• 무역학회지
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• 제43권1호
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• pp.109-130
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• 2018

원산지결정기준 중 하나인 누적기준은 원산지결정기준을 완화 할 수 있는 방안으로 특정 조건들을 충족했을 때 비원산지재료도 원산지재료로 인정해주는 규정이다. 한-캐나다 FTA에서는 자동차 품목의 경우 기존의 일반적인 누적기준이 아닌 교차누적기준을 적용하였다. 이는 원산지결정기준의 확장과 편리함을 위한 것으로 제3국의 원재료나 중간재에도 원산지자격을 부여한다. 본 논문에서는 한-캐나다 FTA 발효 이전과 이후 교차누적의 대상 품목인 84, 85, 87, 94류의 대미자동차 부품 수입액의 변화의 여부를 실증분석하고 교차누적의 실효성을 살펴보았다. 분석대상은 각 류에서 자동차 부품으로 지정된 품목만 선택하여 분석하였는데 분석대상 품목 35개 품목 중 21개 품목에서 유의한 변화가 나타났다. 2015년 1월 기준으로 수입액이 단기적으로 큰 폭으로 증가하였거나, 추세적 증가율이 전보다 상승한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 교차누적의 도입으로 우리나라 자동차 수출기업들이 한-캐나다 FTA의 교차누적을 활용하고 있음을 반증하는 것이라고 할 수 있다. 또한 수출확대와 시장확보를 위해 FTA 체결 시 교차누적의 도입을 적극적으로 검토할 필요성이 있다.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2003년도 추계학술발표회
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• pp.548-551
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• 2003

부산 금정산 지역의 지하수위와 강우량과의 관계를 알아보고자 시계열 분석을 통하여 자기상관함수와 상호상관함수를 구하였다. 이를 위하여 금정산 산성마을 주변의 19개 관측공 중 자동수위측정기가 설치된 4개 관측공(KJ2, KJ8, KJ15, KJ19)의 지하수위 자료와 부산지역의 강우량 자료를 이용하였다. 지하수위 및 강수량은 각각 1일 평균, 1일 누적 값을 이용하였다. 자기상관분석의 경우, KJ2와 KJ19의 경우 지연시간이 2일 이내, KJ8의 경우는 3일 이내에 0으로 수렴하며, KJ15의 경우는 지연시간이 8일째에 0으로 수렴한다. 강수량과 지하수위의 교차상관분석결과, KJ2, KJ15, KJ19호 공은 지연시간이 0일 때 교차상관함수가 각각 0.6572, 0.6303, 0.7857이교 KJ8호 공은 지연시간이 1일 때 0.7141이다. 또한 대부분 짧은 지연시간에 교차상관함수가 0으로 수렴한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.127-132
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• 2008

교차로 교통시스템은 도로상에 깔린 루프검지기를 통해서 통과차량과 지체차량의 수를 누적하여 차량 통행 주기를 결정하는 웹스터방정식의 방법을 따른다. 그러나 웹스터방정식은 현장 교차로상의 통데이터를 주로 사용하는 방법이라 할 수 있으므로 이웃 교차로의 교통상황을 데이터로 받아서 교차로 연동제어를 할 수 없는 문제점을 갖고 있다. 따라서 교차로 원격지 제어를 시행 할 경우에 마땅한 제어 방법이 없고, 있어도 지역네트워크 단위인 고비용 시스템을 사용하여야 하므로 경제성이 없다. 따라서 인터넷을 사용하여 이웃 및 먼거리에 떨어져 있는 교차로의 교통상황을 참조하여 교차로 교통제어를 할 경우에는 저비용의 전문성 있는 교차로 교통제어를 할 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2008년도 춘계학술발표논문집
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• pp.245-247
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• 2008

교차로 교통시스템은 도로상에 깔린 루프검지기를 통해서 통과차량과 지체차량의 수를 누적하여 차량 통행주기를 결정하는 웹스터방정식의 방법을 따른다. 그러나 웹스터방정식은 현장 교차로상의 교통데이터를 주로 사용하는 방법이라 할 수 있으므로 이웃 교차로의 교통상황을 데이터로 받아서 교차로 연동제어를 할 수 없는 문제점을 갖고 있다. 따라서 교차로 원격지 제어를 시행 할 경우에 마땅한 제어 방법이 없고, 있어도 지역네트워크 단위인 고비용 시스템을 사용하여야 하므로 경제성이 없다. 따라서 인터넷을 사용하여 이웃 및 먼거리에 떨어져 있는 교차로의 교통상황을 참조하여 교차로 교통제어를 할 경우에는 저비용의 전문성 있는 교차로 교통제어를 할 수 있다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.510-519
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• 1998

사회전반에 걸친 물류단지의 필요성에 대한 인식은 날로 높아지고 있으나, 물류단지의 입지를 정작 어느 곳으로 할 것인가에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 물류단지의 입지를 결정하는 여러 요인들 중 일반적으로 계량화 작업이 많이 이루어진 수송비와 ,대규모 개발 사업시 가장 먼저 고려해야 하는 토지보상비를 결정하는 지가를 물류단지의 입지를 결정하는 입지비용이라 가정하고, 현재 화물수송이 가장 많이 이루어지고 있는 경부고속도로축을 중심으로 입지비용을 결정하는 지가와 소송비의 산출을 위한 근거를 제시하며, 이를 설명할 수 있는 지가와 수송비의 모형을 지가와 수송비의 산출을 위한 근거를 제시하며, 이를 설명할 수 있는 지가와 수송비의 모형을 개발하여, 이 모형을 토대로 물류단지의 규모와 서울도심에서의 거리의 변화에 따라 물류단지의 입지가 어떻게 변화하는 가를 밝혀, 물류단지의 최적입지를 제시하는데 그 목적이 있다. 본 논문의 결론을 요약하면 다음과 같다. 1) 물동량의 증가에 따라 수송비가 증가하고, 물동량을 처리하기 위한 소요부지면적이 증가하면, 지가와 수송비의 교차구간은 도심에서약 15~20km 떨어진 구간에서 형성되고, 이 때의 최적입지는 물동량과 소요부지면적에 상관없이, 도심에서 약 60km 떨어진 안성군 및 평택시지역(경부고속도로 주변지역에 한함)이 최적입지로 분석되었다. 2) 수송비와 지가, 건설비와의 장래 20년을 기준으로 한 누적비용분석결과 0~40km 구간의 경우 수송비의 누적비용이 지가와 건설비의 누적비용을 초과하지 않으며, 수송비의 누적비용이 지가와 건설비의 누적비용을 초과하는 기간이 가장 빠른 것은 물류단지가 50~55km 구간과 60~65km 구간에 입지 하였을 경우로, 이 구간에서의 수송비 누적비용이 지가와 건설비의 누적비용을 초과하는 기간은 9년 후인 2004년으로 분석되었다. 이는 도심과 인접한 지역의 경우 물류단지가 입지하지 못하는 것은 물류단지의 건설에 따른 수송비의 절감이 물류단지 건설에 따른 지가 및 건설비에 대한 비용부담에 못 미치기 때문인 것으로 분석되었으며, 화물의 특성상 불가피하게 도심지역과 가까운 곳에 물류단지의 입지를 고려해야 할 경우, 물류단지 조성시 정부에서의 세금완화, 물류단지 조성가능지역 설정, 지가에 대한 보조 등 정책적인 지원대책이 필요할 것으로 판단된다. 3) 입지 비용중 수송비를 누적시킨 수송누적비용과 지가와의 비교분석결과 수송비를 5년, 10년 누적시켰을 때 이 물류단지의 최적입지는 도심에서 약 60km떨어진 곳으로 분석되었으며, 수송비를 20년 누적시켰을 경우 물류단지의 최적입지는 도심에서 약 50km떨어진 지점의 물류단지의 최적입지로 분석되었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권4호
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• pp.983-990
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• 2004

누적밀도 히스토그램은 사각형 객체의 네 점에 대응하는 4개의 서브 히스토그램을 유지함으로써 사각형 객체가 여러 버켓에 걸쳐질 경우 발생하는 다중 계산 문제를 해결하고 있다. 이 기법은 빠른 추정시간과 정확한 결과를 제공하고 있지만, 질의 윈도우가 그리드 셀의 경계와 일치해야 한다는 제약사항을 기반으로 수행하므로, 실제 응용에 적용시 많은 에러를 초래하게 된다. 따라서, 이 논문에서는 기존 누적밀도 히스토그램에서 질의 윈도우의 제약사항에 관한 영향을 줄이기 위해, 두가지 확률모델을 기반으로 일반화된 누적밀도 히스토그램을 사용한 선택율 추정 기법을 제안하였다. 제안된 두가지 확률 모델은 \circled1질의 영역 비율을 고려한 확률모델과, \circled2교차 영역 정보를 고려한 확률모델이다. 우리는 실제 데이터 셋을 사용하여 제안된 기법을 실험하였다 실험 결과는 이 논문에서 제안된 기법이 기존의 다른 선택율 추정 기법보다 성능이 뛰어남을 보여주고 있다 더구나, 교차 영역 정보를 기반으로 하는 확률모델의 경우 20% 질의 윈도우에서 5% 미만의 낮은 에러율을 보였다. 이 논문에서 제안된 기법은 사각형 객체의 공간 범위 질의의 선택율을 정확하게 추정하는데 사용될 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.954-965
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• 2017

안정적인 전력 공급은 전력 인프라의 유지 보수 및 작동에 매우 중요하며, 이를 위해 정확한 전력 사용량 예측이 요구된다. 대학 캠퍼스는 전력 사용량이 많은 곳이며, 시간과 환경에 따른 전력 사용량 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 전력계통의 효율적인 운영을 위해서는 전력 사용량을 정확하게 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 기존의 시계열 예측 기법은 학습 시점과 예측 시점 간의 차이가 클수록 예측 구간이 넓어짐으로 예측 성능이 크게 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문은 이를 보완하려는 방안으로, 먼저 의사결정나무를 이용해 날짜, 요일, 공휴일 여부, 학기 등을 고려하여 시계열 형태가 유사한 전력 데이터를 분류한다. 다음으로 분류된 데이터 셋에 각각의 자기회귀누적이동평균모형을 구성하여, 예측 시점에서 시계열 교차검증을 적용해 대학 캠퍼스의 일간 전력 사용량 예측 기법을 제안한다. 예측의 정확성을 평가하기 위해, 성능 평가 지표를 이용하여 제안한 기법의 타당성을 검증하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.377-396
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• 2023

암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.

• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2020년도 추계국제학술대회
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• pp.53-53
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• 2020

본 실험은 다양한 생리활성이 보고되어 약용으로 널리 쓰이는 개똥쑥(Artemisia annua L.) 종자의 온도에 따른 발아 특성을 조사하기 위해 진행하였다. 미세온도구배 발아기를 이용하여 낮과 밤의 온도를 각각 5 ~ 35℃ 범위에서 낮과 밤의 시간을 12시간으로 고정하고, 낮 온도가 밤 온도보다 크거나 같은 조건을 설정하여 총 27개의 온도조건으로 개똥쑥 종자의 최종 발아율 및 발아율과의 관계를 분석하였다. 실험결과, 개똥쑥 종자는 실험에 사용한 모든 온도조건에서 발아가 가능한 것으로 나타났으며, 25/10℃(낮/밤) 조건에서 90%로 가장 높게 조사되었다. 또한, 발아율 조사결과를 통해 일평균온도뿐만 아니라 일교차온도도 발아율에 영향을 미치는 것으로 판단되어 일평균온도와 일교차온도로 나누어 발아율과의 관계를 분석하였다. 온도조건과 발아율과의 연속적인 발아특성을 분석하기 위해 다중회귀분석과 비선형 회귀분석을 이용하여 온도 조건과 상대적 발아율의 관계를 수식으로 표현하였다. 일평균온도를 기준으로 발아율과의 관계를 분석한 결과, 5 ~ 35℃의 모든 일평균 온도범위에서 유의성이 나타났으며 5, 7.5, 32.5, 35℃는 상대적인 음의 영향력을, 나머지 조건에서는 상대적인 양의 영향력을 가진 것으로 분석되었다. 일교차온도를 기준으로 발아율과의 관계를 분석한 결과, 0 ~ 25℃의 모든 일교차 온도범위에서 양의 영향력을 가진 것으로 분석되었다. 일평균온도는 19.3℃에 가까울수록, 일교차온도는 14.9℃에 가까울수록 발아에 대한 영향력이 큰 것으로 조사되었다. 각 수식을 통해 도출된 수치화된 온도에 따른 개똥쑥 종자의 일일누적 온도 영향력을 temperature score(TS)로 설정하였다. 본 연구에서 도출된 수식을 통해 누적 TS를 계산한 결과, 14.9 TS가 누적되었을 때 발아율이 85% 이상으로 나타날 것으로 예측되었다.