KCI등재
고농도 오존 예측을 위한 향상된 변환 기법과 예측 성능 평가
저자
천성표(Seong-Pyo Cheon) ; 김성신(Sungshin Kim) ; 이종범(Chong-Bum Lee)
발행기관
학술지명
한국지능시스템학회논문지(Journal of Korean institute of intelligent systems)
권호사항
발행연도
2007
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
435-442(8쪽)
KCI 피인용횟수
2
제공처
대기중의 고농도 오존의 피해를 줄이기 위해서, 고농도 오존 발생 전에 미리 오존 농도를 예측하기 위한 연구가 진행 되었다. 하지만, 고농도 오존은 그 발생 빈도가 매우 희소하고, 대기 오존 생성 과정이 매우 비선형적이며 복잡한 특징이 있다. 이러한 특징을 극복하고 보다 정확한 예측 모델을 개발하기 위하여, 본 논문에서는 다양한 데이터 처리 기법을 도입하였다. 데이터 전처리과정에서 FCM(Fuzzy C-mean) 방법을 이용하여 오존 농도별 데이터 클러스터링을 시도하였으며, 결측 또는 비정상 데이터를 처리할 목적으로 Rejection 표본 추출법을 이용하였고, 모델의 입력과 출력의 상관관계를 향상시키기 위해서 로그 변환기법을 응용하였다. 오존 예측을 위한 모델링 기법은 DPNN(Dynamical Polynomial Neural Networks)을 이용하였으며, 최소 바이어스 판별법(Minimum Bias Criterion)으로 최적화된 모델을 선택하였다. 끝으로, 본 논문에서는 로그 변환기법이 예측 모델에 미치는 영향을 보이기 위해서 입력 데이터를 두 개의 집합으로 나누어 다양한 방법으로 예측 결과를 평가했다. 결과적으로 계절적 영향에 의해 특정 분포를 가지는 오존 관련 데이터에 있어서 로그 변환 방법이 모델의 성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 보였다.
더보기To reduce damage from high concentration ozone in the air, we have researched how to predict high concentration ozone before it occurs. High concentration ozone is a rare event and its reaction mechanism has nonlinearities and complexities. In this paper, we have tried to apply and consider as many methods as we could. We clustered the data using the fuzzy c-mean method and took a rejection sampling to fill in the missing and abnormal data. Next, correlations of the input component and output ozone concentration were calculated to transform more correlated components by modified log transformation. Then, we made the prediction models using Dynamic Polynomial Neural Networks. To select the optimal model, we adopted a minimum bias criterion. Finally, to evaluate suggested models, we compared the two models. One model was trained and tested by the transformed data and the other was not. We concluded that the modified transformation effected good to ideal performance in some evaluations. In particular, the data were related to seasonal characteristics or its variation trends.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2023 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (재인증) | KCI등재 |
2019-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | KCI후보 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2015-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (기타) | KCI후보 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-02-20 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems | KCI등재 |
2008-02-18 | 학회명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.62 | 0.62 | 0.63 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.56 | 0.49 | 0.866 | 0.2 |
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