• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.247-250
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• 2000

주가는 시계일 데이터의 일종으로 많은 변수들이 주가의 변동에 영향을 미친다. 그러나 몇 개의 어떠한 변수가, 어떻게 영향을 미치는 지 정확히 알려져 있지 않다. 그렇기 때문에 주가를 예측하는 것은 쉽지 않으며 단지 등락을 예측하는 것 조차도 쉽지 않다. 본 논문에서는 주가를 신호와 잡음이 혼합된 것으로 가정하고 그 특성을 고려하여, 전 종목에 대한 등락을 예측하지 않고, 예측율이 높은 종목을 선정하는 것을 목표로 하였다. MLP를 BP로 학습시켰으면 입력으로는 28개의 주가분석 지표값이 사용되었다. 여러 예측 기간으로 실험하였으며, 예측기간이 60일일 때 77.1%의 예측율을 보였고 선정된 종목의 등락 예측율은 88%였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권3호
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• pp.253-259
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• 2006

기존의 거의 모든 수문학적 연구에 있어서, 시스템의 특성을 파악한 뒤 예측을 실시하는 표준접근법이 채택되어왔다. 그러나 최근 들어 시스템의 특성분석에 앞서 예측을 실시하고, 상태공간 매개변수가 시스템의 특성분석단계가 아닌 예측단계에서 평가되는 가역접근법이 제안되었다. 본 연구에서는 최근에 제안된 가역접근법과 기존에 널리 적용되어온 표준접근법을 이론적 카오스 시계열과 Idaho주 Bear강의 일유출량 자료에 적용함으로써, 가역접근법의 적용성을 검토하고 카오스 시계열의 특성을 알아보았으며, 카오스이론이 적용된 비선형 예측기법으로는 부분근사화 기법을 이용하였다. 카오스 특성 분석을 통해, 이론적 카오스 시계열과 Idaho주 Bear강의 일유출량 시계열 자료 모두에서 카오스 특성이 나타남을 알 수 있었다. 200일에 대한 1, 3, 5일 예측 결과, 가역접근법이 표준접근법에 비해 우수함을 알 수 있었다.

• 환경영향평가
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• 제26권1호
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• pp.11-26
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• 2017

철도 소음의 환경영향평가 업무에 있어서 소음도에 대한 정확한 예측이 중요하지만, 국내에서는 overall 소음도의 거리별 측정을 통한 경험식이 근사적으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 소음원과 소음전파의 주파수 특성을 고려하여 철도 소음의 예측 정확도를 향상할 수 있는 예측 모델을 제안하였다. 먼저 철도 소음원을 궤도(레일 및 침목), 차륜, 동력, 공력 성분으로 구분하여 각각의 옥타브 밴드 주파수별 음향파워와 속도계수를 정의하고 음향 조도와 궤도/교량 특성을 반영할 수 있는 보정항을 도입하였다. 소음원에서 수음점까지의 전파 특성은 ISO 9613-2를 적용하여 기하학적 확산, 대기 흡음, 지면 효과, 장애물의 회절에 따른 감쇠 및 지향특성을 반영하여 계산하였다. 소음원 음향파워와 지향인자를 추정하기 위하여 전동 소음원 해석 모델 및 수치해석 결과와 통과 소음도 측정값을 이용하였다. 본 철도 소음 예측 모델을 이용하여 여러 철도 차량과 궤도 유형에 따라서 예측한 소음도를 측정값과 비교하여 정확도를 검증하였으며 기존 예측 모델보다 비교적 정확한 예측이 가능하였다. 따라서 본 결과는 철도 환경 소음의 정확한 영향 예측과 효율적인 소음 저감 대책 수립에 활용될 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.257-267
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• 2020

본 연구는 우리나라 수출 분야의 산업별 고용비중을 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 예측하고, 예측성능을 높이기 위하여 머신러닝 기법 예측값들에 예측조합 기법을 적용하였다. 특히, 본 연구에서는 각 머신러닝 기법 예측값들에 부여되는 가중치의 합을 1로 설정하는 제약하의 예측조합 기법을 사용하여 예측의 정확성과 안정성을 확보하고자 하였다. 또한, 본 연구는 산업별 고용비중에 영향을 주는 다양한 변수를 고려하기 위하여 재귀적특성제거 방법을 사용하여 주요 변수를 선별한 후, 머신러닝 기법에 적용함으로써 예측과정 상에서의 효율성을 높였다. 분석결과, 예측조합 방법에 따른 예측값은 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제의 산업 고용비중에 근접한 것으로 나타났으며, 머신러닝 기법의 예측값들이 큰 변동성을 보이는 것과 달리 제약하의 예측조합 기법은 안정적인 예측값을 나타내었다.

• 한국추진공학회지
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• 제15권1호
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• pp.45-54
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• 2011

액체로켓엔진 시스템에 대한 동특성 예측 프로그램을 작성하였다. 이 프로그램을 통해 얻은 펌프 시동 시 압력 및 유량 변화 결과를 수류시험장치를 구축하여 실험적으로 검증하였다. 수류시험장치는 실제 개방형 액체로켓엔진 추진제 공급 계통에서 구성품의 형태와 배치위치, 가스발생기와 주연소실로 분기되는 유량비를 기준으로 모사되었다. 동특성 예측 프로그램의 작성을 위해 구성품별 동특성 모델링을 수행하고 엔진 시스템을 기준으로 각 모델링을 순차적으로 통합하였다. 예측 프로그램에 구성품의 동특성 파라미터를 측정 반영하였고 천이 작동 상태에서 엔진 시스템 내의 작동 파라미터 변화 결과를 실험적으로 측정하고 비교 분석하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제16권5호
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• pp.203-212
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• 2000

샌드파일 주변지반은 교란으로 스미어 영향과 베수저항에 의해 압밀지연 현상이 발생하는 것으로 알려져 있다. 이와 같이 샌드파일 주변지반의 압밀특성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 지반물성치에 따른 예측치와 계측을 통한 실측치에 대한 비교검토를 실시하였다. 압밀계수 특성인 압밀소요기간은 수평과 연직압밀계수를 동일하게 평가할 경우 예측과 실측치가 매우 유사한 결과를 보여주는 것으로 나타났다. 압축지수 특성인 침하량 분석결과 예측치에 비해 60~90%정도로 작게 평가되는데 이것은 공동확장이론에 의한 초기 방사(측)방향 압축을 고려할 경우 유사한 값을 얻을 수 있다. 따라서 샌드파일 주변지반에서의 거동특성을 파악하기 위하여 스미어 배수저항뿐 아니라, 초기 방사(측)방향 압축을 고려한 개량특성으로서의 평가도 필요한 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.45-45
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• 2018

오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.

• Composites Research
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• 제27권6호
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• pp.213-218
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• 2014

본 논문에서는 특성길이 및 특성 곡선 방법을 굽힘 하중 상태의 복합재 기계적 체결부에 적용하여 강도를 예측하는 연구를 수행하였다. 선행 연구들이 특성길이 및 특성 곡선 방법을 인장과 압축 하중에만 적용한 것과 달리 본 연구에서는 굽힘 하중에 적용하고 그 가능성을 확인했다. 체결부 파손 해석을 위해 ABAQUS를 사용하여 핀과 모재의 접촉 및 마찰을 고려한 비선형 해석을 수행하였다. 해석결과를 이용하여 얻은 특성 곡선상에서 Tsai-Wu 이론을 적용하여 파손 및 파단 양상을 예측하였다. 또한 복합재 시편에 굽힘 하중을 가해 파손하중을 알아보는 실험을 통해 검증한 결과 해석으로 얻은 복합재 체결부의 파손하중이 실험 결과와 매우 잘 일치함을 확인하였다. 결론적으로 특성길이 및 특성 곡선 방법이 굽힘 하중 상태의 복합재 기계적 체결부의 강도를 비교적 잘 예측할 수 있다는 것을 알 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권3호
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• pp.29-38
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• 2005

직관력은 의사결정시 자주 의존되나, 효과적인 의사결정지원 시스템의 개발 목적으로는 거의 고려되고 있지 않다. 본 연구는 의사결정자의 인지특성 및 감성특성과 시계열 직관 예측 간의 상관성을 자기조직 인공신경망에 의해 확인하고 비교함으로써, 시계열 직관 예측에 영향을 주는 의사결정자의 인지적 특성과 감성적 특성을 도출하고 궁극적으로는 효과적인 의사결정 환경을 조성하는데 공헌하고자 한다. 이 실험에 사용하는 인공신경망은 자기감독적응 알고리듬을 이용하는데, 이의 특징은 학습 기간 중 자기조직 층의 뉴런 클러스터 간에 정보를 교류함으로써 본질적으로 입력 벡터간의 상관성을 이용할 수 있다는 것이다. 실험결과, 인지 특성과 감성 특성이 모두 시계열 예측과 상관성이 있는 것으로 나타났으며, 또한 인지 특성이 감성 특성보다 상관성이 높은 것으로 나타났다. 유형별로는, 개념적 인지유형이 분석적 또는 행동적 인지유형보다, 불쾌-이완 감성유형이 쾌활-각성 감성유형보다 시계열 직관 예측의 상관성이 높은 것으로 관찰되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.141-142
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• 2018

기존 데이터의 패턴 예측에는 통계를 기반으로 한 수학적 모델이 주로 사용되었으나 새로운 데이터에 대한 피드백이 부족하기 때문에 장기간의 데이터 예측에 한계가 있다. 또한 데이터의 특성이 다양하고 복잡한 경우에는 수학적 모델의 결합 및 계산과정이 어려워진다. 따라서 본 논문에서는 데이터의 학습 및 예측에 기존 정적 모델이 아닌 기계학습 중 시계열 데이터 분석 (Time Series Analysis) 을 기반으로 연구를 진행하였다. 기계학습은 복잡한 특성을 가진 데이터를 학습하여 미래의 데이터 값을 예측하거나 분류하는데 있어서 정확도 및 처리시간 측면에서의 성능을 향상시킬 수 있다.