• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.1-10
• /
• 2014

인터넷 트래픽의 성격은 최근에 극적으로 변화했으며 특히 인터넷 트래픽에서 동영상 트래픽이 차지하는 비중이 크게 증가했다. 동영상 트래픽은 트래픽의 패턴을 전통적인 쌍방향 통신에서 일방향 콘텐츠 전송으로 변화시키기 때문에 현행 정액제 중심의 인터넷망 요금구조는 이를 수용하기에 적절하지 않을 수 있다. 이러한 문제가 발생하는 가장 큰 이유는 트래픽(비용발생의 주요동인)과 수입간의 불연속이 있기 때문이다. 트래픽은 급격하게 성장할 것이라고 다 예측하고 있지만 트래픽을 전송하는 망 제공자의 수입은 그만큼 증가할 것이라 예측하기 힘들다. 본 논문에서는 예상되는 트래픽 성장을 감당하고 현행 수익모델을 개선하기 위한 다양한 대안들을 검토한다. 구체적으로 가용 네트워크 용량을 보다 효율적으로 사용하고 인터넷 서비스의 제공에 있어 보다 큰 혁신을 촉발시키기 위한 유인제도와 가격신호를 반영하는 대안을 평가기준에 따라 검토하고 바람직한 망이용대가 산정방안을 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제33권5_2호
• /
• pp.617-620
• /
• 2017

농작물 작황 추정은 생산량 예측을 통한 수급 조절, 가격 예측, 농가 소득 보전을 위한 정책 수립 등에 중요한 판단자료로 활용된다. 급변하는 국내외 여건에서 작물의 안정생산과 식량안보, 생태계 지속성 평가를 위해 원격탐사 등 국가차원의 미래기술 개발 노력이 요구되고 있다. 농촌진흥청은 2010년부터 국내외 주요 곡물생산지대 작황 평가를 위한 원격탐사, 작물모형, 농업기상 분야 원천기술 개발을 위해 노력해왔다. 본 특별호는 농촌진흥청에서 지난 8년간 국내외 작황 평가를 위해 수행해 온 원격탐사, 작물모형, 농업기상 분야의 연구개발 성과 및 연계된 이들 분야 간 융복합 연구 수행 현황을 정리하고 향후 연구 방향을 제시하고자 발간하게 되었다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제50권1호
• /
• pp.29-35
• /
• 1980

기존(旣存)의 시계열자료(時系列資料)를 회귀분석(回歸分析)함으로써 우리나라 목재수요(木材需要)를 장기예측(長期予測)하였다. 이론적(理論的)인 검토(檢討)를 거쳐 모집(募集)된 자료(資料)는, 계량분석(計量分析)이 가능하도록 정리(整理)해서 가상적(假想的)인 수요함수(需要函數)를 도출(導出)하였다. 설명변수(説明変数)는 수요산업(需要産業)의 생산활동(生産活動)과 상대가격(相対価格)을 택했으며 모형(模型)의 예측력(予測力)을 검증(検證)한 후, 5 차(次) 5 개년계획(個年計㓰)(안(案))의 지침자료(指針資料)에 의해 총량예측치(總量予測値)를 추정(推定)하였다. 이러한 Simulation 과정(過程)을 거쳐 추정(推定)된 장기국내수요(長期國內需要)는 1987년(年)에 8,480천(千)$m^3$, 1991년(年)에는 10,670천(千)$m^3$로 증가(増加)될 것으로 전망(展望)되었으며 총수요(總需要)는 1987년(年)에 21,430천(千)$m^3$ 그리고 1991년(年)에는 27,190천(千)$m^3$가 수요(需要)될 것으로 추계(推計)되었다.

• 콘크리트학회논문집
• /
• 제20권5호
• /
• pp.627-634
• /
• 2008

이 연구에서는 한정된 데이터베이스를 바탕으로 콘크리트 물성 예측 모델을 만들어 최적 배합을 구할 때, 탐색 범위를 한정된 데이터베이스로 제안함으로써 보다 신뢰성 있는 콘크리트 배합을 제시할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 각 구성 재료의 가능한 모든 영역을 포함하는 데이터베이스를 구축하지 않고 최적화 과정에서 탐색 범위를 한정된 데이터베이스로 제안함으로써 콘크리트 물성 예측 모델이 신뢰성을 확보할 수 있게 된다. 이 연구에서 이러한 영역을 유효영역으로 정의 하였다. 제안한 기법은 유전자 알고리즘, 인공신경회로망, 그리고 최소 볼록 집합을 이용하여 구현하였으며, 이 방법의 타당성을 검증하기 위하여 주어진 강도 조건을 만족하면서 최저의 가격으로 제조할 수 있는 배합을 찾는 최적화 문제에 적용하였으며 검증 실험을 수행하였다. 실험 결과 데이터베이스의 영역 특성을 반영하는 제안한 기법을 통하여 보다 정확하고 신뢰성 있는 최적 배합을 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.213-218
• /
• 2017

발전소에서 전기를 생산 및 공급하기 위하여 고전압 전력 시스템이 동작하고 있다. 고전압 시스템은 저전압 시스템과 비교하여 구조가 복잡하고, 규모가 크고, 가격이 비쌀 뿐만 아니라. 사고 발생시 저압 시스템을 포함하는 대부분의 설비들에 정전사고가 발생하여 막대한 경제적 손실을 초래한다. 설계부터 시공 및 관리를 더욱 철저히 해야 한다. 설치환경 및 사용 조건 부하량 등에 따라 차이가 있겠지만, 증설과정, 부적절한 설계 등으로 인하여 케이블의 단면적이 부족할 경우가 발생하며, 운전 전류에 의하여 초과된 허용온도는 케이블의 열화 상태를 초래한다. 우리는 케이블의 사고를 체계적으로 감시 및 예방하기 위한 측정 장비를 개발, 한국서부발전 주식회사(Korean Western Power Co. Ltd.)에 설치하여 활선 케이블을 진단하였다. 이 논문에서 우리는 케이블의 부하전류를 측정하고, 측정된 부하전류에 의한 온도 특성을 예측 연구한 결과를 제시한다. 이 온도 값을 해석하여 케이블의 열화에 미치는 영향을 예측할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.167-177
• /
• 2019

미래사회에서의 국가 경쟁력 강화는 뛰어난 SW융합영재 발굴과 양성이다. 이러한 SW융합영재를 양성하기 위해서는 담당교원의 역량 강화가 선결되어야 할 것이다. 이를 위하여 본 논문에서는 SW융합영재 담당교원의 역량 강화를 위한 4차 산업혁명 시대의 핵심기술 중에 하나인 인공지능 교육 콘텐츠를 개발하였다. 인공지능 교육 콘텐츠의 방향을 설정 후, 인공지능 중에서도 중등 SW융합영재 교육에 적합한 교육 콘텐츠를 구성하여 상세 설계 및 개발하였다. 인공지능 교육 콘텐츠의 구성은 머신러닝과 텐서플로우의 이해, 수치 예측을 위한 선형 회귀 머신러닝 구현, 다중 선형 회귀 기반의 가격 예측 머신러닝 구현으로 이루어져 있다. 개발한 인공지능 교육 콘텐츠는 전문가에게 질적인 측면의 검증을 실시하였다. 향후 본 논문에서 제안한 인공지능 교육 콘텐츠는 SW융합영재 담당교원의 역량 강화에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 대한조선학회논문집
• /
• 제58권5호
• /
• pp.281-293
• /
• 2021

Oil and steel prices, which are major pricescosts in the shipbuilding industry, were predicted. Firstly, the error of the moving average line (N=3-5) was examined, and in all three error analyses, the moving average line (N=3) was small. Secondly, in the linear prediction of data through existing theory, oil prices rise slightly, and steel prices rise sharply, but in reality, linear prediction using existing data was not satisfactory. Thirdly, we identified the limitations of linear prediction methods and confirmed that oil and steel price prediction was somewhat similar to actual moving average line prediction methods. Due to the high volatility of major price flows, large errors were inevitable in the forecast section. Through the time series analysis method at the end of this paper, we were able to achieve not bad results in all analysis items relative to artificial intelligence (Prophet). Predictive data through predictive analysis using eight predictive models are expected to serve as a good research foundation for developing unique tools or establishing evaluation systems in the future. This study compares the basic settings of artificial intelligence programs with the results of core price prediction in the shipbuilding industry through time series prediction theory, and further studies the various hyper-parameters and event effects of Prophet in the future, leaving room for improvement of predictability.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권3호
• /
• pp.161-166
• /
• 2021

거시경제는 한 나라의 경제 전반의 움직임을 나타내는 개념으로 경제주체인 기업, 정부, 가계경제 활동 전반에 영향을 미친다. 거시경제는 국민소득, 물가, 실업, 통화, 금리, 원자재 등의 변화를 살펴보면 경제 주체들의 행위와 상호작업이 제품과 서비스의 가격에 영향을 파악할 수 있다. 미국연방준비제도(FED)는 코로나 경제침체를 극복하기 위한 다양한 경기부양책을 내 놓으며, 세계경제를 이끌고 있다. 현재 코로나로 인한 주가가 2020년3월20일에 지속적으로 하락하였지만, FED의 강력한 경지부양책인 양적완화로 미국의 S&P500지수는 3월 23일이후 반등을 시작해 12월 15일 3,694.62까지 회복에 성공했다. 따라서 주가의 예측을 기업의 재무제표로 판단하는 것이 아니라 거시경제지표에 따른 FED의 경기부양책이 더 영향을 미치고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 FED의 경기부양책과 주가에 미치는 영향을 분석하여 주식투자에 손실을 줄이고 건전한 투자 정착을 위해 본 연구를 진행하였다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.577-582
• /
• 2024

국내 펫 보험은 2007년 첫 도입되어 현재 2024년 지금까지 많은 보험상품들이 생겼고 펫 보험 시장은 매년 증가하고 있는 추세이다. 하지만 실상은 2022년 기준 펫 보험 가입률은 전체 반려인의 0.8%이며 반려인들은 비싼 보험료 및 보장내역, 까다로운 가입 기준으로 인해 펫 보험 가입을 꺼리고 있다. 본 논문에서는 반려동물 안구질환 및 질환의 위치를 인식하고 건강나이를 예측 가능한 모델링을 제안한다. 먼저 EfficientNet을 활용해 반려동물의 안구질환을 인식하고 OpenCV를 활용 질환의 발병 위치와 크기를 인식하여 반려동물의 건강나이를 산출한다. 산출된 해당 건강나이를 바탕으로 보험사에서 펫 보험료 산정 시 보조하는 역할을 하고자 한다. 이 모델링은 반려동물 안구질환 및 건강나이로 합리적인 펫 보험 가격 산정 보조가 가능하다.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제16권1_spc호
• /
• pp.51-58
• /
• 2024

본고는 Kospi와 S&P500 지수를 이용해 한미 주식시장 간 차이를 보고 이를 통해 정책적 시사점을 논하고자 한다. 이를 위해 기존 시계열 분석 방법에 더해 심층학습 방법으로 시장간 비교를 하되 주가 예측력, 자료 생성 능력 측면에서 비교를 했다. 월별자료에서 시계열간 차이는 크지 않고 일별 자료에서 안정성 측면에서 차이가 약하며, 예측력이나 모의자료 생성에서도 차이가 크지 않았다. 본 연구결과와 같이 시장가격 움직임의 패턴이 한미간에 차이가 크지 않다면, 공매도의 부작용에 대한 대책으로 담보비율, 보고주기와 같은 직접적 규제보다 미국과 유사하게 투자자들의 자산운용 전략에 영향을 미치는 장기 주식보유에 대한 세제혜택과 같은 제도개편이 효과적이라 본다.