• KDI Journal of Economic Policy
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• v.3 no.2
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• pp.171-189
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• 1981

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.2
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• pp.719-727
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• 2013

Four-step travel-demand modeling based on a trip-level has been widely used over many decades. However, there has been a wide variance between forecasted- and real-travel demands, which leads less reliable on the model implications. A primary reason is that person's real travel behavior is not properly captured throughout the model developments. An activity-based modeling (ABM) approach was proposed and developed toward increasing the accuracy and reality of person's travel behavior in the U.S. since 1990', and stands as a good alternative to replace the existing trip-based approach. The paper contributes to the understanding of how the ABM approaches are dissimilar to the trip-based modeling approach in terms of estimation units, estimation process, their pros and cons and etc. We examined three activity-based travel demand model systems (DaySim, CT-Ramp, and CEMDAP) that are most commonly applied by many MPOs (Metropolitan Planning Organization). We found that the ABM approach can effectively explain multi-dimensional travel decision-makings and be expected to increase the predictive accuracy. Overall, the ABM approach can be a good substitute for the existing travel-demand methods having unreliable forecasts.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.7 no.1
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• pp.94-102
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• 2002

In this paper, we present a forecasting model for the spectrum demand which will be used for the mid/long-term spectrum forecasting in Korea. In specific, we present the bottom-up model with considering the customer not the previous top-down method. The Proposed model consists of service definition. classification of service characteristics, drawing representative service characteristic , forecasting of service demand, mapping with spectrum resource, verification and spectrum forecasting. The carried actions in each step is described in detail. For the validation of the model an example for the PCS environments is shown. traverse stepping stones for a variety of legitimate reasons.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.9 no.1
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• pp.227-249
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• 2003

Prediction of corporate failure using past financial data is a well-documented topic. Early studies of bankruptcy prediction used statistical techniques such as multiple discriminant analysis, logit and probit. Recently, however, numerous studies have demonstrated that artificial intelligence such as neural networks can be an alternative methodology for classification problems to which traditional statistical methods have long been applied. In building neural network model, the selection of independent and dependent variables should be approached with great care and should be treated as model construction process. Irrespective of the efficiency of a teaming procedure in terms of convergence, generalization and stability, the ultimate performance of the estimator will depend on the relevance of the selected input variables and the quality of the data used. Approaches developed in statistical methods such as correlation analysis and stepwise selection method are often very useful. These methods, however, may not be the optimal ones for the development of neural network model. In this paper, we propose a genetic algorithms approach to find an optimal or near optimal input variables fur neural network modeling. The proposed approach is demonstrated by applications to bankruptcy prediction modeling. Our experimental results show that this approach increases overall classification accuracy rate significantly.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.26 no.6
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• pp.1019-1032
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• 2013

The accurate prediction of future mortality is an important issue due to recent rapid increases in life expectancy. An accurate estimation and prediction of mortality is important to future welfare policies. The optimal selection of a mortality model is important to estimate and predict mortality; however, the period of time series data used is also an important issue. It is essential to understand that the time series data for mortality is short in Korea and the data before 1982 is incomplete. This paper divides the time series of Korean mortality into two sets to compare the parameter estimates of the LC model and LC model with a cohort effect by the period of data used. A modeling and prediction of the mortality index and cohort effect index as well as the evaluation of future life expectancy is conducted. Finally, some suggestions are proposed for the future prediction of mortality.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.532-536
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• 2007

급속한 도시화 및 지구온난화로 인한 집중호우로 홍수피해가 해마다 증가하고 있다. 홍수피해를 최소화하기 위하여 4대강 중심의 홍수예경보시스템이 구축되는 등 다양한 제도적 장치가 마련되고 있으나 중소하천이 분포되어 있는 도시유역에서의 홍수예측기능은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중소 도시하천에 적용 가능한 실시간 도시홍수예측서비스 시스템(Realtime Urban Flood Forecasting Service, U-FFS)을 개발하였다. 경기도 성남에 위치한 탄천을 대상유역으로 선정하고 실시간 강우 및 수위관측소를 설치하여 수문데이타를 수집하였으며 이를 바탕으로 수위예측모형을 구축하였다. 모형구축에는 이미 국내외 학계에서 그 정확도가 입증된 바 있는 Data-driven 모델의 일종인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하였다. 개발된 수위예측모형은 지정된 시간에 자동으로 작동 가능한 실행파일로 프로그래밍되어 최종적으로 홍수예측 웹서비스와 연동된다. U-FFS는 집중호우 발생 시 최종 유출구의 30분, 1시간, 2시간 후의 수위 예측값을 웹 상을 통해 제공함으로써 언제 어디서나 홍수예측 정보를 누구나 손쉽게 획득할 수 있는 장점이 있다. 시범운영 결과, 30분 및 1시간 후의 수위 예측은 정확도가 매우 뛰어났으며 2시간 후의 수위 예측의 정확성은 다소 떨어지는 것으로 확인되었으나 전반적인 홍수예측 판단에는 무리가 없을 것으로 예상된다. 본 시스템의 홍수예측모형은 생성 및 수정이 간편하여 그 활용성이 매우 높을 것으로 기대된다. 특히 안전함을 지향하는 각종 U-City나 홍수피해가 빈번한 도시유역에 적용하면 기존 시스템과 차별화된 실시간 홍수예측 서비스가 가능해져 홍수피해를 최소화할 수 있을 것이다. 취수구 직경 D의 3.3배를 벗어나지 않는다는 결과를 도출할 수 있었다.링 목적으로 사용될 수 있다. 본 연구에서 개발한 영상수위계는 한강홍수통제소 관할의 전류, 청담대교 등 4개소 낙동강 홍수통제소 2개소, 지자체 등에 적용되었으며, 적용 결과 비교적 안정적이면서 정확하게 수위를 측정하는 것으로 나타났다. 한편 기존 CCD 카메라 이외에 CCTV를 이용한 영상수위계를 개발하여 영상의 화질 개선뿐 아니라 하천화상 감시 기능을 강화하였다.소류의 섭취율은 높았다. 집단간의 상관도를 보면 교육별로 김치, 장아찌, 콩이 각각 p>0.5 수준에서 유의한 차가 없었고, 나머지는 유의한 차가 있었다. 연령별로는 멸치가 유의한 차가 없었고(p>0.5), 수입별로는 콩이 유의한 차가 없었다(p>0.5). 4. 영양지식(營養知識) 검토 가정생활(家庭生活)에 필요(必要)한 일반적(一般的)인 영양지식(營養知識)은 대체적으로 낮은 편이었다. 어린이 영양, 편식의 해로움, 비만증의 해로움, 임신부 그리고 수유부 영양에 대하여는 일반적으로 알고 있다고 하였으며, 그다음으로 이유기 영양, 어린이 발육에 필요한 식품, 식품과 영양소와의 관계, 우유의 성분, 노인영양에 대하여 잘 알고 있는 비율이 낮았으며, 인체의 영양소, 식단작성여부, 간식의 이론, 식품감별법에 대하여는 가장 낮은 비율을 나타냈다. 각 영양지식은 교육정도가 높을수록 영양지식이 높았고, 교육별 집단간의 유의한 차가 나타났다. (0.001

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.253-257
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• 2010

최근 들어 이상 강우 현상으로 인한 기록적인 집중 강우와 더불어 토지 이용 변화로 인해 탁수의 발생 빈도가 증가하고 있다. 강우 유출로 유입한 탁수는 저수지 내 장기간 체류하면서 하류 하천의 수질 및 수생태계 뿐만 아니라 저수지 내부의 영양단계에도 많은 영향을 준다. 특히, 성층화된 저수지의 경우 높은 영양염류 농도를 포함한 탁수는 밀도류 거동 특성을 보이면서 수평 및 수직 혼합 과정을 거치면서 국부적인 부영양화 현상과 조류의 수화 현상의 원인이 되고 있다. 따라서 대형 저수지의 수질관리에 있어 하천 유입 탁수의 밀도류 해석, 저수지의 수온 성층 구조 변화, 부유입자의 동력학적 해석이 중요한 요소로 부각되어 왔다. 본 연구에서는 소양호를 연구 대상 지역으로 선정하여 2005년과 2007년 수문 사상을 바탕으로 2차원 횡방향 수치 모형을 구축하였다. 수치모형을 통해 수온 성층 구조의 재현성을 확인하였으며, 다양한 탁수 거동 모형을 구축하여 적용성을 평가하였다. 유입수의 SS(Suspended Solid)를 단일 입경으로 가정한 TM-1 모형, SS의 입경분포에 따라 3개의 그룹(SSi)으로 구분한 TM-2 모형, 3개 그룹을 포함하면서 저수지내 탁수 장기화로 인한 탁수 저감 효과를 1차 반응상수로 매개 변수화(유기물 함량($a_0$) ${\times}$ 분해속도(${\lambda}_a$))하여 수정된 지배방정식을 적용한 TM-3 모형을 사용하였다. 각각의 탁수 거동 모형은 2005년과 2007년 수문 조건에서 수온 성층 구조를 잘 재현하였다. TM-1 모형과 TM-2 모형을 비교해보면, 탁수 중심축의 최고 탁도에 대한 예측 성능은 TM-2 모형이 우수한 결과를 나타냈었다. 하지만, 장기 탁수 모의 시 저수지 수중 잔류 SS가 지속적으로 높게 나타나 중층 탁도를 과대평가하는 경향을 보였다. TM-3 모형이 TM-2 모형에 비해 수심별 탁도 분포에 대한 중심축 탁도가 저평가되는 경향을 보였지만 저수지 내 잔류 탁도에 대한 영향 부분에서는 개선된 결과를 나타내었다. 본 연구 결과는 저수지 탁수 밀도류 해석 및 운영 시스템에 활용 될 수 있으며, 선택 취수 설비 등의 수리 구조물의 영향 평가에 활용할 수 있다.

• Information and Communications Magazine
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• v.12 no.7
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• pp.88-95
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• 1995

신상품이나 신규 통신서비스의 수요 예측은 사업의 경제성 분석과 초기 시설투자 계획을 수립함에 있어 필수적이다. 그러나, 과거 자료가 없는 경우에 적용할 수 있는 기존의 수요예측방법은 비계량적인 방법들로서 객관성이 떨어지므로 가능한 한 주관적인 요소나 임의성을 배제할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 연구는 저궤도 이동위성통신 서비스의 수요예측 사례를 중심으로 계량적인 모형에서 추정이 불가능한 모수들을 비계량적인 방법을 통해 추정함으로써 계량적인 방법과 비계량적인 방법을 결합한 수요예측방법을 제안한다. 본 연구에서는 기존 통신서비스와의 비교유추를 통하여 확산계수를 도출하고 설문자료로부터 잠재시장규모를 추정함으로써 신규 통신서비스의 확산과정을 예측하고 가격에 대한 수요의 탄력도를 도출한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.244-244
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• 2020

일반적으로 실제 유역에서의 계절 유출예측을 위해서는 계절 기상예측에 기반한 장기유출모델링을 수행하고 있다. 그러나, 대부분의 하천에는 하천유량의 자연적인 흐름체계에 인위적인 영향을 야기하는 댐이 건설되어 운영되고 있는 실정이다. 즉, 자연상태의 유역이 아닌 댐이 위치하고 있는 복잡한 유역에서는 반드시 저수지 운영이 고려된 유출모델링이 수행되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 장기유출모형의 대표적인 모형 중 하나인 SWAT의 저수지 운영모듈의 성능을 평가하고자 하였다. 한강에 위치한 다목적댐인 소양강, 충주댐을 대상으로 SWAT에 탑재되어 있는 저수지 운영모듈의 적용시 한계점을 검토하고, 이를 극복하기 위한 모듈개선을 시도하였다. 또한, 각 댐의 방류량, 저수지 수위를 중심으로 모듈개선 전후의 모의능력을 검증하였다. 저수지 운영과 관련된 모의성능은 인위적인 저류시설물이 위치하는 복잡한 유역의 유출분석시 반드시 검토되어야 하는 사항이며, 모델링을 통한 저수지 운영의 평가와 가뭄대응을 위한 비구조적 대책 수립시 매우 중요한 기능 요소이다.

• Journal of IKEEE
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• v.26 no.3
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• pp.355-363
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• 2022

Korea is pursuing a plan to switch and expand energy sources with a focus on renewable energy with the goal of becoming carbon neutral by 2050. As the instability of energy supply increases due to the intermittent nature of renewable energy, accurate prediction of the amount of renewable energy generation is becoming more important. Therefore, the government has opened a small-scale power brokerage market and is implementing a system that pays settlements according to the accuracy of renewable energy prediction. In this paper, a prediction model was implemented using a statistical model and an artificial intelligence model for the prediction of solar power generation. In addition, the results of prediction accuracy were compared and analyzed, and the revenue from the settlement amount of the renewable energy generation forecasting system was estimated.