• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.16 no.5
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• pp.437-445
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• 2016

Since typhoon is a critical meteorological disaster, some advanced countries have developed typhoon damage prediction models. However, although South Korea is vulnerable to typhoons, there is still shortage of study in typhoon damage prediction model reflecting the vulnerability of domestic building and features of disaster. Moreover, many studies have been only focused on the characteristics and typhoon and regional characteristics without various influencing factors. Therefore, the objective of this study is to analyze typhoon damage by path and develop to prediction model for building damage ratio by using multiple regression analysis. This study classifies the building damages by typhoon paths to identify influencing factors then the correlation analysis is conducted between building damage ratio and their factors. In addition, a multiple regression analysis is applied to develop a typhoon damage prediction model. Four categories; typhoon information, geography, construction environment, and socio-economy, are used as the independent variables. The results of this study will be used as fundamental material for the typhoon damage prediction model development of South Korea.

• Journal of Digital Convergence
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• v.12 no.11
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• pp.209-214
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• 2014

Despite the recession of the global market, the domestic electronic appliance companies dominated TV market in North America. They took both the premium and mid-priced product market and achieved both profitability and volume due to strong product competitiveness and brand power. Despite doing well in the North American market, the domestic TV manufacturers are worried about product development, marketing and sales strategies to remain the continuous competitiveness in the TV market. This study proposes the a sales prediction model of electronic appliances using sales data of S company from the North American market. We develop the sales prediction models based on multiple regression analysis and artificial neural network and compare two models. Especially, this study analyzes the relevance between the TV sales and TV main features in order to improve the price competitiveness or improve the value of TV products.

• Journal of Aerospace System Engineering
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• v.16 no.4
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• pp.45-52
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• 2022

In the field of UAM, which is attracting attention as a next-generation transportation system, technology developments for using UAVs have been actively conducted in recent years. Since UAVs adopted with these technologies are mainly operated in urban areas, it is imperative that accidents are prevented. However, it is not easy to predict the abnormal flight state of an UAV causing a crash, because of its strong non-linearity. In this paper, we propose a method for predicting a flight state of an UAV, based on a CNN-LSTM hybrid model. To predict flight state variables at a specific point in the future, the proposed model combines the CNN model extracting temporal and spatial features between flight data, with the LSTM model extracting a short and long-term temporal dependence of the extracted features. Simulation results show that the proposed method has better performance than the prediction methods, which are based on the existing artificial neural network model.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.297-299
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• 2021

Predicting future productivity of tight oil is an important task for analyzing residual oil recovery and reservoir behavior. In general, productivity prediction is made using the decline curve analysis(DCA). In this study, we intend to propose an effective model for predicting future production using deep learning-based recurrent neural networks(RNN), LSTM, and GRU algorithms. As input variables, the main parameters are oil, gas, water, which are calculated during the production of tight oil, and the type curve calculated through various cluster analyzes. the output variable is the monthly oil production. Existing empirical models, the DCA and RNN models, were compared, and an optimal model was derived through hyperparameter tuning to improve the predictive performance of the model.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.5
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• pp.11-20
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• 2024

This study presents TabNet, a novel deep learning method, to enhance corporate credit rating accuracy amidst growing financial market uncertainties due to technological advancements. By analyzing data from major Korean stock markets, the research constructs a credit rating prediction model using TabNet. Comparing it with traditional machine learning, TabNet proves superior, achieving a Precision of 0.884 and an F1 score of 0.895. It notably reduces misclassification of high-risk companies as low-risk, emphasizing its potential as a vital tool for financial institutions in credit risk management and decision-making.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
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• v.10 no.1
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• pp.179-188
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• 1998

캔틸레버 공법으로 시공되는 프리스트레스트 콘크리트 박스거더 교량의 구조적 거동은 단계적 시공에 따른 구조물의 순차적 변화 및 콘크리트의 재료적 특성에 의해 시간 의존적 거동을 나타낸다. 콘크리트의 시간의존적 특성, 즉 콘크리트의 크리프 및 건조수축 특성은 현장타설 세그멘탈 캔딜레버공법으로 가설되는 콘크리트 교량의 설계 및 시공에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 콘크리트의 크리프 및 건조수축 특성이 교량의 시간의존적 거동, 특히 처짐 및 텐던응력예측에 미치는 영향을 연구하였다. 교량해석은 본 연구진에 의해 개발된 프리스트레스트 콘크리트 교량해석기법 및 프로그램을 이용하여 크리프의 ACI 모델, CEB-FIB모델, 그리고 국내 도로교 시방서 모델을 고려하여 해석하였다. 해석결과 최종크리프 값의 크기에 따라 장기처짐의 발생량이 차이가 큰 것으로 나타나고 있으며, 최종건조수축량과 상대습도도 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 ACI 모델과 CEB-FIB모델간에도 차이가 큰 것으로 나타나 실제교량의 크리프 특성 및 건조수축 특성의 정확한 예측이 교량의 정밀시공 및 거동예측에 매우 중요한 것으로 나타나고 있다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.9 no.6
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• pp.251-256
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• 2023

International diesel prices play a crucial role in various sectors such as industry, transportation, and energy production, exerting a significant impact on the global economy and international trade. In particular, an increase in international diesel prices can burden consumers and potentially lead to inflation. However, previous studies have primarily focused on gasoline. Therefore, this study aims to propose an international diesel price prediction model. To achieve this goal, we utilize various global economic indicators and train a linear regression model, which is one of the machine learning methodologies. This model clearly identifies the relationship between global economic indicators and international diesel prices while providing highly accurate predictions. It is expected to aid in understanding overall economic trends including market changes.

• Proceedings of the Korean Society of Postharvest Science and Technology of Agricultural Products Conference
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• 2003.10a
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• pp.180.2-181
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• 2003

벼는 미립내부의 온도 및 함수율의 차이에 의해 열응력 및 수분차에 의한 응력이 발생하게 되며, 응력이 과대하게 발생되면 낟알이 금이 가는 동할이 발생하게 된다. 동할은 주로 건조과정 또는 건조후에 주로 발생하게 되는데 벼의 품질에 가장 중요한 지표로서 동할이 발생되면 저장성이 저하되며, 도정시 싸라기가 증가하여 도정수율에도 많은 손실을 가져오게 된다. 본 연구는 함수율 20.01, 21.80 및 22.80%(w.b.) 3수준에 대하여 40.4, 50.0 및 60.9$^{\circ}C$ 3수준의 건조온도와 노출시간 5 ~ 120분 동안에 벼의 동할에 미치는 영향을 구명하고, 동할 예측모델을 개발하는데 목적이 있다. 초기 함수율이 낮고 건조온도가 높을수록 노출시간이 경과할수록 동할은 증가하는 것으로 나타났다. 건조온도 40.4$^{\circ}C$에서는 노출 100분전까지는 동할율이 2%이상 발생하지 않는 것으로 나타났으며, 건조온도 50.$0^{\circ}C$와 60.9$^{\circ}C$에서는 함수율 20.0%(w.b.)의 경우 27분 및 11분 노출했을 때 동할율이 2%이상 발생하였다. 동할 실험치를 실험모델에 적합시켜 다중회귀분석 프로그램을 이용하여 실험상수를 결정하였다. 실험모델의 결정계수는 모든 온도에서 0.9이상으로 높게 나타났으며, RMSE는 40.4$^{\circ}C$에서는 0.2230, 50.$0^{\circ}C$에서는 2.4975로 나타났다. 또한, 60.9$^{\circ}C$에서는 77813로 이는 동할 실험치가 0 ~ 100 사이의 값임을 고려할 때 허용 가능한 수준으로 판단된다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.28 no.1C
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• pp.53-62
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• 2008

A constitutive model, which can simulate the effect of principal stress rotation associated with direct simple shear test, is proposed in this study. The model is based on two mobilized planes. The plastic strains occur from the two mobilized planes, and depend on stress state, and they are added. The first plane is a plane of maximum shear stress, which rotates about the horizontal axis, and the second plane is a horizontal plane which is spatially fixed. The second plane is used to consider the effect of principal stress rotation on simple shear tests under different stress states. The soil skeleton behavior observed in drained simple shear tests is captured in the model. This constitutive model is incorporated into the dynamic coupled stress-flow finite difference program FLAC. The model is first calibrated with drained simple shear tests on loose Fraser River sand. The measured shear stress and volume change are partially induced by principal stress rotation and compared with model calculations. The model is verified by comparing predicted and measured settlements due to rigid footing resting on loose sands. Settlements predicted by the proposed model were very similar to measured settlements. Mohr-Coulomb model can not consider the effect of principal stress rotation and its prediction was only 20% of measured settlements.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.351-351
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• 2011

최근 지구온난화와 더불어 이상기후가 대두됨에 따라 기상 예측이 더욱더 중요시되고 있다. 또한 이전부터 가뭄 및 홍수와 같은 기상현상으로 인한 피해 사례가 빈번하였으며, 이로 인하여 물 관리의 어려움을 겪고 있다. 한 예로 이상기후가 유난히 잦았던 2010년 여름철 경우 평년보다 발달한 북태평양고기압의 영향으로 여름철 92일 가운데 81일의 전국 평균기온이 평년보다 높게 나타났다. 또한 강우 일수가 평년에 비해 7.4일 많은 44.2일을 기록하였으며, 국지성 집중호우 사례가 빈번하였다. 또한 8월 9일 발생한 태풍 `뎬무'를 포함해서 한 달 동안 3개의 태풍이 한반도에 영향을 끼치는 이례적인 사례가 발생하였다. 따라서 본 연구는 이러한 기상재해에 따른 물 관리를 장기적으로 대비하고자 고해상도 전지구 모델 GME를 이용하여 2010년 여름철 강수 예측을 실시하였다. 강수 예측에 사용된 전지구 모델 GME는 기존의 카테시안 격자체계를 가진 모델과 달리 전구를 삼각형으로 구성된 20면체로 격자화 한 Icosahedral-hexagonal grid 격자체계로 구성되어 있어, 해상도 증가에 용이할 뿐만 아니라, HPC(High Performance Computing)환경에서 효율성이 높은 장점을 가지고 있다. 본 계절 예측을 수행함에 있어 발생하는 잡음을 최소화하고자, Time-lag 기법을 이용하여 5개의 앙상블 멤버로 구성되어있으며, 이를 비교 분석하기위해 Climatology를 이용하여 총 10개의 앙상블 멤버로 규준실험을 수행하였다. 선행 연구에 따르면 1개월 이상의 장기 적분의 경우 초기조건보다 외부 강제력이 더 중요한 역할을 한다고 연구된 바 있다. (Yang et al., 1998) 특히 계절 변동성의 경우 대기-해양간의 상호작용에 의해 지배되며, 이를 고려하여 본 연구는 해수면 온도를 경계 자료로 사용하여 계절 예측을 수행하였다. 앞서 말한 실험 계획을 바탕으로 하여 나온 결과를 통해 동아시아지역 및 한반도 도별 강수 및 온도 변수에 대해 순별 및 월별 카테고리맵 분석을 실시하여 한눈에 보기 쉽게 나타냈다. 또한 주요 도시별 강수량 및 온도의 시계열 분석을 실시하여 시간이 지남에 따라 나타나는 변동성을 확인하였다. 계절 예측 결과에서 온도의 경우 평년보다 높게 나타났으며, 이는 실제 온도 예측과도 유사한 패턴을 가졌다, 강수의 경우 7월부터 8월 중순까지 평년보다 다소 적게 모의되었으며, 8월 하순경 회복하는 것으로 예측하였다. 따라서 본 계절 강수 예측은 다소 역학 모델이 가지는 한계를 가지고 있으나, 실제와 비교하여 어느 정도의 경향성이나 패턴에 있어 유사성을 보임을 확인하였으며, 이를 장기적 차원의 물관리를 함에 있어 참고 및 활용 가능할 것으로 예상한다.