• 대기
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• 제25권1호
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• pp.179-183
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• 2015

Even though state-of-the-art general circulation models is improved step by step, the seasonal predictability of the East Asian summer monsoon still remains poor. In contrast, the seasonal predictability of western North Pacific and Indian monsoon region using dynamic models is relatively high. This study builds canonical correlation analysis model for seasonal prediction using wind fields over western North Pacific and Indian Ocean from the Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5), and then assesses the predictability of so-called hybrid model. In addition, we suggest improvement method for forecast skill by introducing the lagged ensemble technique.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.303-303
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• 2011

효율적인 수자원 관리를 위해서는 미래 수문자료의 예측치에 대한 구간을 추정하여 미래에 관측될 자료에 대한 정보를 얻는 문제는 어렵지만 중요한 부분에 해당한다. 특히 중장기 유량예측은 입력변수의 불확실성이 크므로 확률론적 방법을 적용한 예측이 유리하다. 본 연구에서는 SSARR 모형을 이용하여 현재 유역의 상태에 과거에 재현되었던 강우를 결합한 앙상블 유출시나리오를 생성하였다. 그리고 대청댐 월 유입량에 대한 확률론적 예측방안을 제시하기위하여 과거 시나리오의 관측 ESP(Ensemble Streamflow Prediction)확률 및 Croley방법, PDF-Ratio방법을 한국의 기상예측정보 실정에 맞는 가중치 부여방안으로 적용하여 분석하였다. 2010년도 상반기를 기준으로 각 분석 기법별 정확성을 검증한 결과 Croley, PDF-Ratio 등 기상전망을 가중치로 부여한 확률론적 예측기법의 효용성을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.157-165
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• 2022

As the stock market is affected by various circumstances including economic and political variables, predicting the stock market is considered a still open problem. When combined with corporate financial statement data analysis, which is used as fundamental analysis, and technical analysis with a short data generation cycle, there is a problem that the time domain does not match. Our proposed method, LSTE the operating profit and market outlook of a petrochemical company and estimates the sales and operating profit of the company, it was possible to solve the above-mentioned problems and improve the accuracy of stock price prediction. Extensive experiments on real-world stock data show that our method outperforms the 8.58% relative improvements on average w.r.t. accuracy.

• 한국지구과학회지
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• 제23권7호
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• pp.587-596
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• 2002

경험적 직교함수(EOF)분석법과 다중회귀법에 기초하여 지연상관된 광역규모 예측인자로부터 3개월 이전에 계절 강수량을 예측할 수 있는 슈퍼앙상블 모델이 개발되었다. 이 모델의 예측성이 교차검증법에 의해 평가되었다. 관측값과 예측값사이의 상관계수는 봄철에 0.73, 여름철에 0.61, 가을철에 0.69, 겨울철에 0.75로 나타났다. 이러한 값은 유의수준 ${\alpha}$=0.00에서 유의한 값이다. 수퍼 앙상블 방법의 범주형 예측성이 3개 범주로 나누어진 사례에 대해서 평가되었다. 3개 범주는 계절 누적강수량의 상위 33.3%를 과우해, 하위 33.3%를 소우해, 그 나머지를 평년해로 구분하였다. 범주형 예측의 적중률은 계절에 따라 42%에서 74%로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.1142-1146
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• 2009

A rainfall simulation and forecasting technique that can generate daily rainfall sequences conditional on multi-model ensemble GCMs is developed and applied to data in Korea for the major rainy season. The GCM forecasts are provided by APEC climate center. A Weather State Based Downscaling Model (WSDM) is used to map teleconnections from ocean-atmosphere data or key state variables from numerical integrations of Ocean-Atmosphere General Circulation Models to simulate daily sequences at multiple rain gauges. The method presented is general and is applied to the wet season which is JJA(June-July-August) data in Korea. The sequences of weather states identified by the EM algorithm are shown to correspond to dominant synoptic-scale features of rainfall generating mechanisms. Application of the methodology to seasonal rainfall forecasts using empirical teleconnections and GCM derived climate forecast are discussed.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.373-381
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• 2021

In this paper, we propose a classification model based on convolutional neural network(CNN) for predicting 2-year recurrence in non-small cell lung cancer(NSCLC) patients using preoperative chest CT images. Based on the region of interest(ROI) defined as the tumor internal and external area, the input images consist of an intratumoral patch, a peritumoral patch and a peritumoral texture patch focusing on the texture information of the peritumoral patch. Each patch is trained through AlexNet pretrained on ImageNet to explore the usefulness and performance of various patches. Additionally, ensemble learning of network trained with each patch analyzes the performance of different patch combination. Compared with all results, the ensemble model with intratumoral and peritumoral patches achieved the best performance (ACC=98.28%, Sensitivity=100%, NPV=100%).

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.9-18
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• 2023

고성능 콘크리트(HPC) 압축강도는 추가적인 시멘트질 재료의 사용으로 인해 예측하기 어렵고, 개선된 예측 모델의 개발이 필수적이다. 따라서, 본 연구의 목적은 배깅과 스태킹을 결합한 앙상블 기법을 사용하여 HPC 압축강도 예측 모델을 개발하는 것이다. 이 논문의 핵심적 기여는 기존 앙상블 기법인 배깅과 스태킹을 통합하여 새로운 앙상블 기법을 제시하고, 단일 기계학습 모델의 문제점을 해결하여 모델 예측 성능을 높이고자 한다. 단일 기계학습법으로 비선형 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 인공신경망, 가우시안 프로세스 회귀를 사용하고, 앙상블 기법으로 배깅, 스태킹을 이용하였다. 결과적으로 본 연구에서 제안된 모델이 단일 기계학습 모델, 배깅 및 스태킹 모델보다 높은 정확도를 보였다. 이는 대표적인 4가지 성능 지표 비교를 통해 확인하였고, 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1424-1432
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• 2009

충수돌기염 환자의 LoS(Length of Stay)를 예측하는 것은 병상의 운영에 적지 않은 영향을 준다. 본 논문에서는 Neural Networks와 Decision Tree를 이용하여 LoS와 연관이 높은 입력변수들을 찾아 그 의미를 분석하며, 찾아낸 입력변수들을 이용하여 다양한 LoS 예측 모형을 개발하고 그 성능을 비교하였다. 모형의 예측 정확성을 높이기 위하여 Bagging과 Boosting 등의 Ensemble 기법도 적용하였다. 실험 결과, Decision Tree 모형이 Neural Networks 모형보다 좀 더 적은 수의 속성을 가지고도 거의 통일한 예측력을 보였으며, Ensemble 기법 중에서는 Bagging 기법이 Boosting 기법보다 좋은 결과를 보여주었다. 의사결정나무 기법은 Neural Networks 기법에 비해 설명력이 있으며, 충수돌기염의 LoS 예측에 매우 효과적이었고, 중요 입력 변수의 선정에도 좋은 결과를 보여줌에 따라 향후 적극적인 기법의 도입이 필요하다고 할 수 있다.

• 상하수도학회지
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• 제36권4호
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• pp.239-248
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• 2022

The prediction of algal bloom is an important field of study in algal bloom management, and chlorophyll-a concentration(Chl-a) is commonly used to represent the status of algal bloom. In, recent years advanced machine learning algorithms are increasingly used for the prediction of algal bloom. In this study, XGBoost(XGB), an ensemble machine learning algorithm, was used to develop a model to predict Chl-a in a reservoir. The daily observation of water quality data and climate data was used for the training and testing of the model. In the first step of the study, the input variables were clustered into two groups(low and high value groups) based on the observed value of water temperature(TEMP), total organic carbon concentration(TOC), total nitrogen concentration(TN) and total phosphorus concentration(TP). For each of the four water quality items, two XGB models were developed using only the data in each clustered group(Model 1). The results were compared to the prediction of an XGB model developed by using the entire data before clustering(Model 2). The model performance was evaluated using three indices including root mean squared error-observation standard deviation ratio(RSR). The model performance was improved using Model 1 for TEMP, TN, TP as the RSR of each model was 0.503, 0.477 and 0.493, respectively, while the RSR of Model 2 was 0.521. On the other hand, Model 2 shows better performance than Model 1 for TOC, where the RSR was 0.532. Explainable artificial intelligence(XAI) is an ongoing field of research in machine learning study. Shapley value analysis, a novel XAI algorithm, was also used for the quantitative interpretation of the XGB model performance developed in this study.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.1-10
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• 2022

배추와 같은 채소류는 자연재해의 영향을 많이 받기 때문에 폭우나 병해와 같은 재해로 인해 가격 변동이 심해져 농가 경제에 영향을 미치게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 농산물 가격 예측을 위한 다양한 노력이 행해졌지만 극심한 가격 예측 변동을 예측하기는 어렵다. 본 연구에서는 단일 분류기를 결합하여 다양한 여러 개의 분류기를 통해 최종 예측 결과를 결정하는 방식인 앙상블 Voting 기법으로 배추 가격을 분석하였다. 또한 시계 열 분석 방법인 LSTM과 부스팅 기법인 XGBoost와 RandomForest로 결과 비교를 하였다. 가격 데이터는 일별 데이터를 사용하였고 배추 가격에 영향을 주는 기상정보와 물가지수 등을 사용하였다. 연구 결과로는 실제값과 예측값의 차이를 보여주는 RMSE 값이 약 236 수준이다. 이 연구를 활용하여 농산물 가격 예측과 같은 다른 시계 열 분석 연구 모델 선정에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.