• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.325-332
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• 2016

이 연구의 목적은 국민건강영양조사 2012년 자료 중 40세 이상 성인의 대사증후군 유병 여부를 예측에 영향을 미치는 변수를 확인하고 이를 예측하는 모형 개발하는데 있다. 선행연구를 통해 모델 생성에 필요한 투입변수를 선정하였다. 연구결과 투입변수 중 사회경제적 요인이 상위 순위에 해당하였으며, 건강행위 요인의 경우 하위 순위로 나타났다. 또한, 최종 예측모형은 의사결정나무 (Decision Tree)일 경우 90. 32%의 가장 높은 예측력을 나타내고 있었다. 이 연구의 결과는 다음과 같은 시사점을 나타낸다. 먼저, 대사증후군에 대한 예방 및 관리에 있어 건강행위에 대한 접근과 함께 사회경제적 요인에 대한 접근도 병행을 고려해야 한다. 또한, 의사결정나무 알고리즘의 경우 결과해석의 용이성이 있어 보건의료분야에서 많이 사용되며, 선행연구의 결과와 마찬가지로 높은 예측정확도를 나타내고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.697-703
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• 2022

최근 Covid-19 및 불안한 국제정세로 인한 경기 침체로 많은 투자자들이 투자의 한 수단으로써 파생상품시장을 선택하고 있다. 하지만 파생상품시장은 주식시장에 비해 큰 위험성을 가지고 있으며, 시장 참여자들의 시장에 대한 연구 역시 부족한 실정이다. 최근 인공지능 분야의 발달로 파생상품시장에서도 기계학습이 많이 활용되고 있다. 본 논문은 해외선물에 분 단위로 거래하는 스캘핑 거래의 분석을 위해 기계학습 기법 중 하나인 강화학습을 적용하였다. 데이터 세트는 증권사에서 거래되는 해외선물 상품들 중 4개 상품을 선정해, 6개월간 1분봉 및 3분봉 데이터의 종가, 이동평균선 및 볼린저 밴드 지표들을 이용한 21개의 속성으로 구성하였다. 실험에는 DNN 인공신경망 모델과 강화학습 알고리즘인 DQN(Deep Q-Network), A2C(Advantage Actor Critic), A3C(Asynchronous A2C)를 사용하고, 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트를 통해 학습 및 검증 하였다. 에이전트는 스캘핑을 위해 매수, 매도 중 하나의 행동을 선택하며, 행동 결과에 따른 포트폴리오 가치의 비율을 보상으로 한다. 실험 결과 에너지 섹터 상품(Heating Oil 및 Crude Oil)이 지수 섹터 상품(Mini Russell 2000 및 Hang Seng Index)에 비해 상대적으로 높은 누적 수익을 보여 주었다.

• 자원환경지질
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• 제55권6호
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• pp.737-760
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• 2022

고준위 방사성 폐기물(High-level radioactive waste; HLW)의 지질처분을 위해서는 심부 지하 환경에 대한 이해가 선행되어야 하며, 이는 지질학적, 수리지질학적, 지구화학적, 지질공학적 조사를 통해 가능하다. 우리나라는 HLW의 지질처분을 계획하고 있으나, 심부 지하 환경의 지구화학적 특성에 관한 연구가 부족한 편이다. 이에 본 논문에서는 지질처분 부지 선정을 위한 지구화학적 조사를 중심으로 선진국의 심부 지하수 연구 동향을 살펴봄으로써 앞으로 국내 수리지구화학 분야의 연구 과제를 도출하는데 참고하고자 하였다. 해외 8개 국가(미국, 캐나다, 핀란드, 스웨덴, 프랑스, 독일, 일본, 스위스)의 심부 지하 환경 조사 방법 및 결과와 함께 지질처분 부지 결정 과정과 향후 연구 계획을 살펴본 결과, 해외 선진국에서는 심부 지하 환경의 지구화학적 특성화를 위해 지하수 및 난대수층 내 간극수의 수화학과 동위원소(예: SO₄^2-의 ³⁴S, ¹⁸O, DIC의 ¹³C, ¹⁴C, H₂O의 ²H, ¹⁸O), 균열 충전광물(fracture-filling minerals), 유기물, 콜로이드, 산화-환원 지시자(예: Eh, Fe²⁺/Fe³⁺, H₂S/SO₄^2-, NH₄⁺/NO₃^-) 등을 조사하고 있으며, 이들 지구화학 자료의 통합 해석을 통해 해당 심부 환경이 지질처분에 적합한지를 평가하였다. 국내의 경우, 인공신경망을 이용한 Self-Organizing Map(자기조직화 지도), 다변량 통계 기반 M3 모델링(지하수 혼합 모델), 반응-경로 모델(reaction path model) 등을 이용하여 심부 지하수의 수화학적 유형 분류 및 진화 패턴 규명, 천부 지하수 혼합 영향, 균열 충전광물과 지하수화학 사이의 관계를 규명한 바 있다. 그러나 지질처분 부지를 선정하는데 있어 과학적 근거를 확보하기 위해 중요한 기타 지구화학 자료(예: 동위원소, 산화-환원 지시자, 용존유기물)가 매우 부족한 현실이며, 따라서 최적의 지질 처분지를 찾기 위해서는 지역별/유형별 심부 지하수에 대한 지구화학적 자료 구축이 요구된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.617-628
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• 2022

터널 건설 시 암반 등급에 따라 다양한 지보재를 적절히 병용하여 지보패턴을 결정하고 시공이 이루어진다. 이 과정에서 시공 경험이 풍부한 전문가의 기술적 판단이 필요한데, 터널 설계의 초기 단계인 타당성 조사 및 기본설계 단계에는 상대적으로 짧은 수행기간과 부족한 자료 및 예산으로 인해 설계에 많은 어려움이 존재한다. 터널 건설의 급증과 함께 축적된 설계 데이터와 머신러닝을 활용한다면, 지보패턴 설계를 보다 신속하고 신뢰도 있게 수행할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 암반등급 판정 및 해당 암반등급에 적합한 지보패턴 설계를 자동화하고자 국내 48개 도로터널의 설계자료 및 지반조사 자료를 수집하였으며, 8개의 입력항목(암종, 전기비저항, 심도, 터널연장, 터널연장에 따른 방재등급, 위험도지수에 따른 방재등급, 터널 종류, 터널 단면적)과 11개의 출력항목(암반등급, 숏크리트 제원 2개 항목, 록볼트 제원 3개 항목, 강지보 제원 3개 항목, 콘크리트 라이닝 2개 항목)에 대한 데이터를 정리하였다. 이와 같이 정리된 데이터를 활용하여 2가지 머신러닝 알고리즘(SVM, ANN)을 활용하여 3가지 머신러닝 모델(S1, A1, A2)을 개발하였으며, 세 가지 모델의 성능을 비교해본 결과 출력값의 데이터 형식에 따라 서로 다른 손실함수를 적용한 ANN 기반의 A2 모델이 가장 뛰어난 성능을 보였다. 본 연구를 통해 머신러닝을 활용한 지보패턴 설계의 가능성을 확인할 수 있었으며, 향후 지속적으로 실제 설계에 사용함으로써 단점을 보완하고 적용성을 개선해 나간다면 설계에 보다 큰 도움을 줄 수 있는 지보패턴 설계 모델을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.17-23
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• 2020

인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.151-164
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• 2024

상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH₃ 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.