• 한국방재학회 논문집
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• 제10권3호
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• pp.119-131
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• 2010

가뭄은 인간이 극복하기 힘든 자연재해로서 가뭄지역의 경제를 어렵게 할 뿐 아니라 생태계까지 파괴하기 때문에 전 세계적으로 가장 두려워하는 관심 재해 중 하나이다. 따라서 본 연구에서는 대표적인 가뭄지수인 팔머가뭄지수와 범지구적 해수면 온도의 상관관계를 분석하였다. 먼저 팔머가뭄지수를 산정하여 과거 가뭄발생연도와 비교분석을 실시하였다. 비교분석을 결과 대부분의 과거 가뭄사상과 지수가 일치하는 것으로 분석되었다. 상관성 분석을 위해 팔머가뭄지수 산정을 위한 지수인 강수자료와 온도자료를 월평균강수량과 월평균온도 자료로 산정하여 군집분석을 실시하였다. 우리나라 기상청관할에 있는 61개 지점을 선정하여 월평균강우량과 월평균온도 자료로 군집분석결과 총 6개의 군집을 형성하는 것으로 분석되었다. 또한, 군집분석결과와 팔머가뭄지수의 주성분 분석을 실시하였다. 주성분 분석을 통해 전체 자료의 분산을 80% 이상 설명할 수 있는 14개의 시계열 자료를 추출하였다. 추출된 팔머가뭄지수의 주요 성분과 범지구적 해수면 온도와의 상관성 분석결과 팔머가뭄지수는 양의 상관관계가 음의 상관관계보다 큰 것으로 분석되었으며, 태평양에서 관측되는 해수면 온도와 통계적으로 유의한 상관관계를 갖는 해수면 온도 구역을 확인할 수 있었다. 이를 통해 해수면 온도를 이용하여 우리나라에 발생할 수 있는 가뭄의 예측 가능성을 제시하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제50권1호
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• pp.29-35
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• 1980

기존(旣存)의 시계열자료(時系列資料)를 회귀분석(回歸分析)함으로써 우리나라 목재수요(木材需要)를 장기예측(長期予測)하였다. 이론적(理論的)인 검토(檢討)를 거쳐 모집(募集)된 자료(資料)는, 계량분석(計量分析)이 가능하도록 정리(整理)해서 가상적(假想的)인 수요함수(需要函數)를 도출(導出)하였다. 설명변수(説明変数)는 수요산업(需要産業)의 생산활동(生産活動)과 상대가격(相対価格)을 택했으며 모형(模型)의 예측력(予測力)을 검증(検證)한 후, 5 차(次) 5 개년계획(個年計㓰)(안(案))의 지침자료(指針資料)에 의해 총량예측치(總量予測値)를 추정(推定)하였다. 이러한 Simulation 과정(過程)을 거쳐 추정(推定)된 장기국내수요(長期國內需要)는 1987년(年)에 8,480천(千)$m^3$, 1991년(年)에는 10,670천(千)$m^3$로 증가(増加)될 것으로 전망(展望)되었으며 총수요(總需要)는 1987년(年)에 21,430천(千)$m^3$ 그리고 1991년(年)에는 27,190천(千)$m^3$가 수요(需要)될 것으로 추계(推計)되었다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.71-85
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• 2021

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.

• 한국항공운항학회지
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• 제26권3호
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• pp.9-22
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• 2018

Korea meteorological administration(KMA) has started to levy air meteorological service charge on both national and foreign carriers since 2005. The charge has grown on 2010 and 2014 twice. However, KMA has still kept asking airlines to agree with another increase in the charge due to the low cost of goods recovery ratio of 7%. The air meteorological charge has changed from 2,210 KRW at the beginning to 11,400 KRW as of June 2018. According to ARIMA intervention time series analysis, it was proven national carriers would make a payment of 831 million KRW 2018 and 1,024 million KRW 2019, showing 186.2% and 123.2% increase compared to last year respectively. The total amount of charge for both national LCC and foreign airlines was aggregated up to 1,952 million KRW 2019, 227% bigger than the charge paid at 2017. Considering the 50% increase of consumer price index last decade, the increased charge would impair the global competitiveness of national carriers. It could be suggested that current air meteorological charge scheme be improved to apply overseas trend and for national carriers to have a competitive advantage in global aviation market.

• 수산해양기술연구
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• 제32권3호
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• pp.235-240
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• 1996

Forecasts of monthly landings of walleye pollock, Theragra chalcogramma, in Korea were carried out by the seasonal Autoregressive Integrated Moving Average(ARlMA) model. The Box - Cox transformation on the walleye pollock catch data handles nonstationary variance. The equation of Box - Cox transformation was Y'=($Y^0.31$_ 1)/0.31. The model identification was determined by minimum AIC(Akaike Information Criteria). And the seasonal ARlMA model is presented (1- O.583B)(1- $B^1$)(l- $B^12$)$Z_t$ =(l- O.912B)(1- O.732$B^12$)et where: $Z_t$=value at month t ; $B^p$ is a backward shift operator, that is, $B^p$$Z_t$=$Z_t$-P; and et= error term at month t, which is to forecast 24 months ahead the walleye pollock landings in Korea. Monthly forecasts of the walleye pollock landings for 1993~ 1994, which were compared with the actual landings, had an absolute percentage error(APE) range of 20.2-226.1 %. Thtal observed annual landings in 1993 and 1994 were 16, 61OM/T and 1O, 748M/T respectively, while the model predicted 10, 7 48M/T and 8, 203M/T(APE 37.0% and 23.7%, respectively).

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 자원환경지질
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• 제42권2호
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• pp.143-152
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• 2009

최근 몇 년간 발생한 원자재 가격의 급격한 변동은 국내 경제활동에 예상치 못한 부정적 영향을 초래하였다. 우리나라는 대부분 원자재를 수입에 의존하고 있어 예상치 못한 가격변동은 거시경제 변수를 통해 생산활동 전반에 영향을 미친다. 따라서 장기적 관점에서는 원자재 수요관리 혹은 공급안정성 확보 등 대안을 마련하여 정책적으로 지원하고 있으며 단기적 관점에서는 원자재 비축과 일반원자재 조기경보체제의 도입을 추진하고 있다. 단기적 관점의 정책 대안은 가격변동의 단기예측 가능성을 전제로 하고 있으며 최근까지 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 이와 같은 모수적 접근과 시계열 분석의 문제점을 완화하고 경제적 해석이 상대적으로 용이한 대안을 찾고자 하였다. 알루미늄, 전기동, 니켈을 대상으로 신호접근법을 활용하여 변수간 상관관계의 문제나 유의한 변수의 누락 문제를 완화할 수 있는 비모수적 접근을 시도하였다. 설정한 모형을 통해 실제 비철금속의 가격변동이 심화되었던 2004년 초와 2006년의 기간에 대해 모형이 선제적으로 신호를 발생시키고 있음을 확인하였다. 이는 사후적으로 살펴본 모형의 결과와도 큰 차이가 없는 것으로 나타나 본 연구의 모형이 기존연구의 단점을 완화하고 단기 가격변동을 예측할 수 있다는 실증적 결론을 얻을 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권3호
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• pp.167-173
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• 2023

한국 경제에 근간이 되는 산업은 제조업이고, 그중 석유화학산업은 전량 원유를 수입하여 우리나라의 기술력으로 가공하여 재수출하는 전략적 성장 산업이다. 수많은 제조업의 원료가 되는 원유를 전량 해상운송을 통해 수입하는 우리나라는 변동성이 심한 유조선 운임 시장에 대해 기민하게 대응해야 한다. 유조선 운임 시장의 위기는 관련 해운회사의 위기에서 끝나지 않고 원유를 사용하는 산업에서부터 국민의 생활까지 영향을 미칠 수 있으므로, 본 연구에서 신호접근법을 활용한 조기경보모형을 제시했다. BDTI 운임지수를 활용하여 유조선 해운시장 위기를 정의하고, 38개의 거시경제, 금융, 원자재 지표 그리고 해운시장 데이터를 활용해 시차상관관계를 분석하여 유조선 해운시장 위기에 선행적으로 반응하는 종합선행지수를 도출했다. 연구 결과, 종합선행지수는 두 달 전 가장 높은 0.499의 시차상관계수 값을 가졌으며, 5개월 전부터 유의미한 상관계수 값을 나타냈다. QPS 값은 0.13으로 위기 예측에 대해 높은 정확성을 지니는 것으로 검증됐다. 더불어 기존의 다른 시계열 예측모형 연구들과 달리 본 연구는 경제 위기와 유조선 해운시장의 위기 간의 시차를 계량적으로 접근하여, 관련 해운산업 종사자들과 정책 입안자들에게 위기에 효과적으로 대처할 수 있는 전략의 기틀을 제공함에 의의가 있다.

• 지질공학
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• 제33권1호
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• pp.189-200
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• 2023

도시화와 산업화에 따라 도심지에 개발이 늘어나면서 지반침하로 인한 피해가 지속적으로 발생되고 있으며, 도심지에서의 건물붕괴는 대규모 인명 및 재산 피해로 이어질 위험이 크다. 굴착지반에 균등하지 않은 하중이 작용하고, 대상지반의 사전지식이 없는 경우의 지반거동에 대해서는 연구가 거의 이루어지지 않았다. 이에 따라 지반 조사 정보가 없는 흙막이 공사의 굴착 과정에서 발생되는 배면 지반의 침하거동을 분석하는 방법이 기존에는 없었고, 본 연구에서는 시계열 데이터를 가공하여 상대적 침하거동과 상호관련성을 분석하여 흙막이 벽체 배면 지반의 침하거동을 분석하고자 하였다. 본 논문에서는 평균침하량차지수와 평균상대침하량차를 정의 및 계산하였으며, 이를 좌표계에 도시하여 시간경과에 따라 측점간의 상대적 침하거동을 분석하였다. 또한 관측점들의 군집을 분류할 수 있는 기준이 필요하여 k-평균군집분석과 Dunn Index를 이용하여 분류하였다. 분석결과 계측지점의 침하량이 일정한 값으로 수렴하면서 모든 군집들이 안정영역으로 이동한 것을 확인할 수 있었으며, 군집은 세분화되었다. 이러한 분석결과를 바탕으로 연구대상의 각 측점 간 상관관계를 분석하여 연구대상 지반의 독자거동영역과 동일거동영역을 구분할 수 있었다. 이처럼 측점들 간의 상대적 침하거동을 분석을 통해 거동영역을 구분할 수 있다면, 주변지역의 융기, 지반파괴영역 예측, 터파기 공사 시 활동파괴의 방지 등 침하관리와 안정관리에 도움을 줄 수 있다고 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제34권1호
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• pp.1-14
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• 2016

최근 스마트폰의 빠른 보급으로 누구나 언제 어디서든 자유로운 네트워크 접속이 가능해졌다. 이는 통행 전은 물론 통행 중 교통정보 검색이 매우 편리해졌음을 의미한다. 고속도로 교통정보 탐색 행태의 기반이 되는 상관성 분석을 위하여, 웹과 모바일-앱의 접속 지표에 대한 정상성 여부를 검증하고, TCS 교통량과의 상관관계를 실증적으로 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과 첫째, 시간대별 웹/모바일-앱의 접속 지표에 대한 ADF-검정, PP-검정 결과, 로그변환이나 차분변환 없이도 시계열의 정상성 조건을 만족하는 것으로 나타났다. 둘째, 고속도로 진출입 교통량과의 피어슨 상관계수를 검토한 결과, 웹/모바일-앱의 모든 접속 지표는 뚜렷한 양적 상관관계를 보였다. 단, 트럭의 TCS 진입 교통량은 상관관계가 거의 없는 것으로 나타났다. 셋째, 시계열 변수 사이에 존재하는 발생시간의 시차 관계(동행성, 선행성, 후행성)를 규명하기 위해 교차분석을 수행한 결과, 모바일 이용자는 모든 웹 접속 지표보다 선행하고 있었으며, 모바일 실행횟수는 모든 웹 접속 지표와 동행함을 발견하였다. 넷째, 고속도로의 진입 교통량에 선행하는 웹/모바일-앱 접속 지표는 존재하지 않았으며, 웹 페이지뷰/방문자/신규방문자/재방문자, 모바일 실행횟수는 오히려 고속도로 진입 총 교통량과 비교시 1시간의 후행 시차에서 상관관계가 가장 높게 나타났다. 향후 분석의 공간적 범위와 시간적 범위를 세분화하고 교통정보 이용자의 위치정보를 활용할 수 있다면, 경로 전환 시점/비율과 같은 개별 통행행태까지도 예측할 수 있게 될 것으로 판단된다.