• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.87-100
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• 2003

본 연구는 마케팅 분야에서 주로 사용되는 신제품확산모델(new product diffusion model)들이 기본적인 배스 모형(Bass model)에 기반하여 개별 소비자의 이질성(heterogeneity)을 반영하지 못하고, 제품이 시장에 출시되기 이전 단계에 시장수요를 예측하지 못하는 한계를 극복하기 위한 방법론을 제시하기 위해 진행되었다. 연구에 사용된 방법론을 살펴보면, 먼저 컨조인트(Conjoint) 분석을 통해 제품의 개별 속성들에 대한 소비자의 선호 구조를 파악하고, 이를 통해 추정된 정적(static)인 소비자 효용함수를 시장 및 기술 환경의 변화에 대한 적절한 예측자료와 결합하여 동적(dynamic)인 효용함수로 전환함으로써 시간에 따른 동적(dynamic) 시장 점유율(market share)을 예측하고, 그 결과를 신제품확산모델로부터 도출된 잠재시장(market potential) 추정치와 결합함으로써 신제품의 판매량을 예측한다. 또한 본 연구에서 제시하는 모델을 한국의 30인치 이상 대형TV 시장에 대해 실증적으로 분석하였으며, CRT TV, Projection TV, LCD TV, PDP TV에 대한 시장수요를 예측하였다. 분석 결과, 소비자들은 TV 선택시 화질과 가격에 민감한 반응을 보이는 것을 알 수 있으며, 이를 바탕으로 한 시장 예측 결과, 단기적으로는 가격 경쟁력이 있는 Projection TV가 높은 시장 점유율을 보이지만, 50인치 이상 LCD TV가 상용화될 경우, LCD TV가 다른 TV들보다 상대적으로 많은 판매량을 보일 것으로 예측되었다. 또한 TV 크기에 따른 소비자들의 선택을 살펴본 결과 50∼60인치대에 비해 40인치대 크기의 TV가 많이 판매될 것으로 예상된다.

• 재무관리연구
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• 제14권2호
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• pp.229-252
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• 1997

본 연구에서는 실무 및 학계에 종사하는 45명의 전문가 집단을 대상으로 쌍별비교(pairwise comparision)에 의한 설문조사에서 얻어진 전문가들의 의견을 AHP 분석을 통하여 종합하는 과정을 거쳐 부도예측모형을 설계하여 검증한 뒤, LOGIT모형과 비교하였다. 본 연구에 의하면 부도예측모형에서 정량적인 정보보다 정성적인 정보가 더 중요한 역할을 한다는 D.Bunn-G.Wright(1991)의 연구와 일치하는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 발견된 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째로 LOGIT 모형과 AHP 모형에서 모두 정량적인 정보만을 고려하는 경우보다 정성적인 정보를 함께 고려한 모형에서 부도예측율이 더 높은 것으로 나타나고 있어 부도가능성을 예측하는데 있어 정성적인 정보가 중요한 역할을 한다는 결론을 얻었다. 둘째로 AHP를 이용한 부도예측 모형을 설계할 때 각 속성에 대한 전문가(45명)들의 의견을 종합하는 방법으로 산술평균과 기하평균을 이용한 검증결과에 의하면 기하평균방법을 통하여 전문가들의 의견을 종합하는 것이 보다 합리적이라는 실증적 증거를 얻을 수 있었다. 셋째로 Akaike의 기준값을 분석한 결과에 의하면 LOGIT 모형은 정량적인 정보와 정성적인 정보를 모두 이용한 모형이 가장 우수한 것으로 판명되었고, 모형의 부도예측력도 가장 높은 것으로 밝혀졌다. AHP 모형은 정성적인 정보만을 이용한 모형에서 가장 높은 부도예측을을 나타내었으며, 기하평균을 이용한 AHP 모형은 LOGIT 모형보다 항상 높은 부도예측율을 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.544-549
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• 2000

슈퍼스칼라 프로세서의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 종속성에 의한 장애를 제거해야 한다. 최근 여러 논문들은 이러한 데이터 종속성을 제거하기 위해서 명령의 결과 값을 예상하는 메커니즘이 연구되고 있다. 결과 값 예상 메커니즘 중 여러 예측기를 하이브리드해서 사용하는 방법은 각각 하나의 예측기만을 사용하는 방법보다 더 좋은 성능을 얻을 수 있다. 그러나 종전의 하이브리드 예측기는 명령어를 중복해서 저장하여 많은 하드웨어 크기를 요구한다. 본 논문에서는 여러 예측기의 장점을 이용하여 높은 성능을 얻을 수 있는 새로운 하이브리드 예측 메커니즘을 제안한다. 또한 예상하기 어려운 명령어를 동적으로 찾아내어 예상하지 않음으로서 잘못 예상한 misprediction 페널티를 줄이고 예상 정확도를 높인다. 시뮬레이션 결과 SPECint95 벤치마크 프로그램에 대해 제안한 하이브리드 예측기에서 예측율은 평균 79%에서 90%로 향상하였고, misprediction rate는 평균 12%에서 2%로 낮추었다

• 한국생물정보학회:학술대회논문집
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• 한국생물정보시스템생물학회 2003년도 제2차 연례학술대회 발표논문집
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• pp.200-209
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• 2003

주어진 염기서열에서 유전자 영역을 예측하는 유전자 구조 예측은 유전체 프로젝트의 중요한 과정 중 하나이며 유전체 프로젝트 전체에 큰 영향을 준다. 진핵생물의 유전체가 원핵생물의 유전체에 비해 더 복잡한 구조를 가지기 때문에 진핵생물의 유전자 구조 예측 모델 역시원핵생물에 비해 다양한 모델이 제안되었다. 본 연구팀은 duration hidden markov model을 기본형태로 하여 EGSP(Eukaryotic Gene Structure Prediction)프로그램을 개발하였다. 현재 개발된 진핵생물의 유전자 구조 예측 알고리즘 중에서 GenScan이 가장 정교한 젓으로 보고 되고 있는데, EGSP의 결과분석을 위해 Genscan과 함께 GeneID, Morgan의 예측결과를 여러 가지 기준에서 비교하였다. EGSP는 정교한 예측모델을 가지고 있음에도 각 구성모듈에 대한 파라메터의 정교함에서 부족한 면이 나타나므로, 모델의 개선과 각 모듈의 조율을 통해 더욱 개선된 결과를 가지게 될 것이다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2006년도 춘계학술발표회
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• pp.93-102
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• 2006

효율적인 방제전략 수립 지원시스템 개발의 일환으로 환경민감정보 기반 실시간 유출유 확산예측 시스템과 피해위험도 예측시스템을 연계한 해양오염 방제지원시스템을 개발하였다. 실시간 유출유 확산예측시스템에서는 실시간 바람과 실시간 해수유동을 기반으로 유출유의 이동을 계산하고, 유출유 특성에 따라 해상 유출유의 풍화작용을 모델링하여 유출유의 잔류량 및 확산분포를 계산한다. 유출유 확산 예측의 실시간 바람은 국립환경연구원의 실시간 기상모델 결과를 FTP를 이용하여 실시간으로 연계하여 활용하며, 실시간 해수유동으로서 조류는 수치모델결과와 검조소 관측결과의 결합을 통해 실시간 조석을 예측하는 CHARRY (Current by Harmonic Response to the Reference Yardstick) 모델을 이용하여 예측하고, 실시간 취송류는 바람과 취송류간의 상관관계와 반응함수를 이용하여 예측한다. 실시간 해수유동을 따라 이동하면서 풍화되는 유출유의 풍화작용은 유출유 특성에 따라 결정된 감소율을 적용하여 모델링한다. 본 시스템은 이와 같은 정보를 ESI(Environmental Sensitivity Index) 및 방제자원 정보와 통합하여 종합적으로 제공함으로써 방제전략 수립을 지원한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1972-1976
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• 2007

정확한 수문자료를 예측하기 위한 많은 연구들이 현재까지 진행되어 왔다. SVM(Support Vector Machine)은 그 구조가 신경망과 유사하나 신경망과는 다르게 철저히 통계적, 수학적 이론에 기반을 두고 있고 비선형예측 모형이며 지역해 문제가 발생하지 않는 다는 점 등으로 인해 상당히 견고한 모형으로 평가받고 있다. 본 연구에서는 두 경우의 수문시계열 자료를 이용하여 전통적인 통계학적 모형과 신경망 모형 그리고 수문학 분야에서는 아직까지 적용된 사례가 매우적은 SVM 모형의 예측 결과 비교를 통해 모형의 장단점을 평가하였다. 비교 결과 SVM 모형은 수문시계열 자료 예측에 있어서 기존의 방법들에 비해 안정적이고 정확한 예측 결과를 보여 주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.188-193
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• 2007

유역 유출 예측 시스템(Rainfall Runoff Forecasting System. RRFS)는 유역의 강우-유출 관계의 정성적 및 정량적 분석을 위한 도구로서 개발되었다. RRFS는 다음과 같이 가지 주요 모듈로 구성되어 있다: 1) 실시간 수문학적 입력자료 구축 모듈, 2) 예측된 기상학적 자료에 근거하여 단기간 용수 수요와 공급을 제공하기 위한 유출 모의와 예측 모듈, 3) 저수지 운영에 있어 장기간의 용수공급을 설정하기 위한 유출예측 모듈 그리고 4) 유출 모의와 예측의 결과에 대한 그래픽 처리 모듈 본 연구에서 개발된 RRFS의 보정과 검증은 금강유역에의 적용을 통해 수행되었으며, 적용된 결과 금강유역의 수자원 현황 파악 및 용수공급의 전망을 설정하는데 있어 매우 만족스러운 결과를 보여주었다. 따라서 유역의 수자원 이용 및 공급 계획의 수립에 필요한 다양한 유출 정보를 제공하는 효율적인 도구로서 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1516-1519
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• 2011

예측에 필요한 중요한 자료에는 비선형 자료와 시계열과 같은 선형 자료 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 식별하는데 어려움이 많다. 신경망 분석은 비모수적 문제나 비선형 곡선 적합능력의 우수성 때문에 현실세계에서의 고유한 복잡성을 다루는 많은 경제 응용 분야에서 널리 이용되고 있다. 신경망은 또한 경제 시계열자료의 예측분야에서도 여러 연구에서 훌륭한 도구로서 적용되고 있다. 전통적으로 우리나라에서 시계열자료의 예측은 선형 자료적 분석을 중심으로 하는 분석도구인 자기회귀누적이동평균(ARIMA)모형을 이용한 시계열분석이 일반적이다. 이 연구에서는 신경망과 ARIMA 모형을 이용하여 한국의 주가변동 자료 및 자동차등록 현황 자료등과 같은 시계열자료를 이용한 예측결과를 비교한다. 연구의 결과는 신경망을 이용한 예측 방법들이 ARIMA 예측 결과보다 통계적으로 작은 오차를 주는 보다 효율적인 방법임을 보여주고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.280-282
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• 2004

염기서열의 분석이 유전체에 대한 연구를 가능하게 해 줄 수 있다는 것이 밝혀짐에 따라 다양한 생명체에 대한 유전체 염기서열 분석 도구의 개발이 활발히 진행되었다. 이러한 유전자 예측 도구들은 고유의 단순 텍스트 형식으로 결과를 제공하므로 사용자는 결과를 분석하고 통계정보를 산출하는데 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 유전자 예측결과를 보다 효율적으로 표현하고 분석하기 위한 XML 기반의 분석도구를 개발하였다. 개발된 시스템은 유전자 예측결과를 효과적으로 표현하는 GenStructML, 이 정보를 분석한 GenPredML과 PredAccuracyML로 구성되어 있다. GenPredML과 PredAccuracyML은 GenStructML에 대하여 뉴클레오티드 수준(nucleotide level), 엑손 수준(exon level) 그리고 신호 수준(signal level)에서의 예측 정확도(Accuracy)를 계산하고 Genbank의 정보와 비교하여 통계정보를 산출함으로써 보다 자세한 정보를 제공한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.250-250
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• 2012

하천유량 예측정보는 하천홍수를 잘 관리하기 위한 중요한 정보이다. 하천유량을 예측하기 위해서는 실제 기상상황이 잘 나타내는 관측 및 예측강우정보 구축, 대상유역의 수문반응특성을 잘 모의할 수 있는 유출모형 적용, 상류에 댐이 존재할 경우 저수지추적모형의 연계모의가 필요하다. 다만, 강우정보, 유출모형, 저수지추적모형은 항상 불확실성을 포함하고 있으며 어느 하나의 정보 또는 모형이 다른 것보다 항상 정확하기는 어렵다. 이러한 조건에서 하천유량을 잘 예측하기 위한 대안은 자료동화기법의 연계적용이라 할 수 있다. 본 연구에서는 관측유량 자료동화가 가능한 SURF 모형에 AUTO ROM 저수지추적방법을 연계하여 상류에 댐이 존재하는 유역에서도 하천유량을 예측할 수 있는 통합하천유량예측모형을 개발하였다. 적용유역은 한강유역을 채택하였으며 2002~2009년에 대해 모형을 구축하였다. 자료동화효과로 인해 유출모형만을 적용한 경우보다 유출모의 정확도가 높아지는 것을 확인하였다. 또한 저수지추적과정에서도 임의시점을 기준으로 과거기간에 대해서는 관측유입량과 방류량을 적용하고 미래기간에 대해서는 저수지추적을 통해 모의되며 이 결과로부터 저수위-유입량-방류량의 관계가 합리적으로 모의됨을 확인하였다. 이상의 결과로부터 하천유량예측을 위해서는 하천유량정보와 댐수문정보의 자료동화를 수행하므로써 하천유량 예측결과의 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.