• 제목/요약/키워드: 선형추세예측

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유사추론 기반 예측모형

  • 장용식;최윤정
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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    • pp.581-585
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    • 2007
  • 본 연구는 비선형적인 시계열 자료로부터 최신 데이터와 유사한 사례를 탐색하여 미래를 예측하기 위하여 유사추론 기법을 이용한 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구들이 최신 데이터와 과거 사례와의 유사성을 비교하기 위해 유클리디언 거리 또는 평균 제곱에러 등을 이용하나, 추세의 유사성을 고려하지는 않는다. 본 연구는 사례 구간 크기, 예측 오차, 평균차이 검증, 사례간 추세의 유사성 등 다차원적 유사추론 요인을 이용한 예측방법과 그 효과를 제시한다.

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비선형 회귀 모형을 이용한 서울지역 오존의 고농도 현상의 모형화 (Modeling of High Density of Ozone in Seoul Area with Non-Linear Regression)

  • 정수연;최기헌
    • 응용통계연구
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    • 제22권4호
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    • pp.865-877
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    • 2009
  • 본 연구에서는 서울지역 오존의 기상상태와 추세경향에 따른 고농도 현상을 모수적 방법인 비선형회귀모형(nonlinear regression model)으로 모형화 하였다. 여기서는 1995년부터 1999년까지의 자료로부터 오존과 고농도 현상에 영향을 줄 수 있는 기상상태와 추세경향 등을 순차적으로 추가함으로써 고농도 현상을 예측하는 모형을 추정하였다.

비모수적 이자율모형 추정과 시장위험가격 결정에 관한 연구 (The Nonparametric Estimation of Interest Rate Model and the Pricing of the Market Price of Interest Rate Risk)

  • 이필상;안성학
    • 재무관리연구
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    • 제20권2호
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    • pp.73-94
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    • 2003
  • 일반적으로 이자율예측모형은 특정한 이자율 분포모형을 가정하여 모수적 방법에 의해 추정되었다. 그러나 특정한 분포모형을 가정한다는 것은 예측능력을 저하시킬 수 있다는 단점이 있다. 따라서 이자율변화에 특정한 분포모형을 가정하지 않는 비모수적 추정이 이자율 예측의 우월한 방법으로 제시되었다. 본 논문에서는 통화안정증권을 대상으로 이자율 예측 모형을 모수적 방법과 비모수적 방법으로 추정한다. 다음 이자율의 시장위험과 채권가격을 결정하여 두 방법 사이에 유의한 차이가 있는가를 분석한다. 1999년 8월 9일부터 2003년 2월 7일까지 통화안정증권의 일별, 주별 자료를 사용하여 분석한다. 액면이자 효과를 제거하기 위해 복리채만을 분석대상으로 한다. 모수적 방법을 이용할 때 이자율 변화의 추세항은 선형으로 나타나지만 변동성항은 이자율변화에 비해 급격히 변하는 비선형을 나타낸다. 비모수적 분석방법을 이용할 때 추세항과 변동성항 모두 이자율 변화에 비해 급격히 변하는 비선형을 나타낸다. 모수적 방법과 비교하여 추세항은 다른 결과를, 그리고 변동성항은 같은 결과를 보인다. 추세항과 변동성항의 예측을 감안하여 이자율의 시장위험 및 채권가격을 산출한 결과 모수적 방법과 비모수적 방법은 유의적인 차이를 보인다. 이는 이자율 및 이자율의 시장위험가격 예측은 비모수적 방법을 사용하는 것이 적합하다는 것을 뜻한다.

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연도별 신조선 주요제원의 변화를 통한 대형화 추세 분석

  • 손우주;구정민;문지하;조명환;조익순
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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    • pp.134-136
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    • 2023
  • 대형 컨테이너 선박의 주요 제원 예측에 관한 과거 연구는 단순 회귀분석에 기반한 결과로 제시되었으며, 이를 현재 운항 중인 24,000TEU급 선박의 제원과 과거의 연구 결과를 비교할 경우, 선박의 전장이 과대 예측한 경향이 있었다. 본 연구에서는 선형회귀분석 및 box plot의 통계 분석기법을 활용하여 최근 20년의 신조 컨테이너선을 대상으로 연도별 주요제원의 변화량을 통해 선박의 대형화 추세를 분석하였다. 그 결과, 컨테이너선의 대형화는 시간의 흐름에 따라 점점 폭이 넓어지는 형태로 변화하고 있는 것으로 분석되었다. 그러나 선폭 위주의 대형화는 선박 운항의 측면에서 조종성능의 감소로 인해 운항난이도가 증대된다는 단점이 있다. 즉, 미래 대형화 선박을 안전하게 운항하기 위해서는 적절한 항만 인프라 구축 및 선박길이와 폭의 조화를 이루는 대형화가 필요할 것으로 판단된다.

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다층 선형 매핑 기반 단일영상 초해상화를 위한 강화 예측법 (Enhanced Prediction for Single Image Super-Resolution Using Multi-Layer Linear Mappings)

  • 최재석;김문철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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    • pp.117-118
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    • 2016
  • 최근 UHDTV(ultra high definition television)가 가정에 보급이 많이 되고 있는 추세지만, UHD급 콘텐츠가 매우 부족한 실정이다. 따라서 저해상도 FHD(full high definition) 영상을 고해상도 영상으로 변환시켜 재활용할 수 있는 초해상화(super-resolution, SR) 기술의 필요성이 커졌다. 그 중, 다층의 레이어로 구성된 다층 선형 매핑(multi-layer linear mappings, MLLM)을 기반으로 하는 제안된 초해상화 기법은 상대적으로 낮은 복잡도로 좋은 품질의 고해상도 영상을 복원할 수 있었다. 최근에는 강화 예측법을 추가하여 복원된 고해상도 영상의 품질을 더 향상시키는 기법이 등장하였는데, 이를 바탕으로 본 논문에서는 제안했었던 MLLM 기법을 위한 강화 예측법 기법을 새롭게 제안한다. 제안하는 초해상화 기법은 기존 MLLM 기법과 딥러닝 기반 초해상화 기법보다 높은 품질의 고해상도 영상을 생성하는 것을 확인하였다.

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시공간 의존성 네트워크 위상 및 그래프 신경망을 활용한 설명 가능한 환율 변화 예측 모형 개발 (Explainable Prediction Model of Exchange Rates via Spatiotemporal Network Topology and Graph Neural Networks)

  • 최인수 ;고우성 ;강기민 ;장윤태 ;노유진 ;이지윤 ;김우창
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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    • pp.374-376
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    • 2023
  • 최근 환율 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 이러한 추세에 대응하여 본 연구에서는 Pearson 상관 계수 및 상호 정보를 사용하여 외환 시장의 환율 변동을 분석하는 다중 연결 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서는 이러한 구성된 환율 변화에 대한 시공간 의존성 네트워크를 만들고 그래프 기계 학습의 잠재력을 조사하여 예측 정확도를 향상시키려고 노력하였다. 본 연구 결과는 선형 및 비선형 종속 네트워크 모두에 대해 그래프 신경망을 활용한 임베딩을 활용하여 기존의 기계 학습 알고리즘과 결합시킬 경우 환율 변화의 예측력이 향상될 수 있음을 경험적으로 확인하였다. 특히, 이러한 결과는 통화 간 상호 의존성에만 의존하여 추가 데이터 없이 달성되었다. 이 접근 방식은 데이터 효율성을 강화하고 그래프 시각화를 통해 설명력 있는 통찰력을 제공하며 주어진 데이터 세트 내에서 효과적인 데이터를 생성하여 예측력을 높이는 결과로 해석할 수 있다.

비선형 예측모형을 활용한 모듈러주택 시장전망 (Prospecting the Market of the Modular Housing Using the Nonlinear Forecasting Models)

  • 박남천;김균태;김인무;김석종
    • 한국건축시공학회지
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    • 제14권6호
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    • pp.631-637
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    • 2014
  • 최근 모듈러주택 시장은 주거시설 뿐만 아니라 업무시설등에 적용되면서 시장영역이 확대되고 있다. 해외 선진국의 경우 성숙단계로 접어들고 있으며, 국내의 경우 시장이 형성되어 있지 않기 때문에 중 장기 시장 전망을 위한 추세 파악에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 시계열 분석을 기반으로 비선형 예측모형을 활용하여 국내 모듈러주택의 시장수요를 전망하였다. 모듈러주택 시장수요 전망은 신규 주택 건설에 대한 수요량 추정 결과를 기반으로 주택 공급량을 파악하고 주택공급량의 일부를 모듈러주택 수요로 가정하여 시나리오분석을 하였으며, 비선형 예측모형을 활용하여 모듈러주택 시장 전망을 하였다.

PC 수직 접합부의 극한 전단 내력 예측에 대한 인공 신경 회로망의 적용 (Application of Artificial Neural Networks to Predict Ultimate Shear Capacity of PC Vertical Joints)

  • 김택완;이승창;이병해
    • 전산구조공학
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    • 제9권2호
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    • pp.93-101
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    • 1996
  • 인공 신경회로망은 인간의 뇌를 전산 모델로 구현한 것으로 상호 연결된 많은 정보 처리 유니트들로 구성되어 있으며, 이를 기초로 논리적인 추론을 수행할 수 있다. 특히, 신경망은 비선형 변수를 많이 포함하고 있는 복잡한 문제 해결에서 더욱 효과적이다. 신경망의 이러한 기능으로 인해 구조분야에서는 비선형적인 각종 구조실험의 결과예측이나 구조계획 그리고 최적 설계에 응용되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인공 신경 회로망의 기본 이론을 설명하고, 현재까지 정립되고 있지 않은 대형 콘크리트 판넬간 수직 접합부의 최대 전단 내력 예측에 기존의 제안식과 인공 신경 회로망의 예측 결과를 비교하여 신경망의 적용가능성을 검토하고자 한다.

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나이브 베이즈 분류와 기상예보자료 기반의 농업용 저수지 저수율 전망을 위한 저수율 예측 다중선형 회귀모형 개발 (Development of Multiple Linear Regression Model to Predict Agricultural Reservoir Storage based on Naive Bayes Classification and Weather Forecast Data)

  • 김진욱;정충길;이지완;김성준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.112-112
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    • 2018
  • 최근 이상기후로 인한 국부적인 혹은 광역적인 가뭄이 빈번하게 발생하고 있는 추세이며 발생횟수 뿐 아니라 가뭄 심도 및 지속기간이 과거보다 크게 증가하여 그에 따른 피해가 커질 것으로 예측되고 있다. 특히, 2014~2015년도의 유례없는 가뭄으로 인해 저수지 용수공급이 제한되면서 많은 농가들이 피해를 입었다. 본 연구의 목적은 전국 농업용 저수지를 대상으로 기상청 3개월 예보자료를 활용 할 수 있는 농업용 저수지 저수율 다중선형 회귀 모형을 개발하여 저수율 전망정보를 생산하는 것이다. 본 연구에서는 전국에 적용 가능한 저수율 다중선형 회귀 모형개발을 위해 5개의 기상요소(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속)와 관측 저수지 저수율을 활용했다. 기상자료는 2002년부터 2017년까지의 기상청 63개 지상관측소로부터 기상관측자료를 수집하였다. 본 연구에서는 저수율 전망 단계를 세 단계로 나누었다. 첫 번째 단계로 농어촌공사에서 전국 511개 용수구역을 대상으로 군집분석 및 의사결정나무 분석을 통해 제시한 65개 대표저수지를 대상으로 기상자료 및 관측 저수율 자료를 이용하여 다중선형 회귀분석을 실시하였다. 수집한 기상요소와 저수율을 독립변수로 하여 월별 회귀식을 산정한 결과 결정계수($R^2$)는 0.51~0.95로 나타났다. 두 번째 단계로 대표저수지의 회귀분석 결과를 전국의 저수지로 확대하기 위해 나이브 베이즈 분류법을 적용하여 전국 3098개의 저수지를 65의 군집으로 분류하고 각각의 군집에 해당되는 월별 회귀식을 산정하였다. 마지막으로 전국 저수지로 산정된 회귀식과 농업 가뭄 예측을 위해 기상청의 GS5(Global Seasonal Forecasting System 5) 3개월 예보자료를 수집하여 회귀식에 적용해 2017년 전국 저수지의 3개월 저수율 전망정보를 생산하였다. 본 연구의 전국 저수지 군집결과 기반의 저수율 전망기술은 2017년도 관측 저수율과 비교한 결과 유의한 상관성을 나타냈으며 이 결과는 추후 농업용 저수지의 물 공급 및 농업가뭄 전망 자료로서 이용이 가능할 것으로 판단된다.

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관측기상자료 및 신경망을 이용한 적설량 추정에 대한 연구 (A Study on the Estimation of Snowfall using Meteorological data and Neural Networks Model)

  • 김연수;김수전;장권희;김형수
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.267-267
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    • 2012
  • 전 지구적으로 발생하고 있는 기후변화로 인한 기상이변으로 자연재해 발생빈도 및 피해규모는 증가하고 있는 추세로 나타나고 있다. 이에 따라 많은 연구는 자연재해에 직간접적으로 영향을 미치고 있는 홍수와 가뭄의 변화에 초점이 맞추어져 있는 것이 사실이다. 하지만, 최근에 우리나라의 경우 지난 2011년 2월에는 동해안의 폭설로 인하여 동해안지방 최심신적설량 극값 1위를 경신하였고, 2010년 1월 서울에는 40년만에 최대 적설량을 기록하는 등 최근 한반도에서 발생한 적설로 인하여 사회적 경제적 피해가 증가하고 있다. 따라서, 지구온난화에 기인한 기후변화 연구에서 상대적으로 소홀했던 적설량과 관련한 연구의 중요성도 대두되고 있다. 본 연구에서는 적설량에 온도 및 강수가 미치는 영향을 평가하기 위하여 관측기상자료를 이용하였다. 적설량은 기상인자들의 복잡한 비선형 조합으로 발생하기 때문에 적설량에 영향을 미치는 온도, 강수, 적설량의 비선형 과정들을 고려할 수 있는 신경망 모형을 이용하여 적설량 예측 모형을 구성하였다. 30년 이상의 관측자료를 보유하고 있는 기상청 산하 58개 관측지점의 자료를 이용하여 2002년 이전에 관측된 온도, 강수, 적설량을 지점별로 훈련시켰으며 이를 적설량 예측에 활용하고자 하였다. 이를 위해 구성된 신경망 모형에 2002년 이후 지점별 온도, 강우자료를 이용하여 적설량을 산정하고 통계분석을 실시한 결과 적설량 예측에 적용이 가능함을 확인하였다.

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