• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.268-268
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• 2023

전 지구적 급격한 기후변화로 인해 수문기상인자들의 비선형적 변동성이 발생함과 동시에 가뭄, 홍수와 같은 수재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있는 추세이다. 이에 따라, 세계의 유수기관 (NASA, ESA 등)에서는 대기모형과 해양 모형의 결합 및 수치해석적 접근법을 활용하여 계절내-계절 (Subseasonal to seasonal; S2S) 예측치를 생산하여 제공하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF)에서 산정되는 수문기상인자 (강수량, 증발산량 및 유출량)에 대한 정확도를 평가하고자 한다. 연구지역으로는 다양한 기후대 및 토지 피복으로 구성되어 있으며, El-Nino-Southern Oscillation (ENSO), Indian Ocean Diapole (IOD)와 같은 기후 현상이 빈번히 발생하는 호주지역을 대상으로 연구를 수행하였다. ECMWF S2S 자료에 대한 통계적 검증은 1) 지점 기반 관측치와 더불어 2) 물수지 모델 기반 수문 추정치 (The Australian Water Resources Assessment Landscape Model; AWRA-L)와 비교하였다. 연구 결과 S2S 강우 및 증발산량 산정치의 경우 비교적 짧은 예측기간(약 2주)에서 상대적으로 높은 상관관계 (R=0.5~0.6)와 낮은 편차 (강수량 = 0.10 mm/day, 증발산량 = 0.21 mm/day)를 나타내었다. 유출량의 경우, 강우 및 증발산량에 비해 상대적으로 낮은 정확도를 나타내었으며, 예측 기간이 길어짐에 따라 불확실성이 상당히 높아지는 것으로 확인되었다. 이는, S2S 계산과정에서 강우 및 증발산량 뿐만아니라 지표 유출로 도달하기 전까지의 수문기상인자들의 불확실성이 모두 모여 유출량의 불확실성이 높아진 것으로 확인할 수 있었다. 계절적 검증에서는, 강우 및 증발산량 모두 여름철에 높은 상관관계를 나타내었지만 불확실성은 상대적으로 큰 값을 나타내었다. 자세한 분석을 위해, 공간적인 불확실성을 분석해본 결과 ECMWF S2S가 매우 습윤하거나 건조한 지역에서 수문기상인자를 예측하는데 있어 한계성이 나타난 것을 확인하였다. 본 연구를 토대로, 추후 S2S 예측치에 대한 보정과 더불어 미래의 수재해 발생 위험도에 대한 정보를 획득하는데 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.415-421
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• 1999

Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA： multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.188-193
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• 2007

유역 유출 예측 시스템(Rainfall Runoff Forecasting System. RRFS)는 유역의 강우-유출 관계의 정성적 및 정량적 분석을 위한 도구로서 개발되었다. RRFS는 다음과 같이 가지 주요 모듈로 구성되어 있다: 1) 실시간 수문학적 입력자료 구축 모듈, 2) 예측된 기상학적 자료에 근거하여 단기간 용수 수요와 공급을 제공하기 위한 유출 모의와 예측 모듈, 3) 저수지 운영에 있어 장기간의 용수공급을 설정하기 위한 유출예측 모듈 그리고 4) 유출 모의와 예측의 결과에 대한 그래픽 처리 모듈 본 연구에서 개발된 RRFS의 보정과 검증은 금강유역에의 적용을 통해 수행되었으며, 적용된 결과 금강유역의 수자원 현황 파악 및 용수공급의 전망을 설정하는데 있어 매우 만족스러운 결과를 보여주었다. 따라서 유역의 수자원 이용 및 공급 계획의 수립에 필요한 다양한 유출 정보를 제공하는 효율적인 도구로서 이용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.233-235
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• 2021

본 논문에서는 물 공급량 예측을 위한 다양한 알고리즘 적용에 있어서 데이터 마이닝의 효용성을 검토하고자 하였다. 물 공급분야에 있어서, 물 이용 지역의 특성에 따라 공급량과 이용 시간이 매우 상이한 특성을 나타낸다. 물 이용 지역은 주택지역, 상업지역, 산업단지지역 등 다양한 형태로 분류할 수 있고, 이에 따라 물 이용 시간의 상이함에 따른 물 공급패턴이 일정하지 않게 된다. 특히, 주택지역과 상업지역이 복합적으로 이루어진 경우, 물 이용 단위인 블록 단위에서의 물 특성이 불규칙적인 패턴을 나타낸다. 따라서, 각 블록 단위 특성에 적합한 물 이용량을 예측하여 효율적 물 공급 방안을 마련할 필요가 있다. 또한, 물 이용량 데이터 중 이상 데이타 감지와 이상 데이터 보정을 통하여 물 이용량 예측의 정확도가 향상된다. 따라서, 블록 단위의 물 이용량에 대한 원시데이타의 효율적인 데이터 마이닝 방안이 요구된다. 본 연구에서는 물 공급지역의 특성에 따른 물 공급 패턴을 분석하고, 이에 적합한 데이터 마이닝 기법을 제시하고 비교 분석하였다. 제안된 데이터 마이닝 기법은 딥러닝 예측모델을 적용하여 적합성을 검증하고, 이를 물 공급량 예측알고리즘에 폭넓게 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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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 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 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 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 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 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.416-422
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• 2006

소프트웨어 개발 인력 프로파일에 대한 현존하는 모든 통계적 모델들은 소프트웨어 사용과 개발 프로세스의 가정에 기반을 두고 있어 일반적으로 적용 가능한 추정과 예측 모델이 없는 실정이다. 본 논문은 예측필터를 적용하여 소프트웨어 개발 투입 인력 프로파일을 예측하였다. 먼저 소프트웨어 개발 인력분포를 살펴보고, 예측필터를 적용하기 위해 모델의 입력 -출력, 모수를 결정하는 방법을 제시하였다. 이어서 제안된 모델의 유용성은 실제 개발된 소프트웨어 프로젝트로부터 획득된 데이터 분석으로 경험적으로 검증되었다. 평균 상대오차와 Pred(0.25)에 기반하여 제안된 예측필터는 잘 알려진 통계적 추정 모델들과 비교되었다. 검증 결과 예측필터는 단순한 구조를 갖고 있으면서도 소프트웨어 인력분포를 적절히 표현하는 결과를 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.257-269
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• 2021

논문은 심탄도(BCG, Ballistocardiogram) 센서를 이용하여 생체신호 데이터를 비침습, 무구속적인 방식으로 수집하고, ICT 기술과 고성능 컴퓨팅 환경에서 인공지능 기계학습 알고리즘을 활용하여 데이터 기반 혈당 예측 알고리즘 모델 개발 및 검증하는 방법을 제시하고 연구하는 것이다. 혈당수치 예측모델은 MLP 아키텍처에 입력노드는 심박수, 호흡수, 심박출량, 심박변이도, SDNN, RMSSD, PNN50, 나이, 성별이며, 은닉층 7개를 사용하였다. 실험 결과는 5회 실험한 학습데이터의 평균 MSE, MAE 및 RMSE 값은 각각 0.5226, 0.6328 및 0.7692이며 검증데이터 평균 값은 각각 0.5408, 0.6776, 0.7968이었으며, 결정계수(R2) 수치는 0.9997의 결과를 보였다. 데이터를 기반으로 한 혈당수치를 예측하는 모델을 표준화하고 데이터셋 수집과 예측 정확성을 검증하는 연구가 계속적으로 진행된다면 비침습 방식의 혈당 수준 관리에 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권3호
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• pp.259-265
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• 2016

최근에 온도변화 환경에서 칩저항 실장용 유 무연 솔더의 수명예측모델이 개발되었다. 개발된 수명예측모델에 의하면 가속조건에서는 칩저항 실장 무연솔더가 유연솔더보다 수명이 적은 것으로 나타나지만, 실제조건에서는 무연솔더의 신뢰성이 유연솔더보다 우수하다. 본 연구에서는 개발된 수명예측모델의 검증 연구를 수행한다. 수명예측모델을 다른 칩저항 실장 유 무연 솔더 시험 결과에 적용하고 비교하기 위해서, 유한요소모델을 개발하고 시험 온도사이클 조건을 적용한다. 변형율 에너지 밀도를 계산하고 수명을 예측한다. 마지막으로 유 무연 솔더에 대해서 예측결과를 시험결과와 비교한다. 검증 결과는 개발된 수명예측모델이 사용 가능한 범위에서 수명을 예측할 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.235-237
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• 2005

도메인 조합 기반의 단백질-단백질 상호작용 예측 기법(DCPPIP)은 효모 단백질에 대하여 뛰어난 정확도를 보여준다. 그러나 다른 종에서의 예측 정확도 및 기법의 유효성은 아직까지 검증되지 않고 있다. 본 논문에서는, 초파리 및 인간 단백질을 이용한 예측 정확도 검증 및 이종간의 상호작용 예측 실험의 결과를 기술한다. 초파리와 인간 단백질의 실험에서는 각각 10,351개와 2,345개의 상호작용 단백질 쌍이 사용되었다. 초파리와 인간의 상호작용 단백질 쌍 중 $80\%$와 $20\%$를 각각 학습집단 및 실험집단으로 사용하였으며. 상호작용이 없는 단백질 쌍의 학습집단은 1배에서 5배까지 변화시키면서 예측 정확도를 관찰하였다. 정확도는 실험집단 중 학습집단과 도메인이 완전히 혹은 부분적으로 겹치는 쌍들에 대하여 계산하였다. 이 결과 초파리에서는 약 $77\%$의 민감도와 $92\%$의 특이도가 확인되었고 인간 단백질에 대하여는 약 $96\%$의 민감도와 $95\%$의 특이도를 보여주었다. 이종간의 상호작용 예측 실험은 효모, 초파리, 효모+초파리에 해당하는 학습집단 각각을 바탕으로 Human, Mouse, H. pylori, E. coli, C. elegans 등의 단백질 상호작용 예측을 수행하였다. 실험 결과 학습집단의 도메인이 실험집단의 도메인과 많이 겹칠 수륵 높은 정확도를 보여주었으며, 도메인 집단간의 유사도를 나타내기 위해 고안한 Domain Overlapping Rate(DOR)는 상호작용 예측 정확도의 중요한 요소임을 찾아 내었다.

• 대한치과교정학회지
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• 제37권1호통권120호
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• pp.16-28
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• 2007

본 연구는 청소년의 교정 치료 시 중요한 교정 환자의 성장 평가 및 잔여 성장량 예측 방법을 개발하기 위하여 시행되었다. 이를 위하여 한국인의 전국적 표본 자료 중에서 $2\;{\sim}\;20$세 남자 4,893명, 여자 4,987명의 키 자료를 이용하여 성별 연령별 키에 대한 성장 곡선을 3차 스플라인 함수(NCSF)로 구현하였다. 이후 성장 예측 알고리즘을 개발하고 이를 임의로 선택된 200명의 종단 성장 자료를 이용하여 검증하였다. 검증에는 최종 키 예측 정확성과 검증 표본의 모든 연령에 대한 키 예측 오차 분석 및 NCSF 성장 곡선의 적합성 검사가 포함되었다. 그 결과 NCSF 성장 곡선은 기준 성장 곡선을 표현하는데 매우 적합한 것으로 나타났으며 최종 키 예측 정확성도 높았다. 또한 예측 정확성은 남자 보다 여자가 유의하게 높았다. 이러한 결과에도 불구하고 검증 표본의 모든 연령에 대한 키 예측 오차의 양상이 독립성과 정규성이 부족한 단점도 나타났다. 결론적으로 본 연구 결과 도출된 NCSF 성장 곡선을 이용한 성장 예측 방법의 높은 정확성에도 불구하고 개인의 종단 성장에 좀 더 적합한 성장 모형의 개발이 필요할 것으로 생각되었다.