이 연구의 목적은 모바일 앱 실적 변수 간의 관계를 파악하여 예측 가능한 앱 실적 변수의 추정 모델을 구성하고 앱 리뷰가 앱 실적 지표에 미치는 영향을 검증하는 것이다. 연구1과 2에서는 상관분석과 기계학습의 랜덤 포레스트 회귀 추정을 사용하여 앱 실적 간의 관계를 도출하고 앱 실적 추정 모델링을 수행하였다. 연구3에서는 앱 리뷰를 텍스트 마이닝의 감성분석을 사용하여 일별 감성 점수를 도출한 후 다변량 시계열분석을 사용하여 앱 리뷰의 감성점수가 앱의 일일 설치 횟수에 선행하여 영향을 주는 것을 발견하였다. 앱을 개발하고 서비스하는 기업은 앱 실적 지표와 앱 리뷰에서 제기되는 불만족과 고객 니즈를 검토하여 적기에 앱을 개선하고 마케팅 판매촉진활동의 시점과 방향성을 도출할 수 있다.
본 연구에서는 수질자료에 내재되어 있는 주기성 및 경향성 등을 파악하기 위해 웨이블렛 변환을 적용하였으며 비선형 시계열자료에 대한 예측력이 우수한 인공신경망을 적용하여 예측모형을 개발하였다. 대상자료는 섬진강 유역의 주암호 수질자동측정망 지점에서 측정되고 있는 수질자료 중 2002년 1월 1일 ${\sim}$ 2004년 12월 31일까지의 일 TOC 수질자료를 이용하였다. 웨이블렛 변환을 위해 사용한 기저함수로는 Daubechies의 10번 웨이블렛 함수('db10')를 사용하였으며, 각 스케일링 및 웨이블렛 함수를 이용하여 5단계까지 변환하였다. 최종 변환된 근사성분과 D5, D4, D3, D2의 상세성분 자료를 이용하여 1시간후 TOC 예측 모형을 구성하였으며 그 결과 은닉층의 노드의 수가 17개인 모형인 Model_5_17 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다.
부산항의 부두 장치율은 지난 3년동안 지속적으로 상승하였다. 부두 장치율 상승은 컨테이너 재조작을 야기하여 부두 노동자의 업무 강도를 증가시킨다. 또한, 장치율 상승이 장기화될 경우 선주의 대기시간을 증가시켜 항만의 서비스 수준이 하락할 수 있다. 이에 본 연구는 부두 장치율 상승 문제를 해결하기 위한 방안으로 수요예측치의 신뢰구간 추정을 활용한 항만 물동량 이상감지 방안을 제안하였다. 수요예측 방법론은 ARIMA 모형을 사용하였으며 실증 분석을 위해 사용된 자료는 2013년 1월 1일부터 2020년 10월 12일까지 총 2841일 동안의 부산항 전체 일별 물동량 자료 및 9개 부두의 일별 물동량 자료이다. 기존에 항만 물동량을 예측하는 대부분의 연구는 주로 장기 예측에 초점을 맞추었다. 일별, 부두별 부산항 물동량 자료를 활용하여 단기 물동량을 예측하고 예측치를 기반으로 부두 장치율 관리 방안을 제시한 본 연구는 충분한 가치가 있다고 판단된다.
u-City 활용을 위한 u-공공시설의 개발은 첨단 건축기술과 유비쿼터스 컴퓨팅의 통합으로 새로운 형식의 공간계획과 공공시설물을 내외부에 설치하기 위해 건물의 기반 서비스 시설인 냉난방, 공조, 조명 그리고 전력 관련 시설들의 기반이 구축되어야 한다. 따라서 이 논문에서는 이러한 기반 서비스를 위한 가장 기본적인 것 중 하나인 단기 전력 시스템의 수요와 공급 문제를 해결하기 위하여 시계열 분석을 적용한 시간 패턴 분석을 통해 전력 수요 예측 기술을 제안한다. 시간 패턴 분석을 위해 SOM 알고리즘과 k-means 기법을 적용하여 요일별, 시간별 데이터를 군집화하고 그 자료를 이용하여 시간 패턴 분석 방법인 지수평활기법과 ARIMA 모형을 비교 분석하였다. 제안 시스템 성능 평가 결과 지수평활기법 보다 ARIMA 모형을 적용한 시스템이 더 좋은 결과를 보였다. 따라서, 이러한 전력 부하 예측 결과를 이용하여 전력 공급의 수요에 따른 계획이나 시스템 운영을 효과적으로 할 수 있다.
현대사회는 1인가구가 증가함에 따라 불규칙한 식습관으로 인해 영양이 불균형하게 포진되어있다. 이러한 식습관은 위장질환, 소화기 질환 등 만성질환의 발병률을 증가시켰다. 본 논문은 위장질환 예방을 위한 다중회귀분석을 이용한 식이지식 예측을 제안한다. 제안하는 방법은 식이지식 예측을 통해 사용자의 위장질환과 식이영양을 관리하는 방법이다. 헬스 플랫폼에서 스마트 기기를 통해 수집된 사용자의 PHR을 통합한다. 통합된 데이터로부터 다중회귀분석을 이용하여 사용자의 식이와 활동량 변화를 분석한다. 사용자의 식이 성분과 소모 칼로리, 기초대사와 같은 상황정보를 입력으로 적절한 식이성분, 위장질환 수치의 변화를 예측하고 필요할 것으로 나타나는 영양성분을 사용자에게 권장한다. 이를 통해 현대인들은 균형 잡힌 식사를 통해 위장질환을 관리할 수 있다.
본 논문의 연구 취지는 예측하고자 하는 다음 날과 이전 날의 시가 사이 변동률을 예측값으로 두고 시가를 예측하는 기존 논문들과는 다르게 예측하고자 하는 다음날의 주가 순위를 일정한 간격으로 분할하여 생성된 각 구간마다의 시가 변동률을 예측값으로 하는 모델을 통하여 최종적인 다음날의 시가 변동률을 예측하는 새로운 시계열 데이터 예측 방식을 제안하고자 한다. 예측값의 세분화 정도와 입력 데이터의 종류에 따른 모델의 성능 변화를 분석했으며 연구 결과 예측값의 세분화 정도에 따른 모델의 예측값과 실제값의 차이가 예측값의 세분화 개수가 3일 때 큰 폭으로 감소한다는 사실도 도출해 낼 수 있었다.
중소벤처기업으로 시작한 온라인 게임 회사들의 국내 시장규모가 10조 원을 상회할 정도로 급성장하면서, 게임산업이 산업정책과 규제의 대상화되는 문제에 대해 관심이 집중되고 있다. 특히, 웹보드게임 서비스와 관련 규제를 강화해 온 정부는 영상물등급위, 게임물 관리위원회의 모바일 웹보드게임에 대한 행정처분, 문화체육관광부의 게임산업진흥법 시행령, 여성가족부가 주도한 청소년보호법 상의 셧다운제 등 여러 주무 부서를 통해 규제를 시행 중이다. 본 연구는 2013년 7월 이후 1년여 간의 게임트릭스 시계열 자료를 이용하여 2013년 이후 강화된 게임규제의 효과를 벡터오차수정 모형(VECM, Vector Error Correction Model)을 활용하여 실증 분석하였다. 이 과정에서 추정된 공적분 관계식을 통해 웹보드게임 업계의 장기 균형관계를 분석하는 한편, 오차수정모형의 추정 분석을 통해 웹보드게임 간 발생하는 충격의 파급효과와 예측 이용시간을 분석하였다. 분석 결과, 게임 규제가 강화된 2013년 이후 대표적인 웹보드게임의 이용시간은 2013년 시작점 대비, 1/3 ~ 1/4 수준으로 줄어든 것으로 예측되었다. 즉, 대표 웹보드게임 2종의 이용은 현저히 줄어들거나 이용되지 않을 가능성에 놓여있는 것이다. 추가적으로 웹보드게임의 게임산업 전반의 영향에 대한 논점을 제시하였다.
83년 7월부터 NYMEX 선물시장에서 거래되기 시작한 원유선물은 90년대 들어 주식 채권 외환 등의 금융시장과 관련하여 크게 성장하고 있으며, 원유선물가격이 현물시장에서의 가격형성에 큰 영향을 미치고 있다. 따라서, 원유선물가격이 미래의 현물가격에 대한 최적의 예측치라고 하는 합리적기대모형(合理的期待模型)에 의거하여 원유선물 가격과 현물가격의 변화추이 및 그들 사이의 장(長) 단기(短期) 균형관계(均衡關係)(동태적통합(動態的統合))와 효율성(效率性)등을 일별(日別) NYMEX 선물유가(근월도래선물(近月到來先物)의 종가(終價))와 WTI 현물유가의 자료를 이용하여 계량분석하였다. 원유선물가격과 현물가격은 단위근(單位根)을 갖는 불안정(不安定)한 시계열이지만, 선물유가와 현물유가사이에는 공적분관계(共積分關係)(공통확률적추세(共通確率的趨勢))가 있어 장기적(長期的) 균형관계(均衡關係)가 존재하며, 또한 공시계열상관관계(共時系列相關關係)(공통안정적순환(共通安定的循環))가 있어 단기적(短期的) 균형관계(均衡關係)도 존재하는 것으로 보여진다. 그리고 선물유가는 미래의 현물유가에 대한 예측력이 있는 것으로 보여진다. 따라서, 원유선물가격이 미래의 현물가격에 대한 최적의 예측치라고 히는 합리적기대모형(合理的期待模型)과 일치하는 것으로 나타났다. 원유선물가격이 현물가격과 장(長) 단기적(短期的)으로 동태적(動態的)인 균형관계를 보이고 있으므로 정부의 합리적인 수입선다변화정책과 유가자유화에 따른 석유업계의 효율적인 운영방안의 하나로 원유선물시장의 활용이 더욱 더 필요할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 IEEE 802.16e 네트워크 환경에서 기지국이 받은 트래픽을 예측하여 백본 네트워크에서의 대역폭 프로비저닝 방법을 제안한다. 트래픽은 4개의 클래스로 정의하고 각 클래스 별 트래픽을 박스-젠킨스의 시계열 분석법을 사용하여 예측하였다. 이를 바탕으로 프로비저닝을 진행하고 링크의 최대 대역폭을 초과하는 트래픽에 대해서 각 클래스의 우선순위를 최적으로 만족시키는 프로비저닝 방법을 제시하고 우선순위를 고려하지 않은 경우와 비교하였다. 또한 클래스 별 대역폭을 고정적으로 프로비저닝한 경우와 비교하여 패킷의 손실 및 QoS 보장률의 성능이 향상됨을 증명하였다.
한정된 수자원의 이용 및 관리로 매년 물 부족과 물 배분 의사결정 문제가 발생하고 있다. 50년간(1965~2014년) 수자원의 총량은 약 1.2배 증가한 반면 인구수 약 1.8배, 생·공·농업용수의 수요는 약 5배가 증가(국회입법조사처, 2018) 했을 뿐 아니라, 기후변화의 영향으로 인한 강수량의 변화와 지역별 편차가 커져 지속가능한 물관리 필요성이 증대되고 있다. 따라서 효율적인 물관리를 위해서는 관리부처가 분절되어 있는 물순환 계통의 데이터를 통합하는 것이 우선시되어야 하고 이를 통해 물순환 모니터링/평가/예측 기술을 개발할 수 있다. 본 연구에서는 생활용수 물순환 계통 통합 DB를 정의 및 구축하였다. 도시의 관점에서 물순환 시스템을 순차적으로 물 유입(수원~취수장)/전달(정수장~급수지역)/유출(하(폐)수처리장~방류구)의 개념으로 설정하고 DB정의서를 마련하였다. 연구대상지는 가뭄이 장기화가 되고 있는 전라남도중 물순환 계통이 비교적 단순한 네트워크로 형성되어 있는 함평군 도시지역으로 선정하였다. 연구 기간은 총 5년(2017년 1월 1일~2021년 12월 31일)이고 일 단위 실계측자료 위주의 원자료를 구축하였다. 이를 이상치 탐지, 제거, 대체의 과정을 거쳐 품질 보정하고 정제된 시계열 자료에 대한 특성 분석을 하였다. 그 결과, 물순환 계통 내 주요 지점 간의 상관관계 및 지연시간을 통한 물흐름의 시계열적 특성을 파악할 수 있었으며 모형의 적합도를 판단하는 데 활용되는 통계량과 유의미하지 않은 잔차의 자기상관성을 볼 때 물 유입-전달-유출의 단기 예측을 위한 ARIMA(Auto-regressive Integrated Moving Average) 모형의 구축도 가능할 것으로 판단되었다. 다만 여름철 발생하는 방류량의 첨두값을 설명하기 위해서는 강우에 의한 불명수 발생으로 증가하는 방류량을 묘사할 수있어야 하므로 향후에는 물순환계통 외 해당 지역의 불명수(강우 효과)도 하수 방류량의 주요 입력 요인으로 추가 검토할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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