• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
• /
• pp.130-130
• /
• 2011

물은 인간생활에 없어서는 안될 필수재화이며 경제활동의 모든 생산활동에도 필요 불가결한 재화이다. 최근 기후변화로 인해 우리나라의 기후변화 패턴은 극한 홍수와 극한 가뭄을 경험하고 있다. 우리나라의 기상 패턴을 살펴보면 6-7년 주기로 극심한 가뭄이 발생하고 있다. 2009년 태백지역에서는 식수가 중단되는 극심한 가뭄을 경험한 바 있다. 기후변화로 인한 영향중 가뭄의 특성은 언제부터 가뭄이 발생한 것인지에 대한 판단이 어렵고 또한 갑작스러운 강우발생으로 가뭄이 해갈됨으로써 가뭄피해의 심각성을 인지하지 못하는 것이다. 따라서 가뭄에 대한 대응정책은 상대적으로 뒤로 미루어져왔다. 본 연구는 가뭄이 발생할 경우, 그 정도에 따라 물의 잠재가격 추정을 통해 가뭄이 미치는 사회경제적 피해와 파급효과를 분석하기 위한 모형과 결과를 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.525-526
• /
• 2021

최근 금리 인하로 주식을 비롯한 다양한 금융상품에 대한 투자가 급증하고 있다. 주식 시장에서 가격은 시장의 모든 정보들이 반영된 결과로서 주식의 가격 변동을 이용하여 가격 패턴을 찾아낸 후 다양한 분석기법으로 주가 지수를 예측하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 주식 시장은 기업의 내·외부 요인들의 상호관계가 주가 형성에 많은 영향을 주는 가격 결정 메카니즘으로 인해 주가의 변동을 설명할 수 없는 경우가 자주 발생하고 있다. 따라서 주식 시장 예측을 위해서는 시장 내부의 변화와 외부 사건들을 함께 반영할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 뉴스 기사들에 대한 감성 분석과 주가지수의 시계열 데이터를 딥러닝 예측 모델을 통해 주식 시장의 추세를 예측할 수 있는 주가지수 예측 프로그램을 제안한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
• /
• pp.480-481
• /
• 2012

LED (Light Emitting Diode)는 친환경적이며 고수명 등의 여러 장점을 가지고 있어서 액정디스플레이의 광원으로 널리 사용되고 있다. 그러나 LED 제품을 제조하기 위해서는 칩, 패키지, 모듈, 시스템으로 구성된 4단계의 복잡한 제조공정을 거쳐야 하므로 가격이 높은 단점이 있다. 이를 개선하기 위해서 패키지, 모듈, 시스템의 3단계의 공정을 하나로 통합한 hybrid LED package(HLP) 개념이 제시되었다. HLP는 LED chip을 PCB에 직접 실장한 뒤 초정밀 가공 및 성형 기술을 활용하여 일체형 광학패턴을 인가함으로써 공정을 단순화하면서도 광효율을 향상시킬 수 있다. 이에 본 연구에서는 다구찌 실험계획법을 사용하여 디스플레이에서 중요시되는 휘도를 높일 수 있는 일체형광학패턴 형상 최적화를 실시하였으며, 최적화된 일체형 광학패턴을 제조하기 위한 초정밀 가공 및 성형기술을 개발하였다. 최적화 결과 높이 25um, 꼭지각 90도의 음각형태의 사각피라미드 패턴이 최적형상으로 결정되었으며, 패턴이 없을 때와 비교하여 휘도가 약 32.3% 높아지는 것으로 나타났다. 이러한 일체형 광학패턴을 제품으로 구현하기 위하여 초정밀 절삭기술을 활용하여 마스터 금형을 제작하였다. 최종적으로 사출성형을 통해 일체형 광학패턴을 제작하게 되는데 이때 사출기 내부 공기흐름 및 진공도를 최적화함으로써 패턴 내부에 불필요한 기포가 발생하지 않도록 하는데 성공하였다. 이를 통해 생산성이 높은 사출성형으로 HLP 제품을 양산할 수 있는 가능성을 확인하였고, 추후에는 실제 제품을 제작하는 연구를 수행할 예정이다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권12호
• /
• pp.83-91
• /
• 2021

농산물은 기상, 기후 등의 변화로 인해 공급이 불규칙하고, 공급량이 10% 하락하면 가격이 50% 상승하는 가격 탄력성이 매우 높다. 이러한 농산물 가격의 변동으로 인해 소상인의 경매를 통해 생산자에게 대금의 안전성을 보장하고 있다. 그러나, 과잉생산으로 가격이 폭락할 경우, 생산자에 대한 보호 조치는 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 농산물에 대한 가격을 인공지능 알고리즘으로 예측하여 전자거래 시스템에 활용할 수 있는 비즈니스 모델을 설계하였다. 이를 위해, 학습 패턴 쌍으로 모델을 학습시키고, ARIMA, SARIMA, RNN, CNN을 적용하여 예측 모델을 설계하였다. 최종적으로, 농산물 예측가격 데이터를 단기예측과 중기예측으로 분류하여 검증하였다. 검증 결과, 2018년 데이터를 기반으로 실제 가격과 예측 가격이 91.08%의 정확도를 나타냈다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
• /
• pp.467-469
• /
• 2003

본 논문에서는 KOSIP 200선물을 예측하기 위한 시스템으로 과거의 자료를 사용하여 거래패턴과 그 변화 및 시장의 가격과 거래량의 패턴을 학습하며, 미래의 선물가를 예측하는 시스템으로 역전파 신경망(Backpropagation Neural Network)을 학습 알고리즘으로 하는 L2K시스템 실험과 다양한 입력데이터와 훈련데이터의 변화를 테스트 하여 최적의 네트워크 구성하여 정확도를 향상 시켰다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
• /
• pp.603-607
• /
• 2007

GPS 수신기의 지속적인 가격 하락과 GPS 기반의 다양한 위치기반서비스 개발로 인하여 개인 휴대용 GPS 수신기의 보급이 확대되고 있다. 이동객체의 위치 및 시간 정보를 포함하고 있는 GPS 데이터를 분석하면 이전에는 불가능했던 이동패턴을 파악하고 이해하는 것이 가능해진다. 이동객체 데이터의 저장과 분석에 관한 연구들이 진행되고 있지만, 이동객체의 속성에 따른 다차원적 이동패턴 분석에 관한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구는 개인 휴대용 GPS 수신기를 통해 수집된 이동 데이터와 이동객체의 속성 데이터를 통합하여 이동객체의 시공간적 특성을 다차원적으로 분석할 수 있는 데이터마트를 구현하고 시각적으로 표현하였다. 이러한 과정을 통해 GPS 데이터를 이용한 이동패턴 분석의 유용성과 문제점을 탐색적으로 살펴보았다.

• 한국재료학회:학술대회논문집
• /
• 한국재료학회 2010년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.24.2-24.2
• /
• 2010

고분자 몰드를 이용한 nanoimprint lithography (NIL)는 고분자소재의 유연성과 투명성으로 인하여, 유기전자소자나 유연한 디스플레이소자 등 다양한 응용이 가능하다. 하지만, 고분자소재는 일반적으로 열저항성과 내구성이 낮아서, 고분자 몰드를 이용한 패턴형성 시, 자외선 경화방식이 주로 사용된다. 만약 복제가 쉽고, 가격이 저렴하며, 열저항성과 내구성이 강한 고분자 몰드를 제작한다면, thermoplastic-NIL 기술에 적용할 수가 있기 때문에, 고온을 요구하는 소자의 패턴형성 공정에 사용 가능하다. 본 연구에서는 이러한 고분자 몰드 제작을 위하여, 열저항성과 내구성이 강한 polyimide 필름과 polyurethane acrylate (PUA)를 기반으로 제작된 resin을 이용하였다. 먼저 Polyimide 필름 위에 자외선 노광을 사용하여, PUA resin 을 경화시킴으로써 패턴을 형성하였다. 이렇게 만들어진 몰드를 thermoplastic-NIL기술에 적용함으로써, Si 기판 위에 sub-마이크로 급 패턴을 형성하였다. 또한, 제작된 고분자 몰드를 사용하여 반복적인 NIL 공정을 수행함으로써 몰드의 내구성을 확인하였으며, 곡면 기판 위에 NIL을 함으로써 몰드의 유연성을 확인 할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제3권2호
• /
• pp.57-70
• /
• 1997

주식 시장을 예측하는 문제는 금융 분야에서 중요한 관심이 되어왔다. 주식 시세는 시장 환경의 변화에 따라 급격한 변화를 갖는다. 따라서 주식 투자로부터 이윤을 창출하기 위해서 주식을 사고 파는 시점을 결정하는 문제는 중요하다. 본 연구에서는 주시 매매 타이밍을 예측하기 위해서 캔들스틱 차트(Candlesticks chart)분석을 이용한 전문가 시스템(Expert System)으로서 '차트 해석기 (Chart Interpreter)'를 설계, 개발하였다. 주식 가격의 변동을 예고하는 패턴들을 정의하고 그 패턴들의 의미에 따라 매미결정을 첨가한 규칙을 생성하였다. 정의된 패턴들은 의미에 따라 크게 하락형, 상승형, 중립형, 추세지속형, 추세 전환형으로 분류된다. 정의된 패턴과 지식베이스의 유용성을 검증하기 위해서 수행된 1992년부터 1997년에 걸친 과거 한국 주식 시장 실거래 투자 데이터에 대한 실험결과는 평균 투자 성공률이 약 72%로서 주식시장에서 투자자들의 투자를 돕는데 우수한 지표로서 사용될 수 있음을 보였다. 또한, 개발된 지식베이스는 특정 연도나 특정 분야에 따라 예측력이 크게 변하지 않은 시간 독립적이고 분야 독립적인 특성을 가짐으로 분야나 시간에 구애받지 않고 사용할 수 있다는 장점을 갖는다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
• /
• pp.466-468
• /
• 2003

폭발적인 웹 사용자의 증가를 수용하기 위해서 가격 대 성능비가 우수한 웹 클러스터링 시스템이 선호되고 있다. 많은 연구 결과들은 웹 요청의 패턴이 소수의 사용자 요청에서 매우 높은 확률과 빈도로 참조됨을 보여주고 있다. 이러한 참조 패턴을 반영하기 위해서 서버 시스템은 각각의 사용자 요청의 특성에 맞는 스케줄링 방법을 제공해야 한다. 본 논문에서는 TCP-handoff protocol을 이용한 Layer-7 기반의 클러스터링 시스템을 Linux에 구현하였고, 웹 사용자 요청 패턴에 기반을 둔 DS(Dual Scheduling) 부하 분산 알고리즘을 적용하여 기존의 부하 분산 알고리즘과 비교하였다. 실험적으로 DS 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비해 35% 이상의 성능향상을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.200-203
• /
• 2008

최근 전력산업에서의 에너지 가격 및 공급과 수요의 변동, 그리고 기후의 변화에 의해서 부하 예측은 전력회사 경영방침 계획에 있어 중요한 요소가 되었다. 이 논문에서 전력계통의 최적 운용 계획을 위하여 우리가 제안한 기법은 다차원 분석이 가능한 3D 큐브 마이닝과 시간의 변화에 따른 패턴 예측이 가능한 캘린더 기반 시간 데이터 마이닝 기법이다. 이를 통하여 무선 부하 감시 시스템의 부하 데이터의 다차원 분석이 가능하고, 시간 변화에 따른 서로 다른 부하 패턴의 예측이 가능하도록 한다.