• 지능정보연구
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• 제1권1호
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• pp.123-134
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• 1995

인공신경망을 이용한 기업도예측에 관한 연구는 일반적으로 대기업을 대상으로 수행되고 있으며, 분석자료로는주로 재무제표에서 얻어지는 재무정보를 사용하고 있다. 이들 대기업의 재무정보들은 비교적양이 풍부하고 신뢰성이 높기 때문에 인공신경망을 이용한 도산예측의 적중률이 80%∼85%의 높은 수준을 보이고 있다. 하지만, 중소기업이 재무정보는 불충분할 뿐만 아니라 신뢰성이 낮을 가능성이 높기 때문에, 중소기업의 도산예측에 있어서 재무정보만을 사용하게 되면 그 정확도가 떨어지게 된다. 본 연구에서는 인공신경망을 이용한 중소기업의 도산예측에 있어서, 재무정보를 보완할 수 있는 비재무정보의 유용성을 검증하였다. 연구결과 본 연구에서 사용한 비재무정보가 획득가능한 비재무정보중 극히 일부에 지나지 않았음에도 불고하고, 재무정보만을 사용하였을 때보다 예측력이 10%정도나 향상되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.357-358
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• 2021

본 논문에서는 VVC(Versatile Video Coding)의 색차 채널을 위한 화면 내 예측 모드 중 하나인 CCLM (Cross-Component Linear Model) 모드의 부호화 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 기존의 CCLM 모드는 예측과정에서 대응 휘도 영역의 화소로만 색차 블록의 예측자를 생성하기 때문에 현재 색차 블록과 그 주변의 참조 화소와의 연관성을 고려하지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 참조 화소를 사용하는 예측 모드를 유도하여 예측자를 생성한 후 기존 CCLM 을 통해 생성된 예측자와 가중 결합하는 방법을 제안함으로써 문제점을 극복하고 부호화 성능의 향상을 가져오고자 한다. 실험 결과 제안 방법은 기존 VVC 방법 대비 BDBR 측면에서 Y(0.10%), Cb(-0.22%), Cr(-0.22%)의 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권4호
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• pp.472-487
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• 1999

본 논문에서는 효율적인 이동성 관리를 위한 이동성 예측 기법을 소개한다. 이동 컴퓨팅 환경에서는 사용자가 지리적 위치의 제약없이 언제, 어디서나 다른 네트워크 시스템과 메시지를 주고 받을수 있다. 그러나, 통신자원의 부족, 잦은 접속단절 , 사용자의 움직임 등과같은 이동 컴퓨팅 시스템의 특징 때문에, 지능적이고 효율적인 이동성관리가 요구된다. 이동 컴퓨팅 시스템이 지능적이고 효율적인 이동성관리를 통하여 높은 질의 서비스를 제공하기 위해서는 이동 사용자의 움직임 패턴들을 능동적으로 고려하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 이동 사용자의 과거수일, 수개월동안의 움직임 패턴 즉, 이동사용자의 위치연혁으로부터 미래 위치를 예측하는 지능적 이동성 예측기법(intelligent mobility prediction scheme)을 제안한다. 모델링 방법으로서 뉴로-퍼지 추론시스템(neuro-fuzzy inference system)을 이용한다. 뉴로-퍼지 추론 시스템이 이동 사용자가 움직이게 되는 미래 위치를 예측하기 때문에 , 본 논문에서의 이동성 예측 기법은 통신채널의 사전 배당, 부족한 자원의 사전 할당등을 위해서 사용될 수 있다. 게다가, 본 논문의 시뮬레이션 결과는 제안하는 기법이 다양한 이동 환경에 대해서 높은 예측 정확도를 갖음을 보여준다.

• 재무관리논총
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• 제11권1호
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• pp.157-176
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• 2005

본 연구는 KOSPI자산 포트폴리오에 대한 VaR를 다양한 ARCH류 모형을 사용하여 추정하고 이들의 예측능력을 평가하였다. 활용된 모형은 우선 기본적인 GARCH(1,1)모형과 레버리지 효과를 감안한 TGARCH모형, 다양한 ARCH모형을 포괄할 수 있는 PGARCH모형, 변동성의 영속성을 고려한 IGARCH모형이 포함되었다. 모형 상호간의 성과비교에 추가하여 ARCH류 모형에서 수익률예측오차의 분포에 따라서 VaR의 예측성과가 얼마나 차이가 발생하는가를 확인하기 위하여 정규분포와 Student-t분포의 성과를 비교하였다. 마지막으로 VaR 추정시에 조건부평균을 무시하는 관례가 어느정도 타당성이 있는지를 확인하기 위하여 1시차 자기회귀과정에 입각한 조건부 평균을 감안한 결과를 검토하였다. ARCH류 모형에서 모형 설명력은 보다 정교한 모형인 TGARCH모형이나 PGARCH모형이 우월하게 나타났지만, VaR의 예측능력 우월성으로 이어지지는 않았다. Student-t분포를 가정한 경우 VaR모형 사후검증성과는 정규분포를 가정한 경우보다 모든 신뢰수준에서 개선되었으며, 조건부평균의 제거는 Student-t분포 가정하에서는 적합하지 않은 것으로 나타났다. ARCH류 모형에서 가장 단순한 형태인 IGARCH모형의 예측성과가 다른 모형들에 비하여 뒤떨어지지 않으며, 더욱 제약된 형태인 RiskMetrics의 EWMA모형이 사후검증에서 우수한 성과를 보여 단순한 모형의 유용성을 확인시켜주고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.310-310
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• 2019

본 연구에서는 기상청 ASOS(종관기상관측장비) 자료와 통계적 기반의 다중회귀분석모형을 이용하여 경안천 유역에 대한 봄철 강수량(3~5월 누적강수량)의 예측성을 평가하였다. 예측대상기간은 2006~2018년이며 예측인자로서 전국 96개 지점의 ASOS 자료 중 35개 기상요소에 대한 월 자료를 활용하였다. 전망기간(1~12개월)에 따라 강수량 기준 최소 1개월에서 최대 24개월까지의 지체시간을 고려하여 1~24개월 선행 ASOS 기상자료와 강수량 사이의 상관성을 분석하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년간의 자료를 이용하여 상관성 분석을 수행하였으며, 상관성이 높은 상위 30개 기상인자를 조합하여 다중회귀분석모형의 예측인자(독립변수)로 활용하였다. 예측대상년도와 전망기간에 따라 최적의 예측인자를 조합하고, 교차검증을 통하여 각각 4,000개의 다중회귀모형을 도출하여 예측범위를 산출하였다. 다중회귀모형에 의한 예측범위를 분석한 결과, 2013년 자료까지는 예측범위가 관측값을 잘 포함하고 예측값의 평균이나 중간값이 관측값과 유사하게 나타난 반면, 2014년부터는 전망기간에 따라 관측값과 예측범위의 차이가 크게 나타나는 경우도 있었다. 예측치의 중간값을 기준으로 3분위(평년 이상, 평년 수준, 평년 이하) 적중률을 분석하면, 2006~2013년에 대해서는 58.3%인 반면, 2014~2018년에 대해서는 11.2% 수준으로 나타났다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.10-10
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• 2018

기후변화로 인한 집중호우의 빈도 및 강도가 증가하여 치수 구조물의 설계 홍수 빈도를 초과하는 피해가 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 침수 피해를 저감하기 위해 수치예보자료를 활용한 홍수 예 경보시스템의 적용성을 비교 평가하였다. 수치예보자료는 국내 기상청에서 제공하는 국지예보모델(LDAPS)과 일본 기상청의 중규모모델(Meso-scale Model ; MSM)을 이용하였으며, 남강댐 유역 내의 산청 유역에 대해 태풍 및 정체 전선 등 3 개의 강우사상을 선정하였다. 강우유출 해석에는 분포형 수문 모형인 KWMSS(Kinematic Wave Method for Subsurface and Surface)를 이용하였다. 그 결과, LDAPS와 MSM 모두 강우발생 유무를 잘 재현하였다. 특히, 광역적 강우인 태풍사상에 대해 강우 예측에서 비교적 높은 정확도를 나타내었다. 강우 예측의 정확도 향상을 위해 강우장의 공간 변위를 고려하여 앙상블 강우 분포를 적용한 결과, 강우 예측의 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 홍수 예측의 경우 두 수치예보자료 모두 유출 패턴을 잘 재현하였다. 앙상블 홍수 예측 결과, 단일 강우 자료를 통한 홍수 예측에서의 예측 불확실성을 개선하는 것으로 나타났다. 3개의 강우 사상에 대해 MSM의 예측 결과가 LDAPS의 예측 결과보다 비교적 높은 상관관계를 나타내었다. 본 연구를 통해 강우 및 홍수 예측에 수치예보자료의 적용 가능성이 있다고 판단되며, 홍수 예 경보의 기초자료로 활용성이 있다고 판단된다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.203-204
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• 1999

대기질의 통계예측모형은 주로 오존 농도 예측에 사용된다. 통계예측 방법은 중회귀 모형, 신경망 모형, Fuzzy 논리 모형 등이 있다. 중회귀 모형은 종래 통계분석 방법으로 예전부터 많이 사용되고 있는 방법인 반면에 신경망 모형과 Fuzzy 논리 모형은 최근에 개발되어 적용가능성을 검토 중인 방법이다. 국내외 연구결과에 의하면 각 방법에 의한 고농도 오존 예측성은 크게 다르지 않았다. 국내에서는 중회귀 모형과 신경망 모형이 적용되었는데, 상관계수는 0.6-0.7저도로 보고되었다.(중략)

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.211-212
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• 2016

기술예측이란 전략적 연구개발 분야 및 미래유망기술 도출을 위해 장기적인 과학, 기술, 경제, 사회 현상을 조사하기 위한 과정이다. 미래 기술예측의 효과적 추진을 위해 체계적인 방법론과 프로세스를 개발 적용하여 미래 기술의 수용성과 예측성, 참신성을 높일 수 있는 방법으로 인간의 6가지 감각을 기반으로 한 미래 기술예측조사 및 유망기술의 발굴 및 선정을 위한 새로운 접근방식으로써 예측조사 프레임워크를 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.222-223
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• 2014

본 논문에서는 HEVC의 화면내 모드에서 예측을 수행할 블록의 주변적 특성을 이용한 고속 모드 결정 알고리즘을 제안한다. 기존의 화면내 예측 방법으로는 33가지 방향성 예측방법과 두 가지의 무 방향성 방법을 이용하게 된다. 이때 최적의 예측 모드를 선택하기 위하여 RD cost 계산을 하게 된다. 본 논문에서는 모드 선택의 복잡성을 줄이고 고속 모드를 결정하기 위하여 예측 할 블록의 주변 중 가장 자리와 가중치 특성을 고려하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.256-258
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• 2002

이동 컴퓨팅 환경에서는 무선 단말기 사용자의 이동에 따른 접속 단절 현상이 발생할 수 있다. 이러한 이동 컴퓨팅 환경에서 끊김없는 핸드오프와 효율적인 호 수락 제어를 지원하기 위해서 사용자의 이동성 예측이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 이동성을 규칙적인 패턴과 임의적인 패턴으로 분류하고, 규칙적인 이동패턴을 예측하기 위하여 사용자의 과거 이동 경로를 분석하며 임의적인 이동패턴은 GPS의 정보를 이용하여 이동성을 예측한다. 이러한 예측 기법은 무선 단말기 사용자의 속도가 매우 빠르거나, 셀룰러망의 셀의 크기가 작은 경우에 보다 효율적으로 이동성을 예측할 수 있다는 장점이 있다.