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Support Vector Machine과 상태공간모형을 이용한 단변량 수문 시계열의 동역학적 비선형 예측모형
권현한(Kwon Hyun-Han),문영일(Moon Young-Il) 대한토목학회 2006 대한토목학회논문집 B Vol.26 No.3B
최근에 수문시계열로부터 저차원의 비선형 거동을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 우수한 상태-공간 재구성 능력을 갖는 비선형 예측모형을 구성하여 Great Salt Lake(GSL) Volume에 적용하였다. SVM은 Kernel 함수로부터 유도된 고차원의 특성공간 안에서 선형함수의 가상공간을 이용하는 Machine Learning 방법론이다. 또한 SVM은 훈련자료로부터 얻어지는 평균제곱오차가 아닌 일반화된 오차를 최소화함으로써 상대적으로 기존 방법에 비해 적은 수의 매개변수와 과적합(over fitting)을 피하면서 비선형 함수의 최적화가 가능하다. 본 연구에서 제시한 SVM 회귀분석의 적용성은 미국의 GSL의 2주 간격 Volume을 대상으로 검토하였다. SVM을 이용한 비선형 예측모형은 GSL Volume의 2주(1-Step), 8주(4-Step)와 반복예측(Iterated Prediction, 121-Step)까지 적용되었다. 본 연구에서는 극치사상 즉, 급격한 감소 및 증가 구간을 예측하는데 있어서 훈련구간과 예측구간을 구분하여 모형의 신뢰성을 평가하였다. 예측결과SVM은 훈련자료로부터 적은 수의 관측치를 이용하여 동역학적 거동을 추출할 수 있었으며 실제 관측자료와 거의 유사한 예측이 가능함을 통계적 지표로 확인할 수 있었다. 따라서 비선형 수문시계열의 단기예측을 위한 모형으로 적용이 가능할 것으로 판단된다. The reconstruction of low dimension nonlinear behavior from the hydrologic time series has been an active area of research in the last decade. In this study, we present the applications of a powerful state space reconstruction methodology using the method of Support Vector Machines (SVM) to the Great Salt Lake (GSL) volume. SVMs are machine learning systems that use a hypothesis space of linear functions in a Kernel induced higher dimensional feature space. SVMs are optimized by minimizing a bound on a generalized error (risk) measure, rather than just the mean square error over a training set. The utility of this SVM regression approach is demonstrated through applications to the short term forecasts of the biweekly GSL volume. The SVM based reconstruction is used to develop time series forecasts for multiple lead times ranging from the period of two weeks to several months. The reliability of the algorithm in learning and forecasting the dynamics is tested using split sample sensitivity analyses, with a particular interest in forecasting extreme states. Unlike previously reported methodologies, SVMs are able to extract the dynamics using only a few past observed data points (Support Vectors, SV) out of the training examples. Considering statistical measures, the prediction model based on SVM demonstrated encouraging and promising results in a short-term prediction. Thus, the SVM method presented in this study suggests a competitive methodology for the forecast of hydrologic time series.
유연포장 필름의 종류 및 두께에 따른 화랑곡나방 침투율 연구
이수현(Soo Hyun Lee),권상조(Sang-Jo Kwon),이상은(Sang Eun Lee),김정헌(Jeong-Heon Kim),이정수(Jung-Soo Lee),나자현(Ja Hyun Na),한재준(Jaejoon Han) 한국식품과학회 2014 한국식품과학회지 Vol.46 No.6
이 연구에서는 식품포장분야에 사용되는 유연포장재들의 두께에 따른 방충효과를 규명하여 각각의 포장재에서 일정 수준의 방충효과를 나타내기 위한 필름의 최적의 조건을 연구하고자 하였다. 식품용 유연포장재들 중에서도 가장 널리 이용되고 있는 PE, PP, PS, AF, PET를 채택하여 실험을 진행한 결과, 각 포장재들의 두께에 따른 화랑곡나방 유충에 의한 침투율은 전반적으로 필름의 종류에 관계없이 두께가 얇을수록 포장재 내부로 빠르게 침투하는 경향을 보였다. 특히 PP와 PS의 경우 다른 필름들과는 다르게 각각 20 μm와 30 μm에서 72시간 이내에 100% 침투되는 결과값을 보여 방충포장소재로서의 상대적인 취약함을 보였다. 결과적으로 필름의 종류에 상관없이 두께가 증가할 수록 화랑곡나방 유충의 침투율이 낮아진다는 것을 보여 주었다. 따라서 식품 내 해충과 같은 동물성 이물의 혼입을 방지하기 위해서는 포장 소재의 종류에 따라 특정 두께 이상을 확보해야 한다고 판단된다. This study investigated the effect of perforation by the Indian meal moth (Plodia interpunctella) larvae on various flexible food-packaging films, in relation to their thickness and type. Among the various flexible packaging films, polyethylene (PE), aluminum foil (AF), polypropylene (PP), polystyrene (PS), and polyethylene terephthalate (PET) were selected for this study due to their wide usage in food packaging. Based on their thickness, film penetration by P. interpunctella larvae was measured as in following order: PP, 20 μm; AF, 9 μm; PET, 12 μm; PP, 30 μm; PS, 30 μm; PE, 40 μm; PE, 35 μm; PS, 60 μm; and PET, 16 μm. P. interpunctella larvae rapidly penetrated through the packaging films regardless of their thickness and type. In particular, it was observed that PP of 20 μm and PS of 30 μm were completely penetrated by P. interpunctella larvae within 72 h, rendering thin PP and PS films less valuable as anti-insect packaging films. Our results show that the perforations by P. interpunctella larvae were observed in the thin films. These results imply that each packaging film has a marginal thickness against the perforations by P. interpunctella larvae.
계층적 Bayesian 모형 기반 지역빈도해석 모형 개발
권현한,김진영,김운기,이정주,Kwon, Hyun-Han,Kim, Jin-Young,Kim, Oon-Ki,Lee, Jeong-Ju 한국수자원학회 2013 한국수자원학회논문집 Vol.46 No.1
본 연구에서는 계층적 Bayesian 기법을 이용한 새로운 지역빈도해석 모형을 개발하는데 목적이 있으며 이를 통해서 신뢰성 있는 매개변수를 추정과 동시에 지역빈도해석 절차의 불확실성 평가를 용이하게 접근할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안되는 계층적 Bayesian 기반 지역빈도해석 모형(HBRFA)의 적합성을 평가하기 위해서 모의실험을 수행하였다. 즉, 10개의 모의 관측소를 대상으로 Monte-Carlo 모의를 통한 평가를 수행하였으며 전체적으로 HBRFA 모형이 기존 L-모멘트 방법에 비해 편의를 줄여주는 것으로 평가되었다. 특히 재현기간이 증가될수록 편의가 두드러지게 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 전라북도의 6개 강우지점을 대상으로 HBRFA 모형과 기존 L-모멘트 기반 지역빈도해석 결과를 비교하였다. 계층적 Bayesian 모형의 특징을 평가하고자 매개변수의 Shrinkage 과정을 정량적으로 도출하여 제시하였으며 추정된 지역확률강수량이 기존 L-모멘트 기법과 유사한 결과를 갖는 것을 확인할 수 있었다. 더불어 빈도별 확률강수량의 불확실성을 정량적으로 제시할 수 장점을 확인할 수 있었다. The main objective of this study was to develop a new regional frequency analysis model based on hierarchical Bayesian model that allows us to better estimate and quantify model parameters as well as their associated uncertainties. A Monte-carlo experiment procedure has been set up to verify the proposed regional frequency analysis. It was found that the proposed hierarchical Bayesian model based regional frequency analysis outperformed the existing L-moment based regional frequency analysis in terms of reducing biases associated with the model parameters. Especially, the bias is remarkably decreased with increasing return period. The proposed model was applied to six weather stations in Jeollabuk-do, and compared with the existing L-moment approach. This study also provided shrinkage process of the model parameters that is a typical behavior in hierarchical Bayes models. The results of case study show that the proposed model has the potential to obtain reliable estimates of the parameters and quantitatively provide their uncertainties.