유출예측량을 모의할 때 과거와 현재의 수문자료를 이용한다는 측면에서 미래 예측결과의 불확실성을 완전히 제거할 수는 없겠지만, 다양한 기법별 분석에 의하여 불확실성을 감소시킬 수 있다. 본 연구에서는 유출예측의 정확성 향상을 위해 다양한 유출예측 기법을 적용 및 평가하였으며 확률론적 예측을 가능하게 하는 예측기법인 ESP와 관측 시계열 자료를 이용한 통계기법으로 공주지점의 유출예측을 수행하였다. 각 기법에 따른 유출예측 결과의 신뢰성 평가는 MAE(Mean Absolute Error), RMSE(Root Mean Squared Error), RRMSE(Relative Root Mean Squared Error), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), TIC(Theil Inequality Coefficient)를 이용하였다. ESP 확률을 이용하여 예측한 유출결과와 통계적 시계열 분석에 의해 예측된 유출결과를 MAE, RMSE, RRMSE, MAPE, TIC를 이용하여 비교 분석하였으며 유출예측의 개선효과를 확인해본 결과, ESP 확률을 이용한 예측이 MAE(10.6), RMSE(15.14), RRMSE(0.244), MAPE(22.74%), TIC(0.13)으로 평가되었으며 MAE(23.2), RMSE(37.13), RRMSE(0.596), MAPE(26.69%), TIC(0.30)으로 평가된 ARMA와 MAE(26.4), RMSE(34.44), RRMSE(0.563), MAPE(47.38%), TIC(0.25)으로 평가된 Winters 에 비해 신뢰성이 높게 나타났다.
폭발하한계는 가연성물질의 화재 및 폭발 위험성을 결정하는데 사용되는 중요한 연소특성치의 하나이다. 본 연구에서 에스테르 화합물에 대한 폭발하한계는 액체 열역학이론을 근거로 표준끓는점과 인화점을 이용하여 예측하였다. 그 결과, 문헌값과 예측값의 A.A.P.E.(average absolute percent error)는 8.80vo1%이고, A.A.D.(average absolute deviation)는 0.18vo1% 그리고 상관계수는 0.965로써 문헌값과 예측값은 일치하였다. 제시된 방법론 사용에 의해 다른 가연성물질의 폭발하한계 예측이 가능하다.
여객수와 화물량에 대한 예측은 터미널의 개발 및 계획, 선사의 적정선복량 화보를 위해 중요하다. 본 연구에서는 역전파 학습 알고리즘을 이용한 뉴럴네트웍을 이용하여 목포항 여객수와 화물량을 예측하였다. 그리고 이동평균법, 지수평활법, 뉴럴네트웍의 예측수행을 평균제곱오차, 절대평균오차로 비교하여 뉴럴네트웍의 예측수행능력이 우수함을 검정하였다. 또한 2005년 목포항 여객수와 화물량을 예측하여 여객선 선복량의 적정성을 분석하였다.
본 논문에서는 시계열 예측 분야에서 잘 알려져 있는 단변량 시계열 모형들을 이용하여, 그들의 단순 조합이 어떤 예측력을 보여주는지 연구한다. 고려된 단변량 시계열 모형으로는, 지수평활 및 ARIMA(autoregressive integrated moving average) 모형들과 그들의 확장된 형태인 모형들 그리고 예측의 벤치마크 모형으로 자주 사용되는 비계절 및 계절 랜덤워크 모형이다. 단순 조합의 방법은 중앙값과 평균을 이용하였으며, 검증을 위하여 사용된 데이터셋은 3,003개의 시계열 자료로 구성된 M3-competition 자료이다. 예측 성능을 sMAPE(symmetric mean absolute percentage error)와 MASE(mean absolute scaled error)로 평가한 결과, 단변량 시계열 모형들의 단순 조합이 아주 우수한 예측력을 가지고 있음을 확인하였다.
최소산소농도의 정확한 지식은 산업화재를 적절하게 예방하고, 제어하는데 중요하다. 본 연구에서는 Response Surface Methodology(RSM) 방법과 문헌자료를 사용하여 최소산소농도(MOC)를 예측하는 식을 제시하였다. 탄화수소에 대한 예측 식에 의해 계산된 최소산소농도와 문헌값의 A.A.P.E.(average absolute percent error)는 $3.48\%$, A.A.D.(average absolute deviation)는 $0.57vo1\%$ 그리고 상관계수는 0.919이다. 탄화수소와 할로겐화탄화수소를 포함한 경우 예측값과 문헌값의 A.A.P.E.는 $5.06\%$, A.A.D.는 $0.59vo1\%$, 상관계수는 0.938이다. 제시한 예측식에 의한 계산값은 문헌값과 일치하였다. 따라서 본 연구에서 제시된 식이 다른 가연성물질의 최소산소농도 연구에도 이용되기를 기대한다.
This paper suggests and compares two algorithms, a moving average filter method and a method developed by the National Renewable Energy Laboratory (NREL), to verify the yaw control algorithm characteristic to reduce yaw error for a wind turbine. A characteristic change for yaw movement in accordance with control parameter change that consists of each control method has been verified. Also, yaw simulations were performed using nacelle wind data measured from two areas with different turbulence intensities and the yaw movement data in each area was compared. These two algorithms and real data were compared by calculating mean absolute error (MSE) and the number of yawing (NY). As a result of the analysis, the MSE values were not significantly different between the two algorithms, but the algorithm proposed by the NREL was found to reduce yaw movement by up to 50 percent more than the moving average filter method.
A method obtaining position data(x, y) of object accurately is proposed by using a pair of ultrasonic sensors composed of one transmitter and two receivers. And the driving system which controls the light of flat LED lamp locally using array of ultrasonic sensors (3 transmitters and 6 receivers) is developed. As a result, measured values of y are relatively reliable due to its small average of absolute errors of 1.03[cm]. The measured values of x have average error of 8.52[cm], and it is a large value. However, the average error is decreased by 0.65[cm] after applying algorithm for error correction. The experiments to control the light of flat LED lamp locally with algorithm for error correction are carried out. From the result, measured values of x with average error of 0.97[cm] are obtained and they are very good approximations of actual values.
The purpose of this is providing a simple, relatively errorless body surface area calculation. Subjects were 10 married women and 10 singles women whose age was 20 to 29 years old. The Gypsum method has applied for the sampling of body surface. The Weight method has been used to measure body surface by means of transferring gypsum shape on uniform plane polypropylene films. In this study, compare analyzed errors between the traditional formulas for measuring body surface area and measuring data in this experiment. More than all, it has been to induce a regression equation for measuring body surface area, which is so simple to calculate with less errors, with variable factors as weight and height. The results of this experiment as follows : 1. In the traditional formulas, weight formula was shown high average error : Niya\`s height formula. which was modified K value as 0.62 in the height formula (S = KH) is shown lower average error than Lassabliere\`s Height formula. 2. In the weight-height formula (S=K √WH), it was shown high average error according to the increasing of K value. Kawanami\`s formula, which 5.378 as K value, was shown low average error both the singles and the married women. 3. Dubois weight-heingt formula (S=W/sup a/·H/sub b/·K) was shown low average error than the weight, height, weight-height (S=K√WH) formula. 4. The regression equations with variable factors as weight and height are 156.74W + 86.05H - 660.25 (Single women) and 136.02W + 90.57H - 6241.32 (Married women) the average error and absolute average error to the singles are 0.09%, 0.94% and resoectively -0.13%, 1.16% for the married women.
본 연구에서는 강수의 계절성에 따라 면적평균강수의 추정오차가 어떻게 달라지는지를 평가하였다. 공간상관을 고려하는 경우와 고려하지 않는 경우 모두를 다루었으며, 각각의 경우에 대해 추정오차의 변화를 살펴보았다. 유사한 경우로서 계절성을 무시하고 누가시간을 증가시켜 추정오차가 어떻게 변하는지도 살펴보았다. 본 연구는 금강유역에 적용하였으며 30년 이상의 일 강수 기록을 가진 28개 지점의 자료를 이용하였다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다: (1) 월 단위의 면적평균강수량에 대한 추정오차는 대체로 강수량에 비례하여 나타나며, 따라서 강한 계절성을 나타낸다. 그러나 이를 평균 강수량으로 나눈 상대오차는 1월과 12월을 제외하면 대략 5 - 8% 정도로 유사한 값을 보인다. (2) 연 강수량에 대한 추정오차는 연강수량의 3% 정도인 것으로 나타났다. (3) 그러나, 강수량이 아닌 강수량의 표준편차를 기준으로 삼는 경우 면적평균강우의 추정오차는 월 단위 및 년 단위에서 동일하게 표준편차의 11% 정도로 계산된다. (4) 마지막으로, 공간상관을 고려하지 않는 경우의 추정오차는 고려하는 경우의 2배 정도까지 커짐을 확인할 수 있었다.
LMS 알고리즘에서, 시간영역의 적응알고리즘은 입력신호의 고유치 분포 폭이 넓게 분포되면, 수렴속도가 느려지기 때문에 가변 스텝 사이즈가 많이 사용된다. 그러나 이 경우 많은 계산량이 필요하다. 본 논문에서는 시간영역의 적응 알고리즘을 변환영역에서 수행한다. 그리고 수렴성능 향상과 계산량을 줄이기 위하여 평균오차의 순시 절대 값을 exponential 함수에 적용한 새로운 알고리즘을 제안한다. 그리고 시스템 제너레이터를 이용하여 시뮬레이션 및 검증을 하였다. 그 결과 순시 절대 값에 비례하여 변화하는 가변스텝사이즈의 적응알고리즘이 기존의 알고리즘과 비교하여 보다 안정되고 성능이 우수함을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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