• 한국항해항만학회지
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• 제28권6호
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• pp.509-515
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• 2004

여객수와 화물량에 대한 예측은 터미널의 개발 및 계획, 선사의 적정선복량 화보를 위해 중요하다. 본 연구에서는 역전파 학습 알고리즘을 이용한 뉴럴네트웍을 이용하여 목포항 여객수와 화물량을 예측하였다. 그리고 이동평균법, 지수평활법, 뉴럴네트웍의 예측수행을 평균제곱오차, 절대평균오차로 비교하여 뉴럴네트웍의 예측수행능력이 우수함을 검정하였다. 또한 2005년 목포항 여객수와 화물량을 예측하여 여객선 선복량의 적정성을 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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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.

• 한국가스학회지
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• 제22권2호
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• pp.52-58
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• 2018

가연성 액체 혼합물의 화재와 폭발의 위험성을 규정하는 가장 중요한 성질 중 하나는 인화점이다. 본 논문에서는 삼성분계 액체 혼합물인, n-nonane+n-decane+n-tridecane 계의 인화점을 Seta flash 밀폐식 장치를 사용하여 측정하였다. 실험값은 라울의 법칙을 이용한 방법과 다중회귀분석법에 의해 계산된 값들과 비교되었다. 라울의 법칙에 의한 계산된 결과의 절대평균오차는 $0.6^{\circ}C$이었다. 다중회귀분석법에 의해 계산된 결과의 절대평균 오차는 $0.4^{\circ}C$이었다. 절대평균오차에서 알 수 있듯이 다중회귀분석법에 의한 계산값이 라울의 법칙에 의한 계산값에 비해 측정값을 잘 모사하였다.

• 대한교통학회지
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• 제28권1호
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• pp.125-134
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• 2010

버스도착시간은 배차간격에 맞춰 차고지에서 출발한 버스가 해당정류장에 도착하는 시간을 말하며, 승하차 시간, 신호주기, 버스전용차로의 유무 등 여러 가지 교통여건으로 인하여 정류장에 도착할 때는 어느 정도의 오차를 발생시킨다. 본 연구에서는 다양한 교통여건을 반영하는 버스지체시간을 산출하여 정류장별 버스지체시간을 예측하고, 이를 이용하여 정류장별 버스도착시간을 예측하였다. 그 결과 본 연구의 조건과 같은 경우, $7{\times}7$ 행렬과 $9{\times}9$ 행렬을 이용하여 버스도착시간을 예측하였을 때 분석대상도시에서 기존에 사용 중인 가중이동평균법을 이용한 버스도착시간예측방법 보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권12호
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• pp.565-572
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• 2017

본 연구는 기존의 수요 예측 등의 시계열 연구에서 주로 사용되는 ARIMA 모형의 어려움을 극복하고자 인공신경망(Artificial neural network) 모형을 이용하여 한국 프로 야구 관중 수를 예측하였다. 훈련 자료로는 2015년 3월부터 9월까지의 일별 KBO 관중 수 자료를 대상으로 하였다. 전방향 신경망(Feedforward neural network)의 모형 훈련 과정에서, 그리드 탐색(Grid search)을 적용하여 최적의 초모수(Hyperparameter)를 찾고자 하였다. 그 결과, 그리드 탐색법의 최적 모형을 이용한 평균 절대 백분율 오차(MAPE)는 평균 20.9% 였다. 앙상블 기법을 이용한 모형의 MAPE는 평균 20.0%였다. 이는 다중회귀와 비교해보았을 때, 평균적으로 각각 26.3%, 30.3% 높은 예측력을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.557-564
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• 2001

일반적으로 블록기반 움직임 추정에서 움직임 경계에 위치한 블록 내에서 서로 다른 움직임을 갖는 여러 움직임 영역이 공존한다. 이 때 블록 내의 움직임 보상오차는 각 움직임 영역에 따라 다르게 나타난다. 이는 기존의 평균절대오차와 같이 블록 전체에 대해 누적된 정합오차를 사용할 경우, 그릇된 움직임을 추정하고, 블록 전체의 움직임 보상에서 시각적으로 화질을 저하시키는 결과를 초래할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 시공간적으로 인접한 블록들의 움직임 정보를 이용하여 블록을 움직임에 따라 영역별로 나누고, 각 영역별 평균 움직임 보상오차를 구한 후, 영역간 보상오차의 최소편차를 고려하는 새로운 정합함수를 정의함으로써 최적의 움직임 벡터를 추정하기 위한 방법을 제안한다. 모의실험을 실시하여 기존의 평균절대오차를 사용한 전역 탐색법(full search : FS)과 윤곽기반 블룩 정합(edge oriented block matching algorithm)에 대한 추정결과를 서로 비교하여 제안한 방법의 우수성을 보였으며, 특히 움직임 보상결과 움직임 경계에서의 화질향상을 얻을 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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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.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.31-36
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• 2016

인화점은 가연성 액체 용액의 폭발과 화재의 위험성을 결정하는 가장 중요한 성질 중 하나이다. 본 연구에서는 2개의 가연성 이성분계 혼합물인 n-pentanol + n-propanol계 및 n-pentanol + n-heptanol계의 인화점을 Seta flash 밀폐식 장치를 사용하여 측정하였다. 인화점은 라울의 법칙을 이용한 방법과 다중회귀분석법에 의해 계산되었다. 그리고 그 결과를 측정값과 비교하였다. 라울의 법칙에 의해 계산된 결과의 절대평균오차는 n-pentanol + n-propanol계인 경우 $1.3^{\circ}C$이며 npentanol + n-heptanol계인 경우 $1.3^{\circ}C$이었다. 다중회귀분석법에 의해 계산된 결과의 절대평균오차는 n-pentanol + npropanol계인 경우 $0.4^{\circ}C$이며 n-pentanol + n-heptanol계인 경우 $0.3^{\circ}C$이었다. 절대평균오차에서 알 수 있듯이 다중회귀 분석법에 의한 계산값이 라울의 법칙에 의한 계산값에 비해 측정값을 잘 모사하였다.