• 응용통계연구
• /
• 제30권1호
• /
• pp.181-193
• /
• 2017

본 논문에서는 계층적 시계열 자료 분석을 위한 대표적인 두 가지 방법인 상향식과 최적조합 예측법을 소개한다. 이러한 예측법은 계층적 시계열을 구성하는 모든 계열을 예측해야 하는 독립적 예측과 달리, 임의의 조정 과정이 없이 하위 계층 계열의 예측값의 합은 항상 상위 계층의 예측값과 일치하게 된다. 또한, 독립적 예측과 비교하여 예측력을 향상시킨다. 계층적 예측법의 효율성을 살펴보기 위하여 국내 16개 시도별 남녀 교통사고 발생건수 시계열 자료를 예측하였다. 이를 통하여 교통사고 발생건수에 대한 각 계층의 예측에서 계층적 방법과 독립적 방법의 차이점 및 우수성을 비교하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
• /
• pp.318-318
• /
• 2012

인도네시아의 Citarum 유역을 대상으로 구축된 RRFS를 이용하여 해당유역의 상류에 위치한 다목적 댐인 Saguling 댐에 대한 2005년 월 유입량예측을 수행하여 보았다. 실제 예측과정에는 ESP 기법을 적용하였고 여기에 기상전망을 고려할 수 있는 사전처리기법인 PDF ratio 방법을 이용하여 유출량 시나리오의 발생확률을 갱신하였다. 이를 위하여 대상유역의 월 강우량 관측 자료에 대한 초보예측을 통하여 2005년 관측 강우량에 따라 기상전망을 생성하였다. 또한 Saguling 댐의 월 유입량 과거 관측자료에 대한 초보예측을 통하여 High Flow, Normal Flow, Low Flow에 대한 예측구간을 구성하여 보았다. Fig. 1과 Fig. 2는 각각 ESP 기법과 PDF ratio 방법을 이용하여 산정한 Normal Flow와 Low Flow의 상한계 유입량의 발생확률의 변화를 도시한 것이다. 관측 유입량이 발생한 구간의 예측확률을 기반으로 예측점수를 산정해 본 결과 ESP 기법에 의한 예측점수가 0.333을 상회하고 있음을 볼 수 있었다. 이는 ESP 기법에 의한 예측결과가 초보예측보다 정확도가 높음을 의미하는 것으로 본 연구에서 구성한 ESP 시스템의 적용성을 확인할 수 있다. 또한 고무적인 결과로서 PDF ratio 방법에 의한 예측점수가 ESP 기법에 의한 예측점수를 상회하고 있음을 확인할 수 있다. 이는 ESP 기법에 의한 예측결과를 확률기상전망을 이용하여 갱신할 경우 예측 정확도를 개선시킬 수 있음을 의미하는 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권12호
• /
• pp.49-57
• /
• 2020

본 연구는 우리나라 수출 분야 산업의 경쟁력을 나타내는 부가가치율을 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 예측하였다. 아울러, 예측의 정확성 및 안정성을 높이기 위하여 머신러닝 기법 예측값들에 예측조합 기법을 적용하였다. 특히, 본 연구는 산업별 부가가치율에 영향을 주는 다양한 변수를 고려하기 위하여 재귀적특성제거 방법을 사용하여 주요 변수를 선별한 후 머신러닝 기법에 적용함으로써 예측과정의 효율성을 높였다. 분석결과, 예측조합 방법에 따른 예측값은 머신러닝 기법 예측값들보다 실제의 산업 부가가치율에 근접한 것으로 나타났다. 또한, 머신러닝 기법의 예측값들이 큰 변동성을 보이는 것과 달리 예측조합 기법은 안정적인 예측값을 나타내었다.

• 조명전기설비학회논문지
• /
• 제21권10호
• /
• pp.126-133
• /
• 2007

본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 이용하여 전력계통의 단기 부하 예측을 하는 방안을 제시한다. 기존의 단기 부하 예측은 시계열 분석 방법이 주를 이루었으며, 이러한 방법은 방대한 양의 자료를 기반으로 데이터베이스를 만들고 이를 이용하여 여러 가지 계수를 이용하여 수요를 예측함으로써 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 따라서 본 연구에서는 좀 더 적은 시간과 노력으로 부하예측이 가능하도록 데이터마이닝 기법을 이용하여 요일별 그리고 특수 일의 패턴을 분석하고 의사결정트리를 이용한 예측방법을 제시하고자 한다. 그리고 현재 전력거래소를 통해 거래되고 있는 계통한계가격과의 관계를 분석하여 예측 계수에 계통한계가격을 추가하여 예측방법을 제시하고자 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
• /
• pp.335-336
• /
• 2010

H.264/AVC 비디오 압축 표준은 압축 효율을 높이기 위해 다양한 크기의 블록을 사용하여 화면 사이의 움직임 예측을 수행한다. 세밀한 움직임 예측으로 인해 기존의 동영상 표준보다 압축 효율을 높일 수 있었지만, 복잡도도 증가하는 단점이 있다. 따라서, H.264/AVC의 고속 움직임 추정 기법은 필수적이다. H.264/AVC에서 사용하는 움직임 예측 방법은 고정된 탐색 영역 안에서 모든 정수 화소 단위로 최적의 움직임 벡터를 계산한다. 불필요한 정수 화소까지 움직임을 예측하므로 계산양이 증가한다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 시간적 상관도와 공간적 상관도를 이용하여 가변적으로 탐색 영역의 크기를 조절하는 방법과 적응적인 초기 시작점 결정 방법을 제안했다. 현재 매크로블록과 참조 화면 사이의 거리를 고려하여 시간적 상관도와 공간적 상관도의 탐색 영역 비중을 가변적으로 조절했다. 또한 참조 화면과 현재 매크로블록 사이의 거리가 멀어질수록 초기 시작점의 정확도를 높이기 위해 초기 시작점을 예측 움직임 벡터와 이전 참조 화면에서 결정된 최적의 움직임 벡터의 평균으로 결정했다. 제안하는 방법은 기존의 전 영역 탐색 방법과 유사한 부호화 성능을 보이면서 움직임 예측 시간이 평균 53.98% 감소하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국지반공학회지:지반
• /
• 제13권2호
• /
• pp.77-90
• /
• 1997

지하수 거동에 대한 불확실성을 극복하기 위해서 암반 지반의 투수계수를 예측할 수 있는 신뢰적이고 경제적인 방법이 필요하다. 이러한 목적을 위하여 암반의 투수계수 예측 방법에 대한 연구가 수행되어졌다. 인공 신경망 이론을 적용한 투수계수 예측 방법에 대한 일환으로 오차역 전파 학습알고리즘을 이용한 투수계수 예측 방법에 대하여 연구를 수행하였으며, 이 방법의 타당성 검토를 위하여 현장투수시험 결과와 지반물성치들에 적용하여 검증을 실시하였다. 검증결과 평균오차 범위가 작아 비교적 정착한 투수계수 예측방법임을 보여주었다.

• 재무관리연구
• /
• 제17권1호
• /
• pp.161-180
• /
• 2000

본 연구는 주가를 예측하는데 있어서 선형 회귀모형을 이용하는 방법과 비선형 인공신경망 모형을 이용하는 방법을 비교 분석하여, 어떤 모형이 더 우수한 예측성과를 내는지를 검증한다. 자본시장에서 투자자들은 접근하는 정보가 다르고 각기 상이한 예측 변수들을 토대로 나름대로의 예측치를 만들어 낸다. 이렇게 볼 때 개별 투자자들이 이용하는 다양한 정보집합을 결합하여 단일의 뛰어난 정보집합을 만들어내는 것은 매우 어려운 과제이다. 따라서 본 연구에서는 이용 가능한 소수의 예측 변수들을 어떤 방식으로 결합하는 것이 예측오차의 분산을 최소화할 수 있는지에 대한 현실적인 접근방법을 모색하고자 한다. 거시경제변수나 시장자료를 입력변수로 사용한 기존 연구와는 달리 본 연구에서는 재무제표 정보를 입력변수로 사용하였다 즉, 대차대조표의 최종요약치인 주당 지분의 장부가치와 손익계산서의 최종요약치인 주당 순이익을 입력변수로 사용했으며 1991년부터 1995년까지의 추정(학습)결과를 토대로 모형을 선택하여 1996년의 제무제표 정보로 1997년의 주가를 예측하는 것이 본 연구의 과제이다. 연구결과, 대체로 선형회귀모형에 비해 비선형 신경망 모형이 예측오차의 분산을 감소시키는 것으로 나타났다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2004년도 하계학술대회 논문집 D
• /
• pp.2329-2331
• /
• 2004

본 논문에서는 이동 로봇의 경로 추종 제어를 위해 웨이블릿 신경 회로망에 기반한 예측 제어기의 설계 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법에 의해 설계된 제어기는 이동 로봇의 동특성을 예측하기 위한 웨이블릿 신경회로망 기반 예측기와 예측 제어기로 구성된다. 제안한 방법에서 모델링 및 제어기로 적용되는 신경 회로망의 장점과 우수한 해석 능력을 가진 웨이블릿 변환의 장점을 결합한 웨이블릿 신경 회로망을 이용하여 이동 로븟의 동특성을 모델링하여 예측 제어기에서의 비용 함수 최소화에 적용한다. 경로 추종 제어의 목적인 이동 로봇의 실제 출력과 예측기의 출력 오차를 최소화하기 위해 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 동정 및 예측 제어기는 경사 하강법을 이용하여 학습한다. 마지막으로 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 예측 제어 시스템의 적용가능성 및 효율성을 검증하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
• /
• pp.833-836
• /
• 2012

최대수요전력 관리 장치는 현재 사용전력을 모니터링하여 예측 전력을 계산해 수용가에서 설정한 목표전력을 초과하지 않게 부하를 제어하는 장치이다. 부하의 제어는 예측된 최대수요전력이 목표전력을 초과할 경우 경보를 발생하고 부하를 차단하는 방식을 사용하기 때문에 최대수요전력에 대한 정확한 예측이 중요하다. 전력 변동이 심한 수용가에서는 기존의 예측 방법을 사용할 경우 최대수요전력 관리가 안정적이지 못하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 최대수요전력 예측 방법 및 지수평활방법을 살펴보고 칼만 필터를 사용한 예측 방법을 제안한다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.22-27
• /
• 2008

본 논문에서는 기존의 MMOSPRED(MultiMedia One Step Prediction)에 의한 멀티미디어 호의 자원 요구량(채널 수)의 예측방법을 개선한 적응 MMOSPRED 기법을 제안하고, 이 기법을 사용한 멀티미디어 무선망의 호 수락제어의 성능을 분석한다. 제안된 적응기법은 자원 요구량의 예측시간 동안 고정된 표준 정규분포의 확률변수 값을 갖는 기존의 MMOSPRED 방법과는 다르게 LMS 알고리즘을 사용하여 자원의 예측 오차량을 최소화시킨다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법에 의한 자원의 예측 오차량이 기존의 방법보다 감소함을 보이고, 제안된 적응예측기법을 사용한 호 수락제어는 기존의 방법보다 미래의 핸드오프 호 가 요구하는 자원의 양을 상대적으로 정확히 예측함으로써, 원하는 핸드오프 호 손실확률에서 신규 호의 수락율을 증가시킴으로써 호 수락제어의 성능이 향상됨을 보인다.