• 재무관리연구
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• 제9권2호
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• pp.343-367
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• 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.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.954-965
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• 2017

안정적인 전력 공급은 전력 인프라의 유지 보수 및 작동에 매우 중요하며, 이를 위해 정확한 전력 사용량 예측이 요구된다. 대학 캠퍼스는 전력 사용량이 많은 곳이며, 시간과 환경에 따른 전력 사용량 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 전력계통의 효율적인 운영을 위해서는 전력 사용량을 정확하게 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 기존의 시계열 예측 기법은 학습 시점과 예측 시점 간의 차이가 클수록 예측 구간이 넓어짐으로 예측 성능이 크게 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문은 이를 보완하려는 방안으로, 먼저 의사결정나무를 이용해 날짜, 요일, 공휴일 여부, 학기 등을 고려하여 시계열 형태가 유사한 전력 데이터를 분류한다. 다음으로 분류된 데이터 셋에 각각의 자기회귀누적이동평균모형을 구성하여, 예측 시점에서 시계열 교차검증을 적용해 대학 캠퍼스의 일간 전력 사용량 예측 기법을 제안한다. 예측의 정확성을 평가하기 위해, 성능 평가 지표를 이용하여 제안한 기법의 타당성을 검증하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.581-585
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• 2007

본 연구는 비선형적인 시계열 자료로부터 최신 데이터와 유사한 사례를 탐색하여 미래를 예측하기 위하여 유사추론 기법을 이용한 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구들이 최신 데이터와 과거 사례와의 유사성을 비교하기 위해 유클리디언 거리 또는 평균 제곱에러 등을 이용하나, 추세의 유사성을 고려하지는 않는다. 본 연구는 사례 구간 크기, 예측 오차, 평균차이 검증, 사례간 추세의 유사성 등 다차원적 유사추론 요인을 이용한 예측방법과 그 효과를 제시한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.1-8
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• 2021

복잡하고 비선형적인 특징을 갖는 시계열 데이터를 예측하기 위해 딥러닝 기법이 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 최근에 개발된 WaveNet을 개선하고 워크포워드 검증 기법을 적용하여 전력 소비량 데이터를 24시간 이전에 예측하고자 한다. 원래 WaveNet은 오디오 데이터 예측에 사용하고자 고안되었으며, 장기간의 데이터를 효과적으로 예측하기 위해 1차원 팽창인과 합성곱(1D dilated causal convolution)을 사용한다. 먼저, WaveNet이 부호화된 정수 값이 아니라 실수 값을 출력하여 전력 데이터를 예측하기 적합하도록 개선하였다. 다음으로 학습 과정에 적용된 하이퍼파라미터(입력 기간, 배치 크기, WaveNet 블록 개수, 팽창 비율, 학습률 변경)를 조정하여 적절한 성능을 나타내도록 하였다. 마지막으로 성능 평가를 통해 전통적인 홀드아웃 검증 기법보다 본 연구에서 사용한 워크포워드 검증 기법이 전력 소비량 데이터 예측에 우수함 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2003년도 한국우주과학회보 제12권2호
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• pp.96-96
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• 2003

우주발사체라 함은 지구상의 물체를 우주, 즉 지구의 중력이 영향을 미치지 못하는 대기권 밖으로 운반하는 수단을 말한다. 이를 위해 다양한 추진방식이 제안되었고 연구되고 있으나 현재까지 실용화 된 것은 화학연료를 연소시킴으로 인해 발생하는 추진력으로 지구 중력을 이겨내는 방식이다. 또한 발사체 구성에서 추진기관분야는 전체 성능을 좌우할 정도로 큰 비중을 차지하고 있다. 따라서 이에 대한 최적화 및 성능 검증은 필수적이다. 추진기관에 대한 성능 검증기법은 우주발사체 기술이 발달해 옴에 따라 해석적 방법, 비 연소 모사시험 등 다양하게 제시되고 있으나, 우주발사체용 추진기관의 연소현상을 예측 및 모사하는 것이 쉽지 않고 구축된 데이터가 적기 때문에 발사체 개발 단계의 최종 검증 차원에서 연소시험을 실시하는 것이 일반적이다. 한국 최초의 우주발사체라 평가되고 있는 KSR-III 로켓의 경우에도 다양한 해석기법과 모사시험을 통해서 성능 예측을 하였으나, 역시 최종 성능 검증을 위해 10여회의 연소시험을 실시하였다. 본 논문을 통해 저자는 KSR-III 개발과정에서 수행된 10회의 연소시험의 수행 과정과 결과를 기술, 정리 및 평가하여 향후 진행될 우주발사체 개발 사업의 기초로 삼고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.115-115
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• 2019

하천수 흐름예측에 대한 연구는 대부분 WRF-Hydro와 같은 과정기반 모델링 시스템을 이용한다. 과정기반 모델링 시스템은 물리적 현상을 일반화한 수식으로 구성되어있다. 일반화된 수식은 불확실성을 내포하고 있으며 지역적 특성도 반영하지 못한다. 특히 수식에 사용되는 입력자료는 측정값으로 오차가 존재한다. 따라서 과정기반 모델링 시스템 예측결과는 계통오차와 우연오차가 존재한다. 현재 매개변수 보정을 통해 예측결과를 개선하는 방법을 사용하고 있으나 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 상호보완적인 Data-driven 모델을 구축하여 과정기반 모델링 시스템 결과를 개선하고자 하였다. Data-driven 모델 구축을 위해 머신러닝 기법인 instance-based weighting(IBW)과 support vector regression(SVR)을 사용하였다. 구축된 Data-driven 모델은 한반도 지역 주요 저수지 및 호수의 하천수 흐름예측을 통해 검증하였다. 검증을 위해 과정기반 모델링 시스템으로 WRF-Hydro를 구동하였다. 입력자료는 기상청의 국지수치예측모델자료(LDAPS), HydroSHEDS의 수치표고모델자료(DEM), 국가지리정보원의 저수지 및 호수 연속수치지형도를 사용하였다. 본 연구를 통해 구축된 Data-driven모델은 기존 과정기반 모델링 시스템의 오류수정 한계를 머신러닝을 이용하여 개선할 수 있는 가능성을 제시하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.267-275
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• 2012

본 연구에서는 모드 I의 변동진폭하중 하에서 평판의 두께관통 균열성장을 예측하고 예측결과를 실험을 통해 검증하였다. 균열성장 모델을 위해 과하중으로 인한 균열가속과 지연효과를 고려하는 Huang의 모델식을 이용하였다. 실험적 검증을 위해 Al6016-T6 평판 균열을 제작하여 변동하중을 부여하고 균열길이를 일정 주기로 육안 측정하였다. 측정데이터로부터 모델 변수를 추정하기 위해 베이지안 접근법에 기반한 파티클 필터 방법을 이용하였고, 이를 통해 위험크기까지의 미래 거동 및 잔존수명을 확률적으로 예측하였으며, 이를 실제 실험한 결과와 비교하였다. 그 결과 변동하중에 의한 균열지연이 잘 예측됨을 확인하였고, 측정 데이터가 증가할수록 예측된 중앙값(median)이 실제와 점점 더 일치하였다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2013년 추계학술대회
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• pp.561-567
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• 2013

본 연구는 졸음운전의 지표로 예상되는 심전도의 LF/HF 비율이 효과적으로 졸음운전을 예측하는지를 검증하는 것이었다. 본 연구는 총 31명이 참가하였으며, 가상 운전 시뮬레이션 과제를 활용하여 진행하였다. 수면박탈이 운전 중 LF/HF 비율에 영향을 미치는지를 검증하기 위해 충분한 수면을 취한 조건과 수면이 박탈된 조건으로 실험을 실시하였다. 충분한 수면을 취한 조건에서 참가자는 전날 6시간 이상의 수면을 취한 후 30분동안 진행되는 가상 운전과제를 수행하였다. 수면이 박탈된 조건에서는 실험에 참여하기 전날에 참가자가 5시간 이하의 수면을 취하도록 유도한 후 60분 동안 진행되는 가상 운전 과제에 참여하도록 하였다. 참가자는 두 조건 모두에서 심전도를 측정할 수 있는 장비를 착용한 상태로 가상 운전 과제를 수행하였다. LF/HF 비율과 지각된 졸음운전과의 관계성을 확인하기 위해서 참가자가 가상 운전 과제를 수행하는 동안 10분간격으로 주관적 졸림정도를 측정하였다. 실험 결과 충분한 수면을 취한 조건보다 수면박탈 조건에서 참가자의 LF/HF 비율이 감소하였으며, 동일하게 주관적 졸림정도는 증가하였다. 또한 주관적 졸림정도가 LF/HF비율을 예측하는 것으로 나타났다. 따라서 LF/HF 비율을 통한 졸음 운전 예측은 타당한 것으로 나타났다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.459-469
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• 2021

본 논문에서는 현장 교사 및 예비교사를 위한 기초 데이터과학 실습 교육 사례를 연구하였다. 본 논문에서는 기초 데이터과학 교육을 위해, 스프레드시트 SW를 데이터 수집 및 분석 도구로 사용하였다. 이후 데이터 가공, 예측 가설 및 예측 모델 검증을 위한 통계학을 교육하였다. 또한, 수천명 단위의 공공 빅데이터를 수집 및 가공하고, 모집단 예측 가설 및 예측 모델을 검증하는 교육 사례를 제안하였다. 이와 같은 데이터과학의 기초 교육내용을 담아, 스프레드시트 도구를 활용한 34시간 17주 교육 과정을 제시하였다. 데이터 수집, 가공 및 분석을 위한 도구로서, 스프레드시트는 파이썬과 달리, 프로그래밍 언어 및 자료구조에 대한 학습 부담이 없고, 질적 데이터와 양적 데이터에 대한 가공 및 분석 이론을 시각적으로 습득할 수 있는 장점이 있다. 본 교육 사례 연구의 결과물로서, 세가지 예측 가설 검증 사례들을 제시하고 분석하였다. 첫 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 그룹별 평균값 차이 예측 가설을 검증하였다. 두 번째로, 질적 공공데이터를 수집하여 모집단의 질적 데이터 내 연관성 예측 가설을 검증하였다. 세 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 양적 데이터 내 상관성 예측 가설 검증에 따른 회귀 예측 모델을 검증하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 교육 사례의 효과성을 검증하기 위해, 예비교사와 현장교사의 만족도분석을 실시하였다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 1998년도 춘계정기학술대회
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• pp.14-14
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• 1998

기술추세분석(trend analysis)이나 특허분석(patent analysis) 등과 같이 객관적 자료를 이용하는 여타 기술예측방법과 달리, 델파이 방법은 해당 분야에 대한 전문가들의 식견(또는 주관적 평가)을 예측의 유일한 원천으로 하고 있다는 점에서 예측결과에 대한 신뢰도 분석을 강하게 요구하고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 최근에 실시된 산업기술예측(1998) 자료를 이용하여 델파이 방법을 이용한 기술예측의 신뢰도 분석을 실시하였다. 이러한 분석은 전문가들의 예측결과에 대해 내적 일관성의 유지 여부와, 전문도가 상이한 집단간에 예측 결과의 차이가 있는지 여부를 중심으로 이루어졌으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 응답 결과에 내적 일관성이 있는지 여부를 검정한 결과 생물·정밀화학분야를 제외한 모든 분야에서 일관성을 지니고 있는 것으로 나타나고 있다. 두번째, 전문도가 높은 응답자들일수록 자신의 예측결과를 확신하고는 있으나, 전문도가 낮은 응답자들에 비해 예측결과에 이견이 큰 것으로 분석되었으며, 마지막으로 전문도가 높은 응답자들과 그렇지 않은 응답자들 사이에 기술과제의 예상 실현시기에 대해서는 거의 차이가 없는 반면, 합의(consensus)의 정도는 큰 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 델파이 방법을 이용한 기술예측을 설계하는 데 있어 몇가지 시사점을 제공하고 있다. 첫번째로 기술예측시 전문가들의 예측결과에 대해 내적 일관성이 존재하는 지 여부를 검증할 수 있도록 예측과정을 설계하는 것이 바람직하다는 것이다. 이러한 설계과정은 델파이 방법이 예측결과를 검증할 만한 객관적인 장치를 지니지 못하고 있다는 점에서 더욱 필요하다고 하겠다. 두번째는 정보로서의 가치가 큰 전문도가 높은 응답자들의 예측결과를 활용하기 위해서는, 예측결과에 대한 이들의 합의(consensus)의 정도를 높일 수 있는 방안이 마련되어야 한다는 것이다. 델파이의 최종 라운드가 진행된 이후 이들에 대해서만 추가적인 라운드를 실시하거나, 예측과정에서 이들에게 관련 정보를 제공하는 것도 하나의 대안이 될 수 있을 것이다.