• Title/Summary/Keyword: 예측.활용력

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Development of optimization method to improve the predictability of evaportranspiration (증발산량 예측력 향상을 위한 최적화 기법 개발)

  • Kim, Yeonsu;Noh, Joonwoo;Kim, Sunghoon;Yu, Wansik
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2018.05a
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    • pp.206-206
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    • 2018
  • 설마천 및 청미천 시험유역에서 측정된 증발산량은 강수량 대비 약 20%이상으로 유출해석에 있어 큰 부분을 차지하고 있다. 시험유역 이외의 유역에서는 증발산 측정자료 확보가 어려워 이와 관련된 연구는 측정자료의 확보가 가능한 지역 혹은 기후변화자료를 이용한 연구가 주를 이루고 있다. 특히, 전국을 대상으로 하는 장기유출해석에 있어 유출량 자료를 활용하여 증발산량까지 추정하는 것에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 이에 대한 대안으로 하천의 유출량과 WHAT모형을 이용하여 계산된 기저유출량을 동시에 고려하여 증발산량의 예측능력을 향상할 수 있는 방안을 제시하였다. 유출해석모형으로는 전국유역조사에서 활용되고 있을 뿐만 아니라, 증발산량 계산을 위하여 다양한 기법의 활용이 가능한 K-BASIN(PRMS)모형을 활용하였고, 매개변수 최적화를 위하여 하천유량뿐만아니라 기저유출량을 대상으로 Monte-Carlo 시뮬레이션을 수행하였다. 용담댐 시험유역에 적용하여 각 샘플의 하천유량과 기저유출량에 대하여 NSE 및 Pbias를 검토한 결과, 유출량에 대하여 NSE가 최고(0.9이상)인 샘플의 경우 관측된 증발산량과 상당한 차이를 보였으나, 유출량과 기저유출에 대하여 NSE가 최고(유출에 대한 NSE가 0.8, 기저유출량에 대한 NSE가 0.6)인 샘플의 경우에는 관측된 증발산량의 패턴을 유사하게 모의하였다. 추후 본 연구에서 제시된 기법의 타수계 적용 등의 추가적 검증을 통하여 장기유출해석시 증발산량의 예측정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.

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Research on Understanding Churned Customer and Application of Marketing in Telco. industry Using XAI (XAI를 활용한 통신사 이탈고객의 특성 이해와 마케팅 적용방안 연구)

  • Lim, Jinhee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.21-24
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    • 2022
  • 최근 통신업계에서는 축적된 빅데이터를 활용하여 고객의 특성을 이해하고 맞춤형 마케팅에 이용하려는 노력이 지속되어 왔다. 본 연구에서는 CatBoost 모델을 사용하여 이탈 가능성이 높은 고객을 예측하고 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기법 중 하나인 SHAP을 적용하여 이탈에 영향을 미치는 요인을 설명하고자 하였다. SHAP의 global explanation 기법을 사용하여 특정 고객 segmentation 에 대한 이해력을 높이고, local explanation 기법을 사용하여 개별 고객에 대한 설명과 개인화 마케팅에 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구는 기존의 이탈 예측모델인 블랙박스 모델이 갖는 한계점을 극복하고 고객의 특성을 이해하여 실제 비즈니스에 활용 가능성을 높였다는 점에서 의의를 가진다.

신호접근법에 의한 유조선 해운시장 위기 예측 연구

  • 최봉근;류동근
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.63-65
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    • 2023
  • 한국 경제에 근간이 되는 산업은 제조업이고, 그중 석유화학산업은 전량 원유를 수입하여 우리나라의 기술력으로 가공하여 재수출하는 전략적 성장 산업이다. 수많은 제조업의 원료가 되는 원유를 전량 해상운송을 통해 수입하는 우리나라는 변동성이 심한 유조선 운임 시장에 대해 기민하게 대응해야 한다. 유조선 운임 시장의 위기는 관련 해운회사의 위기에서 끝나지 않고 원유를 사용하는 산업에서부터 국민의 생활까지 영향을 미칠 수 있으므로, 본 연구에서 신호접근법을 활용한 조기경보모형을 제시했다. BDTI 운임지수를 활용하여 유조선 해운시장 위기를 정의하고, 38개의 거시경제, 금융, 원자재 지표 그리고 해운시장 데이터를 활용해 시차상관관계를 분석하여 유조선 해운시장 위기에 선행적으로 반응하는 종합선행지수를 도출했다. 연구 결과, 종합선행지수는 두 달 전 가장 높은 0.499의 시차상관계수 값을 가졌으며, 5개월 전부터 유의미한 상관계수 값을 나타냈다. 더불어 QPS 값은 0.13으로 위기 예측에 대해 높은 정확성을 지니는 것으로 검증됐다.

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An Study of Demand Forecasting Methodology Based on Hype Cycle: The Case Study on Hybrid Cars (기대주기 분석을 활용한 수요예측 연구: 하이브리드 자동차의 사례를 중심으로)

  • Jun, Seung-Pyo
    • Journal of Korea Technology Innovation Society
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    • v.14 no.spc
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    • pp.1232-1255
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    • 2011
  • This paper proposes a model for demand forecasting that will require less effort in the process of utilizing the new product diffusion model while also allowing for more objective and timely application. Drawing upon the theoretical foundation provided by the hype cycle model and the consumer adoption model, this proposed model makes it possible to estimate the maximum market potential based solely on bibliometrics and the scale of the early market, thereby presenting a method for supplying the major parameters required for the Bass model. Upon analyzing the forecasting ability of this model by applying it to the case of the hybrid car market, the model was confirmed to be capable of successfully forecasting results similar in scale to the market potential deduced through various other objective sources of information, thus underscoring the potentials of utilizing this model. Moreover, even the hype cycle or the life cycle can be estimated through direct linkage with bibliometrics and the Bass model. In cases where the hype cycles of other models have been observed, the forecasting ability of this model was demonstrated through simple case studies. Since this proposed model yields a maximum market potential that can also be applied directly to other growth curve models, the model presented in the following paper provides new directions in the endeavor to forecast technology diffusion and identify promising technologies through bibliometrics.

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Analysis of the debris flow occurrence according to soil moisture conetnt in eaach soil layer based on predicted rainfall (예측 강우 기반의 토층별 토양수분 함량에 따른 토석류 발생 예측 분석)

  • Kim, Namgyun;Lee, Se On;Kim, Man-il
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.278-278
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    • 2022
  • 2020년 집중호우로 인하여 우리나라 전국에 걸쳐 약 2,000여 곳의 산사태, 토석류가 발생하였고 약 1,217ha의 피해 면적이 발생하였다. 피해지역의 특히 생활권 중심의 사면과 계류의 관리 필요성이 높아지고 있다. 산림청 산사태정보시스템에서는 토양함수지수가 80% 도달 시 주의보, 100% 도달 시 경보를 발령하는 대국민 서비스를 제공하고 있다. 본 연구에서는 토층의 깊이에 따른 함수비 분포에 따라 토석류의 발생 가능성에 대한 분석을 수행하고자 하였으며, 토양함수는 기상 수치모델에 의한 예측 강우 자료를 활용하였다. 예측 강우 모델은 토석류가 주로 발생하는 여름철 집중호우 시기인 남서풍을 고려하여 도메인을 구성하였고 산림의 증발산 및 토양수분 모의 정확도 향상을 위해 임상도와 토지피복도를 사용하여 보정하였다. 토층내 토양수분의 함량은 토질에 따라 그 특성이 다르기 때문에 토질과 관련한 주제를 이용하여 토양정보를 활용하였다. 내부마찰각, 점착력, 단위중량, 밀도, 지질도, 지형경사, 표고, 유효토심에 대한 정보를 구축하여, 예측강우에 따라 토층의 수분 함량을 추정하여 붕괴 발생 가능성을 분석하였다. 2006년 평창지역에서 발생한 토석류에 대하여 수행하였으며 토층의 심도는 0.5~1m 범위의 분포에 대하여 체적함수에 따른 실제 토석류 발생에 대한 검증을 수행하였다.

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Improvement in probabilistic drought prediction method using Bayes' theorem (베이즈이론을 이용한 가뭄 확률 전망 기법 고도화)

  • Kim, Daeho;Kim, Young-Oh
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2020.06a
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    • pp.153-153
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    • 2020
  • 우리나라에선 크고 작은 가뭄 피해가 자주 일어나고 있으며 최근엔 유래 없는 다년가뭄이 발생하면서 가뭄에 대한 경각심이 커지고 있다. 가뭄에 적절하게 대응하여 피해를 경감시키기 위해서는 신뢰도 높은 가뭄 예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 앙상블 예측과 베이즈이론(Bayes' theorem)을 수문학적 가뭄지수 중 하나인 SRI(Standardized Runoff Index)에 적용해 가뭄 확률 전망을 실시했으며 이를 EDP(Ensemble Drought Prediction)라고 칭하였다. 국내 8개 댐유역에서 EDP를 생성하고 개선하는 과정은 다음과 같이 진행된다. 우선 TANK모형을 활용한 1개월 선행 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP)의 결과를 SRI로 변환하여 EDP 확률분포를 생성한다. 그런 다음, EDP를 개선하기 위해 그 기초인 ESP에서 미흡한 토양수분 초기조건을 보완하고자 베이즈이론을 활용했다. APCC(APEC Climate Center)의 위성 관측 SMI(Soil Moisture Index) 자료로 SRI와의 회귀식을 구축, 이를 우도함수로 정의해 사전 EDP 분포를 업데이트한 EDP+ 확률분포를 생성했다. 그 결과, EDP와 EDP+ 모두 심도가 깊은 가뭄을 전망할수록 예측력이 기후학적 예측보다 좋지 않았다. 그럼에도 우도함수로 사용한 회귀식의 정확도가 높을수록 EDP+의 정확도도 향상되는 경향이 나타났으며, 이는 베이즈이론을 사용한다면 가뭄 확률 전망을 개선할 수 있다는 것을 의미하고 있다. 하지만, 확정 전망 정확도는 확률 전망 정확도와는 관계가 없었는데 이는 확정 전망과 확률 전망이 본질적으로 다르기 때문인 것으로 사료된다.

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Comparison of Various Discharge Estimation Methods in Straight Compound Channels (복단면 직선수로의 유량예측방법 비교 연구)

  • Kim, Ji-Sung;Kim, Keuk-Soo;Kim, Won
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.238-238
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    • 2011
  • 복단면 하도는 홍수소통을 위한 상부 하도와 생태계 서식처 강화와 유사이송능력 개선, 경제적인 유지유량의 확보 등을 도모하는 자연적인 저수로 하도로 구성된다. 그러므로 갈수기와 홍수기의 유량차가 큰 하천에서, 복단면 하도는 하천 공학, 환경 생태 관점에서 다양한 이점을 제공한다. 그러나 복단면 하도에서의 흐름저항, 조도계수, 통수능, 수위-유량관계, 횡방향 유속분포, 그리고 하상전단응력 분포는 단단면 하도와 상이하며, 중요한 차이점은 주수로부와 홍수터부 사이의 유속차로 인하여 발생하는 활발한 운동량 교환에 의해 추가적인 전단층이 생성되는 점이다. 주수로와 홍수터 사이에서 발생된 경계전단력(Apparent Shear Force, ASF)은 하천의 전반적인 통수능을 감소시켜 홍수의 하도내 저류효과를 증가시킬 수도 있다. 또한 주수로 및 홍수터가 분담할 수 있는 유량은 경계전단력에 민감하기 때문에, 홍수터에 수목 식재, 구조물 설치 등을 계획할 경우 정량적인 항력저항의 산정을 위하여 매우 중요하다. 현재까지 복단면에서 발생하는 경계전단응력을 추정하는 다양한 방법들이 개발되었으며, 각각의 방법으로 부터 경계전단력을 정량적으로 예측할 수 있다. 그러나 대부분의 방법이 실험에 근거한 경험적 방법이므로 각 식의 개발에 사용된 자료에만 적합할 수 있는 한계가 있으며, 균일한 수로의 기하학적 변수(전단면과 주수로의 하폭비, 홍수터와 주수로의 수심비, 홍수터와 주수로의 조도비, 주수로의 하폭대 수심비 등)에 의한 식으로 구성되어 수치모형에서 직접 활용하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 복단면 경계전단력 산정을 위하여 개발된 다양한 연구결과들을 비교 검토하고, 기존문헌 또는 웹상에서 가용한 수리실험 자료들을 이용하여 각 방법에서 계산된 유량과 실측 유량을 비교함으로써 각 방법이 지닌 한계를 분석하였다. 본 연구에서 검토된 5가지 방법은 Knight and Demetriou (1983)(이하 KD), Wormleaton and Merret (1990)(이하 WM), Cristodoulou (1992), Bousmar and Zech(1999) (이하 BZ) 그리고 Moreta and Martin-Vide (2010)(이하 MM)이다. BZ 방법을 제외하고 나머지 방법들은 전체 유량의 비교에서 5% 이내의 오차를 나타내었다. 그러나 나머지 4가지 방법 중 주수로부 유속의 비교에 있어서는 소규모 수로 실험자료만 이용한 KD 방법이 5% 이상의 오차를 나타내어 정확도가 떨어지는 것으로 나타났다. 따라서 비교적 단순한 형태의 Cristodoulou (1992) 방법이 적용하고자 하는 수로의 규모와 무관하게 복단면 유량예측에 적합할 것으로 판단된다.

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농업관련기업의 빅데이터 수용의도에 미치는 영향: 농업관련기업 종사자 중심으로

  • Ryu, Ga-Hyeon;Heo, Cheol-Mu
    • 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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    • 2021.11a
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    • pp.129-134
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    • 2021
  • 농업은 잦은 자연재해, 코로나 같은 예측하기 힘든 불확실성이 높아지는 상황이며 이를 해결하기 위해 새로운 기술적 접근방안과 돌파구 마련이 필요하다. ICT의 급속한 발전과 4차 산업혁명 시대가 도래하면서 데이터의 중요성은 더욱 커지고 있다. 빅데이터는 농업이 직면한 다양한 기술적 난제를 해결함과 동시에 생산,소비,유통 분야의 밸류체인 혁신을 통해 높은 경쟁력을 확보할 수 있게 핵심 요소가 될 것이다. 실제 농업 분야의 해외 사례를 살펴보면 주로 빅데이터에 대한 수집 분석이 기업을 중심으로 이루어지고 있고 기업의 새로운 가치 창출에 중요한 역할을 담당하고 있어 상업적 측면에서 활용가치가 매우 높음을 알 수 있다. 우리나라도 기업의 빅데이터 활용을 위한 다양한 시도가 이루어지고 있으나 아직은 대기업, 소수의 혁신기술 기반 중소기업이 대부분이다. 기업의 빅데이터 활용에 영향을 미치는 연구는 계속 진행되고 있으나, 산업별 특성이 반영되어 결과는 상이하게 나타났다. 또한 대부분의 연구가 조직 차원에서 초기 도입 의도에 영향을 주는 요인 파악에 집중하였다. 반면 기업이 빅데이터를 활용하여 성과를 창출하기 위해서는 각 분야 현업 종사자들의 지속적인 활용 의도에 영향을 미치는 요인에 관한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구는 혁신기술 수용 의도를 파악하는데 높은 설명력을 나타내는 통합기술수용이론(UTAUT)과 혁신성향 변수를 활용하여 농업 관련 기업 종사들의 빅데이터 수용 의도에 미치는 영향 요인들을 살펴보고 경제적 혜택과 실용적 혜택의 매개 효과를 분석하고자 한다. 실제 농업 관련 기업 종사자 대상 설문을 통한 실증 연구를 통해 현장 종사자들의 빅데이터 활용 수준을 높이고 우수의 고급 인력을 확보하여 육성하기 위한 방안을 제시하여 농업관련분야 기업의 빅데이터 활성화 정책 도출에 시사점을 제시하고자 한다.

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Optimized Bankruptcy Prediction through Combining SVM with Fuzzy Theory (퍼지이론과 SVM 결합을 통한 기업부도예측 최적화)

  • Choi, So-Yun;Ahn, Hyun-Chul
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.13 no.3
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    • pp.155-165
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    • 2015
  • Bankruptcy prediction has been one of the important research topics in finance since 1960s. In Korea, it has gotten attention from researchers since IMF crisis in 1998. This study aims at proposing a novel model for better bankruptcy prediction by converging three techniques - support vector machine(SVM), fuzzy theory, and genetic algorithm(GA). Our convergence model is basically based on SVM, a classification algorithm enables to predict accurately and to avoid overfitting. It also incorporates fuzzy theory to extend the dimensions of the input variables, and GA to optimize the controlling parameters and feature subset selection. To validate the usefulness of the proposed model, we applied it to H Bank's non-external auditing companies' data. We also experimented six comparative models to validate the superiority of the proposed model. As a result, our model was found to show the best prediction accuracy among the models. Our study is expected to contribute to the relevant literature and practitioners on bankruptcy prediction.

국내금융자산의 시장위험 추정에 있어서 ARCH류 모형의 유용성 평가

  • Yu, Il-Seong
    • The Korean Journal of Financial Studies
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    • v.11 no.1
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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.

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