• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.227-234
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• 2000

지금까지 수행된 대부분의 유가예측은 주고 계량 데이터를 기반으로 하는 여러 가지 계량 모델을 구성하여 수행되었으며, 그 결과 산유국 동향과 같은 국제 유가시장의 불확실성을 제대로 반영하지 못했다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 계량경제학적인 접근방법과 전문가시스템을 통합한 유가예측 시스템을 설계 및 구현하였다. 즉, 계량 데이터를 기초로 유가예측 모델을 구성하고, 산유국동향과 같은 비계량적인 요인이 유가에 미치는 영향에 대한 실무자의 경험적인 지식은 지식베이스로 구축함으로써, 유가예측과 관련된 다양한 요인들을 폭넓게 고려할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 유가예측 모델로는 대표 유종의 유가 및 수급 전망을 위한 동적 선형연립 모델과 유종간 유가의 균형차액을 예측하기 위한 Fully Modified 공적분 회귀분석 모델을 구성하였으며, 유가예측 모델에서 반영하기 어려운 산유국 동향이나 OPEC정책, 선물시장 동향 등은 실무자의 경험적인 지식을 바탕으로 시스템 예측변수로 설정하여 유가예측에 반영할 수 있도록 지식베이스를 구축하였다. 또한, 본 시스템에서는 유가예측 이외에 석유 수급을 전망하고, 유가 및 수급과 관련된 다양한 정보를 제공하고 관리하는 기능을 제공하고 있다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2005.02a
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• pp.254-260
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• 2005

이 논문에서는 산사태 취약성 분석을 목적으로 확률론적 공간통합의 틀 안에서 범주형 자료와 연속형 자료를 효율적으로 처리할 수 있는 비모수적 우도비 추정 모델과 모수적 예측적 판별 분석 모델을 적용하였다. 적용 모델의 비교를 위해 1998년 여름철 산사태로 많은 피해를 입은 경기도 장흥 지역과 충청북도 보은 지역을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 장흥 지역에서는 두 모델이 유사한 예측 능력을 나타내었으나, 보은 지역에서는 모수적 예측적 판별 분석 모델이 상대적으로 높은 예측 능력을 나타내었다. 결론적으로 제안한 두 모델은 산사태 취약성 분석을 위한 연속형 자료 표현에 효율적으로 적용될 수 있으며, 두 모델이 개별적인 연속형 자료 표현의 특성을 가지고 있기 때문에 다른 사례 연구를 통한 검증 작업이 병행되어야 할 것으로 생각된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1393-1397
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• 2008

본 연구의 목적은 대청호와 하류 하천을 연계하여 연속적으로 부유물질의 이송, 확산, 침강과정을 해석 할 수 있는 통합 탁수 모델을 구축하는데 있다. 저수지와 하천을 연속적으로 모의하기 위해서 횡방향 평균 2차원 수리 수질 모델인 CE-QUAL-W2 (W2)를 사용하였다. 그러나 W2모델은 탁도를 모의 할 수 있는 알고리즘이 없기 때문에 모델 경계지점에서의 탁도-부유사(SS) 농도 상관관계를 조사하여 연속 측정된 탁도를 SS로 변환하였고, SS를 입자크기에 따라 3개의 그룹으로 나누어 각각의 침강속도가 다르게 모의하였다. 모의된 SS는 다시 저수지내 관측지점의 탁도-SS 상관관계를 이용해 탁도로 변환하여 실측값과 비교하였고, 하류 하천에서 취수하는 부여 취수장의 탁도-SS 상관관계를 이용하여 취수 원수의 탁도와 모의값을 비교하였다. 하천의 탁도는 실측값이 없는 관계로 모의된 SS를 그대로 하천의 SS 실측값과 비교하였다. 연구결과 통합모델은 저수지내에서 탁도의 수심별 농도를 잘 예측하였고 입자 크기별 침강속도를 고려한 결과 기존의 단일 SS 침강속도 모델에 비해 탁도 예측 성능이 향상되었다. 모델은 강우시 하천에서 급증하는 SS의 농도 변화를 잘 예측하였고, 금강 하류에 위치한 부여 취수장의 일별 취수 원수의 탁도 시계열 변화와도 비교적 잘 일치하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.969-972
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• 2010

소프트웨어 제품의 품질을 보장하기 위해서는 제품을 개발하는 단계에 미리 결함율을 예측하여 원하는 수준의 품질을 확보하는 것이 중요하다. 결함은 사용자의 요구사항이 제품으로 구현되고 기능에 대한 테스트가 수행되는 단계에 가장 객관적이며 정량적으로 관리될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 통합테스트에 대한 계획을 수립하는 단계에 제품에 대한 결함율을 미리 예측하여 제품 결함율이 조직의 관리범위에 들어올 수 있도록 통제하는 결함예측모델을 제안한다. 조직의 제품 결함율 베이스라인을 설정하고 통합테스트 결함율에 영향을 미치는 변수들과의 회귀분석을 통해 통합테스트 결함예측모형을 구축한다. 또한 제품 결함율에 영향을 미치는 변수들과의 회귀분석을 통해 제품 결함예측모형을 구축하고 결함예측모형을 활용해 제품 결함율을 분석 및 통제한다. 본 논문에서 제안한 결함예측모델은 실제 프로젝트에 적용하여 실효성을 검증하였으며 제품이 완성되기 전에 결함율을 예측하여 통제할 수 있게 함으로써 소프트웨어 품질을 향상한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.135-140
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• 2007

이탈 고객 예측은 데이터 마이닝에서 다루는 주요한 문제 중에 하나이다. 이탈 고객 예측은 일종의 분류(classification) 문제로 의사결정나무추론, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망 등의 기법이 많이 활용되어왔다. 일반적으로 이탈 고객 예측을 위한 모델은 고객의 인구통계학적 정보와 계약이나 거래 정보를 입력변수로 하여 이탈 여부를 목표변수로 보는 형태로 분류 모델을 생성하게 된다. 본 연구에서는 고객과의 지속적인 접촉으로 발생되는 추가적인 사건 정보를 활용하여 연관성 규칙을 생성하고 이 결과를 기존의 방식으로 생성된 분류 모델과 결합하는 이탈 고객 예측 방법을 제시한다. 제시한 방법의 유용성을 확인하기 위해서 특정 국내 신용카드사의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 제시된 방법이 기존의 전통적인 분류 모델에 비해서 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 제시된 예측 방법의 장점은 기존의 이탈 예측을 위한 입력 변수들 이외에 고객과 회사간의 접촉을 통해서 생성된 동적 정보들을 통합적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 실시간으로 이탈 확률을 갱신할 수 있다는 점이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.366-366
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• 2022

유역의 하천유량과 같은 수문 시계열을 모의 또는 예측하기 위한 수문 모델링에서 최근 기계 학습 방법을 활용한 연구가 활발하게 적용되고 있는 추세이다. 이러한 데이터 기반 모델링 접근법은 입출력 자료에서 관찰된 패턴을 학습하며, 특히, 장단기기억(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크는 많은 연구에서 수문 시계열 예측에 대한 적용성이 검증되었으나, 장기간의 고품질 관측자료를 활용할 때 더 나은 예측성능을 보인다. 그러나 우리나라의 경우 장기간 관측된 고품질의 하천유량 자료를 확보하기 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 LSTM 네트워크의 학습 시 가용한 모든 유역의 자료를 통합하여 학습시켰을 때 하천유량 예측성능을 개선할 수 있는지 판단해보고자 하였다. 이를 위해, 우리나라 13개 댐 유역을 대상으로 대상 유역의 자료만을 학습한 모델의 예측성능과 모든 유역의 자료를 학습한 모델의 예측성능을 비교해 보았다. 학습은 2001년부터 2010년까지 기상자료(강우, 최저·최고·평균기온, 상대습도, 이슬점, 풍속, 잠재증발산)를 이용하였으며, 2011년부터 2020년에 대해 테스트 되었다. 다지점 통합학습을 통해 테스트 기간에 대해 예측된 각 유역의 일 하천유량의 KGE 중앙값이 0.74로 단일지점 학습을 통해 예측된 KGE(0.72)보다 다소 개선된 결과를 보여주었다. 다지점 통합학습이 하천유량 예측에 큰 개선을 달성하지는 못하였으며, 추가적인 가용 자료 확보와 LSTM 구성의 개선을 통해 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.18-18
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• 2020

금강하구와 같이 막힌 대형 하구는 근본적으로 복잡한 물리화학적 프로세스와 다양한 이해당사자간의 갈등 때문에 단편적인 접근으로는 관리의 한계가 있을 수밖에 없는 환경이다. 더욱이 하굿둑의 갑문을 열어 하구순환을 복원하는 해수유통 사업은 그 자체가 가지는 환경적 효용성의 확인과 기존 용수이용 체계의 전면적 변화와 관련된 상당한 비용이 요구된다는 면에서 특별한 논란이 되어왔다. 본 연구는 해수유통으로 인한 금강 하구해역의 수리, 수질, 퇴적 및 생태 등 다양한 환경적 변화를 집중적인 현장 조사 및 통합 모델링을 통해 정량적으로 예측하고 이를 지역 이해당사자 논의 체계인 금강하구해역정책협의회에 제공함으로써 해수유통과 연관된 이해당사자 간 갈등을 완화하고 과학적 자료에 근거한 정책결정을 지원하기 위해 수행되었다(과학-정책의 통합). 조사연구는 하굿둑 갑문 개방에 따른 다양한 시나리오별로 해수유통으로 인한 영향을 하구해역(하굿둑의 바다 쪽 해역)과 하구호(하굿둑의 하천 쪽 담수역)에 미치는 영향을 검토하였다(하천-하구호-연안해역의 공간적 통합). 시나리오는 하구해역정책협의회의 요구사항을 반영하여 개발되었고, 시나리오별 영향파악은 수리(조석 및 파랑 포함), 퇴적물 이동 및 수질은 Delft3D모델을, 유역으로부터의 유량 및 오염물질 부하량은 분포형 비점모델인 STREAM을, 김양식과 이매패류 생산량을 추정하는 생태모델은 통계기반의 포인트 모델을 통해 이루어졌다(수리-퇴적-수질-생태계 모델의 통합). 시나리오 분석결과, 상시 해수유통을 제외한 대부분의 하굿둑 부분 개방 시나리오에서는 하구해역에 미치는 영향이 제한적으로 나타나는 것으로 예측되었다. 이는 하굿둑 부분 개방에 따른 담수방류량 및 이에 대응하는 해수의 유동패턴이 현재와 크게 달라지지 않음을 반영한다. 반면 하구호에 대한 영향은 하구해역에 비해 하굿둑 갑문 운영시나리오에 따라 상대적으로 민감하게 변화되는 것으로 예측되었다. 갑문의 부분 개방을 통해 하구호의 수위를 현재 대비 5cm~50cm 변화시켰을 때 1psu 염분의 저층에서의 침투거리는 하굿둑 상류 6km~18km 정도로 예측되었고 갑문 개방에 의해 염분 침투 거리의 조절이 가능할 것으로 나타났다. 단, 사용된 통합모델은 수년간의 검보정 과정을 반복적으로 수행하여 예측의 정확도를 지속적으로 개선하였지만, 모델운영 자체의 불확실성을 고려할 때 실제 해수유통을 위해서는 시범개방을 통해 모델 예측의 결과를 확인할 필요가 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.93-98
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• 2002

MPEG-4 SNHC 표준에서 사용되는 평행사변형 예측방법은 예측하고자 하는 꼭지점이 인접한 꼭지점들과 같은 평면상에 있다고 가정하여 하나의 삼각형 내에 있는 인접한 세 개의 꼭지점 좌표 값만을 이용하므로 예측 효율이 좋지 않다. 본 논문에서는 삼각형 주변의 꼭지점 좌표 값과 인접하는 삼각형 사이의 사잇각을 고려한 통합예측을 이용하여 삼차원 메쉬 모델의 기하정보를 부호화하는 방법을 제안한다. 우선 꼭지점 계층탐색 방법으로 위상학적으로 거리가 가까운 점들을 탐색하여 정렬된 값들의 기하학적 상관도를 높이고, 정렬된 삼차원 메쉬의 꼭지점 순서에 따라 주변의 꼭지점 값들을 이용하여 현재 꼭지점 값을 예측한다. 본 논문에서 제안한 통합예측 방법은 다양한 VRML 포맷의 테스트 모델에 대해서 기존의 MPEG-4 SNHC의 평행사변형 예측 방법보다 우수한 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.161-164
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• 2001

본 연구에서는 할부금융시장에서의 고객신용예측을 위한 모형으로 여러 가지 인공신경망(Neural Network) 모형들을 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용하여 통합한 신용예측모형을 제안한다. 10개의 학습된 인공신경망 모형들을 유전자알고리즘을 이용하여 종류별로 통합하여 MLP(Multi-Layered Perceptrons), Linear, RBF(Radial Basis Function) 세 가지의 대표모델을 얻고 이를 다시 하나의 인공신경망 모델로 통합하였다. 이를 통합되기 이전의 각각의 인공신경망 모형들과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 통합모형의 유효성과 통합방법의 타당성을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.130-132
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• 2001

신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.