• 지구물리와물리탐사
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• 제19권1호
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• pp.11-19
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• 2016

나머지 정적보정 기법중에서 가장 많이 쓰이는 주행시간 분해기법과 겹쌓기제곱 최대화기법의 적용성을 육상 탄성파자료에서 비교 검토하였다. 모든 발파점과 수신점에 대한 임의의 나머지 정적보정값(시간차이)과 무작위 잡음이 포함된 모델자료에서 겹쌓기제곱 최대화기법은 주행시간 분해기법에 비해 흐트러진 반사 이벤트를 정확히 정렬시키고 보정과정에서 출력된 발파점과 수신점의 정적보정 그래프가 입력된 값과 거의 같은 진폭으로 역전된다는 점에서 신호대잡음이 작은 자료의 반사면 향상에 보다 효과적이었다. 나머지 정적보정에 적합한 입력인자(최대허용 시간차이, 상관창, 반복횟수)들은 공통중간점 자료외에 공통발파점 겹쌓기자료와 공통수신점 겹쌓기자료에 대한 연속 테스트를 거쳐 효과적으로 진단할 수 있었다. 나머지 정적보정에 앞서 송수신점의 높이보정 및 풍화대 깊이보정을 실시하여 장파장 시간차이를 제거하고 진동수-파수 필터링, 예측곱풀기, 시간변화 빛띠흰색화로 잡음을 줄여 교차상관의 오차를 최소화시킨다. 또한 나머지 정적보정후 수직시간차 역보정을 거쳐 속도를 재분석하여 겹쌓기한 결과 저류층을 포함한 반사면들의 향상된 연속성 및 분해능을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1647-1656
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• 2021

한국은 코로나19로 인한 감염전파를 줄이기 위해 4단계의 사회적 거리두기 기준을 설정하고 확진자 발생 비율을 기준으로 단계를 전환하여 시행하고 있다. 이러한 사회적 거리두기는 사람들의 이동 및 모임 등 사회적 접촉을 제한함으로써 시민들의 활동량에 변화를 가져왔다. 이를 직관적으로 확인할 수 있는 데이터 중 하나가 Night Time Light (NTL)이다. NTL은 인공위성에 포착된 불빛을 활용해 측정한 국가경제규모를 측정할 수 있는 변수로, 야간동안 사람의 사회 활동을 파악하는데 활용할 수 있다. NTL 자료는 수오미 위성(Suomi National Polar-orbiting Partnership, S-NPP)에 탑재된 센서인 Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS)에 포함된 Day-Night Band (DNB)를 통해 얻을 수 있다. 본 연구는 2019년 1월 5일부터 2021년 10월 26일까지 1023개의 Suomi 자료를 수집하고, 서울의 NTL 변화를 시계열로 생성하여 사회적 거리두기 단계와의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 사회적 거리두기의 단계가 높아질수록 NTL의 공간적, 시간적 변화가 모두 감소된 것으로 나타났다. 이는 더 높은 단계의 사회적 거리두기 정책이 실행됨에 따라 야간 시간대의 상업 활동 및 모임 인원제한 등과 같은 사회적 활동의 제한이 실제로 서울의 NTL 감소에 영향을 준 것으로 해석할 수 있다. 본 연구는 향후 코로나19 관련 정부의 정책을 평가하고 개선하기 위한 참고자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제20권2호
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• pp.209-226
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• 2018

위치기반 서비스는 데스크톱 기반에서 활용하던 과거의 온라인 커머스(Online Commerce)와는 차별적인 서비스 특성을 지닌다. 장소에 상관없이 이동 통신 기기를 활용하여 온라인에 접속하여 온라인 쇼핑을 활용할 수 있으며, 보다 편하게 사용자의 편의를 보장해준다. 위치 별로 특정적인 쇼핑 정보, 서비스 정보를 제공함으로써, 소비자에게 위치에 따른 편익을 제공할 수 있게 되었다. 또한 위치뿐만 아니라 다양한 희소성 정보를 제공함으로써, 소비자의 구매 욕구를 증대 시키게 된다. 본 연구에서는 위치기반 서비스에서 희소성의 제공 단계에 따라 소비자의 구매의도 변화에 어떤 영향을 주는지에 대하여 연구하였다. 희소성의 단계는 첫째, 희소성이 없는 단계, 둘째, 시간제한 정보를 제공하는 단계, 셋째, 수량 제한 정보를 제공하는 단계, 넷째, 시간, 수량 제한을 제공하는 단계로 실험 설계하여 실험 자극물을 통한 4집단 분석을 진행하였다. 위치기반 서비스의 특성인 편재성과 상호작용성, 프라이버시 염려의 변수들을 추가하여 희소성의 단계에 따른 종속변수의 영향력 차이에 대하여 확인하고자 하였다. 분석결과, 시간제한과 수량 제한 희소성 자극물은 편재성, 상호작용성과 소비자의 구매의도에 조절 효과를 나타냈으며, 해당 변수들도 직간접적으로 긍정적 영향을 주었다. 프라이버시 염려는 소비자의 구매의도에 부정적인 영향을 주는 것으로 확인하였다.

• 유통과학연구
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• 제14권3호
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• pp.63-71
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• 2016

Purpose - A variety of indicators are used for the diagnosis of economic situation. However, most indicators explain the past economic situation because of the time difference between the measurement and announcement. This study aims to argue for the resurrection of an idea: electricity demand can be used as an indicator of economic activity. In addition, this study made an endeavor to develop a new Real Business Index(RBI) which could quickly represent the real economic condition based on the sales statistics of industrial and public electricity. Research design, data, and methodology - In this study monthly sales of industrial and public electricity from 2000 to 2015 was investigated to analyze the relationship between the economic condition and the amount of electricity consumption and to develop a new Real Business Index. To formulate the Index, this study followed next three steps. First, we decided the explanatory variables, period, and collected data. Second, after calculating the monthly changes for each variable, standardization and estimating the weighted value were conducted. Third, the computation of RBI finalized the development of empirical model. The principal component analysis was used to evaluate the weighted contribution ratio among 3 sectors and 17 data. Hodrick-Prescott filter analysis was used to verify the robustness of out model. Results - The empirical results are as follows. First, compatibility of the predictability between the new RBI and the existing monthly cycle of coincident composite index was extremely high. Second, two indexes had a high correlation of 0.7156. In addition, Hodrick-Prescott filter analysis demonstrated that two indexed also had accompany relationship. Third, when the changes of two indexes were compared, they were found that the times when the highest and the lowest point happened were similar, which suggested that it is possible to use the new RBI index as a complementing indicator in a sense that the RBI can explain the economic condition almost in real time. Conclusion - A new economic index which can explain the economic condition needs to be developed well and rapidly in a sense that it is useful to determine accurately the current economic condition to establish economic policy and corporate strategy. The salse of electricity has a close relationship with economic conditions because electricity is utilized as a main resource of industrial production. Furthermore, the result of the sales of electricity can be gathered almost in real time. This study applied the econometrics model to the statistics of the sales of industrial and public electricity. In conclusion, the new RBI index was highly related with the existing monthly economic indexes. In addition, the comparison between the RBI index and other indexes demonstrated that the direction of the economic change and the times when the highest and lowest points had happened were almost the same. Therefore, this RBI index can become the supplementary indicator of the official indicators published by Korean Bank or the statistics Korea.

• 마케팅과학연구
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• 제18권1호
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• pp.141-156
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• 2008

본 연구는 미국의 자동시장의 시장구조를 분석한 것이다. 자동차 시장의 구조분석는 제품의 특성이 냐내구재라는 점에서 의의가 있다. 그 동안 시장구조분석은 일반포장소비재를 중심으로 분석되어 왔으나 자동차의 시장구조분석는 자동차의 구매주기가 장기간이며, 다음 구매는 많은 소비자가 상위차급으로 이동한다는 점에서 기존의 분석에 사용되었던 상표전환자료를 사용하는데 한계가 있다. 이 때문에 본 연구에서는 구매고려상표군을 중심으로 우사성지수로 사용하여 시장구조분석을 하였다. 자료는 미국의 자동차구매에 관한 이차자료를 활용하였으며, 자료의 특성상 일부차종에 한정하여 사용하였다. 크게 세가지 형태-비용, 비용-형태, 비구조화의 가설적 시장을 비교분석하였으며, 결과적으로 형태-비용 구조가 가장 우수한 것으로 판단되었다.

• 대한교통학회지
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• 제20권3호
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• pp.17-30
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• 2002

반복정체와 함께 돌발상황은 고속도로 교통혼잡의 주요 원인이 되고 있다. 발생된 돌발상황에 대해 즉각 정보를 제공하고 신속히 교통류를 관리하는 정도는 그 교통류관리시스템의 수준을 의미하는 것으로, 돌발상황에 의해 차로가 차단될 시간을 속히 예측하는 것은 돌발상황관리에서 매우 기본적인 사항이라 하지 않을 수 없다. 돌발상황에 따라 교통류관리대책을 수립·실시하고 교통정보를 제공하자면 돌발상황으로 인한 교통영향(지체와 대기행렬 길이)을 먼저 산정해 보아야 하며 그러기 위해서는 지속시간의 예측이 반드시 필요하다. 통상 돌발 상황의 지속시간은 그 유형 및 심각도에 따라 다양해지며 교통, 도로, 환경 등과 같은 복합적인 조건에 영향을 받는다. 따라서 돌발상황 지속시간 예측모형에 사용되는 독립변수는 돌발상황 확인시점에서 수집 가능한 변수이어야 하며 모형의 현장적용을 위해서는 해당도로의 교통관제시스템의 수준과 함께 정보원(CCTV, 순찰반 등)의 특성을 고려하여야 한다. 본 연구는 고속도로 돌발상황 지속시간 예측모형 개발을 목표로 하며, 한국도로공사 수원지사의 교통사고발생 속보 21개월 분의 자료를 정리하여 본선에서 발생한 각종 돌발상황 168건을 사용자료로 추려냈다. 이를 DB화하여 통계분석을 수행하였으며 고속도로에서의 돌발상황 지속시간 예측을 위한 다중선형회귀모형을 구축하였다. 그리고 모델링에 사용되지 않은 자료를 이용해 개발모형의 정확성 평가를 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.117-125
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• 2008

실시간 입력영상 분석에 의한 객체 추적은 사람의 시각이 요구되는 여러 응용분야에서 관심 있는 주제 중 하나이다. 객체를 추적하기 위해서는 객체 검지가 선행 된다. 실외 환경에서 안정적인 객체 검지 성능의 달성은 태양의 남중고도 변화에 따른 빛과 그림자의 변화, 자연현상 등의 다양한 환경변화를 수용하는 효과적인 적응적 배경영상 생성 방법이 필요하다. 본 논문에서는 불법 주정차 무인 자동 단속 응용에 효과적으로 활용 가능한 환경 변화에 강건한 적응적 배경영상 생성과 이동 객체의 정지 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 적응적 배경영상 생성 방법은 먼저, 초기 배경영상을 생성 후, 생성된 초기 배경영상과 입력영상 프레임 간의 차연산 기법으로 객체를 검지하고, 객체 검지 결과로 이동객체를 추적한다. 또한 객체 검지의 결과로부터 얻어진 객체영역을 제외한 입력영상의 영역을 활용하여 배경영상을 갱신한다. 이후 갱신된 배경영상과 입력영상 간의 차연산 방법으로 객체 검지를 수행하고 이후, 추적, 객체영역을 제외한 영역으로 배경영상 갱신의 과정을 반복한다. 실험에서는 제안방법을 가변하는 실제 도로환경에 적용하여 효과적으로 객체 검지가 가능함과 서행하는 객체 또한 효과적으로 검지됨을 보이고 이동 객체의 정지 여부를 판단할 수 있음을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 한국노년학
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• 제40권4호
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• pp.707-727
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• 2020

본 연구는 확장된(Expanding) Andersen 행동 모델(2002)에 기반하여 독거노인의 고독사 가능성 인식이 지각된 사회적 지지와 시설 돌봄 선호와의 관계에서 어떠한 역할을 하는지 실증적으로 분석해 보고자 하였다. 이를 위해 2018년 서울시에서 실시한 노인실태조사에서 독거노인을 추출해 연구대상(n=676)으로 삼았으며, 지각된 사회적 지지를 독립변수, 시설 돌봄 선호를 종속변수, 고독사 가능성 인식을 매개변수로 Baron&Kenny(1986)의 3단계 매개 효과 분석을 위해 이항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 지각된 사회적 지지는 시설 돌봄 선호와 고독사 가능성 인식에 부적인 영향을, 고독사 가능성 인식은 독거노인의 시설 돌봄 선호에 정적인 영향을 미칠 가능성이 있음을 확인하였다. 마지막으로 지각된 사회적 지지가 시설 돌봄 선호에 미치는 영향에서 고독사 가능성 인식은 부분 매개 효과가 있는 것으로 분석되었다. 연구의 목적과 주요결과에 따른 실천적 제안은 다음과 같다. 첫째, 증가하는 독거노인을 대상으로 시설 돌봄 선호의 가능성 요인으로 확인된 지각된 사회적 지지의 수준을 높이기 위한 다양한 프로그램의 개발과 지원이 요구된다. 둘째, 고독사 가능성 인식은 시설 돌봄 선호의 심리사회적 요인으로 확인된 바, 독거노인을 대상으로 고독사 준비를 위한 교육과 지원이 보다 활성화 될 필요가 있다. 본 연구결과는 노인돌봄 정책의 컨셉 중 하나인 "aging in place" 실현에 관한 논의의 기초자료로서 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.143-156
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• 2012

누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.