• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.201-207
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• 2023

본 논문에서는 Multi-Step Time Series의 세 가지 전략을 비교 분석하기 위해 LGBM, MLP, LSTM, GRU를 사용하여 농산물 중장기 가격 예측에 대한 최적의 모형을 제안한다. 제안 모형은 다각도로 전략을 선택하여 모델과 전략간 최적의 조합을 찾도록 설계되었다. 기존 농산물 가격 예측 연구에서는 전통 계량경제 모델인 ARIMA를 비롯하여 LSTM 계열 모델이 주로 사용된 반면 Multi-Step Time Series 관련 농산물 가격 예측 연구는 매우 제한적이다. 본 연구에서는 농산물 가격의 변동성 정도에 따라 두 개의 기간으로 나누어 실험을 진행하였으며, Direct, Hybrid, Multiple Outputs 등 세 전략의 중장기 가격 예측 결과 Hybrid 접근법이 상대적으로 우수한 성능을 보였다.본 연구 결과는 중장기 일별 가격 예측을 고도화할 수 있는 효과적인 대안을 제시한다는 측면에서 학술적, 실무적 의의를 갖는다.

• Genomics & Informatics
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• 제21권4호
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• pp.50.1-50.9
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• 2023

Vaccine development is one of the key efforts to control the spread of coronavirus disease 2019 (COVID-19). However, it has become apparent that the immunity acquired through vaccination is not permanent, known as the waning effect. Therefore, monitoring the proportion of the population with immunity is essential to improve the forecasting of future waves of the pandemic. Despite this, the impact of the waning effect on forecasting accuracies has not been extensively studied. We proposed a method for the estimation of the effective immunity (EI) rate which represents the waning effect by integrating the second and booster doses of COVID-19 vaccines. The EI rate, with different periods to the onset of the waning effect, was incorporated into three statistical models and two machine learning models. Stringency Index, omicron variant BA.5 rate (BA.5 rate), booster shot rate (BSR), and the EI rate were used as covariates and the best covariate combination was selected using prediction error. Among the prediction results, Generalized Additive Model showed the best improvement (decreasing 86% test error) with the EI rate. Furthermore, we confirmed that South Korea's decision to recommend booster shots after 90 days is reasonable since the waning effect onsets 90 days after the last dose of vaccine which improves the prediction of confirmed cases and deaths. Substituting BSR with EI rate in statistical models not only results in better predictions but also makes it possible to forecast a potential wave and help the local community react proactively to a rapid increase in confirmed cases.

• 한국해안해양공학회지
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• 제19권1호
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• pp.57-65
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• 2007

천해파랑을 산정하기 위하여 천수, 굴절, 회절, 반사 및 쇄파 등의 파랑변형요소를 고려하는 대부분의 수치모델은 천해역에서의 바람장을 수치모델과 결합하여 천해파랑을 산정하고 있다. 그리고, 일반적으로 천해역에서 바람장을 산정하는 경우에 태풍모델로부터 얻어진 바람장을 해상풍으로 변환하여 사용하고 있다. 그러나, 이러한 해상풍 산정법은 해상풍의 평가에 중요한 요소로 작용될 수 있는 육상지형의 영향에 대해서는 고려하고 있지 않다. 본 연구는 천해역에서의 해상풍 산정에 대하여 육상지형의 영향을 고려함으로써, 결과적으로 정도 높은 천해파랑산정을 목적으로 한다. 먼저 지역적으로 차폐 및 개방되어 있는 해역을 대상으로 태풍모델로부터 얻어진 해상풍과 본 연구에서 적용하는 육상지형의 영향을 고려할 수 있는 MASCON모델로 산정된 해상풍의 결과를 상호 비교 검토한다. 그리고, 각 모델로부터 얻어진 해상풍을 SWAN모델에 적용하여 천해파랑을 산정하며, 이의 결과를 상호 비교 검토한다. 검토된 결과로부터 정도 높은 천해파랑산정을 위한 MASCON모델의 필요성을 논의한다.

• 경제분석
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• 제27권4호
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• pp.1-42
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• 2021

우리나라 소비자물가상승률에 대한 예측은 한국은행의 물가안정목표제 운용, 채권시장 참가자의 만기 포트폴리오 최적화, 부동산 시장 및 민간의 소비와 투자 등 경제 전반에 지대한 영향을 미친다. 본 연구는 향후 3년간 우리나라 소비자물가상승률 예측결과를 제시한다. 이를 위해 우선 자기회귀시차(Autoregressive Distributed Lag, ADL) 모형, AR 모형, 소규모 벡터자기회귀(VAR) 모형, 대규모 VAR 모형의 표본외 예측력을 기준으로 모형선택을 실시한다. 물가상승률에는 다수의 잠재적인 예측변수가 존재하기 때문에 12개의 거시변수를 대상으로 ADL 모형에 베이지안 변수선택기법을 도입하고, 예측력 향상을 위한 정밀한 튜닝과정을 고안하고 적용하였다. VAR 모형에는 미네소타 사전분포를 설정하여 차원의 저주 문제를 극복하고자 하였다. 최근 5년을 대상으로 한 장단기 표본외 예측결과, ADL 모형이 점예측과 분포예측 모두에서 여타 경쟁모형에 비해 전반적으로 우월하였다. 예측조합을 통한 예측결과, 우리나라 소비자물가상승률이 2022년 하반기까지는 현재 비슷한 2% 내외의 수준을 유지할 것으로 보이며, 2023년 상반기부터는 1% 내외로 하락할 것으로 전망된다. 80% 신용구간은 예측치의 대략 ±1%p이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.47-56
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• 2020

주가지수는 한 국가의 경제 지표뿐만 아니라 투자판단의 지표로도 활용되므로 이를 예측하는 연구가 지속해서 진행되고 있다. 주가지수 예측을 하는 작업은 기술적, 경제적 및 심리적 요인 등이 반영된 것으로 예측의 정확도를 위해서는 복합적 요인을 고려해야 한다. 따라서 지수의 변동에 영향을 미치는 요인들을 선별하여 반영한 주가지수 예측모델연구가 필요하다. 이와 관련한 기존 연구에서는 시장의 변동을 만들어 내는 뉴스 정보 또는 거시 경제 지표를 각각 이용하거나, 몇 가지의 지표 조합만을 반영한 예측 연구가 대부분이었다. 따라서 본 연구에서는 미국 다우존스지수 예측을 위해 뉴스 정보의 감성 분석과 다양한 거시경제지표를 고려하여 효과적인 지표 조합을 제시하고자 한다. 뉴스 정보의 감성 분석은 최신 자연어처리 기법인 BERT와 NLTK VADER를 사용하고, 예측모델은 주가예측모델로 적합하다고 알려진 딥러닝 예측모델 LSTM을 적용하여 가장 효과적인 지표 조합을 제시했다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.133-141
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• 2010

마이크로그리드는 부하 인근지역에서 분산전원에 전력과 열을 동시에 공급할 수 있는 소규모의 온 사이트형 전력공급 시스템으로 신재생에너지의 확대보급을 위한 기반 조성이 가능하다. 이러한 마이크로그리드 시스템의 경제적인 구축을 위해 엔지니어링 프로그램의 활용이 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 선형계획법을 이용하여 마이크로그리드의 구축비용이 최소화될 수 있는 분산전원 최적조합, 그에 대한 경제성 평가 및 분석이 가능한 엔지니어링 프로그램을 개발하였다. 제시한 엔지니어링 프로그램은 GAMS를 이용하여 구현하였으며, 분산전원 최적조합 모듈 및 신재생에너지의 출력 예측 모듈을 포함하고 있다, 사용자의 편리성을 고려하여 구성하였으며, 사례연구를 통하여 제안한 프로그램의 유용성을 보이고 있다. 본 논문에서 개발한 마이크로그리드 엔지니어링 프로그램은 향후 마이크로그리드의 확대보급 및 에너지 수급 계획 수립에 활용이 기대된다.

• Journal of Korea Trade
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• 제25권4호
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• pp.17-36
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• 2021

Purpose - This study provides useful information to stakeholders by forecasting the tramp shipping market, which is a completely competitive market and has a huge fluctuation in freight rates due to low barriers to entry. Moreover, this study provides the most effective parameters for Baltic Dry Index (BDI) prediction and an optimal model by analyzing and comparing deep learning models such as the artificial neural network (ANN), recurrent neural network (RNN), and long short-term memory (LSTM). Design/methodology - This study uses various data models based on big data. The deep learning models considered are specialized for time series models. This study includes three perspectives to verify useful models in time series data by comparing prediction accuracy according to the selection of external variables and comparison between models. Findings - The BDI research reflecting the latest trends since 2015, using weekly data from 1995 to 2019 (25 years), is employed in this study. Additionally, we tried finding the best combination of BDI forecasts through the input of external factors such as supply, demand, raw materials, and economic aspects. Moreover, the combination of various unpredictable external variables and the fundamentals of supply and demand have sought to increase BDI prediction accuracy. Originality/value - Unlike previous studies, BDI forecasts reflect the latest stabilizing trends since 2015. Additionally, we look at the variation of the model's predictive accuracy according to the input of statistically validated variables. Moreover, we want to find the optimal model that minimizes the error value according to the parameter adjustment in the ANN model. Thus, this study helps future shipping stakeholders make decisions through BDI forecasts.

• Fibers and Polymers
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• 제7권4호
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• pp.344-351
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• 2006

This paper is intended to determine the optimal processing parameters applied to the dyeing procedure so that the desired color strength of a raw fabric can be achieved. Moreover, the processing parameters are also used for constructing a system to predict the fabric quality. The fabric selected is the nylon and Lycra blend. The dyestuff used for dyeing is acid dyestuff and the dyeing method is one-bath-two-section. The Taguchi quality method is applied for parameter design. The analysis of variance (ANOVA) is applied to arrange the optimal condition, significant factors and the percentage contributions. In the experiment, according to the target value, a confirmation experiment is conducted to evaluate the reliability. Furthermore, the genetic algorithm (GA) is combined with the back propagation neural network (BPNN) in order to establish the forecasting system for searching the best connecting weights of BPNN. It can be shown that this combination not only enhances the efficiency of the learning algorithm, but also decreases the dependency of the initial condition during the network training. Most of all, the robustness of the learning algorithm will be increased and the quality characteristic of fabric will be precisely predicted.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제8권2호
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• pp.209-234
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• 2007

Recently, balanced scorecard is widely used in the public sector as well as in the private sector. Balanced scorecard system of a particular hospital is a very useful tool in the sense that it shows various measures for the management including the traditional financial measures. However, since it does not show the impact of action items, managers have to analyze his potential decisions. On the other hand, a system dynamics model for the management of a hospital can be used to predict future management status. In this paper, a balanced scorecard system with a system dynamics model is developed for a small sized hospital, and the feasibility and applicability of the system have been tested. It turns out the combination of the balanced scorecard and system dynamics technique can be comprised each other. The balanced scorecard system can take advantage of the data forecasted by the system dynamics model including the implementation of action items taken today. On the other hand, the key performance indicators and action items from the balanced scorecard system provide guidelines the scope and direction of the system dynamics model. The additional efforts of developing a system dynamics model are well compensated by the additional colorful functionalities of the system. This paper also covers the future research areas for the combined system to be more effectively developed.

• 해양환경안전학회지
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• 제24권3호
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• pp.302-310
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• 2018

Despite the accident rate for fishing vessels accounts for 70% of all maritime accidents, few studies on such accidents have been done and most of the them mainly focus on causes and mitigation policies to reduce that accident rate. Thus, this risk analysis on sea accidents is the first to be performed for the successful and efficient implementation of accident reducing measures. In risk analysis, risk is calculated based on the combination of frequency and the consequence of an accident, and is usually expressed as a single number. However, there exists uncertainty in the risk calculation process if one uses a limited number of data for analysis. Therefore, in the study we propose a probabilistic simulation method to forecast risk not as a single number, but in a range of possible risk values. For the capability of the proposed method, using the criteria with the ALARP region, we show the possible risk values spanning across the different risk regions, whereas the single risk value calculated from the existing method lies in one of the risk regions. Therefore, a decision maker could employ appropriate risk mitigation options to handle the risks lying in different regions. For this study, we used fishing vessel accident data from 1988 to 2016.