• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.8 no.5
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• pp.45-51
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• 2008

Due to recent increases of typhoon damages primarily owing to heavy rainfall and stron wind, estimation and analysis of a typhoon's influence has become more important. In this perspective, the statistical models to estimate the rainfall rate during a typhoon were presented in this paper. Central pressure of the typhoon is modeled to be the primary parameter affecting typhoon rainfall rate while relative angle and distance between the center of typhoon and the specific location for observation are secondary variables. Comparisons between the estimated rainfall rate of these models and the observed value in the duration of Typhoon NARI(2007) were analyzed to confirm the availability of these models. The result shows that the present statistical models can estimate typhoon-induced rainfall around Korean Peninsular to some extent.

• Clean Technology
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• v.7 no.2
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• pp.119-126
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• 2001

The prediction of ozone formation was studied using the neural network and the stochastic method. Parameter estimation method and artificial neural network(ANN) method were employed in the stochastic scheme. In the parameter estimation method, extended least squares(ELS) method and recursive maximum likelihood(RML) were used to achieve the real time parameter estimation. Autoregressive moving average model with external input(ARMAX) was used as the ozone formation model for the parameter estimation method. ANN with 3 layers was also tested to predict the ozone formation. To demonstrate the performance of the ozone formation prediction schemes used in this work, the prediction results of ozone formation were compared with the real data. From the comparison it was found that the prediction schemes based on the parameter estimation method and ANN method show an acceptable accuracy with limited prediction horizon.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.22 no.2
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• pp.284-294
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• 2018

Statistical methods have been widely used to estimate the remaining battery runtime of mobile smart devices, such as smart phones, smart gears, tablets, and etc. However, existing work available in the literature only considers a particular statistical method. Thus, it is difficult to determine whether statistical methods are applicable to estimating thr remaining battery runtime of mobile devices or not. In this paper, we evaluated the performance of statistical methods applicable to estimating the remaining battery runtime of mobile smart devices. The statistical estimation methods evaluated in this paper are as follows: simple and moving average, linear regression, multivariate adaptive regression splines, auto regressive, polynomial curve fitting, and double and triple exponential smoothing methods. Research results presented in this paper give valuable data of insight to IT engineers who are willing to deploy statistical methods on estimating the remaining battery runtime of mobile smart devices.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2012.11a
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• pp.87-92
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• 2012

본 연구는 전자상거래에서 협력적 필터링 알고리즘을 통한 사용자의 선호도 예측 정확도와 사용자가 평가한 선호도 평가치의 관계를 분석하여 알고리즘의 예측 정확도에 영향을 미치는 평가치의 통계적 특성에 관하여 연구한다. 협력적 필터링 알고리즘의 예측 정확도는 상품에 대해 공통의 관심을 갖는 이웃 사용자들의 선정과 이들의 선호도 경향이 중요한 요인이지만 본 연구에서는 선호도 예측을 위한 자신의 선호도 평가치 특성이 알고리즘에 중요한 요인임을 제시한다. 이러한 평가치의 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 등과 같은 통계적 특성이 선호도 예측 정확도와 연관성이 있음을 제시하여 차후 연구에서 선호도 예측 이전에 사용자의 선호도 예측성과에 대한 사전평가의 가능성을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.41-41
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• 2017

자연재난으로 인한 피해의 대형화, 다양화, 집중화 현상이 일어나고 있으며, 이로 인한 사회 경제적 피해가 과거에 비해 계속적으로 증가하고 있다. 만약 기존에 발생하였던 재난 피해 자료와 기상현상간의 통계적 분석을 통해 재난의 발생 가능성과 피해 범위를 예측할 수 있다면, 효율적으로 재난관리를 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 자연재난 피해인 호우피해를 대상으로 낙동강 권역 69개 시군구별 재해통계 자료를 기반으로 수문기상자료와의 통계적 분석을 통해 호우피해 예측함수를 개발하였다. 국민안전처에서 발간하는 재해연보 자료를 통해 호우피해 발생기간별 호우피해액 자료를 분석하였고, 이를 호우피해 예측함수의 종속변수로 사용하였다. 종관기상관측소의 시강우 자료를 분석하여 선행강우, 지속시간별 최대강우, 총강우량을 구축하였고, 시군구별 면적 등의 지역 특성을 수집하여 설명변수로 사용하였다. 기존의 피해예측함수 관련 연구에서 제기되었던 피해액이 큰 부분에서 예측력이 떨어지는 문제를 해결하기 위해, 피해액이 큰 집단과 피해액이 작은 집단을 구분하여 함수식을 개발할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 사용하여 호우피해 예측함수를 개발하였다. 개발된 호우피해 예측함수의 NRMSE는 6.34~18.79%로 나타났으며, 대부분 호우피해를 적절하게 예측하는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 호우피해액이 큰 집단과 피해액이 작은 집단으로 구분할 수 있는 로지스틱 회귀모형을 이용하여 낙동강 권역의 시군구별 호우피해 예측함수를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 시군구별 호우피해 예측함수를 이용하여 사전에 호우피해를 예측할 수 있다면 호우피해액이 크게 줄어들 것으로 사료된다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.37 no.4
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• pp.717-736
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• 2023

The purpose of this study is to develop a statistical program using data and artificial intelligence prediction models and apply it to one class in the sixth grade of elementary school to see if it is effective in improving students' statistical literacy. Based on the analysis of problems in today's elementary school statistical education, a total of 15 sessions of the program was developed to encourage elementary students to experience the entire process of statistical problem solving and to make correct predictions by incorporating data, the core in the era of the Fourth Industrial Revolution into AI education. The biggest features of this program are the recognition of the importance of data, which are the key elements of artificial intelligence education, and the collection and analysis activities that take into account context using real-life data provided by public data platforms. In addition, since it consists of activities to predict the future based on data by using engineering tools such as entry and easy statistics, and creating an artificial intelligence prediction model, it is composed of a program focused on the ability to develop communication skills, information processing capabilities, and critical thinking skills. As a result of applying this program, not only did the program positively affect the statistical literacy of elementary school students, but we also observed students' interest, critical inquiry, and mathematical communication in the entire process of statistical problem solving.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.93-94
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• 2010

본 연구는 공간통계적 방법을 이용하여 산불발생의 위험도를 통계적으로 예측하고자 하였다. 연구 재료는 전국에서 발생한 1991년부터 2008년까지 산불발생 위치자료를 이용하였다. 점사상을 양적데이터로 전환하기 위해 전국을 공간격자로 구성하여 격자형 자료화 하여 사용하였다. 전국산불 발생위치를 산불발생위치들 간의 공간상관성을 고려하여 일반적인 통계모형에 공간통계적인 기법을 더하여 산불발생의 위치를 더욱 정확하게 추정하고자 하였다. 이를 위해 회귀모형과 공간모형의 혼합모형의 한 방법인 regression kriging 방법을 적용하였다. 그 결과 공간상관성을 고려한 공간통계적 방법은 산불발생의 공간적 군집을 더욱 정확하게 예측할 수 있었다.

• 수도
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• v.23 no.6 s.81
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• pp.36-46
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• 1996

급수 수요량의 단기예측은 상수도 시스템의 유지관리 계획 수립의 중요한 구성 요소이며, 대상지역의 특성을 민감하게 반영하고 있으므로, 급수수요의 지역 특성과 관련된 수요 구조의 파악이 무엇보다 중요한 과제라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 상수도 시스템의 합리적 배수 제어 획을 실시하기 위한 기초적 정보인 급수량 변동 구조에 대해 통계적인 분석을 실시하였다. 특히 일단위의 급수량에 초점을 두어 급수량의 시계열 특성과 급수량 영향 요인 분석을 통하여 대상 지역의 정상 시계열장과 급수량에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 또한 급수량의 계절별 단기 수요 예측 모델을 제안하기 위하여 통계적 예측 수법으로 평가 받고 있는 MARIMA (Multiple Auto Regressive Integrated Moving Average) 모델을 급수량 단기 수요 예측에 적용하여 계절별 급수 수요량을 예측하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.475-478
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• 2011

율-왜곡 최적화 기법을 통한 화면내 예측 모드 결정 방법은 부호화 효율이 높지만 복잡도가 크다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 율-왜곡 값의 특성을 분석하여 율-왜곡 최적화 기법에 사용되는 예측 모드의 후보를 줄임으로써 보다 빠른 휘도 화면내 $4{\times}4$ 예측 모드 결정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 균일한 차분 블록값을 가지는 예측 모드와 균일하지 않은 차분 블록값을 가지는 예측 모드의 통계적 분석을 통해 부호화 속도를 향상시킨다. H.264/AVC의 참조 소프트웨어 JM 14.2와 비교하여 0.04[dB]라는 무시할 수 있는 PSNR의 손실을 가지면서도 0.3[%]의 비트율 절약과 19.6[%]의 부호화 속도 향상을 가져왔다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1001-1006
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• 2008

최근 기후변화에 따른 강우량의 변화에 많은 관심과 연구가 집중되어지고 있다. 현 과학 기술에서 이러한 미래의 기후를 예측하기 위해서는 크게 두 가지의 방법을 이용할 수 있다. 그 첫 번째가 컴퓨터 모델을 이용하는 방법이고 두 번째가 과거 자료를 이용한 통계적 기법을 통해 매래의 상황을 예측하는 방법이다. 이들 가운데 현재 기상 분야에서 가장 널리 활용되는 기법은 컴퓨터 모델을 이용하는 방법으로 기상의 물리적 특성을 이용한 수치모형인 GCM(Global Climate Model 혹은 General Circulation Model)을 이용하는 것이다. 하지만, 이러한 수치모형을 이용한 기법을 이용하기 위해서는 많은 비용과 노력이 소요되며, 모의를 위해 설정되는 입력자료와 초기 조건들, 각종 가정 사항들, 모형의 구조, 등에 따라 상이한 결과를 나타내어 아직까지 직접적인 활용에는 많은 어려움이 따른다. 이와 달리 통계적 기법의 경우 비교적 용이하게 분석이 가능하며, 과거와 달리 최근에는 비교적 신뢰도가 높은 다양한 수문 및 기상 자료가 축적되어 있어 미래의 기후변화를 예측하는데 유용한 수단이 될 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 통계적인 기법을 이용하여 강우량 자료를 중심으로 기후변화에 따른 변화 추이를 분석하였다. 적용된 기법은 먼저 국내 기상청 관측 지점들을 중심으로 강우의 경향성과 변동성을 분석하여 기후변화에 따라 국내 지점들의 강우량 변화 추이를 분석하여보았다. 또한 2000년을 기점으로 과거 자료와 최근의 자료를 이용한 2개의 자료군들에 대해 각각 빈도 분석을 실시하여 동일 지점들에 대한 설계강우량의 변화 추이도 분석하였다.