본 연구는 현재 통신서비스 산업에서 가장 많이 사용하고 있는 5개 예측모형(단순 성장 모형, 단순 Logistic 모형, Gompertz 모형, 확장 Bass 모형, 시간 변동 Bass 모형)을 이용한 초고속 인터넷 가입자에 대한 예측력을 비교 평가하는 데 있다. 예측모형의 추정 방법으로 비선형 회귀방정식(nonlinear regression)을 사용하여 추정의 효율성을 높였다. 예측력 비교분석 기준은 (i) 포화점에 대한 타당성 (ii) 모수에 대한 통계적 유의성 (iii) 실제치 대비 예측치에 대한 AAD 기준을 통하여 예측모형의 예측력을 비교 평가하였다. 본 연구에서 실시한 방법론에 따라 다섯 가지 통신서비스 예측모형의 예측력을 분석한 결과 가장 작은 AAD를 나타낸 예측모형은 Log-Logistic 모형으로 나타났으며, 가장 큰 AAD를 나타낸 예측모형은 단순 Logistic 모형으로 나타났다. 또한 AAD 기준에서 보면 일반적으로 많이 사용하고 있는 Gompertz 예측모형과 Bass 모형 중에서는 Gompertz 예측모형이 더 우월한 것으로 나타났다.
이 연구는 시계열분석(時系列分析)에 의해 주식수익율(株式收益率)의 변동성(變動性)을 예측하는 모델을 개발하고 그것에 의해 도출된 예측치(豫測値)의 실제변동성(實際變動性)에 대한 예측력(豫測力)을 미국의 주식시장자료를 사용하여 검증 비교하였다. 구체적으로 수익률변동성에 대한 (1) 역사적(歷史的) 변동성(變動性), (2) ARMAX 예측치(豫測値), (3) GARCH 예측치(豫測値) 등이 도출되고 그것들의 예측력이 통계적 비교와 회귀분석 등의 여러차원의 평가기준에 의해서 비교된다. 실증결과에 따르면 선택된 독립변수들에 근거한 ARMAX 예측치가 다른 예측치들 보다 모든 평가기준에서 우수한 예측력을 보였다. GARCH 예측치는 기대와는 달리 만족스러운 예측력을 보여주지 못했다. 본 연구에서 예측력이 실증된 ARMAX 예측치를 다양한 옵션가격결정모형의 변동성투입요소로 사용하는 것은 보다 정확한 옵션의 이론가격을 도출하는 데 크게 기여할 것이다. 또한, 이 논문의 실증결과는 각종의 자산가격결정이론, 수익률분포이론 등의 학문적 분야 뿐만 아니라 주식수익률 변동성의 동향이 일반투자자들의 투자전략에 결정적 영향을 미친다는 점에서 실무적인 관점에서도 시사하는 바가 크다고 할 것이다.
특정 정책이나 전략목표를 달성하는데 있어서 정부가 최종 목표에 직접 영향을 미치기는 어려워서 정책수단을 통해 간접적인 영향력만 발휘하게 되므로 최종 목표의 미래 동향을 예측할 수 있는 유용한 정보변수의 개발에 관심을 가지게 된다. 금리의 기간구조는 미래 경기 동향의 예측에 유용한 정보를 주는 것으로 알려져 있으나 이에 대한 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구에서는 국내 장단기 금리차가 장기 시계에서 실질 성장의 누적변화를 유의하게 예측할 수 있는지 통계모형을 설정하여 분석해 보았다.
세계의 경제가 지식 기반 경제로 급변함에 따라 특허경쟁력을 강화하기 위한 노력을 다각적으로 실시하고 있다. 이러한 특허경쟁력을 강화하기 위해 일반적으로 해당 기술 분야에 대한 특허동향조사를 통해 다양한 분석을 하고 있지만 대부분 현재까지의 기술동향에 대한 자료를 통계적으로 표현하거나 핵심 기술에 대한 전문가의 정성분석을 포함하는 정도에 국한되고 있다. 따라서 본 논문에서는 제한적으로 활용되고 있는 특허정보를 이용하여 향후 기술 확산 형태를 예측해 보고자 한다. 이를 위해 일반적으로 많이 사용되고 있는 확산모형인 Bass 모형과 Logistic 모형을 통해 실험을 진행하였고, 각 모형의 성능을 평가하기 위해 MSE값과 MAPE값을 이용하였다. 입력데이터로는 NCW 정보보호기술과 관련된 특허데이터를 사용함으로써 기존 특허동향조사와 연계한 심화분석을 도출하였다. 실험결과 NCW 정보보호기술에 대한 확산을 예측하기 위한 모형은 Logistic 모형이 더 우수함을 알 수 있었으며, NCW 정보보호기술은 2008년 현재 점차 기술 성숙기에 접어들고 있음을 예측할 수 있었다.
본 연구는 최근 펜데믹 위기에서 교육의 변화하는 모습을 점검하고 미래의 학습에 대한 모습들을 예측하기 위해 이러닝과 학습분석에 대한 신흥기술의 동향을 살펴보고자 한다. 연구방법으로 신흥기술의 '하이프 사이클'과 '이러닝 예측 하이프 커버'를 기반으로 하여 각 단계별 기술들을 점검하고 펜데믹 위기에서 더 공고히 된 이러닝과 학습 관련 기술들이 무엇인지 살펴본다. 또한 하이프 사이클의 5단계인 기술촉발 단계, 부풀려진 기대의 정점 단계, 환멸 단계, 계몽 단계, 생산성 안정 단계인 각 단계별 학습과 관련된 기술들은 어떤 것이 있으며, 그 기술들이 이러닝과 학습분석에 어떠한 영향을 미칠 것인지 예측해 본다. 향후 연구로는 본 연구를 기반으로 인공지능이 이러닝과 학습분석에서의 역할을 알아보고자 한다.
개인용 휴대 인터넷의 개념으로 세계에서 최초로 기술이 개발되고 본격적인 상용화를 개시한 WiBro는 기술개발 초기부터 서비스에 대한 수요예측 작업이 이루어져 왔고, 이는 HSDPA의 경우도 마찬가지이다. 그러나 초기의 수요예측 시점에 가정하였던 여러 가정들이 구체화되고, 정보통신 환경도 변화함에 따라 이제 보다 구체적이고 정확한 수요예측이 이루어질 시점에 도달하였다. 이에 따라 본 고에서는 변화된 여러 환경을 고려하여 WiBro 서비스에 대한 수요예측을 수행하고자 하였다.
한국포장기술연구소(소장 김영호)는 지난 8월 27일 팔레스호텔에서 '불황을 극복하기 위한 포장 비즈니스'라는 주제로 세미나를 개최하였다. 이번 세미나에서는 일본 포장컨설턴트㈜ 石田 修 대표가 1993~1994년도 포장자재에 관한 사용추세를 예측하여 많은 주목을 받았다. 일본의 각 분야별 경기예측과 이에 따른 포장재 수요 동향이 국내 포장업계 종사자에게도 어느 정도 도움이 될 것으로 믿는다. 세미나 발표 내용 가운데 93~94년도 포장자재 수요 예측에 관한 것을 요약해 싣는다.
미래에는 종이 없는 사회 (paperless society)가 도래할 것이라는 예측에도 불구하고 여전히 인쇄문헌을 선호하고 있는데 이것은 디지털문헌의 유용성에 대한 어떤 의문점을 갖게 한다. 따라서 최근 미국을 중심으로 하여 활발하게 연구되고 있는 인쇄문헌과 디지털문헌의 상호운용에 관한 동향을 개관하고 향후 이에 관한 연구과제를 제시하였다.
최근 금융위기로 인한 자동차 산업의 급격한 경기 침체는 급기야 GM의 파산을 몰고 왔다. 그런데 GM 파산의 중대한 이유가 그린카 기술을 등한시하였기 때문이라고 한다. 몇 년 사이에 갑자기 부각되고 있는 그린카는 이제는 누구나 향후 자동차 산업에서 주류가 될 것으로 예측하고 있다. 여기서는 이렇게 그린카가 갑자기 부상한 이유에 대해 살펴 보고 각국의 정책과 메이커의 대응 동향에 대해 소개하고자 한다 또한 향후그런카에 대한 전망과 대응방안에 대해 논하고자한다.
현대과학은 일조일각에 따라 변모, 발전되어가고 있다. 과학시대에 사는 우리로서 과학기술정보에 민감하지 않고는 오늘을 판가름할 수 없을 것이며 또한 내일을 예측하기도 어려울 것이다. 이에 본지에서는 해외과학기술동향을 연재하여 과학기술인을 위한 참고자료로 소개하고저 한다. 본 원고는 과학기술처 정책자료에서 발췌 수록한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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