• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.71-85
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• 2021

본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권5호
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• pp.311-323
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• 2023

집중호우, 홍수 및 도시침수와 같은 재해를 저감시키기 위하여 자연 재난으로 인한 재해의 발생 여부를 사전에 파악하는 것은 중요하다. 현재 국내는 기상청에서 운영하고 있는 호우주의보 및 호우경보를 발령하고 있지만, 이는 전국에 일괄적인 기준으로 적용하고 있어 사전에 호우로 인한 피해를 명확하게 인지하지 못하고 있는 실정이다. 따라서, 일괄된 기준을 지역적 특성을 반영한 호우특보 기준으로 재설정하고 1시간 후에 강우로 발생할 수 있는 피해의 규모를 예측하고자 하였다. 연구 대상 지역으로는 호우피해가 가장 빈번하게 발생하였던 경기도 지역으로 선정하였고, 강우량 및 호우 피해액 자료를 활용하여 지역적 특성을 고려한 시간단위 재해 유발 강우를 설정하였다. 강우에 의한 호우피해 발생 여부를 예측하는 모형을 개발하기 위해 재해 유발 강우 및 강우 자료를 활용하였으며, 머신러닝 기법인 의사 결정 나무 모형과 랜덤 포레스트 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 또한 1시간 후의 강우를 예측하기 위한 모형으로는 장단기 메모리, 심층 신경망 모형을 활용하여 분석 및 비교하였다. 최종적으로 예측 모형을 통해 예측된 강우를 훈련된 분류 모형에 적용하여 1시간 후 호우에 의한 규모별 피해 발생 여부를 예측하였고, 이를 1ST-모형이라고 정의하였다. 본 연구를 통해 개발된 1ST-모형을 활용하여 예방 및 대비 차원의 재난관리를 실시한다면 호우로 인한 피해를 저감하는데 기여 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_3호
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• pp.1779-1790
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• 2023

위성 자료의 성능이 크게 개선됨에 따라 최근에는 위성을 이용하여 광범위한 영역에 대한 실시간 안개 탐지 알고리즘들이 개발되고 있다. 한반도 주변을 관측하는 기상위성 중 관측주기가 10분으로 시간해상도가 가장 우수한 GEO-KOMPSAT-2A/Advanced Meteorological Imager (GK2A/AMI)는 공간해상도가 500 m이다. 반면 GEO-KOMPSAT-2B/Geostationary Ocean Color Imager-II (GK2B/GOCI-II)는 해상도가 250 m지만, 1시간 주기로 관측하고 가시채널만 보유하고 있다. 따라서 본 연구에서는 한반도 주변에서 발생하는 안개를 10분 및 250 m 해상도로 탐지하기 위해 GK2AB 융합 안개 탐지 알고리즘(Fog Detection Algorithm, FDA)인 GK2AB FDA를 개발하였다. GK2AB FDA는 세 파트로 구성된다. 첫 번째로 현업 운용중인 GK2A 안개 탐지 알고리즘(GK2A FDA)으로 10분 및 500 m 해상도로 안개를 탐지한다. 두 번째 단계에서는 두 위성 자료 간 시공간 일치, 태양천정각과 파장역 차이를 보정한 GK2A normalized visible (NVIS)의 10분 변화량을 이용하여 GK2B NVIS를 10분 간격으로 외삽한다. 마지막 단계에서는 외삽된 GK2B NVIS, 태양천정각, GK2A FDA 산출물 등을 입력자료로 기계학습(의사결정나무)을 이용하여 개발된 GK2AB FDA로 지리적위치에 따라 안개를 탐지(250 m, 10분)한다. GK2AB FDA의 훈련에는 6개 사례, 검증에는 4개 사례가 이용되었다. GK2AB FDA의 정량적 검증에는 지상관측 시정, 풍속 그리고 상대습도 자료를 이용하였다. GK2AB FDA는 GK2A FDA에 비해 공간해상도가 4배 증가함에 따라 안개 및 비안개 화소가 보다 자세히 구분되었다. 또한 검증방법에 관계없이 GK2A FDA에 비해 probability of detection (POD)은 높고 Hanssen-Kuiper Skill score (KSS)는 높거나 비슷함을 보여 안개 탐지 수준이 개선된 것으로 보인다. 하지만 일부 사례에서는 GK2AB FDA의 false alarm ratio (FAR)와 Bias가 크게 나타나 안개를 과대탐지하는 문제를 보이고 있다.

• 한국습지학회지
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• 제26권2호
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• pp.147-159
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• 2024

부족한 하천유출 관측 데이터는 모델 보정 작업을 어렵게 만들어 모델의 성능 향상을 제한한다. 위성 기반 원격탐사 자료는 수문 관련 데이터의 확보에 적극적으로 활용될 수 있으므로 새로운 대안이 될 수 있다. 최근에는 여러 연구를 통하여 기존의 개념적/물리적 모델보다는 인공지능을 이용한 해법이 더 적절하다는 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 순환 신경망들과 의사결정나무 기반 알고리즘들을 결합한 자료 기반 접근 방식을 제안하였다. 또한 인공지능 학습을 위하여 인공위성 원격탐사 정보의 활용성을 조사하였다. 본 연구에서 위성영상은 MODIS와 SMAP의 자료가 사용된다. 공적으로 공개된 25개 유역의 자료를 사용하여 제안된 접근 방식을 검증하였다. 전통적인 지역화 접근법에서 착안하여 모든 유역의 자료를 통합하여 하나의 자료 기반 모델을 학습하는 전략을 채택하였으며, Leave-one-out cross-validation 지역화 설정을 이용하여 하나의 모델이 다양한 유역의 하천유출을 예측함으로써 제안된 접근 방식의 잠재력을 평가하였다. GRU + Light GBM 모델이 대상 유역에 적합한 모델 조합으로 판명되었으며(25개 미계측 유역 일 하천유량 예측 모형효율계수 평균 0.7187) 하천유출이 매우 작은 시기를 제외하면 우수한 미계측 유역의 하천유출 예측 성능을 보여주었다. 인공위성 원격탐사 정보의 영향력은 최대 10% 정도로 파악되었으며, 위성 정보의 추가 적용이 풍수기 또는 평수기보다는 저수기 또는 갈수기의 하천유출 예측에 더 큰 영향을 미쳤다.

• 한국산림과학회지
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• 제64권1호
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• pp.11-19
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• 1984

외생균근(外生菌根)을 형성(形成)하는 모래밭버섯균(Pisolithus tinctorius) (Pt)을 대상(對象)으로 토성(土性)의 변화(變化)와 퇴비(堆肥)의 첨가(添加)로 인(因)한 토양비옥도(土壤肥沃度)의 변화(變化)에 따른 공생균(共生菌)으로써의 생장촉진효율(生長促進效率)을 조사(調査)하였다. Pt균(菌)을 vermiculite-peat moss-영양액(營養液)에 균사형태(菌絲形態)로 배양(培養)하여 세가지 토성(土性)((사토(砂土) 양질사토(養質砂土), 사질양토(砂質壤土)), 퇴비(堆肥)의 첨가유무(添加有無), 균근균(菌根菌)의 종류(種類)(Pt균(菌), 천연(天然) 균근균(菌根菌), 무균근(無菌根))에 따른 요인시험설계(要因試驗設計)에 맞추어서, 소독(消毒)된 흙 속에 접종(接種)하였다. 접종(接種)된 흙을 $4{\ell}$ 용량(容量)의 플라스틱 화분(花盆)에 담고 4개의 리기테다소나무(Pinus rigida ${\times}$ P. taeda) 종자(種子)를 파종(播種)하고 온실(溫室)에서 사개월간(四個月間) 생육(生育)시켰다. 수확후(收穫後)에 처리간(處理間)에 묘고(苗高), 건중량(乾重量), 균근형성율(菌根形成率), 질소함량(窒素含量), T/R율(率)을 조사(調査)하였다. 토성(土性), 토양비옥도(土壤肥沃度), 퇴비첨가유무((堆肥添加有無)에 관계(關係)없이, Pt로 접종(接種)된 묘목(苗木)은 천연균근균(天然菌根菌)으로 (토양(土壤) 소독(消毒)없이 천연적(天然的)으로 형성(形成)된 균근(菌根)) 접종(接種)된 묘목(苗木)이나 무균근묘목(無菌根苗木)(토양소독(土壤消毒)만 실시(實施))보다 묘고생장(苗高生長)과 건중량(乾重量)에서 훨씬 더 컸다. 그러나 가장 토양비옥도(土壤肥沃度)가 높은 토양(土壤)(퇴비(堆肥)가 첨가(添加)된 사질양토(砂質壤土), 질소(窒素) 0.075%, 유기물(有機物) 1.32%) 에서는 무균근묘목(無菌根苗木)이 Pt묘목(苗木)보다 묘고(苗高)에서 8%, 건중량(乾重量)에서 18% 더 좋았다. 전체(全体) 평균(平均)으로 볼 때 Pt묘목(苗木)은 천연균근묘목(天然菌根苗木)보다 묘고(苗高)에서 30%, 건중량(乾重量)에서 107% 더 컸으며, 무균근묘목(無菌根苗木)보다 묘고(苗高)에서 31%, 건중량(乾重量)에서 60% 더 컸다. 토양비옥도(土壤肥沃度)가 낮고 퇴비(堆肥)가 첨가(添加)되지 않았을 때, Pt균(菌)에 의(依)한 생장촉진효과(生長促進效果)가 더 크게 나타났다. 균근형겅빈도(菌根形成頻度)는 퇴비첨가(堆肥添加)로 Pt의 경우에 절반(折半)으로 사질양토(砂質壤土) 경우(境遇)에 84에서 33%로, 양질사토(養質砂土)의 경우(境遇)에 77에서 40%로) 줄었으나, 천연균근균(天然菌根菌)의 경우(境遇)에는 줄지 않았다. 무균근묘목(無菌根苗木)은 심(甚)한 질소결핍현상(窒素缺乏現像)(1.38%N)을 일으킨 반면(反面)에, Pt접종묘목(接種苗木)(1.68%N)과 천연균근묘목(天然菌根苗木)(1.89% N)은 정상적(正常的)이었다. 이로 미루어 보아서 균근균(菌根菌)은 토양내(土壤內) 질고(窒素)의 흡수(吸收)를 촉진(促進)한다고 생각된다. T/R율(率)은 퇴비첨가(堆肥添加)로 인(因)하여 증가(增加)하였으나, 균근균(菌根菌)의 종류(種類)나 그 존재유무(存在有無)로 인(因)하여 영향(影響)을 받지 않았다. 모래밭버섯균의 생장촉진효율(生長促進效率)은 비옥도(肥沃度)에 의(依)하여 결정(決定)된다고 결론(結論)지을 수 있다. 즉 비옥도(肥沃度)가 낮은 사질토(砂質土)에서 퇴비(堆肥)를 첨가(添加)하면 Pt의 효율(效率)이 크게 나타나지만, 비옥도(肥沃度)가 더 높은 사질양토(砂質壤土)에 퇴비(堆肥)를 첨가(添加)하면 Pt의 효율(效率)이 적게 나타난다. 모래밭버섯균의 이점(利點)은 퇴비(堆肥)를 첨가(添加)하지 않을 경우(境遇)와 토양(土壤)의 비옥도(肥沃度)가 높지 않을때 더 크게 나타날 것이라고 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.143-163
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• 2016

인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.

• 한국농공학회지
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• 제15권2호
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• pp.2949-2967
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• 1973

본 시험연구에서는 한발시에 배추와 무우의 최저용 수량을 규명하여 한발시에도 안심하고 수확을 할수 있는 방안을 모색하여 우리나라에서 밭 작물에 관개를 하지 않고 천후의 농업을 하는 방식을 개선하여 전천후농업으로 전환하기 위한 기본적인 연구와 역점을 두었다. 따라서 그 첫단계로 채소를 통하여 밭작물의 관개 예의한 증수와 한해를 극복하며 나아가서 다른 밭작물도 여기에 준용할 수 있는 방법을 모색하여 보았다. 본 연구는 배추와 무우를 보통 원예시험장 재배법에 준하여 재배하면서 용수관리는 수평방향의 지하수를 차단할 수 있도록 깊이를 1m까지 파고 비니루자루로 씨웠다. 그 위에는 $1m{\times}1m$의 시험구를 만들어 외각은 나무로 사각형을 만들어서 관수량이 외부로 흐르지도 않고 외부의 물 1m 지하에 있는 지하수만 연직방향으로 이동할 수 있으며 모세관 현상으로 상승 할수 있게 하였다. 포장 전체는 비닐하우스를 지어 강우를 차단하고 급수에만 의존했으며 통풍을 원활히 하기 위하여 지상까지는 비니루를 차단하지 않고 60cm 이상을 차단하여 그림 1과 같은 외부의 강우에 영향을 제한했다. 그 결과 포장내에 기온이 y=0.46+1.09x 라는 관계식으로 포장내에 온도가 외기온 보다 상승함을 나타냈다. 시험구는 배추2품종, 무우 2품종에 2반복 15처리로 120구에 보통구 8구로 128구에 대하여 1차시험은 $5{\sim}7$월에 2차 시험은 $8{\sim}10$월에 시행하고 관수 처리를 해서 1일 관수는 아침 저녁으로 4,000cc를 나누어 주었다. 4,000cc/일는 0.462l/sec/ha에 해당하며 배추의 용수량 0.62l/sec/ha나 무우의 용수량 0.64l/sec/ha보다 별로 적지 않은 최소의 용수량이다. 배추나 무우는 파종후 초기에 다 한발을 받으면 생장에 심한 타격을 주었고 배추는 생장기간 내내 계속 관수가 필요로 했고 무는 생장이 초기 중기를 지나면 뿌리가 깊이 발달하여 후기에 한발 처리는 크게 생장의 위축은 가져오지 않았다. 또한 무우나 배추가 공히 1차시험($5{\sim}7$월) 때가 2차시험($8{\sim}10$월)보다 더 많은 수분을 필요로 했는데 동일량을 급수했으므로 더 심한 한해를 받았다. 이 실험치는 Blaney and Criddle 값도 똑같이 배추와 무우의 1차 시험치는 소비량계수 K가 1.14와 1.06이였고 2차시험에는 0.97과 0.86으로 $0.17{\sim}0.20$정도 더 높았다. 또한 배추는 품종에 따라 심한 수확량차를 보였으나 무우는 그렇지는 않았다. 또 배추와 무우를 공히 처리(No.2)와 보통구와 수확량 이 비교를 했을 때 처리구(계속관수구)가 양호했고 품종은 유의성이 없었다. 이상의 종합으로 미루어 보아 보리, 밀, 콩, 감자, 당근등 각종 밭작물도 유사한 반응을 예측할 수 있고 우리나라와 같이 산지개발 면적이 많이 가지고 있어 이곳에 알맞은 적지 적소의 작물을 재배하기 위해서도 밭관개 및 한해 시험은 계속 연구되어야 하며 앞으로 밭작물 증수에 크게 기대되는 바이다.