• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권1호
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• pp.1-8
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• 2016

최근 강력 범죄 및 우발 범죄가 끊이지 않고 있으면서 사회적 불안감이 고조되고 있다. 이에 따라 방범용 카메라, CCTV (Closed Circuit Television)가 범죄 증거 확보와 치안을 위해 사용되고 있다. 그러나 CCTV는 주로 사후 처리 기능으로 사용하고 있으며 사전에 범죄를 예방하기는 힘들다. 본 연구에서는 CCTV로부터 수집된 보행자 데이터를 이용하여 객체의 행동을 분석하고 위험 행동 여부를 추정하기 위한 유연성 다중 회귀 모델을 제안한다. 유연성 다중 회귀 모델은 필터링, 상황분석, 예측 단계로 구성되어 있다. 먼저 보행자에 대한 환경과 상황에 대해 필터링한 후 상황분석에 대한 정보를 구축하고 관찰 객체에 이상 행동이 결정된다. 마지막으로 연관분석을 통해 객체의 행동이 예측되어 위협 상황을 통지한다. 이를 통해 다중 지역에서 객체의 행동을 추적하여 객체 행동의 위험여부를 알 수 있으며, 행동 예측을 통해 범죄 발생을 예측 가능하다.

• 부동산연구
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• 제28권3호
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• pp.21-35
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• 2018

최근 주택담보대출 이행이력에 대한 연구는 중도상환 위험과 분리하여 채무불이행 위험의 작용을 연구할 필요성에 대하여 주의를 환기한다. 본 연구는 미국 연방주택모기지회사(Freddie Mac)의 유동화된 주택담보 대출 자료를 이용하여 차입자의 채무불이행 의사결정을 다룬다. 자료는 2011년 1월에서 2013년 9월이다. 추정 모델은 Cox의 비례적 위험 모델이다. 본 연구는 두 개의 연체 모형을 내포한 채무불이행 모델을 제안한다. 하나는 연체와 이행 더미변수이고, 다른 모형은 연체확률 모델이다. 본 연구는 Vuong (1989) 논문의 예에 따라, 설명력 테스트를 수행하였다. 테스트는 내포모델과 중첩모델로 나누어 두 차례 시행하였다. 본 연구는 연체확률 모델이 통계적으로 유의하게 연체와 이행 더미변수보다 우월함을 증명하였다. 또한 Shumway (2001) 논문에서 제시된 방법론에 따라 예측력 테스트를 수행한바, 연체확률 모델이 연체와 이행 더미변수 모델보다 우월함을 보였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제33권1호
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• pp.75-87
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• 2017

본 연구의 목적은 시스템 다이내믹스를 활용하여 선박 연료유 가격의 중장기 예측분석을 수행하는 것이다. 연료유 가격의 정확한 예측을 위해 가격 결정에 영향을 미치는 다양한 변수들 간의 인과적 관계를 바탕으로 정량화된 모델을 구축하였다. 연료유 가격 결정에는 유가에 영향을 미치는 원유 소비와 생산, 경제변화에 영향을 미치는 GDP, 환율 등과 함께 해운물류시장의 수요와 공급에 의해 결정되는 해상운임 등 다양한 구성변수들을 기반으로 시스템 다이내믹스를 활용한 연료유 가격을 예측하고 MAPEs 등을 통한 객관성을 검증하였다. 본 연구의 분석 결과 2029년까지의 연료유 가격은 2016년 대비 소폭 상승세를 보일 것으로 예상되지만 지난 2012년과 같은 급등세는 나타나지 않을 것으로 전망되었다. 본 연구는 각종 변수들 간의 동적인 인과관계를 활용하여 연료유 가격을 예측하여 합리적 추정결과를 유도할 수 있었다는 점과 가격 결정에 영향을 미치는 다양한 변수들의 구조적 관계를 손쉽게 파악함으로써 연료유 가격 변화에 대한 종합적인 위험 관리가 가능하여 해운기업의 효율적인 선대관리를 지원하는데 가치를 가지고 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.47-52
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• 2014

종분포모형은 생물다양성 평가, 보호지역 지정, 서식지 관리 및 복원, 기후변화 예측 등의 다양한 분야에 활용되고 있으나 공공이나 정책분야에서는 모형의 불확실성으로 인하여 활용이 제한적이었다. 최근에는 이러한 모형의 불확실성을 저감하기 위하여 앙상블이나 합의모형 등의 다중모형을 적용하는 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 히어리를 대상으로 단일모형과 앙상블(다중) 모형을 적용하고 이를 비교하는 연구를 수행하였다. 모형은 AUC와 kappa, TSS를 이용하여 적합도를 평가하였으며, 이 중 모형 간의 비교가 용이하고 이항형 지도로 바로 변환할 수 있는 TSS가 효과적이었다. 단일모형과 앙상블 모형 모두 높은 모형적합도를 나타내었으며, 다중 모형 중에서는 RF, Maxent, GBM이 높게, GAM, SRE는 비교적 낮게 평가되었다. 예측지도에서는 단일모형에 비해 다중모형의 예측범위가 과대 추정되는 경향이 있었다. 이는 여러 모형이 중첩된 결과로 현장전문가와 모형전문가들 간의 협력연구를 통하여 적절한 모형 선택과 가중치 부여 등을 통하여 문제를 해결할 수 있다. 앙상블모형을 공간의사결정이나 보호지역계획에 활용하기 위해서는 불확실성의 정도와 원인을 파악하고, 이를 저감하려는 개선작업과 함께 결과의 불확실성이나 위험성을 인지하고 의사결정을 해야 한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.45-52
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• 2023

최근 온실가스에 의한 기후변화가 심화하고 있어, 국제사회는 UN 기후변화협약을 통해 온실가스 감축 노력을 경주하고 있다. 본 연구는 해외 탄소저감 사업에 투자함에 있어 고려해야할 위험요소 및 투자 판단의 방법론을 제시함을 목적으로 한다. 이를 위해 2건의 실제 해외 프로젝트 사례를 연구 대상으로 선정하였다. 분석 방법으로는 주요 위험요소의 데이터를 확률분포로 정의하고 이를 경제성 분석 모델에 적용하여 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션 방법으로 사업의 순현재가치를 확률적으로 추정하였다. 또한, 정책적 변화에 따른 순현재가치의 변동 범위를 분석하였다. 그 결과 A 프로젝트의 순현재가치는 기본 가정하의 확정적 값보다 평균값이 19% 하향하였고, 음(-)의 순현재가치를 나태낼 확률이 12.2%로 나타났다. B 프로젝트의 경우 평균값이 12.5% 하향, 음(-)의 순현 재가치 확률은 1% 미만으로 나타났다. 정책적 변화를 고려하면 A 프로젝트는 총 탄소배출권 발생량 대비 72.9% 이상을 획득하여야 경제적 이득을 취할 수 있으며, B 프로젝트의 경우 49.5% 이상을 획득하면 경제성이 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과로써 A 프로젝트 사례는 기본가정 하의 확정적 순현재가치보다 평균값이 현저히 하향하여, 주요 위험요인의 변동에 따라 투자결정에 유의가 필요하며, 정책적 변화를 고려하면 탄소배출권 분배 비율을 프로젝트 규모에 따라 차등 적용해야한다는 정책적 시사점을 구체적으로 제시하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제42권5호
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• pp.1-12
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• 2005

이동로봇과 작업로봇의 직결연결 형태인 이동매니퓰레이터는 원자로 내부와 같은 위험한 작업환경에서 다양한 일한 처리하기위해 유용한 시스템이라 할 수 있다. 하부의 이동로봇은 non-holonomic 시스템이고 상부의 작업로봇의 결합으로 인하여 기구학적 잉여자유도를 갖고 있다. 그러나 주행 중 작업공간 확보로 인하여 고정식 매니퓰레이터보다 더 효율적인 작업이 가능 하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 영상정보에 의한 물체인식 및 최적주행을 수행하기 위하여 이동로봇에 장착된 능동카메라에 인식된 영상과 실제 물체간의 기하학적 관계를 이용하여 직교좌표상의 물체의 위치를 추정할 수 있도록 하였다. 두 번째로 시스템의 위치변위 및 영상정보를 이용하여 물체위치를 추정하고 동차행렬을 이용하여 이동매니퓰레이터의 현 위치와 물체간의 최적경로를 결정하는 방법을 제시하였다. 제시한 방법을 시뮬레이션과 이동매니퓰레이터를 이용한 실험데이터분석을 통하여 유효성을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.53-53
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• 2019

최근 지구온난화로 인한 기상 이변의 이유로 우리나라뿐만 아니라 세계 여러 국가에서 홍수 및 가뭄이 빈번하게 발생하고 있다. 특히 우리나라에서는 게릴라성 호우가 빈번히 발생하여 저지대 및 많은 지역에서 홍수가 발생하고 있으며, 연평균 총 강우량은 매년 비슷하나 게릴라성 호우와 같은 폭우의 빈도가 증가되고 있어 상대적으로 과거에 비해 가뭄의 발생기간도 길어지는 실정이다. 다시 말하면 게릴라성 호우와 같은 폭우는 잦아졌지만 강수량 자체는 감소하는 추세이다. 이는 홍수와 가뭄의 위험이 더 커졌다는 것을 의미한다. 이에 우리지역의 전체 물 이용 및 관리의 효율화가 필수적이며, 물 이용량의 약 50%를 차지하는 농업용수의 효율적 이용 및 관리가 중요하다. 따라서 본 연구에서는 관개기에 필요한 물이 얼마나 사용이 되는지에 대한 작물의 생육시기별 필요수량을 산정하고, 산정된 필요수량의 갈수빈도분석을 실시하고자 한다. 갈수빈도분석을 통해 재현기간에 따른 작물의 순별 필요수량 따라 저류조에 유입되는 빗물의 양으로 얼마만큼 해결이 되는지 확인하여 빗물의 사용량을 산정하여 저류조의 적정 용량을 검토하고자 한다. 작물계수를 이용하여 작물별 필요수량은 HOMWRS　프로그램을 이용하여 산정하며, 작물별 생육시기에 따른 필요수량에 대한 갈수빈도분석은 수문 통계 분석과 적합도 검정을 통하여 GUM, PT3, GEV, GLO, GPA 및 GNO분포를 대상으로 적정 분포를 선정한다. 선정된 분포형을 통해 재배작물별 생육시기에 따른 필요수량 계열의 설계 필요수량을 산정한다. 이에 따른 필요수량과 갈수빈도분석 결과를 통해 재배작물의 순별 수요량을 추정한다. 재배작물의 순별 물 수요와 잠재적인 저류조의 높이를 통해 빗물을 얼마만큼 재이용할 수 있는지에 대한 수용 비율(sufficiency ratio)을 산정하고. 순별 수요량에 따른 밭 작물의 적정 빗물 저류조 용량을 결정하는 방법을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.453-453
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• 2018

2017년 12월 기준 우리나라에 등록된 자동차는 약 2,200만 이상으로, 그 증가율은 매년 증가하는 추세이다. 이러한 최근 차량대수 및 고자산인 외산차 보유율 증가는 자연재난에서 노출과 관련한 위험도를 증가시키는 주요인이 되며, 홍수발생 시 상당한 규모의 경제적 피해를 야기한다. 현재 국가연구개발사업으로 진행 중인 행정안전부(2017) 연구는 위험지역 내 차량의 공간적 분포와 차량유형별 침수심에 따른 취약성을 고려하여 어떠한 홍수사상으로부터 예상되는 차량 피해액을 추정하는 방법을 제시한 바 있다. 여기서는 어떠한 집계구 내에서 동일한 침수심 구간을 가지는 면(polygon)을 분석단위로 하고 있는 데, 이를 편의성 차원에서 벡터자료에 기반 한 연산과정을 수행할 경우 정의된 침수구역도(재해정보)의 고유 정보가 훼손되거나, 세분화된 침수심 구간에 따른 손상률 관계를 사용할 수 없는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 격자 기반의 침수구역도와 인벤토리 지도로부터 Raster GIS 공간연산을 활용한 차량피해 산정절차를 제시하였고, 이를 신천수계 하천기본계획(경기도, 2011)에서 계획된 치수사업에 적용하여 홍수빈도별 사업시행 전후 상황에 적용하였다. 이 과정에서 침수구역도는 인벤토리 상의 집계구 면적을 고려하여 $5m{\times}5m$ 크기로 제작하였고, 동일한 격자크기로 변환된 인벤토리는 변환 전후 면적을 기준으로 할 때 거의 오차가 없는 것으로 확인되었다. 그리고 Raster 공간연산으로부터 침수편입률을 결정하는 과정에서 집계구 넘버 및 침수심 정보를 확인하기 위한 자료별 전처리 과정을 제시하였고, 여기서 집계구 넘버는 인벤토리 정보와 침수심 정보는 손상함수와 연계된다. 본 연구에서 제시한 결과는 향후 실무에서 직접 적용하는 데 활용하기 위하여 방법론과 함께 가이드라인 문서로 정리할 계획이다.

• 한국농림기상학회지
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• 제8권4호
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• pp.250-259
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• 2006

열흘간격의 순평년 온습도 변화에 따른 산불발생위험성을 분석하기 위해 1995년부터 2004년까지 과거 10년 동안의 산불통계자료와 1971년부터 2000년까지 순평년 평균온도 및 습도자료를 이용하였다. 순평년온습도 변화에 따른 산불발생위험성 평가를 위해 산불발생빈도가 높고 대형산불 발생이 가장 많은 시기인 3월 하순부터 4월 중순까지를 대상으로 하였다. 분석을 위해 가장 일반적으로 사용하는 거리역산가중 (IDW)방법을 이용하여 우리나라 전역의 산불발생빈도 및 온습도 표면을 1 km 간격으로 추정하였다. 산불발생빈도가 가장 높은 4월 초순은 중부내륙, 경기동부, 동해안 지역에서 산불발생 빈도가 높게 나타났으며, 순평년 온습도 변화에 따른 산불발생위험 회귀분석 결과 결정계수($R^2$)가 0.4-0.6 사이에 분포하여 온도와 습도를 독립변수로 하는 다중회귀분석 방법보다 설명력이 향상되는 결과를 보였다. 산불발생에 영향을 미치는 평균온도의 범위는 3월 하순이 $6-10^{\circ}C$, 4월 초순은 $9-12^{\circ}C$, 4월 중순은 $11-14^{\circ}C$ 구간에서 산불발생이 많았고, 평균습도의 경우 3월 하순은 62-67%, 4월 초순은 61-65%, 4월 중순은 60-67% 구간에서 산불발생빈도가 높았다.