• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.287-295
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• 2007

본 연구에서는 한국종합주가지수 (KOSPI)의 예측을 위하여 사례기반추론에서의 유전자 알고리즘을 이용한 새로운 자료편집기법을 제안한다. 사례기반추론은 복잡한 문제 해결에서의 편의성과 강점으로 인하여 여러 분야에서 광범위하게 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 사례기반추론은 다른 기계학습기법에 비하여 낮은 예측정확도를 나타내기에 비판을 받아 왔다. 일반적으로 사례기반추론으로부터 성공적인 성과를 도출하기 위해서는 주어진 문제에 유용한 선행 사례를 효과적으로 추출하는 것이 핵심이다. 그러나 사례기반추론 시스템에서 우수한 대응과 추출방법을 설계하는 것은 여전히 논란이 있는 연구 주제이다. 본 연구에서는 사례기반추론 시스템에서 우수한 대응과 추출을 위하여 유전자 알고리즘이 동시에 속성 가중치와 적합한 사례를 선택하는 것을 최적화한다. 본 연구에서는 제안된 모형을 주식시장분석에 응용한다. 실험결과는 유전자 알고리즘 접근법이 사례기반추론에서 유망한 사례편집기법이라는 것을 보여준다.

• 대기
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• 제24권1호
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• pp.1-15
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• 2014

This study compared ensemble mean and probability forecasts of snow depth amount associated with winter storm over South Korea on 28 December 2012 at five operational forecast centers (CMA, ECMWF, NCEP, KMA, and UMKO). And cause of difference in predicted snow depth at each Ensemble Prediction System (EPS) was investigated by using THe Observing system Research and Predictability EXperiment (THORPEX) Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) data. This snowfall event occurred due to low pressure passing through South Sea of Korea. Amount of 6 hr accumulated snow depth was more than 10 cm over southern region of South Korea In this case study, ECMWF showed best prediction skill for the spatio-temporal distribution of snow depth. At first, ECMWF EPS has been consistently enhancing the indications present in ensemble mean snow depth forecasts from 7-day lead time. Secondly, its ensemble probabilities in excess of 2~5 cm/6 hour have been coincided with observation frequencies. And this snowfall case could be predicted from 5-day lead time by using 10-day lag ensemble mean 6 hr accumulated snow depth distribution. In addition, the cause of good performances at ECMWF EPS in predicted snow depth amounts was due to outstanding prediction ability of forming inversion layer with below $0^{\circ}C$ temperature in low level (below 850 hPa) according to $35^{\circ}N$ at 1-day lead time.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제16권1호
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• pp.71-84
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• 2006

Case-based reasoning (CBR) is a reasoning technique that reuses past cases to find a solution to the new problem. It often shows significant promise for improving effectiveness of complex and unstructured decision making. It has been applied to various problem-solving areas including manufacturing, finance and marketing for the reason. However, the design of appropriate case indexing and retrieval mechanisms to improve the performance of CBR is still a challenging issue. Most of the previous studies on CBR have focused on the similarity function or optimization of case features and their weights. According to some of the prior research, however, finding the optimal k parameter for the k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial for improving the performance of the CBR system. In spite of the fact, there have been few attempts to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors to combine. This study applies the novel approach to Korean stock market. Experimental results show that the GA-optimized k-NN approach outperforms other AI techniques for stock market prediction.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2004년도 가을 학술발표회지 제13권(제2호)
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• pp.182-184
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• 2004

• 대한원격탐사학회지
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• 제17권3호
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• pp.199-210
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• 2001

본 연구는 예측비율곡선을 이용한 산사태 예측 모델의 정량적 비교분석을 목적으로 하여 수행되었다. 1998년 8월 집중호우로 산사태가 발생한 경기도 장흥지역을 대상으로 위성영상과 현장답사를 통하여 산사태 발생위치를 확인하였고. GIS 기반의 다양한 산사태 관련 공간 정보를 구축하였다. 사용된 공간통합 방법은 결합 조건부 확률과 certainty factor 이며, 산사태 발생 지역을 무작위로 2개의 그룹으로 나누어서 한 개의 그룹은 예측도 작성에 사용하였으며, 나머지 그룹은 예측 결과의 검증에 사용하였다. 예측비율곡선 작성을 통해 두 예측모델의 정량적 비교가 가능하였다. 본 연구에서 사용된 예측비율곡선작성은 추후 다른 모델의 정량적 비교 분석 및 오차 분석을 하는 데에도 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대기
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• 제16권2호
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• pp.97-110
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• 2006

This study investigates the response of a typhoon model to the change of the sea surface temperature (SST) throughout the model integration. The SST change is parameterized as a formulae of which the magnitude is given as a function of not only the intensity and the size but the moving speed of tropical cyclone. The formulae is constructed by referring to many previous observational and numerical studies on the SST cooling with the passage of tropical cyclones. Since the parameterized cooling formulae is based on the mathematical expression, the resemblance between the prescribed SST cooling and the observed one during the period of the numerical experiment is not complete nor satisfactory. The agreements between the prescribed and the observed SST even over the swath of the typhoon passage differ from case to case. Numerical experiments are undertaken with and without prescribing the SST cooling. The results with the SST cooling do not show clear evidence in improving the track prediction compared to those of the without-experiments. SST cooling in the model shows its swath along the incomplete simulated track so that the magnitude and the distribution of the sea surface cooling does not resemble completely with the observed one. However, we have observed a little improvement in the intensity prediction in terms of the central pressure of the tropical cyclone in some cases. In case where the model without the SST treatment is not able to yield a correct prediction of the filling of the tropical cyclone especially in the decaying stage, the pulling effect given by the SST cooling alleviates the over-deepening of the model so that the central pressure approaches toward the observed value. However, the opposite case when the SST treatment makes the prediction worse may also be possible. In general when the sea surface temperature is reduced, the amount of the sensible and the latent heat from the ocean surface become also reduced, which results in the weakening of the storms comparing to the constant SST case. It turns out to be the case also in our experiments. The weakening is realized in the central pressure, maximum wind, horizontal temperature gradient, etc.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.42-52
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• 2013

본 연구는 기존의 선형적인 공사비 예측방법의 한계를 극복하고 사례기반추론 (Case Based Reasoning, CBR)기법을 통해 기획단계의 실적정보를 활용하여 신뢰도 높은 공사비 예측 모델을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위하여 사례기반추론 기법과 유전자알고리즘 (Genetic Algorithm, GA)의 선택연산을 복합적으로 활용한 스프레드시트 기반의 교량공사비 추론모델을 제시하였다. 추론모델의 검증을 위하여 국내 교량공사 시공사례 4건을 적용하였으며, 적용 결과 평균 8.69%의 오차율로 나타나 교량공사비의 예측 정확도가 타 분석방법과 비교하여 상대적으로 높은 것으로 파악하였다. 연구에서 제시된 교량공사비 예측모델은 초기 설계단계에서 상세제원에 대한 정보를 획득할 수 없을 경우에, 교량의 대표적 제원정보 만으로 공사비 선택범위를 최소화된 오차율로 예측할 수 있으므로, 개선된 보정 방법으로서 교량공사의 합리적인 개략공사비 산정에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1069-1072
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• 2011

본 논문에서는 현재 표준화가 진행 중인 HEVC(High Efficiency Video Coding)에서 양예측(bi-predictive)모드에 존재하는 문제점을 거론하고 문제점에 대한 해결방안을 제시하여 부호화 효율을 증가시키고 계산 복잡도를 감소시키는 방법을 제안한다. 현재 HM 3.0에서는 양예측을 사용하는 블록에서 L0 움직임 정보와 L1 움직임 정보가 동일해지는 경우가 빈번히 발생한다. 본 논문에서는 이러한 현상이 발생하는 경우 L1의 움직임 벡터를 현재 블록의 주변 블록의 (0,0)이 아닌 L0 움직임 벡터로 대체 하고, 여전히 L0 움직임 벡터와 L1 움직임 벡터가 동일할 경우 예측모드를 단예측으로 변경하여 부호화 성능을 향상 시키고 계산 복잡도를 감소시키는 방법을 제안하였다. 실험 결과, LD(Low-Delay) 실험조건의 경우 기존 대비 복호화기의 수행시간을 2% ~ 5% 감소시키고 부호화 성능을 약 0.3% ~ 0.5% 향상 시켰다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제18권1호
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• pp.21-28
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• 2024

본 논문에서는 회전익 블레이드의 단면 구조 정보를 통해 블레이드의 단면 강성을 예측하고, 재료 정보를 이용하여 단면 강성을 예측할 수 있는 심층 신경망 기반 네트워크 예측 모델의 설계 및 적절성 검토를 수행하였다. 재료 정보를 네트워크 입력으로 갖는 예측 모델의 경우, 블레이드 단면 부재 재료의 탄성 계수를 네트워크의 입력으로 고려하여 단면 강성을 예측하도록 설계하였다. 또한, 단면 구조 정보를 네트워크 입력으로 갖는 예측 모델의 경우, 블레이드의 단면을 구성하는 단면 부재의 위치와 두께 정보를 네트워크 입력으로 고려하여 단면 강성을 예측하도록 설계하였다. 각 예측 모델은 심층신경망 구조를 기반으로 설계하였으며, 단면 해석 프로그램인 KSAC2D를 통한 단면 해석 결과를 네트워크의 훈련 및 검증 데이터로 사용하였다.

• 호남수학학술지
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• 제32권3호
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• pp.481-491
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• 2010

In this paper, we investigate a generalization of the Adams-Bashforth method by using the Taylor's series. In case of m-step method, the local truncation error can be expressed in terms of m - 1 coefficients. With an appropriate choice of coefficients, the proposed method has produced much smaller error than the original Adams-Bashforth method. As an application of the generalized Adams-Bashforth method, the accuracy performance is demonstrated in the satellite orbit prediction problem. This implies that the generalized Adams-Bashforth method is applied to the orbit prediction of a low-altitude satellite. This numerical example shows that the prediction of the satellite trajectories is improved one order of magnitude.