• Title, Summary, Keyword: 연구기법

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Artificial statistician/tool selection (AS/TS: Insight 2를 이용한 통계기법선정자문시스템)

  • 김용진
    • Korean Management Science Review
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    • v.5 no.1
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    • pp.45-55
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    • 1988
  • 다양한 통계기법을 이용하는 연구자들은 부적합한 통계기법을 선정하여 수집된 자료를 분석함에 따라 많은 오류를 범하고 있는 실정이며, 자신의 연구목적에 부합되는 통계기법을 선정함에 있어 어느 기법을 선택할 것인가 하는 문제에 직면하게 된다. 본 연구에서 구축한 통계기법 선정을 위한 전문가 시스템(AS/TS)은 수집된 자료의 특성과 연구목적에 적합한 기법을 연구자에게 선정해주는 전문가 시스템이다. 현존하는 대부분의 통계 패키지들은 이용자 자신의 연구목적에 가장 적합한 통계기법을 선택할 수 있는 지식을 지니고 있는 것으로 전제하고 있기 때문에, AS/TS는 이들 통계 패키지를 이용하기 전에 통계기법만 선택해 주도록 설계되었다. AS/TS는 MS-DOS를 탑재한 16bit 퍼스널 컴퓨터로 INSIGHT 2(shell)를 이용하여 구축하였다.

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A Study on Normalization of Oursourced Storage Auditing Scheme (외부 스토리지 무결성 검증 기법 일반화에 대한 연구)

  • Eun, Hasoo;Oh, Heekuck
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.882-885
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    • 2013
  • 외부 스토리지 무결성 검증 기법이란, 외부에 저장된 사용자의 데이터가 손상되었는지 확인하는 기법으로써 2004년 Deswarte 등이 제안한 이래 꾸준히 연구되어왔다. 하지만, 대부분의 기법들이 준동형 해쉬를 이용한 기법으로서 데이터를 지수에 두고 연산을 하고 있다. 따라서 데이터의 크기가 커질수록 검증에 필요한 연산량이 늘게 된다. 이를 줄이기 위한 기법으로서 데이터를 블록단위로, 블록을 조각 단위로 나누어 연산 후, 결합하여 최종 증거를 생성하는 기법들이 제안되고 있다. 본 논문은 이들 기법을 일반화하고 정리해봄으로써 향후 외부 스토리지 검증기법의 연구 방향을 제시하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 외부 스토리지 무결성 기법의 일반화 모델을 세우고, 이를 이용해 최근에 제안된 Wang 등의 기법을 일반화하였다. 일반화된 Wang 등의 기법을 토대로 개선되어야 할 점을 분석하고, 향후 연구의 방향을 정리해본다.

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A study of quantitative precipitation estimation method using advanced machine learning algorithms. (기계학습을 이용한 레이더 강우추정 기법 연구)

  • Shin, Ju-Young;Ro, Yonghun
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.58-58
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    • 2019
  • 최근 기계학습기법에 대한 활발한 연구로 인하여 많은 기계학습기법들이 개발되었다. 이러한 최신기계학습기법은 기존에 사용되어온 기계학습기법과 경험식들보다 자연현상을 예측하고 재현하는데 높은 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 레이더 자료를 이용한 강우추정 기법으로는 ZR관계식이 널리 사용되고 있다. 이상적인 조건에서는 ZR 관계식을 이용한 레이더 강우추정이 양호한 성능을 보이나, 실제 레이더 자료를 이용한 강우추정은 이상적인 환경이 아닌 경우가 매우 많다. 이런 ZR관계식의 한계점을 보완하기 위한 방법으로 기계학습기법을 이용한 레이더 강우추정 기법들이 개발되었으나, 현재 한국의 레이더 자료를 대상으로 해서는 많은 연구가 진행되어 오지 않고 있다. 레이더 자료를 이용한 강우추정의 정확도 향상을 위해서는 최신 기계학습기법들의 레이더 강우추정 기법에 대한 적용가능성을 평가해 볼 필요성이 있다. 본 연구에서는 random forest, stochastic gradient boosted model, extreme learning machine의 강우 레이더 강우추정 기법으로의 적용성을 평가하였다. 강우추정 기법 개발 및 성능 비교를 위해서 2018년 광덕산 이중편파 레이더 자료를 이용하였다. 다양한 이중편파 매개변수 조합을 레이더 강우추정 기법의 입력변수로 적용하였다. 기존 연구의 사용되어 온 ZR관계식의 매개변수를 또한 강우사상과 이중편파 매개변수 조합을 이용하여 추정하였다. 기계학습을 적용한 레이더 강우추정 기법이 ZR관계식보다 상관계수와 제곱근오차를 기준으로 높은 강우추정 정확도를 보였다. 특히 개발된 강우추정 기법은 호우사상에서 높은 정확도를 보이는 것을 확인 할 수 있었다. 적용된 기계학습 기법 중에서는extreme learning machine이 레이더 강우추정기법 개발에 가장 적합한 것으로 나타났다.

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A Development of Downscaling Model for Sub-daily Rainfall Based on Bayesian Copula model (Bayesian Copula 모형을 활용한 시간단위 강우량 상세화 기법 모형 개발)

  • Kim, Jin-Young;So, Byung-Jin;Kwon, Duk-Soon;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.229-229
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    • 2016
  • 현재 국내외에서 제공되고 있는 기후변화 시나리오 자료의 경우 일단위로 제공되고 있다. 그러나 수자원 설계 및 계획 시 중요한 입력자료 중 하나는 시간단위 강우 자료이다. 이러한 시간단위 자료는 강우-유추 분석, 댐 설계 및 위험도 분석에 있어 중요한 입력 변수중 하나이므로 기후변화 시나리오에 따른 영향을 평가하기 위해선 신뢰성 있는 상세화 기법이 필요하다. 국내외에서는 일단위에서 일단위로 상세화 하는 기법, 또는 공간상세화 기법 연구는 상당히 진행된바 있는 반면, 시간단위 상세화 기법 연구는 일단위 연구에 비해 상대적으로 미진한 실정이다. 즉 일단위 상세화 기법의 경우 Weather generator, Weather typing 등 다양한 기법이 존재하고 이를 활용한 연구사례가 많지만, 시간단위 상세화 기법의 Poisson 기법을 활용한 사례가 다수 존재하였다. 이러한 이유로 본 연구에서는 기후변화 시나리오에 따른 영향을 평가하기 위해 Bayesian 기법을 도입하여 신뢰성 있는 시간단위 강우량을 생성할 수 있는 모형을 개발하였으며, 연대별로 산정된 결과는 빈도해석을 통해 미래 확률강우량을 제시하였다. 본 연구에서 제안하고자 하는 Bayesian Copula 모형은 기존 주변확률분포(marginal distribution) 매개변수와 Copula 매개변수 추정시 각각 다른 기법을 활용하여 추정하며, 각각 모형에서 발생하는 불확실성은 추정하지 못하는 반면, Bayesian Copula 모형의 경우 매개변수의 사후분포를 정량적으로 제시할 수 있으며, 추정되는 확률강우량 역시 불확실성을 정량적으로 산정할 수 있는 장점을 확인할 수 있었다.

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Sketch-Based ‘Orchid’ Generating Method Applied Non Photorealistic Rendering for Ink Paintings (수묵 비실사적 렌더링을 적용한 스케치 기반 ‘난(蘭)’ 생성 기법)

  • Oh, Se-Yoon;Jeon, Jae-Woong;Lim, Soon-Bum;Choy, Yoon-Chul
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.190-193
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    • 2007
  • 3차원 그래픽을 추상화시켜서 표현하는 비실사(Non-Photorealistic Rendering) 기법은 실사기법에 비해 사용자와의 원활한 커뮤니케이션을 이끌어 낼 수 있고 다양한 예술적 효과를 표현할 수 있다는 점에서 주목을 받고 있다. 지금까지 비실사 기법에 관한 연구는 서양적 미술 기법에 중점을 두고 연구되어 왔으나, 최근 한국적인 미술 기법인 수묵화 기법을 적용한 연구에 관심이 높아지고 있다. 기존의 서양적 비실사 기법에서는 프리폼 스케치 알고리즘에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 사용자는 이를 이용해 마우스나 펜의 조작만으로 쉽게 모델을 제작할 수 있고 다양한 렌더링 기법을 직접 적용해볼 수 있다. 반면에, 동양적 비실사 기법에서는 프리폼 스케치 알고리즘에 관한 연구가 부족하기 때문에 동양적 비실사 기법에 적합한 모델을 생성하기 어렵다. 이에 본 논문에서는 동양적 프리폼 스케치 알고리즘 연구에 대한 기초 연구로 2D스케치로부터 사군자 중 하나인 #난(蘭)# 에 해당하는 3D 모델을 생성할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

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Selection of Performance of Bias Correction using TOPSIS method (TOPSIS 방법을 이용한 편의 보정 방법 선정)

  • Song, Young Hoon;Chung, Eun Sung
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.306-306
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    • 2019
  • 전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.

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Design of the Signature File Method for Hangul Text (한글 텍스트를 위한 요약 화일 기법의 설계)

  • Chang, Jae-Woo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.247-256
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    • 1991
  • 텍스트를 이용하는 새로운 데이타베이스 응용을 효율적으로 지원하기 위해 여러 가지 텍스트 검색 기법이 연구되었으며, 이러한 연구 가운데 효율적인 검색 기법으로 요약 화일 (signature file) 방법이 제안되었다. 그러나 이러한 연구는 모두 영문 텍스트를 위한 연구이며, 한글 텍스트를 위한 요약 화일 기법에 관한 연구는 거의 전무한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 한글의 특성에 맞는 요약 화일 기법을 설계하고 아울러 제안한 기법의 실용성과 타당성을 검토한다.

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Integrated Corporate Bankruptcy Prediction Model Using Genetic Algorithms (유전자 알고리즘 기반의 기업부실예측 통합모형)

  • Ok, Joong-Kyung;Kim, Kyoung-Jae
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.15 no.4
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    • pp.99-121
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    • 2009
  • Recently, there have been many studies that predict corporate bankruptcy using data mining techniques. Although various data mining techniques have been investigated, some researchers have tried to combine the results of each data mining technique in order to improve classification performance. In this study, we classify 4 types of data mining techniques via their characteristics and select representative techniques of each type then combine them using a genetic algorithm. The genetic algorithm may find optimal or near-optimal solution because it is a global optimization technique. This study compares the results of single models, typical combination models, and the proposed integration model using the genetic algorithm.

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Development of Hourly Rainfall Simulation Technique Using RCP Scenario (RCP 시나리오를 활용한 시간강우량 자료 생성기법 개발)

  • Kim, Jin Young;Kim, Jang-Gyeong;Kwon, Hyun-Han
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.6-6
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    • 2015
  • 본 연구에서는 일단위로 제공되는 RCP 시나리오를 Poisson Cluster 기법을 활용하여 시간강우량으로 생성할 수 있는 모형을 개발하는데 목적이 있다. 일반적으로 시간단위 강우량의 경우 수자원 설계 또는 강우-유출 분석시 가장 기본이 되는 입력 자료로서 이에 대한 모의기법 확립이 기후변화에 따른 수문학적 영향 검토의 신뢰성을 결정짓는 핵심 요소이다. 그러나 국내 다수 연구를 살펴보면 기후변화 시나리오의 시 공간적 상세화 기법을 활용한 일단위 상세화 연구는 다수 존재하였지만, 일단이 이하의 시간적 규모에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이러한 이유로 본 연구에서는 시단위 상세화 기법시 일반적으로 사용되고 있는 Poisson Cluster 기법을 활용하여 국내 실정에 맞는 시단위 상세화 기법을 개발고자 한다. 본 연구에서는 RCP 시나리오를 시단위강우량 자료로 생성하기 위해 다음과 같은 연구를 진행하였다. 첫째, 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 RCP($27km{\times}27km$) 시나리오를 활용하였으며, 1km 격자 단위로 시공간적 상세화 기법을 수행하였다. 둘째, 시공간적으로 상세화 된 자료를 Poisson Cluster 기법을 기반으로 시간단위 자료를 생성하였으며, 기본적인 통계치(평균, 분산, 왜곡도 등)를 활용하여 관측값과 비교 분석 하였다. 마지막으로, 미래 기후변화 시나리오를 동일한 방법으로 시간단위 자료를 생성하고 연 최대값을 추출하여 빈도해석을 통해 미래 극치 확률강우량을 평가하였다. 본 연구 결과 시간단위 자료를 제공함으로써 미래 수자원 설계 및 영향평가를 효과적으로 수행할 것으로 기대되며, 수문기상변화 예측을 위한 신뢰성 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

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Comparative Study of Hydraulic Analysis Models Using Riemann Approximate Solver (Riemann 근사해법을 이용한 수리해석모형의 비교 연구)

  • Kim, Ji-Sung;Han, Kun-Yeun;Ahn, Ki-Hong
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • pp.1332-1336
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    • 2007
  • 댐 제방 붕괴파는 갑작스러운 유량의 증가가 발생하여 불연속적인 흐름특성을 가지는 충격파(shock wave)가 전파되며, 갈수기 저수기에는 중소하천의 상류, 여울과 소에서의 흐름 또는 낙차공이나 보, 댐 여수로 등의 수공구조물에서 부분적인 사류 흐름이 발생된다. 이 때 흐름은 한계수위를 통과하게 되므로 기존 수치해법의 적용에 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 실제하천에 적용될 수 있는 1차원 HLL, Roe Riemann 근사해법들을 간단히 소개하고, 시간공간적으로 2차의 고정확도 기법으로 확장하는 방법에 대하여 소개하였다. 각 기법을 정확해가 존재하는 댐붕괴 및 마른하도 전파의 경우에 적용하여 각 기법의 적용성 및 정확성을 비교하였다. 그리고 기존 Lax-Friedrichs 기법과 Lax-Wendroff 기법의 적용결과를 비교하였다. 적용결과 Lax-Friedrichs 기법을 제외한 모든 기법이 정확해와 잘 일치하였으며 특히 HLL 기법을 2차 정확도로 확장한 WAF 기법이 가장 높은 정확도로 계산되었다. 그러나 비선형 생성항이 존재하는 실제하천에 있어서 MUSCL 기법을 이용한 2차 정확도 기법이 합리적일 것으로 판단된다.

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