• 디지털융복합연구
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• 제20권2호
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• pp.241-250
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• 2022

COVID-19 여파로 인한 비대면 서비스와 가정 재정 불안정성의 증가로 이륜차 보험사기 발생이 예상되고 있다. 이와 함께 보험사기 수법도 갈수록 교묘해지고 있다. 하지만 비대면 배달 수요와 연관된 이륜차 교통사고와 보험사기 적발 모형 관련 연구는 매우 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 보험사기의 표본 편중문제를 해결하기 위해 균형 랜덤포레스트 알고리즘을 이용하고 보험사기 조사 전문가의 정성적인 판단 기준을 반영한 변수를 모델에 포함하여 적용성을 향상시키며 적발력 높은 이륜차 보험사기 모형을 개발하고자 한다. 보험사기 적발 모형 개발 결과, 기존의 비균형 랜덤 포레스트 모형에 비해 균형 랜덤 포레스트가 보험 사기혐의자를 분류하는 데 있어 통계적으로 우수한 점을 확인할 수 있었다. 특히, 총 26개의 변수를 토대로 탐색적 변수 조합을 적용한 모형의 예측 성능이 가장 높았지만 일부 변수만을 사용한 확인적 모형의 예측 성능도 크게 떨어지지 않은 와중에, 정성적인 보험사기 전문가가 선정한 변수만을 사용한 확인적 모형은 예측력이 떨어지는 것을 확인하였다. 또한, 총 26개의 변수 중 운전자 성별, 연령, 운전자 피보험자 일치 여부, 미수선 청구금액, 대인보험금 등이 중요한 변수로 확인되어 이를 활용해 이륜차 보험사기 혐의자 선별을 위한 적극적인 대처가 필요해 보인다.

• 한국항해항만학회지
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• 제42권6호
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• pp.539-545
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• 2018

운임시장의 심한 변동성과 시계열 데이터의 불안정성으로 해운시황 예측에 대한 연구가 큰 성과를 내지 못하고 있지만 최근 대표적인 비선형 모델인 기계학습모델을 적용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구가 계량모델의 설계단계에서 입력변수에 해당하는 요인들을 기존 문헌연구와 연구자의 직관에 의존하여 선정했기 때문에 요인선정에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 케이프선 운임을 대상으로 단계적 회귀모형과 랜덤포레스트모델을 이용하여 중요 영향요인을 분석하였다. 해운시장에서 비교적 단순한 수급구조를 가져 요인파악이 용이한 케이프선 운임을 대상으로 하였으며 총 16개의 수급요인들을 사전 추출하였다. 요인간의 상호관련성을 파악하여 단계적 회귀는 8개 요인, 랜덤포레스트는 10개 요인을 분석대상으로 선정하였으며 선정된 변수를 입력변수로 하여 예측한 결과를 비교하였다. 랜덤포레스트의 예측성능이 아주 우수하였는데 수요요인이 주로 선정된 단계적 회귀분석과는 달리 공급요인이 비중 있게 선정되었기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 운임예측 연구에 있어 운임결정요인에 대한 과학적인 근거를 마련하였으며 이를 위해 기계학습 기반의 모델을 활용하였다는데 연구적 의의가 있다. 또한 시장정보의 분석에 있어 실무자들이 어떤 변수에 중점을 두어야 하는지에 대해 합리적 근거를 제시한 측면에서 해운기업의 의사결정에 실질적 도움이 될 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제10권9호
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• pp.147-153
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• 2020

드론 산업이 최근 4차 산업 혁명을 주도하는 분야로 발표되면서 드론 시장을 창출하기 위해 많은 투자와 연구가 이루어지고 있다. 그러나 드론 시험비행에 대한 수요가 급격히 증가함에 따라 고흥 항공센터만으로는 시험비행 요구를 충족시키기가 어려우며, 드론과 같이 신규 개발하였거나 기존 형상을 개조한 비행체가 비행시험장이 아닌 곳에서 시험비행을 수행할 시 예측할 수 없는 비행성능이나 조종 미숙으로 인한 잠재적 사고 위험성을 가지고 있다. 따라서 유인 및 무인 항공기의 안전 검증을 위해 충분한 시험비행 공간의 확보가 필수적이다. 따라서 본 연구는 국내 비행시험장의 상태와 ICAO DOC 9184-AN / 902 Part 1을 분석 하여, 종합적인 비행 테스트 인프라를 구축하기 위한 비행 테스트 사이트 예비 평가 방법과 인프라 사이트 평가 방법을 제시하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.1-6
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• 2012

현대의 도시교차로는 과거와 달리 날로 이용량과 시설규모가 증가하여 대형화하고 있다. 이에 따라 지역적 정전이나 광역적 정전사태가 발생하는 경우 교통상황은 걷잡을 수 없는 혼잡상황에 직면하게 된다. 최근에는 전력수요예측 오류로 인한 대규모 도시정전사태가 발생한 사례가 있으며, 이로 인한 교통 혼잡해소에 많은 시간과 비용이 소모된 바 있다. 이에 정부와 경찰청에서는 교통신호시스템의 비상대응력을 고도화하기 위해 무정전전원장치(UPS: Uninterruptible Power Supply)의 도입을 추진 중에 있다. 본 연구에서는 교통신호기의 제어 용량을 고려하여 최소 2시간 지속가능한 전원보상용량을 산정하고, 산정 용량을 기준으로 개발된 규격은 시제품 실험을 통하여 전원보상 요구 성능을 검증하였다. 실험결과 개발된 규격은 충분히 요구 성능을 만족하였으며 중요교차로 등 대형교차로에서 운영 가능한 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.2605-2614
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• 1997

최근 고속 데이터 서비스에 대한 수요가 증대됨에 따라 이를 위한 효율적인 서비스에 대한 관심이 집중되고 있다. ATM 망에서는 고속전송과 트래픽 다중화를 하기 때문에 반응제어 보다는 예방제어에 중점을 두고 있으나, 망 내에서 데이터 트래픽의 예측할 수 없는 통계적 흐름과 버스등환 특성은 망에 제공되는 서비스 품질을 떨어뜨리고 과잉 밀집에 의해 폭주가 발생할 수 있다. 따라서 반응적 제어 방법이 연구되어 왔다. 특히 ATM Forum에서는 새로운 ATM 서비스인 ABR(Available Bit Rate) 서비스의 트래픽 관리에 대한 표준화를 위해 많은 노력을 기울였다. ABR트래픽은 현재 셀의 상태 정보와 더불어 feedback 된 정보를 사용하여 트래픽 흐름을 제어하므로 사용자에게 체계적이고 동적으로 대역을 할당할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 최근 ATM Forum에서 ABR 트래픽을 지원하는 방식으로 채택된 Rate 기법에 이중 임계치 버퍼 개념을 적용하여 ABR 트래픽 전송시의 성능 향상 기법을 제안하였다. 이중 임계치 버퍼는 버퍼내에 2개의 임계치를 설정하여 전송율 조절을 2곳에서 가능하게 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.187-192
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• 2019

수요관리와 정전에 대한 비상전원 기능을 갖춘 하이브리드 전력저장시스템으로 비상발전설비가 필요한 빌딩 및 공장건축 시에 투자비를 최소화하고, 상시 전력비를 절감함으로서 경제성을 확보할 수 있 기술을 개발함으로써 새로운 비즈니스 모델을 제시한다. 평상시에 STS(Static Transfer Switch)를 통해 부하에 계통 전력을 공급하고 PCS는 계통에 병렬로 연계되어 수요관리를 수행한다. EMS는 수요예측을 통한 전력의 효율적 운용을 위해 ESS에 충방전 지령을 PMS(Power Management System)로 하달하고 PMS는 다시 PCS 제어기로 지령을 전달하여 시스템을 운용한다. 정전시에는 STS가 계통으로부터 빠르게 이탈되면서 PCS는 독립 전원이 되어 부하 측에 정전압/정주파수의 전력을 공급할수 있는 구조이다. 따라서 하이브리드 ESS에 대한 실 계통 연계 및 독립 운전 성능 검증을 통한 신뢰성을 확보할수 있고, 저탄소 녹색성장 기술의 효율적 전력망과 연계 운영이 가능하게 함으로써 ESS 연계를 통한 신재생에너지 발전에 의한 불규칙한 전력 품질개선, 피크부하 기여도 제고가 가능하다. 또한 현재 석탄 화력이 담당하고 있는 주파수추종 예비력을 ESS로 대체함에 따라 연료비가 높은 LNG 발전기 가동비용을 절감할 수 있는 기대효과가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.101-124
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• 2018

최근 다양한 분야에서 새로운 기술이 출현하고 있으며, 이들 대부분은 기존 기술들의 융합(Convergence)을 통해 형성되고 있다. 또한 가까운 미래에 출현하게 될 유망한 융합 기술을 예측함으로써 변화하는 기술 지형에 선제적으로 대응하기 위한 수요가 꾸준히 증가하고 있으며, 이러한 수요에 부응하여 많은 기관과 연구자들은 미래 유망 융합 기술 예측을 위한 분석을 수행하고 있다. 하지만 이와 관련한 기존의 많은 연구들은 (i) 고정된 기술 분류 기준을 분석에 사용함으로써 기술 분야의 동적 변화를 반영하지 못했다는 점, (ii) 예측 모형 수립 과정에서 주로 범용성 네트워크 지표를 사용함으로써 기술의 융합이라는 목적에 부합하는 고유 특성을 활용하지 못했다는 점, 그리고 (iii) 유망 분야 예측 모형의 정확성 평가를 위한 객관적 방법을 제시하지 못했다는 점 등에서 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 (i) 토픽 모델링을 통해 기존의 고정된 분류 기준이 아닌 실제 기술시장의 동적 변화에 따른 새로운 기술군을 도출하고, (ii) 기술 성숙도 및 기술군 간 의존 관계에 따라 각 기술군의 융합적 특성을 반영하는 잠재 성장 중심성(Potential Growth Centrality) 지표를 산출하였으며, (iii) 잠재 성장 중심성에 근거하여 예측한 유망 기술의 성숙도 증가량을 시기별로 측정하여 예측 모형의 정확도를 평가하는 방안을 제시한다. 이와 더불어 제안 방법론의 성능 및 실무 적용 가능성의 평가를 위해 특허 문서 13, 477건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 잠재 성장 중심성에 따른 예측 모형이 단순히 현재 활용되는 영향도 기반의 예측 모형에 비해 최대 약 2.88배 높은 예측 정확도를 보임을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권3호
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• pp.227-244
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• 2015

최근 위성 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상의 해상도가 개선됨에 따라 이에 대한 수요가 증가할 것으로 보이며 향후 새로운 응용시장으로 성장할 것으로 예측되고 있다. 특히, 화산이나 지진과 같은 자연 재해에 대한 예측이나 지형의 미세한 변화를 탐지하기 위한 용도로 SAR 영상의 활용도가 증가하고 있다. 기존의 변화탐지 알고리즘을 고해상도 SAR 영상에 적용할 경우, 영상간의 기하학적 구조, 스펙클의 영향 등으로 변화탐지 정확도가 저하될 수 있다. 또한, SAR 영상의 경우 지형적 특성에 따라 영상의 통계적 분포가 다르므로 영상의 통계분포를 반영한 임계값 추정이 필요하다. 본 연구에서는 고해상도 SAR 영상의 통계적 분포특성을 반영하여 임계값을 이용하는 변화탐지 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 시험하기 위해 SAR 영상 시뮬레이션을 수행하여 성능을 시험하고 검증하였다. 마지막으로 Cosmo-Skymed과 다목적실용위성-5 영상에 각각 적용하여 검증하고 비교한 결과를 제시한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제61권1호
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• pp.62-67
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• 2023

반도체, 디스플레이 등 IT(Information Technology) 제품 수요 증가로 관련 산업이 확대되고 있다. 이는 생산설비 증설과 화학물질 사용 증가로 이어지며 화재·폭발의 위험성에도 영향을 미치고 있다. 이러한 위험요인에 대해 정부는 오래전부터 인화성 물질을 제조·사용·취급하는 장소의 사고 예방을 위하여 산업안전보건법 및 KS 기준에 따라 폭발위험 장소로 설정하여 관리토록 하고 있다. 그러나, 폭발위험장소를 설정할 때, 중요한 요소인 환기량을 고려하지 않아 실질적인 폭발분위기 조성 가능성을 예측하기는 쉽지 않다. 이 연구에서는 디스플레이 산업에서 주요 공정인 CVD(Chemical Vapor Deposition) 설비에 SEMI S6 Exhaust Ventilation Test 방법을 적용하여 위험한 설비의 환기 성능을 평가하고, 폭발분위기 조성 가능성을 확인하였다. 그 결과, 가상의 시나리오 내에서 환기 성능이 SEMI S6에서 규정한 기준에 적합하였고, 폭발분위기가 조성될 가능성이 낮음을 확인하였다. 따라서, KS 규격뿐만 아니라 공학적 기법으로 폭발분위기의 형성 여부를 예측한 연구 결과를 통해 합리적이고 경제적인 사고 예방에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권3호
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• pp.322-340
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• 2021

최근 급격한 봄철 기온 상승과 기후변화의 영향으로 한반도에 분포하고 있는 아까시나무의 개화 시기가 변화하면서 지역간에 동시 개화 현상(simultaneous blooming)이 관측되고 있다. 이러한 변화는 국내 양봉 산업에 큰 변화를 초래하였고, 이로 인해 정확도 높은 아까시나무 개화시기 정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 본 연구를 통해 아까시나무의 지역별 개화 시기 변화를 잘 설명할 수 있는 신뢰도 높은 개화 시기 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 지난 12년(2006~2017년)간 전국 26개 지점에서 관측된 아까시나무 만개일 자료와 과거 일기온 복원 자료를 활용하여 봄철 기온 및 아까시나무 만개일 변화의 경향성을 권역별로 파악하고, 과정기반모형을 활용하여 지역 통합 모형(SM)과 함께 지역적 특성을 반영하는 세 모형-SM에 지점별 보정계수를 도입한 수정 통합 모형(MSM), 권역별로 모수를 추정하는 권역별 통합 모형(GM), 관측 지점별로 모수를 추정하는 지역 모형(LM)-을 도출, 성능을 비교하였다. 기온 및 만개일의 경향 분석 결과, 남부 지역에 비해 봄철 기온 상승률이 2배 이상 높았던 중북부 내륙 지역의 경우 만개일이 빠른 속도로 앞당겨져, 결과적으로 남서부 해안 지역과의 만개일 차이는 1년에 0.7098일씩 감소하였다(p-value=0.0417). 전체 지역에 대한 모형의 성능 비교 결과, 지역 특이성이 반영되지 않은 SM에 비해서 MSM은 24% 이상, LM은 15% 이상 감소한 RMSE 값을 나타냈다. 또한 LM과 MSM의 예측 알고리즘을 전국 범위로 확대하여 4년 간(2014~2017년) 16개의 추가 관측 지점을 대상으로 검증한 결과, LM에 코크리깅(Co-kriging)기법을 적용한 방법이 보정계수 전국 분포도를 추정하여 SM을 보정하는 방법보다 예측력이 더 뛰어났으며, 오차의 분포는 두 모형 간에 통계적으로 유의한 차이를 보였다(RMSE: p-value=0.0118, Bias: p-value=0.0471). 본 연구는 아까시나무의 개화 시기 예측에 있어 지역 단위 예측의 신뢰도를 향상시키고 모형을 넓은 지역 범위로 확대, 적용하기 위한 방안을 제시하였다.