• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제39권3호
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• pp.353-359
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• 2016

본 연구는 부산 경남지역에서 담낭용종의 위험인자 및 초음파영상의 형태학적 분포를 알아보고자 하였다. 실험 대상은 2016년 1월~5월까지 부산 P병원 내원환자의 복부초음파 영상을 대상으로 하였다. 그 중 복부초음파와 혈청학적 검사를 동시에 실시한 399명을 대상으로 위험인자를 분석하였다. 담낭용종 위험인자들의 통계분석은 독립표본 t검정(independent t-test)과 카이제곱 검정(chi-square test)을 시행하였다. 차이검정 결과를 고려하여 독립변수에 대한 상대 위험비(odds ratio, OR) 산출을 위해 다중 로지스틱 회귀분석(multiple logistic regression analysis)을 시행하여 변수들로부터 예측모형을 산정하여 타당성을 검정하였다. 그 결과 담낭용종 위험인자로 남성, HBsAg 양성, 중성지방이 관련이 있음을 알 수 있었다. 담낭용종의 위험인자로 확인된 남성, HBsAg 양성, 중성지방으로 예측모형 및 예측 확률값을 산정하였다. 예측확률의 민감도 61.0%, 특이도 76.8%를 보였으며, ROC 곡선의 AUC 결과는 0.735를 보여 예측모형의 타당성을 확인할 수 있었다. 복부 초음파검사 상 관찰되는 담낭용종의 형태학적 분석 결과는 고 에코, 유경, 균질한 형태가 가장 많은 분포(27.5%)를 나타내었으며, 용종 개수는 2개(38%), 크기는 5~10 mm (53%)로 가장 많았다. 담낭용종과 관련된 간질환으로는 mild fatty liver (23%), diffuse hepatopathy (21%)로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권12호
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• pp.1249-1263
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• 2013

장기간의 가뭄에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 유역에 적합한 가뭄관리 대책의 수립과 함께 미래에 발생하게 될 가뭄을 미리 예측할 수 있는 기술이 구축되어야 한다. 또한 미래의 가뭄에 대한 합리적 대응 방안을 수립하기 위해서는 가뭄의 지속기간(duration)과 심도(severity)의 정량적인 예측이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 수문 시계열의 예측에 가장 많이 이용되고 있는 대표적인 통계학적 기법인 인공신경망 모형(Artificial Neural Network Model)과 가뭄지수를 이용하여 남한지역의 서울, 대전, 대구, 광주 등의 4개 기상관측소를 선정하여 가뭄예측을시도하였다. 가뭄 예측을 위하여 남한지역 내 선정한 기상관측소의 관측된 과거 강수량 자료를 이용하여 산정된 SPI (Standardized Precipitation Index)를 입력변수로 하여 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인공신경망 모델에 적용하였으며, 매개변수 보정을 위한 학습기간으로 1976~2000년과 2001~2010년을 예측을 위한 검증기간으로 선정하여, 학습 및 예측을 시도하였다. 학습된 최적의 예측모형을 이용하여 서로 다른 선행예보시간(1~6개월)을 갖고 SPI (3), SPI (6), SPI (12)별로 가뭄을 예측하였으며, 가뭄예측 결과, SPI (3)의 경우에는 1개월 선행예보에서만 좋은 결과를 나타내었으며, SPI (6)의 경우 1~3개월 후의 가뭄을 예측하는 경우에 비교적 관측자료와 잘 일치하는 결과를 나타내었다. SPI (12)의 경우에는 약5개월 후까지의 가뭄예측에 양호한 결과를 나타내었다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.791-804
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• 2020

스마트그리드 환경하에서 ICT 기술의 발달로 AMI 기기를 통해 가정의 실시간 전력사용량을 수집할 수 있게 됨에 따라 이러한 자료들을 활용하여 보다 더 정확한 가정용 전력사용량 예측을 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 1시간 단위 가정용 전력사용량 자료를 바탕으로 ARIMA, TBATS, NNAR 모형을 사용하여 전력수요를 예측하는 모형을 연구하였는데, 기존과 달리 가구 전체 사용량을 한 번에 예측하는 것이 아닌 유사한 전력사용패턴을 나타내는 가구들을 군집하여 군집별로 예측 모형을 수립하고 각 모형별 예측치를 합산하여 예상 전력사용량을 산출하였다. 특히 전력사용량 자료는 전형적인 시계얼 자료로서 군집분석 방법으로 시계열에 적절한 방법을 선택하였으며 본 논문에서는 동적타임워핑(dynamic time warping)과 Periodogram 기반의 방법을 사용하였다. 연구 결과 사용량이 유사한 가구들을 군집하여 전력사용량을 예측하는 것이 한 번에 예측하는 것보다 예측 성능이 더 우수한 것으로 나타났으며 예측 모형 중에서는 여름철의 경우 NNAR 모형이, 겨울철의 경우 TBATS 모형의 성능이 가장 좋았으며 군집분석 방법은 군집 간 패턴의 차이가 명확히 나타난 동적타임워핑 방법을 사용했을 때 예측 성능의 향상이 가장 많았다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권3호
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• pp.155-166
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• 2023

4차 산업혁명의 영향으로 해운항만물류산업의 스마트화에 따른 전문인력의 수요를 예측하기 위하여 통계청의 2000년~2020년 기간의 운수업조사 자료와 해양수산부의 한국선원통계연보 2004년~2021년도 자료를 활용하여 추세분석과 시계열 분석을 실시하였다. 해운항만물류산업의 인력 수요 예측에서 추세분석의 선형회귀모형의 타당성이 가장 높은 것으로 평가되어 이를 적용하였다. 자율운항선 해기인력, 원격선박관리인력, 스마트 해운비즈니스 인력, 스마트 항만인력. 스마트 창고인력, 스마트 해운항만물류 서비스 인력의 2021~2035년 기간의 인력 수요를 예측한 결과, 스마트 해운항만물류인력 수요는 2023년 8,953명, 2030년 20,688명, 2035년 26,557명으로 증가하는 것으로 예측되었다. 이 연구는 스마트 해운항만물류 인력수요에 대한 연구가 아직 이루어지지 않은 상태에서 스마트 인력수요를 통계자료에 근거하여 객관적으로 추정함으로써 인력 수요의 예측 가능성을 높이고, 향후 필요 전문인력 양성 방안을 수립하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.93-98
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• 2016

최근 스마트 그리드와 관련된 프로젝트가 선진국을 중심으로 활발하게 연구되고 있다. 특히, 전력 문제의 장기적 안정 대책으로 분산전원이 주목받고 있다. 본 논문에서는 분산형 전원의 출력 예측을 위해서 물리모델과 통계모델을 조합하여 예측 정보 오차율을 비교분석할 수 있는 3차원 기상 수치 모델을 제안한다. 제안 모델은 분산형 전원의 예측정보를 향상시킬 수 있어 안정적인 전력계통 연계를 위한 예측시스템을 가능하다. 성능평가 결과, 제안모델은 발전량 예측 정확도가 4.6% 개선되었고, 온도보정 예측 정확도는 3.5% 향상되었다. 마지막으로 일사량 보정 정확도는 1.1% 향상되었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권8호
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• pp.717-726
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• 2006

본 연구에서는 상층기상자료, 자동 기상 관측망 자료 및 신경망기법을 사용하여 단시간 강우 예측 모형을 개발하였다. 호우를 동반한 이송 기상 시스템의 이동 경로가 라디오존데로부터 획득할 수 있는 상층기상 자료 즉 상층 풍향자료와 동일한 방향으로 이동한다는 가정 하에 원거리에서 발생하는 기상현상의 발달과정을 판단 할 수 있는 알고리즘을 개발하고, 이러한 원거리 입력 자료와 예측하고자 하는 값 사이의 비선형 상관관계를 연결하는 기법으로 인공 신경망 기법을 도입하였다. 개발된 모형을 2002년 태풍 루사로 인하여 큰 피해를 입은 감천지역에 적용하였다. 포항과 오산의 라디오존데에서 획득한 700mb에서의 풍향자료와 5년의 자료기간을 가지는 350개의 자동 기상 관측망 자료를 입력 자료로 사용하였으며 결과는 상층 풍향자료를 사용한 경우에 상관계수가 0.41에서 0.73으로 개선되었으며 숙련도도 35%향상되었다. 모형의 개선도를 나타내는 통계치의 개선을 통해 상층기상자료를 활용한 강우예측 모형이 단지 지상 강우계 자료만 사용한 예측보다 개선된 결과를 보여줌을 알 수 있다.

• 한국대기환경학회지
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• 제33권6호
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• pp.554-569
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• 2017

Sensitivity analysis on $PM_{10}$ forecasting simulations was carried out by using two different initial and boundary conditions of meteorological fields: NCEP/FNL (National Centers for Environmental Prediction/Final Analysis) reanlaysis data and NCEP/GFS (National Centers for Environmental Prediction/Global Forecast System) forecasting data, and the comparisons were made between two different simulations. The two results both yielded lower $PM_{10}$ concentrations than observations, with relatively lower biased results by NCEP/FNL than NCEP/GFS. We explored the detailed individual meteorological variables to associate with $PM_{10}$ prediction performance. With the results of NCEP/FNL outperforming GFS, our conclusion is that no particular significant bias was found in temperature fields between NCEP/FNL and NCEP/GFS data, while the overestimated wind speed by NCEP/GFS data influenced on the lower $PM_{10}$ concentrations simulation than NCEP/FNL, by decreasing the duration time of high-$PM_{10}$ loaded air mass over both coastal and metropolitan areas. These comparative characteristics of FNL against GFS data such as maximum 3~4 m/s weaker wind speed, $PM_{10}$ concentration control with the highest possible factor of 1.3~1.6, and one or two hour difference of peak time for each case in this study, were also reflected into the results of statistical analysis. It is implying that improving the surface wind speed fluctuation is an important controlling factor for the better prediction of $PM_{10}$ over Korean Peninsula.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.125-132
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• 2009

세계의 경제가 지식 기반 경제로 급변함에 따라 특허경쟁력을 강화하기 위한 노력을 다각적으로 실시하고 있다. 이러한 특허경쟁력을 강화하기 위해 일반적으로 해당 기술 분야에 대한 특허동향조사를 통해 다양한 분석을 하고 있지만 대부분 현재까지의 기술동향에 대한 자료를 통계적으로 표현하거나 핵심 기술에 대한 전문가의 정성분석을 포함하는 정도에 국한되고 있다. 따라서 본 논문에서는 제한적으로 활용되고 있는 특허정보를 이용하여 향후 기술 확산 형태를 예측해 보고자 한다. 이를 위해 일반적으로 많이 사용되고 있는 확산모형인 Bass 모형과 Logistic 모형을 통해 실험을 진행하였고, 각 모형의 성능을 평가하기 위해 MSE값과 MAPE값을 이용하였다. 입력데이터로는 NCW 정보보호기술과 관련된 특허데이터를 사용함으로써 기존 특허동향조사와 연계한 심화분석을 도출하였다. 실험결과 NCW 정보보호기술에 대한 확산을 예측하기 위한 모형은 Logistic 모형이 더 우수함을 알 수 있었으며, NCW 정보보호기술은 2008년 현재 점차 기술 성숙기에 접어들고 있음을 예측할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제27권7호
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• pp.1257-1268
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• 2014

KTX에 등장에 따라 국내 여객시장은 KTX 시장을 중심으로 변화가 이루어졌다. 이에 따라 KTX 이용 여객의 수요예측은 열차 운영에 있어서 매우 중대한 사안이다. 본 논문에서는 여러 시계열 모형의 비교를 통해 KTX 이용 여객의 수요와 연관이 있는 요일과 공휴일, 명절을 어떠한 형태로 고려할 것인지 연구하였다. 모형 간 예측력을 비교하기 위하여 Mean Absolute Percentage Errors (MAPE)를 사용하였으며, 1달간의 단기간 예측에 있어서 변동성을 고려해줄 수 있는 Reg-AR-GARCH 모형이 우수한 예측력을 나타냈으며, 1달을 초과한 기간의 예측에서는 Reg-ARMA 모형이 우수한 예측력을 나타냈다.

• 한국지구과학회지
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• 제26권7호
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• pp.706-713
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• 2005

엘니뇨현상과 관련된 해양 아표층 변동성을 조사하기 위해 1980년부터 2004년까지의 적도 해역의 20도 등온선 깊이(Z20)와 난수질량(WWV) 자료를 분석하였다. 주성분 분석, 합성 분석 및 교차상관 분석 결과, 아표층 시계열 자료는 Nino3.4 SST와 유의미한 시간 지연을 가지고 강한 상관성을 보였다. 이 결과는 아표층 해양 변수가 엘니뇨현상에 유용한 예측 인자임을 시사한다. 분석된 결과를 근거로 1996년부터 2004년까지 Nino3.4 SST를 예측하기 위해 신경망 예측 모델을 구성하였다. 해상풍을 입력 자료로 사용하였을 경우 보다 WWV를 적용하였을 때 3개월 이하의 단기 예측을 제외하고 모든 예측 시간에서 더 우수한 예측력을 보였으며, 5-8개월의 예측에 있어서는 기존의 여러 통계 모델 결과보다 예측 성능이 우수함을 확인하였다.