• 한국항만경제학회지
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• 제28권2호
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• pp.75-93
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• 2012

제조산업의 핵심 원자재인 철재화물은 항만의 처리 물동량 증대를 위한 주요화물로 자리잡고 있다. 특히 인천항의 경우 철재화물 처리실적이 타 화물에 비해 비중이 높아 항만 활성화를 위한 주요 화물이라 할 수 있다. 이러한 측면에서 인천항을 운영하는 인천항만공사는 인천항 북항지역에 철재화물과 같은 주요 벌크화물을 처리할 수 있는 전용선석 및 배후지를 북항지역에 개발하여 운영하고 있다. 하지만 실제 처리물동량이 개발 당시 예측되었던 물동량에 비해 저조한 실적을 보이면서 운영상 어려움에 직면해있다. 이러한 결과는 국내외 다양한 경제지표를 반영한 벌크화물의 수요예측이 이루어지지 못한 결과로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 시스템 다이내믹스 기법을 이용하여 국내 철재화물 관련 산업 경기 및 세계 경제상황을 고려한 인천항 철재화물 예측을 시도하였다. 그 결과 인천항에서 처리되는 철재화물 물동량은 2011년 약 8백만 톤을 시작으로 2020년 약 1천만 톤이 처리될 것이라 예측되었다. 예측치의 정확도를 검증하기 위해 절대평균오차비율을 적용한 결과 0.0013으로 정확도가 매우 높은 것으로 나타났다.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제1권3호
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• pp.376-394
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• 1996

This study evaluated the reproducibility and validity of the self-administered semiquantitative food frequency questionnaire used in a large prospective cohort study(Korean Cancer Research Survey) in middle-aged men. The questionnaire was administered twice at an interval of approximately two years(December, 1992-January, 1995), and four or five 24-hour recalls for each subject were collected at intervals of approximately three months. The results were as follows; 1) Although the distributions of the data estimated by the questionnaire were somewhat wider, the mean nutrient intakes of group estimated by our questionnaires and the multiple 24-hour recalls were roughly comparable. 2) The reproducibility determined by correlation of absolute(unadjusted nutrient intake) and calorie adjusted nutrient intakes from two semiquantitative food frequency questionnaires were more than 0.5, and the weighted kappa values were more than 0.4. 3) The Pearson correlation coefficients between unadjusted nutrient intakes values were average 0.40 on the average(Ca, 0.13-Carbohydrate, 0.58) at the first questionnaire vs. 24-hour recalls, and 0.28 at the second questionnaire vs. 24-hour recalls. The spearman rank order correlation coefficients were similar. When energy intake was adjusted, there was a slight reduction : 0.28 at the second questionnaire, 0.25 average on the second. In order to correct the measurement error of 24-hour recall data, the deattenuated correlation coefficient was calculated. It averaged 0.53 on the first questionnaire, 0.37 on the second questionnaire for unadjusted nutrient intake. for calorie-adjusted nutrient intake, it averaged 0.44 on the first questionnaire, 0.37 on the second questionnarie. 4) There was lower agreement(k<0.4) between the questionnaries and the 24-hour recalls. And the subjects classified in the same quartile by 24-hour recalls and first questionnaire were average 37$\%$(energy-adjusted values) and 40$\%$(unadjusted values) on the average. More than k10$\%$(average) of subjects were in the extreme quartile of the questionnarie and 24-hour recall method. But 8.2$\%$(average) of subjects classified in the lowest quartile of unadjusted nutrient intake level by the 24-hour recalls were in the highest quartile by the first questionnaire. These data indicate that our self-administered semiquantitative food frequency questionnarie is reproducible. Correlation coefficients comparing nutrient intakes measured by two different dietary assessment methods were less than 0.5. The validity of our questionnarie is not high enough.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.19-29
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• 2011

블로그는 사용자에게 자신의 의견을 표현하고 다른 사람들의 의견을 수렴할 수 있는 자유로운 의사표현 네트워크를 제공한다. 어떤 글은 사회적, 정치적 이슈를 몰고 다니기도 하며 또 어떤 글은 사용자의 관심을 끌지 못하고 지나가기도 한다. 글이 작성된 초기에 향후 얼마나 인기를 얻을지 예측한다는 것은 글의 저자, 블로거, 광고회사 그리고 웹호스팅 모두에게 흥미로울 것이다. 인기를 예측하기 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔지만 대부분의 연구들이 사용자간의 상호연관성에 기반하고 있고 정확한 값으로 표현하는데 높은 에러율을 발생하고 있다. 본 논문에서는 블로그에 글이 작성된 초기에 향후 글의 인기를 예측하기 위해 조회수를 사용하여 글의 인기를 4타입(explosion, hot, warm, cold)의 가상 온도로 예측하는 방법을 제안한다. 먼저 글의 포화시점을 정의하고, 초기 조회수와 포화시점 조회수의 관계를 통해 포화시점 조회수를 예측하는 모델링 공식을 유도하였다. 예측된 포화시점 조회수를 이용하여 글의 인기를 4타입의 가상 온도로 표현하였다. 초기 관찰기간에 따라 예측 정확률이 결정되고 있다. 실험결과 30분 이후부터 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)가 30%이하로 낮아졌지만, explosive 타입의 경우 초기 조회수로 예측하기 힘들었다. explosive를 제외한 hot, warm, cold 타입에서는 30분후부터 86%이상의 평균 예측 정확률을 보여주며, 70분후부터는 90%이상의 평균 예측 정확률을 보여주고 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.8-15
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• 2020

딥러닝을 사용한 예측 방법은 동일한 예측 모델과 파라미터를 사용한다 하더라도 데이터셋의 특성에 따라 결과가 일정하지 않다. 예를 들면, 데이터셋 A에 최적화된 예측 모델 X를 다른 특성을 가진 데이터셋 B에 적용하면 데이터셋 A와 같이 좋은 예측 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 높은 정확도를 갖는 예측 모델을 구현하기 위해서는 데이터셋의 성격을 고려하여 예측 모델을 최적화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 하루 대학 캠퍼스 전력사용량을 1시간 단위로 예측하기 위해 데이터셋의 특성이 고려된 예측 모델이 도출되는 일련의 방법을 단계적으로 제시한다. 데이터 전처리 과정을 시작으로, 이상치 제거와 데이터셋 분류 과정 그리고 합성곱 신경망과 장기-단기 기억 신경망이 결합된 알고리즘(CNN-LSTM: Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory Networks) 기반 하이퍼파라미터 튜닝 과정을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 예측 모델은, 각 시간별 24개 포인트에서 2%의 평균 절대비율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)를 보인다. 단순히 예측 알고리즘만을 적용한 모델과는 달리, 단계적 방법을 통해 최적화된 예측 모델을 사용하여 단일 전력 입력 변수만을 사용해서 높은 예측 정확도를 도출한다. 이 예측 모델은 모바일 에너지관리시스템(Energy Management System: EMS) 어플리케이션에 적용되어 관리자나 소비자에게 최적의 전력사용 방안을 제시할 수 있으며 전력 사용 효율 개선에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제44권4호
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• pp.257-262
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• 2014

Purpose: This study was performed to evaluate the effect of changing the orientation of a reconstructed image on the accuracy of linear measurements using cone-beam computed tomography (CBCT). Materials and Methods: Forty-two titanium pins were inserted in seven dry sheep mandibles. The length of these pins was measured using a digital caliper with readability of 0.01 mm. Mandibles were radiographed using a CBCT device. When the CBCT images were reconstructed, the orientation of slices was adjusted to parallel (i.e., $0^{\circ}$), $+10^{\circ}$, $+12^{\circ}$, $-12^{\circ}$, and $-10^{\circ}$ with respect to the occlusal plane. The length of the pins was measured by three radiologists, and the accuracy of these measurements was reported using descriptive statistics and one-way analysis of variance (ANOVA); p<0.05 was considered statistically significant. Results: The differences in radiographic measurements ranged from -0.64 to +0.06 at the orientation of $-12^{\circ}$, -0.66 to -0.11 at $-10^{\circ}$, -0.51 to +0.19 at $0^{\circ}$, -0.64 to +0.08 at $+10^{\circ}$, and -0.64 to +0.1 at $+12^{\circ}$. The mean absolute values of the errors were greater at negative orientations than at the parallel position or at positive orientations. The observers underestimated most of the variables by 0.5-0.1 mm (83.6%). In the second set of observations, the reproducibility at all orientations was greater than 0.9. Conclusion: Changing the slice orientation in the range of $-12^{\circ}$ to $+12^{\circ}$ reduced the accuracy of linear measurements obtained using CBCT. However, the error value was smaller than 0.5 mm and was, therefore, clinically acceptable.

• 대한환경공학회지
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• 제29권6호
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• pp.706-714
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• 2007

본 연구에서는 배급수계통에서 잔류염소와 THMs의 분포를 예측하는 방안을 제시하였다. 잔류염소와 THMs의 등의 수질변화에 대해 현장조사를 실시하였고, 수체와 관벽에 대한 잔류염소 감소계수와 THMs의 생성계수를 산출하여 관망해석에 의한 수질모델링에 적용하였다. 병실험을 통해 잔류염소 병렬 1차 수체 반응계수를 구하고, 5개 관벽 감소 모델을 비교 평가하여 1차 관벽 감소계수 산출하고 적용했을 때 잔류염소 현장 측정값과 관망 수질모델링에 의한 예측간의 평균절대오차 및 평균제곱근오차가 각각 0.03, 0.037 mg/L로 가장 작았다. 또한 병실험에 의한 THMs생성량을 비선형 회귀분석으로 1차 생성계수를 구하고 현장 측정값과 비교하였다. 그 결과, 9월의 현장 측정값과 예측값의 결정계수 $R^2$는 0.98, 11월에는 0.82로 예측이 가능하였다.

• 대한교통학회지
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• 제27권6호
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• pp.29-44
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• 2009

실시간 교통자료 수집 기술의 혁신을 위해 유비퀴터스 환경기반의 교통정보시스템을 구성하는 인프라(RSE)의 적정 설치간격을 설정하는 방법론을 연구하였다. 적정설치간격을 도출하기 위해 연속류 교통상황 모니터링에 효과적으로 사용될 수 있는 구간통행시간을 평가척도로 설정하고, 인프라(RSE)의 통신반경 내에 위치하는 개별차량의 주행자료에서 속도자료를 추출하여 구간통행시간을 산출하였다. 교통상황에 따른 생성정보의 정확도와 적정 설치간격을 분석하기 위해 정상교통류와 교통사고로 인한 혼잡교통류 상황을 설정하여 개별차량 주행궤적을 수집하였다. RSE 설치간격, MPR(Market Penetration Rate), Time window를 주요변수로 정의하고 산출된 구간통행시간의 정확도를 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)를 이용하여 평가하였다. 인프라(RSE) 설치간격 값은 1km에서 0.5km씩 증가시키면서 2.5km까지 적용하였다. 구간통행시간의 평가결과 2.5km의 간격으로 인프라(RSE)를 설치할 때 생성된 구간정보의 정확도가 급격히 감소되었다. 분석결과의 통계적 유의성을 평가하기 위해 분산분석을 수행하였다. 적정수준의 정확도가 확보된 구간정보의 생성이 가능하면서 인프라(RSE)를 최대간격으로 설치하기 위한 RSE 적정간격 설치방법론을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 RSE의 적정설치간격 도출 방법론은 향후 차세대 교통수집체계인 유비퀴터스 환경기반 교통정보시스템의 요구사항 수립을 위해 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권4호
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• pp.1-13
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• 2016

본 연구는 System Dynamics를 이용하여 선사 컨테이너 인벤토리의 수요를 장비 Type/size별 예측, Port별 예측, Weekly 예측을 통해 보다 정교한 예측모델을 구축하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 예측은 중국의 상하이항과 얀티안항을 대상으로 하였다. 컨테이너 인벤토리는 수요가 많고 유효한 데이터를 산출할 수 있는 Dry 컨테이너 20', 40', High cube 40'으로 한정하였다. 시뮬레이션 기간은 2011년-2017년이며, 선사에서 실제 예측하는 단위인 Weekly 데이터를 활용하였다. 모델의 정확도 검증을 위해 절대비율 평균오차(MAPE)를 적용한 결과 상하이 Dry 40' 수요, 상하이 Dry High cube 40' 수요, 상하이 Dry 20' 공급, 상하이 Dry 40' 공급, 상하이 Dry High cube 40' 공급 예측 모델은 $$0%{\leq_-}MAPE{\leq_-}10%$$에 속하는 매우 정확한 예측 모델로 검증되었다. 그 외의 상하이 수요 공급 예측 모델은 $$10%{\leq_-}MAPE{\leq_-}20%$$에 속해 비교적 정확한 예측 모델로 검증되었다. 얀티안 Dry High cube 40' 수요, Dry 20' 공급 예측 모델은 $$0%{\leq_-}MAPE{\leq_-}10%$$에 속해 매우 정확한 예측 모델이며, 그 외의 얀티안 수요 공급 예측 모델은 $$10%{\leq_-}MAPE{\leq_-}20%$$에 속해 비교적 정확한 예측 모델로 검증되었다. 본 연구의 예측 모델은 실제 선사에서 관리중인 데이터와 비교해도 높은 정확도를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 모델은 지역 수요예측 담당자 및 본부의 인벤토리 컨트롤 담당자가 참고자료로 유용하게 사용 가능하다.

• 한국가스학회지
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• 제22권6호
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• pp.90-103
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• 2018

본 연구에서는 초크크기와 가스주입량을 조절함으로써 일반 유정이나 가스리프트가 적용된 유정에서 최적생산량을 산출할 수 있는 두 가지 인공신경망 모델을 개발하였다. 개발된 모델들의 입력자료는 용해가스-오일비, 물 생산 비율, 저류층압력, 초크크기 또는 가스주입량이고 출력자료는 정두압력과 오일 생산량으로 구성하였다. 먼저 육상 유정 시스템에 대하여 입력자료의 민감도 분석을 통해 각 변수의 범위를 결정하였고, 노달분석을 수행하여 초크크기 선정 모델에 1,715개, 가스주입량 선정 모델에 1,225개의 훈련자료를 각각 생성하였다. 동일한 저류층 자료에 대해 노달분석과 인공신경망 모델 결과를 비교해보면 두 모델 모두 결정계수 값이 0.99 이상으로 상관관계가 매우 높은 것으로 확인되었다. 또한 초크크기 선정 모델의 정두압력과 오일 생산량의 평균절대백분율오차는 각각 0.55%, 1.05%이고, 가스주입량 선정 모델의 정두압력과 오일 생산량의 평균절대백분율오차는 각각 1.23%, 2.67%로 개발된 모델의 정확도가 높은 것으로 확인되었다.

• 한국물환경학회지
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• 제37권3호
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• pp.217-228
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• 2021

This paper discusses a methodology where an integrated modelling framework is used to quantify the risk derived from anthropic activities on habitats and species. To achieve this purpose, a tool comprising the Delft3D and HABITAT model, was applied in the Yeongsan river. Delft3D effectively simulated the operational condition and flow of weirs in river. In accuracy evaluation of the Delft3D-FLOW, the Bias, Pbias, Mean Absolute Error (MAE), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), and Index of Agreement (IOA) were used, and the result was evaluated as grade above 'Satisfactory'. The HABITAT calculated Habitat Suitability Value (HSV) for the following eight species: mammal, fish, aquatic plant, and benthic macroinvertebrate. An Area was defined as a suitable habitat if the HSV was larger than 0.5. HABITAT was judged accurately by measuring the Correct Classification rate (CCR) and the area under the ROC curve (AUC). For benthic macroinvertebrate, the CCR and AUC were 77% and 0.834, respectively, at thresholds of 0.017 and 4 inds/m² for HSV and individuals per unit area. This meant that the HABITAT model accurately predicted the appearance of the benthic macroinvertebrates by approximately 77% and that the probability of false alarms was also very low. As a result of evaluating the suitability of habitats, in the Yeongsan river, if the annual "lowest level" (Seungchon weir: 2.5 EL.m/ Juksan weir: -1.35 EL.m) was maintained, the average habitat improvement effect of 6.5%P compared to the 'reference' scenario was predicted. Consequently, it was demonstrated that the integrated modelling framework for habitat suitability assessment is able to support the remedy aquatic ecological management.