• 응용통계연구
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• 제16권2호
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• pp.351-364
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• 2003

본 논문에서는 오차성분을 가지는 패널회귀모형에서 모형의 선형성을 검정 할 수 있는 검 정통계량을 제시하고, 유도한 검정통계량의 계산을 위하여 인공회귀방법을 이용하려한다. 모의실험 결과, Double-Length Artificial Resression(DLR)을 이용한 LM 검정통계량은 명목유의 수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났으며 검정력에 있어서도 기존의 검정에 비하여 높게 나타났다.

• 대한화학회지
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• 제44권2호
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• pp.102-108
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• 2000

고속액체크로마트그래피에서 RAH분자들이 상대적 용리시간을 다변량선형회귀분석과 인공신경망분석방법을 사용하여 학습시킨 후, 시험 세트의 상대적 용리시간을 예측하였다. PAH의 QSRR에서 주요한 설명인자는 분자연결지수($^1X_v,\;^2X_v$),길이와 폭의 비율(L/B) 및 분자 쌍극자 모멘트(D)이었다, 슬롯 모델과 관계깊은 L/B은 인공신경망분석방법에서는 적절한 설명인자로 작용하나, 다변량회귀분석에서는 그러하지 못하다. 시험세트에서 용리시간 예측도를 나타내주는 분산은 각각 인공신경망분석방법에서 0.0099, 다변량회귀분석방법에서 0.0114이었다. 인공신경망분석방법이 다변량회귀분석보다 더 좋은 결과를 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.20-20
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• 2017

최근 기후변화 영향에 따라 전 세계적으로 인명피해 및 재산피해를 유발하는 자연재난이 지속적으로 증가하고 있으며, 그로 인한 자연재해의 규모가 점점 더 커지고 있다. 실제로 우리나라에서도 지난 1994 년에서 2013 년까지 지난 20 년간 자연재해에 의한 피해액은 12조 3천억 원으로 집계되었으며, 이 중 강우와 태풍에 의한 피해가 85 % 이고, 대설에 의한 피해는 약 13 % 로 자연재해 중 대부분의 피해는 강우 및 태풍에서 발생하지만, 폭설에 의한 피해도 적지 않은 것으로 나타났다. 이에 따라, 정확한 예측을 위해 신뢰도 높은 자료 구축을 통한 대설피해 예측에 관한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대설피해액 예측을 위해 우리나라의 63개 기상 관측소에서 관측한 적설심 자료 및 기상관측 자료와 사회 경제 자료 총 11개를 대설피해 예측을 위한 입력변수로 선정하고, 이를 기상관측소가 속한 도시의 면적에 따라 3개의 지역으로 구분하였다. 주성분분석을 활용하여 선정된 입력변수들을 4개의 주성분으로 구분하고, 인공신경망 및 다중선형 회귀 모형을 구성하여 각 지역별 대설피해 예측의 오차를 분석하였다. 적용결과, 인공신경망 모형을 이용한 대설피해 예측의 수정결정계수는 22.8 %~48.2 %를 나타냈고, 다중선형회귀 모형의 수정결정 계수는 9.2 %~39.7% 로 나타났다. 그러므로 인공신경망 모형이 다중회귀 모형보다 선택된 입력자료를 활용하여 대설피해를 예측하는 목적으로 조금 더 우수한 결과를 나타내었다. 향후 자료를 보완 및 모형의 고도화를 통해 보다 정확한 대설피해 예측 함수 개발이 가능할 것으로 기대된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권4호
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• pp.345-352
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• 2020

최근 하천범람에 따른 피해를 최소화하기 위해서는 대피를 위한 선행시간을 확보하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 현재 하천에서 측정되고 있는 수위 관측 자료를 이용하여 이상호우 발생시 하류의 수위를 예측하였다. 수위 예측을 위해 다중회귀모형 및 인공신경망 모형을 섬강시험유역에 적용하였다. 다중회귀모형 및 인공신경망 모형의 학습에는 섬강시험유역의 2002년부터 2010년까지의 수위 관측 자료를 이용하였으며, 학습된 모형을 이용하여 발생 가능한 수위를 예측하였다. 모의 결과 인공신경망 수위예측모형의 결정계수는 0.991 - 0.999로 나타났으며, 다중회귀수위예측 모형의 결정계수는 0.945 - 0.990로 나타나 인공신경망을 이용한 수위예측모형이 다중회귀모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 하천에서 선행시간을 확보한 홍수 예보 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.350-358
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• 2020

본 연구는 인공지능에 대한 지식과 감정적 요인 그리고 수용의도 간의 관계에서 위험인식이 어떤 영향을 미치는지 그 과정을 살펴보고자 매개 및 조절효과를 실증 분석하였고, 인공지능의 수용성을 높일 수 있는 시사점을 제시하였다. 이를 위해 10대부터 40대까지 설문조사를 실시하여 1,969명의 유효 표본을 확보하였고, 분석방법으로는 매개회귀분석과 조절회귀분석을 활용하였다. 분석결과에 따르면, 첫째, 인공지능에 대한 지식과 감정은 인공지능 수용의도에 유의한 영향을 보였다. 둘째, 인공지능에 대한 감정과 수용의도의 관계에서 위험 인식은 부분매개효과 및 조절효과를 확인하였다. 셋째, 인공지능에 대한 지식과 수용의도의 관계에서 위험인식은 조절효과만 유의하게 나타났다. 종합적으로, 인공지능에 대한 감정이 부정적으로 형성될수록 개인이 느끼는 위험인식이 높아지게 되고, 높아진 위험인식은 인공지능의 수용의도를 낮출 수 있는 과정을 반영하고 있었다. 또한 인공지능에 대한 감정변수의 영향력이 지식변수보다 더욱 강한 영향을 미치고 있음을 확인하였고, 인공지능에 대한 위험인식이 낮은 집단일수록 인공지능에 대한 지식과 감정에 대한 영향력이 더욱 뚜렷하게 나타났다. 분석결과를 바탕으로 연구의 시사점과 향후 연구를 위한 제언을 논의하였고, 인공지능의 성공적인 사회적 안착을 위해 보다 다양하고 확장적인 연구들을 기대한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.51-57
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• 2021

근래에 초등학교에서 맞춤형 지능 정보 시스템 서비스를 학생들에게 제공하기 위하여 인공지능 기술을 활용하는 사례가 늘고 있다. 그러나 인공지능의 원리를 학습하는 것도 활용만큼 중요하다고 볼 수 있는데, 그 이유는 인공지능의 원리를 터득함으로써 고도 기술사회의 변화에 대한 적응력을 길러 줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 초등학생들에게 적합한 실세계의 문제를 인공지능 기반의 예측 시스템으로 해결하는 경험을 통하여 선형회귀 알고리즘의 작동원리를 이해하도록 하였다. 이를 위하여 스크래치로 만든 시뮬레이션 프로그램을 사용하여 학생들이 선형 회귀 모델을 찾도록 하였다. 이 과정을 통하여 학생들은 데이터를 분석하고, 예측 모델의 정확도를 비교하였고, 적합한 예측 모델을 발견함으로써 생활주변의 문제를 해결하는 능력을 보여주었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.449-449
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• 2022

제주도는 용수의 대부분을 지하수에 의존하므로 지하수위의 예측 및 관리는 매우 중요한 사항이다. 제주도의 지층은 화산활동에 의한 현무암이 겹겹이 쌓여있는 형태를 나타내며 육지의 지층구조와 매우 다른 복잡한 형태를 나타낸다. 이에 따라 제주도 지하수위의 예측은 매우 난해하며, 최근에는 딥러닝 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측하는 연구사례가 증가하고 있다. 기존의 연구들은 인공지능 모델들이 지하수위를 적절히 예측한다고 보고하고 있으나 예측의 적절성에 대한 판단기준을 제시하지 못하였으므로 이에 대한 명확한 제시가 필요하다. 본 연구의 목표는 인공지능을 활용한 지하수위 예측오차가 허용 가능한지 판단할 수 있는 기준을 제시함에 있다. 이를 위해 전 세계의 과거 20년 동안 관련 연구결과들을 수집 및 분석하였으며, 분석 결과 인공지능 모델의 지하수위 예측오차는 지하수위 변동성이 큰 지역일수록 증가하는 것을 확인하였다. 이것은 지하수위의 변동형태가 크고 복잡할수록 인공지능 모델의 지하수위 예측성능은 낮아진다는 것을 의미한다. 이 관계를 명확하게 나타내기 위해 지하수위 최대변동폭과 평균제곱근오차 및 최대오차와의 관계를 선형회귀식으로 도출하여 허용가능한 예측오차 기준을 제시하였다. 그리고 기존 연구들에서 제시한 Nash-Sutcliffe 효율성지수와 결정계수를 분석하여 선형회귀식에 의한 기준을 보완할 수 있는 추가적인 기준을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절성 판단기준은 향후 지속적으로 증가하는 인공지능 예측연구에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.275-278
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• 2013

영화의 흥행 요소를 파악하여 영화의 흥행 여부를 예측하는 것은 영화의 수익성 부분에서 아주 중요하다. 영화 시장이 과거와는 다르게 증가함에 따라, 다양한 영화 흥행에 관한 예측 연구들이 개발되었다. 본 논문에서는 영화 흥행 요소들을 수집하고 다중회귀 분석을 통해서 유의수준을 만족하는 흥행 요소들을 선택한다. 그 후, 이러한 요소들을 예측 방법들의 입력값으로 사용하여 영화 흥행을 예측한다. 성능을 비교하기 위해 본 논문에서 제안한 방법과 현재 개발된 영화 흥행 예측 방법(다중회귀, 의사결정트리, 인공신경망)들을 정확도와 평균제곱근오차를 통해 예측 모형의 성능을 비교한다. 그 결과, 다중 회귀 분석을 통해 유의한 흥행요소들만을 고려한 예측 방법의 정확도가 모든 흥행 요소들을 고려한 예측 방법보다 평균 8.2% 향상되었고, 현재까지 개발된 영화 흥행 예측 방법보다 더 높은 예측 성능을 보여준다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.195-202
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• 2006

본 연구에서는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여, 동계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하였다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공 지능적인 방법으로서 최근 널리 사용되고 있는 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 5가지 방법론을 통합한 Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN) 통합모형을 제시하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 WP-ANN 통합모형은 다변량 판별분석, 로지스탁 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망 등의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 유수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 기업부도예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1B호
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• pp.39-50
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• 2006

홍수를 예측하기 위해서 국내 5대강 유역의 홍수통제소는 저류함수모형을 사용하고 있으며 현재까지 홍수예측에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 현재 홍수통제소에서 사용되고 있는 저류함수모형과 과거의 강우-수위 관계를 이용한 회귀분석(regression analysis), 그리고 인공신경망(artificial neural network)을 이용하여 홍수를 예측하고 이를 비교, 분석하고자 하였다. 저류함수모형의 경우는 홍수통제소의 대표매개변수와 보정된 최적(평균)매개변수를 적용하였다. 그리고 회귀분석과 인공신경망은 1995~2001년까지의 홍수사상 중 4개의 홍수사상을 선택하여 회귀계수를 구하고 역전파(backpropagation) 알고리즘을 사용하여 학습을 시켰다. 그 결과 저류함수모형의 경우 최적 매개변수를 이용하였을 때 기존의 홍수통제소에서 사용하고 있는 대표매개변수보다 예측이 개선되었으며, 회귀분석의 방법인 다중회귀분석, Robust 회귀분석, Stepwise 회귀분석을 이용한 홍수예측은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있었다. 역전파 알고리즘을 사용한 인공신경망의 경우도 회귀분석을 이용한 홍수예측보다는 다소 못하였지만 정확한 결과를 얻을 수 있었다.