• 한국항공우주학회지
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• 제50권3호
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• pp.215-222
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• 2022

항공교통흐름관리의 목적은 공항 및 공역의 수용량 안에서 항공교통 수요를 만족시키는 것이다. 그러므로 수용량을 정확하게 예측하는 것은 항공교통흐름관리의 성능에 많은 영향을 준다. 본 논문은 특정 공항의 예상 출·도착 수요, 시각, 기상 및 실제 처리한 항공기 대수 등 과거의 항공기운항 데이터를 기계학습의 한 방법론인 부스팅 앙상블 알고리즘으로 학습하여 시간당 출·도착하는 항공기의 수를 예측하는 회귀모형을 개발하였다. 기계학습을 통해 도출된 모델은 실제 인천국제공항의 출·도착 항공편 데이터를 이용해 검증하였으며, 결정계수가 0.95 이상으로 나타났다. 이 모델을 이용하여 접근관제구역의 수용량을 간접적으로 예측할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.125-131
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• 2019

본 연구에서는 O2O 마케팅 수단으로서 비콘의 수용에 영향을 미치는 요인의 파악을 시도하였다. 구체적으로 관련 변인들에서 마케팅 커뮤니캐이션 수단으로서 비콘의 수용자와 비수용자 사이에 차이가 있는지 검증하였다. 연구결과 '스마트폰 이용량'과 '브랜드 인식'에서 인지자와 비인지자 사이에 유의미한 차이가 발견되었다. 또한 마케팅 커뮤니케이션 수단으로서 비콘의 수용 예측 변인을 파악하기 위하여 '마케팅 커뮤니케이션 수단으로서 비콘의 수용'을 종속변인으로 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 '스마트폰 이용량'과 '브랜드 인식' 모두 마케팅 커뮤니케이션 수단으로서 비콘의 수용에 영향을 미치는 예측변인임이 검증되었다. 본 연구 결과를 TAM에서 주장되는 지각된 유용성과 지각된 사용 용이성 관점에서 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.223-223
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• 2018

취수원에서 정수장과 배수지를 거쳐 수용가에 이르기까지 공급되는 급수량을 결정하는데 있어 각 수용가별 물 사용 패턴은 수요량을 예측하여 취수량을 결정하는데 있어 매우 중요한 지표이다. 생활용수 추정은 용도별(가정용, 상업용, 공업용 등)로 분류하여 경향성이 나타날 수 있도록 과거 사용실적을 바탕으로 장래 용도별 사용량을 추정한다. 이는 경험을 바탕으로 한 것으로 일반적으로 시계열 모형을 이용하는데 수요예측의 실패 가능성이 높으며 효율적인 방법이라 할 수 없다. 이에 본 연구에서는 최근 통신기술의 발달로 양방향 통신이 가능한 AMI(Advanced Metering Infrastructure, 원격검침인프라)센서를 영종도 112블록의 528개의 수용가에 설치하였다. AMI는 스마트 미터에서 측정한 데이터를 원격 검침기를 통해 물 사용량을 자동으로 계측할 수 있다. AMI 데이터를 이용하여 영종도 112블록의 운북동과 운서동의 각 용도별, 요일별, 그리고 도심지와 농가의 실시간 물 사용 패턴을 분석하였다. 분석 결과 운북동과 운서동의 물 사용 패턴은 비슷한 경향을 보이는 것으로 보이나 도시화된 운서동에 비해 운북동의 물사용량이 상대적으로 적고 첨두사용량의 발생시간 또한 빠른 것으로 나타났다. 또한 가정용과 공공용의 경우 시간별 물 사용량이 요일에 따라 일정한 경향이 있으나 상업용과 공업용은 일정한 사용량을 보였다. 향후 112블록의 관망해석에 실시간 물사용 패턴을 적용하여 효율적으로 급수량 결정을 할 수 있을 것으로 사료된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.44-50
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• 2021

최근 빅데이터를 수용하기 위한 대용량 저장 장치가 필요한 엔터프라이즈 저장 시스템에서는 비용과 크기 대비 직접도가 높은 대용량의 플래시 메모리 기반 저장 장치를 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 대용량 저장 장치의 신뢰도와 이용성에 직접적인 영향을 주는 플래시 메모리 미디어의 수명을 극대화 하기 위해 경사하강법을 적용한 고효율 수명 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 불량 발생 빈도를 학습하기 위한 메타 데이터를 저장하는 매트릭스의 구조를 제안하고 메타데이터를 이용한 비용 모델을 제안한다. 또한 학습된 범위를 벗어난 불량이 발생 했을 때 예외 상황에서의 수명 예측 정책을 제안한다. 마지막으로 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 이전까지 플래시 메모리의 수명 예측을 위해 사용되어 온 고정 횟수 기반 수명 예측 방법과 예비 블록의 남은 비율을 기반으로 하는 수명 예측 방법 대비 수명을 극대화 할 수 있음을 증명하여 우수성을 확인했다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권12호
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• pp.267-278
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• 2020

에너지 패러다임이 격변하는 시점에서 ESS는 전력부족 및 전력수요관리의 해소와 재생에너지의 증진에 필수적인 요건이다. 이에 본 논문에서는 부하 및 태양광 발전 예측량을 통하여 비용효과적인 ESS Peak-Shaving 운영방안을 제안한다. ESS 운영방안을 위해 통계적 척도인 RMS을 통해 부하 및 태양광 발전 예측하였으며 예측된 부하 및 태양광 발전량을 통해 한 시간 단위의 목표 부하 절감량 Guide-line을 설정하였다. 대상 수용가의 1년 실데이터를 활용한 부하 및 태양광 발전 예측 시뮬레이션으로 2019년 5월 6일 ~ 10일의 부하 및 태양광 발전량을 예측 하였으며 시간별 Guide-line을 설정하였다. 부하 예측 평균오차율은 7.12%였으며, 태양광 발전량 예측 평균오차율은 10.57%를 나타냈다. ESS 운영방안을 통한 시간별 Guide-line 제시를 통해 수용가의 Peak-shaving 최대화에 기여하였음을 확인하였다. 본 논문의 결과를 통해 태양광과 연계하여 화석에너지로 발생하는 환경적인 영향을 최소화하며 신재생에너지를 최대 활용하여 에너지 문제를 줄일 수 있다고 기대한다.

• KSBB Journal
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• 제8권1호
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• pp.83-88
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• 1993

연속추출시 그 상의 분리가 용이한 spray column 에서 역미셀을 이용한 추출에 영향을 미치는 pH, 접촉횟수, 유속, 수용상과 유기상의 비 등 추출에 영향을 미치는 여러 인자들을 조사해 보았다. 그 결과 lipase는 등전점보다 낮은 3.6-4.5 사이에서 추출이 잘되었으며 역추출시에는 그와 반대로 등전점보다 높은 pH인 8.0-9.0에서 잘 추출되었다. 수용상과 유기상 사이의 접촉횟수가 증가함에 따라 추출량이 증가되었으며 추출시 계면활성제의 손실 때문에 유기상의 계속적인 공급이 필요하다. 유속의 효과는 접촉면적과 유기상 사이의 물의 함량의 반대효과로 0 0.068ml/sec과 0.101ml/sec사이에서 최적의 값을 갖는다. 수용상과 유기상간의 비에 따른 추출량은 예측했던데로 수용상의 양이 많을수록 그 추출량이 급격히 증가하는 경 향을 보였다. 각각에서 활성도는 추출전에 비해 70%의 회수율을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1295-1298
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• 2004

국내 정보화 서비스 수준의 향상과 멀티미디어 유형의 자료의 증가로 초고속 광 네트워크 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 한편, 국방정보통신망은 ATM 기술을 기반으로 한 백본 망을 구성하여 운영 중이나 최근에는 매년 평균 1.5배 규모로 통화량이 증가하고 있는 추세이다. 이에 따라 수년 내에 현 백본 망에서 수용할 수 있는 통화량의 한계점에 도달할 것으로 예측되어 백본구조의 개선이 필요한 시점이다. 따라서 본 논문에서는 초고속 광 네트워크 기술을 이용하여 국방정보통신망의 백본구조를 개선하는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여 최신 광 전송 및 네트워크 기술을 살펴보고, 실행 가능한 2가지 대안을 제시한다. 이어서 이들 대안들에 대한 장점, 제한사항 그리고 정량적인 비용분석을 통하여 최적안을 제안한다. 그 결과 국방정보통신망의 5년간 증설 및 운용유지 비용에서 28% 정도를 절감하면서 통화량 수용능력을 최소 1.7배 이상 확대하여 차후 망의 증설에 대비한 유연성을 확보하는 효과가 기대된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.666-673
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• 2023

착륙 항공기의 활주로 점유 시간은 활주로 수용량을 결정하는 중요한 요인이다. 본 연구는 기존 공항의 운영 개선을 위해 활주로 점유시간에 대한 개선 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 개선 방안 도출을 위해서 사례 공항의 특정일에 대한 항공기 운영 현황 데이터를 가지고 개선의 효과성에 대하여 비교 분석을 하였다. 개선안에 대한 분석은 FAA REDIM 모델을 사용하였으며, 모델의 개선 적용 기능을 활용하여 고속탈출유도로가 없는 공항에 고속탈출유도로를 추가함으로써 나타나는 활주로 수용량 개선 효과를 확인하였다. 본 연구의 접근 방법은 활주로 개선 방안의 도출과 효과성에 대한 사전 예측에 적용할 수 있으며, 향후 진행되는 공항 건설 사업 또는 공항의 개선 사업 등에 적용할 수 있는 사례를 제시하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권3호
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• pp.521-528
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• 2016

고속도로의 주요 영업소 톨부스는 일반적으로 2개 차종(경차포함 승용차, 승용차 이외의 중차량)의 교통수요 변동에 따른 사전 대응방식으로 각 차종에 대하여 운영된다. 이러한 의미에서 2개 차종에 대한 정확한 교통량 예측은 영업소의 첨단 운영에 있어 주요 요소 중 하나이다. 유감스럽게도, 기존 연구로 보고된 현행의 일변량 단기 예측 기법들을 이용하여 2개 차종의 교통량을 동시에 예측하기는 용이하지 않다. 이러한 실용적 학술적 배경으로 인해 수용 가능한 정확도의 수준에서 2개 차종의 장래 교통량 예측은 ITS 예측 분야의 매력적인 연구 주제 중 하나이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 일변량 단기 예측기법의 단점을 극복함과 더불어 2개 차종의 교통량을 동시에 예측하기 위한 다중 입출력(Multiple In-and-Out, MIO) 모형을 제시하도록 한다. 제안된 MIO 모형은 대용량 이력자료의 실시간 이용이 가능한 자료 환경에서 비모수 접근법을 기반으로 개발되었다. 실제 자료를 이용한 적용가능 실험에서, 개발모형은 다변량 예측 수준에도 불구하고 폭 넓게 이용되는 일변량 예측모형 중 하나인 Kalman filtering에 비하여 예측 정확도 측면에서 우수하게 나타났다.