• Journal of Navigation and Port Research
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• v.28 no.6
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• pp.509-515
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• 2004

The aim of this paper is to forecast passenger numbers and freight volumes in 2005 and it is proposed optimal tonnage of passenger ship. The forecasting of passenger numbers and freight volumes is important problem in order to determine optimal tonnage of passenger ship, port plan and development. In this paper, the forecasting of passenger numbers and freight volumes are performed by the method of neural network using back-propagation learning algorithm. And this paper compares the forecasting performance of neural networks with moving average method and exponential smooth method As the result of analysis. The forecasting of passenger numbers and freight volumes is that the neural networks performed better than moving average method and exponential smoothing method on the basis of MSE(mean square error) and MAE(mean absolute error).

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.701-705
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• 2006

강우자료는 수문 모델링 작업에서 가장 기초적인 수문학적 입력자료로 시간과 공간에 따른 변동성이 크므로 규명하기 복잡한 수문현상 중의 하나이다. 산악지역이 많은 우리나라의 지형학적 특성과 태풍, 장마 및 특히, 최근의 게릴라성 집중호우 등으로 인하여 이러한 변동성이 더욱 커지고 있는 실정이다. 장기간 실측된 수문기상 기초 자료가 부족한 우리나라의 실정상 홍수예보 및 수공구조물 설계를 위해 정확한 강우량 자료의 취득이 선행돼야 한다. 따라서 적절한 장소에 수문관측소 설치 및 관리를 통해 양호한 강우량 자료를 획득해야 하지만, 현장 여건상 등의 이유로 미계측 및 결측, 이상자료가 발생하고 있다. 따라서 이러한 미계측 혹은 결측지점의 우량을 추정할 수 있는 방법을 비교, 분석하여 적절한 보정과정을 수행할 필요가 있다. 그간의 연구에서는 미계측 지점 혹은 산악지역에서의 점 강우량 보정방법에 대한 연구가 진행되었지만, 본 연구에서는 '도시홍수재해관리기술연구사업단'에서 운영 중인 도시하천 유역 특히 소배수구역에서의 결측 자료에 대해 여러 추정 방법을 비교, 분석하여 적절한 방안을 찾고자 한다. 이를 위하여 중랑천 유역의 3개 소배수 구역(월계1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)에 설치된 3개 우량관측소와 건설교통부 관할 우량관측소 2개소의 우량자료를 사용하였다. 본 연구에서는 결측치 보간을 위하여 널리 이용되고 있는 산술평균법(Arithmetic Average method), 역거리법(Reciprocal Distance Squared method), 거리고도비율법(Ratio of Distance and Elevation method), 인근관측소와의 관계식 이용, 크리깅방법(Simple Kriging method)을 비교, 검토 적용하였다. 중랑천 유역의 소배수구역을 대상으로 연중 발생하는 큰 호우사상에 대해 임의의 강우관측소를 결측지점으로 가정하고 주변의 강우관측소로부터 각각의 방법을 이용해 가중치들을 산정하여 결측지점의 강우량 값을 보정하고자 하였다. 또한 각각의 방법을 이용하여 얻어진 결과에 대해 실측값과 보정값의 오차정도를 평균절대오차법(Mean Absolute Error)과 제곱평균제곱근오차법(Root Mean Squared Error)에 의해 산정하여 보정 방법간의 효율성을 검토하고자 하였다.

• Journal of the Korean Institute of Gas
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• v.22 no.2
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• pp.52-58
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• 2018

The flash point is one of the most important properties to characterize fire and explosion hazard of flammable liquid mixture. In this paper, the flash points of ternary liquid mixture, n-nonane+n-decane+n-tridecane system, were measured using Seta flash closed cup tester. The measured values were compared with the calculated values using Raoult's law and multiple regression analysis. The absolute average errors(AAE) of the results calculated by Raoult's law is $0.6^{\circ}C$. The absolute average errors of the results calculated by multiple regression analysis is $0.4^{\circ}C$. As can be seen from AAE, the calculated values based on multiple regresstion analysis were found to be better than those based on Raoult's law.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.1
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• pp.125-134
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• 2010

It is occurred bus arrival time errors when a bus arrives at a bus stop because of a variety of traffic condition such as traffic signal cycle, the time to get on and off a bus, a bus-only lane and so on. In this paper, bus delay time which is occurred as the result of traffic condition was estimated with Markov Chain process and bus arrival time at each bus stop was predicted with it. As the result of the study, it is confirmed to improve accuracy than the method of bus arrival time prediction with existing method (weighed moving average method) in case predicting bus arrival time using 7 by 7 and 9 by 9 matrixes.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.6 no.12
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• pp.565-572
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• 2017

Traditional method for time series analysis, autoregressive integrated moving average (ARIMA) allows to mine significant patterns from the past observations using autocorrelation and to forecast future sequences. However, Korean baseball games do not have regular intervals to analyze relationship among the past attendance observations. To address this issue, we propose artificial neural network (ANN) based attendance prediction model using various measures including performance, team characteristics and social influences. We optimized ANNs using grid search to construct optimal model for regression problem. The evaluation shows that the optimal and ensemble model outperform the baseline model, linear regression model.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.5
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• pp.557-564
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• 2001

In general, several moving regions with different motions coexist in a block located on motion boundaries in the block-based motion estimation. In this case the motion compensation error(MCEs) are different with the moving regions. This is inclined to deteriorate the quality of motion compensated images because of the inaccurate motions estimated from the conventional mean absolute error(MAE) based matching function in which the matching error per pixel is accumulate throughout the block. In this paper, we divided a block into the regions according to their motions using the motion information of the spatio-temporally neighboring blocks and calculate the average MCF for each moving mentioned. From the simulation results, we showed the improved performance of the proposed method by comparing the results from other methods such as the full search method and the edge oriented block matching algorithm. Especially, we improved the quality of the motion compensated images of blocks on motion boundaries.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.158-158
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• 2016

본 연구에서는 극치 분포의 오른쪽 꼬리 부분 예측 시 안정적인 확률수문량 산정하는 확률분포형과 매개변수 추정 방법을 평가하기 위해 Monte Carlo 모의를 수행하였다. 수문자료의 빈도해석에 적합한 것으로 알려진 generalized extreme value (GEV), Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO), gamma3 (GAM3), normal (NOR), log-normal3 (LN3) 총 6개의 확률분포형을 바탕으로 오른쪽 꼬리 부분의 확률수문량 추정 성능을 모의 실험을 통해 평가하고자 한다. 30년 이상 자료를 보유한 기상청 지점의 지속기간별 연최대값 자료를 분석한 결과를 바탕으로 모분포를 GEV분포로 선정하였으며 평균이 1.0, 표준편차 0.5, 왜곡도 계수는 0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0이 되도록 가정하였다. 또한 자료 길이에 따른 성능 평가를 위해 표본 크기 20, 50, 100, 150, 200개에 대해 분석을 수행하였다. 위와 같은 가정으로 총 25종류(왜곡도계수 5개 ${\times}$ 표본 크기 5개)의 발생된 모분포에 6가지의 확률분포형과 3가지의 매개변수 추정방법(모멘트법, 최우도법, 확률가중모멘트법)을 조합한 18가지의 모델을 비교 분석해보았다. 평가방법으로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE), 편의(bias), 평균 상대오차(Mean Relative Difference, MRD), 평균 절대 상대오차(Mean Absolute Relative Difference, MARD)를 사용하여 적용 모델의 성능을 비교 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.920-923
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• 2017

본 연구는 기존의 수요 예측 등의 시계열 분석에서 주로 사용되는 ARIMA 모형의 어려움을 극복하고자 인공신경망(Artificial Neural Network) 모형을 이용하여 한국 프로 야구 관중 수를 예측하였다. 인공신경망의 가장 기본적인 종류인 전방향 신경망(Feedforward Neural Network)의 초모수(Hyperparameter) 선정에 그리드 탐색(Grid Search)을 적용하여 최적의 모형을 찾고자 하였다. 훈련 자료로는 2015년 3월부터 8월까지의 일별 KBO 관중 수 자료를 대상으로 하였고, 예측력 검증을 위해 2015년 9월 관중 수를 예측하여 실제 관측값과 비교하였다. 그 결과, 그리드 탐색법에서 최적 모형이라고 판단한 모형의 예측력은, 평균 절대 백분율 오차(MAPE) 기준으로 평균 27.14% 였다. 또한, 앙상블 기법에서 착안하여 오차율이 낮은 모형 5개의 예측값 평균의 MAPE는 평균 28.58% 였다. 이는 다중회귀와 비교해보았을 때, 평균적으로 각각 14%, 13.6% 높은 예측력을 보이고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.227-227
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• 2021

하천수의 효율적인 관리와 균형적인 물배분을 위해 신뢰도 있는 하천수 사용량 계측자료가 필수적이다. 공업·생활용수는 유량계를 설치하여 취수량에 대한 신뢰도 있는 자료를 홍수통제소에 보고하고 있으나, 농업용수는 유량계 설치 지점이 적고, 수문조작 등의 간접적인 계측방법 허용으로 취수량 자료의 신뢰도가 낮은 실정이다. 본 연구에서는 만경강 상류의 취수보를 대상으로 시험 유역 운영 및 검증을 통해 직접 계측방법의 취수량 산정 정확도를 비교하였다. 적용한 직접 계측방법은 초음파법, 전자파법, 수위-유량관계법으로 산정된 취수량 자료간의 절대오차 비교를 통해 정확도를 평가하였다. 점단위 취수량 자료 비교시, 현장측정값 대비 초음파법 5.86%, 전자파법 7.28%, 수위-유량관계법 11.84%의 오차가 발생하는 것으로 산정되어 초음파법이 가장 높은 정확도를 가지는 것으로 나타났고, 일단위, 월단위 자료 비교시 기준값으로 설정하였다. 일단위 취수량 자료 비교시, 초음파법으로 산정한 일평균 취수량 대비 전자파법 6.62%, 수위-유량관계법 8.62%의 오차가 발생하였다. 월단위 취수량 자료 비교시, 초음파법으로 산정한 월평균 취수량 대비 전자파법 5.81%, 수위-유량관계법 11.03%의 오차가 발생하였다. 산정된 취수량의 정확도는 초음파법, 전자파법, 수위-유량관계법 순이다. 고가의 첨단 계측장비를 적용하여 연속적인 유속 계측을 통해 산정한 취수량이 신뢰도가 높은 것으로 나타났다. 농업용수는 사용시설별 취수량 규모 편차가 크기 때문에, 추후 중요도가 높은 사용시설과 비교적 낮은 시설간의 구분을 통한 직접 계측방법의 최적 선정 후속연구가 필요하다.

• Fire Science and Engineering
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• v.30 no.6
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• pp.31-36
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• 2016

The flash point is one of the most important properties for characterizing the fire and explosion hazard of liquid solutions. In this study, the flash points of two flammable binary mixtures, n-pentanol + n-propanol and n-pentanol + n-heptanol systems were measured using a Seta flash closed cup tester. The flash point was estimated using the methods based on Raoult's law and multiple regression analysis. The measured flash points were also compared with the predicted flash points. The absolute average errors (AAE) of the results calculated by Raout's law were $1.3^{\circ}C$ and $1.3^{\circ}C$ for the n-pentanol + n-propanol and n-pentanol + n-heptanol mixtures, respectively. The absolute average errors of the results calculated by multiple regression analysis were $0.4^{\circ}C$ and $0.3^{\circ}C$ for the n-pentanol + n-propanol and n-pentanol + n-heptanol mixtures, respectively. According to the AAE, the calculated values based on multiple regression analysis were better than those based on Raoult's law.