• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.303-303
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• 2018

안정적인 수자원 운용을 위해서는 정확한 유량예측 기술이 필요하다. 본 연구에서는 유량예측 정확도의 개선을 위해 베이지안 추론(Bayesian inference) 기법과 앙상블 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP) 기법의 결합을 통한 새로운 유량예측 기법(Bayesian ESP)을 제안하였다. ESP를 통한 유량 예보 앙상블은 베이지안 추론의 사전정보로 활용되며, 관측 유량과 ESP 전망 결과의 선형관계를 통해 우도함수가 추정된다. 우도함수는 관측 유량이 존재하는 과거 기간에 대한 ESP를 수행한 후 예보 시점의 관측 유량(concurrent observed flow)과 선행 관측 유량(lagged observed flow)과의 다중선형회귀 모형을 통해 추정된다. 사전정보와 우도함수는 정규분포로 가정되며, 따라서 최종 유량예측인 사후정보 역시 정규분포함수로 산정되게 된다. Bayesian ESP은 ESP에서 발생하는 강우-유출모형 오차의 개선을 통해 수문예측의 정확도를 개선하게 되며 정규분포함수로 최종 결과가 산정되므로 확률예보 형태의 수문 전망도 가능하다. 본 기법을 전국 35개 댐 유역에 시범적용을 한 결과, 모든 유역에서 기존 ESP 기법 대비 수문예측 정확도의 개선을 가져왔으며, 우도함수 추정에 있어 선행 유량의 포함 여부가 수문 예측 정확도의 추가적인 개선을 가져왔다. 본 기법은 주간 예보부터 계절 예보까지 탄력적으로 구축이 가능하며 적용 결과 리드 타임이 길어질수록 예측 능력이 감소되었지만 전체 구간에 있어서 Bayesian ESP 기법이 가장 우수한 예측 정확도를 보여주었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.12 no.2
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• pp.1-23
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• 1995

본 연구의 목적은 특정 금융기관의 주거래기업들에 대한 부실예측을 위해 주거래기업들을 잠식, 도산, 그리고 건전기업과 같이 세집단으로 구분하여 예측하고자 하며, 기업부실 예측력에 영향을 미치는 세 가지 요인으로서 표본구성, 투입 변수, 분석 기법의 관점에서 다음을 살펴보는 것이다. 첫째, 기업부실예측에서 전통적인 delta learning rule과 sigmoid함수를 사용한 역전파학습(신경망 I)과 이들의 변형형태인 normalized cumulative delta learning rule과 hyperbolic tangent함수를 사용한 역전파 학습(신경망 II)과의 예측력의 차이를 살펴보고 또한 이러한 두가지 신경망기법의 예측력을 MDA(다변량판별분석) 결과와 비교하여 신경망기법에 대한 예측력의 유용성을 살펴보고자 한다. 둘째, 세집단분류문제에서는 잠식, 도산, 건전기업의 구성비율이 위의 세가지 예측기법의 결과에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 한다. 세째, 투입 변수선정은 기존연구 또는 이론을 바탕으로 연구자의 판단에 의해 선택하는 방법과 다수의 변수를 가지고 통계적기법에 의해 좋은 판별변수의 집합을 찾는 것이다. 본 연구에서는 이러한 방법들에 의해 선정된 투입변수들이 세가지 예측기법의 결과에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 한다. 이러한 관점에서 본 연구의 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 신경망기법이 두집단에서와 같이 세집단 분류문제에서도 MDA보다는 더 높은 예측력을 보였다. 2) 잠식과 도산기업의 수는 비슷하게 그리고 건전기업의 수는 잠식과 도산기업을 합한 수와 비슷하게 표본을 구성하는 것이 예측력을 향상하는데 도움이 된다고 할 수 있다. 3) 속성별로 고르게 투입변수로 선정한 경우가 그렇지 않은 경우보다 더 높은 예측력을 보였다. 4) 전통적인 delta learning rule과 sigmoid함수를 사용한 역전파학습 보다는 normalized cumulative delta learning rule과 hyperbolic tangent함수를 사용한 역전파 학습이 더 높은 예측력을 보였다. 이러한 현상은 두집단문제에서 보다 세집단문제에서 더 큰 차이를 나타내고 있다.

• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2017.03a
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• pp.95-99
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• 2017

Protein contact map은 단백질 삼차구조에 대한 정보를 이차원의 이미지로 표현하는 방법의 하나로, 비교적 간략하지만 단백질 구조에 대한 핵심적 정보를 함축하고 있다. 이러한 단백질 구조를 바탕으로 단백질의 internal energy, solvation free energy, free energy 와 같은 열역학 함수를 도출할 수 있다. 본 연구에서는 이미지 인식에 대한 머신러닝 기법을 사용하여 단백질 구조를 함축하는 단백질의 contact map으로부터 단백질의 열역학적 함수를 예측하는 연구를 진행하였다. 단백질의 main-chain 간의 contact map, side-chain 간의 contact map, main-chain과 side-chain 간의 contact map 들로부터 단백질의 여러 가지 열역학적 함수를 예측하고자 했으며 최종적으로 Convolution Neural Network (CNN) 기법을 사용하여 단백질의 free energy를 ~18 kcal/mol의 범위에서 예측 가능함을 보였다. 본 연구를 바탕으로 단백질의 contact map과 열역학 함수 사이의 상관관계가 있으며, 머신러닝 기법을 사용하여 단백질 contact map으로부터 열역학적 함수를 예측하는 것이 가능함을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.494-497
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• 2011

함수 복귀 예측은 이론적으로 오버플로가 발생하지 않는 한도 내에서 100%의 정확도를 보여야 한다. 하지만, 투기적 실행을 지원하는 현대 마이크로프로세서 환경 하에서는 잘못된 실행 경로로의 수행 결과를 무효화 할 때 RAS의 오염이 발생하며, 이는 함수 복귀 주소의 예측 실패로 이어진다. 본 논문에서는 이러한 RAS의 오염을 방지하기 위하여 RAS 재명명 기법을 제안한다. RAS 재명명 기법은 RAS의 스택을 소프트 스택과 하드 스택으로 나누어 관리한다. 소프트 스택은 투기적 실행에 의한 데이터의 변경을 복구할 수 있는 항목을 관리하고, 하드 스택은 소프트 스택의 크기 제한으로 겹쳐쓰기가 일어나는 데이터 가운데 이후에 재사용될 데이터를 관리하는 구조로 구성된다. 제안된 기법을 모의실험 한 결과, RAS 오염방지 기법이 적용되지 않은 시스템과 비교하여 함수 복귀 예측 실패를 약 1/90로 감소시켰으며, 최대 6.95%의 IPC 향상을 가져왔다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.167-167
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• 2018

토양수분은 토양에 포함된 평균 수분량을 나타내며 수문 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 기계학습 방법인 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 토양 함수 예측 기법을 개발하고자 하며, 예측인자로서 원격 탐측 기반의 토양함수자료, 강수량, 온도 등을 활용하고자 한다. SVM은 Kernel 함수를 이용하여 복잡한 비선형 관계를 선형 가정을 통해서 해석하는 기계학습 방법으로서 전역모델(global model)로서 다양한 수문기상분야에 적용이 이루어지고 있다. SVM의 장점은 일정 부분의 오차를 허용함으로서 모형의 일반화 측면에서 기존 인공신경망(artificial neural network, ANN)에 비해 우수한 성능을 나타내며, 특히 예측모형으로서 적용성이 매우 크다. 본 연구에서는 과거 토양 함수 자료와 강수, 온도, 위성 관측 기반 정보 등을 이용하여 모형을 적합시키고 이를 미계측 유역으로 확장하는데 연구의 목적이 있으며, 본 연구를 통해 제안된 모형은 용담댐 시험유역을 대상으로 적용되며 기존 ANN 모형 및 다중회귀분석 결과와 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하고자한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.1
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• pp.47-50
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• 2019

This paper proposes an acoustic model adaptation method for effective speech recognition in noisy environments. In the proposed algorithm, the noise corruption function is estimated employing DNN (Deep Neural Network), and the function is applied to the model parameter estimation. The experimental results using the Aurora 2.0 framework and database demonstrate that the proposed model adaptation method shows more effective in known and unknown noisy environments compared to the conventional methods. In particular, the experiments of the unknown environments show 15.87 % of relative improvement in the average of WER (Word Error Rate).

• Journal of the Korean Geotechnical Society
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• v.20 no.3
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• pp.47-51
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• 2004

An unsaturated hydraulic conductivity function and a soil-water characteristic curve are the essential constitutive factors in studying unsaturated soils. In order to obtain the unsaturated hydraulic conductivity function, prediction functions, which are based on the soil-water characteristic curve, have been used because it is difficult to measure the unsaturated hydraulic conductivity function directly. In this study, a parameter estimation method using the flow pump technique is introduced to determine the unsaturated hydraulic conductivity function. This method provides more accurate and independent solution than previous methods for the determination of the unsaturated hydraulic conductivity function which is not subordinate to the soil-water characteristic curve or prediction models.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.241-243
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• 2004

위치기반서비스 응용 분야에서 위치 데이터를 저장하기 위하여 일반적으로 이동체의 위치 데이터를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이터는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이터와 오차가 발생한다. 따라서 오차가 존재하는 불확실한 미래 위치 데이터로 인하여 미래 위치 색인에서 검색의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 주기적인 위치보고 이동체에서 발생하는 불확실한 위치 데이터를 처리하기 위해서 예측된 위치 데이터에 예측 오차분을 반영한 불확실성 영역을 사용한다 그리고 이동체의 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제안하고 이를 기반으로 하는 불확실 위치 처리 기법을 이동체 미래 위치 색인에서 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 예측 기법보다 불확실 위치 처리 기법이 영역 검색의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.154-158
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• 2008

현재 홍수예경보에서는 강우-유출 모형, 통계학적 모형 등 다양한 모형을 사용하고 있으며, 우리나라에서는 특히 저류함수모형을 사용하여 홍수예보를 수행하고 있다. 이에 본 연구에서는 저류 함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형을 이용해 금강유역의 미호천 유역, 일본의 Kusaki 댐 유역, 베트남의 Ta Trach 유역에 대하여 홍수모의예측을 수행하였다. 강우-유출 모형인 저류함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형의 경우 매개변수 보정에 대한 연구를 추가하여 홍수예측 모형의 효율성의 증대를 도모 하였다. 매개변수 보정을 위하여 유전자 알고리즘, Pattern Search multi-start, SCE-UA등의 최적화 기법들을 이용하였고, 목적함수로는 WSSR과 SSR를 적용하여 그 결과를 비교, 분석하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.22 no.2
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• pp.174-180
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• 2012

This paper proposes a decentralized adaptive output-feedback controller design for nonlinear interconnected systems with unknown time delays. The interaction terms with unknown delays are related to all states of subsystems. The time-delayed functions are compensated by using appropriate Lyapunov-Krasovskii functionals and function approximation technique. The observer dynamic surface design technique is employed to design the proposed memoryless local controller for each subsystem. In addition, we prove that all signals in the closed-loop system are semiglobally uniformly bounded and control errors converge to an adjustable neighborhood of the origin.