• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.241-243
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• 2001

데이터 마이닝을 통해 우리는 숨겨진 지식, 예상되지 않았던 경향 그리고 새로운 법칙들을 방대한 데이터에서 이끌어내고자 한다. 본 논문에서 우리는 사용자들의 구매 트랜잭션을 시간에 따라 분석하여 동시에 구매되는 상품을 미리 예측하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 기존의 방법들에서는 구매된 상품간의 시간차를 고려하지 않은 방법만을 제안해 왔다. 따라서 서로 연관되지 않은 상품군이 예측될 확률이 높았다. 본 논문에서 제안하고 있는 $\alpha$ chain rube에서는 일정 시간동안의 사용자들이 상품을 구매한 후 다음 상품을 구매할 때까지의 시간을 고려한다. 따라서 좀더 정확히 동시에 구매될 상품군을 예측할 수 있다. 본 논문은 제안하고 있는 $\alpha$ chain rule을 계산해 내는 알고리즘에 대해 주로 논의하겠다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.249-251
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• 2019

장죽수도 조류신호표지시스템 구축을 위하여 시공 전 단계에서 현장해양조사 및 수치모델링을 통한 최적위치를 선정하고 센서 설치 구조안전성 검토 결과를 바탕으로 시공을 수행하였다. 관리자 인터페이스 및 자료 관리를 위한 운용 소프트웨어와 연계하여 장죽수도의 조류정보(유향, 유속, 유속의 경향)를 항해자에게 AIS 정보로 실시간으로 제공하여 통항 선박의 안전운항을 확보하고, 또한 조류관측자료 분석을 통하여 실시간 정확한 조류정보와 예측 값을 반영하여 해양사고를 미연에 방지 할 수 있다.

• 한국주거학회논문집
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• 제7권2호
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• pp.45-56
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• 1996

본 연구의 목적은 한국에서 장래에 이루어질 노인주거연구의 주제를 예측할 수 있도록 일본, 미국, 한국의 노인주거연구의 경향의 차이를 파악하고 비교하기 위한 것이다. 본 연구는 세나라에서 1940년대부터 1990년대 현대까지 발표된 노인주거연구에 대한 학술지와 논문을 분석함으로써 이루어졌다. 세 나라에서 전체 772편의 논문을 수집하여 이를 발표된 연도와 주제에 따라 분류하였다. 본 연구는 일본과 미국의 연구 경향의 특징을 별도로 발표한 후속 연구이다. 일본에서는 1950년대에 노인주거에 대한 연구가 시작되어 80년대 후반에 절정을 이루었으며, 그 이후로 서서히 관심이 줄어들고 있는 추세이다. 일본에서의 주요 주제는 노인홈과 노인시설내의 주 생활조사, 3대 동거 주택, 유료노인홈과 노인시설의 소비자 문제등이다. 미국의 경우, 노인주거의 연구는 일본보다 빠른 1940년대에 시작되어 70년대와 80년대에 걸쳐서 다른 때보다 더 많은 연구가 발표되었다. 주요주제는 1970년대부터 80년대에는 노인주거와 노인시설에 집중되어 있었으나 80년대 이후에 노인주거의 연구방법과 노인주택정책방향으로 관심이 바뀌고 있다. 한국에서의 노인주거에 대한 연구는 세나라 중에서 가장 늦은, 1970년대 후반부터 시작되어 80년대 후반 이래로 그 관심이 점점 증가하고 있다. 한국에서 가장 관심이 있는 연구대상의 하나는 일본과 마찬가지로 기혼자녀와 노부모와의 동거주택에 대한 주제이다. 이상 세나라의 연구주제에서의 차이점은, 한국과 일본에서는 모두 노인주거와 연구방법 분야에는 비교적 관심이 적은 반면, 미국에서는 3대동거주택에 대한 관심이 적은 것이다. 일본과 미국 두나라에 비하여 한국에서는 노인주거 연구에 있어서 아직까지 다양한 주제를 발견하기 어려운데 그 이유는 한국에서는 노인주거에 대한 구체적인 개발이 아직까지 이루어지지 않아서 노인주거에 대한 경험도 많지 않기 때문이라고 생각된다. 앞으로 한국에서도 노인주거가 개발된다면 그 후에는 보다 다양한 연구주제가 나타날 것이라고 기대된다. 예를 들면 노인거주시설의 질적인 비교, 특수한 형태의 노인주거에 대한 요구, 노인주거내의 주생활조사나 평가, 노인을 위한 설비의 디자인 등에 관한 연구들을 생각해 볼 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.368-368
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• 2021

기후 변화로 인한 극한사상의 크기와 빈도 변화를 예측하는 것은 수공 인프라 설계에 있어 주된 관심사 중 하나이다. 보통 극한사상에 대한 강도, 빈도, 지속시간에 대한 정보가 필요하며, 이는 일반적으로 IDF(Intensity-Duration-Frequency) 곡선으로부터 추출된다. 최근 CMIP(Coupled Model Intercomparison Project) 6단계에서 새로운 이산화탄소 배출 시나리오와 업데이트된 기후모델을 이용하여 미래의 기후에 대한 예측 시계열을 발표했으므로, 미래 기후 변화 시나리오를 기반으로 IDF 곡선을 새로 추정하고 미래 기간의 변화를 평가할 필요가 있다. 본 연구에서는 한국의 40개 지역에 대해 일단위 자료를 시단위로 축소(downscaling)한 후, 확률론적 일기생성기(stochastic weather generator)를 이용하여 30년 시단위 시계열을 100개의 앙상블로 생성하였다. 생성된 시계열로부터 연최대강수량 시계열을 재구성하여 GEV 분포와 gumbel 분포에 적용하였다. 적합도 검정(Anderson-Darling(AD) 검정 및 Kolmogorov-Smirnov(KS) 검정)을 수행하였으며, 과거 자료를 기반으로 생성된 IDF 곡선과 비교 검증하였다. CMIP5의 기후변화 자료를 사용한 결과와 CMIP6 기후변화의 결과를 비교하였으며, 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. (1) 향후 강우 강도는 증가할 것이며 강우 강도의 증가는 말기에 현저하게 관찰될 것이다. (2) 시간별 강우 강도의 미래 변화가 일단위 강우 강도보다 더 크다. (3) 강우 강도의 불확실성을 정량화하기 위해 앙상블을 사용해야 한다. (4) 강우 강도의 미래 변화에 대한 공간적인 경향이 확인된다. 시단위 시계열 앙상블을 생성하여 추정된 IDF 곡선에 대한 정보는 기후 변화의 영향을 평가하고 적절한 적응 및 대응 전략을 개발하는 데 도움이 될 것이다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제14권1호
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• pp.50-57
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• 2011

나이지리아의 나이저 삼각주 분지에 위치한 에포메 지역의 이상고압을 효과적이고 정확하게 예측하기 위해 탄성파 및 시추공 자료를 종합적으로 해석하였다. 정상 공극압 영역과 및 이상 공극압 영역을 평균 및 편차의 원리를 기초로 하여 평균속도 경향성으로부터 도시하였다. 두 경향성 사이의 전이는 이상고압영역의 상부경계면을 나타낸다. Dix 근사식에 의해 구해진 구간속도를 이용하여 탄성파자료로부터 이상고압 영역의 상부경계면을 일정한 간격에서 발췌하였다. 예측된 이상고압 영역의 정확도는 에포메(Efomch)01 시추공의 음파검증 자료를 통해 확인되었다. 이상고압 심도의 예측값과 관측값 사이의 편차는 에포메(Efomch)01 시추공에서는 10m 이하 이며, 99퍼센트 이상의 신뢰도를 갖는다. 이렇게 생성된 심도 단면도는 에포메 지역 이상고압 영역의 상부 경계면이 해수면 아래 2655${\pm}$2 m (2550 ms) to 3720${\pm}$2 m (2900 ms)사이에 분포하고 있음을 보여준다. 이 심도는 에포메01 시추공의 지층평가를 이용하면, 두꺼운 해양성 셰일층에 해당한다. 에포메 지역 내의 아그바다층(Agbada Formation)의 하부는 과도한 압력을 받고 있으며, 이상고압의 상부 심도는 조사 지역에 걸쳐 항상 층서경계와 부합되는 것은 아니다. 에포메 지역에 향후 설치할 심도 2440 m 이상 시추공들에서의 이상고압 영역 상부 경계면 예층은 순환손실의 방지와 보다 안전한 시추를 위해 매우 중요한 정보이다.

• 한국식품과학회지
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• 제37권5호
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• pp.850-855
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• 2005

본 연구는 냉장돈육에서의 식중독 원인균이면서 냉장온도에서 성장이 가능한 병원성균인 L. monocytogenes에 대한 적절한 위생관리를 제시하기 위하여 포장돈육 작업장 원료돈육에서 분리된 야생균주 L. monocytogenes 이용하여 돈육포장공정 및 유통조건에서의 L. mnocytogenes에 대한 성장예측모델을 제시하고자 실시하였다. 성장실험은 온도 5, 10, 15, $20^{\circ}C$ 시간은 0, 1, 2, 3, 18, 48, 120시간에서 실시하였으며, 이를 바탕으로 온도별 Gompertz value인 A, C, B, M의 값과 Growth kinetic인 exponential growth rate(EGR), generation time(GT), lag phase duration(LPD), maximum population density(MPD)를 산출하였다. GT, LPD는 온도가 상승할수록 그 값이 점점 낮아지는 경향을 나타났으며, EGR의 경우는 반대로 온도가 높아질수록 점점 높아지는 경향을 나타냈다. Gompertz value중 B와 M 값을 이용하여 온도를 주요 control factor로 선정한 반응표면분석(Response surface analysis)을 실시하여 온도에 따른 다항식을 산출하였고 이 식을 Gompertz 식에 적용하여 온도와 시간에 따른 냉장돈육에서의 L. monocytogenes에 대한 성장정도를 예측할 수 있는 성장예측모델을 제시하였다. 개발된 성장예측모델에 대한 검증은 GT, LPD, EGR에 대한 실험값과 예측값의 비교를 통하여 실시하였으며, 그 결과 GT, LPD, EGR 모두 통계적으로 유의하게 나타났다(p<0.01). 따라서 이 모델은 risk assessment 중 exposure assessment를 위한 성장예측모델로 충분히 이용가능 한 것으로 보이며, 추후 냉장돈육 위성관리기준에 대한 과학적 근거자료로 활용될 수 있을 것으로 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.191-197
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• 2017

본 연구는 예비유아교사의 자기효능감과 자아탄력성이 SNS중독경향성에 영향을 미치는 변인들의 예측력을 규명하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 수도권 I전문대학 유아교육과 1, 2, 3학년 학생 117명을 대상으로 자기기입식 설문조사를 실시하였으며 수집된 데이터를 바탕으로 중다회귀분석을 실시하였다. 연구결과 자기효능감과 자아탄력성이 SNS중독경향성에 부적 영향을 미쳤다. 이는 자기효능감과 자아탄력성이 예비유아교사의 SNS중독경향성을 예측하는데 있어 유의미하게 설명해 주는 변인임을 알 수 있었다. 위와 같은 결과를 통해 예비유아교사의 SNS중독 예방 지원 방안으로 자기효능감과 자아탄력성을 증진시킬 수 있는 구체적인 방안이 고려되어야 함을 시사한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.473-479
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• 2002

NHPP에 근거한 SRGM을 구성하는 새로운 안을 제시한다. 본 논문의 주요 초점은 소프트웨어 신뢰도모델링에서 효과적인 파라미터분해기법을 제공하는 것이다. 이는 테스트노력과 결함검출비를 동시에 고려하는 것이다. 일반적으로, 소프트웨어결함검출/제거메카니즘은 이전의 검출/제거결함과 테스트노력을 어떻게 활용하느냐에 달려있다. 실제 현장 연구로부터 우리는 테스트노력소모패턴을 추론하여 FDR의 경향을 예측할 수 있을 것으로 생각된다. 결함검출이 증가, 감소 및 일정한 것 등 광범위에 걸쳐서 나타나는 경향을 잡아내는 고유의 융통성을 가지는 하나의 시변수집합인 FDR모델에 근거한 테스트노력을 개발하였다. 이 스킴은 구조에 융통성이 있어서 여러 가지 테스트노력을 고려하여 광범위한 소프트웨어 개발 환경을 모델화할 수 있다 본 논문에서는 FDR을 기술하고, 관련된 테스트 행위를 이러한 새로운 모델링접근법에 연합시킬 수 있다. 우리의 모델과 그리고 이것과 관련된 파라미터 분해기법을 적용한 것을 여러 가지 소프트웨어 프로젝트에서 도출한 실제 데이터집합을 통하여 시연한다. 분석결과에 의하면 SRGM에 관한 테스트노력과 FDR을 결합하기 위한 제안된 구조가 상당히 정확한 예측능력을 보여주고 있으며, 실제 수명상황을 좀더 정대하게 설명해 준다. 이 기법은 광범위한 소프트웨어시스템에 쓰일 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권5호
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• pp.161-168
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• 2020

스포츠 경기 결과예측은 전반적인 경기의 흐름과 승패에 영향을 미치는 변인들의 분석을 통해 팀의 전략 수립을 가능하게 해준다. 이와 같은 스포츠 경기결과 예측에 대한 연구는 주로 통계학적 기법과 기계학습 기법을 활용하여 진행되어 왔다. 승부예측 모델은 무엇보다 예측 성능이 가장 중요시된다. 그러나 최적의 성능을 보이는 예측 모델은 학습에 사용되는 데이터에 따라 다르게 나타나는 경향을 보였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터가 달라지더라도 해당 데이터에 대한 예측 시 가장 좋은 성능을 보이는 모델의 선택이 가능한 기존의 축구경기결과 예측에서 좋은 성능을 보여온 통계학적 모델과 기계학습 모델을 결합한 새로운 앙상블 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 앙상블 모델은 각 단일모델들의 경기 예측결과와 실제 경기결과를 병합한 데이터로부터 최종예측모델을 학습하여 경기 승부예측을 수행한다. 제안 모델에 대한 실험 결과, 기존 단일모델들에 비해 높은 성능을 보였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.128-132
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• 2012

물은 생물의 생존을 위해 필수적인 요소로 인류가 시작된 이래로 물을 효율적으로 이용하고 안전하게 관리하기 위한 노력은 계속되어 왔다. 최근 지구 온난화가 주요 원인으로 알려진 국지성 집중호우의 피해는 매우 심각하며, 이로 인해 치수에 대한 중요성은 날로 커지고 있다. 지금까지 사용해 왔던 홍수 예 경보 과정은 특정 지점의 유출량을 예측하기 위해서 강우-유출 모형을 운영하였다. 그러나 물리적 모형의 경우 운영에 필요한 매개변수의 결정과정이 복잡하고, 매개변수 결정을 위해 많은 자료를 필요로 한다. 또한 그 매개변수의 결정과정은 많은 불확실성을 포함하고 있어서 모형의 운영을 위한 전처리과정과 계산과정을 거치는 동안 발생한 오차가 누적되어 결과물 속에는 많은 오차가 포함되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키고 더 우수한 유출량 예측을 위해 neuro-fuzzy 추론 기법을 이용한 모형인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 사용하여 하천수위를 예측하였다. ANFIS는 신경회로망과 퍼지이론을 결합한 기법으로 신경회로망의 구조와 학습 능력을 이용하여 제어환경에서 획득한 입 출력 정보로부터 언어변수의 membership 함수와 제어규칙을 제어 대상에 적합하도록 자동으로 조종하는 기법이다. 본 연구에서는 ANFIS를 사용하여 탄천 하류에 위치한 대곡교의 수위를 예측하였다. 분석을 위해 2007년부터 2011년까지의 탄천 유역의 관측 강우자료와 수위 자료 중 강우강도와 지속시간, 강우 형태에 따라 7개의 강우사상을 선정하였다. 학습자료 및 보정자료의 변화에 따른 예측 오차를 비교하여 모형의 적용성과 적정성을 평가하였다. 적용결과 입력자료 구성의 경우 해당 시간의 강우량 및 수위자료와 10분 전 강우자료를 이용한 모델이 가장 우수한 예측을 보였고, 학습자료의 경우 자료의 길이가 길고, 최대홍수량이 큰 경우 가장 우수한 예측 결과를 보였다. 본 연구의 적용결과 가장 우수한 모형의 경우 30분 예측 첨두수위 오차는 0.32%, RMSE는 0.05m 이고 예측시간이 길어짐에 따라 오차가 비선형적으로 증가하는 경향을 보였다.