This paper suggests the method that forecast Dynamic Line Rating (DLR). Thermal Overload Risk (TOR) of next time is forecasted based on current weather condition and DLR value by Monte Carlo Simulation (MCS). To model weather element of transmission line for MCS, we will propose the use of weather forecast system and statistical models that time series law is applied. Also, through case study, forecasted TOR probability confirmed can utilize by standard that decide DLR of next time. In short, proposed method may be used usefully to keep safety of transmission line and reliability of supply of electric Power by forecasting transmission capacity of next time.
With the goal of achieving better integrated pest management for hot pepper, a disease-forecasting system was compared to a conventional disease-control method. Experimental field plots were established at Asan, Chungnam, in 2005 to 2006, and hourly temperature and leaf wetness were measured and used as model inputs. One treatment group received applications of a protective fungicide, dithianon, every 7 days, whereas another received a curative fungicide, dimethomorph, when the model-determined infection risk (IR) exceeded a value of 3. In the unsprayed plot, fruits showed 18.9% (2005) and 14.0% (2006) anthracnose infection. Fruits sprayed with dithianon at 7-day intervals had 4.7% (2005) and 15.4% (2006) infection. The receiving model-advised sprays of dimethomorph had 9.4% (2005) and 10.9% (2006) anthracnose infection. Differences in the anthracnose levels between the conventional and model-advised treatments were not statistically significant. The efficacy of 10 (2005) and 8 (2006) applications of calendar-based sprays was same as that of three (2005 and 2006) sprays based on the disease-forecast system. In addition, we found much higher the IRs with the leaf wetness sensor from the field plots comparing without leaf wetness sensor from the weather station at Asan within 10km away. Since the wetness-periods were critical to forecast anthracnose in the model, the measurement of wetness-period in commercial fields must be refined to improve the anthracnose-forecast model.
International journal of advanced smart convergence
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제7권2호
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pp.86-94
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2018
This study focuses on presenting the IT program module provided by real - time forecasting and database of the voluntary disclosure quality measure in order to solve the problem of capital cost due to information asymmetry of external investors and corporate executives. This study suggests a model of the algorithm that the quality of real - time voluntary disclosure can be provided to all investors immediately by IT program in order to deliver the meaningful value in the domestic capital market. This is a method of generating and analyzing real-time or non-real-time prediction models by transferring the predicted estimates delivered to the Big Data Log Analysis System through the statistical DB to the statistical forecasting engine.
현재 국내 건설프로젝트에 EVMS가 도입되어 비용과 공정을 효과적으로 통합하여 관리하고 있으나 EVMS는 선진 외국의 건설환경에 적합한 방법으로서 이 EVMS를 국내에 적용하는 데에는 다소 어려운 점이 발견되고 있다. 본 논문에서는 EVMS에서 최종공사비(EAC)를 예측하는데 사용되고 있는 지수중의 하나인 합성지수(CI)의 가중치 n, m에 대한 통계적 분석을 통하여 신뢰구간상에 나타나는 합성지수(CI)를 검정하여 최종공사비(EAC)를 예측하는데 효과적으로 사용하고자 한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권4호
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pp.303-319
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2006
Business Information Systems are strategic applications to achieve companies' goals and innovation. This idea make companies invest their time and budget in the Information Systems. However, it is difficult to forecast effects of the investment in Information Systems and it causes hesitation of making decision. Thus, I researched a case so that I could forecast the effect of the information systems using AHP(analytic hierarchical process). In this study, I approached this matter with three views such as intelligence(review of prior literature), design(methodology development), and application. This study is significant in terms of practicality rather than theoretical dimension. Particularly, I suggested a way of quantifying in monetary value the quality aspects through inverting qualitative facts to quantitative facts and calculated the investment feasibility with it.
기존의 예측 방법들은 과거의 통계적인 수치를 사용해서 미래를 예측했었다. 정확하게 농산물 가격을 예측하려면 정확한 지식과 많은 노력이 필요하다. 그러므로 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 농산물 예측 가격을 향상하기 위해서 전처리로 퍼지 및 신경망을 사용하였다. 또한 후처리로써 예기치 못한 상황을 실시간으로 예측할 수 있는 지능형 농사 전문가시스템을 개발하였다. 시뮬레이션결과 제안된 농산물 가격 예측이 퍼지 규칙을 사용하지 않은 기존 수요예측 시스템보다 가격오차를 줄일 수 있음을 입증했다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권5호
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pp.791-801
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2009
VaR(Value-at-Risk)는 시장위험을 측정하기 위한 중요한 도구로 사용되고 있다. 그러나 적절한 VaR 모형의 선택에는 논란의 여지가 많다. 본 논문에서는 특정 모형을 선택하여 VaR 예측값을 구하는 대신 대표적으로 많이 사용되는 두개의 VaR 모형인 역사적 모의실험과 GARCH 모형의 예측값들을 서포트벡터기계 분위수 회귀모형을 이용하여 결합하는 방법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4997-5013
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2016
This paper proposes and then verifies a model that can be used to forecast the effects of behavior on mobile advertising based on the Technology Acceptance Model (TAM) and Web Advertising Effect. The objective of this research is to probe the relationship between the cause and effect of the entertainment, informativeness, usefulness, capacity to accommodate smart-environment technologies, Hedonic Adaptation Model (HAM), etc. that mobile advertisements provide, as well as the attitudes toward advertisements in general. In order to accomplish this goal, the research was verified using Structural Equation Modeling (SEM), and the results are as follows. First, the informativeness of mobile advertising has a positive effect on the recognized ease of use. Second, the entertainment and informativeness of mobile advertising has positive effects on the recognized usefulness. Third, the recognized ease of use has a positive effect on the recognized usefulness. Fourth, the informativeness of mobile advertising causes a positive effect on smart-environment technologies. Fifth, the entertainment and informativeness of mobile advertising cause positive effects on the HAM. Sixth, smart-environment technologies cause positive effects on the HAM. Seventh, the recognized usefulness causes a positive effect on the value of mobile advertising and the intention of use. Eighth, the HAM has a positive effect on the value of mobile advertising and the general attitudes toward it. Ninth, the value of mobile advertising has a positive effect on the attitudes toward advertising. Tenth, the attitudes toward mobile advertising have a positive effect on the intention of use.
최근 전력수요를 예측하기 위해 통계기반 시계열 분석 기법을 대체하기 위해 딥러닝 기법을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 전력수요 예측 연구 결과를 분석한 결과, LSTM 기반 예측 모델의 성능이 우수한 것으로 규명되었으나 장기간의 지역 범위 전력수요 예측에 대해 LSTM 기반 모델의 성능이 충분하지 않음을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기온 데이터를 반영하여 24시간 이전에 전력수요를 예측하는 WaveNet 기반 딥러닝 모델을 개발하여, 실제 사용하고 있는 통계적 시계열 예측 기법의 정확도(MAPE 값 2%)보다 우수한 예측 성능을 달성하는 모델을 개발하고자 한다. 먼저 WaveNet의 핵심 구조인 팽창인과 1차원 합성곱 신경망 구조를 소개하고, 전력수요와 기온 데이터를 입력값으로 모델에 주입하기 위한 데이터 전처리 과정을 제시한다. 다음으로, 개선된 WaveNet 모델을 학습하고 검증하는 방법을 제시한다. 성능 비교 결과, WaveNet 기반 모델에 기온 데이터를 반영한 방법은 전체 검증데이터에 대해 MAPE 값 1.33%를 달성하였고, 동일한 구조의 모델에서 기온 데이터를 반영하지 않는 것(MAPE 값 2.31%)보다 우수한 전력수요 예측 결과를 나타내고 있음을 확인할 수 있다.
본 연구의 목적은 이익의 구성요소인 현금흐름과 발생액 그리고 현금흐름 요소 및 발생액의 요소가 현금흐름의 지속성과 기업가치에 미치는 영향을 조사하였다. 차기의 현금흐름과 재무제표공시시점 월말의 종가 각각을 종속 변수로 하고 당기의 현금흐름과 현금흐름의 구성요소, 그리고 발생액과 발생액의 구성요소를 독립변수로 하는 4개의 모형에 대하여 회귀분석을 실시하였다. 1980년에서 2006까지 증권거래소에 상장된 12월 결산 제조기업을 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 현금흐름과 발생액은 현금흐름의 지속성과 기업가치 평가에 유의적인 관계를 보이고 있으며 현금흐름이나 발생액 보다는 현금흐름의 요소나 발생액의 요소가 현금흐름의 지속성과 기업가치평가에 미치는 영향이 더 컸다. 그리고 현금흐름의 요소와 발생액의 요소 중 일부는 현금흐름의 지속성이나 기업가치평가에 있어서 서로 다른 영향을 미치는 결과를 보였다. 따라서 현금흐름과 발생액을 현금흐름의 지속성과 기업가치 평가와 관련된 의사결정에 활용할 경우 총액보다는 각 요소별로 고려할 필요가 있으며, 현금흐름 예측시와 기업가치 평가에 있어서 각 요소를 달리 고려할 필요가 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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