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딥러닝 기법을 활용한 컨테이너선 운임 예측 모델 (Estimation Model for Freight of Container Ships using Deep Learning Method)

  • 김동균;최정석
    • 해양환경안전학회지
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    • 제27권5호
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    • pp.574-583
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    • 2021
  • 해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.

한국의 경제성장, 전력소비, CO2 배출 및 외국인직접투자 유입 간 인과관계 분석 (An Analysis on Causalities Among GDP, Electricity Consumption, CO2 Emission and FDI Inflow in Korea)

  • 박창대;김성원;박중구
    • 에너지공학
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    • 제28권2호
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    • pp.1-17
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    • 2019
  • 본 논문은 한국을 대상으로 1976년부터 2014년까지 경제성장, 전력소비, $CO_2$ 배출과 외국인직접투자(FDI) 유입 간 인과관계를 단위근 검정, 공적분 검정, 벡터오차수정모형(VECM)을 적용하여 분석한다. 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 경제성장과 전력소비 간에는 장기적으로 양방향의 인과관계가 나타나, 상호관계를 고려하지 않은 전력소비절약정책은 경제성장에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 것으로 분석되었다. 둘째, $CO_2$ 배출은 경제성장에 대한 단방향의 장 단기적인 인과관계와 전력소비에 대한 단방향의 장기적인 인과관계를 나타내, $CO_2$ 배출 감축정책이 경제성장과 전력소비에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 것으로 분석되었다. 셋째, FDI 유입은 경제성장에 대해 단방향의 장기적인 인과관계를, 전력소비에 대해 단방향의 장 단기적인 인과관계를 나타내, FDI 유입이 상대적으로 저렴한 전력소비비용에 기반을 둔 것으로 분석되었다. 반면, FDI 유입은 $CO_2$ 배출에 대해서는 인과관계가 없는 것으로 나타났는데, 이는 서비스 산업 중심으로 이루어지는 FDI의 특성에 따른 것으로 분석되었다. 이러한 네 변수 간 인과관계들을 고려할 때, 능동적인 전력수요관리를 위한 기술개발의 확대와 화석연료에서 신재생에너지로의 신중한 전환을 위한 정책 등이 모색되어야 한다. 또한 FDI 유치의 증대에 대응하여 에너지절약시설 투자 및 설치를 통해 전력소비 감축을 유도할 필요가 있다.

전력 계통한계가격 장기예측을 위한 오차수정모형 (An Error Correction Model for Long Term Forecast of System Marginal Price)

  • 신석하;유한욱
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.453-459
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    • 2021
  • 계통한계가격은 발전회사들이 생산한 전력을 판매하고 받게 되는 가격으로서, 발전설비의 건설 및 보수에 대한 의사결정에서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 천연가스 가격이나 원유 가격 등을 이용하여 계통한계가격을 장기 예측하는 모형을 제안한다. 분석대상 변수들이 비정상시계열적 특성을 지니므로 변수 간 장기관계인 공적분관계에 대한 검정을 시행하고, 공적분 관계와 단기적 동학에 대한 관계식을 추정하여 오차수정모형을 구성하였다. 분석대상 기간이 짧아 분석결과의 안정성이 낮은 문제를 고려하여, 다양한 검정 및 추정기법을 사용하여 분석의 강건성을 제고하고자 하였다. 기존 연구에 비해 다양한 연료가격을 검토하고, 시계열 분석의 엄밀성과 강건성을 제고했다는 점이 본 연구가 기여한 부분이다. 분석 결과 계통한계가격과 천연가스가격, 계통한계가격과 유가, 계통한계가격과 천연가스가격 및 유가 간에 공적분 관계가 존재하는 것으로 나타나, 각각의 공적분 관계를 기반으로 오차수정모형을 추정하고 예측력을 비교하였다. 단기식에서는 오차수정항, 전력공급예비율, 시차항을 고려하였다. 각 오차수정모형의 표본외 예측력을 비교한 결과, 계통한계가격과 천연가스가격 간 공적분 관계를 이용하는 모형이 평균제곱근오차와 평균절대백분율오차 모두 가장 낮은 값을 보이는 등 예측력이 좋은 것으로 평가되었다.

군용차량 허브리덕션 고장 메커니즘 분석을 통한 품질개선 연구 (A Study on Quality Improvement through Analysis of Hub-reduction Failure Occurrence Mechanism for Military Vehicles)

  • 김성곤;김선진;윤성호
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권6호
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    • pp.188-196
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    • 2021
  • 우리 군에서 운용되는 전술차량은 한국의 지형적 특성을 고려하여 허브리덕션 포탈차축이 적용되었다. 허브리덕션은 전술차량의 차체를 높여 차량의 지상고를 확보하고 토크 증대를 통해 비포장, 야지 등 험로에서의 운용능력 향상을 목적으로 개발되었다. 전술차량은 내구도 주행을 포함한 다양한 성능시험을 거쳐 전력화 되었으나 일부 전방부대 운용차량에서 바퀴 파손 문제가 발생되었다. 바퀴 이탈은 운전자의 안전과 생명에 관련된 품질문제로 명확한 원인분석이 수행되어야 한다. 현장방문을 통한 고품분석 결과 허브를 포함한 손상 부품이 많아 조속한 원인규명이 곤란하였다. 이에 손상 부품별 고장발생 메커니즘 분석을 수행하여 문제발생이 허브에서 시작되었음을 규명하였다. 또한 파손의 근본원인이 허브 내부 이물 및 기공에 의한 균열임을 최종 확인하였다. 이를 바탕으로 특성요인도 분석기법을 활용하여 설계 및 제조, 출하단계에 걸친 품질개선안을 도출하였다. 제안된 개선안은 내구해석을 포함한 단품 성능시험 및 실차 내구도 주행시험을 통해 효과성을 검증하고 이를 반영함으로써 한국형 전술차량의 주행 안전성을 확보하였다. 끝으로 본 논문에서 제시한 고장발생 메커니즘 분석기법이 향후 군용차량을 포함한 유사 장비 품질문제 분석에 활용되기를 기대한다.

데이터 예측을 위한 텐서플로우 기반 기계학습 알고리즘 비교 연구 (A Comparative Study of Machine Learning Algorithms Based on Tensorflow for Data Prediction)

  • ;장성봉
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제10권3호
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    • pp.71-80
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    • 2021
  • 기계학습에서 정확한 데이터 예측을 위해서는 적절한 인공신경망 알고리즘을 선택해야 한다. 이러한 알고리즘에는 심층 신경망 (DNN), 반복 신경망 (RNN), 장단기 기억 (LSTM) 네트워크 및 게이트 반복 단위 (GRU) 신경망등을 들 수 있다. 개발자가 실험을 위해, 하나를 선택해야 하는 경우, 각 알고리즘의 성능에 대한 충분한 정보가 없었기 때문에, 직관에 의존할 수 밖에 없었다. 본 연구에서는 이러한 어려움을 완화하기 위해 실험을 통해 예측 오류(RMSE)와 처리 시간을 비교 평가 하였다. 각 알고리즘은 텐서플로우를 이용하여 구현하였으며, 세금 데이터를 사용하여 학습을 수행 하였다. 학습 된 모델을 사용하여, 세금 예측을 수행 하였으며, 실제값과의 비교를 통해 정확도를 측정 하였다. 또한, 활성화 함수와 다양한 최적화 함수들이 알고리즘에 미치는 영향을 비교 분석 하였다. 실험 결과, GRU 및 LSTM 알고리즘의 경우, RMSE(Root Mean Sqaure Error)는 0.12이고 R2값은 각각 0.78 및 0.75로 다른 알고리즘에 비해 더 낳은 성능을 보여 주었다. 기본 심층 신경망(DNN)의 경우, 처리 시간은 가장 낮지만 예측 오류는 0.163로 성능은 가장 낮게 측정 되었다. 최적화 알고리즘의 경우, 아담(Adam)이 오류 측면에서 최고의 성능을, 처리 시간 측면에서 최악의 성능을 보여 주었다. 본 연구의 연구결과는 데이터 예측을 위한 알고리즘 선택시, 개발자들에게 유용한 정보로 사용될 것으로 예상된다.

선행경제변수를 고려한 산업용지 수요예측 방법 연구 (A Study on Forecasting Industrial Land Considering Leading Economic Variable Using ARIMA-X)

  • 변태근;장철순;김석윤;최성환;이상호
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.214-223
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    • 2022
  • 본 연구의 목적은 외부경제요인을 고려할 수 있는 새로운 산업용지 수요예측 방법을 제시하는 것이다. 분석모형은 외생변수를 고려할 수 있는 ARIMA-X를 이용하였다. 외생변수는 경제 및 산업구조를 반영할 수 있도록 거시경제, 제조업 경기실사지수 및 경기종합지수 변수들로 구성된다. 그리고 예측은 외생변수 중 산업용지 공급보다 선행하는 변수만을 사용한다. 산업용지 공급에 선행성을 갖는 변수는 수입액, 민간·정부소비지출, 총자본형성, 경제심리지수, 기계류내수출하지수, 경기종합선행지수로 나타났다. 이들 변수를 이용하여 ARIMA-X 모형을 추정한 결과, 수입액 변수만 포함된 ARIMA-X(1,1,0) 모형이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 산업용지 수요예측은 수입액의 변화 시나리오를 반영하여 2021년부터 2030년까지의 산업용지를 예측하였다. 그 결과, 장래 산업용지 수요는 연평균 1.91% 증가한 1,030.79 km2로 예측되었다. 이 결과를 기존 지수평활법과 비교한 결과, 본 연구의 결과가 기존 모형보다 예측오차가 더 적게 나타났다. 새로운 산업용지 예측모형으로 사용가능할 것으로 기대된다.

미각센서와 DNA 염기서열을 이용한 당귀류 비교 (Comparison of Angelica Species Roots Using Taste Sensor and DNA Sequencing Analysis)

  • 김영화;최고야;이혜원;이관호;채성욱;김윤희;이미영
    • 대한본초학회지
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    • 제27권6호
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    • pp.37-42
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    • 2012
  • Objectives : Angelica Gigantis Radix is prescribed as the root of different Angelica species on the pharmacopoeia in Korea, Japan and China. Chemical components and their biological activities were also different according to their species. A study for the development of simple method to compare Angelica roots was needed. In order to classify them, the methods such as DNA sequencing analysis and taste sensor were applied to three Angelica species like Angelica gigas, Angelica acutiloba and Angelica sinensis. Methods : PCR amplification of intergenic transcribed spacer (ITS) region was performed using ITS1 and ITS4 primer from nine Angelica roots, and then nucleotide sequence was determined. Taste pattern of samples were measured using the taste-sensing system SA402B equipped with a sensing unit, which consists of artificial lipid membrane sensor probes of anionic bitterness, astringency, saltiness, umami, and cationic bitterness (C00, AE1, CT0, AAE, and AN0, respectively). Results : As a result of comparing the similarity of the ITS region sequences, A. sinensis was discriminated from the others (A. gigas and A. acutiloba). Equally this genetic result, A. gigas and A. acutiloba showed similar taste pattern as compared to A. sinensis. Sourness, bitterness, aftertaste of bitterness, astringency, and aftertaste of astringency of A. sinensis were significantly high as compared with A. gigas and A. acutiloba. In contrast, richness was significantly low. Conclusions : These taste pattern can be used as a way of comparison of Angelica species and this technic could be applied to establish a taste pattern marker for standardization of herbs in various purposes.

연구개발투자와 경제성장의 상호관계 실증분석 (Investing the relationship between R&D expenditure and economic growth)

  • 최현이;조근태
    • 기술혁신연구
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    • 제31권2호
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    • pp.59-82
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    • 2023
  • 본 논문에서는 우리나라 경제성장과 연구수행 주체별 공공 연구개발투자, 기업연구개발투자, 대학 연구개발 투자 간의 장·단기 인과관계를 실증 분석하였다. 이를 위해 1976년부터 2020년 동안의 시계열 자료를 바탕으로 단위근 검정, 공적분 검정, 백터오차수정모형(VECM)을 통한 인과성 검정을 실시하였다. 분석결과, 우리나라 경제성장과 공공 연구개발투자, 기업 연구개발투자, 대학 연구개발투자 간에는 장기적으로 인과관계가 존재하는 장기균형관계가 있다는 것을 도출하였다. 그러나, 공공 연구개발투자가 경제성장에 단기적으로 영향을 미치는 데에 비해 기업 및 대학 연구개발투자는 경제성장에 단기적으로 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 더불어, 경제성장 및 공공 연구개발투자, 기업 연구개발투자와 공공연구개발투자, 대학 연구개발투자와 공공 연구개발투자 간에 단기적으로 양방향의 인과관계가 있는 것으로 도출되었다. 마지막으로 단기적으로 공공 연구개발에 인과관계가 있는 것은 GDP 경제성장이며, 대학의 연구개발에 단기적으로 인과관계가 있는 것은 공공 및 기업의 연구개발투자인 것으로 나타났다. 이상의 연구를 통해서 공공 연구개발투자, 기업 연구개발투자, 대학 연구개발 투자와 경제성장 간에는 높은 상호 유기적인 관계가 존재한다는 것을 실증적으로 도출하였다. 향후 연구개발투자가 경제성장에 미치는 파급효과를 높이기 위해서는 대학과 기업의 연구개발투자가 상호 촉진되고, 기업의 연구개발투자가 공공 연구개발투자에 긍정적 영향을 미쳐 공공 연구개발투자가 향후 경제성장에 기여할 수 있도록 하는 정책개발이 필요할 것이다.

부동산정책이 부동산가격에 미치는 영향에 관한 연구: 조세정책과 금융정책 중심으로 (A Study on the Effect of Real Estate Policy on Real Estate Price: Focusing on Tax Policy and Financial Policy)

  • 정진오;정재호
    • 토지주택연구
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    • 제14권3호
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    • pp.55-75
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    • 2023
  • 본 연구에서는 부동산 정책, 조세정책, 금융정책, 규제지수에대한 이론적고찰과 선행연구를 살펴보고 전국의 2014년1월부터 2021년 12월 까지의 월별데이터를 이용하여 조세정책과 금융정책이 부동산가격에 미치는 영향을 분석하였다. 분석방법은 단위근 검정과 공적분 검정을 통해 VAR모형을 사용하여 분석하였으며 충격반응분석과 분산분해분석을 실시하였다. 본 연구의 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 조세규제지수와 금융규제지수는 주택가격에 영향을 미치지 못하였다. 주택가격 상승기에 주택가격 안정을 위하여 규제 일변도의 정책은 효과가 없으며 오히려 거래량 감소 등으로 가격을 상승시키는 부작용이 생긴다. 둘째, 주택담보대출금리는 주택매매가격지수에 음(-)의 효과를 주었다. 즉, 이자율의 상승이 주택가격을 하락시키는 효과가 있다는 의미로 보여진다. 셋째, 양도차액의 상승 즉, 양도소득세의 과세는 주택가격에 양(+)의 효과를 준다. 이는 조세를 매수자에게 전가시키거나 조세부담으로 인해 매각을 보류하는 동결효과로 주택가격을 상승시키는 결과가 나왔다. 넷째, 취득세와 주택담보대출액은 주택가격에 별다른 영향을 미치지 못하였다.

양생조건에 따른 초기재령 시멘트 모르타르의 전자기 특성에 대한 실험적 연구 (An Experimental Study on Electromagnetic Properties in Early-Aged Cement Mortar under Different Curing Conditions)

  • 권성준;송하원
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권5A호
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    • pp.737-746
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    • 2008
  • 최근 들어 비파괴기술이 발달함에 따라, 콘크리트 구조물의 건전성 평가에 전자기 특성을 이용한 평가기법이 적용되고 있다. 시멘트 건설재료와 같은 절연성 재료는 고유한 유전상수 또는 전도율을 가지므로 특성화될 수 있는데, 이러한 전자기 특성은 물-시멘트비, 단위 시멘트 량과 같은 배합조건에 따라 변화하게 된다. 실내조건에 노출된 시멘트 모르타르는 일반적으로 수분에 포화되지 않으므로, 공극률이 전자기특성에 큰 영향을 미치는데, 이러한 공극률은 주로 초기재령에서 결정되어지며, 양생조건에 따라 매우 민감하게 변화한다. 본 연구에서는 4가지 종류의 물-시멘트비를 가진 시멘트 모르타르를 대상으로, 전자기 특성(유전상수, 전도율)을 광범위 대역인 0.2 GHz~20 GHz 범위에서 측정하였다. 각 시편은 배합 후 0일에서 28일까지 총 5가지의 다른 수중양생기간을 가지도록 하였으며, 28일 이후, 실내노출상태에서 전자기 특성을 측정하였다. 한편 28일 재령시, 수은압입법을 통하여 공극률을 분석하였으며, 실내상태의 수분손실을 측정하여 포화도를 평가하였다. 양생초기부터 변화하는 공극률을 평가하기 위해, 초기재령 콘크리트의 거동 평가 프로그램을 이용하여 시멘트 모르타르의 공극률 변화를 분석하였으며, 측정된 전자기 특성의 변화를 분석하였다. 전자기 특성을 영향인자(재령, 물-시멘트비)와 쉽게 비교하기 위해서, 5 GHz~20 GHz 영역의 값을 하나의 평균값으로 도출하였다. 초기재령에서 평균화된 유전상수와 전도율은 물-시멘트비의 감소에 따라서 선형으로 증가하였으며, 4주의 양생기간동안 물-시멘트비에 관계없이 양생기간의 제곱근에 비례하여 증가하였다.