• 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.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권6호
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• pp.35-41
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• 2022

Heavy snow damage can be prevented in advance with an appropriate security system. To develop the security system, we developed a model that predicts snow depth after a few hours when the snow depth is observed, and utilized it to calculate a failure probability with various types of greenhouses and observed snow depth data. We compared the Markov chain model and Bayesian long short-term memory models with varying input data. Markov chain model showed the worst performance, and the models that used only past snow depth data outperformed the models that used other weather data with snow depth (temperature, humidity, wind speed). Also, the models that utilized 1-hour past data outperformed the models that utilized 3-hour data and 6-hour data. Finally, the Bayesian LSTM model that uses 1-hour snow depth data was selected to predict snow depth. We compared the selected model and the shifting method, which uses present data as future data without prediction, and the model outperformed the shifting method when predicting data after 11-24 hours.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.115-126
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• 2023

무작위 및 주기적인 변동하는 재생에너지 발전 전력 품질 교란으로 인해 발전 변환 송전 및 배전에서 더 자주 발생하게 된다. 전력 품질 교란은 장비 손상 또는 정전으로 이어질 수 있다. 따라서 서로 다른 전력 품질 외란을 실시간으로 자동감지하고 분류하는 것이 필요하다. 전통적인 PQD 식별 방법은 특징 추출 특징 선택 및 분류의 세 단계로 구성된다. 그러나 수동으로 생성한 특징은 선택 단계에서 정확성을 보장하기 힘들어서 분류 정확도를 향상하는 데에는 한계가 있다. 본 논문에서는 16가지 종류의 전력 품질 신호를 인식하기 위해 CNN(Convolution Neural Networ)과 LSTM(Long Short Term Memory)을 기반으로 시간 영역과 주파수 영역의 특징을 결합한 심층 신경망 구조를 제안하였다. 주파수 영역 데이터는 주파수 영역 특징을 효율적으로 추출할 수 있는 FFT(Fast Fourier Transform)로 얻었다. 합성 데이터와 실제 6kV 전력 시스템 데이터의 성능은 본 연구에서 제안한 방법이 다른 딥러닝 방법보다 일반화되었음을 보여주었다.

• Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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• 제4권4호
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• pp.159-176
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• 2023

The conservation of the raccoon dog (Nyctereutes procyonoides) in South Korea requires the protection and preservation of natural habitats while additionally ensuring coexistence with human activities. Applying habitat map modeling techniques provides information regarding the distributional patterns of raccoon dogs and assists in the development of future conservation strategies. The purpose of this study is to generate potential habitat distribution maps for the raccoon dog in South Korea using geospatial technology-based models. These models include the frequency ratio (FR) as a bivariate statistical approach, the group method of data handling (GMDH) as a machine learning algorithm, and convolutional neural network (CNN) and long short-term memory (LSTM) as deep learning algorithms. Moreover, the imperialist competitive algorithm (ICA) is used to fine-tune the hyperparameters of the machine learning and deep learning models. Moreover, there are 14 habitat characteristics used for developing the models: elevation, slope, valley depth, topographic wetness index, terrain roughness index, slope height, surface area, slope length and steepness factor (LS factor), normalized difference vegetation index, normalized difference water index, distance to drainage, distance to roads, drainage density, and morphometric features. The accuracy of prediction is evaluated using the area under the receiver operating characteristic curve. The results indicate comparable performances of all models. However, the CNN demonstrates superior capacity for prediction, achieving accuracies of 76.3% and 75.7% for the training and validation processes, respectively. The maps of potential habitat distribution are generated for five different levels of potentiality: very low, low, moderate, high, and very high.

• 산업과 과학
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• 제3권1호
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• pp.17-22
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• 2024

인류의 출현과 함께 시작된 역사에는 기록이라는 수단이 있기에 현재에 사는 우리는 데이터를 통해 과거를 확인할 수 있다. 생성되는 데이터는 일정 순간에만 발생하여 저장될 수도 있지만, 과거로부터 현재까지 일정 시간 간격 동안 계속해서 생성될 뿐만 아니라 다가올 미래에도 발생함으로써 이를 활용하여 예측하는 것 또한 중요한 작업이다. 본 논문은 수많은 데이터 중에서 시계열 데이터의 활용 동향을 알아보기 위해서 시계열 데이터의 개념에서부터 머신러닝 분야에서 시계열 데이터 분석에 주로 사용되는 Recurrent Neural Network와 Long-Short Term Memory에 대해 분석하고, 이런 모델들을 활용한 사례의 조사를 통해 의료 진단, 주식 시세 분석, 기후 예측 등 다양한 분야에 활용되어 높은 예측 결과를 보이고 있음을 확인하였고, 이를 바탕으로 향후 활용방안에 대하여 모색해본다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.265-282
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• 2022

해수면 온도(Sea surface temperature, SST)는 지구시스템에서 해양의 순환과 생태계에 큰 영향을 주는 요소이다. 지구온난화로 한반도 근해 해수면 온도에 변화가 생기면서 이상 수온(고수온, 저수온) 현상이 발생하여 해양생태계와 수산업 피해를 지속적으로 발생시키고 있다. 따라서 본 연구는 한반도 근해 해수면 온도를 예측하여 이상 수온 현상 예측으로 피해를 예방하는 방법론을 제안한다. 연구 지역은 한반도 근해로 설정하여 동시간대 해수면 온도 데이터를 사용하기 위해 Europe Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)의 ERA5 자료를 사용하였다. 연구방법으로는 해수면 온도 데이터의 시계열 특징을 고려하여 딥러닝 모델 중 시계열 데이터 예측에 특화된 Long Short-Term Memory (LSTM) 알고리즘을 이용하였다. 예측 모델은 1~7일 이후 한반도 근해 해수면 온도를 예측하고 고수온(High water temperature, HWT) 혹은 저수온(Low water temperature, LWT) 현상을 예측한다. 해수면 온도 예측 정확도 평가를 위해 결정계수(Coefficient of determination, R²), 평균제곱근 편차(Root Mean Squared Error, RMSE), 평균 절대 백분율 오차(Mean Absolute Percentage Error, MAPE) 지표를 사용하였다. 예측 모델의 여름철(JAS) 1일 예측 결과는 R²=0.996, RMSE=0.119℃, MAPE=0.352% 이고, 겨울철(JFM) 1일 예측 결과는 R²=0.999, RMSE=0.063℃, MAPE=0.646% 이었다. 예측한 해수면 온도를 이용하여 이상 수온 예측 정확도 평가를 F1 Score로 수행하였다(여름철(2021/08/05) 고수온 예측 결과 F1 Score=0.98, 겨울철(2021/02/19) 저수온 예측 결과 F1 Score=1.0). 예측 기간이 증가하면서 예측 모델이 해수면 온도를 과소추정하는 경향을 보여주었고, 이로 인해 이상 수온 예측 정확도 또한 낮아졌다. 따라서, 향후 예측 모델의 과소추정 원인을 분석하고 예측 정확도 향상을 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• ETRI Journal
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• 제45권6호
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• pp.1079-1089
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• 2023

Stroke is one of the leading causes of long-term disability worldwide, placing huge burdens on individuals and society. Further, automatic human activity recognition is a challenging task that is vital to the future of healthcare and physical therapy. Using a baseline long short-term memory recurrent neural network, this study provides a novel dataset of stretching, upward stretching, flinging motions, hand-to-mouth movements, swiping gestures, and pouring motions for improved model training and testing of stroke-affected patients. A MATLAB application is used to output textual and audible prediction results. A wearable sensor with a triaxial accelerometer is used to collect preprocessed real-time data. The model is trained with features extracted from the actual patient to recognize new actions, and the recognition accuracy provided by multiple datasets is compared based on the same baseline model. When training and testing using the new dataset, the baseline model shows recognition accuracy that is 11% higher than the Activity Daily Living dataset, 22% higher than the Activity Recognition Single Chest-Mounted Accelerometer dataset, and 10% higher than another real-world dataset.

• 융합정보논문지
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• 제11권3호
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• pp.7-13
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• 2021

본 연구는 딥러닝(Deep Learning) 알고리즘 GAN 모델을 기반으로 초미세먼지(PM2.5) 인공지능 예측시스템을 개발한다. 실험 데이터는 시계열 축으로 생성된 온도, 습도, 풍속, 기압의 기상변화와 SO2, CO, O3, NO2, PM10와 같은 대기오염물질 농도와 밀접한 관련이 있다. 데이터 특성상, 현재시간 농도가 이전시간 농도에 영향을 받기 때문에 반복지도학습(Recursive Supervised Learning) 예측 모델을 적용하였다. 기존 모델인 CNN, LSTM의 정확도(Accuracy)를 비교분석을 위해 관측값(Observation Value)과 예측값(Prediction Value)간의 차이를 분석하고 시각화했다. 성능분석 결과 제안하는 GAN이 LSTM 대비 평가항목 RMSE, MAPE, IOA에서 각각 15.8%, 10.9%, 5.5%로 향상된 것을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.20-29
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• 2021

4차산업혁명 시대에는 대량의 데이터를 학습하여 예측과 분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 인공지능의 활용이 핵심적이다. 그러나, 기존 이상탐지를 위한 방법은 제한된 데이터를 다루는 전통적인 통계 방법에 의존하고 있어, 정확한 이상탐지가 어렵다. 그러므로, 본 연구는 인공지능 기반 이상탐지 방법을 제시하여 예측 정확도를 높이고, 새로운 데이터 패턴을 정의하는 것을 목적으로 한다. 특히, 자동차의 경우 공회전 기간의 센서 데이터가 이상 탐지에 활용될 수 있다는 관점에서 데이터를 수집하고 분석하였다. 이를 위해, 예측 모델에 입력되는 데이터의 적정 시간 길이를 결정하고, 공회전 기간 데이터와 전체 운행 데이터의 분석 결과를 비교하며, 다양한 센서 데이터 조합에 의한 최적 예측 방법을 도출하였다. 또한, 인공지능 방법으로 선택된 CNN의 예측 정확성을 검증하기 위해 LSTM 결과와 비교하였다. 분석 결과, 공회전 데이터를 이용하고, 공회전 기간보다 1.5배 많은 기간의 데이터를 이용하며 LSTM보다는 CNN을 활용하는 것이 더 좋은 예측결과를 보였다.

• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.167-173
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• 2023

경제지표를 분석하는 방법으로 회귀 분석이나, 인공지능을 활용하여 미래의 데이터를 예측하는 연구가 발표되었다. 본 연구에서는 토픽모델링을 사용하여 과거 뉴스 기사로부터 얻은 주제 확률 데이터를 이용한 인공지능으로 미래 선물 가격을 예측하는 시스템을 구상하였다. 과거 뉴스 기사로부터 비지도학습을 통한 문서의 주제를 추출할 수 있는 LDA 방법으로 각 뉴스 기사 주제 확률 분포 데이터를 얻을 수 있고, 해당 데이터를 인공지능의 RNN의 파생 구조인 LSTM의 입력 데이터로 활용함으로써 미래 선물 가격을 예측하였다. 본 연구에서 제안한 방법에서는 선물 가격의 추세를 예측할 수 있었고, 이를 활용하여 추후 옵션 상품 등의 파생 상품에 대한 가격 추세도 예측할 수 있을 것으로 보인다. 다만, 일부 데이터에 대해 오차가 발생하는 것이 확인되어 정확도 향상을 위한 추가적인 연구가 필요하다.