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Wavelet Transform 방법과 SVM 모형을 활용한 상수도 수요량 예측기법 개발
권현한,김민지,김운기,Kwon, Hyun-Han,Kim, Min-Ji,Kim, Oon Gi 한국수자원학회 2012 한국수자원학회논문집 Vol.45 No.11
본 연구에서는 Wavelet Transform과 Support Vector Machine (SVM)을 결합한 Hybrid 상수도 수요량 예측 모형을 개발하였다. Wavelet Transform 방법을 활용하여 다양한 스케일이 존재하는 상수도 수요량 시계열을 분해하여 단순한 형태의 시계열로 변환하는데 이용하였으며, 비선형 예측모형인 SVM은 이들 단순화된 시계열을 예측하는데 활용하여 예측성능을 극대화시키는 방안을 수립하였다. 본 연구에서는 상수도 수요량 자료에서 내재되어 있는 주기의 특성과 비선형 예측모형의 장점을 서로 연계한 해석이 가능하였으며 시각적인 검토 및 모든 통계지표에서 개선된 예측결과를 확인할 수 있었다. 특히, 기존 ARIMA 모형 계열에서 나타나는 자기예측문제를 상당부분 개선한 결과를 보여줌으로서 실질적인 수요량 예측모형으로서 활용이 가능할 것으로 판단된다. A hybrid forecasting scheme based on wavelet decomposition coupled to a support vector machine model is presented for water demand series that exhibit nonlinear behavior. The use of wavelet transform followed by the SVM model of each leading component is explored as a model for water demand data. The proposed forecasting model yields better results than a traditional ARIMA time series forecasting model in terms of self-prediction problem as well as reproducing the properties of the observed water demand data by making use of the advantages of wavelet transform and SVM model. The proposed model can be used to substantially and significantly improve the water demand forecasting and utilized in a real operation.
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기상정보 및 태풍특성을 고려한 계절 강수량의 확률론적 모형 구축
권현한(Kwon Hyun-Han),문영일(Moon Young-Il) 대한토목학회 2007 대한토목학회논문집 B Vol.27 No.1B
최근 연구에 의하면 기상 등의 외부적 요인이 수문학적 빈도를 변화시킨다고 알려지고 있다. 그러나 전통적인 수문학적 빈도해석은 자료의 정상성을 전제로 하기 때문에 어떤 외부인자의 따른 영향을 고려할 수 없다. 이러한 관점에서 본 연구에 서는 계절강수량에 영향을 줄 수 있는 인자를 고려함과 동시에 이들 인자를 조건부로 하는 10년 빈도 강수량의 발생 확률을 계층적 Bayesian 다중 Logistic 분석을 통해 제시하였다. 해수면온도, GCM 예측 강수량, 태풍 특성치를 주요 외부인자로 고려하였으며 10년 빈도 이상의 계절강수량(5월-10월)과 본 연구에서 이용된 기상인자에 대해서 통계적으로 유의한 상관관계를 추정할 수 있었다. Bayesian 방법으로 추정된 사후분포를 토대로 판단해보면 서울 및 목포 지점 모두에서 상대적으로 열대성 저기압 지속시간과 해수면온도가 갖는 중요도가 상대적으로 크게 나타났다. 계층적 Bayesian Logistic 회귀분석을 이용하여 10년 빈도 이상의 강수량이 발생할 확률을 추정하였으며 서울과 목포 2지점 모두에서 93%의 정분류율(right classification rate)을 얻을 수 있었다. lt is now widely acknowledged that climate variability modify hydrological frequency. However, traditional hydrological frequency analysis is not able to consider the effects on the exogenous factors. Because a traditional assumption underlying flood frequency analysis is that the underlying stochastic process is stationary in time. With regard to these points, this study is not only to consider exogenous factors which can influence on seasonal rainfall but also to provide the occurrence probability of a 10-year return period rainfall by employing hierarchical Bayesian multiple logistic regression model. The sea surface temperature, the GCM ensemble rainfall prediction and the characteristics of typhoon which can affect Korea are considered as potential predictors. It was found that those predictors are significantly correlated with exceeding 10-year return period rainfall. Given posterior distributions of parameters from Bayesian approach, the low pressure depression time and the SSTs relatively play an important role in both Seoul and Mokpo. Hierarchical Bayesian logistic model shows good performance in terms of classifying extreme events. The model indicates that the right classification rate is approximately 93% in both Seoul and Mokpo.
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Wavelet Transform을 이용한 수문시계열 분석
권현한,문영일,Kwon, Hyun-Han,Moon, Young-Il 한국수자원학회 2005 한국수자원학회논문집 Vol.38 No.6
본 논문은 수문시계열에서 나타나는 주기성 및 경향성 등을 평가하기 위한 방법으로 Fourier Transform을 개선한 Wavelet Transform방법을 제시하고 이에 대한 타당성 및 적용성을 월강수량 및 연강수량 자료와 대표적인 기상인자인 남방진동지수(SOI)와 해수면온도(SST)를 대상으로 평가해 보았다. Fourier Transform은 시간적인 특성을 파악하지 못하는 반면에 Wavelet Transform은 수문시계열이 갖는 시간적인 특성을 유지하면서 빈도에 대한 스펙트럼을 보다 효율적으로 평가할 수 있었다. Wavelet Transform을 이용하여 분석한 결과 국내 월강수량은 1년을 중심으로 강한 스펙트럼을 나타내고 있으며 연강수량은 2-8년 주기에서 통계적으로 유의한 주기를 확인할 수 있었다. SOI와 SST에서는 2-8년 주기가 지배적임을 확인할 수 있었다. This paper introduces the wavelet transform that was improved by the fourier transform to assess periodicities and trends, we assessed propriety with examples of two monthly precipitation data, annual precipitation, SOI index and SST index. The wavelet transform can effectively assess the power spectrum corresponding to frequency as maintaining chronological characteristics. The results of the analysis using the wavelet transform showed that the monthly precipitation have the strongest power spectrum near that of 1 year, and the annual precipitation represent the dominated spectrum in the band of 2-8 years. Also, the SOI index and SST index indicate the strongest power spectrum in the band of 2-8 years.
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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.
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권현한,문영일,Kwon, Hyun-Han,Moon, Young-Il 한국수자원학회 2006 한국수자원학회논문집 Vol.39 No.12
본 연구에서는 조건부 핵밀도함수와 CAFPE(Corrected Asymptotic Final Prediction Error) 차수결정 방법에 근거한 비매개변수적 비선형 자기회귀 (Nonlinear AutoRegressive, NAR) 모형을 소개하고 이를 SOI(Southern Oscillation Index)에 적용하였다. SOI 자료에 대해서 선형 AR 모형을 적용하였으나 잔차에 대한 검정결과 이분산성(heteroscedasticity)을 나타내었다. 또한 BDS(Brock-Dechert-Sheinkman) 검정에서 비선형성이 존재함을 확인하였다. 따라서 NAR 모형에 SOI 자료를 적용시켰다. CAFPE를 이용하여 가장 적합한 모형으로 지체 1, 2와 4가 선택되었으며 조건부 평균함수를 추정하여 SOI 자료를 모의한 결과 잔차에 대해서 정규성과 이분산성 가정이 Jarque-Bera 검정과 ARCH-LM 검정에서 각각 기각되었으며 또한 조건부 표준편차함수의 최적 차수로 3, 8과 9가 CAPFE를 통해 선택되었다. 조건부 평균함수와 표준편차함수를 모두 고려한 모형에 대한 잔차 검정 결과 잔차의 I.I.D 가정을 만족하였으며 특히, BDS 검정에서 신뢰구간 95%와 99%에서 모두 만족한 결과를 나타내었다. 마지막으로 전체의 15%에 해당하는 SOI 자료에 대해서 One-Step 예측을 수행하였으며 선형 모형에 비해 평균제곱예측오차가 7% 적게 나타났다. 따라서, NAR 모형은 여타의 매개변수적 방법과 달리 모형 선택에 있어 자유로우며 비선형성을 고려할 수 있는 모형으로서 SOI 자료와 같은 비선형 자료를 위한 모의방법으로 선형 모형에 비해 많은 장점을 가지고 있다. We have presented a nonparametric stochastic approach for the SOI(Southern Oscillation Index) series that used nonlinear methodology called Nonlinear AutoRegressive(NAR) based on conditional kernel density function and CAFPE(Corrected Asymptotic Final Prediction Error) lag selection. The fitted linear AR model represents heteroscedasticity, and besides, a BDS(Brock - Dechert - Sheinkman) statistics is rejected. Hence, we applied NAR model to the SOI series. We can identify the lags 1, 2 and 4 are appropriate one, and estimated conditional mean function. There is no autocorrelation of residuals in the Portmanteau Test. However, the null hypothesis of normality and no heteroscedasticity is rejected in the Jarque-Bera Test and ARCH-LM Test, respectively. Moreover, the lag selection for conditional standard deviation function with CAFPE provides lags 3, 8 and 9. As the results of conditional standard deviation analysis, all I.I.D assumptions of the residuals are accepted. Particularly, the BDS statistics is accepted at the 95% and 99% significance level. Finally, we split the SOI set into a sample for estimating themodel and a sample for out-of-sample prediction, that is, we conduct the one-step ahead forecasts for the last 97 values (15%). The NAR model shows a MSEP of 0.5464 that is 7% lower than those of the linear model. Hence, the relevance of the NAR model may be proved in these results, and the nonparametric NAR model is encouraging rather than a linear one to reflect the nonlinearity of SOI series.
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