• 재무관리논총
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• 제13권1호
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• pp.77-92
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• 2007

한국증권시장을 포함한 대부분의 지역증권시장이 미국 뉴욕증권시장의 움직임에 반응하거나 동조현상을 보인다는 사실은 이미 경험적으로 혹은 통계적으로 널리 수용되고 있다. 본 연구는 그러한 반응에 비선형성이 존재하는가를 일별 주가수익률을 데이터로 활용하여 우선적으로 검정한다. 그러한 검정결과에 입각하여 비선형성을 내재화시킨 계량분석모형이 주가수익률을 설명하고 예측하는데 도움을 줄 수 있는가를 확인한다. 본 연구에서는 이러한 비선형성에 관련된 정보를 유도하기 위하여 평활전이(자기)회귀분석모형(STR)을 이용한다. STR모형은 국면전환을 야기하는 전이변수를 명시적으로 확인할 수 있고 다양한 국면전환형태를 모형에 수용할 수 있는 장점을 가지고 있다. KOSPI수익률의 비선형성에 대한 검정결과는 귀무가설인 선형성이 기각되는 것으로 나타났으며, 그러한 비선형성의 형태는 미국증권시장이 하강기에 처한 경우에 상승기에 처한 상태보다 민감한 동조현상을 보이는 것으로 나타났다. 하지만 추정된 STR모형이 주가의 변동을 설명하거나 예측하는데 여타의 모형보다 나은 능력을 가지는가에 대해서는 긍정적인 결과를 얻지 못하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.195-198
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• 2002

고농도오존이 발생되는 원인과 환경적 요인의 상호관계를 모델링하기 위해 신경회로 망과 같은 지능제어 기법들이 많이 적용되어 왔다 분석과 모델링을 위해 유전자 알고리즘과 같은 최적화 방법을 적용하기도 하지만, 고농도 오존이 발생되는 메커니즘이 매우 복잡하고, 비선형적이며, 패턴파악이 어렵기 때문에 고농도 오존의 예측 모델링에는 여전히 문제점이 있다 따라서 본 논문에서는 신뢰수준과 신뢰구간을 이용하여 초농도 오존을 예측할 수 있는 모델링 방법을 서술하였다 예측값의 신뢰수준의 평가는 예측에 대한 실측값을 구하여 신뢰구간내의 데이터의 개수를 파악함으로써 신뢰성을 평가할 수 있다. 또한 이 테스트는 우리가 가지고 있지 않은 데이터에 대한 유효성을 평가하는데 적용될 수 있다 그리고 본 논문에서는 GMDH(Group Method of data handling)의 전형적인 알고리즘에 바탕을 두고 있는 DPNN(Dynamic Polynomial Neural Network)를 이용하여 예측 모델을 구성하였다. DPNN은 데이터 해석이 용이하고 비선형적인 동적 시스템 예측에 유용하게 적용될 수 있는 장점을 가지고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.449-449
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• 2022

제주도는 용수의 대부분을 지하수에 의존하므로 지하수위의 예측 및 관리는 매우 중요한 사항이다. 제주도의 지층은 화산활동에 의한 현무암이 겹겹이 쌓여있는 형태를 나타내며 육지의 지층구조와 매우 다른 복잡한 형태를 나타낸다. 이에 따라 제주도 지하수위의 예측은 매우 난해하며, 최근에는 딥러닝 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측하는 연구사례가 증가하고 있다. 기존의 연구들은 인공지능 모델들이 지하수위를 적절히 예측한다고 보고하고 있으나 예측의 적절성에 대한 판단기준을 제시하지 못하였으므로 이에 대한 명확한 제시가 필요하다. 본 연구의 목표는 인공지능을 활용한 지하수위 예측오차가 허용 가능한지 판단할 수 있는 기준을 제시함에 있다. 이를 위해 전 세계의 과거 20년 동안 관련 연구결과들을 수집 및 분석하였으며, 분석 결과 인공지능 모델의 지하수위 예측오차는 지하수위 변동성이 큰 지역일수록 증가하는 것을 확인하였다. 이것은 지하수위의 변동형태가 크고 복잡할수록 인공지능 모델의 지하수위 예측성능은 낮아진다는 것을 의미한다. 이 관계를 명확하게 나타내기 위해 지하수위 최대변동폭과 평균제곱근오차 및 최대오차와의 관계를 선형회귀식으로 도출하여 허용가능한 예측오차 기준을 제시하였다. 그리고 기존 연구들에서 제시한 Nash-Sutcliffe 효율성지수와 결정계수를 분석하여 선형회귀식에 의한 기준을 보완할 수 있는 추가적인 기준을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절성 판단기준은 향후 지속적으로 증가하는 인공지능 예측연구에 유용하게 사용될 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권1B호
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• pp.9-20
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• 2012

최근 수위 예측을 위한 개념적 기반, 수문학적, 물리적 기반 모형 등의 단점을 극복하고자 홍수예측을 위해 자료지향형 모형 중의 하나인 다중선형회귀 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 다중선형회귀 모형의 서로 다른 회귀계수 선정 방법에 따른 홍수예측 성능을 비교 검토하고 이를 통해 적절한 다중회귀 홍수예측 모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 입력자료의 자기상관분석을 통해 독립변수의 시간 규모를 결정한 후 최소 자승법, 가중 최소 자승법, 단계별 선택법의 각기 다른 회귀계수 산정 방법을 이용한 홍수예측 모형을 구축하고 중랑천 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 구축된 모형들의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 단계별 선택법을 이용한 다중선형회귀 홍수예측 모형이 가장 정확한 예측 결과를 보였고, 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형이 가중 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타냈다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.84-86
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• 1998

최근 환경의 중요성이 강조되면서 대규모 개발 사업 또는 대형 해상사고 등이 환경과 생태계에 미치는 영향을 예측하고자 하는 요구가 많이 발생하고 있다. 우리의 환경과 거기에 살고 있는 생물들은 비선형으로 행동하고 생존하므로 환경의 변화에 따른 생태계의 변화를 예측하기 위한 시뮬레이션 시스템은 비선형계를 표현해야한다. 본 논문에서는 비선형성을 충실히 반영하고 있는 A-life와 그것을 기반으로 해서 만들어진 생태계 시뮬레이션 시스템의 개발에 관해 기술하고 있다.

• 한국음향학회지
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• 제4권1호
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• pp.43-54
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• 1985

이 논문에서는 Frequency weighting을 이용하여 선형예측 부호화기의 명료성을 개선하는 방법 을 연구한다. 잡음이 섞이지 않은 음성에 대해서는 음성을 분석하기전에 frequency weighting을 행한다. 또한 잡음이 섞인 음성인 경우에는 잡음성분을 spectral subtraction 방법에 의해서 제거한 다음에 frequency weighting을 준다. 이 때 frequency weighting을 주기 위해서 귀의 특성과 연관되어 잘 알려 진 C- message weighting 함수, flanagan weighting 함수 및 articulation index를 약간 수정한 weighting 함수를 사용했다. 여러 객관적인 distance measure를 사용하여 frequency weighting 방법의 성능을 측정하고 귀로 들어 본 결과, frequency weighting 방법을 사용하여 선형예측 방법에 의한 합성 음의 명료도를 효율적으로 개선할 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.297-301
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• 2010

본 연구에서는 비선형계획법을 이용하여 해공간의 비선형성을 적절히 제어하고, 예측유입량의 불확실성을 고려하면서 하나의 최적 의사결정을 내릴 수 있는 다목적댐 최적 연계운영 모형을 개발하였다. 모형의 적용성을 검증하기 위하여 금강유역에 모형을 적용하고 2020~2021년 이수기에 대해 가상으로 운영하여 보았으며, 적용결과 의사결정평균모형에 비해 향상된 결과를 도출하는 것을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제24권5호
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• pp.109-121
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• 2006

도로는 일관성 있는 선형으로 안전하게 주행할 수 있도록 설계되어야 하며. 안전성 향상을 위해 적절한 주행속도로 주행할 수 있는 환경이 제공되어야 한다 적절한 도로환경을 제공하기 위하여 설계 시 정확한 주행속도의 반영은 필수적이므로, 이를 예측할 수 있는 주행속도 예측모형이 필요하다고 판단된다. 이에 본 연구에서는 주행속도 예측모형 구축을 위해 영동고속도로를 대상으로 주행속도에 영향을 미치는 요인을 크게 선형요소, 교통운영특성 요소로 분류하였다. 분류한 요인을 중심으로 평면직선, 평면곡선구간 그리고 종단곡선구간의 각 구간별로 상관분석을 통하여 주행속도에 영향을 미치는 요인을 선정하였다 선정한 요인들을 대상으로 다중회귀모형을 이용하여 주행속도예측모형을 구축 및 검증 결과, 본 연구의 주행속도 예측모형이 통계적으로 모두 적합한 것으로 나타났다. 본 연구는 평면 및 종단선형요소를 동시에 반영하여 국내 도로 실정에 맞는 주행속도 예측모형을 개발하였다는 데에 그 의의가 있다. 그러나 분석자료가 영동고속도로로 한정되어 전국을 대표할 수 없으므로 향후 전국을 대상으로 도로 선형요소를 바탕으로 대표성을 지닐 수 있는 연구가 필요하다고 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제28권5호
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• pp.141-153
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• 2010

본 연구는 주행속도 프로파일 모형의 구성요소 중 주행속도 예측모형과 관련한 것으로서 지방부 왕복 4차로 도로를 대상으로 하고 있으며, 기존 연구들과는 대상도로, 속도 조사방법론 및 선형유형 구분에서 그 차별점이 있다. 기존의 대다수 연구들은 평면곡선부 및 평면직선부 중앙의 지점속도를 측정하고 이 자료를 활용하여 각각의 주행속도 예측모형을 개발하였다. 이러한 방법은 감가속이 평면직선부에서만 발생하고 평면곡선부에서는 일정한 속도를 유지한다는 주행행태에 대한 전통적인 가정에 기반한 것으로서, 구축된 모형에 의해 예측된 주행속도가 과대 과소추정 되거나 또는 실제 운전자의 주행행태를 제대로 묘사하지 못할 가능성이 높다는 한계가 있다. 이와 비교하여 본 연구는 현장에서 약100m 간격으로 연속 조사된 속도자료를 활용하여 실제 도로상에서 관측되는 주행속도 프로파일을 작성하였으며, 연속적인 속도변화를 분석한 결과를 토대로 모형구축에 활용될 자료를 추출하였다. 주행속도 예측모형은 평면선형과 종단선형의 조합에 따라 6가지 선형유형으로 구분되어 개발되었다. 본 연구에서 활용한 주행속도 조사방법 및 선형유형 구분은 주행속도 예측모형에 활용되는 자료 및 이를 기반으로 개발된 모형의 신뢰도를 제고함과 더불어, 연속적인 속도 변화 흐름을 상세하게 분석 평가할 수 있도록 하여 가감속 행태 분석 등 향후 주행행태 관련 분석에 효과적으로 활용될 수 있으며, 더 나아가 설계속도 기반의 현 도로설계기준을 주행속도 기반의 기준으로 보완하는데 활용되어 도로설계자 또는 정책결정자가 아닌 실제 도로를 이용하는 운전자의 관점에서 도로가 설계될 수 있도록 하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.963-971
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• 2022

상수도 관망은 국가 수도 시설의 주요한 구성 요소이지만 대부분이 지중에 매립되어 있어 배관의 노후화 정도 및 누수를 파악하기 어려우므로 유지관리 하기가 매우 어렵다. 본 연구에서는 관망에 설치된 다양한 센서 조합을 가정하여, 데이터 조합에 따른 관로 누수 판별 가능성을 검토하기 위하여 선형회귀분석, 뉴로퍼지 등의 인공지능 알고리즘을 통한 유량과 압력 예측을 실시하여 최적 알고리즘을 도출하였다. 공급압력 예측을 통한 누수판별의 경우 뉴로퍼지 알고리즘이 선형회귀분석에 비하여 우수하였다. 누수유량 예측에서는 뉴로퍼지를 이용한 유량예측이 우선 고려되어야 한다. 다만, 유량을 모사하기 힘든 경우에는 선형 알고리즘을 이용한 공급압력 예측이 이루어져야 할 것으로 사료 된다.