• 기술혁신연구
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• 제17권1호
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• pp.97-117
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• 2009

델파이는 전문가의 의견에 기초하여 미래를 예측하는 방법이다. 텔파이가 얼마나 타당하고 신뢰할 수 있는지를 검토하는 것은 중요하다. 이 논문에서는 우리나라의 IT와 BT 분야의 델파이 조사의 정확도와 정밀도를 분석하고, 그 관계에 대해 논의한다. 분석 결과, 예측결과의 정확도와 정밀도는 그 분야와 전문도에 따라 일부 차이를 보였다. 또한, 전문도가 높은 응답의 경우, 예측결과의 정확도와 정밀도 간의 유의한 상관관계가 발견되었다. 이 결과는 예측의 정밀도가 정확도를 판단하는 하나의 기준이 될 수 있음을 의미한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제42권3호
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• pp.270-278
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• 2014

본 논문에서는 우주물체 궤도예측의 개선 방안에 관하여 기술하였다. 운용위성과 우주물체와의 근접 가능성 여부를 확인하기 위해 이용되는 TLE(Two-Line Element)를 가관측으로 사용하였고, 비행역학시스템을 통해 궤도결정 및 예측을 수행하였다. 궤도를 결정함에 있어 일정기간 내 일련의 TLE를 이용하여 상태벡터를 가정하였고, 결정기간 및 가관측수(pseudo-observations)에 따른 예측결과 오차를 분석하였다. 또한, 제안된 방식을 적용할 경우 궤도예측 정밀도가 향상 되는지를 알아보기 위해 수 미터 수준의 정밀궤도 확인이 가능한 아리랑위성 2, 3호를 대상으로 먼저 적용하였으며, 동일한 조건으로 우주물체에 적용한 결과를 분석하였다. 우주물체 궤도예측의 RMS 오차 비교 결과, 7일 전파기준으로 궤도 예측 정밀도를 약 90% 향상시킬 수 있었다. 우주물체의 개선된 궤도예측은 매일 수행되는 충돌가능성 분석에 이용되어 위험성이 높은 근접 우주물체의 1차적인 선별에 활용가능 할 것이다.

• 기계저널
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• 제50권4호
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• pp.36-41
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• 2010

이 글에서는 정밀유도포탄의 국내외 개발 현황과 특징에 대하여 분석하고, 정밀유도포탄을 개발하기 위해 소프트웨어 관점에서의 주요 설계 요소와 설계 방법에 대하여 기술하였다. 소프트웨어적으로 해결해야 되는 문제로 초기자세 예측과 바람 예측을 제기하였으며, 칼만필터를 활용하여 각 알고리즘을 설계하는 방안에 대하여 제시하고 있다. 뿐만 아니라 정밀한 결과를 위하여 GPS/INS 통합 알고리즘과 유도명령을 구성하는 방안에 대하여 기술하였다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.557-558
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• 2011

• 한국융합학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.9-16
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• 2021

과거 주가 데이터와 금융 관련 빅 데이터를 사용해 머신러닝 기법으로 주식시장을 예측하는 연구는 다양하게 있어 왔지만, HTS와 MTS를 통해 거래가 가능한 주가지수 연동 ETF가 생기면서 주가지수를 예측하는 연구가 최근 주목받고 있다. 본 논문에서는 KOSPI 연동 ETF를 거래할 목적으로 KOSPI의 상승 예측을 위한 머신러닝 모델과 하락예측을 위한 모델을 각각 구현한다. 이들 모델은 매개변수의 그리드 탐색을 통해 최적화 된다. 또한 정밀도를 개선해 ETF 거래 수익률을 높일 수 있도록 개별 모델들을 조합한 하이브리드 머신러닝 모델을 제안한다. 예측 모델의 성능은 정확도와 ETF 거래 수익률에 큰 영향을 미치는 정밀도로 평가된다. 하이브리드 상승 예측 모델의 정확도와 정밀도는 72.1 %와 63.8 %이고 하락 예측 모델은 79.8 %와 64.3 %이다. 하이브리드 하락 예측 모델에서 정밀도는 개별 모델보다 최소 14.3 %, 최대 20.5 % 개선되었다. 테스트 기간에 하이브리드 모델은 하락에서 10.49 %, 상승에서 25.91 %의 ETF 거래 수익률을 보였다. 인버스×2와 레버리지 ETF로 거래하면 수익률을 1.5 ~ 2배로 높일 수 있다. 하락예측 머신러닝 모델에 대한 추가 연구로 수익률을 더 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 항공우주기술
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• 제4권1호
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• pp.221-228
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• 2005

본 기술 논문에서는 아리랑 2호 APS의 안정적인 운용 및 TPF의 정밀도와 관련하여 궤도예측 시스템의 예측오차를 분석하였다. 본 논문에서는 보다 실제적이고 정확한 성능 및 오차 분석을 위하여 아리랑 2호 정상 운용 및 예상되는 연장 운용 시기와 유사한 태양활동을 보인 기간 동안의 아리랑 1호 실제 데이터를 이용하여 궤도결정 및 예측을 수행하였다. 본 기술 논문의 결과들은 아리랑 2호 APS와 지상 X-Band 수신국 간의 인터페이스 문서에서 할당된 "지상 궤도예측 정밀도"에 대한 분석 및 검증 자료로 활용될 수 있으며, 아리랑 2호 APS의 안정적인 운용에 중요한 참고 자료가 될 것으로 사료된다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동춘계학술대회
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• pp.461-464
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• 2008

연안에서의 태풍 해일에 의한 침수범람 지역 예측을 위하여 GIS를 통한 정밀 육도-해도 접합 및 분석을 만리포 해변을 대상으로 시범 수행하였다. 만리포 해변의 정밀 육도-해도 접합을 위하여 고해상도 지상 LIDAR 시스템의 시범 측량 자료와 국토지리정보원의 수치지형도, 국립해양조사원의 수치해도 수심자료 및 한국 주변해역의 30초격자 수심자료를 사용하였다. 또한 평균해수면 산정을 위하여 만리포에 설치된 수압식파고계 조위자료와 해변의 표척을 통한 목측 관측을 통한 조위자료를 활용하였다. 다양한 자료의 GIS 기반 육도-해도 접합 및 분석을 통한 정밀 지형도 구축 기술은 태풍 해일에 의한 침수범람 예측을 위한 정밀 격자 수치모델의 입력 자료로 활용되어 침수 범람 예측 결과의 재해도(Hazard Map) 작성이 가능하고, 나아가 침식 퇴적 등의 지속적인 해안선 변화 모니터링에 활용될 수 있다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2004년도 춘계학술대회 논문요약집
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• pp.252-252
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• 2004

새로운 공작기계나 절삭공구의 설계 및 개선을 위하여 절삭 공정 중 발생되는 절삭력 성분을 정확히 예측하는 것이 필요하다. 절삭 과정에서 절삭력 정보의 중요성은 그동안 공작기계 분야에서 익히 강조되어 왔다. 특히 주 절삭력 정보는 공구 파손을 예측하고 마모를 감지하여 그 밖의 다른 오동작을 검출해 내는 것에 있어서 매우 중요한 것으로 잘 알려져 있다. 최근 공작기계 강성 및 성능의 향상, 고속절삭용 공구의 발전, 금형 산업의 생산성과 정밀도 향상의 요구로 머시닝센터를 중심으로 고속가공에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. (중략)

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1994년도 추계학술대회 논문집
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• pp.757-762
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• 1994

본 연구에서는 정밀진단가공을 위한 파인 블랭킹 기술 개발을 위한 파인 블랭킹용 전용 프레스를 사용 하지 않고 범용 유압 프레스에서 조보 유압 장치에 의해 압력을 조절해가면서 가공특성에 관한 실험적 연구와 이론 해석을 수행한다. 실험을 위해 파인 블랭킹 금형과 유압 장치를 설계 제작하고, 정밀진단 특성에 제일 큰 영향을 미치고 있는 V-돌기( Vee-ring)의 유무와 위치 그리고 스트리핑력 및 카운터 펀 칭력 변화에 따른 제품 정밀도를 조사해 가면서 최적의 정밀도 예측 수단으로 적절함을 확인할 수 있었으며, 실험결과는 작업 조건에 관계없이 모든 제품이 깨끗한 전단면을 나타내고 있으며, 일반적으로 스트리핑력이 감소할수록, 그리고 카운터 펀칭력이 증가할수록 캠버량이 감소하고 특히 카운터 펀칭력에 큰 영향을 받고 있음을 알 수 있었다. 이와같은 현상은 유한 요소해석에 의한 캠버량의 예측에섣고 정성적으로 잘 일치하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.1-9
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• 2023

유방암 관련 기존 AI 연구는 보조적인 진단 예측이나 임상적 요인에 따른 진료 결과를 예측하는 주제가 많았다. 또한 연구기관의 코호트 자료나 일부 환자 자료를 이용하는 경우가 대부분이었다. 본 논문에서는 건강보험심사평가원이 보유하고 있는 전 국민 유방암 환자의 전수 데이터를 활용하여 유방암 환자의 40~50대와 다른 연령대 간의 생존 여부 예측과 생존 여부에 미치는 요인의 차이점을 분석했다. 그 결과, 환자들의 생존 여부 예측 정밀도는 40~50대가 평균 0.93으로 60~80대 0.86 보다 높았으며, 요인에 있어서도 40~50대는 치료횟수(46%)가, 60~80대는 나이(32%)의 변수 중요도가 제일 높았다. 기존 연구와 성능 비교 결과, 평균 정밀도가 0.90으로 기존 논문의 정밀도 0.81보다 높았다. 적용 알고리즘별 성능 비교 결과, 의사결정나무(Decision Tree), 랜덤포레스트(Random Forest) 및 그래디언트부스팅(Gradient Boosting)의 전체 평균 정밀도는 0.90, 재현율은 1.0으로 연령대 그룹 내에서 동일하였으며, 다층퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)의 정밀도는 0.89, 재현율은 1.0 이었다. 심평원의 전 국민 심사청구 빅데이터 가치 활용을 제고하기 위해 비전문가용 머신러닝 자동화(Auto ML) 도구를 사용한 더 많은 연구가 진행되기를 바란다.