• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.178-188
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• 2022

탄소중립 달성의 핵심인 분산형 재생에너지의 확산에 따라 발생하는 계통수용성 문제의 해결을 위해 가상발전소의 도입이 활발히 논의되고 있다. 하지만 가상발전소와 같은 신사업은 일반적으로 보상 메커니즘이 존재하지 않아 도입 초기의 경제성 확보가 어렵다. 이에 조기 활성화를 위해서는 보조금을 포함한 적절한 지원이 필요하다. 지원 수준의 결정을 위해서는 비용모델이 필요하나 신사업의 경우 충분한 데이터가 부족한 문제가 있다. 본 연구에서는 국내 전문가를 대상으로 가상발전소 도입에 필요한 요건, 적정 규모와 비용에 대한 설문을 통하여 비용 추정 모델을 도출하였다. 우선 가상발전소의 자원구성 형태가 비용에 미치는 영향을 고려하여 설문조사에 따라 자원구성 시나리오를 설계하였다. 각자의 자원구성 시나리오에 대한 비용추계를 기반으로 로지스틱회귀분석을 통하여 시나리오에 따른 비용 추정 모델을 도출하였다. 가상발전소 규모와 자원구성 시나리오에 따른 사례분석으로 적절한 초기 보상 규모를 비교 분석하였다. 20MW~500MW 규모의 가상발전소에서 중대형 위주와 소형 자원을 포함한 자원구성 시나리오를 적용하였을 때, 중대형 위주의 구성 시 비용이 29~51% 낮게 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제22권4호
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• pp.21-39
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• 2020

딥러닝(Deep learning) 기법은 패턴분석, 이미지분류 등 다양한 분야에서 높은 성과를 나타내고 있다. 특히, 주식시장 분석문제는 머신러닝 연구분야에서도 어려운 분야이므로 딥러닝이 많이 활용되는 영역이다. 본 연구에서는 패턴분석과 분류능력이 높은 딥러닝의 일종인 합성곱신경망(Convolutional Neural Network) 모델을 활용하여 주가방향 예측방법을 제안한다. 추가적으로 합성곱신경망 모델을 효율적으로 학습시키기 위한 속성선택(Feature Selection, FS)방법이 적용된다. 합성곱신경망 모델의 성과는 머신러닝 단일 분류기와 앙상블 분류기를 벤치마킹하여 객관적으로 검증된다. 본 연구에서 벤치마킹한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Neural Network), 서포트 벡터머신(Support Vector Machine), 아다부스트(Adaboost), 배깅(Bagging), 랜덤포레스트(Random Forest)이다. 실증분석 결과, 속성선택을 적용한 합성곱신경망이 다른 벤치마킹 분류기보다 분류 성능이 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과는 합성곱신경망 모델과 속성선택방법을 적용한 예측방법이 기업의 재무자료에 내포된 가치를 보다 정교하게 분석할 수 있는 가능성이 있음을 실증적으로 확인할 수 있었다.

• 생물환경조절학회지
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• 제26권1호
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• pp.13-18
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• 2017

본 연구는 난지형 마늘 '남도'의 적정 생육 온도 구명과 일 평균온도를 이용한 구중 예측을 위하여 수행되었다. 온도처리는 주간 16시간 야간 8시간 처리로 $11/7^{\circ}C$, $14/10^{\circ}C$, $17/12^{\circ}C$, $20/15^{\circ}C$, $23/18^{\circ}C$, $28/23^{\circ}C$ 로 설정하였다. 구의 생체중과 건물중은 $20/15^{\circ}C$ 처리구에서 가장 높았으며 고온이나 저온으로 갈수록 감소하였다. 엽수와 총엽면적은 저온인 처리구가 고온처리구보다 생장이 느렸으나, 최종적으로는 최고온도인 $28/23^{\circ}C$을 제외하고 유사한 경향을 보였다. 구의 생체중으로 6종의 함수를 개발하였으며 이를 통해 '남도' 마늘의 적정 생육온도와 한계온도, 온도에 따른 구생장량을 확인할 수 있었다. 분석 결과 '남도' 마늘의 적정 생육온도는 $18{\sim}20^{\circ}C$이며 GDD 기본온도와 한계온도는 $7.1^{\circ}C$와 $31.7^{\circ}C$로 추정할 수 있었다. 일 평균온도를 이용한 수확기 기준 구생체중 모델을 검증하기 위하여 온도구배터널의 기상자료를 이용하여 예측하였다. 선형함수를 이용한 예측은 79.0~95.0%, 2차 함수를 이용한 예측은 77.2~92.3%, 로지스틱분포 함수를 이용한 예측은 80.0~95.8% 예측도를 보였다. 이중 가장 예측력이 좋은 함수는 로지스틱분포함수이며 생육적정온도와 한계온도도 잘 표현하였다.

• 시큐리티연구
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• 제43호
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• pp.205-230
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• 2015

2010년 이후부터 성범죄자 신상정보 등록기간이 20년으로 확대되는 등 지역사회 내에서 성범죄자에 대한 지도, 관리를 강화하려는 경향이 점차 뚜렷해지고 있다. 그러나 성범죄자의 범죄행동 패턴 및 인구사회학적 특징, 그리고 보호관찰 취소 요인 관련 연구는 많지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 2013년에 서울보호관찰소에서 형이 종료된 성범죄자의 공식 판결문 및 보호관찰기록을 바탕으로, 성범죄자의 경고장 발송에 영향을 미치는 요인을 로지스틱 회귀분석 모델로 분석하고자 하였다. 무엇보다도 성범죄자에 대한 경고장 발송 요인이 일반범죄자의 그것과 어떻게 다른지 살펴보고 두 모델을 비교 분석하는데 연구의 초점을 두었다. 로지스틱 회귀분석 결과, 성범죄자 집단에서는 보호관찰 준수사항 위반으로 인한 경고장 발송 가능성이 과거 전과횟수에 영향을 받아 유의미하게 증가하는 것으로 나타났다. 달리 말하면, 성범죄자의 경우 인구사회학적 변인(연령, 혼인관계, 직장유형)이나 가해자-피해자 관계, 보호관찰 부가처분 등의 관련 변인이 준수사항 위반 가능성에 영향을 미치지 못하고, 오로지 성범죄자의 전과횟수만 경고장 발송 가능성을 증가시키는 것으로 볼 수 있다. 반면, 일반범죄자 집단에서는 성범죄자 모델과 달리 혼인상태나 무직 상황, 가해자-피해자 낯선 사람 관계 여부, 폭력행동 여부, 사회봉사명령 및 수강명령 부가처분 여부가 경고장 발송 가능성에 영향을 미치는 핵심 요인인 것으로 볼 수 있다. 이하 분석 결과와 관련된 정책적 논의를 심도 있게 다루어 본다.

• 한국지리정보학회지
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• 제23권4호
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• pp.42-51
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• 2020

본 연구는 산림기본법 10조에 명시되어 있는 산림자원 및 임산물 수급의 장기전망을 통한 제6차 산림기본계획 수립을 지원하기 위하여 수행되었다. 우리나라 산지의 정의는 산지관리법에서 명시하고 있으며 산림 조성, 생산, 관리를 위해 필수 불가결한 요소로서 미래 산림자원의 변화를 예측하는데 가장 기본이 되기 때문에 미래의 산지면적 변화를 예측하는 것은 향후 계획수립을 위해 매우 중요하다. 그리하여 본 연구에서는 지대극대화 이론에 근거한 임업부가가치, 농업소득, 인구밀도를 종속변수로 하는 다항로지스틱 모형을 개발함으로써 미래의 산지면적, 농지면적, 도시 및 기타지의 면적 변화를 예측할 수 있었다. 그 결과 산지면적은 2026년까지 약 6,300천ha로 줄어들어 현재 대비 약 34천ha의 감소분이 발생할 것으로 전망되었으며, 이후 2027년부터는 반등을 시작하여 6,470천ha로 늘어나 약 172천ha의 증가분이 발생할 것으로 예측되었다. 이러한 산지면적의 증가는 임업부가가치의 증가와 관련이 있고, 농지면적의 증가는 농업소득의 증가, 그리고 도시 및 기타지의 증가는 인구밀도의 증가와 양의 상관관계를 가지고 있는 것으로 분석되었다. 그러나 산지면적의 주된 증가원인은 한계효과와 탄성치가 큰 인구밀도의 감소로 밝혀졌는데, 이는 저출산으로 인해 절대인구가 2032년부터 감소함에 따라 산지면적의 증가하기 때문인 것으로 나타났다. 또한 산지면적의 증가분은 도시 및 기타지에서 산지로 전환되는 면적이 대부분을 차지하는 것으로 나타났는데, 이것은 인구감소에 따른 도시 주변 지역의 인구 공동화 현상과 지방 소도시의 소멸 등과 같은 사회적인 문제에 기인하는 것으로 분석되었다. 이러한 산지의 증가를 산지관리 차원에서 살펴보면, 증가되는 산지면적은 지목상 임야 이외의 토지로부터 편입될 것으로 전망되기 때문에, 사후 산지관리법상의 산지로서 관리되기 위해서는 산림 관련 법령의 정비는 물론 변화에 대응한 새로운 산지관리 체계를 구축하는 것이 필요할 것으로 판단된다.

• 한국어병학회지
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• 제26권2호
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• pp.65-75
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• 2013

실험실에서 온도 별로 스쿠티카충을 배양한 데이터(Table 1)를 사용 스쿠티카충 개체군의 변화율(1.2)과 성장 방정식(1.3)을 in vitro 조건에서 구했다. 이 모델에서는 스쿠티카충의 증가모델 식은 로지스틱 증가함수로 두 가지 온도에서의 스쿠티카충의 증가율 매개변수를 구하였고, 기생충으로 인한 숙주인 넙치에 치명적일 수 있는 기생충의 임계밀도를 구하였다. 또 다른 데이터는 같은 온도에서 스쿠티카충 수를 다양하게 넙치의 복강에 주사하는 그룹과 동일한 스쿠티카충 수를 복강에 주사한 후 온도를 다르게 한 두 그룹의 스쿠티카충의 감염으로 폐사한 실험데이터(Table 2)에 근거하여 넙치의 감염에서 폐사가 되는 시스템 식(1.5)을 세웠다. 정리에서는 감염된 넙치와 폐사된 넙치의 미분방정식계는 감염넙치와 폐사 넙치와의 평형점을 찾고 그 평형점에 대한 안정성과 불안정성을 설명하였다. 각 온도에서의 매개변수를 사용하면 방정식 (1.6)은 시간에 대해 넙치의 누적 폐사량을 알 수 있는 방정식이다. 이 논문에서는 다양한 초기값 $P_0$값에 따른 넙치의 폐사를 중심으로 보았으므로 온도와 $P_0$가 동시에 넙치폐사에 어떠한 관계를 갖는 연구를 하기에는 제약을 갖고 있다. 이 연구의 제한점에서 언급했듯 실험을 여러 번 시행한 것이 아니기 때문에 단지 근사적인 값으로 이해를 해야 한다. 또한 넙치의 면역력을 알 수 있다면 기생충으로부터 저항력을 연구하는데 오차를 좀 더 줄인 근사치를 구할 수 있을 것을 기대할 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.453-468
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• 2020

본 연구의 목적은 습관형성모델을 기반으로 간호대학 여학생의 신체활동 정도와 신체활동에 미치는 영향요인을 파악하여 간호대학 여학생의 신체활동 증진 및 유지 전략을 개발하는데 기초자료를 제공하기 위함이다. 연구대상은 J시에 소재한 G대학교와 J대학교에 간호학과에 재학중인 여학생 207명이었고, 자료수집 기간은 2020년 8월 31일에서 9월 13일까지였다. 자료 분석은 IBM SPSS Statistics Ver. 22.0 통계프로그램을 사용하여 빈도, 백분율, 평균, 표준편차, ANOVA 및 Scheffĕ test, Pearson's correlation coefficient, Univariate, and Multivariate multinomial logistic regression을 이용하였다. 연구결과 간호대학 여학생의 신체활동 정도는 평균 2506.31±2807.05 MET-min/week이었고 신체활동 분류기준에 따라 세 군으로 분류한 결과 건강증진 신체활동군은 59명(28.5%), 최소한 활동군은 98명(47.3%), 비활동군은 50명(24.2%)으로 나타났다. 다변량 로지스틱 회귀분석에서는 신체활동 습관강도가 간호대학 여학생의 신체활동에 유의한 영향요인으로 규명되었다. 따라서, 간호대학 여학생의 신체활동 증진 및 유지를 위해 습관형성 프로그램을 개발하고 효과를 검증하는 연구가 필요하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.45-55
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• 2022

암호화폐 시장의 규모는 날이 갈수록 커져가고 있으며, 대표적인 암호화폐인 비트코인의 경우 시가총액이 500조를 넘어섰다. 이에 따라 암호화폐의 가격을 예측하려는 연구도 많이 이루어졌으며, 이들은 대부분 주식가격을 예측하는 방법론과 유사성을 띄는 연구들이다. 하지만 선행연구를 비춰 봤을 때 주식가격예측과 달리 암호화폐 가격 예측은 머신러닝의 정확도가 우위에 있는 사례가 많다는 점, 개념적으로 주식과 달리 암호화폐는 소유로 인한 수동적 소득이 없다는 점, 통계적으로 시가총액 대비 하루 거래량의 비율을 살펴봤을 때 암호화폐가 주식 대비 최소 3배이상 높다는 점이 도출되었다. 이를 통해 암호화폐 가격 예측 연구에는 주식 가격 예측과 다른 방법론이 적용되어야 함을 본 논문에서 주장하였다. 우리는 기존에 주가 딥러닝 예측에 사용되던 워크 포워드 검증를 응용한 역순 워크 포워드 검증을 제안하였다. 역순 워크 포워드 검증은 워크 포워드 검증과 달리 검증 데이터셋을 테스트 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞에 부분으로 고정시켜놓고, 훈련데이터를 훈련 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞 부분부터 서서히 훈련 데이터셋의 크기를 늘려가면서 검증에 대한 정확도를 측정한다. 측정된 모든 검증 정확도 중 가장 높은 정확도를 보이는 훈련 데이터셋의 크기에 맞춰서 훈련 데이터를 절삭시킨 뒤 검증 데이터와 합쳐서 실험 데이터에 대한 정확도를 측정하였다. 분석모델로는 로지스틱 회귀분석과 SVM을 사용했으며, 우리가 제안한 역순 워크 포워드 검증의 신뢰성을 위해서 분석 모델 내부적으로도 L1, L2, rbf, poly등의 다양한 알고리즘과 정규화 파라미터를 적용하였다. 그 결과 모든 분석모델에서 기존 연구보다 향상된 정확도를 보임이 확인되었으며, 평균적으로도 1.23%p의 정확도 상승을 보였다. 선행연구를 통해 암호화폐 가격 예측의 정확도가 대부분 50%~60%사이에서 머무르는 걸 감안할 때 이는 상당한 정확도 개선이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권6호
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• pp.1075-1083
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• 2009

과학적 연구 방법은 가설을 세우고 실험이나 관찰을 통해 얻은 자료를 이용한 경험적 사실을 바탕으로 가설을 추상화하는 과정을 거치게 된다. 이 과정에서 자료를 획득하는 방법이 추상화의 최초 과정이 되고 많은 경우 서베이 리서치라는 구조화된 문항을 통한 방법이 사용 된다. 자료가 획득된 후에는 회귀분석, 선형구조방정식 등 고급 통계 기법들을 사용하여 가설들을 추상화하는 과정을 거치게 된다. 여기서, 설문지를 통해 많은 수 의 문항들의 응답이 획득되고 추상화를 위해 차원 축소라는 과정을 거치게 된다. 하지만 차원 축소된 정보들이 때때로 실제 현상을 이해하는데 있어서 현실감을 떨어지게 하는 경우도 존재하고 추상화 보다는 설문지 자체에서 어떤 지식을 얻기가 요구되기도 한다. 본 연구에서 설문지의 문항들 중에서 과연 어떤 문항들이 연구하고자 하는 문제의 해답을 줄 수 있는 핵심적인 문항인지를 찾아내고 이들 핵심 문항들로 모델을 구축하는 방법을 제시하였다. 강의 평가 자료를 예제로 사용하여 보다 나은 강의 평가를 받기 위한 전략들을 구상하여 보았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.291-302
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• 2020

아이돌이 주도하는 한국의 대중음악은 이제 전세계적인 팬덤을 확보하였다. 이로 인해, 아티스트를 넘어서 한국의 경제 상황에도 커다란 영향력을 행사하고 있다. 즉, 아이돌 그룹 하나가 크게 히트를 치면 조 단위의 외화를 벌어들일 수 있게 된 것이다. 따라서 아이돌 그룹을 성공시키고 이를 유지시키는 것이 상당히 중요한 과제로 떠올랐다. 본 연구에서는 소속사가 손익분기점으로 삼는 데뷔 후 3년차 및 평균적인 재계약 직후 시점인 8년차 아이돌의 생존여부를 인공신경망, 의사결정나무, 랜덤 포레스트를 활용하여 예측해보고자 한다. 그리고 생존에 있어 무엇이 중요한 요인인지를 나무 모델의 특성중요도 및 로지스틱 회귀분석을 활용하여 설명하였다. 그 결과, 데뷔 시점의 경쟁자 수, 최초 그룹의 구성원 수, 다루는 장르의 수 등의 요인이 유의하다는 결론을 얻을 수 있었다. 이를 통해, 최종적으로 아이돌 그룹을 보다 효율적으로 기획, 관리함으로써 산업 경쟁력을 증진할 수 있을 것으로 기대한다.