• 제목/요약/키워드: 정확도개선

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

  • 서승범;김영오;강신욱
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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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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다중 유사 시계열 모델링 방법을 통한 예측정확도 개선에 관한 연구 (A Study on Improving Prediction Accuracy by Modeling Multiple Similar Time Series)

  • 조영희;이계성
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.137-143
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    • 2010
  • 본 연구에서는 시계열 자료처리를 통해 예측정확도를 개선시키는 방안에 대해 연구하였다. 단일 예측 모형의 단점을 개선하기 위해 유사한 시계열 자료를 선정하여 이들로부터 모델을 유도하였다. 이 모델로부터 유효 규칙을 생성해내 향후 자료의 변화를 예측하였다. 실험을 통해 예측정확도에 있어 유의한 수준의 개선효과가 있었음을 확인하였다. 예측모델 구성을 위해 고정구간과 가변구간을 두고 모델링하여 고정구간, 창이동, 누적구간 방식으로 구분하여 예측정확도를 측정하였다. 이중 누적구간 방식이 가장 정확도가 높게 나왔다.

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

  • 한명선;황석환;정성원;김형렬;이재형
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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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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저조도 환경에서의 반복적 조도 향상을 이용한 얼굴 검증 (A Face Verification using Iterative Light Enhancement in Low Light Environment)

  • 이상훈
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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    • pp.1222-1225
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    • 2022
  • 본 논문에서는 저조도 환경에서 촬영된 영상의 조도를 개선하여 얼굴 검증 정확도를 높이는 방법을 제안하였다. 입력 이미지의 조도 개선을 통해 얼굴 검출 정확도를 개선하며, 검출된 얼굴의 반복적인 조도 향상을 통해 생성된 다수의 특징 벡터를 이용하여 얼굴 검증에 이용하였다. 얼굴 검출 및 검증 정확도 측정을 위해 K-FACE 데이터셋을 이용하였다. 저조도 환경에서 촬영된 검증 이미지에 대하여, 제안하는 특징 벡터 합성 방법으로 인해, 동일인 쌍 및 타인 쌍의 유사도 점수 분포의 표준 편차가 줄어드는 경향을 확인했으며, 이로 인해 검증 성능이 높아지는 결과를 얻었다.

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고객의 선호도 평가패턴을 이용한 선호도 예측 알고리즘의 성능개선 방안

  • 이석준;김선옥;이희춘
    • 한국경영정보학회:학술대회논문집
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    • 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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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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강수의 특성을 고려한 기상 예측자료의 보정 기법 개발 (Development of Correction Method for Weather Forecast Data considering Characteristics Rainfall)

  • 이선정;윤성심;배덕효
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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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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남한강 유역 수리학적 모형 개선방안 (Applicability Analysis for Flood Routing of NamHan River Basin)

  • 최규현;박상근;김양수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1293-1296
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    • 2007
  • 본 연구에서는 현재 우리나라 홍수통제소에서 홍수예보를 위해 운영되고 있는 홍수예측모형에 대하여 개략적으로 설명하였으며, 특히 수문학적 홍수예측모형과 수리학적 홍수예측모형에 대한 운영 현황을 언급하였다. 또한 기 구축 운영 중인 구간에서 수리학적 모형의 정확도 향상을 위하여 필요한 사항들에 대한 개선방안을 도출하였으며, 본 연구결과를 통하여 향후 모형의 개선 과업에서 중요한 기초 자료로 활용될 수 있으며, 모형의 개선은 인근 주민들에게 보다 정확한 홍수정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

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ASF 보상 방법에 따른 eLoran/GPS 통합항법 알고리즘 성능 개선

  • 송세필;조성한;최헌호;김영백;이상정;박찬식
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2011년도 추계학술대회
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    • pp.193-195
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    • 2011
  • GPS는 높은 정확도를 갖지만 신호 간섭에 취약하다. 따라서 Loran-C의 정확도를 개선한 eLoran이 GPS의 보조항법 시스템으로 고려되고 있다. 본 논문에서는 eLoran/GPS 통합 항법 알고리즘에서 eLoran의 오차 요소인 ASF를 보상하는 방법에 따른 위치추정 결과의 정확도를 분석한다.

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

  • 이상훈;김기백;조남익
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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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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빈발단어집합을 이용한 NaiveBayes의 정확도 개선 (An Improvement of Accuracy for NaiveBayes by Using Large Word Sets)

  • 이재문
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.169-178
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    • 2006
  • 본 논문은 연관규칙탐사 기술에서 사용되는 빈발항목집합을 변형하여 문서분류의 문서에서 빈발단어집합을 정의하고, 이를 사용하여 문서분류 방법으로 잘 알려진 NaiveBayes에 적용하여 이 방법의 정확도를 개선한다. 이 기술의 적용을 위하여 하나의 문서는 여러 개의 문단으로 나뉘어졌으며, 각 문단에 나타나는 단어들의 집합을 트랜잭션화하여 빈발단어 집합을 찾을 수 있도록 하였다. 제안한 방법은 Al::Categorizer 프레임워크에서 구현되었으며 로이터-21578 데이터를 사용하여 그 정확도가 측정되었다. 문단에서의 라인수와 학습문서의 크기를 변화하면서 정확도를 측정하였다. 측정된 결과로부터 제안된 방법이 기존의 방법에 비하여 정확도를 개선한다는 사실을 알 수 있었다.

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