• 재무관리연구
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• 제27권1호
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• pp.31-62
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• 2010

본 연구는 시장효율성을 증대시키는 재무분석가의 이익예측 의사결정에 기업지배구조에서 중추적 역할을 하고 있는 소유구조가 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 분석기간은 2000년부터 2006년까지이며 표본은 증권거래소에 상장된 기업들로 재무분석가의 이익예측치가 존재하는 12월말 결산법인으로 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 대주주지분율이 높은 기업은 질 낮은 회계이익을 바탕으로 재무분석가가 낙관적인 이익 예측을 하여 이익예측오차는 크나 대주주와의 우호관계를 통해 기업의 사적정보를 입수할 가능성이 있기 때문에 정확성이 높은 것으로 보인다. 기관투자자지분율이 높은 기업은 질 높은 회계이익을 바탕으로 재무분석가가 신중한 이익예측을 하여 이익예측오차는 감소하나 정확성은 높지 않은 것으로 보인다. 한편, 이러한 결과들은 재무분석가의 이익예측이 낙관적인 집단에 기인하며, 정확성은 상대적으로 떨어지는 집단에 기인하였다. 둘째, 소유구조와 재무분석가의 이익예측간의 관련성에 기업지배구조관련변수들의 영향력을 추가로 살펴보았다. 분석결과, 약간의(marginal) 의미만을 지니며 소유구조 전반으로 일반화하기에는 무리가 있었다. 추후 재무분석가들이 이미 선행연구들에서 밝혀진 기업경영의 투명성에 지대한 공헌을 한 지배구조 변수들을 의사결정 시에 반영하면 이러한 결과들이 더 뚜렷해 질 것으로 보인다. 본 연구는 상기의 결과들에도 불구하고 다음과 같은 한계점을 지니고 있다. 재무분석가의 이익예측정확성 차이를 구분함에 있어서 이익예측치의 중위수를 기준으로 높고 낮음을 판단하였다. 이러한 구분은 자의적인 방법이므로 추후 개선된 방법이 필요할 것이다. 그리고 재무분석가들의 이익예측치 발표시점에 대하여 독립변수들을 시장상황에 맞게 대응시키지 못하였다. 마지막으로 소유구조가 재무분석가의 이익예측에 미치는 직접적인 영향과 간접적인 영향을 명확히 구분하지 못하였다. 추후 자본시장의 효율성 증대를 위해 재무분석가가 더 많은 기업에 대해 정보를 제시해야 하며 그들의 제공된 정보가 시장효율성을 왜곡시키지 않도록 많은 견제와 감시제도가 존재해야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권3호
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• pp.125-132
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• 2023

본 연구에서는 식물의 영양분 흡수에 따른 식물 성장뿐만 아니라 기공 기능 및 광합성에도 영향을 끼치는 온실의 수증기압차(VPD, Vapor Pressure Deficit)예측을 위한 머신러닝 모델들의 성능을 비교해보았다. VPD 예측을 위해 온실 내·외부 환경요소 및 시계열 데이터의 시간적 요소들과의 상관관계를 확인하고 상관관계가 높은 요소들이 VPD에 어떤 영향을 미치는지 확인하였다. 예측 모델의 성능을 분석하기 전 분석 시계열 데이터의 양(1일, 3일, 7일), 간격(20분, 1시간)이 예측 성능에 미치는 영향을 확인하여 데이터의 양과 간격을 조절하였다. 마지막으로 4개의 머신러닝 예측 모델(XGB Regressor, LGBM Regressor, Random Forest Regressor 등)을 적용하여 모델별 예측 성능을 비교했다. 모델의 예측 결과로 20분 간격의 1일의 데이터를 사용했을 때 LGBM에서 MAE는 0.008, RMSE는 0.011의 가장 높은 예측 성능을 보였다. 또한 20분 후 VPD 예측에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 환경적 요인보다는 과거 20분 전의 VPD(VPD_y__71)임을 확인하였다. 본 연구의 결과를 활용하여 VPD 예측을 통해 작물의 생산성을 높이고, 온실의 결로, 병 발생 예방 등이 가능하다. 향후 온실의 환경 데이터 예측뿐만 아니라 더 나아가 생산량 예측, 스마트팜 제어 모델 등 다양한 분야에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.619-629
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• 2002

대기에서의 물순환은 기후시스템이라는 커다란 공간 안에서 다양한 인자들의 상호작용을 통하여 이루어진다. 즉, 어떠한 기후 현상도 그 자체적으로 발생할 수는 없다. 따라서, 많은 연구자들은 영향인자들의 분석을 통하여 기후 변화를 이해하고자 노력하여 왔다. 본 연구에서는 다양한 인자에 의하여 영향을 받아 발생하는 강수량의 예측을 위하여 실제 세계의 근사적이고 부정확한 성질을 표현하는데 효과적인 퍼지 개념을 이용하였다. 예측을 위하여 적용한 모형은 크게 뉴로-퍼지 시스템과 마코프 연쇄이며, 일리노이주의 강수량 예측을 위하여 적용하였다. 예측은 강수량에 영향을 끼치는 다양한 대기순환 인자(예: 토양수분과 기온)를 고려하여 수행하였다. 예측 결과, 강수량 예측에 대기순환 인자들을 고려함으로써 모형의 예측능력을 향상시킬 수 있었고, 상대적으로 뉴로-퍼지 시스템의 예측이 보다 정확한 결과를 주었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제10권2호
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• pp.58-70
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• 2007

본 연구의 목적은 Landsat 시계열 영상으로 CA-Markov 기법에 의한 토지이용의 예측시 면적규모 및 공간해상도가 예측결과에 미치는 영향을 고려하여 미래의 토지이용 변화를 예측하는데 있다. 분석지역의 면적규모를 $31.26km^2$부터 $84.48km^2$까지 달리하면서 기법을 적용한 결과, 적용면적의 규모는 전체정확도에서 약 11% 차이를 보이면서 예측결과에 영향을 주었다. 공간해상도는 10m, 30m, 50m, 100m, 150m의 해상도에 대하여 비교한 결과, 30m의 공간해상도가 예측한 도심지의 총 면적과 도심지의 공간적인 분포 측면에서 가장 좋은 결과를 얻었다. 이와 같은 결과를 토대로, 1996년과 2001년의 토지피복도를 이용하여 CA-Markov기법으로 예측한 2004년의 토지피복결과와 2004년의 영상으로 최대우도법에 의한 토지피복결과를 비교하여 그 적용성을 평가한 후, 2030년, 2060년, 2090년에 대한 미래의 토지이용변화를 예측하였다. 현재를 기준으로 미래(2030, 2060, 2090)의 토지이용 면적변화는 도심지의 경우 지속적으로 증가하고, 산림의 경우는 크게 감소하는 일반적인 경향을 보이면서 예측되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.45-45
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• 2018

오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.413-413
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• 2022

본 연구에서는 통계적 방법으로 도출된 장기 기상예측정보를 이용하여 유역에서의 유출량 전망 가능성을 검토하였다. 먼저 한강권역의 월 강수량과 기온에 대해 글로벌 기후지수와의 원격상관성을 기반으로 다중회귀모형 기반의 통계적 예측모형을 구성하여 미래기간(1~12개월)에 대한 월 단위 기상예측정보를 도출하였다. 월 단위로 도출된 강수량과 기온은 통계적 상세화 기법을 통해 한강권역 주요 ASOS 관측소 지점별로 일 단위 강수량과 기온자료로 변환하였으며, 상세화된 일 자료를 유역모형인 SWAT의 입력자료로 활용하여 경안천 유역의 미래기간에 대한 유출량을 도출하였다. 유출량 예측성을 평가하기 위하여 과거기간(2003~2021년)을 대상으로 관측유출량과 예측기상정보로부터 산출된 예측유출량을 비교하였다. 각 월별로 예측된 유출량의 중앙값과 관측값의 적합도를 분석한 결과, PBIAS는 -5.2~-2.7%, RSR은 0.79~0.91, NSE는 0.34~0.38, r은 0.59~0.62로 강수량 및 기온의 예측성에 비해 낮게 나타났다. 전 기간에 대해 월별로 분석한 예측결과에 대한 3분위 확률은 5월, 6월, 7월, 9월, 11월은 평균 42.8%로 예측성이 충분한 것으로 나타났으나, 나머지 월에서의 평균 예측성은 17.3%로 매우 낮게 나타났다. 상세화된 기상정보를 이용하여 유역모델링을 통해 산정한 유출량에 대한 전망 결과는 기상예측결과에 비해 상대적으로 예측성이 낮은 것으로 분석되었다. 이는 관측값 자체에서 나타날 수 있는 불확실성에 기인할 수도 있으며, 유출량에 지배적인 영향을 주는 강수량의 예측성에 대한 문제가 유역 모델링 과정에서 증폭되어 나타나는 문제일 수도 있다. 또한 지점별 일 자료로 상세화되는 과정에서의 불확실성, 우리나라 여름철 유출량 변동성 등 여러 가지 요인이 복합적으로 영향을 주어 나타나는 것으로 생각된다. 향후 다양한 대상유역에 대한 검토와 기상예측모형의 보완, 상세화 과정에서의 불확실성 해소 등을 통해 예측성을 개선할 계획이다.

• 수도
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• 제23권6호통권81호
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• pp.36-46
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• 1996

급수 수요량의 단기예측은 상수도 시스템의 유지관리 계획 수립의 중요한 구성 요소이며, 대상지역의 특성을 민감하게 반영하고 있으므로, 급수수요의 지역 특성과 관련된 수요 구조의 파악이 무엇보다 중요한 과제라 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 상수도 시스템의 합리적 배수 제어 획을 실시하기 위한 기초적 정보인 급수량 변동 구조에 대해 통계적인 분석을 실시하였다. 특히 일단위의 급수량에 초점을 두어 급수량의 시계열 특성과 급수량 영향 요인 분석을 통하여 대상 지역의 정상 시계열장과 급수량에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 또한 급수량의 계절별 단기 수요 예측 모델을 제안하기 위하여 통계적 예측 수법으로 평가 받고 있는 MARIMA (Multiple Auto Regressive Integrated Moving Average) 모델을 급수량 단기 수요 예측에 적용하여 계절별 급수 수요량을 예측하였다.

• 한국전산유체공학회지
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• 제1권1호
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• pp.47-54
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• 1996

비유선형 물체 주위의 유동은 정체유동, 경계층 박리 및 재부착, 주기적 와열의 생성등의 복잡한 유동현상이 공존한다. 이와 같은 유동의 2-방정식 난류모델을 이용한 정확한 예측은 일반적으로 불가능 하다고 인식되어 왔으나, 본 연구에서는 기존의 비교적 단순한 난류모델을 활용한 정사각주 주위의 비정상 난류유동의 예측 가능성을 체계적으로 규명하였다. 적절한 난류모델의 선정과 더불어 시간 정확도, 공간 정확도 및 대류항 처리법 등이 해석의 결과에 미치는 영향을 살펴 보았다. 기존의 표준 κ-ε모델은 정체점 주위에서 난류생성항의 과도한 예측으로 말미암아 재부착 및 와열생성의 정확한 예측이 불가능 하였으나, RNG κ-ε 모델을 사용한 경우 이와 같은 현상을 제거 할 수 있었다. 그러나 이 경우에도 예측의 정확도가 시간 증분, 격자의 크기 및 대류항 처리법 등에 영향을 받았으며, 특별히 대류항 처리법에 따라 상당히 민감하게 변하는 것을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.59-61
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• 2021

뷰포트 예측은 360° VR(Virtual Reality) 영상 전송에서 사용자의 안정적인 콘텐츠 몰입을 위해 고안된 기법이다. 하지만 뷰포트 예측 모델의 정확도는 예측에 활용되는 데이터 또는 네트워크 상황에 따라 변동될 수 있다. 특히 사용자의 움직임은 뷰포트 예측 성능에 직접적인 영향을 주기 때문에 사용자의 움직임에 대한 정밀한 분석이 중요하다. 본 논문에서는 뷰포트 적응적 전송의 효율적인 개선을 위하여 HMD(Head-Mounted Display)의 속도가 뷰포트 예측에 미치는 영향을 분석한다.

• 한국농공학회논문집
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• 제54권4호
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• pp.83-92
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• 2012

짐바브웨는 식량부족을 격어 오고 있으며, 이는 기후변화에 따른 수자원의 부족, 인구증가, 개발 및 환경보전 등으로 인하여 앞으로는 더욱 심화될 것으로 보인다. 3가지 배출시나리오 (A2, A1B, B1)에 대한 13개의 GCM 기후자료로부터 상세화한 기후예측값과 AquaCrop 작물모형을 이용하여 기후변화가 짐바브웨의 주곡인 옥수수의 수확량에 미치는 영향과 모형예측값의 불확실성을 분석하였다. 작물생육환경이 잘 유지된다고 가정하고 옥수수 잠재생산량을 모의한 결과 기준년도 (1970s)에 비해 2020s, 2050s and 2090s 년대에 평균 (범위) 8 % (6-9 %), 14 % (10-15 %) 및 16 % (11-17 %) 증가할 것으로 예측되었다. 같은 기간에 대한 물의 생산성은 평균 (범위) 7 % (4-13 %), 13 % (6-30 %) 및 15% (6-23 %) 증가할 것으로 예측되었다. 기온의 꾸준한 상승과 대기중 이산화탄소 농도 증가로 인한 시비효과로 인하여 미래에는 옥수수 단위 생산량과 물의 생산성이 증가할 것으로 예측되었으며 증가 범위를 보면 모형간의 변동성이 상당히 큰 것을 알 수 있었다. 본 연구결과는 기후변화가 짐바브웨의 옥수수 생산량에 미치는 영향과 변동성을 제시하므로서 장기적인 식량계획의 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.