• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1-8
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• 2014

클라우드 컴퓨팅은 정보의 다양성과 빅데이터를 IT자원을 이용하여 처리할 수 있는 컴퓨팅 개념이다. 정부는 신재생에너지를 활용한 전력생산을 장려하기 위해 RPS를 시행하였고 시스템을 구축하여 지리적으로 분산되어 있는 빅데이터를 수집하여 운영하고 있다. RPS제도를 이행하는 발전사업자들은 의무할당량 중 REC 부족분을 타 발전사업자들로부터 REC를 구매하여 조달해야 한다. REC는 자율시장에 근거하여 거래되고 있고, 매매가격의 편차가 크기 때문에 RPS 빅데이터를 통해 형평성있는 REC가격을 예측할 필요가 있다. 본 연구에서는 부정확한 가격추이와 규칙을 정량적으로 표현하여, 클라우드 환경에서 퍼지기반으로 REC가격을 예측하는 방법을 제안한다. 클라우드 환경에서 RPS 빅데이터를 통한 상호연관성과 가격결정에 영향을 주는 변수들에 대한 분석이 가능하고 시뮬레이션을 통해 REC 가격을 예측할 수 있다. 클라우드 환경에서 퍼지로직은 매물수량과 매매가격을 이용하여 투명성있는 REC 가격을 예측하고 장기적으로 수렴된 가격을 제시할 것이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.65-74
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• 2021

The rapid change in gold price is an issue of concern in the global economy and financial markets. Gold has been used as a means for trading and transaction around the world for long period of time and it plays an integral role in monetary, business, commercial and financial activities. More importantly, it is used as economic measure for the global economy and will continue to play an important economic vital role - both locally and globally. There has been an explosive growth in demand for efficient and effective scheme to predict gold price due its volatility and fluctuation. Hence, there is need for the development of gold price prediction scheme to assist and support investors, marketers, and financial institutions in making effective economic and monetary decisions. This paper primarily proposed an intelligent based system for predicting and characterizing the gold market trend. The simulation result shows that the proposed intelligent gold price scheme has been able to predict the gold price with high accuracy and precision, and ultimately it has significantly reduced the prediction error when compared to baseline neural network (NN).

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권6호
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• pp.2166-2176
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• 2017

Electricity price prediction plays a crucial part in making the schedule and managing the risk to the competitive electricity market participants. However, it is a difficult and challenging task owing to the characteristics of the nonlinearity, non-stationarity and uncertainty of the price series. This study proposes a hybrid improved strategy which incorporates data preprocessor components and a forecasting engine component to enhance the forecasting accuracy of the electricity price. In the developed forecasting procedure, the Seasonal Adjustment (SA) method and the Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) technique are synthesized as the data preprocessing component; the Coupled Simulated Annealing (CSA) optimization method and the Least Square Support Vector Regression (LSSVR) algorithm construct the prediction engine. The proposed hybrid approach is verified with electricity price data sampled from the power market of New South Wales in Australia. The simulation outcome manifests that the proposed hybrid approach obtains the observable improvement in the forecasting accuracy compared with other approaches, which suggests that the proposed combinational approach occupies preferable predication ability and enough precision.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.472-482
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• 2012

주식시장에는 많은 투자자들이 참여하고 있으며 점점 더 많은 사람이 주식투자에 관심을 가지고 있다. 주식시장에서 위험을 회피하고 수익을 얻기 위해서는 다양한 정보를 바탕으로 정확한 의사결정을 해야한다. 즉 수익을 얻을 수 있는 종목 선택, 적절한 매수-매도 가격의 결정, 그리고 적절한 보유기간 등을 결정해야 한다. 본 논문에서는 개인 주식 투자자의 의사결정 지원을 위한 데이터마이닝 도구를 제안한다. 즉, 개인 투자자가 직접 기계학습 방법을 적용하여 주가예측 모델을 생성할 수 있게 하고, 적절한 매수-매도 가격과 보유기간 등을 결정하는 것을 도와주는 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 과거 데이터를 이용하여 투자자 자신의 성향에 맞는 투자에서의 의사결정을 할 수 있도록 지원하는 도구로서 주가데이터 관리, 기계학습 적용을 통한 주가예측 모델 생성, 투자 시뮬레이션 등의 기능을 제공한다. 사용자는 스스로 주가에 영향을 미칠 수 있다고 판단하는 기술적 지표를 선정하고 이를 이용하여 주가예측 모델을 만들고 테스트 할 수 있으며, 적절한 예측모델을 적용하여 시뮬레이션을 수행해 봄으로써 실제로 어느 정도 수익을 얻을 수 있는지 평가하고 적절한 매매 정책을 수립할 수 있다. 제안하는 도구를 이용하여 주식 투자자는 기존의 감정적 판단에 의한 투자가 아닌 객관적 데이터에 의해 검증을 거친 주가예측 모델과 매매정책에 따라 주식투자를 할 수 있어 이전 보다 나은 수익을 기대할 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.19-26
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• 2008

본 논문에서는 중기 국채(Treasure Note; T-Note)의 실제 자료를 이용하여 채권 가격에 대한 이자율을 예측하는 동적인 예측 알고리즘을 제안하고 있다. 제안한 알고리즘은 이자율 기간 구조를 근본으로 하고 있으며 표준 위너 과정(standard Wiener process)과 같은 다양한 금융 모형의 대안으로 활용 가능하다. 본 논문에서는 실제 자료의 누적 분포 함수(Cumulative Distribution Function; CDF)를 이용하여 이자율을 측정하였으며 CDF는 수치적 방법인 보간법 중에 자주 활용되는 내츄럴 큐빅 스플라인(natural cubic spline; NCS)방법을 통하여 얻었다. 위에서 얻은 CDF를 통하여 난수 생성기법(random number generation scheme; RNGS)을 이용하여 채권의 가격를 계산하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 얻은 실험결과로부터 제안된 예측 알고리즘에서 엄밀도(precision)의 낮은 값을 얻음으로써 채권의 가치가 더욱 예리하고 정확하게 평가되었음을 확인할 수 있었으며, 이는 매우 근거 있는 예측이라 할 수 있다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2014년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.366-370
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• 2014

Considering a countermeasure against vibration along the existing line, in many cases, it may be the most efficient method to replace existing fasteners with high resilient fasteners because of the restriction of the construction of a new track type. There are many types of high resilient fasteners which are different in price and performance. Therefore it is important to choose the high resilient fastener which has best vibration-proof performance per price. In this study, a prediction method which can exactly evaluate the performance of a fastener in the reduction the ground borne noise in the existing line is presented, which is constructed based on the combination of the measurement and the simulation. A numerical example using the presented method is introduced to evaluate the vibration-proof performance for the solution of the vibration problem in the existing line.

• 수산경영론집
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• 제47권4호
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• pp.65-75
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• 2016

The purpose of this study was to analyze the production and marketing control effects of aqua-cultured flounder required for stable income growth of aqua-cultured household. We analyzed the supply and demand structure of cultured flounder using the partial equilibrium model approach. And we estimated the optimal yield of cultured flounder and analyzed the effect of marketing control through constructed model. The main results of this study are summarized as follows. First, the fitness and predictive power of the estimated model showed that the RMSPE and MAPE values were less than 5% and Theil's inequality coefficient was very close to 0 rather than 1. It was evaluated that the prediction ability of the aqua-cultured flounder supply and demand model by dynamic simulation was excellent. Second, dynamic simulation based on policy simulation was conducted to analyze the price increase effect of production and shipment control of cultured flounder. As a result, if the annual production volume is reduced by 1%, 5%, and 10% among 32,852~37,520 tons, it is analyzed that the price increase effect is from 1.2% to 12.5%. Finally, this study suggests that the production and marketing control can increase the price of aqua-cultured flounder in the market. In this paper, we propose a policy implementation of the total supply system instead of conclusions.

• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.219-228
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• 2004

오차항의 분포가 정규분포에 따르지 않는 비선형 시계열인 ARCH모형의 예측구간을 설정하는데 붓스트랩 방법과 근사적 방법간의 포함비율에 대한 정확성을 비교한다. 이 때 모형에서 모수를 추정하는 방법으로서는 분포에 대한 가정을 필요로 하지 않는 quasi-score 추정함수를 이용한 추정 법과 로버스트 추정 함수인 M quasi-score 추정 함수를 이용한 추정법을 사용한다. 추정된 모수를 이용하여 예측구간의 정확성을 비교하고 마지막으로 소비자 물가지수 자료를 이용하여 실제 예측구간을 구하는데 적용한다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제45권5호
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• pp.693-702
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• 2013

Recently, artificial intelligence tools are most used for structural engineering and mechanics. In order to predict reserve prices and prices of awards, this study proposed a novel regression prediction model by the intelligent Kalman filtering method. An artificial intelligent multiple regression model was established using categorized data and then a prediction model using intelligent Kalman filtering. The rather precise construction bid price model was selected for the purpose of increasing the probability to win bids in the simulation example.

• 전기학회논문지P
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• 제58권4호
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• pp.483-489
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• 2009

Electrolytic capacitors are used in variety of equipments as smoothening element of the power converters because it has high capacitance for its size and low price. Electrolytic capacitors, which is most of the time affected by aging effect, plays a very important role for the power electronics system quality and reliability. Therefore it is important to estimate the parameter of an electrolytic capacitor to predict the failure. This objective of this paper is to propose a new method to detect the rise of equivalent series resistor(ESR) in order to realize the online failure prediction of electrolytic capacitor for DC output filter of power converter. The ESR of electrolytic capacitor estimated from RMS result of filtered waveform(BPF) of the ripple capacitor voltage/current. Therefore, the preposed online failure prediction method has the merits of easy ESR computation and circuit simplicity. Simulation and experimental results are shown to verify the performance of the proposed on-line method.