한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.227-234
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2000
지금까지 수행된 대부분의 유가예측은 주고 계량 데이터를 기반으로 하는 여러 가지 계량 모델을 구성하여 수행되었으며, 그 결과 산유국 동향과 같은 국제 유가시장의 불확실성을 제대로 반영하지 못했다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 계량경제학적인 접근방법과 전문가시스템을 통합한 유가예측 시스템을 설계 및 구현하였다. 즉, 계량 데이터를 기초로 유가예측 모델을 구성하고, 산유국동향과 같은 비계량적인 요인이 유가에 미치는 영향에 대한 실무자의 경험적인 지식은 지식베이스로 구축함으로써, 유가예측과 관련된 다양한 요인들을 폭넓게 고려할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 유가예측 모델로는 대표 유종의 유가 및 수급 전망을 위한 동적 선형연립 모델과 유종간 유가의 균형차액을 예측하기 위한 Fully Modified 공적분 회귀분석 모델을 구성하였으며, 유가예측 모델에서 반영하기 어려운 산유국 동향이나 OPEC정책, 선물시장 동향 등은 실무자의 경험적인 지식을 바탕으로 시스템 예측변수로 설정하여 유가예측에 반영할 수 있도록 지식베이스를 구축하였다. 또한, 본 시스템에서는 유가예측 이외에 석유 수급을 전망하고, 유가 및 수급과 관련된 다양한 정보를 제공하고 관리하는 기능을 제공하고 있다.
본 논문에서는 계량경제학적인 유가예측 모형과 전문가시스템을 결합한 중장기 유가예측 시스템을 설계 및 구현하였다. 즉, 계량 데이터를 기초로 유가예측 모형을 구성하고, 산유국 동향과 OPEC 정책 등과 같은 비계량적인 요인에 대한 실무자의 경험적인 지식은 지식베이스로 구축함으로써, 유가예측과 관련된 다양한 요인들을 폭넓게 고려할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 유가예측 모형으로는 수급과 대표 유종의 유가예측을 위한 동태적 선형연립 모형과 유종간 가격차를 예측하기 위한 Fully Modified 공적분 회귀분석 모형을 구성하였으며, 유가예측 모형에서 반영하기 어려운 산유국 동향, OPEC 정책, 선물시장 동향 등은 실무자의 경험적인 지식을 바탕으로 시스템 예측변수로 설정하여 유가예측에 반영되도록 지식베이스를 구축하였다. 또한, 본 시스템은 유가예측 이외에 석유 수급을 전망하고, 유가 및 수급과 관련된 관련 다양한 정보를 제공하고 관리하는 기능을 제공한다.
최근 빅데이터 시대를 맞이하여 소셜미디어가 중요한 정보의 소통수단으로 급부상함에 따라 소셜웹 이슈 탐지 및 예측분석 기술이 큰 주목을 받고 있고, 기업 정부 등에서 정치/경제/사회문화적 이슈들에 대한 온라인 동향 분석 및 이슈 예측 기술의 수요가 급증하고 있다. 본고에서는 페이스북, 트위터 등의 소셜미디어에 대한 온라인 동향 분석 및 모니터링 기술 개발의 국내/국외 상용화 및 연구 현황을 소개한다. 또한, 사회적 동향을 분석해서 만들어진 예측모델에 기반해서 이슈의 향후 전개 과정에 대해 정량적으로 예측하는 기술 현황을 국내와 국외로 나누어 소개한다.
웹을 통해서 수천 또는 심지어는 수백만 명의 정보 수집이 가능해짐에 따라 이러한 사용자들로부터 생성된 데이터를 결합하는 알고리즘을 사용하여 새로운 비즈니스를 창출하는 집단지성이 크게 대두되고 있다. 최근 건강정보에 있어서도 웹을 통하여 사용자들이 정보의 획득이 일반화되면서 웹을 이용하는 사용자의 패턴을 이용하여 식중독이나 독감 같은 공공보건 관련 예후를 예측하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자들의 검색 동향을 통해 독감의 유행을 예측하기 위해 국내외의 인플루엔자 표본감시 데이터 및 검색 동향을 비교하였다. 이러한 사용자들이 독감 관련 검색어의 증가는 실제 독감의 유행과 높은 상관관계(p=0.5, p=0.76)를 보였으며, 이는 인터넷 검색 동향만으로도 초기 단계에서 감시하고자 하는 질병의 발생 양상과 유행 양상의 전개를 예측하는데 중요한 역할을 수행할 수 있음을 의미하는 것으로 인터넷 검색 동향을 통해 공공보건을 예측하는 시스템을 제시한다.
본자료는 프랑스의 Eurofinance사 발행 "World Rubber"지에서 발췌한 세계 자동차용 타이어 수급에 대한 장기예측이다. 동지는 특히 "Euroeconomics"의 산업연구의 일환으로 자동차산업과 석유화학계통에 관련된 산업분야에 기여하고자 전세계적인 산업동향을 보다 장기적인 안목으로 수급현황을 다각적으로 분석하고 있으므로 보다 정확한 수급동향을 예측할 수 있게 하였다.<편집자 주>
수산자원의 안정되고 지속적인 이용을 위해서는 철저한 수산자원의 관리가 요구되어지며, 이를 위해서는 무엇보다도 자원의 동향을 정확도 높게 예측할 수 있는 능력이 요구되어진다. 이를 위해서는 현재의 수산자원학적인 연구측면과 함께 수행되어져야 하는 것이 자원 동향의 예측법에 관한 기술 축적이다. (중략)
본 논문에서는 전기자동차를 주제로 SCIE 및 SSCI 저널에 게재한 논문데이터를 활용한 시계열 분석과 국제특허분류(International patent classification, 이하 IPC) 별 특허 데이터를 활용한 시계열 분석과 노드엑셀을 활용한 네트워크 분석을 통해 2001년에서 2014년까지의 전기자동차의 기술 동향을 파악하고 특허와 논문 데이터의 상관관계 분석을 통하여 기술 동향을 분석하였다. 또한 예측기법 중 하나인 가중이동평균법으로 전기자동차의 유망 요소기술을 예측하였다. 본 연구의 결과 전기자동차 요소기술 중 배터리 기술이 유망한 기술로 나타났다.
최근, 미래 제조업의 성장 동력과 그에 대한 중요성이 화두가 되면서 제조업과 예측분석 기술의 융합을 통해 선제적 제조 활동 개선을 위한 의사결정을 지원하는 예측적 생산 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 예측적 생산 시스템은 데이터의 수집과 저장/관리, 예측적 분석을 위한 다양한 단계의 기술요소들로 구성된다. 본고에서는 각 단계를 위한 기술개발의 현황 및 적용 사례들에 관하여 살펴보고자 한다.
주식 가격은 연속적으로 변화하는 스트림 데이터이다. 이러한 데이터의 특성상 시간의 흐름에 따라 주식 가격의 동향이 달라질 수 있기 때문에 주식 가격 동향의 예측은 가격이 갱신될 때 마다 연속적으로 이루어져야 한다. 본 논문은 HTM 모델을 이용하여 원하는 종목의 주식 가격 동향을 설정된 구간 간격에 따라 연속적으로 주식 가격 동향을 예측하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 정규화 과정을 거친 후 그 결과를 스트림 센서로 전달하는 선처리기와 연속적인 입력 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 스트림 센서를 제시한다. 또한, 각 레벨별 예측 결과를 저장하여 상위 단계로 전달하는 선 예측 저장 노드를 고안하고 이를 이용하여 주식 가격 동향을 예측하는 HTM 네트워크를 제시한다. 그리고 본 시스템을 실제 주식 가격으로 실험하여 그 성능을 제시한다.
머신비전 기술은 거의 모든 지능형시스템에 필요한 핵심요소기술이다. 본 논문에서는 최근 머신비전기술의 연구 동향을 이론적 관점과 응용의 측면에서 검토하고 앞으로의 발전 방향을 전망해 보고자 한다. 연구동향을 파악하기 위해서 사용된 자료는 비전분야의 저명한 국제학술대회에 발표된 최근 수년 동안의 논문과 관련 분야에서 인정받고 있는 첨단기술을 중심으로 하였다. 이러한 연구동향을 바탕으로 하여 머신비전 기술의 두 가지 중요한 발전방향으로, "물체인식 분야"와 "비전과 그래픽스의 결합분야"를 예측해 보았다. 머신비전 기술의 응용은 가정자동화(Home automation)와 사회자동화(Social automation)로 예측하였고 그 근거에 대해서도 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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