본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.
본 연구는 항공 초분광영상을 사용한 수질추정 활용을 검토하고 한강일부분에 대해 가용한 측정자료를 이용하여 초분광영상 기반의 수질추정을 테스트하였다. 원격탐사에 의한 수질추정은 수체에 대한 downwelling과 수체 내에서의 산란과 반사에 대한 관측정보를 이용하는 방법과 원격탐사 센서에 도달하는 upwelling과 수질측정정보와의 선형적 회귀분석을 구하는 방법이 선호된다. 두 방법 모두 유의미한 결과를 도출하지만 수질정보나 산란정보 등 추정에 필요한 보조자료에 의한 영향이 더 클 것으로 판단되었다. 수질 추정 테스트는 팔당댐 하류에 위치한 한강의 일부분에 대해서 적용되었다. AISA eagle 초분광센서로 취득된 자료와 수질관측정보를 선형적 회귀분석을 통한 방법을 적용하였다. 기존 문헌에서 제시된 밴드조합에 대해서 회귀분석한 결과 유의미한 밴드조합으로 $-24.847+0.013L_{560}$의 회귀식을 얻었다 ($L_{560}$은 560 nm 파장에서의 radiance로 $R^2$=0.985). 다중분광영상을 이용했을 경우의 결과와 비교하기 위해서 spectral resampling을 통해 Landsat TM 영상을 생성하여 -55.932 + 33.881(TM, TM3)의 회귀식을 얻을 수 있었다(TM, TM3는 radiance로, $R^2$=0.968). 부유물질 농도는 수질측정지점에서 약 3.75 mg/l 이고, 초분광영상으로 추정된 농도는 약 3.65 mg/l, 시뮬레이션된 TM은 약 5.85 mg/l 로 다중분광영상을 이용했을 경우 과대 추정하는 경향을 보였다. 항공 초분광영상의 활용가치를 높이고 보다 정밀한 값을 추정하기 위해서 영상 전반에 걸친 sun glint 와 같은 영향을 최소화하기 위해 태양고도각을 고려하여 정교한 비행계획을 구성하고 체계적 전처리와 검 보정 체계를 갖출 필요가 있다고 사료된다. 일반적으로 적용된 방법에 따른 테스트로, 대기보정의 정밀성과 부족한 수질측정 샘플자료, 분광밴드의 검색, 적합한 선형회귀모델의 선택, 그리고 정량적 검증방법과 같은 몇 가지 문제점과 제약사항들을 발견할 수 있었다.
이 연구는 벤젠과 프로필렌의 기상반응을 통해 쿠멘을 생산하는 쿠멘 생산 공정의 경제성 최적화에 대한 것이다. 최적화의 목적함수는 제품 판매 이득에서 자본비용, 유틸리티 비용, 원료 비용을 뺀 연간 조업이득이고, 설계변수는 6개이다. 설계변수의 변화에 따른 조업이득의 계산을 위해 Unisim Design과 Matlab을 연동하였다. 최적화는 3단계로 수행되었다. 설계변수를 샘플링한 후 조업이득 데이터를 얻고, 이 데이터로부터 설계변수와 조업이득의 관계를 추정 모델로 표현하고, 이 모델을 이용하여 최적화하였다. 추정모델로는 반응표면법에서 사용되는 2차 회귀 다항식과 비선형 모델인 support vector regression을 비교하였다. 설계변수의 샘플링 방법으로는 중심합성계획과 Hammersley 순차 추출법을 비교하였다. 각각 얻어진 모델을 이용한 최적화 결과, 추정방법으로는 SVR이, 샘플링 방법은 Hammersley 순차추출법이 더 정확하였다. 최적화된 조업이득은 연간 17.96 MM$로, 기준 조건에서의 연간 16.04 MM$에 비해 12% 증가하였다.
잠열이 포함되어 있는 수증기는 대기 순환 과정과 지구의 기후 변화 모니터링에 있어서 중요한 역할을 담당하고 있으며, 기상 예보 능력 향상에 이용되곤 한다. 본 연구에서는 알제리 국가를 대상으로 2004년부터 2013년 동안 5개소의 라디오존데로 관측한 24,694개의 대기 프로파일 자료를 이용하여 선형 회귀 방법에 의한 알제리 가중평균기온 모델을 개발하였다. 가중평균기온은 GNSS의 대류권 지연으로부터 가강수량의 복원에 있어서 중요한 파라미터이다. 본 연구를 통해 개발된 모델은 향후 알제리 국가에서 향상된 기상 예보와 기후 모니터링을 위하여 지상 기반 GNSS 기상 기술의 구현과 효용성을 증명하는데 있어 유용한 모델로 제공될 수 있다고 본다.
선형 자귀회귀(AR) 모델을 근거로한 심박변동의 파워 스펙트럼 해석은 비침습적으로 자율신경의 반응을 정량화 하는데 폭넓게 사용된다. 본 연구는 짧은 데이터 저장(2분 미만)의 심전도와 맥파 신호의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도을 추정한다 심박변동의 시계열은 정상인을 대상으로 검출한 심전도와 맥파신호의 특징점 사이의 시간간격(RRI, PPI)으로부터 구하였다. 발생된 시계열은 다항식 보간법에 의해 AR모델에 적합하게 새로운 시계열로 재구성하였다 AR모델에 의한 파워스펙트럼 밀도는 Burg 알고리즘을 사용하여 계산하였다 AR 모델을 적용한 단 구간의 심전도와 맥파의 심박변동에 대한 파워스펙트럼밀도는 저주파수와 고주파수 영역에서 매끄러운 스펙트럼 파워를 나타내고 있다. 또한 통일한 피험자의 심전도와 맥파의 파워스펙트럼밀도를 비교한 결과 유사한 모양을 나타내었다.
유역에서의 정확한 유출을 계산하기 위해서는 강우-유출현상의 비선형성을 고려해야한다. 그러나 대부분의 강우-유출모형이 선형성을 가정하고 있거나 해석하기가 복잡하여, 비선형성을 고려하면서도 비교적 간단히 계산이 가능한 저류함수법을 유출계산에 이용해오고 있다. 저류함수법은 강수특성과 유역특성에 따라 달라지는 5개의 매개변수를 포함하고 있으며, 주로 유역별로 개발된 회귀식이나 유전자 알고리즘 등 최적화 기법을 이용하여 추정하나, 그 정확한 산정이 어렵다. 그러므로 본 연구에서는 인공 신경망과 유전자 알고리즘을 이용한 Metamodel을 이용하여 매개변수 최적화를 시도하였다. 제안된 기법은 두 단계로 나누어지는데, 첫 번째 단계에서는 기존의 강우-유출관계를 인공신경망에 입력하여 일대일대응 관계를 규명한 후, 두 번째 단계에서는 훈련된 인공신경망과 유전자 알고리즘을 이용하여 강우사상에 대한 저류함수법의 매개변수를 최적화한다. 제안된 모형은 평창강 유역 21개 강우사상에 적용되어 그 적용성을 입증하였다.
본 연구는 교전급 분석모델을 활용하여 현재 보유 중인 개인화기의 명중률이 교전결과에 어떤 영향을 미치는지 확인하고 이에 따른 개선비용을 추정하기 위해 연구되었다. 현재 운용 중인 국방M&S 분석용 모델은 약 30여 가지로 확인되며 이 중 개별 무기체계 효과분석에 활용되는 지상무기효과분석모델(AWAM : Army Weapon Effectiveness Analysis Model)을 활용하여 실험하였다. 우선 모델에 대한 VV&A(Verification, Validation and Accreditation) 과정을 통해 신뢰성을 확인 후에 본 실험에 임했다. 실험대상은 각개병사가 휴대하는 최소한의 전투력을 의미하는 개인화기로 실험하였다. 또한 교전결과에 가장 영향을 미치는 요소인 명중률을 집중적으로 연구하였고 이를 향상시킬수록 적에게 피해를 많이 주는 선형적인 결과가 나왔으나 지속적으로 피해율이 상승되지는 않았으며 명중률을 20% 향상시켰을 때 피해율이 가장 크다는 것을 알 수 있었다. 수치상 20%가 향상된 명중률의 교전결과가 기존보다 약 2배 이상의 피해를 준다는 것을 알 수 있었다. 또한 '명중률이 향상된 개인화기를 개발하기 위해 어느 정도의 비용을 감당해야 할 것인가?' 라는 의문을 갖고 비용추정론의 방법 중 하나인 단순회귀분석으로 그 비용을 추정해 보았다. 본 연구를 통해 국방M&S를 활용하여 개인화기의 명중률이 교전결과에 상당한 영향이 있다는 것을 확인하였고, 명중률이 개선된 개인화기가 필요하다면 이를 위한 개선비용도 추정해보는데 의의가 있었다.
미국 테네시주 컴벌랜드 고원의 대부분은 혼합 침엽수림으로 되어 있어 기존의 성장과 산출 예측 방식을 적용하기 어렵다. 또한 그들의 역사가 알려져 있지 않을 뿐더러 많은 부분이 동령림이 아니기 때문에 성장과 수확 예측 모델을 만드는데 있어서 지위지수를 변수로 사용하는 것이 제한되어 있다. 임지형(landtype)은 거의 같은 수확을 내는 임지를 포함하도록 고안되어 있기 때문에 이런 혼효림에서 지위지수 대산 사용될 수 있다. 임지형을 사용한 식생 결정을 위해, Chi-square로 임지형과 임형(forest type)과의 의존성을 검사하였다. 임지형 사이에서 수확의 유의성은 회귀분석과 분산분석을 이용하여 검사되었다. 흉고단면적성장(basal area growth)은 Moser and Hall(l969)이 개발한 비선형 모델에 적용되었다. 또한 흉고단면적성장과 재적성장은, 임지형과 임지형급(landtype class)에 의한 선형 회귀분석을 통해 최초 총 흉고단면적과 최초 재적에 관한 하나의 함수로서 예측되었다. 분산분석으로 임지형에 따른 흉고단면적성장과 재적성장의 유의성을 검사하였다. 지위급(site class)과 임지형의 유의성은 Chi-square로 검사되었다. 표본 강도가 낮아 검증이 의심스러웠음에도 불구하고, 식생형 (vegetation type)은 연구 지역 내 임지형과 관계된 것으로 보인다. 본 연구에서 임지형 간의 수확은 통계학적인 유의성이 발견되지 않았다.
에너지경영시스템은 생산 중심으로 발전하는 한국의 경제구조에서 에너지경영의 역할을 강조하여 지속 가능한 에너지 절약 및 온실가스 감축에 기여하고 있다. 에너지 성과에 대한 측정 방법론을 이해하는 것은 기업이 성공적인 에너지경영시스템을 구축하는 데 핵심 요소이지만, 적용 방법론, 적용 가능성 및 실제 활용도를 조사하려는 시도는 국내에서 찾아보기 어렵다. 본 연구는 에너지경영시스템에 관한 국제표준인 ISO 50006에서 제안한 4가지 에너지 성과 지표(EnPI)인 ①측정 된 에너지 값, ②측정 된 값 간의 비율, ③ 선형 회귀 모델, ④ 비선형 회귀 모델에 초점을 맞추어 에너지성과 측정에 대한 이해를 심화시키고, 효과적으로 확산시키기 위한 정책과 적정 관리 지표를 제시하는 것을 목표로 한다. 41명의 전문가들의 설문조사를 통해 수집된 데이터를 활용하여, EnPI에 대한 선호도와 산업 분류별, 조직규모, 전문가 유형별로 EnPI의 주요 선책 기준을 분석하였다. 연구 결과에 따르면 가장 선호되는 EnPI는 측정 된 값과 측정 된 에너지 값 사이의 비율이며 EnPI를 선택하는 기준은 사용 편의성이 가장 중요하다고 분석되었다.
해수의 유동 및 염분 변화에 대한 재현성이 검증된 3차원 수치모델을 활용하여 한강 유량에 따른 경기만 염하수로에서의 담수 영향범위를 모의하였다. 염하수로 상류의 입구를 기준으로, 표층에서 28 psu의 염분이 나타나는 지점까지의 거리를 담수가 확산되는 거리로 정의하였으며, 한강으로부터 유출되는 담수 유량을 총 10가지(200~10,000 m3/s)로 구분하여 실험을 구성하였다. 수치모델 결과를 바탕으로, 비선형 회귀분석을 수행하여 유량과 담수 확산 거리에 대한 관계식을 산정하였다. 경기만 염하수로에서의 담수 영향범위는 한강 유량이 증가함에 따라 최소 강화도 남부 해역부터 최대 영흥도 북부 해역까지 확장된다. 유량과 담수 확산 거리는 비례하는 관계로 산정되었으며, 유량이 증가함에 따라 담수 확산 거리의 증가율은 점차적으로 감소하였다. 본 연구에서 산정한 관계식을 바탕으로 특정시기의 월 평균 한강 유량을 이용하여 염하수로에서의 담수 확산 거리를 추정할 수 있다. 이를 통해, 급격한 담수유출에 의한 수질 및 생태학적인 피해와 관련된 문제에 대응 및 예측할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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