• 대한교통학회지
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• 제35권4호
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• pp.348-359
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• 2017

최근 국내에서는 대도시권의 교통혼잡 완화를 위하여 다양한 대중교통 활성화 정책을 시행중에 있다. 특히 대도시권역에서는 버스정보시스템이 도입되어 버스의 현재위치, 도착예정시간 등에 대한 정보를 제공하고 있다. 하지만 복잡한 도시부를 지나는 버스들의 경우 반복적인 교통혼잡과 버스몰림으로 인하여 정확한 통행시간 정보제공 시 정확도를 확보하는데 어려움이 있다. 기존 버스 통행시간 연구는 링크별 소통정보 제공방식으로 인하여 버스 이용자의 경로 통행시간 정보 제공 시 어려움이 있고, 데이터 기반의 단기 통행방식으로 중장기 정보 제공이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 경로기반의 중장기 버스통행시간 예측 방법론에 대한 연구를 실시한다. 이를 위하여 2015년 버스통행정보로 학습데이터, 2016년 자료로 검증데이터를 구성하였다. 학습데이터를 이용하여 버스통행정보를 분석하여 버스통행시간에 영향을 미치는 요인들을 출발시각, 요일, 그리고 기상요인 등으로 분류하고, 이들의 특성 값을 자기조직화지도를 활용하여 비슷한 통행 패턴을 가지는 군집으로 분류하였다. 도출된 군집들을 바탕으로 맑음과 우천시에 대한 요일/출발시각 별 버스통행시간 참조 테이블을 구성하였다. 검증데이터를 이용하여 본 연구에서 도출한 버스통행시간의 정확도를 검증하였다. 본 연구의 중장기 예측 알고리즘을 활용하여 기존의 직관적이고 경험적인 접근법의 한계를 극복할 수 있으며, 예측의 정확도 개선을 통한 버스이용자 만족도 향상 및 탄력적인 대중교통 정책 수립이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권12호
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• pp.967-974
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• 2011

RDAPS 수치예보로부터 생산된 일단위 강우시계열을 바탕으로 유량 예측을 모의하고, 정성적인 중장기 예보를 고려한 ESP 분석을 수행하여 결과를 비교하고 적용성을 검토하였다. 금강유역을 대상으로 ESP, 정성적 기상예보를 고려한 ESP, RDAPS 기상수치예보에의한유량예측결과를평균유출량과비교 분석을 통해각기법별 결과의 개선효과를 평가하였다. 예측 모의 결과 기상정보를 고려한 ESP 방법의 결과가상대적으로 양호한 것으로 분석되었다. 확률예측의 정확도를 평가하기 위한 불일치율(Discrepancy Ratio) 분석 결과에서도 같은 결과를 얻었다. RDAPS 수치예보의 경우 3시간 단위의 누적강수라는 특성이 감안된 시간분해능을 갖는 일단위 시나리오로 개선되거나 장기간 동안 지속적인 모의 평가가 이루어진다면 더욱 정밀한 유량예측을 모의 할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제13권10호
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• pp.5-13
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• 2012

본 연구에서는 계측자료를 토대로 장기침하량을 예측하는 방법 중 쌍곡선법(Hyperbolic Method), 호시노법(Hoshino Method), 아사오카법(Asaoka Method)을 이용하여 경남지역 3개 연약지반 현장의 계측 침하량을 분석하여 압밀도를 평가하였으며, 대상지역을 압밀 초기, 압밀 후기로 구분하여 각 구분에 따라 압밀도를 분석하여 계측기간에 따른 침하량 예측방법의 적용성을 연구 하였다. 그 결과는 압밀 초기에서는 쌍곡선법 > 아사오카법 > 호시노법 순으로 적용성이 높은 것으로 분석되었고, 압밀 후기에 서 아사오카법 > 쌍곡선법 > 호시노법 순으로 적용성이 높은 것으로 분석되었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_2호
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• pp.1577-1589
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• 2023

해양의 모니터링을 위해서는 변화를 예측하는 과정이 필요하다는 것은 널리 인정되고 있다. 이 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) 자료를 이용하여 해양의 변화를 지시할 수 있는 반사도의 시계열 예측을 수행하였다. 이를 위해 다중 규모 Convolutional Long-Short-Term-Memory (ConvLSTM) 모델을 제안하였으며, GOCI-I 자료를 이용하여 모델을 학습하였다. 취득 기간이 다른 GOCI-II 자료를 이용하여 모델의 성능을 검증하였으며, 기존의 ConvLSTM 모델과 성능을 비교하였다. 비교 결과, 제안한 모델은 시공간적 특성을 모두 고려하여 반사도의 변화 경향성을 파악하는데 있어 가장 우수한 결과를 보였다. 장기 예측 결과를 통해 모델이 학습한 반사도의 시간적 변화 경향을 확인하였으며, 이를 이용한 주기적 변화 탐지가 가능할 것으로 기대된다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제26권5호
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• pp.615-625
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• 2014

고층 건물에서 많이 사용되는 장스팬 플랫 플레이트에서 과도한 시공 하중의 작용과 그에 따른 슬래브의 장기 처짐은 콘크리트 슬래브 디자인에 큰 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 플랫 플레이트의 장기처짐에서 슬래브의 조기 균열을 유발하는 시공하중의 영향을 이론적으로 연구하였다. 연구 결과를 바탕으로 플랫 플레이트의 장기처짐 산정법을 개발하였다. 제안한 방법에서는 슬래브 균열에 의한 즉시처짐 증가와 크리프 및 건조수축 효과에 의한 장기처짐 증가를 고려한다. 시공하중의 영향을 평가하기 위하여 실제 시공중인 플랫플레이트 건물에서 시공단계부터 슬래브의 장기처짐을 계측하였다. 계측결과, 시공하중에 의한 조기재령 슬래브의 즉시처짐은 플랫 플레이트의 장기처짐을 크게 증가시켰다. 슬래브 장기처짐 제안법은 계측된 슬래브의 장기처짐과 비교하여 검증하였으며, 제안모델은 시공하중에 의한 플랫 플레이트의 장기처짐을 비교적 잘 예측하는 것으로 나타났다.

• 통합자연과학논문집
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• 제11권4호
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• pp.204-208
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• 2018

Comparison of different optimizer performance in photovoltaic power modeling using artificial neural deep learning techniques is described in this paper. Six different deep learning optimizers are tested for Long-Short-Term Memory networks in this study. The optimizers are namely Adam, Stochastic Gradient Descent, Root Mean Square Propagation, Adaptive Gradient, and some variants such as Adamax and Nadam. For comparing the optimization techniques, high and low fluctuated photovoltaic power output are examined and the power output is real data obtained from the site at Mokpo university. Using Python Keras version, we have developed the prediction program for the performance evaluation of the optimizations. The prediction error results of each optimizer in both high and low power cases shows that the Adam has better performance compared to the other optimizers.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권4호
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• pp.1232-1245
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• 2021

In this study, prediction of product sales as they relate to changes in temperature is proposed. This model uses long short-term memory (LSTM), which has shown excellent performance for time series predictions. For verification of the proposed sales prediction model, the sales of short pants, flip-flop sandals, and winter outerwear are predicted based on changes in temperature and time series sales data for clothing products collected from 2015 to 2019 (a total of 1,865 days). The sales predictions using the proposed model show increases in the sale of shorts and flip-flops as the temperature rises (a pattern similar to actual sales), while the sale of winter outerwear increases as the temperature decreases.

• 전력전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.48-55
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• 2022

This paper proposes a battery remaining useful life (RUL) prediction method using a deep learning-based EMD-CNN-LSTM hybrid method. The proposed method pre-processes capacity data by applying empirical mode decomposition (EMD) and predicts the remaining useful life using CNN-LSTM. CNN-LSTM is a hybrid method that combines convolution neural network (CNN), which analyzes spatial features, and long short term memory (LSTM), which is a deep learning technique that processes time series data analysis. The performance of the proposed remaining useful life prediction method is verified using the battery aging experiment data provided by the NASA Ames Prognostics Center of Excellence and shows higher accuracy than does the conventional method.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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• 한국콘크리트학회 2001년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.107-112
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• 2001

The IPC(Incremental Prestressed Concrete) which is gradually introducing the tensile force by tendons has been recently developed for reducing the effective depth of PSC bridges. As well known, concrete experiences long-term deformation such as creep and drying shrinkage, and the prediction of the long-term behavior of concrete bridges is essential for both safety and serviceability aspects. This paper was analysed the long-term behavior of a continuous 2-span IPC girder bridge taking into consideration of creep, drying shrinkage and the time of tensile force introduction. As results, the shrinkage of slab concrete increases the negative moment at interior support, and the The difference of concrete ages between slab and girder increases the camber. The effect of initial tensile force is larger than the effect of secondary tensile force in the tendons.

• 한국해양공학회지
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• 제5권1호
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• pp.35-44
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• 1991

This study was carried out for the purpose of pre-estimating long-term settlement under condition of actual field soil's property, in case of building up industrial sites on the marine deposit silty clay located at West Coast in Korea. This study analyzed Hyperbolic Method, Square Root Time Method and Exponential Function Method with utilization of measured survey values of settlement in In-Cheon Namdong Industrial Sites. In the future, for the continuos utilization, it seemed to be needed that further the survey values of fields should be accurartely measured for the analysis of more accurate pre-estimate about long-term settlement. Among the prediction methods of settlement Hyperbolic Method seemed to be the best fitting method for measured data. The settlement equations were derived from above three methods, for long-term settlements.