estimation on)

  • 전응섭
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제3권1호
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    • pp.211-224
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    • 1996
  • 소프트웨어 개발공수(Efforts)에 관한 연구는 그 동안 상당히 많이 이루어져 있으나, 대부분 기존의 알고리즘 모델과 통계적 접근방법에 의한 모델에 한정 되어 있다고 할 수 있다. 또한 이들 연구는주로 외국의 사례를 대상으로 한 것이어서 국내의 소프트웨어 개발 환경에 적용하기에는 예측력과 적응도 등의 여러 문제가 제기되고 있다. 따라서 본 논문에서는 보다 현실적이고 실용적인 소프트웨어 개발공수의 예측모델로서 백프로 퍼게이션 알고리즘을 이용한 신경망 예측모델을 제시하고, 이 모델의 예측결과와 기존 의 모델인 COCOMO 그리고 희귀분석에 의한 예측결과들을 통계적으로 비교 분석하여 신경회로망의 우수한 예측력을 검증하였다. 이러한 분석의 결과를 토대로 보다 예측력 이 놓고 사용자가 쉽게 모델링하여 사용할 수 있는 정교한 신경망 모델을 제시하고자 한 다.

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8 GHz 대역에서의 마이크로셀용 전파전파 예측 모델 개발 (Development of Microcellular Radio Propagation Prediction Model in the 8 GHz Bands)

  • 송기홍
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제17권12호
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    • pp.1212-1223
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    • 2006
  • 마이크로웨이브 대역은 무선 서비스의 수요가 많은 대역이지만 주로 장거리 고정 통신용으로 이용되어 전파 모델에 대한 연구가 VHF/UHF 대역보다 적게 이루어졌으나, 최근 마이크로웨이브 대역을 이용한 이동 통신 서비스가 증가됨에 따라 보다 정확성 있는 전파 예측 모델의 개발이 요구되어 왔다. 이동 전파 환경에서 신뢰성있는 전파 예측 모델을 개발하기 위해서는 다양한 전파 환경에서 신호의 반사, 회절 및 산란에 따른 전파 특성에 대한 측정 및 분석이 필요하다. 제시된 8 GHz 대역용 전파 예측 모델은 가시거리 영역과 비가시거리 영역에 맞는 모델을 구분하여 개발된다. 가시거리 영역용 예측 모델은 직접파, 지면 반사파 및 도로 양쪽 건물 반사파에 의한 해석적 결과에 측정된 경로 손실 지수를 적용하여 신호 세기를 예측하고, 비가시거리 영역용 예측 모델은 회절 후 신호 변화 현상에 대한 분석 결과를 이용하여 수신 전력을 예측한다.

강우에 의한 지하수위 변동 예측모델의 개발 및 적용 (A Development of Groundwater Level Fluctuations Due To Precipitations and Infiltrations)

  • 박은규
    • 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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    • 제12권4호
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    • pp.54-59
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    • 2007
  • 본 연구에서는 수학적 모델링을 통해 강우에 기인하는 지하수위 변동예측 준-해석학적 모델을 개발하였다. 개발된 모델은 홍천 지역의 지하수위 변동을 예측에 적용되었으며 이를 위하여 지하수 변동 관측자료 및 강우자료가 이용되었다. 개발된 모델은 비선형 파라미터 예측 코드를 활용하여 2003년 지하수위 변동을 예측하도록 적정되었으며 이렇게 최적화에 이용된 입력 파라미터는 그 다음해인 2004년 지하수위 변동을 예측하는데 활용되었다. 강우자료에 기초한 2004년 지하수위 변동 예측은 RMS 오차가 0.18 m로 관측지하수위의 표준편차가 0.44 m인 것으로 미루어 보았을 때 대체로 양호한 것으로 판단된다. 또한 본 연구에서는 개발된 모델을 이용하여 지표 피복의 변화에 기인하는 함양율 감소 시 발생되는 지하수위 변동 예측 및 양수에 의한 인공적인 지하수위 강하를 모사하는데 적용하였다. 본 연구의 결과는 보다 정확한 지하수위 변동 예측증 위해서는 지하수 함양율을 상수로 적용하는 것이 적절치 않으며 강우 패턴의 함수로 결정되어야 함을 보인다.