• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권5호
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• pp.497-506
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• 2019

Forecasting the U.S. employment level is made using machine learning methods of the artificial neural network: deep neural network, long short term memory (LSTM), gated recurrent unit (GRU). We consider the big data of the federal reserve economic data among which 105 important macroeconomic variables chosen by McCracken and Ng (Journal of Business and Economic Statistics, 34, 574-589, 2016) are considered as predictors. We investigate the influence of the two statistical issues of the dimension reduction and time series differencing on the machine learning forecast. An out-of-sample forecast comparison shows that (LSTM, GRU) with differencing performs better than the autoregressive model and the dimension reduction improves long-term forecasts and some short-term forecasts.

• 지식경영연구
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• 제20권1호
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• pp.195-213
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• 2019

This paper investigates the effects of firms' foreign market focus on the optimistic bias of analysts' earnings forecasts. Based on a sample of 852 U.S. manufacturing firms between 1994 and 2015, our empirical results suggest that higher growth of foreign market focus is associated with greater levels of analysts' forecast optimism. Drawing on the CEO career horizon and the upper echelon theory literature, we find evidence that CEOs' career horizon and functional background as a CFO moderates the relationship between the growth rate of foreign market focus and analysts' forecast optimism. This shows that while financial analysts perceive internationalization strategies as signaling growth potential, such perception can vary depending on CEOs' individual characteristics.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.182-182
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• 2021

본 연구에서는 1일부터 최대 7일까지의 시간을 두고 남한 전체의 유출량에 대한 예측 모형을 제시하고자 한다. 이를 위하여 LSM (Land Surface Model) 모형을 사용하여 유출량을 모의하였고 이 과정에서 미 계측치에 대한 유출량을 예측하기 위하여 Xgboost (Extreme Gradient Boost)를 활용하여 매개변수를 지역화하였다. 이러한 지역화 기법을 통하여 남한 전체의 유출량에 대한 그리드화 된 유출값을 얻을 수 있었다. 또한 본 연구에서는 기상 예측자료를 유출량에 대한 예측으로 변환하기 위하여 Stacking 앙상블 기반의 수문학적 후처리 기법을 사용하였다. Stacking 앙상블 기법은 Base-learner와 Meta-learner의 조합으로 이루어 지는데 본 연구에서 새롭게 사용되는 패널티 기반의 분위회귀분석 방법론은 기존의 방법론과의 비교에 있어서 유용한 것으로 파악되었다. 결과적으로 본 연구에서는 총 7일의 앞선 시간의 예측에 있어서 한반도 전체의 유출량에서 비교적 짧은 시간에 대한 예측인 1일과 2일에서의 예측은 실질적으로 사용이 가능한 것으로 파악되었다.

• 무역학회지
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• 제47권5호
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• pp.21-37
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• 2022

Baltic Dry Index (BDI) is difficult to forecast because of the high volatility and complexity. To improve the BDI forecasting ability, this study apply Bayesian variable selection method with a large number of predictors. Our estimation results based on the BDI and all predictors from January 2000 to September 2021 indicate that the out-of-sample prediction ability of the ADL model with the variable selection is superior to that of the AR model in terms of point and density forecasting. We also find that critical predictors for the BDI change over forecasts horizon. The lagged BDI are being selected as an key predictor at all forecasts horizon, but commodity price, the clarksea index, and interest rates have additional information to predict BDI at mid-term horizon. This implies that time variations of predictors should be considered to predict the BDI.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2011년도 추계 학술대회 논문집
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• pp.317-333
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• 2011

• 타이어
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• 통권192호
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• pp.27-39
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• 1997

이 자료는 영국에 있는 The Economist Intelligence Unit Limited에서 발간하고 있는 계간지 ‘Rubber Trends'(1st quarter 1997)의 ’Long-term forecasts for the global tyre sector'를 번역한 것이다. 편집자 주

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 1999년도 학술발표회 논문집
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• pp.131-134
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• 1999

• 한국농림기상학회:학술대회논문집
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• 한국농림기상학회 2014년도 추계 학술발표논문집
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• pp.49-60
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• 2014

• 한국측량학회지
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• 제35권6호
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• pp.471-484
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• 2017

GNSS 가강수량은 태풍이나 집중호우의 일기예보를 위한 중요한 요소로 인식되고 있으며, 가강수량을 수치예보 모델에 초기 입력값으로 적용하여 일기예보가 향상되는 연구가 국내${\cdot}$외로 발표되고 있다. 호우 관련 일기예보를 위해서는 가강수량이 실시간 또는 준실시간으로 제공되어야 하며 가강수량 자료의 정밀함과 무결성이 유지되어야 한다. 본 논문에서는 정밀절대측위를 이용한 준실시간 가강수량 산출 시스템 개발 과정에 대해 제시하였다. 이를 위하여 정밀절대측위의 대류권 지연 추정과 관련된 변수를 최적화하고 준실시간 GNSS 가강수량 시스템을 개발하였다. 시스템의 분석을 위해 정밀절대측위와 상대측위의 준실시간 가강수량 정밀도를 비교하였다. 비교결과 정밀절대 측위의 가강수량 정밀도가 상대측위 보다 낮게 산출되었지만 자료의 무결성 부분에서는 좋은 결과가 도출되었다. 향후에는 정밀절대측위 방식의 가강수량 정밀도를 높이는 연구가 필요할 것이다.

• 한국농공학회논문집
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• 제59권2호
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• pp.69-79
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• 2017

In this study, we developed real-time urban stream discharge forecasting model using short-term rainfall forecasts data simulated by a regional climate model (RCM). The National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Climate Forecasting System (CFS) data was used as a boundary condition for the RCM, namely the Global/Regional Integrated Model System(GRIMs)-Regional Model Program (RMP). In addition, we make ensemble (ESB) forecast with different lead time from 1-day to 3-day and its accuracy was validated through temporal correlation coefficient (TCC). The simulated rainfall is compared to observed data, which are automatic weather stations (AWS) data and Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA 3B43; 3 hourly rainfall with $0.25^{\circ}{\times}0.25^{\circ}$ resolution) data over midland of Korea in July 26-29, 2011. Moreover, we evaluated urban rainfall-runoff relationship using Storm Water Management Model (SWMM). Several statistical measures (e.g., percent error of peak, precent error of volume, and time of peak) are used to validate the rainfall-runoff model's performance. The correlation coefficient (CC) and the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) are evaluated. The result shows that the high correlation was lead time (LT) 33-hour, LT 27-hour, and ESB forecasts, and the NSE shows positive values in LT 33-hour, and ESB forecasts. Through this study, it can be expected to utilizing the real-time urban flood alert using short-term weather forecast.