• Title, Summary, Keyword: 정확도개선

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Improvement of streamflow forecast using a Bayesian inference approach (베이지안 기법을 통한 유량예측 정확도 개선)

  • Seo, Seung Beom;Kim, Young-Oh;Kang, Shin-Uk
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.303-303
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    • 2018
  • 안정적인 수자원 운용을 위해서는 정확한 유량예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 유량예측 정확도의 개선을 위해 베이지안 추론(Bayesian inference) 기법과 앙상블 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP) 기법의 결합을 통한 새로운 유량예측 기법(Bayesian ESP)을 제안하였다. ESP를 통한 유량 예보 앙상블은 베이지안 추론의 사전정보로 활용되며, 관측 유량과 ESP 전망 결과의 선형관계를 통해 우도함수가 추정된다. 우도함수는 관측 유량이 존재하는 과거 기간에 대한 ESP를 수행한 후 예보 시점의 관측 유량(concurrent observed flow)과 선행 관측 유량(lagged observed flow)과의 다중선형회귀 모형을 통해 추정된다. 사전정보와 우도함수는 정규분포로 가정되며, 따라서 최종 유량예측인 사후정보 역시 정규분포함수로 산정되게 된다. Bayesian ESP은 ESP에서 발생하는 강우-유출모형 오차의 개선을 통해 수문예측의 정확도를 개선하게 되며 정규분포함수로 최종 결과가 산정되므로 확률예보 형태의 수문 전망도 가능하다. 본 기법을 전국 35개 댐 유역에 시범적용을 한 결과, 모든 유역에서 기존 ESP 기법 대비 수문예측 정확도의 개선을 가져왔으며, 우도함수 추정에 있어 선행 유량의 포함 여부가 수문 예측 정확도의 추가적인 개선을 가져왔다. 본 기법은 주간 예보부터 계절 예보까지 탄력적으로 구축이 가능하며 적용 결과 리드 타임이 길어질수록 예측 능력이 감소되었지만 전체 구간에 있어서 Bayesian ESP 기법이 가장 우수한 예측 정확도를 보여주었다.

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A Study on Improving Prediction Accuracy by Modeling Multiple Similar Time Series (다중 유사 시계열 모델링 방법을 통한 예측정확도 개선에 관한 연구)

  • Cho, Young-Hee;Lee, Gye-Sung
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.10 no.6
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    • pp.137-143
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    • 2010
  • A method for improving prediction accuracy through processing time series data has been studied in this research. We have designed techniques to model multiple similar time series data and avoided the shortcomings of single prediction model. We predicted the future changes by effective rules derived from these models. The methods for testing prediction accuracy consists of three types: fixed interval, sliding, and cumulative method. Among the three, cumulative method produced the highest accuracy.

고객의 선호도 평가패턴을 이용한 선호도 예측 알고리즘의 성능개선 방안

  • Lee, Seok-Jun;Kim, Seon-Ok;Lee, Hui-Chun
    • 한국경영정보학회:학술대회논문집
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    • pp.149-152
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    • 2008
  • 본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.

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Improvement of Load Forecasting Algorithm for Power Exchange (전력거래용 수요예측 산법의 개선에 관한 연구)

  • Ahn, Yong-Seob;Cho, Jong-Man;Kim, Woo-Sun;Shin, Ki-Jun;Kim, Jin-Su;Hwang, Kab-Ju;Woo, Kyoung-Hang
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • pp.142-144
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    • 2005
  • 본 연에서는 현재 전력거래소에서 사용하고 있는 단기수요예측 산법을 전력시장 운영환경에 대응 하도록 보다 정확하면서도 공정성이 보장되는 산법으로 개선하였다. 접근방법은 기존의 산법들을 면밀히 분석한 다음 산법의 개선과 매개변수의 튜닝을 통하여 예측정확도를 개선하였으며, 예측과정의 투명성을 확보하기 위하여 예측절차를 출력하는 기능을 포함하였다 예측정확도를 개선하기 위한 주요 방안으로 종합분석모형의 경우는 실적자료가 생길 때 마다 즉시 민감도가 갱신되도록 하였으며, 회귀분석모형은 분석과정에서 의미가 있는 자료만을 선택하도록 하였다. 또한 신경망 모형의 경우는 모의를 통하여 최적의 입력변수를 찾아 설정하였으며, 지식기반모형에서는 최근의 수요특성을 분석하여 새로운 규칙들로 구축하였다. 제안한 산법의 효용성을 평가하기 위하여 2004년도 실계통 자료를 대상으로 모의를 해 본 결과, 모든 산법에서 개선된 예측정확도를 나타내었다.

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Discharge Measurement Characteristics Analysis in 2006 (2006년 전국 유량측정 성과 분석)

  • Han, Myoung-Sun;Hwang, Seok-Hwan;Jung, Sung-Won;Kim, Hyeong-Ryeol;Lee, Jae-Hyung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.1864-1869
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    • 2007
  • 국내 수문자료의 경우 지금까지 자료의 정확성과 관련하여 많은 지적이 있어왔다. 이와 관련하여 정부에서는 유량자료의 정확도를 높이고 전국의 수자원 정보를 파악하기 위하여 유량측정 정확도 향상을 위한 연구에 지원하였으며, 수문관측 매뉴얼을 작성하였고, 각 홍수통제소의 유량측정 과제지시어의 측정 기준 강화를 통해 유량측정의 정확도를 높이기 위해 많은 노력을 하였다. 2003년부터 2006년까지 자료를 바탕으로 유량측정 검증시스템의 적용 결과에 따른 유량측정성과, 수위-유량관계곡선 및 유량자료의 개선된 결과를 소개하고자 한다. 유량측정 검증시스템은 유량측정 기준 강화에 따른 유량측정 성과 개선 파악 및 각각 유량측정성과의 기본특성 검토, 이상치 여부 판별 및 평가 등 유량측정성과의 검증, 개선된 방법론에 따른 수위-유량관계곡선의 작성, 환산된 유량자료의 평가 및 평가 결과 개선이 필요한 경우 수위-유량관계곡선을 반복 재작성하는 과정으로 이루어진다. 또한 해당지점의 향후 유량측정시 보완 사항을 파악함으로써 장기 수문관측의 정확도를 높이는 시스템을 구축하는 것이 기본이다.

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Development of Correction Method for Weather Forecast Data considering Characteristics Rainfall (강수의 특성을 고려한 기상 예측자료의 보정 기법 개발)

  • Lee, Seon-Jeong;Yoon, Seong-Sim;Bae, Deg-Hyo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.33-33
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    • 2011
  • 현재 우리나라 기상청에서는 단기, 중기 및 장기 예보자료를 생산하고 있으나, 이들 자료는 단순히 일기 예보에 치중되어 생산되고 있어 강우-유출해석에 직접 적용하기에는 시 공간 해상도가 크고 정량적 강수예측의 정확도가 미흡하다. 이에 기상 및 수자원분야에서는 정확도 개선을 위해서 관측강우와 예측강우의 비교 분석을 통해 편차를 산정하여 예측강수를 보정하는 기법을 적용하고 있다. 다만, 기존의 편차보정방법은 보정인자로 강수량만을 고려하기 때문에 정확도 개선에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수자원분야의 수치예보자료의 정확도를 향상시키기 위해 규모, 발생영역에 대한 강수의 특성을 고려한 강수예측자료의 편차보정 방법을 제안하고 이를 강우-유출모델에 적용하여 개선정도를 평가하고자 한다. 이에 적용유역을 춘천댐상류유역으로 선정하고 국내 기상청의 RDAPS(Regional Data Assimilation and Prediction System)수치예보자료, 지점강우자료, radar자료의 수문기상자료와 지형자료를 수집하였다. 화천, 평화의 댐 일부 미계측유역의 관측자료로 radar자료를 이용하였다. 이상의 자료를 토대로 강우강도 및 규모, 영향범위를 고려한 예측강우의 편차를 산정하여 RDAPS 수치예보자료의 정확도를 개선하고 평가하였다. 이는 해당 유역뿐만 아니라 주변 유역의 정보를 이용하여 예측강우의 발생위치에 대한 오차를 고려한 방법으로, 각 영역별로 예측강우의 편차보정계수를 산정하여 적용하였다. 또한, 이전시간대의 강우 편차에 대한 오차를 줄이기 위해 정규분포방법을 이용한 Ensemble 편차보정계수를 산정하고 최근 생산된 수치예보자료에 적용하여 확률예측강우를 산정하였다.

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Improvement of Background Subtraction Algorithm using Intra-Frame Global Background Model (프레임 내 전체 배경 모델을 이용한 배경 분리 알고리즘의 정확도 개선)

  • Lee, Sang-Hoon;Kim, Gibak;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.160-163
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    • 2014
  • 본 논문에서는 프레임 내 전체 배경 모델을 도입하여 기존 배경 분리 알고리즘에서의 오검출을 줄여 정확도를 개선하고자 한다. 기존의 알고리즘은 프레임 간의 정보만을 이용하여 배경 확률 모델을 만들고 배경을 제외한 전경만을 검출한다. 제안하는 알고리즘에서는 먼저 기존의 알고리즘을 통해 프레임 간의 정보를 이용하여 간단하게 배경과 전경을 분리한다. 그 후 프레임 내 정보를 통해 전체 배경 모델을 만들고, 앞의 결과에서 한번 더 배경을 제외함으로써 검출 정확도를 개선하고자 한다. 실험결과에서 Change Detection Workshop dataset에 대해 실험을 한 후 결과 영상 비교 및 F-measure 를 통해 개선된 결과를 확인할 수 있다.

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An Improvement of Accuracy for NaiveBayes by Using Large Word Sets (빈발단어집합을 이용한 NaiveBayes의 정확도 개선)

  • Lee Jae-Moon
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.7 no.3
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    • pp.169-178
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    • 2006
  • In this paper, we define the large word sets which are noble variations the large item sets in mining association rules, and improve the accuracy for NaiveBayes based on the defined large word sets. In order to use them, a document is divided into the several paragraphs, and then each paragraph can be transformed as the transaction by extracting words in it. The proposed method was implemented by using Al:Categorizer framework and its accuracies were measured by the experiments for reuter-21578 data set. The results of the experiments show that the proposed method improves the accuracy of the conventional NaiveBayes.

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An Evaluation of the Use of the Texture in Land Cover Classification Accuracy from SPOT HRV Image of Pusan Metropolitan Area (SPOT HRV 영상을 이용한 부산 지역 토지피복분류에 있어서의 질감의 기여에 관한 평가)

  • Jung, In-Chul
    • Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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    • v.2 no.1
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    • pp.32-44
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    • 1999
  • Texture features can be incorporated in classification procedure to resolve class confusions. However, there have been few application-oriented studies made to evaluate the relative powers of texture analysis methods in a particular environment. This study evaluates the increases in the land-cover classification accuracy of the SPOT HRV multispectral data of Pusan Metropolitan area from texture processing. Twenty-four texture measures were derived from the SPOT HRV band 3 image. Each of these features were used in combination with the three spectral images in the classification of 10 land-cover classes. Supervised training and a Gaussian maximum likelihood classifier were used in the classification. It was found that while entropy produces the best empirical results in terms of the overall classification, other texture features can also largely improve the classification accuracies obtained by the use of the spectral images only. With the inclusion of texture, the classification for each category improves. Specially, urban built-up areas had much increase in accuracy. The results indicate that texture size 5 by 5 and 7 by 7 may be suitable at land cover classification of Pusan Metropolitan area.

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Development of 1D FLDWAV Model for predicting flood inundation in the riparian zone of Youngsan River (영산강 고수부지 침수해석을 위한 1차원 FLDWAV 모형 구축)

  • Kim, Ji-Sung;Kim, Won;Choi, Kyu Hyun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.284-284
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    • 2017
  • 최근 한강, 낙동강, 금강, 영산강 등 주요 하천에 설치된 다기능 보는 평수위 및 홍수위의 수위차를 상당히 감소시켰으며, 가동보 운영으로 홍수초기 일정기간동안 수위를 조절할 수 있으므로 친수 목적으로 활용할 수 있는 고수부지 공간과 보로 인하여 유지되는 수면공간 등 새로운 가치를 창출할 수 있는 하천공간이 조성되었다. 새롭게 펼쳐진 하천공간을 다양한 여가 및 문화활동 공간으로 이용하고자 하는 국민적 요구가 증가함에 따라 공원 캠핑장 자전거도로 등 하천내 친수지구를 안전하게 관리해야할 필요성 또한 증가되었으므로, 본 연구에서는 영산강 친수지구를 대상으로 침수예측 현황 및 개선방안을 검토하였다. 지금까지의 국내 하천 홍수관리 정책은 하천의 홍수피해로부터 하천변 저지대의 범람피해를 최소화하는 방향으로 추진되었다. 이에 따라 홍수예보 또한 홍수주의보, 홍수경보 등 비교적 규모가 큰 홍수를 대상으로 사전에 예측하여 발령함으로써 홍수피해를 대비하는 것이 목적이었다. 그러나 하천 친수지구 침수는 지금까지의 홍수예보와는 대상홍수 유량규모에서부터 큰 차이를 나타낸다. 본 연구에서는 친수지구 지형 반영 개선, 지류 유입량의 민감도 분석을 통한 주요 지류유입 유량의 정확도 개선, 다기능 보 운영에 따른 보 배수영향의 반영 등을 통하여 현재 국토교통부의 홍수예측 모형인 FLDWAV 모형의 홍수위 예측 정확도를 개선하였다. 그 결과, 황룡강 합류 상류구간과 하류구간 모두 침수시작 시점의 포착, 수위수문 곡선의 형태 등 다양한 관점에서 수위해석의 정확도가 개선되었다. 삼지 지점의 경우, 홍수초기 수위해석 오차가 크게 줄어서 RMSE가 1.33m에서 0.30m 홍수해석 정확도가 개선되었으며, 광주지점의 경우의 RMSE는 1.60m에서 0.56m로 개선되었다. 황룡강 합류 하류 지점인 본동과 나주지점의 RMSE는 각각 0.30m, 0.39m에서 0.02m, 0.42m로 수정되었으며, 나주지점의 경우 저유량 규모에서 모형의 보정이 좀 더 수행될 필요가 있음을 확인하였으나 침수시점의 포착(본동 7.8 EL.m, 나주 4.0 ELm)에서 크게 개선됨을 확인하였다.

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