실시간 시스템은 논리적 정확성뿐만 아니라 시간적 정확성을 요구한다. 시간적 정확성을 만족시키기 위해서 실시간 시스템의 설계자는 작업들의 스케줄 가능성에 대한 연구를 선행하여야 한다. 스케줄 가능성 분석을 위해 작업들에 대한 실행 시간 예측이 필요하다 작업들의 실행 시간 예측을 위한 방법으로 측정과 정적 분석이 연구되었다. 측정 및 정적 분석은 비용 및 막장성에 문제점을 지니고 있고 실시간 시스템의 발전을 따라가지 못하여 분석 결과의 정확성이 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 정적 분석을 단일 시스템이 아닌 분산 실시간 시스템에 적용할 수 있는 확장된 정적 분석 도구의 개발을 위해 분산 실시간 시스템으로 전환에 의해 발생되는 통신 영향 요소의 분석 및 통신 영향 요소 분석기를 설계한다. 실행 시간에 영향을 미치는 요소들의 분석을 통해 원시 프로그램에서 자동적으로 예측된 실행 시간의 정확도와 신뢰도를 높인다.
건축 프로젝트의 사업초기 비용 예측은 프로젝트의 규모, 품질 등 주요한 의사결정의 중요한 기준이 된다. 비용예측과 관련하여 많은 연구들이 진행되었지만, 구체적인 근거 제시 미흡, 설계과정과의 연계성 부족, 정확성 부족 등이 지적되고 있다. 본 연구는 수량변화분석법 중 부분별 코스트 산정법의 비용예측 정확성을 높일 수 있는 방안을 모색하여 계획설계 비용예측 모델로 발전시키며, 정보시스템 구축을 통해 활용성을 높이고자 하였다. 비용 예측 과정의 간소화를 위해 실적공사비를 활용하는 방법과 공간별 보정계수 적용을 통해 예측의 정확성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 이를 통해 계획설계 과정에서 설계자의 비용 예측이 가능하며, 현실성 있는 계획안의 도출이 가능해질 것으로 기대된다.
최근 우리나라는 지역 특성 및 기후변화의 영향으로 인해 수문학적 요소의 변동성이 커지고 수자원의 지속적인 관리에 있어 유출량은 중요한 문제로 여겨지고 있다. 특히 일부 소하천 또는 접경지역과 같은 미계측유역은 수문학적 요소에 대한 자료가 부족하고 수문모형의 초기치 설정과 과거 유출량 자료를 통하여 최적화한 매개변수를 결정해야하므로 장기유출분석이 어렵다. 본 연구의 적용유역으로 미계측유역인 임진강상류 유역에 대한 유출량 추정을 위해 계측 유역의 자료를 활용하여 모형의 매개변수 등을 추정하는 지역화 기법인 다중선형회귀분석과 공간근접분석을 활용하여 유출량을 산정 및 검증하였다. 또한, 확률론적 예측이 가능한 앙상블 기법 적용을 통한 유출량 예측을 하였고, 이를 예측 정확성 평가지표를 통해 효율성 검토를 수행하여 미계측유역의 유출량에 대해 확률론적 예측을 수행하였다. 대표적 지역화 기법의 적용성을 검토한 결과, 계측유역을 통해 다중선형회귀분석과 공간근접분석을 abcd 모형에 적용하였다. 모의유출량을 산정하고 실측 유출량과 비교 분석 결과 모의정확성이 높게 분석되었다. 이와 같은 검증 결과를 토대로 미계측유역의 유출량을 추정하였다. 또한, 지역화 기법을 앙상블 기법에 적용하여 확률론적 유출량 예측의 효율성을 검토하였다. 적용유역과 같은 지류를 포함하고 있는 임진강하류 유역을 대상으로 수행하였다. 검증기간(2013년~2017년) 동안의 월 예측 유출량 앙상블 생성을 위해 과거 강우량와 증발량(1988년~2012년) 자료를 사용하였으며, 지역화 기법을 적용한 abcd 모형을 이용하였다. 예측 유출량의 정확성 평가를 실시하였으며, 정확성이 비교적 높게 분석되었다. 이와 같은 결과를 토대로 미계측유역의 확률론적 유출량을 예측하였다. 따라서, 대표적 지역화 기법을 앙상블 기법에 적용하여 확률론적 유출량을 예측할 경우 보다 정확한 유출량 예측이 가능하다.
본 연구는 인지 유형에 따라 시계열 예측의 정확성이 분석적인 사람과 직관적인 사람 간에 다를 것이란 가설을 설정하고 이를 규명하기 위하여 44명의 대학생을 사용하여 실험이 이루어졌다. 피험자는 MBTI에 의거하여 분석적인 그룹과 직관적인 그룹으로 나누고 주어진 시계열 데이터에 대하여 예측을 하게 하였다. 이때 인지 유형에 따른 뇌파의 편측성을 분석하기 위하여 전두엽에서 뇌파(F3, F4)를 측정하였다. 그 결과, 인지유형간의 뇌파의 편측성에 유의적인 차이가 없었으며, 예측의 정확성 (MAPE) 또한 유의적인 차이가 없었다.
본 연구는 경영자 능력의 대용치로 경영자가 자발적으로 공시하는 미래 기업의 성과에 대한 정보인 이익 예측 정확성을 사용하여, 미래 이익을 정확하게 예측하는 경영자의 우수한 능력이 높을수록 경영자 성과-보상에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 분석하고자 한다. 본 연구의 분석결과, 이익 예측 정확성과 경영자 보상 사이의 유의한 양(+)의 관계가 나타났으며, 이는 미래에 대한 예측이 우수한 경영자의 능력을 경영자 보상 계약에 반영한 결과로 볼 수 있다. 본 연구는 기존 선행연구에서 경영자의 능력의 대용치로 회계성과 변수를 주로 사용하여 경영자 보상 계약을 확인한 것을 확장하여 미래 기업이 직면할 상황을 정확하게 예측하는 경영자의 능력이 경영자 보상에 영향을 미치는 주요한 결정 요인임을 검증하였다는 것에 차별성이 존재한다. 따라서 기업의 미래에 대한 예측 역시 중요한 경영자의 역량으로 경영자 보상 계약에 영향을 미치는 추가적인 결정요인을 파악했다는 것에 의의가 있다.
실시간 시스템은 논리적 정확성뿐만 아니라 시간적 정할성을 요구한다. 시간적 정확성을 만족시키기 위해 실시간 시스템의 설계자는 작업들의 스케줄 가능성에 대한 연구를 선행해야만 한다. 그리고 스케줄 가능성 분석을 위해 프로그램들에 대한 실행 시간 예측이 필요하다. 작업들의 실행 시간 예측을 위한 방법으로 측정과 정적 분석이 연구되었다. 측정 및 정적 분석은 비용 핀 확장성에 문제점을 지니고 있고 실시간 시스템의 발전을 따라가지 못하여 분석 결과의 정확성 밀 신뢰성이 만족스럽지 못하다. 본 논문에서는 정적 분석을 단일 실시간 시스템이 아닌 분산 실시간 시스템에 적용할 수 있는 확장된 정적 분석 도구의 개발에 초점을 둔다. 먼저 확장된 정적 분석 도구의 개발을 위해 통신 영향 요소의 분석 과정을 설계한다. 특히, 통신 부하의 영향 요소 중 통신 준비에 필요한 과정을 선행 예측 테이블로 작성하여 원시 프로그램 분석에 이용하고자 한다. 실행 시간에 영향을 미치는 요소들의 분석을 통해 원시 프로그램에서 자동적으로 예측된 실행 시간의 정확도와 신뢰도를 높인다.
유역의 하천관리 및 홍수관리를 위하여 강우량을 정확하게 예측하고자 많은 수문학자들에 의해 강우량을 예측하는 연구를 진행하였다. 강우를 예측하기 위한 여러 가지 방법 중 인공신경망을 이용하여 강우를 예측하는 선행연구들을 살펴볼 수 있었다. 그러나 기존에 강우량을 예측하는 사례들을 살펴보게 되면, 강우사상이 발생된 후 강우량 예측은 비교적 높은 정확도를 가지고 있으나, 강우가 발생하기 시작하는 시점에 대한 강우량 예측은 그 정확성이 떨어지는 것을 확인할 수 있었다. 이에 본 연구에서는 무강우 기간에도 보다 정확하게 강우량을 예측할 수 있는 인공신경망 모델을 제안하고자 한다. 이를 위해 강우량 이외에도 기온, 풍속, 습도, 증기압, 전운량을 인공신경망의 입력자료로 활용하고자 하였다. 입력자료을 구성을 여러 가지 CASE로 구분하여 부산지점의 강우량을 예측하고 그 정확성을 평가하고자 하였다. 이 때, 사용되는 자료는 기상청 부산지점에서 제공하고 있는 1시간 간격자료를 적용하였다. 본 연구를 통해 개발된 인공신경망 모형을 이용하여 예측된 강우량은 부산 내에 위치한 하천관리 뿐 만 아니라 하천의 홍수 예 경보에 필요한 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 근적외선분광법을 활용한 조사료의 Ca과 P 함량의 분석 가능성을 검토하고 예측 정확성이 높은 검량식을 개발하기 위하여 전국 건초 수입상, TMR 회사와 축산 농가에서 수집한 수입 화본과와 두과 목건초 392점 중에서 무작위로 126점을 선택하여 검량식 개발에 이용하였다. 선택된 시료는 시료측정 전처리 방법을 생시료 처리와 건조분쇄 처리구로 나누어 근적외선 스펙트라를 측정하고 근적외선 파장대역을 가시영역, 근적외선, 전파장영역으로 구분하여 검량식을 개발하여 예측 정확성을 평가하였다. 수입건초의 Ca과 P 함량에 대한 예측 정확성은 시료 전처리 방법과 파장대역별에 따라 다양하게 나타났으며, 시료전처리 방법은 건조하여 분쇄하는 방법과 파장대역별로는 근적외선 파장(1,100~2,500 nm)대역에서 예측 정확성이 높게 나타났다. 수입건초의 Ca 함량 예측 정확성은 근적외선 파장대역에서 건조분쇄 측정이 SEC 292.3 mg/kg(R2=0.99)와 SECV 468.6 mg/kg(R2=0.98)로 가장 정확한 예측능력을 나타냈다. 수입건초의 P 함량은 근적외선 파장대역에서 건조분쇄 측정이 SEC 204.4 mg/kg(R2=0.91)과 SECV 224.7 mg/kg(R2=0.89)로 가장 정확한 예측능력을 나타냈다. 이상의 결과를 종합해보면 근적외선분광법을 이용하여 조사료의 주요 광물질인 Ca과 P 함량을 신속하고 정확하게 분석이 가능하였으며, 시료 측정시 건조하여 분쇄하는 전처리 방법과 근적외선 파장대역에서 검량식을 개발하는 것이 예측 정확성이 가장 우수한 것으로 나타났다.
우리나라의 지리적인 여건상 대륙과 연결되지 않기 때문에 해상운송에 절대적으로 의존하고 있다. 해상운송에 있어 항만시설의 확보가 필요하며 대외무역의존도가 높은 우리나라의 경우 더욱 중요한 역할을 한다. 항만시설은 장기적인 항만수요예측을 통해 대규모 인프라투자를 결정하며 단기적인 예측은 항만운영의 효율성을 개선하고 항만의 경쟁력을 제고하는데 기여하므로 예측의 정확성을 높이기 위해 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중에 하나인 LSTM(Long Short Term Memory)을 적용하여 우리나라 주요항만의 컨테이너 물동량 단기예측을 수행하여 선행연구들에서 주류를 이뤘던 ARIMA류의 시계열모델과 비교하여 예측성능을 평가할 것이다. 본 논문은 학문적으로 항만수요예측에 관한 새로운 예측모델을 제시하였다는 측면에서 의미가 있으며 실무적으로 항만수요예측에 대한 정확성을 개선하여 항만투자의사결정에 과학적인 근거로서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
환경분야에서 사용되는 대부분의 자료는 공간상 모든 위치에 그 값이 존재하나 모든 지점에서 자료를 획득하는 것이 불가능하므로 몇 개의 대표 지점에서 필요로 하는 자료를 수집한 후 이를 미관측 지역까지 확장하여 사용하게 된다. 관측된 자료를 이용하여 미관측 지점의 값을 예측하는 과정에는 공간보간 기법이 사용되는데, 본 논문에서는 지역경향면 모델, IDW, RBF, 크리깅 등의 공간보간 기법을 서울시의 미세먼지(PM10) 연평균 농도 공간보간에 적용하고 그 정확성을 살펴보았다. 정확성 평가를 위하여 예측값의 범위, RMSE, 평균오차 등을 살펴보았으며 이로부터 크리깅, RBF 기법의 예측 정확도가 높은 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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