• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.37-38
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• 2022

농산물의 산지 가격이나 도매가격이 등락하면, 즉시 또는 일정한 시차 이후에 소비자가격도 등락한다. 본 논문에서는 선형회귀모델을 통해 쌀 가격을 예측하고 쌀 가격에 영향을 미치는 날씨의 시기를 찾아보고자 한다. 이에 따라 KAMIS, 기상자료개방포털, KOSIS에서 수집한 날씨, 생산량, 그리고 소비자물가 등락률 데이터를 이용하여 쌀 가격 예측을 수행하고, 날씨 데이터와 쌀 가격 데이터의 날짜 간격을 두어 날씨가 쌀 가격에 영향을 미치는 시기를 알아보았다. 모델 평가 결과, 2개월 간격을 두고 예측한 RMSE가 164.135로 가장 큰 영향을 미쳤다. 본 연구를 기반으로 향후 다른 농산물의 가격 예측도 가능할 것이며 농산물에 영향을 미치는 변수의 시기도 예측할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• 한국항공우주학회지
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• 제38권4호
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• pp.309-314
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• 2010

기본설계 단계에서 회전익 항공기의 가격을 보다 정확하게 예측하기 위해서 Harris & Scully에 의해 제시된 가격 예측 식을 최신의 추세식으로 수정하였다. 이를 위해 1997년 이후의 총 74개에 대한 회전익기 가격 및 제원 정보를 이용하여 가격 예측 식을 업데이트하였다. 업데이트 된 가격 예측식을 Tishchenko의 기본설계 기법과 통합하여 기본설계 단계에서 가격을 고려하도록 구성하였다. 본 기본설계 및 가격예측 프로그램을 현재 운용되고 있는 미국 Sikorsky사의 S-76C+를 비롯한 여러 기종의 헬리콥터에 적용하여 가격과 제원 결과를 도출하고 검증하여 본 연구의 유효성을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권2호
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• pp.271-280
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• 2017

우리나라 뉴스에서 매일 빠지지 않는 내용은 아마도 부동산 경제에 관한 것이라고 생각된다. 많은 사람들은 부동산 가격의 변동에 관한 전문가들의 예측에 관심을 갖고 있다. 매매가격 혹은 전세가격을 예측하기위해 일반적으로 많이 사용되는 방법은 박스-젠킨스에 기반을 둔 자기회귀이동평균모형이다. 본 논문에서는 자기회귀모형과 다변량 자료분석에서 사용하는 독립성분분석을 결합하여 예측하는 방법을 시도하여 보았다. 매매가격과 전세가격을 두 개의 독립성분으로 재설정하고 독립성분들을 이용하여 예측한 후 역변환을 통해 매매가격과 전세가격을 예측하는 방법을 시도하였다. 그 결과 일반적인 자기회귀이동평균모형을 사용할 때 보다 독립성분을 활용한 예측이 실제 지수에 더 유사한 값들을 얻을 수 있음을 보였다.

• 한국가금학회지
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• 제39권3호
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• pp.233-239
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• 2012

농업 관측에서 제공하고 있는 육계 가격 전망치들은 관련산업에 종사하는 생산자나 기업들에게 매우 중요함에도 불구하고, 예측 자료에 대한 객관적인 평가에 대한 연구가 전무한 실정이다. 본 연구에서는 농업 관측에서 제공하고 있는 육계 가격 전망치의 예측 성과에 대해 정확성에 기초한 검정뿐만 아니라 분류 기반 검정 등 포괄적인 평가를 실시하였다. 분석 결과, 농업 관측 육계 가격의 전망치는 가능한 정보의 활용이나 예측 오류 측면에서 효율적이며, 가격 변화의 방향도 월간에 59%, 연도 간에는 80% 이상 정확하게 예측하는 등 전반적으로 가격 예측을 성공적으로 수행하고 있음을 알 수 있다. 그러나 예측치들이 일관되게 과소 추정되는 경향이 있고, 예측 구간이 32% 이상 실제 가격을 포함하고 있음에도 불구하고, 단순 모형에 대한 상대적인 성과가 통계적으로 유의하지 않은 점 등은 개선되어야 할 필요가 있을 것이다. 이상의 결과를 토대로 볼 때 농업 관측 센터에서 현재 활용하고 있는 예측 기법을 자체적으로 평가해 보고, 다양한 대안적 예측 기법과의 비교 평가를 통해 육계 가격 전망치를 개선할 여지가 있는지를 검토 해보는 것은 의미가 있다고 할 것이다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제14권1호
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• pp.201-220
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• 2005

최근 들어, 우리는 유례 없는 국제 유가의 급등현상을 목격하고 있다. 이러한 시점에서, 의문점은 유가에 대한 예측 가능성과 이의 정확도에 관한 것이다. 본 연구에서는 전문가 예측시스템과 비교하여 선물가격의 상대적인 예측력에 관하여 통계적으로 분석하고자 한다. 이를 위해, 미국 텍사스 중질유(WTI)의 현물가격과 선물가격을 활용하여, 예측 정확도에 관한 단순한 형태의 통계적 분석과 함께 분석수단별 예측오차 차이의 유의성에 관한 체계적 분석을 시도하였다. 통계적 검정결과에 따르면, WTI 선물시장을 활용한 예측은 미국 에너지정보기구(EIA)의 예측과 비교하여 뒤지지 않는 것으로 판명되었다. 결과적으로, 석유 생산자와 소비자 모두가 WTI 선물시장을 유가 예측의 유용한 수단으로 활용할 수 있고, 이로써 효율적인 자원배분 측면에서도 유익할 것으로 판단된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.83-91
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• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.412-414
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• 2017

농산물에 대한 가격을 정확하게 예측하는 것은 정부와 지방자치단체, 농업관련 주체들에게 중요한 정보가 된다. 또한 농산물의 생산 및 출하는 기상상황에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 기상상황에 따른 가격변동성이 큰 배추에 대해 최근 각광받는 딥러닝 기술을 적용하여 가격 예측 모형을 제안하였다. 기존의 배추 가격 예측 모형과 예측 성능을 비교하였고 그 우수성을 확인하였다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1-8
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• 2014

클라우드 컴퓨팅은 정보의 다양성과 빅데이터를 IT자원을 이용하여 처리할 수 있는 컴퓨팅 개념이다. 정부는 신재생에너지를 활용한 전력생산을 장려하기 위해 RPS를 시행하였고 시스템을 구축하여 지리적으로 분산되어 있는 빅데이터를 수집하여 운영하고 있다. RPS제도를 이행하는 발전사업자들은 의무할당량 중 REC 부족분을 타 발전사업자들로부터 REC를 구매하여 조달해야 한다. REC는 자율시장에 근거하여 거래되고 있고, 매매가격의 편차가 크기 때문에 RPS 빅데이터를 통해 형평성있는 REC가격을 예측할 필요가 있다. 본 연구에서는 부정확한 가격추이와 규칙을 정량적으로 표현하여, 클라우드 환경에서 퍼지기반으로 REC가격을 예측하는 방법을 제안한다. 클라우드 환경에서 RPS 빅데이터를 통한 상호연관성과 가격결정에 영향을 주는 변수들에 대한 분석이 가능하고 시뮬레이션을 통해 REC 가격을 예측할 수 있다. 클라우드 환경에서 퍼지로직은 매물수량과 매매가격을 이용하여 투명성있는 REC 가격을 예측하고 장기적으로 수렴된 가격을 제시할 것이다.