• 융합보안논문지
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• 제22권2호
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• pp.99-104
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• 2022

본 연구는 기후변화에 따른 전남 영암지역의 기상변화와 태양광 에너지 생산량의 빅데이터 분석을 통해 상관관계를 도출하여 태양광 에너지 생산 예측 모델을 제시하였다. 사용된 데이터는 공공데이터에서 제공하는 2016년 1월부터 2019년 12월까지의 영암지역의 날씨와 태양에너지 생산량 데이터를 사용하였다. 머신러닝 기법을 활용하여 기상변화와 태양광 에너지 생산량의 회귀분석을 통하여 지역의 날씨와 태양광 에너지 생산량과의 상관 관계식을 도출 하였다. 도출된 예측식을 적용하여 지역의 태양에너지 생산을 계산하였으며, 이를 생산지수로 표현하여 3단계로 구분하였다. 이 같이 구분된 3단계의 생산지수를 통해 향후 기후변화에 따른 태양에너지 생산량을 예측하고, 농업 활동에 있어 중요한 바로미터로 활용될 것이라 판단된다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1996년도 추계학술대회발표논문집; 고려대학교, 서울; 26 Oct. 1996
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• pp.139-145
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• 1996

소봉제품에 대한 시장생산 모형을 만들기 위하여 과거 자료에서 마련된 수량화된 기초 자료를 통계적으로 분석하고 미래의 생산량을 예측하였다. 출고량에 의한 기초 자료의 통계분석 결과에서 여러 가지 계량적 시계열 분석 방법들 중 STEPAR 방법에 의한 예측 방법이 가장 우수한 것으로 나타났다. 통계분석의 결과로 나타난 출고량에 대한 예측값은 생산량을 결정하는 데 있어서 매우 중요한 정보이다. 각 소봉제품들에 대해서 미래의 생산량에 대한 예측값을 STEPAR 방법에 의하여 얻었다. 이 예측값들의 95% 신뢰 구간의 폭이 상당히 넓게 나왔다. 이를 개선하기 위하여 체계적인 데이터 베이스 시스템을 구축하고, 수요-생산-재고의 종합적인 관리를 하며, 이를 뒷받침하기 위한 통합 전산 시스템을 구축해야 할것이다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.9-16
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• 2022

최근 농업 현장에서는 빅데이터와 IoT(Internet of Things) 등 기술을 적용하여 디지털농업 스마트팜으로 자동화를 하고 있다. 이러한 스마트팜은 작물의 환경을 측정하고 데이터를 조사하고 가공하여 생산량의 증대와 작물의 품질을 향상하고자 한다. 생산량 예측은 첨단 농업인 스마트팜 디지털 농업에서 중요한 연구로 빅데이터를 활용하여 환경데이터를 분석하고 나아가 생육정보 데이터 품질 관리를 위한 표준화 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트팜 딸기 농장에서 수집된 환경 및 생산량 데이터를 분석하여 연구하였다. 회귀분석을 기반으로 릿지회귀(Ridge Regression), LightGBM, XGBoost를 사용하여 작물 생산량 예측 모델을 분석하였다. 3가지 모델 중 최적의 모델은 XGBoost로 R2는 82.5%의 설명력을 보였다. 연구 결과 양액흡수량과 환경데이터간의 상관관계를 확인할 수 있었고, 생산량 예측 연구에 대한 유의미한 결과를 얻을 수 있었다. 향후 작물의 생육환경 정보 및 양액의 성분 등 양액흡수량을 연구하여 양액관리를 통해 환경오염 예방 및 양액 절감에 기여할 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권4호
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• pp.19-29
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• 2022

IoT 기술의 발전에 따라 스마트팜을 활용하는 농가가 증가하고 있다. 스마트팜은 환경을 모니터링하고, 원격 또는 자동으로 최적의 내부 환경을 조성하여 작물의 생산량 및 품질을 향상시킨다. 이를 위해 수집되는 농업 디지털 데이터를 활용하여 작물의 생산성을 예측하는 기술에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나 생산량 예측을 위한 연구에서는 기존의 통계자료를 바탕으로 하는 통계모델 기반의 연구가 대부분이며, 이에 따라 예측 정확도가 낮은 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 시설 원예 스마트팜에 수집된 농업 디지털 데이터를 활용하여 다양한 머신러닝 모델을 통해 생산량 및 판매 수익금을 예측하고, 성능을 비교하였다. 성능을 비교한 모델은 다중선형회귀, 서포트벡터머신, 인공신경망, 순환신경망, LSTM, ConvLSTM이다. 성능 비교 결과 ConvLSTM가 R2 값 및 RMSE 값에서 가장 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 1999년도 추계학술대회
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• pp.331-340
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• 1999

국제원유가격의 변동은 세계 각국의 경제에 상당한 영향을 미치고 있다. 이러한 원유가격의 변동을 정확히 예측하기 위해서는 원유가격 변동요인의 정립이 필히 요구된다. 본 연구에서는 전통적으로 원유가격의 중요한 변동요인으로 알려져 있는 OPEC의 원유생산량과 걸프전쟁 이후 주요한 국제원유가격 변동요인으로 알려져 있는 OPEC의 원유생산량과 걸프 전쟁 이후 주요한 국제원유가격 변동요인으로 주목받고 있는 미국의 원유재고량의 영향과 역할을 공적분(Cointegration) 모형과 오차수정모형(Error-Correction Model)을 통해 분석하였다. 분석결과, 원유생산량과 더불어 원유재고량도 원유가격의 중요한 변동요인으로 작용함을 알 수 있었다. 장·단기 탄력성의 경우, 원유생산량의 생산탄력성은 단기에 비해 장기에 더 탄력적으로 나타났으며 장기에는 원유재고량의 변동이 생산량의 변동보다 오히려 원유가격에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 원유가격은 첫해에서 나타난 불균형을 대략 12%의 조정속도로, 장기균형으로 조정됨을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.405-408
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• 2022

반도체 제조업은 정해진 시간 내에 최고의 품질의 반도체를 대량 생산해 내는 것을 목표로 한다. 생산량을 높이기 위해 유휴 시간을 최소화하는 연구가 꾸준히 진행 중이며 가장 대표적인 유휴 시간은 예방 정비이다. 예방 정비는 설비의 문제가 발생하기 전 예방하는 작업으로 품질 향상에 높은 영향을 미치는 작업인 반면 생산량이 크게 떨어지는 작업이다. 이 작업 시간을 최소화하기 위하여 작업 후 복구되는 시간에서 중복되는 작업을 최소화하는 방법을 선택한다. 샘플 테스트를 반복하며 조율해 나가던 작업을 연구 모델을 이용해 종말점 설정 값의 예측한 값을 바로 적용하여 최소한의 샘플 테스트를 거쳐 신뢰 구간 달성 후 생산에 재 합류하는 것을 목표로 한다. 설비에서 수집된 데이터를 학습하여 종말점 설정 값 예측 모델에 대하여 연구한다. 연구 모델을 사용한 예측 결과가 신뢰 구간에 포함되어 샘플 테스트 개수를 줄이는데 유효한 효과가 있음을 확인한다.

• 한국산림과학회지
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• 제99권4호
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• pp.479-486
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• 2010

당해년도 송이 생산량 추이와 가격 예측을 위하여 수매되는 송이의 일자별 생산량과 품질등급의 관련성을 분석하였다. 2000년부터 2008년까지의 9년간 영덕군 산림조합의 수매자료를 분석한 결과, 송이 수매량 변화와 각 품질등급이 차지하는 비율은 극심한 가뭄과 이상기온 등 특이한 해를 제외하면, 고급품(1등급과 2등급) 송이는 초기에 50%를 넘는 비율을 차지하다가 점차 줄어드는 모습을 나타낸 반면, 저급품(개산품, 파손품 및 벌레 먹은 것 등)의 경우에는 수매량이 정점을 이룬 이후에 지속적으로 그 비율이 증가하는 것으로 나타났다. 송이 수매량이 정점에 도달하기 1~9일 전에 고급품의 비율과 저급품의 비율이 반전되었으며, 이를 통하여 고급품 송이에 비하여 개산품의 비율이 많아지면 조만간 송이 생산량이 줄어들게 됨을 예측할 수 있었다. 고급품 송이가 차지하는 비율은 전체 수매량의 패턴과 비슷하지만 3~4일 정도 앞서 나가는 모습을 보여주고 있었으며, 매일의 송이 수매량은 3~4일 전의 고급품 수매량과 0.5 이상(3일전의 상관계수는 0.51, 4일전은 0.54)의 상관관계를 나타내었다. 따라서 송이 수매품의 품질등급 분포 검토를 통해 예측하는 해당 시점 이후의 송이 생산량 추이(증가 또는 감소 여부)를 예측할 수 있다고 판단되었다. 또한, 고급품 송이 가격은 수매량과 반비례하는 관계가 뚜렷하게 나타난다. 따라서 송이 수매량 추이는 송이 가격변화를 예측할 수 있는 정보를 제공하게 되므로 송이 유통에서도 중요한 역할을 할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 1999년도 추계 학술대회 발표논문집(한국기술혁신학회)
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• pp.333-340
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• 1999

국제원유가격의 변동은 세계 각국의 경제에 상당한 영향을 미치고 있다. 이러한 원유가격의 변동을 정확히 예측하기 위해서는 원유가격 변동요인의 정립이 필히 요구된다. 본 연구에서는 전통적으로 원유가격의 중요한 변동요인으로 알려져 있는 OPEC의 원유생산량과 걸프전쟁 이후 주요한 국제원유가격 변동요인으로 주목받고 있는 미국의 원유재고량의 영향과 역할을 공적분(Cointegration) 모형과 오차수정모형(Error-Correction Model)을 통해 분석하였다. 분석결과, 원유생산량과 더불어 원유재고량도 원유가격의 중요한 변동요인으로 작용함을 알 수 있었다. 장·단기 탄력성의 경우, 원유생산량의 생산탄력성은 장기에 비해 단기에 더 탄력적으로 나타났으며 원유재고량의 재고탄력성은 단기에 비해 장기에 더 탄력적으로 나타났으며 장기에는 원유재고량의 변동이 생산량의 변동보다 오히려 원유가격에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 원유가격은 첫해에서 나타난 불균형을 대략 12%의 조정속도로, 장기균형으로 조정됨을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.329-341
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• 2000

한국의 농업에서 쌀 생산량조사는 매우 중요한 조사로 알려져 있다. 특히 쌀 예상 생산량조사는 농업정책결정과 관련하여 유용한 기초자료를 제공한다는 점에서 가능한 한 정확한 예측을 필요로 한다. 본 논문에서는 통계적 모형을 이용한 쌀 예상 추정방법을 제안하고 기존의 주관적 추정방법인 달관추정과 비교함으로써 쌀 예상 생산량 추정과정 통계적방법의 응용 가능성과 타당성을 제시하고 있다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.873-885
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• 2016

노지에서 재배되는 양파 생산량은 기후환경에 의하여 영향을 받으며, 특정 지역에서 많이 생산되는 지역적인 특성을 가지고 있다. 따라서 생산량 예측시 기상과 지역을 동시에 고려하는 접근이 필요하다. 본 논문에서는 공간 패널 회귀모형을 이용하여 기상변화에 따른 생산량을 추정하였다. 양파 주산지 13곳에 대한 2006년부터 2015년까지의 기상 패널자료를 사용하여, 공간시차를 반영한 공간자기회귀(spatial autoregressive)모형을 사용하였다. 공간가중치 행렬은 임계치 설정방법과 최근거리 설정방법으로 나누어 분석하여, 최근 3곳까지 거리 설정방법을 사용한 모형이 최종 모형으로 선택되었으며, 자기상관성이 유의함을 보였다. 하우스만 검정을 통해 채택된 확률효과모형으로 분석한 결과 누적일조시간(1월), 평균상대습도(4월), 평균최저기온(6월), 누적강수량(11월) 등이 양파 생산량 예측에 유의한 변수로 나타났다.