태양광 발전 방식은 기존 고갈 가능성이 있는 에내지를 대체하기 위해 많은 개발이 이루어져왔다. 태양광 발전 모듈의 인버터에는 발전량에 영향을 주는 다양한 속성들이 계측되어 저장된다. 본 연구에서는 이런 데이터에, 발전량에 영향을 주는 외부 요인인 기상 데이터를 추가하고, 랜덤 포레스트를 써서 과거 몇일까지의 데이터를 고려했을 때 가장 예측 성능이 높은지 실험을 통해 검증하였다. 2일 전부터 최대 365일 전까지의 데이터를 고려한 결과 5일 정도의 과거 데이터를 고려했을 때 예측 성능이 가장 높고, 고려하는 기간이 길어질수록 예측 성능이 떨어지는 경향을 보였다.
STA 기법을 이용하여 낙동강 하구역의 계절적인 토사이동경로를 예측하였고 기존의 STA 기법들을 유연하게 적용하기 위해서 eCSedtrend 모형을 사용하였다. 계절적인 토사이동 경로의 분석 결과 낙동강 하구역에서 탁월하게 나타나는 경향은 CB+와 CB-의 경향으로 조사되었다. CB+ 경향의 경우 니질 퇴적물이 분포하는 지역에서 넓게 나타났고 북쪽으로 향하는 수송벡터를 형성하였다. 그리고 CB- 경향의 경우 사질퇴적물이 분포하는 사주 부근에서 대부분 나타나며 계절별로 차이를 보이지만 주로 북쪽으로 향하는 경향벡터를 형성함을 볼 수 있었다.
본 논문은 애널리스트들의 과대예측 여부와 서울소재 기업 및 지방소재 기업의 경우 어느 쪽이 과대예측의 정도가 심한지를 분석하였고, 기업실적에 관한 추정치들과 실측치들을 비교하여 얼마만큼 애널리스트 예측이 정확한지, 또한 기업 본사가 서울과 지방에 위치함에 따라 애널리스트들의 예측 정확성 및 주가영향력에 차이가 존재하는지를 실증 분석하였다. 그 결과, 애널리스트들은 매출액, 영업이익, 순이익 모두에 있어서 과대 예측하는 경향이 있음이 발견되었고, 기업의 본사가 지방인 경우가 서울인 경우에 비하여 과대예측 정도가 심한 것으로 나타났다. 애널리스트의 이익예측 정확도는 지방소재 기업보다 서울소재 기업에 대해 더 높은 것으로 나타났다. 애널리스트 보고서 공표의 주가영향력은 투자의견의 하향의 경우 서울소재 기업의 주가는 하락하기 보다는 오히려 상승하였으며, 목표주가 하향의 경우에도 서울소재 기업의 주가가 덜 하락하여 전반적으로 서울소재 기업에 대한 주가영향력이 보다 긍정적으로 나타났다. 한편, 외국인 지분율이 높은 기업일수록 투자의견 하향시에는 주가가 덜 부정적으로, 목표주가 하향시에는 주가가 더 부정적으로 영향을 받는 것으로 나타났다.
최근의 자연 재난의 발생 빈도의 증가는 재난에 대한 정보전달의 중요성이 높아지는 만큼 전달 방법의 중요도도 높아지고 있다. 특히, 2020년의 코로나19(COVID-19)로 인하여 자연 재난에 더해 사회재난에 관한 관심도 증대하고 있으나, 재난정보의 빈도가 매우 높아져, 2000년대 통틀어서 제공된 재난 정보량보다 20년, 21년의 재난 정보량이 더 많아 보인다. 이러한 재난정보의 홍수는 반대급부로 정보의 피로도를 증가시켜 의도적 또는 비의도적 무시 경향을 유발할 수 있다. 이에 본 논문에서는 재난 위험지역을 기반으로 Segment를 생성하고 관리하며, Segment 단위로 재난 위험 메시지를 제공하는 Segment기반 긴급메시지전송 시스템을 연구한다. 목표시스템에서는 재난정보를 실황 정보와 1시간 예측정보를 비교, 위험지역 회피시나리오를 지능화 개선하여 모바일앱 이용자에게 제공함으로써 대피 이동관리와 행동 유도를 이끌어 이용자의 인명피해 저감과 재산손실 감소의 효과를 얻고자 개발하였다.
대형 컨테이너 선박의 주요 제원 예측에 관한 과거 연구는 단순 회귀분석에 기반한 결과로 제시되었으며, 이를 현재 운항 중인 24,000TEU급 선박의 제원과 과거의 연구 결과를 비교할 경우, 선박의 전장이 과대 예측한 경향이 있었다. 본 연구에서는 선형회귀분석 및 box plot의 통계 분석기법을 활용하여 최근 20년의 신조 컨테이너선을 대상으로 연도별 주요제원의 변화량을 통해 선박의 대형화 추세를 분석하였다. 그 결과, 컨테이너선의 대형화는 시간의 흐름에 따라 점점 폭이 넓어지는 형태로 변화하고 있는 것으로 분석되었다. 그러나 선폭 위주의 대형화는 선박 운항의 측면에서 조종성능의 감소로 인해 운항난이도가 증대된다는 단점이 있다. 즉, 미래 대형화 선박을 안전하게 운항하기 위해서는 적절한 항만 인프라 구축 및 선박길이와 폭의 조화를 이루는 대형화가 필요할 것으로 판단된다.
발전용댐의 댐 유입량 예측 및 운영을 위해서 (주)한국수력원자력에서는 수자원통합 운영시스템(Water resources Integrated System, WIOS)을 운영 중에 있다. 해당 시스템에서는 댐 유입량을 예측하기 위해서 기상청 수치예보모델 중 하나인 국지예보모델(Local Data Assimilation and Prediction System, LDAPS)의 예측강우를 수문모형의 입력자료로 활용하고 있으며, 레이더 기반의 초단시간 강우예측 기법을 자체 개발 중에 있다. 기상청 국지예보모델은 강우의 on/off에 대한 정확도는 90%를 상회할 만큼 높으나 정량적인 강우량의 정확도는 매우 낮고, 레이더 기반의 초단시간 예측 강우는 선행 1~2시간 예측에서는 정량적 정확도는 높으나, 그 이후 예측성능이 급격히 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 댐 유입량의 정량적 예측 정확도를 확보하기 위해 초단시간 모델과 국지예보모델의 강우예측 결과를 병합(blending)하는 기법을 적용하여 초기 6시간 동안의 예측 성능을 향상시켜야 한다. 본 연구에서는 선행시간 0~6시간에 대해서 병합하는 기법들을 적용하고 평가하고자 한다. 기본적으로 병합은 초단시간 예측강우와 수치예보자료 간 가중치를 통해 수행된다. 일반적으로 초기 1시간 선행시간에서 레이더 기반 예측강우는 완벽한 예측자료(외삽 관측자료의 가중치는 1.0)로 가정하며, tanh 함수를 이용하여 선행시간의 증가에 따라 가중치를 감소시키면서, 6시간 선행시간에서는 수치예보 예측강우가 완벽한 예측자료라고 가정한다. 본 연구에서는 일반적인 병합 방법 외에 병합된 예측강우에 과거 관측강우와 예측강우의 평균편이를 적용하여 보정하는 방법, 사례별 변동성이 큰 병합된 예측강우 특성을 고려하여 병합 가중치를 신뢰도에 따라 가변시키는 방법을 적용하여 평가한다. 이를 통해 댐 유입량 예측에 최적이 되는 병합기법을 선정하고자 한다.
본 연구에서는 오염물의 선택적 흡수가 가능한 반응재료의 분광정보 예측을 위하여 반응재료 배합 조건에 따른 분광정보와 최대건조단위중량의 상관관계를 평가하였다. 그 결과, 배합 조건에 따라 최대건조단위중량 증가하게 되면, 최대분광반사율은 감소하였고, 이를 바탕으로 분광정보 경향의 예측이 가능하였다.
준해상사고를 줄이기 위하여 준해양사고 등을 분석하여 사고 예방에 활용하였다. 하지만 준해양사고 건수가 많은 대신 주내용이 정성적이기 때문에 다양한 정량적 데이터로 분석하기에는 현실적 어려움이 있었다. 이러 장단점을 고려하여 준해양사고에 대해서 그동안 단순한 내용 검토 방식에서 통계적 분석과 이를 통한 객관적 결과 토출이 가능한 빅데이터 기법를 적용한 연구가 필요하다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 이 데이터를 기반으로 1차로 텍스트마이닝 분석을 통해 정박 중 준해양사고 발생 원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양 사고 상황에 대한 경향 예측을 도출하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.
반도체 산업에서 반도체 수율(yeild) 예측은 상당히 중요한 요소로써 고려되고 있다. 정확한 수율 예측은 반도체 공정상에서 문제점을 찾아 개선하는데 도움을 주는 한편, 공정에의 투입량을 산출하는데에도 중요한 요인이 되고 있다. 지난 30년간 반도체 산업의 경향은 점차로 칩(chip)의 크기가 증가하는 방향으로 전개되어 왔고, 이에 따라 수율 예측은 웨이퍼(wafer)내의 결점(defect)수와 칩의 크기외에 결점이 얼마나 웨이퍼내에 모였는가를 나타내는 클러스터 지표(cluster index)가 중요한 파라미터로 제시되고 있다. 본 논문은 머스트니스라는 통신 분야의 개념을 이용하여 새로운 클러스터 지표를 제시하고, 시뮬레이션 기법을 이용한 웨이퍼 내의결점 분포의 자료를 통하여 새로운 클러스터 지표의 특징 및 수율에 따른 패턴을 보여주고자 한다. 아울러 회귀 분석(regression analysis) 기법을 이용하여 수율 예측 모델을 제시하고 기존의 예측 모델과의 차이점을 분석하고자 한다.
본 연구에서는 Gehring, CSM, NTNU 모델을 이용한 디스크 커터 수명 예측 방법과 각 모델이 가지는 특징을 살펴보았다. 디스크 커터 수명에 크게 영향을 주는 요소인 관입깊이, 암석의 일축압축강도, 마모지수의 변화가 각각의 예측 모델들에 미치는 영향을 분석하였다. 디스크 커터 수명은 1회전당 관입깊이에 선형적으로 증가하였고, 일축압축강도의 증가에 따라 감소하는 경향을 보였다. 마모지수인 CAI 값이 증가함에 따라 Gehring과 CSM 모델에서의 디스크 커터 수명은 감소하였으나, CLI 값이 증가할수록 NTNU 모델의 디스크 커터 수명은 증가하는 경향을 보였다. 그리고 실제 현장 자료를 이용하여 디스크 커터 수명을 상호 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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