• 디지털융복합연구
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• 제11권11호
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• pp.59-70
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• 2013

디지털 경제를 맞이하여 대부분 자산을 부동산에 투자하고 있어 향후 부동산 가격에 많은 관심을 보이고 있다. 다양한 변수들이 주택 등 부동산 시장에 영향을 미치고 있다. 그 중 대표적으로 세대주와 생산가능인구, 금리, 주가지수 등 4가지 변수들을 선정하여 어느 변수가 서울아파트 가격에 얼마나 통계적으로 유의하게 영향을 미치는지 살펴보았다. 본 연구는 실증적으로 서울아파트가격의 결정모형을 구축하는데 목적이 있다. 분석결과 주가지수만 서울아파트와 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 세대주나 생산가능인구는 기존의 연구처럼 서울아파트와 방향성은 동일하지만 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다. 독립변수 중에서 서울아파트 가격의 결정요인으로 주가지수만 주요 변수로 선정되었다. 본 연구결과 향후 주택 등 부동산시장의 예측하기 위해서는 주식시장의 전망이 선행되어야 할 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.92-100
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• 2008

최근 의사결정권자가 유사프로젝트 추진 시 발생하는 의사결정과정 상에서 신뢰성 있는 자료에 근거하여 의사결정을 할 수 있는 생산성 예측시스템 구축에 대한 연구가 진행 중에 있으나, 생산성 예측시스템에서 독립변수로 작용하는 생산성 영향요인에 대한 연구는 대부분이 생산성 분석을 위한 생산성 영향요인으로 생산성 예측에 대한고려 없이 생산성 영향요인을 분류하고 있다. 또한 예측에 대한 고려 없이 도출된 생산성 영향요인을 이용하여 생산성을 예측하면, 유의하지 못한 생산성 영향요인이 예측 모델의 독립변수로 사용되어 생산성 예측 값의 신뢰도와 적합성이 낮아지는 결과를 갖게 된다. 따라서 본 연구에서는 생산성 값에 영향을 미치는 주된 인자인 생산성 영향요인에 대한 상관분석을 이용한 생산성 예측을 위한 생산성 영향요인 선정 프로세스를 제안하였고, 제안된 프로세스는 영향요인 선정 과정을 체계적으로 정리하여 생산성예측을 위한 생산성 영향요인 선정에 효율적인 방법으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2470-2478
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• 1999

이 논문에서느 sSNMP MIB-II를 이용하여 이용률을 예측하기 위한 알고리즘을 제안하고자 한다. TCP/IP 프로토콜을 기반으로 하는 인터넷에서 SNMP의 MIB-II를 활용하여 회선의 이용률을 구하고 과거의 회선 이용률을 기반으로 미래의 회선 이용률을 예측하는 방법을 알고리즘화하여 제안한다. 이를 위해 ARIMA 방식 중 차분을 취한 형태의 MA모델을 예측 기법의 기본 모델로 사용하였다. 예측하기 위해 필요한 전체 시스템과 회선 이용률 예측에 필요한 알고리즘을 제시하였다. 제시된 알고리즘에 대한 실험을 위해서 실존하는 라우터를 대상으로 분석 결과를 제시하고 검증하였다. 분석은 제안된 알고리즘을 기준으로 예측된 데이터를 얻고 실제 데이터와 비교해 보았다. 과거의 데이터가 평균과 분산에서 벗어나는 특이값이 적을 때 분석은 정확성을 띠었다. 회선 이용률 예측 알고리즘은 망 관리자가 미래의 전체 TCP/IP 통신 네트워크 상태를 예상하여 증설을 가능하게 함으로써 회선 용량 계획과 비용 절감측면에서 볼 때 네트워크 관리에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 환경영향평가
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• 제21권1호
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• pp.71-80
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• 2012

Against the backdrop of the clear impact of climate change, it has become essential to analyze the influence of climate change and relevant vulnerabilities. This research involved evaluating the impact of heat waves in Seoul, from among many local autonomous bodies that are responsible for implementing measures on adapting to climate change. To carry out the evaluation, the A1B scenario was used to forecast future temperature levels. Future climate scenario results were downscaled to $1km{\times}1km$ to result in the incorporation of regional characteristics. In assessing the influence of heat waves on people-especially the excess mortality-we analyzed critical temperature levels that affect excess mortality and came up with the excess mortality. Results of this evaluation on the impact of climate change and vulnerabilities indicate that the number of days on which the daily average temperature reaches $28.1^{\circ}C$-the critical temperature for excess mortality-in Seoul will sharply increase in the 2050s and 2090s. The highest level of impact will be in the month of August. The most affected areas in the summer will be Songpa-gu, Gangnam-gu, and Yeongdeungpo-gu. These areas have a high concentration of residences which means that heat island effects are one of the reasons for the high level of impact. The excess mortality from heat waves is expected to be at least five times the current figure in 2090. Adaptation plan needs to be made on drawing up long-term adaptation measures as well as implementing short-term measures to minimize or adapt the impact of climate change.

• 대한조선학회논문집
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• 제58권5호
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• pp.281-293
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• 2021

Oil and steel prices, which are major pricescosts in the shipbuilding industry, were predicted. Firstly, the error of the moving average line (N=3-5) was examined, and in all three error analyses, the moving average line (N=3) was small. Secondly, in the linear prediction of data through existing theory, oil prices rise slightly, and steel prices rise sharply, but in reality, linear prediction using existing data was not satisfactory. Thirdly, we identified the limitations of linear prediction methods and confirmed that oil and steel price prediction was somewhat similar to actual moving average line prediction methods. Due to the high volatility of major price flows, large errors were inevitable in the forecast section. Through the time series analysis method at the end of this paper, we were able to achieve not bad results in all analysis items relative to artificial intelligence (Prophet). Predictive data through predictive analysis using eight predictive models are expected to serve as a good research foundation for developing unique tools or establishing evaluation systems in the future. This study compares the basic settings of artificial intelligence programs with the results of core price prediction in the shipbuilding industry through time series prediction theory, and further studies the various hyper-parameters and event effects of Prophet in the future, leaving room for improvement of predictability.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.15-20
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• 2020

최근 부동산 시장에 대한 관심이 높다. 과거 주거환경으로만 여겨지던 부동산은 끊임없는 수요 증가로 안정적인 투자 대상으로 인식되고 있기 때문이다. 특히 국내 시장의 경우 인구 수의 감소에도 불구하고 1인 가구의 증가 및 대도시로의 인구 유입이 가속화되며 수도권 중심으로 부동산 가격이 급격히 상승하고 현상이 나타나고 있다. 이에 미래 부동산 시장의 전망을 정확히 예측하는 것은 개인의 자산 관리 뿐 아니라 정부 정책 수립 등 사회 전반에 걸쳐 매우 중요한 사안이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법을 활용해 과거 부동산 매매 데이터를 학습해 미래 부동산 시세를 예측하는 프로그램을 개발하였다. 한국감정원과 국토교통부에서 제공하는 대한민국 부동산 매매 시세 데이터를 활용하였으며 지역별로 2022년도 평균 매매가 예측치를 제시한다. 개발된 프로그램은 오픈소스 형태로 공개하여 다양한 형태로 활용될 수 있도록 하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.211-215
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• 2021

전 세계의 도시화율이 급증하여 메가시티의 수가 점차 증가하고 있다. 이와 더불어, 기후변화, 사회 발전 및 과학기술의 발전으로 인해 재난의 종류가 다양해지고, 피해 규모도 확대되고 있다. 특히, 메가시티는 1,000만 명 이상의 인구와 이들의 활동 공간이 초밀집·초연결·초융합되어 재난 발생 시 'n'차로 확대되어 피해가 가증되기 쉽다. 하지만, 메가시티는 한 나라의 정치, 경제, 문화 등의 중심지이다. 이로 인해, 메가시티에 복합재난이 발생한다면 국가안보차원에서의 위기로 발전될 수 있다. 따라서 메가시티가 예측능력, 복합대응능력, 신속대응능력 및 회복 탄력성을 갖출 수 있도록 범정부 차원의 노력을 집중할 필요가 있다.

• 한국농공학회논문집
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• 제64권1호
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• pp.39-50
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• 2022

In this study, we suggested the optimal training period for predicting the streamflow using the LSTM (Long Short-Term Memory) model based on the deep learning and CMIP5 (The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) future climate scenarios. To validate the model performance of LSTM, the Jinan-gun (Seongsan-ri) site was selected in this study. We comfirmed that the LSTM-based streamflow was highly comparable to the measurements during the calibration (2000 to 2002/2014 to 2015) and validation (2003 to 2005/2016 to 2017) periods. Additionally, we compared the LSTM-based streamflow to the SWAT-based output during the calibration (2000~2015) and validation (2016~2019) periods. The results supported that the LSTM model also performed well in simulating streamflow during the long-term period, although small uncertainties exist. Then the SWAT-based daily streamflow was forecasted using the CMIP5 climate scenario forcing data in 2011~2100. We tested and determined the optimal training period for the LSTM model by comparing the LSTM-/SWAT-based streamflow with various scenarios. Note that the SWAT-based streamflow values were assumed as the observation because of no measurements in future (2011~2100). Our results showed that the LSTM-based streamflow was similar to the SWAT-based streamflow when the training data over the 30 years were used. These findings indicated that training periods more than 30 years were required to obtain LSTM-based reliable streamflow forecasts using climate change scenarios.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.35-48
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• 2023

본 연구에서는 급변하고 있는 세계 경제 환경 하에서 중국 자동차 산업의 발전 현황과 자동차 산업과 관련한 중국 정부의 정책을 살펴보고, 중국 내 소비자들의 자동차 구입에 대해 소비자 동향 조사를 실시하였다. 중국 정부의 강력한 국가 배출가스 규제정책과 내연기관 자동차 제조·판매 기준의 강화에도 불구하고 소비자들은 다양한 이유로 앞으로 자동차를 구매 시 내연기관차를 선택하겠다는 응답비율이 59.6%에 달하는 등 정부 정책과 소비자 인식 사이에는 적지 않은 차이가 존재하고 있음을 확인하였다. 또한, 최근의 중국 내 자동차 판매량의 감소 추세를 발견하여 2010년 1월부터 2020년 12월까지 월별 판매량을 학습용 데이터로, 2021년 1월부터 2022년 11월 동안의 판매량을 평가용으로 구분하여 향후 중국의 자동차 수요를 예측하는 시계열 모형들을 제안, 평가하였다. 그리고 각 시계열모형을 적용하였을 때의 2023년도의 월별 예측 판매량을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4B호
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• pp.347-359
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• 2010

실시간 홍수예측시스템의 구성에서 장래 강우 양상(지속기간, 강우강도 등)에 대한 가정으로 인하여 홍수예측의 신뢰성을 높이기 어려웠다는 점을 해결하기 위하여 현재까지의 강우, 현재수위 및 상류지역의 수위를 기반으로 홍수를 예측할 수 있는 간단한 웹기반모형을 구성하였다. 대상유역인 대전광역시의 도심하천 구간에서 각 수위 및 강우관측소들 간의 자료들을 활용하고, 현재까지의 관측 자료들을 이용하여 최대 2시간 후의 수위변화를 예측할 수 있는 회귀분석 모형을 구성하였다. 자료의 전송은 MS-Excel 2007을 기반으로 하여 금강홍수통제소와 국가수자원관리 종합정보홈페이지의 강우 및 수위자료를 실시간으로 읽어오는 방식으로 자료를 연결하였다. 각각의 선행시간에 대하여 예측한 결과 실제 실측치를 예측하는 과정에서 표준편차가 최대 5 cm, 평균 표준편차가 1~4 cm에 머무르고 있는 점 및 수정 결정계수의 값이 대부분 0.95 이상을 나타내는 점 등을 살펴보면 전체적으로 예보모형이 안정적으로 운영이 되고 있음을 알 수 있었다. 다만 본 회귀모형의 특성이 유역반응의 정상성을 가정하여 구성된 것을 감안한다면 어느 정도 기간까지 정상성을 유지할 수 있는가의 문제 및 시계열분석 기법의 적용은 추후 연구가 더욱 필요할 것으로 보인다.