Although numerous studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, there is often no way to tell a priori which of these techniques will be most effective to solve a specific problem. Alternatively, it has been suggested that a better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques by combining their results. The issues of interest are how to integrate different modeling techniques to increase the prediction performance. This paper proposes the post-model integration method, which means integration is performed after individual techniques produce their own outputs, by finding the best combination of the results of each method. To get the optimal or near optimal combination of different prediction techniques. Genetic Algorithms (GAs) are applied, which are particularly suitable for multi-parameter optimization problems with an objective function subject to numerous hard and soft constraints. This study applied three individual classification techniques (Discriminant analysis, Logit and Neural Networks) as base models to the corporate failure prediction context. Results of composite prediction were compared to the individual models. Preliminary results suggests that the use of integrated methods will offer improved performance in business classification problems.
The acoustical sources of intake and exhaust systems in fluid machines are often characterized by the source impedance and strength using linear frequency-domain modeling. In the case of the sources which are nonlinear and time-variant, however, the source parameters were sometimes incorrectly obtained. In this paper, the source model and direct measurement technique are modified in order to evaluate the effect due to nonlinear and periodically time-varying source character as well as the linear property of the reflectivity of in-duct fluid machine source. With a priori known kinematical information of the source, the types of nonlinear time-variant terms can be presumed by a simple physical model, in which there is practically no restriction on the form of the model. The concept of source impedance can be extendable by introducing the linear frequency response function for each nonlinear or time-variant input. Extending the conventional method and adapting the reverse MISO technique, it is possible to develop a direct method that can deal with the nonlinear time-variant source parameters. The proposed direct method has a novel feature that there is no restriction on the probability or spectral natures of the excited sound pressure data. The present method is verified by the simulated measurements for simplified fluid machines. It is thought that the proposed method would be useful in predicting the insertion loss or the radiated sound level from intake or exhaust systems.
Shallow footings usually belonged to the category of thick plate structures. For accurate analysis of thick plates, the contribution of out-of-plane components of the stress tensor should be considered in the formulation. Most of the available shallow footing models are based on the classical plate theories, which usually neglect the effects of the out-of-plane stresses. In this study, a mixed-field plate finite element model (FEM) is developed for the analysis of shallow footings rested on soil foundations. In addition to displacement field variables, the out-of-plane components of the stress tensor are also assumed as a priori unknown variables. For modeling the interaction effect of the soil under and outside of the shallow footings, the modified Vlasov theory is used. The tensionless nature of the supporting soil foundation is taken into account by adopting an incremental, iterative procedure. The equality requirement of displacements at the interface between the shallow footing and soil is fulfilled using the penalty approach. For validation of the present mixed FEM, the obtained results are compared with the results of 3D FEM and previous results published in the literature. The comparisons show the present mixed FEM is an efficient and accurate tool for solving the problems of shallow footings rested on subsoil.
Although numerous studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, it is hard to tell a priori which of these techniques will be the most effective to solve a specific problem. It has been suggested that the better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques by combining their results. The issues of interest are how to integrate different modeling techniques to increase the predictive performance. This paper proposes the post-model integration method, which tries to find the best combination of the results provided by individual techniques. To get the optimal or near optimal combination of different prediction techniques, Genetic Algorithms (GAs) are applied, which are particularly suitable for multi-parameter optimization problems with an object function subject to numerous hard and soft constraints. This study applies three individual classification techniques (Discriminant analysis, Logit model and Neural Networks) as base models for the corporate failure prediction. The results of composite predictions are compared with the individual models. Preliminary results suggests that the use of integrated methods improve the performance of business classification.
본 연구는 IKONOS 위성영상의 메타자료와 지상기준점으로부터 라인변화에 따른 외부표정요소의 최적 다항식 모델을 결정하였다. 외부표정요소의 위치요소는 일차다항식, 회전요소는 상수항을 최적 다항식으로 결정하였다. 그리고 결정된 외부표정요소의 위치결정 정확도는 기존의 검증된 방법 즉, 최소제곱법에 의한 RPC 편의보정 방법과 비교하였다, 그 결과, 두 방법에 의한 정확도는 거의 차이가 없었다. 결정된 외부표정요소로부터 정합선을 수립한 후, 수치표고모델을 작성하여, RPC 편의보정 방법이 적용된 ERDAS IMAGINE에 의한 DEM과 비교 검토하였다. 그 결과로써, 제안방법과 ERDAS IMAGINE으로 작성한 수치표고모델의 높이차이는 허용 표준편차 범위 내에 존재하였다. 따라서 본 연구에서 제작한 수치표고모델은 기존의 검증된 방법과 유사한 결과 정확도를 나타냈다.
베이지안 역산(Bayesian inversion)은 불충분한 자료를 가지고 지하구조를 추정해야 하는 지구물리자료의 해석에 있어서 안정적이고 신뢰를 줄 수 있는 방법 중의 하나이다. 관측 자료가 측정 과정부터 불확실성을 함유하고 있으며, 역산에 이용되는 이론 자료 또한 모델의 매개변수화에 따른 각종 불확실성을 포함하고 있다. 따라서 지구물리 자료의 역산은 확률적으로 접근하는 것이 가장 바람직하며 베이지안 역산은 이에 대한 처리뿐만 아니라, 추정에 대한 신뢰도와 불확실성에 대한 이론적 근거를 제공한다. 그러나 대부분의 베이지안 역산이 고차원의 적분을 필요로 하므로 몬테 카를로 방법과 같은 대규모의 계산이 요구되는 방법에 의해 사후 확률분포가 구해지는 경우가 많다. 이는 특히 지구물리 자료와 같이 고도의 비선형 자료에 대하여 매우 적합한 접근 방법이기는 하지만, 점차 현장화, 고속화되어가는 자료의 해석 경향에 맞추어 간략하게 사후 확률분포를 근사한 수 있는 기법의 연구 또한 필요하다. 따라서 이 연구에서는 관측자료와 사전 확률분포가 정규분포에 의해 근사 될 수 있는 지구물리자료에 대한 베이지안 역산에 대해 논의 하고자 한다. 사전 확률분포의 작성을 위해 지구통계학적 기법이 이용되었으며, 관측자료의 통계적 불화실성을 추정하기 위해 교차 검사(cross-validation) 방법을 이용하여 공분산(covariance)을 유도하고 그것에 의한 우도 함수(likelihood function)를 작성하였다. 베이지안 해석을 위해 두 확률분포를 곱하여 근사적인 사후 확률분포를 얻을 수 있었으며, 이에 대해 최적화(optimization) 기법을 이용하여 최대 사후 확률(Maximum a Posterior)을 따르는 지하 구조를 얻을 수 있었다. 또한 사후 확률 분포의 공분산 항을 이용하여 지하 비저항 구조를 시뮬레이션 하여 불확실성분석을 수행하였다.
다양한 물리화학적 특성을 지닌 12개의 유기오염물이 저표면적의 무기물 지반 수착제로 수착 시 12개의 유기오염물을 적은 수의 pseudocompound로 집략화하는 접근법(lumped approach)의 타당성과 정확성을 평가하였다. 집략화 접근법은 복잡한 혼합 유기오염물의 수착 거동을 근거로 통계적인 처리방법인 집략분석(cluster analysis)을 통해 개발되었다. 집략화 접근법을 이용해 수용액상에서 복잡한 혼합 유기오염물이 친수성 무기물로 수착 시 감소된 수의 집략화된 오염물(pseudocompound)과 집략화된 오염물의 수착 매개변수($K_f$, n)를 이용하여 복잡한 혼합 유기오염물의 수착을 설명할 수 있었다. 또한, 실험을 수행하지 않고(a priori) 복잡한 혼합 유기오염물 내 각 유기오염물의 특성(${\gamma_w}^{sat}$)을 근거로 pseudocompound를 예측할 수 있었다. 따라서 집략화 접근법은 복잡한 혼합 유기오염물의 수착거동을 단순화하여 반응관련 매개변수 산출에 필요한 시간과 비용을 감소시켜주고 통계적으로 정확성이 동일한 범위 내의 실용적인 수착 결과를 제공해 줄 수 있다. 향후 더 많은 반응 인자소결합크기, 수착제 내 반응 지점 수 및 반응성 그룹 등)를 고려한 다중회귀분석(multiple regression analysis)을 통해 집략화 접근법(lumped approach)의 정확도를 높일 필요가 있다고 판단된다.
본 연구는 장기적인 기상 자료(meterological data)와 하천 유출량 자료(stream run off data)의 획득이 가능한 충청도 병천천 유역에 대해 BROOK90 4.4e 물리 결정 물 수지 모델(physical deterministic water balance model)을 사용하여 '병천천 유역의 물 수지 모델'을 수립한 것이다. 모델 조작 매개변수(model fitting parameter)를 교정(calibration)한 비준 모델(validation model)을 가지고 기상 자료(meterological data)가 있지만 하천 유출량 자료(stream runoff data)는 없는 시기에 대한 장기적인 물 수지를 수립하였다. 연구의 결과는 a priori 모의 단계에서 실측 하천 유출량(measured stream runoff data)과 모의 하천 유출량(simulated stream runoff data)이 유사하게 나옴으로써 물 수지 모의 실험(experiment for water balance modeling)이라는 연구 성격으로서 목표하는 첫 번째 기대 수준에 도달하고 있다. 모델 조작 매개변수(model fitting parameter)를 확정하고 수행한 비준 모의(validated simulation)를 통해 과거 9년(1998년 ~ 2006년)의 물 수지가 복원되었다. 이 유역의 지형(geomophology), 식생(vegetation), 토양(soil), 토지이용(land use) 상황이 변하지 않는다면 기상자료(meterological data)만 가지고서 언제나 하천 유출량(stream runoff amount), 토양수량(siol water amount) 그리고 증발산량(evapotranspiration) 등 다양한 수문기후 자료를 생산할 수 있다. 이 연구는 현재 한국의 물 수지(water balance) 수립은 물론이고 과거의 물 수지 복원(water balance reconstruction) 분야에 또 하나 새로운 지평을 열었다. 이러한 연구 결과는 한반도에서의 기후(climate)와 식생(vegetation)의 변화에 따른 미래 물 수지(water balance) 예측 분야에서도 널리 활용할 수 있을 것이다.
GIS 데이타의 정확도 문제는 DEM과 같은 데이터의 유용성과 적용에 대한 서로 다른 견해를 불러 일으킨다. 데이터의 정확성은 좌표의 정확한 위치와 속성정보를 무작위적으로 검색하여 결정할 수 있다. DEM은 과거 보다는 손쉽게 취득할수 있고 이를 처리할수 있는 소프트웨어도 다양해 졌으나 GIS의 응용은 이미 만들어진 데이터에 따라 그 결과가 달라질수 있으므로 데이터의 정확도와 에러에 대한 주의를 기울일 필요가 있다. 본 연구의 목적은 1:24,000과 1:250,000 DEM 데이터를 이용하여 DEM의 정확도를 검색하고 데이터가 지닌 에러를 찾아내는 방법을 모색하는데 있다. GRASS와 Arc/Info를 이용하여 DEM을 레이어로 만들어내는 과정 또한 연구 되었다. 연구지역은 250 $km^2$의 면적을 지녔으며 연구 결과 1:250,000 DEM에서는 실제 등고값이 정상적으로 처리 되었으나 1:24,000 DEM에서는 실제의 등고값이 아닌 0으로 표현된 에러가 발견되었다.
The volumetric solar receiver is a key element of solar power plants using air. The solar flux distribution inside the receiver should be a priori known for its heat transfer analysis. Previous works have not considered characteristics of the solar flux although they change with radiative properties of receiver materials and receiver geometries. A numerical method, which is based on the Monte Carlo ray-tracing method, was developed in the current work. The solar flux distributions inside multi-channeled volumetric solar receivers were calculated when light is concentrated at the KIER solar furnace. It turned out that 99 percentage of the concentrated solar energy is absorbed within 15mm channel length for the channel radius smaller than 1.5mm. If the concentrated light is assumed to be diffuse, the absorbed solar energy at the channel entrance region is over predicted while the light penetrates more deeply into the channel. Once the presented results are imported into the heat transfer analysis, one could examine effects of material property and geometry of the receiver on air temperature profiles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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