• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.29-38
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• 2024

경피적 대동맥 판막 치환술(TAVR) 후에는 인공 심박동기 삽입술(PPI)을 비롯한 TAVR 이후 합병증에 대한 철저한 관리가 필요하며 그에 따라 정확한 예측 모델에 대한 필요성이 점점 증가하고 있다. 본 연구는 기존의 이미지 의존적 방법론에서 벗어나 ECG 정보를 중심으로 예측하는 XGBoost 기반의 최적의 PPI 예측 모델을 개발했다. 이 모델은 심전도상의 특정 신호들인 DeltaPR, DeltaQRS 등을 주요 지표로 삼아, 환자의 전도 장애 및 PPI와의 연관성을 파악하며, 기존의 이미지와 ECG 데이터를 결합한 모델과 ECG 기반의 모델 보다 뛰어난 AUC 0.91 성능을 달성하였다. 본 연구에서 제안하는 모델은 두 병원의 데이터를 기반으로 최적의 PPI 예측 모델을 구현 및 검증하였으며, 검증 결과 ECG 데이터의 특성이 PPI 예측에 큰 영향을 미치며 95.28%의 높은 유사도를 보였다. 이로써 본 연구의 예측 모델이 다양한 병원 데이터에도 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다. 최적의 머신러닝 알고리즘을 사용하여 PPI와 각 특성 간의 상관관계를 명확히 했으며, 고비용의 의료 이미지에 의존하지 않고 ECG 데이터를 사용하여 높은 정확도로 PPI를 예측할 수 있음을 입증하였다. 이는 의료 결정 과정에서 인간 개입의 의존도를 줄이며, 신뢰할 수 있고 실용적인 PPI 예측 모델 개발로의 중요한 진전을 의미한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.33-49
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• 2018

TV 드라마는 타 장르에 비해 시청률과 채널 홍보 효과가 매우 크며, 한류를 통해 산업적 효과와 문화적 영향력을 확인시켜줬다. 따라서, 이와 같은 드라마의 흥행 여부를 예측하는 일은 방송 관련 산업에서 매우 중요한 부분임은 주지의 사실이다. 이를 위해서 본 연구에서는 2003년부터 2012년까지 10년간, 지상파 채널을 통해 방송된, 총 280개의 TV 미니시리즈 드라마를 분석하였다. 이들 드라마 중 평균 시청률 상위 45개, 하위 시청률 45개를 선정하여 흥행 드라마의 시청시간 분포 (5%~100%, 11-Step) 모형을 만들었다. 이들 기준 모형과 신규 드라마의 시청시간 분포와의 이격 거리를 Euclidean/Correlation으로 측정한 유사도(Similarity)를 통해, 시청자의 초기(1~5회) 시청시간 분포로 신규 드라마의 성패 여부를 예측하는 모델을 만들었다. 또한 총 방송 시간 중 70% 이상 시청한 시청자를 열혈 시청층(이하 열혈층) 으로 분류하고, 상위/하위 드라마의 평균값과 비교하여, 신규 드라마의 흥행여부를 판별할 수 있도록 설계하였다. 연구 결과 드라마의 초반 시청자 충성도(시청시간)는 드라마의 대흥행 여부를 예측하는데 중요한 요소임을 밝혔으며, 최대 75.47%의 확률로 대흥행 드라마의 탄생을 예측할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.177-190
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• 2021

4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제17권3호
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• pp.205-214
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• 2015

급격한 도시화 및 산업화는 전력구를 비롯한 공동구의 수요를 증가시키고 있다. 하지만 기존 지하매설물, 특히 전력구에 대한 불충분한 정보와 지하매설물의 무분별한 건설로 인해 최근 도심지 내 새로운 지하매설물을 건설하는 것이 매우 어렵다. 뿐만 아니라, 전력구를 비롯한 지하매설물이 건설된 위치와 방향에 대한 부족한 정보는 신규 지하매설물의 계획노선을 설정하는데 많은 문제를 야기시키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 기존의 전기비저항 탐사방법과는 다른 이론적 방법으로 해결하고자 하였다. 전력구를 비롯한 지하매설물이 건설된 지반에서 가우스 법칙과 라플라스식을 이용하여 전기장 해석이 수행하였다. 전력구의 방향, 전력구의 위치, 전력구의 전기전도도 등의 함수로 표현된 전기비저항 이론식은 전기장해석을 통해서 획득하였다. 이론식을 검증하기 위해서 현장실험이 수행되었으며 현장실험 결과, 지반 내 지하매설물의 위치와 방향을 오차범위 내에서 예측하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.75-84
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• 2018

본 철도 유지보수 산업의 효율화를 위해서는 핵심부품의 적시 관리를 통한 부품 가동률 향상 및 철도 운행의 안정성 향상이 필요하다. 또한 유지보수 시스템 고속화에 따른 신뢰성 향상과 핵심부품의 유지보수 비용 절감의 두 가지 측면을 모두 만족시키기 위해, 부품 이력관리와 대규모 빅데이터의 자동화된 분석 기술을 활용한 부품 상태 진단 기술 수요가 증가하고 있다. 이 논문에서는 철도차량의 차상 및 지상 장치로부터 발생되는 실시간 빅데이터 수집, 처리, 분석을 위해서 빅데이터 플랫폼 기반의 철도차량 부품의 상태 데이터 관리시스템을 개발하였으며, 이 시스템의 활용으로 철도차량의 부품 상태정보 및 시스템 리소스에 대한 실시간 모니터링이 가능하다. 또한 빅데이터 플랫폼으로부터 수집된 상태 데이터를 기반으로 분산/병렬처리 및 자동화된 부품 고장진단이 가능한 머신러닝 기법을 제안하였다. 실험결과, 분산/병렬처리 기술이 적용된 알고리즘의 실행시간 단축을 아마존 웹서비스의 가상 인스턴스 생성 시스템을 통해 증명하였으며, random forest 머신러닝 기법을 활용한 고장 진단 모델의 베어링 및 차륜 부품에 대한 상태 예측 정확도가 83%임을 확인하였다.

• 유통과학연구
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• 제13권5호
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• pp.53-60
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• 2015

Purpose - The purpose of this paper is to shed light on the importance of the slope and curvature of the volatility curve implied in option prices in the KOSPI 200 options index. A number of studies examine the implied volatility curve, however, these usually focus on cross-sectional characteristics such as the volatility smile. Contrary to previous studies, we focus on time-series characteristics; we investigate correlation dynamics among slope, curvature, and level of the implied volatility curve to capture market information embodied therein. Our study may provide useful implications for investors to utilize current market expectations in managing portfolios dynamically and efficiently. Research design, data, and methodology - For our empirical purpose, we gathered daily KOSPI200 index option prices executed at 2:50 pm in the Korean Exchange distribution market during the period of January 2, 2004 and January 31, 2012. In order to measure slope and curvature of the volatility curve, we use approximated delta distance; the slope is defined as the difference of implied volatilities between 15 delta call options and 15 delta put options; the curvature is defined as the difference between out-of-the-money (OTM) options and at-the-money (ATM) options. We use generalized method of moments (GMM) and the seemingly unrelated regression (SUR) method to verify correlations among level, slope, and curvature of the implied volatility curve with statistical support. Results - We find that slope as well as curvature is positively correlated with volatility level, implying that put option prices increase in a downward market. Further, we find that curvature and slope are positively correlated; however, the relation is weakened at deep moneyness. The results lead us to examine whether slope decreases monotonically as the delta increases, and it is verified with statistical significance that the deeper the moneyness, the lower the slope. It enables us to infer that when volatility surges above a certain level due to any tail risk, investors would rather take long positions in OTM call options, expecting market recovery in the near future. Conclusions - Our results are the evidence of the investor's increasing hedging demand for put options when downside market risks are expected. Adding to this, the slope and curvature of the volatility curve may provide important information regarding the timing of market recovery from a nosedive. For financial product distributors, using the dynamic relation among the three key indicators of the implied volatility curve might be helpful in enhancing profit and gaining trust and loyalty. However, it should be noted that our implications are limited since we do not provide rigorous evidence for the predictability power of volatility curves. Meaning, we need to verify whether the slope and curvature of the volatility curve have statistical significance in predicting the market trough. As one of the verifications, for instance, the performance of trading strategy based on information of slope and curvature could be tested. We reserve this for the future research.

• 자원환경지질
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• 제42권2호
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• pp.143-152
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• 2009

최근 몇 년간 발생한 원자재 가격의 급격한 변동은 국내 경제활동에 예상치 못한 부정적 영향을 초래하였다. 우리나라는 대부분 원자재를 수입에 의존하고 있어 예상치 못한 가격변동은 거시경제 변수를 통해 생산활동 전반에 영향을 미친다. 따라서 장기적 관점에서는 원자재 수요관리 혹은 공급안정성 확보 등 대안을 마련하여 정책적으로 지원하고 있으며 단기적 관점에서는 원자재 비축과 일반원자재 조기경보체제의 도입을 추진하고 있다. 단기적 관점의 정책 대안은 가격변동의 단기예측 가능성을 전제로 하고 있으며 최근까지 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 이와 같은 모수적 접근과 시계열 분석의 문제점을 완화하고 경제적 해석이 상대적으로 용이한 대안을 찾고자 하였다. 알루미늄, 전기동, 니켈을 대상으로 신호접근법을 활용하여 변수간 상관관계의 문제나 유의한 변수의 누락 문제를 완화할 수 있는 비모수적 접근을 시도하였다. 설정한 모형을 통해 실제 비철금속의 가격변동이 심화되었던 2004년 초와 2006년의 기간에 대해 모형이 선제적으로 신호를 발생시키고 있음을 확인하였다. 이는 사후적으로 살펴본 모형의 결과와도 큰 차이가 없는 것으로 나타나 본 연구의 모형이 기존연구의 단점을 완화하고 단기 가격변동을 예측할 수 있다는 실증적 결론을 얻을 수 있었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제7권6호
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• pp.45-56
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• 2006

최근 인구증가에 따라 쓰레기 매립장의 수요가 점점 늘어가는 실정이나 쓰레기 매립장의 건설은 점토의 부족과 차수층의 고비용으로 인하여 많은 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 투수계수뿐만 아니라 전단강도도 확보되는 저렴한 차수재 개발을 위하여 우리나라에 널리 분포하고 있는 화강풍화토와 투수저감효과가 뛰어난 벤토나이트를 적절히 혼합하여 고가의 벤토나이트가 가장 적게 소요되는 최적의 중량비(B/S)를 산정하기 위하여 일련의 다짐시험과 삼축압축시험기를 이용한 압밀, 투수 및 전단시험을 실시하였다. 차수재의 기준인 $k=1{\times}10^{-7}cm/sec$ 이하를 만족시키기 위하여 모재인 화강풍화토를 네 가지의 입경으로 조절하여 시료성형을 하였으며 각 입경에 따라 B/S를 5%씩 증가시키면서 시험을 실시한 결과, No. 100체에 통과된 화강풍화토의 B/S=15%인 경우에서 차수재 기준을 만족하였다. 그리고, 투수시험결과 산정된 투수계수의 실측치와 Chapuis가 제안한 두 가지 투수계수 예측식을 비교분석하였으며, 본 논문에 사용된 화강풍화토-벤토나이트 혼합토에 적합한 투수계수 예측식을 제시하였다. 본 연구에 사용된 혼합토의 최적 중량비는 투수측면과 강도측면 모두에서 15%로 나타났다.

• 한국전자거래학회지
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• 제25권4호
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• pp.61-75
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• 2020

주식의 가격을 이해하고 예측하기 위해서 활용되는 데이터의 범위는 기존의 정형화된 데이터에서 비정형화된 다양한 종류의 데이터로 확대되고 있다. 본 연구는 SNS에서 수집된 댓글 데이터가 주식의 미래 가격의 변동에 영향을 미치는지를 조사한다. 가장 많은 주식투자자가 참여하는 커뮤니티인 네이버 주식토론방에서 20개 종목에 대한 6개월 간의 댓글 데이터를 수집하여, 이들 데이터가 1시간 후의 가격 변동의 방향과 가격 변동의 폭에 대한 예측력을 가지는지 조사한다. 예측 관계는 LSTM과 CNN등의 딥뉴럴네트워크 기법을 활용하여 모델링하였다. 20개 종목에 대해 조사하여 13개 종목에서 미래의 주가 이동 방향을 50% 이상의 정확도로 예측할 수 있다는 결과를 얻었고, 16개 종목에서 미래의 주가 변동폭을 50% 이상의 정확도로 예측할 수 있다는 결과를 얻었다. 본 연구는 네이버 주식토론방과 같은 SNS에서 형성된 여론이 주식 종목의 수급에 영향을 주어 가격의 변동 요인으로도 작용할 수 있다는 점을 확인한다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제3권1호
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• pp.52-61
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• 2000

제주도 남부연안해역을 대상으로 1997년 7월부터 1598년 6월 까지 매월 현장 조사와 수질 분석을 실시하였고, 생태계 모델을 이용한 시뮬레이션을 통하여 용존무기질소(DIP), 화학적 산소 요구량(COD) 및 용존산소(DO)의 수층별 분포를 재현하였다. 그리고 제주도 남부연안해역의 환경용량을 산정하기 위하여 해역수질 환경기준을 만족하지 못하는 환경악화 상태를 예측하는 수질 시뮬레이션이 실시되었으며, 이러한 예측 시뮬레이션은 생태계 모델을 이용하여 모델 해역으로 유입하는 주요 하천의 오염부하를 정량적으로 조절하면서 실시되었다. 그 결과 모델 해역으로 유입하는 4개 오염원으로부터의 오염부하가 증가할수록 오염원에 인접한 주변 해역에서 DIN, DIP 및 COD의 농도가 더욱 증가하는 것으로 나타났다. 하천을 포함한 4개 오염원 모두로부터의 오염부하가 현재 부하의 3배에 해당하는 경우, 오염원에 인접한 해역에서의 DIN 농도가 해역수질 환경기준의 3등급 기준인 0.20mg/ℓ까지 증가하는 것으로 예측되었다. 또한 오염원 모두로부터의 오염부하가 현재 부하의 10배에 해당하는 경우, 오염원에 인접한 해역에서의 COD농도가 해역수질 환경기준의 1등급 기준인 1.0mg/ℓ까지 증가하는 것으로 예측되었다. 그리고 오염원 모두로부터의 오염부하가 현재 부하의 20배에 해당하는 경우, 오염원에 인접한 해역에서의 DIP 농도가 해역수질 환경기준의 2등급 기준인 0.015mg/ℓ까지 증가하는 것으로 예측되었다.