• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.127-134
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• 2007

기계 학습 등 인공 지능 기법의 발전에 힘입어 지능형 주식 거래 시스템에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 현실 주식 거래에서 적절한 거래 정책의 수립이 거래의 결과에 커다란 영향을 미치는 중요 요소로 작용하고 있음에도 불구하고, 기존의 연구에서는 예측 모듈의 예측 성능 향상에 주력하였거나, 거래 정책을 다룬 경우라도 예측 모듈에 종속적인 단순한 정책만을 제시하였다. 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하기 위한 방안의 하나로, 신경망 기반 주식 거래 시스템의 구축을 위한 통합 개발 도고인 NXShell에서 채택하고 있는 ‘통합 다중 시뮬레이션‘ 기법을 제안한다. 통합 다중 시뮬레이션 기법에서는 신경망의 출력 값과 거래 정책 인자들 간의 모든 주어진 예측기의 특성에 맞는 고유의 최적 거래 정책을 수립한다. 제안된 기법의 효용성을 검증하기 위해, 한국 거래소 시장 및 코스닥 시장에서 수집한 데이터를 사용하여 수행한 거래 성능 비교 실험 결과를 제시한다.

• 한국사회복지학
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• 제62권3호
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• pp.83-108
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• 2010

본 연구는 고령사회 준비를 위한 현황이해 차원에서 앤더슨 모형을 이용하여 노년기 외래의료 서비스 이용궤적 및 예측요인을 살펴보고, 초기노년기와 후기노년기 간에 궤적이나 예측요인이 차이가 있는지를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 한국복지패널의 1, 2, 3차년도 자료를 사용하여, 궤적 및 예측 요인은 잠재성장모형을 이용해서 분석하였고 연령 차이는 다중집단분석을 이용하여 분석하였다. 60세 이상 노인들은 해가 지남에 따라서 외래이용 횟수를 증가시키는 경향을 보였는데, 75세 미만의 초기 노년기의 노인들이 75세 이상의 후기노년기의 노인들 보다가 이용 횟수를 상대적으로 빨리 증가시켰다. 예측요인에 있어서는 선행요인, 자원요인, 욕구요인들의 상당수가 궤적과 유의미한 관계가 있었는데, 자원요인 보다는 욕구요인들이 의료서비스 이용궤적에 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 하지만 예측요인에 있어서 초기 및 후기 노년기 사이에 큰 차이는 없었다. 결과를 토대로 연구의 의의 및 함의를 논의하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 I
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• pp.382-385
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• 2003

Ad hoc 네트워크는 고정된 기반구조 없이 이동 노드들로만 구성된 네트워크를 가리킨다. 노드들의 이동으로 인해 네트워크 토폴로지는 예측할 수 없게 자주 변할 수 있다. 그 결과로 기 설정되어 있는 경로의 단절이 발생할 수 있으며, 새로운 경로가 설정될 때까지 데이터가 손실될 수 있다. 존재하는 경로의 단절로 인해 손실되는 패킷의 수를 줄이기 위해, 본 논문은 multiple-reply Ad hoc On-demand Distance Vector (mrAODV) 방식을 제안한다. 본 논문의 알고리즘은 발신지와 수신지 사이에 다중 경로를 설정한다. ns-2 시뮬레이션을 사용하여 제안된 방식에 대한 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.25-33
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• 2009

최근 시계열 예측에 결론부에 선형식을 갖는 TS 퍼지 모델이 많이 이용되고 있는데, 이의 예측 성능은 정상성과 같은 데이터의 특성과 밀접한 관련이 있다. 그러므로 본 논문에서는 특히 비정상 시계열 예측에 매우 효과적인 새로운 예측 기법을 제안하였다. 시계열의 패턴이나 규칙성을 잘 끌어내기 위한 데이터 전처리 과정을 도입하고 다중 모델 TS 퍼지 예측기를 구성한 뒤, 러프집합을 이용한 적응 모델 선택 기법에 의해 입력 데이터의 특성에 따라 가변적으로 적합한 예측 모델을 선택하여 시계열 예측이 수행되도록 하였다. 마지막으로 예측 오차를 감소시키기 위하여 오차 보정 메커니즘을 추가함으로써 예측 성능을 더욱 향상시켰다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능을 검증하였다. 제안된 기법은 예측 모델 구현과 예측 수행 과정에서 시계열 데이터의 특성들을 잘 반영할 수 있으므로 불확실성과 비정상성을 갖는 시계열의 예측에 매우 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.34-42
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• 1999

다중표적 추적시스템은 여러 개의 표적물을 동시에 추적한다. 표적물의 추적에는 일반적으로 칼만필터를 사용하게 된다. 칼만필터는 최적의 특성을 지니고 있지만, 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 따라서 여러 개의 표적물을 동시에 추적하는 다중표적 추적시스템의 실시간 구현을 위하여 칼만필터 대신에 계산량이 적은 다른 예측기를 사용하기도 한다. 본 논문에서는 계산량을 줄이기 위하여 칼만필터에서 사용하는 시스템의 모델을 줄이는 방법을 사용하여 보았다. 표적물의 운동을 등속운동으로 가정하여 사용된 모델은 표적물의 추적능력을 지니면서도 그 계산량을 줄일 수 있었다. 간단한 시뮬레이션과 실제의 영상정보에 적용한 결과는 등속운동을 가정한 칼만필터가 원래의 좋은 특성을 유지하면서 계산량을 줄일 수 있어 다중표적 추적시스템에 유리하게 사용될 수 있음을 보여주었다.

• 환경영향평가
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• 제26권6호
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• pp.470-478
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• 2017

본 연구는 SPSS(18 version)를 사용하여 남한강 보를 완공한 후에 해당되는 2012년부터 2015년까지의 기상, 수질 자료로 군집분석한 결과에 의해 평수기그룹과 가뭄기그룹으로 분류하고, 각 기간 그룹별로 강천보, 여주보 및 이포보로 공간적 그룹으로 분류하였다. 이와 같은 6개의 그룹에 대해서 조류 주의보 이상의 Chl-a 농도에 해당된 월별 자료로 다중회귀분석을 실시하였다. 시 공간적으로 분류된 6개 그룹을 Chl-a 농도와 3개의 기상요인, 11개의 수질 요인 및 유량 요인과의 상관분석을 수행하여, 상관분석결과를 회귀분석의 독립변수로 적용하고. 각 6개의 그룹 별로 Chl-a 농도 예측식을 도출하고자하였다. 위 연구방법으로 수행한 연구 결과는 아래와 같다. 군집분석을 실시한 결과 연 총강수량이 평년수준이었던 평수기그룹(2012~2013년)과 연 총강수량이 1,000mm/hr 미만으로 극심한 가뭄특성을 보였던 가뭄기그룹(2014~2015년)으로 시간적으로 분류되었다. 평수기그룹과 가뭄기그룹 별로 각 3개의 보 지점에서 조류 주의보 이상의 Chl-a 농도에 해당된 월은 평수기그룹은 3~8월이었고, 가뭄기그룹은 3월, 6~10월이었다. 각 6개의 그룹 별로 Chl-a 농도와 기상, 수질 및 유량 등의 요인과의 상관분석을 수행한 결과, 3개의 보 모두에서 평수기그룹보다 가뭄기그룹의 수온 및 유량이 Chl-a 농도와의 상관성이 증가하였다. 이는 극심한 가뭄에 의한 하천 내 유속 감소와 체류시간 증가로 인한 영향으로 판단된다. 6개의 그룹에 대한 상관분석을 수행한 결과에 따라 Chl-a 농도와의 상관성이 큰 기상, 수질 및 유량 요인들을 Chl-a 농도 예측식의 독립변수로 적용하여 다중회귀분석을 수행한 결과에 의하면, 남한강의 하류에 위치하고, 팔당댐과 직접적으로 연결되어 있는 이포보에 대한 Chl-a 농도 예측식의 $Ad.R^2$ 값은 평수기그룹에서 0.920, 가뭄기그룹 0.818로 우수한 선형성을 나타내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권6A호
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• pp.379-385
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• 2003

본 논문에서는 다수의 사용자가 있는 주파수 선택성 페이딩 환경하의 multi-rate CDMA 시스템에서Hopfield 신경망의 시정수를 제어하는 알고리즘을 이용하여 Hopfeld 신경망 기반 다중 사용자 검출기의 국부 최소점 문제를 간단히 해결하고 설계된 검출기의 성능을 병렬 간섭 제거기와 비교 분석하였다 또한 역방향 링크는 부호 길이가 256 칩인 short 스크램블링 부호를 가정하고, short 스크램블링 부호의 주기성을 이용한 간단한 상관계수 예측 알고리즘을 사용하여 주기적인 확산부호간 상관계수 행렬을 계산하고 Hopfield 신경망의 입력으로 사용하여 확산 코드의 주기에 상응하는 연산에 필요한 신경망회로의 복잡도를 1/(64*64) 배로 단순화하였다. 그, 결과 Hopfield 신경망을 이용한 다중 사용자 검출기(HNN-MUD)는 다중 사용자 간섭(MAI)을 효과적으로 제거하여 기존의 검출기에 비해 낮은 비트 오류율을 보였고 근원거리상황(near-far situation)에서도 타 사용자의 전력의 크기에 관계없이 거의 일정한 비트 오류율을 보여, 기존의 검출기 보다 성능이 향상됨을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.159-160
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• 2017

본 논문에서는 무인기를 통해 수집한 영상을 과학적 분석 및 매핑이 가능한 영상으로 산출하는 자동 기하보정 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 무인기를 활용하여 상시적으로 재난 상황을 촬영하여 감시 및 분석을 하며, 무인기에 탑재된 다중복합 센서 데이터의 실시간 처리 분석을 통해 국지적 홍수 재난의 감지 예측 및 상황대응을 지원하고, 통합경보 시스템과 연동하여 대국민 재난 정보를 제공하는 서비스를 위한 요소 기술이다. 현재 본 서비스를 제공할 수 있는 Front to End 시스템이 개발 완료되어 실제 필드에서의 재난 감시 및 예측 성능을 검증하기 위한 필드 테스트를 준비 중에 있다. 이에 본 논문에서는 현재 구축하고 있는 홍수 재난 관리 플랫폼에 대한 내용을 간단히 소개하고, 중요한 기능중 하나인 무인기 촬영 영상의 자동기하보정 시스템에 대해서 논한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권6호
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• pp.26-36
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• 2021

본 연구는 영상검지기에서 수집되는 정보를 활용하여 딥러닝 기반으로 대기행렬길이를 예측하는 모형을 개발하였다. 그리고 통계적 기법인 다중회귀 모형을 추정하여 평균절대오차와 평균제곱근오차의 두 지표를 이용하여 비교·평가하였다. 다중회귀분석 결과, 시간, 요일, 점유율, 버스 교통량이 유효한 변수로 도출되었고, 이 중에서 독립변수들의 종속변수에 대한 영향력은 점유율이 가장 큰 것으로 나타났다. 딥러닝 최적 모형은 은닉층이 4겹, Look Back이 6으로 결정되었고, 평균절대오차와 평균제곱근오차가 6.34와 8.99로 나타났다. 그리고 두 모형을 평가한 결과, 다중회귀 모형과 딥러닝 모형의 평균절대오차는 각각 13.65와 6.44, 평균제곱근오차는 각각 19.10과 9.11로 계산되었다. 이는 딥러닝 모형이 다중회귀 모형과 비교하여 평균절대오차가 52.8%, 평균제곱근오차는 52.3% 감소된 결과이다.

• 한국측량학회지
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• 제36권6호
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• pp.629-639
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• 2018

본 연구에서는 영산강의 죽산보에서 죽산교까지 길이 약 840m, 폭 약 230m, 넓이 약 $0.16km^2$를 대상으로 단빔 음향측심기와 다중빔 음향측심기의 내수면 적용성을 분석하였다. 무인선에 단빔 음향측심기와 다중빔 음향측심기를 장착하고 각각의 데이터를 획득한 다음 비정규삼각망(TIN: Triangular Irregular Network)을 생성하고 10m 간격의 격자 수심을 추출하였다. 추출한 단빔 및 다중빔 음향측심기의 격자수심 총 5,024개의 데이터를 중첩 비교하여 다음의 결론을 얻을 수 있었다. 첫째, 수심의 차이는 평균 0.0319m로서 전체적으로 큰 차이는 없었으나 표준편차는 2.4095m로 크게 나타났다. 둘째, TIN으로 구현된 하상의 형태는 서로 유사하였으나, 다중빔의 하상면보다 높거나 낮은 단빔의 하상면 구역들의 체적은 총 $161,882m^3$의 차이가 있었다. 셋째, 대상지역 전체를 다중빔으로 스캔했을 때 단빔에 비해 운항 거리는 4,595.85m, 약 55% 정도 증가하였으며, 운항 시간은 59분, 약 47% 정도 증가하였다. 넷째, 작업공정, 투입인원 및 소요비용에서는 같거나 큰 차이가 없었다. 운항 거리나 운항 시간과 같은 작업 효율면에서 단빔을 장착했을 때보다 다중빔을 장착했을 때 효율이 약 0.5배 정도 낮은 것으로 판단되나, 하상변동 예측과 같이 하상면의 정확한 데이터가 필요한 분야에서는 다중빔 음향측심기를 이용한 데이터 획득이 필요한 것으로 판단된다.