• KDI Journal of Economic Policy
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• 제35권4호
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• pp.31-61
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• 2013

민간투자 도로사업의 경우, 사업의 미래 수익성과 직접적으로 관련 있는 예측 교통량의 불확실성과 이에 따른 위험이 민간 운영자에게 이전된다. 따라서 교통량 예측위험이 민간투자 도로사업의 추진에 어느 정도 영향을 미치며, 이러한 위험의 실제적인 경제적 가치를 파악하는 것은 민간투자사업의 적격성을 파악하고 이를 높일 수 있는 중요한 정보이다. 본 논문의 목적은 민간투자 도로사업의 교통수요 예측위험의 경제적 가치를 산정하는 것이다. 이를 위해 예측 교통량은 불확실성이 존재하는 확률변수이며, 시간이 경과하면서 기하 브라운 운동을 따른다고 가정한 후 민간투자사업의 가치변동성을 예측하는 방안을 제안하였다. 특히 본 논문에서는 개통 후 도로사업의 교통량 형성 특성을 고려한 램프업 기간 전후의 상이한 교통량 증가율과 그 변동성을 적용하여 단순히 임의적으로 가정한 기존 연구와 차별화하였다 사례 사업분석 결과, 예측된 해당 민간투자사업의 교통수요 예측 리스크 프리미엄은 출자 건설회사의 시가총액을 고려하지 않고 단순평균하는 경우 7.39%, 시가총액을 가중하여 평가하는 경우 8.30%로 분석되었으며, 교통수요 예측위험에 따른 해당 민간투자사업의 가치변동성은 17.11%로 예측되었다. 할인율이 클수록 프로젝트의 가치변동성은 작아졌는데, 비용의 고정으로 인한 레버리지 효과는 교통량 변동성보다 프로젝트의 가치변동성을 크게 하였다. 교통수요 예측위험에 따른 민간투자사업의 가치변동률과 리스크 프리미엄을 통해 산출하는 사례 민간투자사업 교통량 예측위험의 시장가치는 0.42~0.50 사이로 분석되었는데, 이는 교통량 변동성이 1% 증가하거나 감소하면 이에 따른 해당 프로젝트 위험 프리미엄은 0.42~0.50% 증가하거나 감소함을 의미한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권1D호
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• pp.1-11
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• 2006

본 연구에서는 소음에 대한 이론적 연구와 도로교통소음에 관하여 살펴보았다. 그리고 국내의 도로소음예측모델을 다른 선진국의 모델과 비교 분석하여 예측인자의 적용현황 및 적용상의 문제점을 도출하였다. 일반식 정립을 위한 사례연구에서는 국립환경연구원에서 제안한 식에 적용한 예측치와 실측치를 비교하여 국내의 도로교통소음 예측모델의 개선점을 살펴보았다. 또한 소음에 대한 통행량과 속도의 관계를 고찰해보기 위해서, 이 식에서 주요 요인으로 사용한 통행량과 속도의 두 요인 중에서 무엇이 더 큰 영향을 가지는지를 회귀분석을 통하여 속도가 통행량보다 더 밀접한 관계가 있음을 알 수 있었다. 따라서 도로소음을 줄이기 위해서는 차량의 통행량의 고려도 중요하지만 차량의 속도 규제가 더욱 중요하다고 볼 수 있다. 지구보정치 도출을 위한 사례연구에서는 도로교통소음이 단지내에 공간적으로 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 세 아파트 단지의 도로교통소음을 측정하여 비교 분석함으로써 도로교통소음은 단지내에 평면적 입체적으로 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 즉, 소음원에서 거리가 멀어질수록 소음의 크기가 적어지고, 높은 위치로 올라갈수록 소음의 크기는 증가하다가 어느 정도 높이 이상에서는 다시 소음의 크기는 줄어들고, 소음의 방향에 장애물이 있을 경우 소음의 영향이 줄어들었다. 따라서 단지내에 소음이 미치는 영향을 이러한 점들을 고려하여 공간적으로 파악한 단지 설계를 해야 한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제33권3호
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• pp.17-34
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• 2017

본 연구는 물류 네트워크상 중요한 입지 여건을 갖추고 있는 국제산업물류도시와 부산 신항에 신규 자동화물운송시스템 도입에 따른 화물 물동량 및 편익을 분석하기 위해 수행되었다. 이를 위해 본 연구는 대상지역의 장래 화물 물동량 및 전환물동량을 예측하였으며, 그에 따른 사회적 편익을 분석하기 위해 4개의 시나리오 설정하였다. 화물물동량 예측은 사업체 원단위법과 종사자수 원단위법을 적용하였으며, 편익은 기존 도로를 이용하는 화물자동차가 인터모달 자동화물운송시스템으로 전환되는 물동량을 기반으로 산정하였다. 본 연구에서의 편익항목은 직접편익(통행시간 절감, 차량운행비용 절감, 교통사고 절감, 환경비용 절감)이외에 해외 관련 연구를 기반으로 화물통행시간가치 편익, 혼잡비용 절감 편익, 도로유지관리 절감편익을 추가적으로 고려하였다. 분석 결과, 종사자수 원단위를 적용하고, 부산시 강서구의 업종별 종사자수 비율을 적용한 방법론의 화물물동량 및 편익이 가장 큰 것으로 예측되었다. 본 연구는 패러다임 변화에 따른 새로운 자동운송시스템 도입을 기반으로 물동량의 추정과 사업 편익 추정을 하였다는 점에서 학술적 의미가 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.295-303
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• 2017

본 논문에서는 최근 국제 해운시장의 동향과 국내 해운시장의 위기설에 대한 국내외적 요인을 정성적으로 파악하고, 국내 해운시장의 위기 이후 감소한 부산 신항의 물동량이 다시 회복세를 보일 수 있는 특성요인을 파악하고자 부산 신항의 향후 물동량에 대해 정량적으로 분석하여 사전적 예측추이의 파악과 회복세 추이를 분석하였다. 빅데이터 분석 툴인 R을 활용하여 부산 신항 컨테이너 물동량을 분석한 결과, 부산 신항 컨테이너 물동량의 변동은 승법계절 ARIMA 모델 (1,0,1)(1,0,1)[12]로 추정하였을 때, 추정오차와 AICc, BIC기준으로 가장 최적의 ARIMA모형인 것으로 나타났다. 따라서 부산 신항 물동량 추정의 최적의 모델인 ARIMA (1,0,1)(1,0,1)[12]에 의해 향후 36개월간의 부산 신항 물동량을 추정치를 예측한 결과, 13,157,184 TEU, 13,418,123 TEU, 13,539,884 TEU, 4,526,406 TEU 등으로 약 2%, 2%, 1%정도 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권3호
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• pp.187-194
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• 2020

항만의 주요 정책 및 향후 운영계획 수립 시 정확한 물동량 예측에 관한 연구는 매우 중요하며 이러한 중요성으로 인해 관련 연구가 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 국내 최대 석탄 및 철광석 처리 항만인 광양항을 대상으로 단계적 회귀분석과 인공신경망모형을 활용하여 모형간 예측력을 비교하였다. 2009년 1월부터 2019년 1월까지 총 121개월의 월별자료를 활용하였으며 석탄 및 철광석 물동량에 영향을 주는 요인을 선정하여 공급관련요인과 시장·경제관련요인으로 분류하였다. 단계적 회귀분석 결과, 광양항 석탄 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 석탄가격 및 대미환율이 최종변수로 선정되었고 철광석 물동량 예측모형의 경우, 입항선박 톤수, 철광석가격이 최종변수로 선정되었다. 인공신경망모형의 경우, 모델 성능에 영향을 미치는 다양한 Hyper-parameters를 조정하며 최적 모델을 선정하는 시행착오법을 사용하였다. 분석결과 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 우수한 예측성능을 나타내었으며 예측 모형별 예측값과 실측값을 그래프 상 비교 시에도 인공신경망모형이 단계적 회귀분석에 비해 고·저점을 유사하게 나타냈다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3B호
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• pp.279-289
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• 2006

최근에 수문시계열로부터 저차원의 비선형 거동을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 우수한 상태-공간 재구성 능력을 갖는 비선형 예측모형을 구성하여 Great Salt Lake(GSL) Volume에 적용하였다. SVM은 Kernel 함수로부터 유도된 고차원의 특성공간 안에서 선형함수의 가상공간을 이용하는 Machine Learning 방법론이다. 또한 SVM은 훈련자료로부터 얻어지는 평균제곱오차가 아닌 일반화된 오차를 최소화함으로써 상대적으로 기존 방법에 비해 적은 수의 매개변수와 과적합(over fitting)을 피하면서 비선형 함수의 최적화가 가능하다. 본 연구에서 제시한 SVM 회귀분석의 적용성은 미국의 GSL의 2주 간격 Volume을 대상으로 검토하였다. SVM을 이용한 비선형 예측모형은 GSL Volume의 2주(1-Step), 8주(4-Step)와 반복예측(Iterated Prediction, 121-Step)까지 적용되었다. 본 연구에서는 극치사상 즉, 급격한 감소 및 증가 구간을 예측하는데 있어서 훈련구간과 예측구간을 구분하여 모형의 신뢰성을 평가하였다. 예측결과SVM은 훈련자료로부터 적은 수의 관측치를 이용하여 동역학적 거동을 추출할 수 있었으며 실제 관측자료와 거의 유사한 예측이 가능함을 통계적 지표로 확인할 수 있었다. 따라서 비선형 수문시계열의 단기 예측을 위한 모형으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 한국도로학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.61-70
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• 2010

본 연구의 목적은 일반국도에서 계획 시에 예측한 교통량과 실제 개통 이후의 교통량을 비교하여 수요예측의 정확도를 파악하는 것이다. 이를 위해 1980년대와 1990년대에 계획된 총 10개 일반국도 구간을 선정하였다. 예측교통량과 실측교통량의 비교를 위해 계획 시의 보고서를 수집하였으며, 상시교통량 조사지점이 있는 구간을 중심으로 선정하였다. 비교를 위한 지표는 오차율을 이용하였으며, 고속국도 등 네트워크 연계성이 있는 구간과 사회경제지표에 의한 구간으로 구분하여 비교 분석하였다. 분석결과, 네트워크 연계성이 있는 구간은 고속국도의 개통에 의한 영향정도에 대한 정확성이 높을수록 오차율이 낮은 것으로 나타났다. 개통시기에 따른 정확도는 개통 이후에 점차적으로 오차율이 낮아지는 것으로 나타나 긍정적인 것으로 판단되었다. 구간별 단위길이에 따른 정확도는 단위길이가 길수록 오차율이 높아지는 것으로 나타났다. 개통 후 3년 시점을 기준으로 오차율을 고속국도와 비교한 결과 일반국도가 다소 안정적인 패턴을 보이고 있으나 개통연도에 따른 오차율의 변화는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제9권5호
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• pp.21-27
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• 2008

퇴사는 하천과 저수지의 기능을 저해하는 주요 요소 중 하나로 취수구 부분의 펌프 임펠러 손상 등 많은 문제점을 내포하고 있다. 따라서 저수지의 운영 및 계획, 수자원의 효율적 활용을 위해서는 정확한 퇴사량 산정이 이루어져야 한다. 본 연구의 목적은 경상북도 운문호 2차원모형(SMS)을 이용한 퇴사량 예측에 있다. 계획홍수위(EL.152.12m)의 저수용량과 비교할 경우 RUSLE모형의 경우 50년 후 $2,084.09{\times}10^6m^3$, 100년 후 $2,196.65{\times}10^6m^3$로 감소하는 것으로 나타났다. 2차원 모형의 경우 50년 후의 저수량은 $2,227.41{\times}10^6m^3$, 100년 후에 저수량은 $2,121.47{\times}10^6m^3$로 감소하는 것으로 나타났다. 적용결과 2차원모형은 저수지 퇴사량 산정에 매우 유용할 것으로 판단된다.

• 설비공학논문집
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• 제20권12호
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• pp.802-807
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• 2008

A Study on Typical Rates of Water-use for School Facilities has been carried out in this work. Water supply system is given much weight in school facilities. Therefore, it set up a basis efficiency using of water sources to calculate typical rates of water use. The results are summarized as follows; 1) On the whole, typical rates of water-use was founded out 15 L/stu. d in pirmary school, 10 L/stu. d in middle school and 30 L/stu. d in high school smaller than the existing it. It was rate of water-use change as season and Max. Rates of water-use was July. 2) I deem that school hours are 5 hour's in primary school, 7 hour's in middle school and 8 hour's in high school. It the concept of 1 hour that is lesson time 40 minutes and resting time 10 minutes in primary school, lesson time 45 minutes and resting time 10 minutes in middle school and lesson time 50 minutes and resting time 10 minutes in high school. 3) It is desired that we calculate the volume of pump and water tank throughout this concept and the size of water tank should be 1.5 times with taking peak load into consideration by this study on typical rate of water-use. 4) The amount of using water increases in gradually and I consider the life cycle of facilities is more than 10 years. As a result, I can forecast that the size will be insufficiency but I deem that if we devise a plan about parallel pumping on water tank space, we can cope with it. Also, it is expected that we can cut back the transport energy by controlling pump volume.