• 한국관개배수회지
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• 제45호
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• pp.15-30
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• 2010

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.524-529
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• 2006

짧은 기간에 비약적으로 기술이 발전하는 시대에는 사용자의 미래환경과 그에 따른 사용자의 행태를 미리 분석할 수 있는 방법이 절실히 요구된다. 본 연구에서는 블루투스 핸즈프리 헤드셋의 UI 디자인 개발을 위해 사용된 사용자의 제품 사용행태 예측 과정을 통해 그 방법론을 제시하고자 한다. 1 차로 블루투스 핸즈프리 헤드셋 사용자가 그것을 사용하는 사용행태를 조사 분석하였으며, 조사의 결과를 인터랙티브 스토리텔링의 방법으로 구성하여 아이디어개발을 위한 보조도구로 개발하였다. 조사의 대상은 블루투스 헤드셋의 주요 사용자 층인 10 대 후반에서 20 대 중반에 속하는 사용자 그룹이며 블루투스 헤드셋으로 변용 가능한 패션 액세서리를 선정하고 선정한 액세서리를 블루투스 핸즈프리 헤드셋으로 가정하여 사용시의 그들의 사용 포즈를 분석하는 방법을 통해 주사용자 층의 사용행태를 예측하고자 하였다. 이 연구의 결과는 블루투스 헤드셋 개발팀내의 기획자, 기술자, 디자이너들이 제품의 개발 방향에 대한 아이디어 공유를 위하여 Macromedia Flash 를 사용하여 인터랙티브 스토리텔링으로 제작하여 디자인을 위한 보조 툴로 제안하였다. 본 연구는 블루투스 핸즈프리 헤드셋과 같이 사용자의 새로운 요구와 사용성이 기대되는 제품 UI 디자인을 위해서는 사용자의 미래 요구사항을 예측 할 수 있는 방법이 필요하다는 배경에서 시작되었으며, 블루투스 핸즈프리 헤드셋의 사용자의 요구 파악 및 예측을 위한 방법으로 제품과 사용자의 사용 포즈를 연계하여 분석하는 방법을 제안하였다.

• 기술혁신연구
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• 제30권2호
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• pp.1-27
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• 2022

최근 급격한 변화를 겪고 있는 자율주행 자동차 분야의 미래 기술 및 시장 전망 예측에 대한 요구와 관심이 집중되고 있다. 자동차 산업의 특성상, 복합적 요인의 상관관계가 미치는 영향력이 크고 요인 간의 복잡도가 높으므로, 체계적인 미래 예측 방법론 적용을 통한 미래 전망분석 및 전략 수립이 시급하다. 본 연구에서는 자동차 분야에 적합한 미래 예측 방법론 중 필드 변칙 완화기법(Field Anomaly Relaxation)과 다중관점 개념 기법(Multiple Perspective Concept)을 복합적으로 적용하여, 자율주행 자동차 분야의 핵심기술 및 산업 동향에 관한 미래 시나리오들을 개발하여 실증하였다. 도출된 3개의 시나리오는 전문가 평가 체크리스트를 통하여 타당성을 검증하였다. 본 연구 결과는 자율주행 자동차 산업과 같은 다양한 변동성이 존재하는 분야의 미래 예측 방법 중 한 가지로 적용될 수 있다는 점에 의의가 있다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2005년도 추계 학술발표대회 논문집
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• pp.232-233
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• 2005

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.20-20
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• 2015

최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 1998년도 가을 학술발표대회 논문집 디자인 학 연구
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• pp.18-19
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• 1998

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.190-197
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• 2007

외환위기 이후 우리나라 금융기관은 상대적으로 위험성이 높은 기업대출보다, 높은 수익성을 가지는 가계 대출에 관심을 기울이게 되었다. 가계대출이 증가함에 따라 개인신용평가의 중요성이 부각되고, 이에 많은 신용평가시스템이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 신용평가시스템은 대출 신청 당시의 데이터 및 과거의 데이터를 가지고 개인의 신용을 평가하기 때문에, 미래 상황에 대한 예측은 고려하지 못한다. 시스템 다이나믹스는 시간의 흐름에 따른 각 요인의 변화를 살펴봄으로써 미래 상황에 대한 예측이 가능한 분석 방법이다. 이에 본 연구에서는 시스템 다이나믹스 방법론을 활용하여 개인 신용 상태에 대한 미래의 동태적인 변화를 예측하여, 그 결과를 반영한 신용평가모델을 개발하고자 한다. 이를 위하여, 먼저 신용평점 영향을 주는 변수들을 선정하고, 이 변수들 간의 인과관계를 밝혀낸 후, 인과관계를 토대로 분석 모델을 구축한 뒤, 컴퓨터 시뮬레이션을 실행함으로써, 대출 희망자의 미래의 신용상태 변화 모양을 예측해 본다. 이러한 시뮬레이션 결과를 신용평가에 반영하게 되면, 금융기관의 신용 대출의 위험을 줄이는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 천문학회보
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• 제37권1호
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• pp.38.1-38.1
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• 2012

우주의 초기조건, 현재 그리고 미래를 정밀하게 예측하기 위한 관측 프로젝트들이 하나 둘씩 현실화 되어 가고 있다. 이러한 프로젝트 중의 하나인 분광 광시야 관측을 이용하여 우주론적인 질문에 대한 해답을 얻는 방법을 논의한다. 분광 광시야 관측에는 밀도 섭동과 고유 속도에 관련된 정보가 모두 포함되어 있는데, 아직 고유속도에 대한 정보를 어떻게 얻을 수 있는지에 대한 방법론을 확정하지 못하고 있다. 우리는 지난 이 삼 년 간의 연작형식의 논문을 통하여 새로운 방법을 개척했고, 그 방법을 미래의 정밀한 관측에도 적용하기 위해서 노력하고 있다. 이러한 노력은 우주가속팽창의 원인규명에 큰 공헌을 할 것이고, 우주가 팽창한 역사를 이론적인 모델에 독립적으로 관측할 수 있는 가능성을 열 것이다. 이 발표를 통하여, 분광 광시야 관측의 우주론적인 의미, 관측된 자료를 분석할 수 있는 새로운 방법, 그리고 미래에 예정된 정밀한 관측 프로젝트들에 대해서 논의한다.

• 응용통계연구
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• 제30권3호
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• pp.311-321
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• 2017

주성분 분석은 통계학 뿐만 아니라 기상학에서 널리 사용되는 방법론이며, 고차원 자료에 대한 차원축소 역할 뿐만아니라 기상자료에서의 의미있는 패턴을 찾아내기 위해 사용되는 방법론이다. 또한 주성분분석에 기반을 둔 주성분 회귀분석 방법론은 기후예측이 가능하므로 미래 시점의 기후값 예측에 사용될 수 있다. 본 논문에서는 Wang과 Huang (2016) 논문에서 제안한 제한된 공간 주성분 분석을 기반으로 한 주성분 회귀분석 방법론을 개발하였다. 이를 시뮬레이션을 통하여 확인하였고, 실제 자료인 동아시아 지역 온도예측에 적용하여 기존의 주성분 회귀분석 예측 값에 비해 예측력이 높아짐을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.357-361
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• 2010

미래의 연별 최대 강수량 예측의 정확성을 향상시키는데 역사적 자료가 도움이 된다는 많은 연구 결과가 있었다. 관측의 오차와 자료의 손실로 역사자료를 이용한 강수 예측 방법은 절단자료의 분석을 중심으로 연구되었다. 대표적인 역사자료의 이용방법으로 조건부 적률을 이용한 B17B [Interagency Committee in Water Data, 1982], 조건부적률과적률 관계식을 이용한 Expected Moment Algorithm(EMA) [Cohn et al.;1997], 조건부 확률가중적률을 이용한 Partial Probability Weighted Moment (PPWM)[Wang ; 1991] 방법이 있다. 본 연구에서는 역사적 자료를 반영하는 방법에 있어 B17B와 EMA의 관계를 밝히고 그러한 관계가 PPWM에 동일하게 적용할 수 있음을 보였다. 우리는 B17B와 EMA의 관계를 적률방정식으로 표현하였고 PPWM에서 확률가중 적률 방정식을 정의함으로써 PPWM을 확장하였다. 본 연구에서 제안한 새로운 역사 자료를 이용한 강수예측 방법론을 Expected Probability Weighted Momemt (EPWM) 방법이라고 부르고 그 예측 방법의 성능을 다른 예측방법과 시뮬레이션 결과를 통해 비교하였다. 역사 자료 방법론의 비교는 Generalized Extreme Value (GEV) 분포를 이용하여 이루어졌으며, 각 방법론은 GEV분포의 형태모수(shape parameter)따라 다른 특성을 나타난다는 것을 보였다. 뿐만 아니라 여기서 제안한 EPWM 방법은 대부분의 경우에 좋은 추정량을 준다는 것을 보였다.