• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.2
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• pp.207-215
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• 2018

In this study, targeting KOSPI and KOSDAQ listed companies, the relationship between the abnormal investment of companies and analyst earnings forecasts was empirically analyzed. The analysis period of this study spanned from 2003 to 2015 (with that of dependent variables spanning from 2004 to 2016) based on the variables of interest, and among the companies whose earnings per share forecasts were announced by financial analysts, the final sample of 4,917 companies/year that meets the research condition was selected as the target analysis. The results of the empirical analysis are as follows. First, it turned out that the more total abnormal investment, abnormal R&D and abnormal CAPEX investment, the more accurate were analyst earnings forecasts. Second, the more total abnormal investment, abnormal R&D, abnormal CAPEX investment, the more pessimistic analyst earnings forecasts tended to be. Further analysis has shown that these results came more from over investment groups than under investment groups. The results of this study are expected to make additional contributions to the existing studies in that the abnormal investment is considered as a determinant of analyst earnings forecasts.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.3 s.74
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• pp.49-58
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• 2004

The first and perhaps the most critical and perhaps the most important step in the process of predicting future traffic volume in a region (Zone) is to estimate the number of trips generated in from each traffic analysis zone. Most trip generation models for urban transportation planning, and highway in Korea are regression models. In Korea the category analysis has not been tried for last decades since the proper data such as the household travel behavior data have not been collected. Recently, the comprehensive household travel behavior survey such as ${\ulcorner}$1996 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$, ${\ulcorner}$2002 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$ has been done. In this paper, the cross-classification tables of Seoul Metropolitan Area including the City of Seoul and Kyonggi Province are estimated by the category analysis. The tables are compared with regression models and ${\ulcorner}$2002 The Household Travel Behavior Survey${\lrcorner}$ data in terms of predictive capabilities in Seoul Metropolitan Area. Improvement strategies for trip generation forecast in Seoul Metropolitan Area are proposed.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1991.10a
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• pp.167-173
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• 1991

현재까지 가입자 트래픽 예측방법은 계량학적 방법중 추세분석 방법을 이용하고 있는데, 이 방법은 급변하는 시장상황이나 지역여건을 고려하지 못하고 하나의 통계적 기술에 의한 획일화된 예측방법으로서 트래픽예측치가 실제 운용트래픽값과는 다소 차이가 있어왔다. 이러한 원인을 제거할 수 있는 하나의 방법으로서 Box-Jenkins 시계열 분석에 의한 트래픽 예측방법을 제안하고자 한다. 이 방법에 대한 이론을 살펴보고, 시뮬레이션을 통하여 얻은 결과를 각각 분석하여 문제점을 파악하고 실측치와 비교분석함으로서 본 논문에서 제안한 방법이 기존방법보다 타당함을 입증하려 하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.291-292
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• 2017

한국과학기술정보연구원 융합기술연구본부 재난대응HPC연구센터에서는 초고성능컴퓨팅 기반의 풍수해 예측 및 피해 정보 생산기술을 연구개발하여 재난 재해에 대한 국가현안 대응 의사결정지원 시스템을 구축 중에 있다. HPC 기반의 풍수해 예측 시스템과 빅데이터 분석 기반의 피해 예측 시스템에 대한 연구를 독자적으로 진행하는 가운데, 최근 여러 분야에 적용되고 있는 빅데이터 분석 기술을 HPC 기반의 풍수해 예측 시스템에 적목시켜 더 정확하고 신속한 풍수해 예측 정보 생산에 기여하고자 한다. 본 연구는 빅데이터 분석을 위한 학습 데이터 생산을 목적으로 HPC 기반 태풍 예측의 주요 기상 인자들을 조정하여 서로 다른 성능의 예측 모델을 구축하고, 각 모델 별 태풍 시뮬레이션의 성능을 진단하였다. 향후 빅데이터 분석을 통한 예측 성능의 검증을 위해 HPC 기반 풍수해 예측 및 검증 데이터를 최대한 생산하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.443-446
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• 2019

빅데이터 분석을 위해 많이 사용하고 있는 기계학습 알고리즘들 중 딥러닝 알고리즘이 많이 활용되고 있으며 분류와 예측에 높은 정확도를 나타내고 있다. 딥러닝 알고리즘의 적용에 따른 많은 장단점들이 있지만, 단점은 분석에 사용되는 특징들이 너무 많다는 것과 분석 모델을 만드는데 사용되는 알고리즘도 여러 가지를 적용하다 보니 분석 시간이 오래 걸린다는 것이다. 이런 단점들은 업무를 파악하면 특징을 최소화할 수 있고 필요로 하는 정보만 선별해서 대표적인 딥러닝 알고리즘 하나에 분석을 하게 되면 분석 시간을 단축시킬 수 있다. 이 실험은 [1], [2]에서 연구한 영화 관객수 예측 모델을 4개의 특징으로 최소화하고 선별된 데이터를 인공신경망 알고리즘 하나로 예측 모델을 생성하였을 때 유의미한 정보를 도출해 낼 수 있는지를 알아보기 위한 것이다. 실험결과는 최종 관객수를 1명 단위까지 정확하게 예측하지는 못했지만 비슷한 수준의 관객수 정보를 예측하였다. 학문적인 접근으로 보았을 때 예측 정확도가 높지 않으면 사용이 불가능한 모델이라고 판단할 수 있지만, 기업 입장으로 접근해 보았을 때 예측 정보가 [1]. [2] 연구 결과에 비해 부족한 수준은 아니다. 총 소요된 시간은 기획 3일, 데이터 수집 및 모델 개발 5일, 분석 시간 10분으로 개발 시간 단축, 업무 효율성 향상, 비용 절감을 기대할 수 있다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.30 no.5
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• pp.59-68
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• 2015

최근, 미래 제조업의 성장 동력과 그에 대한 중요성이 화두가 되면서 제조업과 예측분석 기술의 융합을 통해 선제적 제조 활동 개선을 위한 의사결정을 지원하는 예측적 생산 시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 예측적 생산 시스템은 데이터의 수집과 저장/관리, 예측적 분석을 위한 다양한 단계의 기술요소들로 구성된다. 본고에서는 각 단계를 위한 기술개발의 현황 및 적용 사례들에 관하여 살펴보고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.89-90
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• 2015

현재 사용되고 있는 풍력발전 예측 모델은 물리적인 시간변화에 따른 예측을 진행하고 있다. 제주도 풍력단지의 출력 값과 풍력단지 상호 거리에 대한 상관관계를 분석해본 결과, 거리가 가까울수록 높은 상관계수를 보이는 것을 알 수 있었다. 따라서 풍력 예측 모델에서 시간적인 특성뿐 아니라 공간적 특성을 같이 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 국내 외 풍력발전 예측 모델을 분석을 수행하고, 풍력 예측 모델에 공간기법 적용의 필요성에 대해 연구하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.1516-1519
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• 2011

예측에 필요한 중요한 자료에는 비선형 자료와 시계열과 같은 선형 자료 등이 있다. 이들 자료는 그 함축적인 관계가 매우 복잡하여 전통적인 통계분석 도구로 식별하는데 어려움이 많다. 신경망 분석은 비모수적 문제나 비선형 곡선 적합능력의 우수성 때문에 현실세계에서의 고유한 복잡성을 다루는 많은 경제 응용 분야에서 널리 이용되고 있다. 신경망은 또한 경제 시계열자료의 예측분야에서도 여러 연구에서 훌륭한 도구로서 적용되고 있다. 전통적으로 우리나라에서 시계열자료의 예측은 선형 자료적 분석을 중심으로 하는 분석도구인 자기회귀누적이동평균(ARIMA)모형을 이용한 시계열분석이 일반적이다. 이 연구에서는 신경망과 ARIMA 모형을 이용하여 한국의 주가변동 자료 및 자동차등록 현황 자료등과 같은 시계열자료를 이용한 예측결과를 비교한다. 연구의 결과는 신경망을 이용한 예측 방법들이 ARIMA 예측 결과보다 통계적으로 작은 오차를 주는 보다 효율적인 방법임을 보여주고 있다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어취로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보 유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교 분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형의 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유 비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어취 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.20 no.1
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• pp.93-124
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• 2003

This paper studies the financial analyst's forecasting activities on the firm's operating performance during the period from 1999 to 2003. In this study, financial analyst's forecasting activities are focused on the sales, operating income and net income and financial analyst's forecasting accuracy, forecasting revising patterns and forecasting activities to the unexpected firm's operating performance are studied. Some empirical findings in this study are as follows. First, standard estimate error on the sales, operating income and net income are all significantly negative value and so financial analyst's forecast on the firm's operating performance are upwardly biased. Second, domestic financial analyst's forecasting activities is relatively more accuracy than foreign financial analyst's forecasting activities. Third, forecasting time is more close to the end of the operating performance announcement day, forecasting activities are more accuracy. Fourth, comparing with individual financial analyst's forecast, consensus forecast is more accuracy. Fifth, in the comparative forecasting activities study according to the prior firm's operating performance, financial analyst's forecasting revision activities are found to be upward or downward. Sixth, financial analysts overreact in the sales forecast and underreact in the operating income and net income forecast. Seventh, in the empirical analysis on the Easterwood-Nutt's test model(1999) which the firm's performance change are divided into the expected performance change and the unexpected performance change, it is found that financial analyst's forecasting activities on the firm's operating performance are systematically optimistic.