• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.1625-1629
• /
• 2010

효율적인 장기 수자원 운영을 위하여 미래의 강수량을 예측하는 것은 중요하다. 특히 월 또는 계절단위의 강수량의 정량적인 예측이 필요하다. 우리나라에서는 기상청에서 향후 3개월의 강수량과 온도에 대하여 정성적으로 예측을 하고 있다. 정성적인 예측은 적음과 많음만을 나타내어 정보를 활용하기에 많은 제약이 있다. 기상수치모형을 통한 예측의 경우 월간과 같은 시간스케일에서 정량적인 예측이 가능하나 예측 정확도가 떨어지는 문제로 인하여, 일반적으로 정성적인 예측을 하고 있다. 이런 문제점을 극복하고자 본 연구에서는 기상수치모형을 이용하지 않고 시계열 모형을 이용하여 월강수량을 예측하고자 한다. 기존의 통계학에서 사용되는 시계열 모형과 자기학습모형 등을 이용하여 정량적인 월 강수량을 예측하는 다양한 모형을 구성하고, 각 모형의 적용성을 평가하고자 한다.

• 전자통신동향분석
• /
• 제30권5호
• /
• pp.59-68
• /
• 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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.1279-1283
• /
• 2010

미국의 경우 1994년 발생한 대홍수(Great Flood)에 대해 사건조사를 수행하면서 예측에 포함되는 불확실성 정도를 제공하지 못하는 확정적 예측의 위험성 및 확률유량예측에 대한 필요성이 부각되었으며, 앙상블 유량예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP) 기법을 활용한 확률유량예측 방안에 대해 지속적으로 연구가 수행되고 있다. 국내에서도 확률예측에 대한 필요성이 인식되면서 기존 국외 연구사례를 토대로 국내 환경에 적용 가능한 방안에 대한 연구가 진행되었으며, 중장기 앙상블 유량예측의 경우 현업에서 다양한 형태로 활용되고 있다. 앙상블 유량예측의 기본이론은 예측시점의 초기조건 하에서 예측기간에 발생 가능한 기상 앙상블 시나리오를 수문모형의 입력자료로 사용하여 불확실성 범위를 설명 가능한 유량 앙상블을 모의하는 기법이다. 이러한 이론적 단순함 때문에 쉽게 현업의 유량예측 시스템 내에서 사용할 수 있다는 장점이 있으나, 동시에 기법적 특성으로 인하여 유량예측의 신뢰도가 현업에서 활용되기 어려울 정도로 낮아지는 관계로, 이러한 한계점을 극복하기 위해 그동안 기상자료 및 수문모형으로 인한 불확실성 저감에 대한 연구가 수행되었다. 하지만 예측 및 시나리오 기간의 잘못된 설정으로 기존의 불확실성 저감을 위한 연구의 적용에도 불구하고 앙상블 유량예측의 신뢰도가 오히려 낮아질 수 있으므로, 본 연구는 시나리오 기간에 따른 오차의 양상과 예측기간의 증가에 따른 초기조건의 영향을 분석하여 앙상블 유량예측의 기법적 특성 하에서 신뢰도 높은 예측을 기대할 수 있는 예측 및 시나리오 기간을 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제31권1_2호
• /
• pp.67-77
• /
• 2004

고성능 슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측(value prediction) 방식은 명령의 결과 값을 미리 예측하고, 이 후 데이타 종속 관계가 있는 명령들에게 값을 조기에 공급함으로써 이들 명령들을 모험적으로 실행하여 성능을 향상시키는 방식이다. 값 예측으로 성능을 향상시키기 위해서는 예측 실패 시에 효율적으로 복구하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 값 예측 실패 시에 잘못 예측된 값을 사용하여 모험적으로 수행된 명령들만을 순차적으로 취소하고 복구한 후에 재이슈하는 값 예측 실패 복구 메커니즘(value misprediction recovery mechanism)을 제안한다. 제안된 복구 방식은 한번에 모든 종속명령들을 검색하지 않음으로써 파이프라인을 정지시키지 않는다. 즉, 파이프라인이 진행되는 순서에 따라 순차적으로 값 예측이 틀린 종속명령만을 선택적으로 취소하고 재이슈하여 불필요한 취소와 재이슈를 줄임으로써 값 예측 실패 시에 손실을 줄인다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
• /
• pp.1043-1048
• /
• 2007

산업경기예측을 위한 의사결정지원시스템은 예측관련 정보의 지식표현뿐 아니라 예측 프로세스를 공식화하는 것이 중요하다. 본 연구는 예측 정보들과 함께 예측 프로세스를 체계적으로 구축하기 위해 예측 온톨로지 개발을 위한 방법론을 제시한다. 예측 정보들에 대한 지식표현을 위해서 의미적 지식기반인 온톨로지를 구축하고, 예측 프로세스의 절차적 표현을 위해서는 프로세스 구성요소에 기반한 온톨로지 개발방법을 제안하여 예측 프로세스를 체계적으로 표현한다. 이를 국내의 대표적인 산업이며 경기변동이 심한 반도체 산업에 적용하여 경기예측에 대한 온톨로지를 구축한다. 완성된 온톨로지는, 실제로 예측을 계획하고 구축하고 표현하기 위한, 미래 의사결정지원시스템을 설계하기 위한 주요 구성요인으로 제공될 수 있을 것이다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
• /
• pp.27-31
• /
• 2009

본 연구는 웹상에서 거래되는 아이템을 고객에게 추천하는 추천시스템에서 추천대상 고객의 정보와 이웃 고객의 정보를 이용한 협력적 필터링 추천기법에서 선호도 예측을 위해 필요한 이웃의 수가 선호도 예측 정확도에 영향을 주고 있음을 제시하고 이를 이용한 선호도 예측치의 보정 방법에 대하여 제안한다. 본 연구의 제안을 위하여 이웃 기반의 협력적 필터링 알고리즘과 대응평균 알고리즘을 이용하여 MovieLens 1 million dataset에 대하여 선호도 예측 정확도를 분석하고 분석결과를 토대로 개별 선호도 예측에 소요된 이웃의 수와 예측 정확도의 관계를 분석하였다. 분석결과를 이용하여 이웃 수에 따라 선호도 예측 결과를 다수의 집단으로 구분하여 각 집단에서 이웃의 수를 이용한 선호도 예측 정확도 향상에 대한 방법을 제안한다. 본 연구의 제안을 통하여 기존 선호도 예측 알고리즘으로 생성된 예측 결과에 선호도 예측 과정에서 부가적으로 발생한 정보를 추가하여 최종 예측 결과를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (1)
• /
• pp.685-687
• /
• 2002

고성능 슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측 실패 시에 잘못 예측된 값을 사용하여 모험적으로 수행된 명령들만을 순차적으로 취소하고 복구한 후에 재이슈하는 값 예측 실패 복구 메커니즘을 제안한다. 제안된 복구 방식은 값 예측이 틀린 종속명령만을 선택적으로 재이슈하여 불필요한 재이슈를 줄임으로써 값 예측 실패 시에 손실을 줄인다. 또한 기존의 방식들처럼 잘못 예측된 명령에 종속적인 명령들의 한번에 병렬로 검색하지 않고 명령들의 종속체인을 따라 순차적으로 검색함으로써 프로세서의 클럭 사이클에 영향을 미치지 않으면서 하드웨어의 구현의 복잡성을 줄인다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
• /
• pp.597-602
• /
• 2007

본 연구는 추천시스템에서 협업필터링 알고리즘을 이용하여 특정 상품에 대한 고객의 선호도를 예측함에 있어 고객이 상품에 대해 평가한 선호도 평가치를 고객별로 표준화시켜 예측하여 기존의 예측 정확도를 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 일반적으로 상품에 대한 고객의 선호도를 평가하기 위하여 절대적 기준의 수치적 척도가 제공되지만 개인에 따라서는 상품에 대한 선호 정도가 절대적 척도에 다르게 반영되어 개인별 선호도에 차이가 발생할 수 있다. 이러한 개인적 특성이 동일한 척도의 평가치로 예측되면 예측 결과의 오차를 크게 할 가능성이 있다. 또한 개인이 평가한 선호도 평가치의 편차가 협업필터링 알고리즘을 통한 선호도 예측 정확도와 밀접한 관계를 가지고 있음을 알 수 있었으며 이러한 문제를 해결하기 위하여 개별 고객이 평가한 선호도 평가치를 표준화시켜 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측을 실시하였다. 분석결과 표준화된 선호도 평가치를 이용한 예측 결과가 비표준화 선호도 평가치를 이용한 예측 결과보다 예측력이 우수함을 알 수 있었으며 결과에 대한 통계적 분석을 통하여 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법과 비 표준화 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법을 혼합할 경우 선호도 예측 정확도를 더 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 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.

• 재무관리연구
• /
• 제9권2호
• /
• pp.343-367
• /
• 1992

이 연구는 시계열분석(時系列分析)에 의해 주식수익율(株式收益率)의 변동성(變動性)을 예측하는 모델을 개발하고 그것에 의해 도출된 예측치(豫測値)의 실제변동성(實際變動性)에 대한 예측력(豫測力)을 미국의 주식시장자료를 사용하여 검증 비교하였다. 구체적으로 수익률변동성에 대한 (1) 역사적(歷史的) 변동성(變動性), (2) ARMAX 예측치(豫測値), (3) GARCH 예측치(豫測値) 등이 도출되고 그것들의 예측력이 통계적 비교와 회귀분석 등의 여러차원의 평가기준에 의해서 비교된다. 실증결과에 따르면 선택된 독립변수들에 근거한 ARMAX 예측치가 다른 예측치들 보다 모든 평가기준에서 우수한 예측력을 보였다. GARCH 예측치는 기대와는 달리 만족스러운 예측력을 보여주지 못했다. 본 연구에서 예측력이 실증된 ARMAX 예측치를 다양한 옵션가격결정모형의 변동성투입요소로 사용하는 것은 보다 정확한 옵션의 이론가격을 도출하는 데 크게 기여할 것이다. 또한, 이 논문의 실증결과는 각종의 자산가격결정이론, 수익률분포이론 등의 학문적 분야 뿐만 아니라 주식수익률 변동성의 동향이 일반투자자들의 투자전략에 결정적 영향을 미친다는 점에서 실무적인 관점에서도 시사하는 바가 크다고 할 것이다.