• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.98-103
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• 2002

전력수요를 예측할 경우 가장 중요한 문제 중의 하나가 특수일 부하의 처리문제이다. 따라서 본 연구에서 길고(구정, 추석) 짧은(식목일, 현충일 등) 특수일 피크 부하를 신경회로망과 회귀모형을 이용하여 예측하는 방법을 제시한다. 신경회로망 모형의 특수일 부하 처리는 패턴 변환비를 이용하며, 4차의 직교 다항 회귀모형은 과거의 10년 (1985∼1994)간의 특수일 피크부하 자료를 이용하여 길고 짧은 특수일 부하를 예측한다. 특수일 피크 부하를 예측한 결과, 신경회로망 모형의 주간 평균 예측 오차율과 직교 다항 회귀모형의 예측 오차율을 분석한 결과 1∼2[%]대로 두 모형 모두 양호한 결과를 얻었다. 또한 4차의 직교 다항 회귀 모형의 수정결정계수 및 F 검정을 분석한 결과 구성한 예측 모형의 타당성을 확인하였다. 두 모형의 특수일 부하를 예측한 결과를 비교해 보면 긴 특수일 부하를 예측할 때는 패턴 변환비를 이용한 신경회로망 모형이 보다 더 효과적이었고, 짧은 특수일 부하를 예측할 경우에는 두 방법 모두 유효하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제56권1호
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• pp.1-18
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• 2017

곤충의 온도발육모형은 해충의 발생예찰모형을 비롯한 개체군모형에서 기본이 되는 요소이다. 본고에서는 곤충의 온도의존적 비선형 발육모형에 대하여 고찰하였다. 모형의 종류를 크게 경험모형과 생물리적 모형으로 구분하였으며, 수식의 유사성 내지 기원에 대한 유연관계에 따라 세분하였다. 발육률 곡선의 형태적 묘사에 적합한 수식을 적용하는 경험모형은 Stinner-계열, Logan-계열, 수행모형, 그리고 베타 분포모형으로 세분화하여 고찰하였다. 촉매반응을 바탕으로 하고 있는 생물리적 모형은 Eyring-모형, SM-모형, SS-모형, SSI-모형으로 이어지는 단계통으로 분류하였다. 본 연구에 포함된 각 모형의 개발과정과 형태적합 특성에 대하여 기술하였다.

• Spatial Information Research
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• 제21권2호
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• pp.45-54
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• 2013

해석적 또는 시뮬레이션 오차 모델은 공간 데이터가 가지는 위치오차의 분포를 설명 하는데 유용하다. 그러나 두 오차 모델은 위치오차를 모델링을 하기위하여 다른 접근 방법을 이용하므로 정의된 조건 내에서 올바른 위치오차를 예측 하는지 확인하는 내적 검증을 필요로 한다. 이에 본 논문은 오차타원과 에러밴드 모델을 이용하여 제시한 포인트와 라인 세그먼트 시뮬레이션 오차 모델을 내부적으로 검증하는 방법을 제안하였다. 시뮬레이션 오차 모델은 분산-공분산 행렬(variance-covariance matrix)의 변수에 의해 규정된 확률분포에 따라 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 위치오차들을 생성한다. 검증절차에서는 시뮬레이션 모델에 의한 위치오차의 집합을 해석적 오차 모델에 의한 이론적 위치오차와 비교하였다. 결과적으로 제안된 시뮬레이션 오차 모델은 정의된 위치오차에 따라 동일한 공간 데이터의 위치적 불확실성을 실현함을 확인할 수 있었다.

• 한국분무공학회지
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• 제5권2호
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• pp.35-42
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• 2000

A number of atomization and droplet breakup models have been developed and used to predict the diesel spray characteristics. Of the many atomization and droplet breakup models based on the breakup mechanism due to aerodynamic liquid and gas interaction, four models classified as mathematical models, such as TAB, modified TAB, DDB, WB and one of the hybrid model based on WB and TAB models were selected for the assessment of prediction ability of diesel spray dynamics. The assessment of these models by using KIVA-II code was performed by comparing with the experimental data of spray tip penetration and sauter mean diameter(SMD) from the literature. It is found that the prediction of spray tip penetration and SMD by the hybrid model was only influenced by the initial parcel number. All the atomization and droplet breakup models considered here was strongly dependent on the grid resolution. Therefore it is important to check the grid resolution to get an acceptable results in selecting the models. At low injection pressure, modified TAB model could only give the good agreement with experimental data of spray tip penetration and both of modified TAB and DDB models were recommendable for the prediction of SMD. At high injection pressure, hybrid model could only give the good agreement with the experimental data of spray tip penetration and the prediction of all of the selected models did not match the experimental data. Spray tip penetration was increased with the increase the $B_1$ and the increase of $B_1$ did not affected the prediction of SMD.

• 치위생과학회지
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• 제14권1호
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• pp.15-21
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• 2014

본 연구에서는 구강으로부터 채득된 인상체를 스캐닝하여 디지털 모형을 제작하였을 때 제작된 디지털 모형의 체적 안정성을 평가하고자 하였다. 그리하여 환자의 구강을 가정한 상악 모형을 본 모형으로 채택하였다. 본 모형과 동일한 증례의 연구 모형을 치과용 석고를 이용하여 총 20개의 석고 모형을 제작하였다. 제작된 연구 모형 20개를 치과용 기성 트레이와 두 종류의 치과용 인상재를 이용하여 20개 연구 모형을 대상으로 20개의 인상을 채득하였다. 채득된 20개의 인상체를 치과용 스캐너로 스캐닝하는 방식으로 디지털 모형으로 변환하였다. 체적 안정성을 평가하기 위하여 6개의 대표 지점을 선정한 뒤 디지털 모형과 함께 디지털 모형의 근간인 석고 모형을 계측하였다. 그 결과 계측된 모든 부위에서 디지털 모형이 석고 모형보다 체적이 작은 것으로 조사되었고, 이는 통계적으로 유의하였다(p<0.05). 이러한 결과들로 추론하여 보았을 때 환자의 구강으로부터 채득된 인상체를 스캐닝하여 제작한 디지털 모형의 체적은 환자의 구강보다 작다는 것을 알 수 있었다. 그러나 이 차이는 미비한 것으로 여러 선행 연구 결과들을 근거로 하였을 때 임상적으로 허용이 가능한 것으로 생각된다.

• 대기
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• 제28권3호
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• pp.291-303
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• 2018

In this study, a new consensus technique for predicting tropical cyclone (TC) intensity in the western North Pacific was developed. The most important feature of the present consensus model is to select and combine the guidance numerical models with the best performance in the previous years based on various evaluation criteria and averaging methods. Specifically, the performance of the guidance models was evaluated using both the mean absolute error and the correlation coefficient for each forecast lead time, and the number of the numerical models used for the consensus model was not fixed. In averaging multiple models, both simple and weighted methods are used. These approaches are important because that the performance of the available guidance models differs according to forecast lead time and is changing every year. In particular, this study develops both a multi-consensus model (M-CON), which constructs the best consensus models with the lowest error for each forecast lead time, and a single best consensus model (S-CON) having the lowest 72-hour cumulative mean error, through on training process. The evaluation results of the selected consensus models for the training and forecast periods reveal that the M-CON and S-CON outperform the individual best-performance guidance models. In particular, the M-CON showed the best overall performance, having advantages in the early stages of prediction. This study finally suggests that forecaster needs to use the latest evaluation results of the guidance models every year rather than rely on the well-known accuracy of models for a long time to reduce prediction error.

• 대한안전경영과학회지
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• 제13권2호
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• pp.195-202
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• 2011

The study focuses on the Repeated Measurements Design (RMD) which observations are periodically made for identical subjects within definite time periods. One of the purposes of this design is to monitor and keep track of replicated records within regular period over years. This paper also presents the classification models of RMD that is developed according to the number of factors in Between-Subject (BS) variates and Within-Subject (WS) variates. The types of models belong to each number of factors: One factor is 0BS 1WS. Two factors are 1BS 1WS and 0BS 2WS. Three factors are 1BS 2WS and 2BS 1WS. Lastly, the four factors include model of 2BS 2WS In addition, the study explains the generation mechanism of models for RMD using Generalizability Design (GD). GD is a useful method for practitioners to identify linear model of experimental design, since it generates a Venn diagram. Lastly, the research develops three types of 1BS 2WS RMDs with crossed factors and nested factors. Those are random models, mixed models and fixed models and they are presented by using Generalizability Design, $(S:A{\times}B){\times}C$. Moreover, the example of applications and its implementation steps of models developed in the study are presented for better comprehension.

• 대한화학회지
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• 제64권5호
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• pp.267-276
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• 2020

본 연구에서는 중등학교에서 가르치는 두 유형의 산-염기 모델에 대한 화학 교사들의 인지 수준을 분석하였다. 이를 위하여 각 모델이 가지는 '이그노런스'를 분석한 선행 연구를 토대로, 교사들의 인지를 알아보는 설문을 개발하였다. 설문은 두 모델에 대한 불일치 상황을 제시한 산과 염기 반응에 관련된 문항과 산과 염기 해리와 관련된 문항 등 2문항이었다. 연구 대상자는 15명의 화학 교사들이었으며, 설문 분석 결과, 4가지 수준으로 교사의 인지가 분석되었다. 4가지 수준은, 모델을 모르는 경우, 한 모델만 이해하는 경우, 두 모델을 이해하고, 한 모델의 '이그노런스'를 지각하는 경우, 두 모델을 이해하고 두 모델의 '이그노런스'를 지각하는 경우였다. 가장 큰 비율의 교사들은 두 모델을 이해하고, 한 모델의 '이그노런스'를 인지하는 경우였다. 그러나 두 모델을 이해하고 두 모델의 '이그노런스'를 지각하는 경우의 비율은 매우 적었다. 이를 통해 모델과 '이그노런스'에 대한 화학교사들의 인지 수준을 높이기 위한 노력이 필요함을 주장하였다.

• 응용통계연구
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• 제37권4호
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• pp.467-484
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• 2024

경시적 자료는 같은 개체를 반복 측정함으로써 시간의 흐름에 따른 반복 측정된 자료들 간의 상관관계가 존재한다. 따라서 경시적 자료분석에서는 이 상관관계를 분석할 때 개체 내 상관관계와 개체 간 변동성 모두를 고려해야 한다. 본 논문에서는 경시적 이진 자료를 분석하기 위한 모형 중 공변량의 모집단 평균 효과의 추정을 위해 주변화 모형에 집중하고자 한다. 경시적 이진 자료분석을 위한 주변화 모형으로는 주변화 임의효과, 주변화 전이, 주변화 전이 임의효과 모형이 있으며, 본 논문에서 이들 모형을 먼저 고찰하고, 그리고 모형들의 성능을 비교하기 위해 결측치가 없는 자료와 결측치가 있는 자료로 나눠서 모의실험을 진행한다. 모의실험에서 자료에 결측치가 있는 경우에 자료가 생성된 모형에 따른 성능 차이가 있음을 확인하였다. 마지막으로 주변화 모형을 이용하여 한국의료패널자료를 분석한다. 한국의료패널자료는 반응변수로 주관적 불건강 응답을 이진변수로 고려하였고, 여러 설명변수를 가진 모형을 비교하고 가장 적합한 모형을 제시한다.

• 한국기후변화학회지
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• 제34권20호
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• pp.8257-8271
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• 2021

This study presents the ability of seasonal forecast models to represent the observed midlatitude teleconnection associated with El Niño-Southern Oscillation (ENSO) events over the North American region for the winter months of December, January, and February. Further, the impacts of the associated errors on regional forecast performance for winter temperatures are evaluated, with a focus on 1-month-lead-time forecasts. In most models, there exists a strong linear relationship of temperature anomalies with ENSO, and, thus, a clear anomaly sign separation between both ENSO phases persists throughout the winter, whereas linear relationships are weak in observations. This leads to a difference in the temperature forecast performance between the two ENSO phases. Forecast verification scores show that the winter-season warming events during El Niño in northern North America are more correctly forecast in the models than the cooling events during La Niña and that the winter-season cooling events during El Niño in southern North America are also more correctly forecast in the models than warming events during La Niña. One possible reason for this result is that the remote atmospheric teleconnection pattern in the models is almost linear or symmetric between the El Niño and La Niña phases. The strong linear atmospheric teleconnection appears to be associated with the models' failure in simulating the westward shift of the tropical Pacific Ocean rainfall response for the La Niña phase as compared with that for the El Niño phase, which is attributed to the warmer central tropical Pacific in the models. This study highlights that understanding how the predictive performance of climate models varies according to El Niño or La Niña phases is very important when utilizing predictive information from seasonal forecast models.