• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.87-94
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• 2012

공동주택 재건축사업은 주거환경개선 및 신규 주택공급이라는 도시 계획적 순기능을 가지고 있지만, 원주민의 재정착 실패 및 소득 재분배 실패, 부동산투기, 주택가격의 급상승, 사업주체간의 갈등, 제도 미비 등 복합적인 요인에 의하여 사업 의도가 왜곡되고 재건축사업의 추진이 원활히 진행되지 못하고 있는 실정이다. 재건축사업 주체간의 갈등은 사소한 갈등이 확산되어 분쟁과 소송으로 이어지며, 그 결과 재건축사업이 원활히 추진되지 못하게 되어 사업기간과 비용을 증가시키거나 중단되는 경우가 발생하게 된다. 본 논문은 재건축사업의 역기능 중 사업주체간의 갈등을 예방하고 해결하기 위한 노력으로 재건축사업 추진과정을 중심으로 갈등지수를 산정하고 갈등지수를 이용하여 재건축사업의 기간과 비용을 예측하고자 한다. 갈등지수는 재건축사업의 주체간의 갈등요인을 중심으로 신정하며, 갈등지수를 포함한 여러 가지 독립변수를 이용하여 재건축사업의 기간과 비용을 예측한다. 또한 갈등지수의 산정과 사업기간 및 비용 예측을 통하여 사업주체간의 분쟁과 경제적 손실을 최소화 하고 성공적인 재건축사업의 추진에 기여할 수 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권1호
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• pp.227-239
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• 2020

본 논문에서는 산업현장에서 통신 오류에도 불구하고 최대전력수요를 예측하는 방법을 소개한다. 최근 국내의 탈원전 정책으로 전력가격상승은 불가피하며, 이에 따른 전력수요 관리를 위한 전력사용량과 최대부하관리는 중요한 문제로 부상하고 있다. 이에 따라, 피크전력을 예측하고 관리하는 것이 중요하다. 하지만 실제 산업현장에서는 각종 설비 및 센서에서 발생하는 노이즈 등으로 인해 측정된 전력데이터의 손실 및 변조 등의 문제가 발생한다. 측정된 유효전력 데이터가 손실된 경우 정확한 값을 예측하기 어렵다. 이 연구는 측정된 유효전력 데이터가 손실될 경우 이상 징후와 결측값을 예측하고 수정하는 모델을 제시한다. 본 연구에 사용된 모델은 산업현장에서 통신 오류가 발생할 경우 최대 전력수요를 예측하는 데 유용할 것으로 예상한다.

• 재무관리연구
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• 제16권2호
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• pp.285-308
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• 1999

증권의 가격형성에 유리한 뉴스와 불리한 뉴스가 도착할 때 이 뉴스가 주가의 변동성에 미치는 영향의 정도는 차이가 있다. 불리한 뉴스가 변동성에 미치는 영향도가 유리한 뉴스가 변동성에 미치는 영향도보다 크다. 따라서 불리한 뉴스가 발생할 때 형성되는 변동성의 양이 유리한 뉴스의 도착시보다 크다. 그리고 충격의 크기에 따라 이 충격이 야기하는 변동성의 양의 크기에도 차이가 존재한다. 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정은 유리한 뉴스와 불리한 뉴스를 대칭적으로 반영하고 있다. 이 뉴스들을 비대칭적으로 포착하는 자기회귀 조건부 이분산 과정의 모형들을 실증적으로 분석하였다. 뉴스의 비대칭성과 규모를 적절히 포착하고 있는 모형들이 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정, 지수 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정과 정보 포착 자기회귀 조건부 이분간 과정임이 발견되었다. 이 중 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정이 가장 좋은 모형으로 보인다. 비선형 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정의 경우 예측오차의 승멱(power)이 약 1.5이다. 따라서 일반 자기회귀 조건부 이분산 과정의 예측오차의 승멱인 2에 비하여 작다. 이 사실은 일반 자기회귀 조건부 이분산의 예측오차의 승멱이 과도하게 측정되고 없음을 알 수 있다. 뉴스의 비대칭성과 규모를 반영하고 있는 모형들은 한결같이 예측오차의 크기에 적절한 가중치를 부여하여 예측오차의 크기를 조정하고 있다. 이 모형의 성질과 실증분석의 결과에 의하여 예측오차의 승멱은 2 이하로 수정하여 사용해야 한다는 점이 시사되고 있다. 음의 충격이 양의 충격보다 주가의 변동성을 크게 하고 없음이 발견되었다. 주가형성에 유리한 뉴스와 불리한 뉴스가 주가의 변동성에 미치는 영향의 차이와 충격의 중대성을 양으로 표시하는 규모의 차이를 반영해주는 변수들의 추정된 계수가 미국과 일본보다 절대값에 있어서 상당히 작다. 이 현상은 뉴스의 비대칭성과 규모보다는 발생하는 충격, 즉 뉴스 자체에 보다 민감하게 반응하고 있음을 보여주고 있다. 물론 투자자들이 뉴스의 비대칭성과 규모를 완전히 무시하고 투자활동을 전개하고 있다는 것을 의미하는 것은 아니다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권3호
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• pp.233-241
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• 2021

전기 동력 수직 이착륙 도심 항공 모빌리티 (eVTOL UAM)의 실현 가능성이 커짐에 따라 다수의 기업과 연구소에서 많은 연구가 진행되고 있다. 항공기 개발 과정에서 비용 예측은 예산 및 상업성 분석 측면에서 필수적인 요소이다. 그러나 형상의 다양성과, 비용 정보의 비공개 등의 이유로 eVTOL UAM의 비용 예측에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 기존 항공기 비용 예측 방법을 수정 및 보완하여 다양한 형상을 고려할 수 있는 eVTOL UAM의 항공기 비용 예측 방법을 제시한다. 방법의 이해를 돕기 위해 Wisk Cora의 항공기 비용을 예시로 계산하였다. UAM 분석 보고서와 6종의 대표 eVTOL UAM 가격의 상대적인 비교를 통해 제시된 방법의 타당성을 간접적으로 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.23-30
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• 2022

딥러닝은 주가 및 농산물 가격 예측과 같이 데이터를 분석해 일련의 규칙을 발견하고 미래를 예상해 우리의 삶에서 다양한 도움을 주고 있다. 본 연구는 태양광 에너지 사용의 중요성이 늘어나는 상황에서 기상에 따른 태양광 발전 실적을 딥러닝을 통해 분석하고 발전량을 예측한다. 본 연구에서는 시계열 데이터 예측에서 두각을 나타내고 있는 LSTM(Long Short Term Memory network)을 사용한 모델을 제안하며 이미지를 비롯한 다양한 차원의 데이터를 분석할 때 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)과 두 모델을 결합한 CNN-LSTM과의 성능을 비교한다. 세 가지 모델의 성능은 태양광 발전 실적의 실제값과 딥러닝을 통해 예측한 값으로 MSE, RMSE, 결정계수를 계산하여 비교하였고 그 결과 LSTM 모델의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 LSTM을 사용한 태양광 발전량 예측을 제안한다.

• 무역학회지
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• 제48권2호
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• pp.27-43
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• 2023

해양 산업은 글로벌 경제 성장에 매우 중요한 역할을 하고 있다. 특히 벌크운임지수인 BDI는 글로벌 상품 가격과 매우 밀접한 상관 관계를 지니고 있기 때문에 BDI 예측 연구의 중요성이 증가하고 있다. 본연구에서는 글로벌 시장 상황 불안정성으로 인한 정확한 BDI 예측 어려움을 해결하고자 머신러닝 전략을 도입하였다. CNN과 LSTM의 이점을 결합한 예측 모델을 설정하였고, 모델 적합도를 위해 27년간의 일일 BDI 데이터를 수집하였다. 연구 결과, CNN을 통해 추출된 BDI 특징을 기반으로 LSTM이 BDI를 R² 값 94.7%로 정확하게 예측할 수 있었다. 본 연구는 해운 경제지표 연구 분야에서 새로운 머신 러닝 통합 접근법을 적용했을 뿐만 아니라 해운 관련기관과 금융 투자 분야의 위험 관리 의사결정에 대한 시사점을 제공한다는 점에서 그 의의가 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제16권4호
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• pp.309-315
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• 2014

여름배추는 수요와 공급에 대한 가격반응이 매우 민감한 작목으로서 날씨에 따른 작황변동은 가격 등락폭과 밀접한 관련이 있다. 본 연구에서는 여름배추의 수급에 절대적으로 중요한 고랭지배추의 생장과 수량을 기상조건으로부터 예측할 수 있는 경험식을 개발하였다. 1997년부터 1998년까지 2년에 걸쳐 파종기를 달리하여 수행한 실험결과를 기반으로 기온으로부터 엽면적 추정식을 도출하였다. 배추 생체중의 변화를 엽면적에 의해 설명할 수 있는 예측식을 작성한 다음 엽면적 추정식과 결합하여 다음 식을 얻었다. $$Fresh\;weight=3500/(1+{\exp}(5.175-1.153{\times}(6/(1+{\exp}(6.367-0.0064{\times}PHU)))))$$ 이 경험식을 2003년부터 2006년까지 매일 기온자료에 의해 구동시켜 예상 생체중을 계산한 다음 검증용 포장에서 얻은 실제 생체중과 비교한 결과 연차별로 결정계수 0.89~0.94의 높은 상관을 보였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제9권4호
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• pp.103-116
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• 2004

신기술의 사업성 평가모형은 향후 한국기업의 국가경쟁력을 위해서 꼭 필요하며 신기술기반의 중${\cdot}$소 기업을 시장 메커니즘을 이용하여 효율적으로 지원하기 위하여 꼭 수행되어야 할 연구이다. 본 연구는 신기술 상업화의 위험과 가격변동의 위험을 고려하면서 중${\cdot}$장기적 수요와 시장점유율을 시장분석과 사례기반추론을 통하여 예측하는 신기술의 사업가치평가 방법론을 개발하여 시장지향적인 자산가치를 계산하고 재무분석 분야에서 최근 활발히 적용되고 있는 실물성장옵션 모형을 활용하여 시장지향적 자산가치를 실물옵션의 현재가치로 환산하여 화폐액수로 표현하는 신기술 가격결정 시스템을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 신기술가치평가 시스템은 신기술의 마케팅 관점, 재무 관점, 시스템 관점을 모두 반영하고 있으며 산업유형, 경쟁자 수, 학습곡선 등 환경적인 조정을 거침으로서 보다 객관적이고 과학적이며 예측정확도가 높은 신기술의 화폐적 가치산출을 가능하게 할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.1-7
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• 2021

최근 코로나 19발생과 동시에 소셜 미디어의 투자자 정서가 증시 가격 움직임을 주도해 관심을 모으고 있다. 본 연구는 행동금융 이론 기반 빅 데이터 분석을 활용하여 소셜 미디어에서 추출한 정서가 중국 증시의 실시간 및 단기적 가격 모멘텀을 예측하는데 활용될 수 있는 기법을 제안한다. 이를 위해, COVID-19와 관련 200만 건 이상의 시나 웨이보 빅 데이터를 키워드 방식으로 수집 및 분석하고 시간이 따른 영향력이 높은 감정 요인을 추출한다. 최종 결과 도출을 위해 다양한 지도 및 비지도 학습 모델을 다 각도에서 구현 및 성능평가를 비교 분석 후, BiLSTM mdoel이 최적의 결과를 낼 수 있음을 증명했다. 또한, 제안하는 기법을 통해 주가변동과 심리요인 간에도 비슷한 움직임을 보이고 있음을 제안했고 소셜미디어에서 추출한 공공분위기가 어느 정도 투자자들의 심리를 대변할 수 있고, 주식시장에 영향을 미칠 수 있는 특수행사에 몰두할 때 증시변동에 차이를 만들 수 있음을 증명했다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.293-305
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• 2011

변동성은 최근 경제가 급변하면서 옵션의 가격 결정과 자산의 위험관리에서 그 중요성이 더 커지고 있다. 이러한 변동성은 분산을 지칭하며, 위험(risk)을 측정하는 수단이 되므로 정확한 추정과 예측이 매우 필요하다. 본 논문에서는 변동성에 대한 모형으로 오차항이 ARMA(p, q)-GARCH(r, s) 모형을 따르는 회귀모형을 설정하고, 이 모형의 모수에 대해 베이지안 추정법을 제시하였다. 또한 평균과 분산(변동성)에 대한 예측값을 구하고 이에 대한 베이지안 구간추정을 하였다. 이를 500개의 모의실험 자료를 통해 최우추정법과 비교하였다. 뿐만 아니라, 베이지안 방법을 이용하여 Frequentist의 관점에서는 구하기 어려운 GARCH 모형에서의 일종의 단위근이 존재할 확률을 구하였다.