• 청정기술
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• 제20권1호
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• pp.13-21
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• 2014

최근 도서지역 지하수의 염분증가로 인해 지하수가 점차 생활용수로 부적합해 짐에 따라 해수담수화의 필요성이 크게 대두되고 있다. 이러한 해수담수화를 수행하기 위해서는 많은 에너지 비용이 들어가는데, 최근 에너지가격의 상승으로 경제성 확보가 어려운 실정이다. 지열에너지를 활용한 연계형 플랜트가 문제를 해결하는 중요한 방법이 될 수 있다. 지열시스템은 지구 내부의 온도를 이용하는 방법으로서 항상 온도가 일정하며 24시간 활용할 수 있어 이용률이 높다는 장점이 있기 때문이다. 본 연구에서는 지열을 보조열원으로 활용한 진공 막 증류법 해수담수화 플랜트를 설계하고, 지열과 연계하지 않은 일반 진공 막 증류법 해수담수화 플랜트와 경제성 비교분석을 했다. 그 결과 할인율 5%일 경우 지열연계형이 $23,822,409 만큼 더 높은 순현재가치 값을 가지며, 운영기간 5.36년을 분기점으로 두 플랜트의 현금흐름이 역전되어 지열연계형 플랜트가 일반 진공 막 증류법 해수담수화 플랜트보다 더 큰 경제성을 갖는 결과를 얻었다. 또한 민감도 분석에서 주요 변수들간의 결과값 비교를 한 결과, 스팀이용비용의 변동폭이 가장 큰 영향을 미친 점에 비추어 스팀비용이 높은 지역일수록 지열에너지 연계형 플랜트가 경제적이고 효과적인 솔루션인 것으로 증명되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.204-208
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• 2018

본 논문에서는 시계열 데이터인 주가의 변동 패턴을 학습하고, 주가 가격을 예측하기 적합한 주가 예측 딥러닝 모델을 제시하고 평가하였다. 일반신경망에 시계열 개념이 추가되어 은닉계층에 이전 정보를 기억시킬 수 있는 순환신경망이 시계열 데이터인 주가 예측 모델로 적합하다. 순환신경망에서 나타나는 기울기 소멸문제를 해결하며, 장기의존성을 유지하기 위하여, 순환신경망의 내부에 작은 메모리를 가진 LSTM을 사용한다. 또한, 순환신경망의 시계열 데이터의 직전 패턴 기반으로만 학습하는 경향을 보이는 한계를 해결하기 위하여, 데이터의 흐름의 역방향에 은닉계층이 추가되는 양방향 LSTM 순환신경망을 이용하여 주가예측 모델을 구현하였다. 실험에서는 제시된 주가 예측 모델에 텐서플로우를 이용하여 주가와 거래량을 입력 값으로 학습을 하였다. 주가예측의 성능을 평가하기 위해서, 실제 주가와 예측된 주가 간의 평균 제곱근 오차를 구하였다. 실험결과로는 단방향 LSTM 순환신경망보다, 양방향 LSTM 순환신경망을 이용한 주가예측 모델이 더 작은 오차가 발생하여 주가 예측 정확성이 향상되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제12권3호
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• pp.101-115
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• 2009

조속한 주택시장의 안정화가 우리나라의 국가적 과제가 되었다. 이를 위해 주택시장의 특성을 반영하며 새로운 정책이 주택시장에 미치는 영향을 분석할 수 있는 도구의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구는 진주시를 대상으로 멀티에이전트 주택시장모형과 시뮬레이션시스템을 개발하고자 한다. 먼저 진주시의 지역적 주택시장을 분석한 다음, 주택선택모형, 헤도닉주택가격모형, 주거입지선택모형 등 3개의 하위 모형으로 구성된 멀티에이전트 모델을 개발하였다. 또한 시뮬레이션 시스템을 개발하기 위해 $150{\times}100$개의 셀로 구성된 가상공간을 설정하고 모형을 프로그래밍하였다. 이 시스템으로 도시개발이 주거 입지패턴에 미치는 영향을 분석하는 시뮬레이션을 실시해 보았다. 그 결과 단순히 도로, 상업시설, 편의시설의 입지만으로는 주거가 쉽게 유입되지 않음을 알 수 있었다. 대신에 녹지를 공급함으로써 매우 많은 주거입지를 유도할 수 있어 도시개발에서 인프라와 환경적 요인이 동시에 정비되어야 한다는 시사점을 발견할 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 멀티에이전트 모형과 시뮬레이션 시스템은 원활하게 작동하며, 다양한 정책실험과 주택시장의 분석에 유용하게 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제45권6호
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• pp.276-283
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• 2021

해운업은 선박투자에 대규모의 자본이 소요되는 한편 시장의 변동성이 극심하기 때문에 투자자금의 조달구조는 기업의 안정성과 직결된다. 지금까지의 해운업 자본구조 연구는 주로 재무제표를 기반으로 자본구조의 결정요인을 도출하는 형태로 진행되었지만 이 연구에서는 접근을 달리하여 과거의 선박가격, 이자율 그리고 부채비중의 변화가 실제 어느 정도의 현금손익으로 이어졌는지 역사적 시뮬레이션을 통해 파악하였다. 연구 결과 현금손익이 0이 되는 손익분기점이 파나막스선은 부채비중 64.38%(부채비율 180.74%), 케이프선은 73.04%(부채비율 270.92%)인 것으로 나타났는데 이는 케이프선에서 추가적인 부채 활용이 가능함을 의미한다. 또한 'Super Boom' 이전과 이후로 구분하여 분석한 결과 선종별로 다른 패턴이 형성되었다. 이를 통해 선종 즉, 영업영역별로 다른 레버리지의 관리가 필요하며 시황 국면에 따라서도 탄력적인 관리가 필요하다는 시사점을 찾을 수 있었다. 이 연구는 해운기업의 입장에서는 기업의 장기적인 안정성을 확보하는 자금조달 구조파악 측면에서, 그리고 해운과 선박금융 정책을 입안하는 정책당국의 입장에서는 해운산업의 건전성을 견인하는 측면에서 실무적인 기여를 할 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.763-776
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• 2020

양파는 기상여건에 따른 작황의 변동성이 커 생산량 및 가격 변화가 크다. 정부는 양파를 수급 민감 품목으로 지정하여 다양한 수급 안정대책을 마련하고 시행하는데 이를 위해서는 선제적이고 신뢰도 높은 양파 생산량 예측 정보가 필수적이다. 본 연구에서는 양파의 5월 초 지상부 생육정보와 5월 초부터 수확기까지의 기상정보를 이용하여 최종 생구 무게에 미치는 영향을 추정함으로써 생산량 예측의 정확도 개선에 기여하고자 한다. 위계적 특성을 갖고 있는 자료를 통해 개체별 생육요인인 1-수준 자료와 필지별 기상요인인 2-수준 자료, 그리고 두 수준 간 상호작용을 고려한 다층모형을 도입하여 분석하였다. 분석 결과, 5월 초에 엽수, 엽초경, 초장의 생육이 좋을수록 최종 생구 무게는 증가하는 것으로 추정되었다. 5월 초부터 수확기까지의 기상요인에서는 강수량, 고온일수, 탄소동화저해일수가 생구 무게에 음의 효과가 나타났으며, 일교차와 수확전강수량은 양의 효과로 통계적으로 유의하였다. 또한 1-수준과 2-수준의 교호작용항을 고려하여 모형의 적합도와 설명력을 향상시켰다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.1-14
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• 2021

양파는 생산량 변동에 따른 가격 변화폭이 커 수급조절 대책이 필요한 대표적인 농산물로 대책의 실효성 증대를 위해서는 정확한 생산량 예측이 요구된다. 양파는 주로 노지에서 재배되기 때문에 기상변화로 인해 생산량의 정확한 추정이 어렵다. 많은 선행연구가 다양하게 시도되었지만 신뢰도 높은 분석결과를 도출하기 위한 양질의 생육 실측자료가 부족한 실정이었다. 선행연구는 기상여건을 통제한 실험설계를 통해 얻어낸 자료를 분석하거나 기상자료와 생육자료 간 지역적 범위가 동일하지 않는 연구가 대다수여서 생육요인과 기상요인 간의 관계를 명확하게 규명하기에는 한계가 있었다. 본 연구는 자연적으로 노출된 환경에서 수집한 생육 실측조사 자료와 함께 실측 대상 지역의 추정 기상자료를 사용하여 생육요인과 기상요인 간 관계를 실증적으로 분석하였다. 양파의 생산량은 구중으로 결정되지만 지상부 생육상황에 따라 구의 생장이 부진할 수 있기 때문에 본 연구에서는 구중뿐만 아니라 지상부 생장과 어떤 기상요인이 중요한지 탐색하였다. 시기별로 생육요인과 통계적으로 유의한 상관관계를 갖는 기상요인을 탐색한 후, 랜덤 포레스트 기법을 이용하여 요인들의 영향력 및 중요도를 분석하였다. 주목할만한 결과로 3월 초에는 일사량이 지상부 생육에 긍정적인 영향을 주었으며, 3월 말에는 강수량과 지상부 생장 간 음의 상관관계에 있어 가뭄에 의한 피해를 언급한 기존 문헌과 상이하였다. 또한 수확기에는 강수량과 일조시간이 지상부와 지하부 생육에 미치는 영향이 유의하게 반대로 나타났다. 본 연구에서 밝혀낸 생육시기별 중요 기상요인은 양파의 생육모형과 생산량 예측모형 개발 연구를 위한 기초자료로 유용하게 활용될 것으로 기대된다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.391-404
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• 2021

본 연구에서는 최신의 연구 트렌드인 빅데이터와 인공지능을 농업분야에 접목하여 유전자 알고리즘(GA)과 전지구 기후 재분석 자료를 활용한 마늘 생산량의 장기 예측 모형을 개발하고 그 예측성능을 평가해 보았다. 해당 모형은 마늘의 파종량을 수정할 수 있는 11월에 예측 자료를 생산하므로, 마늘의 생산 시기와 시간공간적으로 떨어진 전지구 기후 재분석 자료로부터 마늘생산량의 예측 인자로 활용할 수 있는 시그널을 찾아 장기적 마늘 생산량 예측에 활용하였다. 그 결과 결정론적 예측과 확률론적 예측 모두 마늘 생산량의 경년변동성을 통계적으로 99% 신뢰수준에서 관측과 유사하게 모의하였으며, 범주형 예측에서도 이분위 예측에서 93.3%, 삼분위 예측에서 73.3%의 적중률을 보이며 우수한 예측 성능을 나타내었다. 또한, 예측인자들 사이의 선형 및 비선형적 관계를 모두 고려하는 GA방법을 사용하였을 때, 선형적 앙상블 방법을 적용하였을 때 보다 높은 예측성능과 안정적인 예측결과를 보이는 것을 알 수 있다. 본 연구에서 개발된 마늘 생산량 예측 모형은 기존의 단기예측 위주의 농산물 생산량 예측의 한계를 극복하고 한 해의 농사가 시작되기 전 잠재 생산량을 전망 정보를 생산하여 농산물의 수요·공급 및 가격안정화를 위한 장기적 계획을 수립하는 것에 도움이 될 것으로 생각된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.63-79
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• 2022

최근 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용한 주식 가격 예측 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 그 중에서도 최근에는 주식 매수 및 매도 주문 정보를 담고 있는 호가창을 이용하여 주가를 예측하려는 연구가 시도되고 있다. 하지만 호가창을 활용한 연구는 대부분 가장 최근 일정 기간 동안의 호가창 추이만을 고려하며, 호가창의 중기 추이와 단기 추이를 같이 고려하는 연구는 거의 진행되지 않았다. 이에 본 논문에서는 호가창의 중기와 단기 추이를 모두 고려하여 주가 등락을 보다 정확히 예측하는 딥러닝 기반 예측 모델을 제안한다. 더욱이 본 논문에서 제안하는 모델은 중단기 호가창 정보 외에도 해당 종목에 대한 동기간 뉴스 헤드라인까지 고려하여 기업의 정성적 상황까지 주가 예측에 반영한다. 본 논문에서 제안하는 딥러닝 기반 예측 모델은 호가창 변화의 특징을 합성곱 신경망으로 추출하고 뉴스 헤드라인의 특징을 Word2vec을 이용하여 추출한 뒤, 이들 정보를 결합하여 특정 기업 주식의 다음 날 등락 여부를 예측한다. 실제 NASDAQ 호가창 데이터와 뉴스 헤드라인 데이터를 사용하여 제안 모델로 5개 종목(Amazon, Apple, Facebook, Google, Tesla)의 일일 주가 등락을 예측한 결과, 제안 모델은 기존 모델에 비해 정확도를 최대 17.66%p, 평균 14.47%p 향상시켰다. 또한 해당 모델로 모의 투자를 수행한 결과, 21 영업일 동안 종목에 따라 최소 $492.46, 최대 $2,840.83의 수익을 얻었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권3호
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• pp.289-296
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• 2022

본 연구의 목적은 유가와 벌크선 운임의 상관관계 및 영향력을 검증하는 것이다. 탄소배출 감축을 위해 석유의존도를 줄이고 친환경연료 선박의 개발이 추진되고 있지만, 현재의 진행상황으로 볼 때, 상당한 시간이 필요할 것으로 보인다. 반면, COVID 19 팬데믹 및 러시아의 우크라이나 침공에 따른 유가 변동성이 커지고 있다. 해운업에서 연료비용이 큰 비중을 차지하고 있으므로, 유가가 운임에 어떠한 영향을 주는지 점검이 필요하다. 유가 변수로 Brent, Dubai, WTI 그리고 운임변수는 BDI, BCI, BPI로 2008년 10월부터 2022년 2월까지 월별 데이터를 사용하였다. VAR(Vector Autoregressive) 모형을 이용한 상관관계 분석에서 BDI에 대한 충격반응 분석은 WTI가 가장 큰 영향을 미쳤고, 그 다음으로 두바이유, 브렌트유 순으로 차이를 보였다. 예측오차 분산분해 분석결과는 BDI에 대해 WTI, 두바이유, 브렌트유 순으로 설명력의 차이를 보였다. 선종별로 차이는 있으나, 대체로 WTI와 두바이유가 설명력이 높았다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권3호
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• pp.52-60
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• 2021

국내 시공사의 해외 건설 비중이 증가하면서, 발생하는 리스크로 인한 비용초과는 시공사의 재정 상황에 막대한 영향을 끼친다. 특히, 현지 관리자의 올바른 시공단계의 리스크 인식은 실질적인 관리에 영향을 끼친다. 그러나 실제 사례에서 발생한 리스크 요인의 비용초과 영향도와 현장 관리자의 인식도에는 차이가 있다. 따라서 이 연구는 리스크 관리를 위한 비용초과 대응전략 구축 이전에 해외 건설 시공단계 리스크 요인을 기반으로 실제 사례와 현지관리자의 인식도 비교를 목표로 한다. 우선, 이론고찰을 통해 선별된 리스크 요인을 기반으로 20개 사례에서 발생한 290개의 비용초과 데이터 기반으로 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 추가 데이터를 획득한 후, 다중회귀분석으로 얻을 수 있는 표준화계수를 통해 요인별 비용초과 영향도를 구하였다. 또한, 42명의 현지관리자를 대상으로 동일 요인에 대한 인식도 파악을 위해 설문조사 진행 후, SWARA를 활용하여 분석하였다. 두 데이터 비교 결과, '하청업체와의 갈등', '현지 커뮤니티와의 갈등' 등의 갈등 관련 리스크들이 높은 비용초과를 보인다. 그러나 현지관리자들은 이를 낮은 순위로 인식하며, '자재 가격의 변동', '시공 품질 오류' 등에 대해 높은 순위로 인식하고 있었다. 따라서 현지관리자들의 갈등 리스크에 대한 교육과 관심이 필요하다.