• 한국융합학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.9-15
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• 2021

최근 5G와 인공지능 기술이 발전하면서 클라우드 엣지 환경에서 정보를 수집/처리/분석 하기 위한 AIoT 기술에 많은 관심을 갖고 있다. AIoT 기술은 다양한 스마트 환경에 적용되고 있지만 수집된 정보의 정확한 분석을 통해 빠른 대응처리를 수행할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트 환경에서 수집된 정보를 AIoT에서 빠른 처리와 정확한 분석/예측을 통해 AIoT 정보들간 연계 처리를 블록 처리함으써 대역폭 및 처리시간을 최소화할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 블록체인으로 수집된 정보를 다중 연계하여 AIoT 장치에서 데이터 인덱스에 대한 시드를 생성하여 수집정보와 함께 블록처리하여 데이터 센터로 전달한다. 이 때, 클라우드와 AIoT 장치사이는 DNN(Deep Neural Network) 모델을 배치하여 네트워크 오버헤드를 줄이도록 하였다. 그리고, 서버/데이터센터에서는 전달된 분석 및 예측된 결과를 통해 정확하지 못한 AIoT 정보의 정확도를 개선하여 지연시간을 최소화하도록 하였다. 또한, 제안기법은 AIoT 정보에 가중치를 적용하여 블록체인으로 그룹핑하기 때문에 계층화된 다층 네트워크로 분할 가능하도록 하여 데이터 지연시간을 최소화하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.229-235
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• 2012

경제적인 국제화가 심화되어 세계경제가 통합화되는 환경에서 기업 및 개인, 금융기관 등의 외환거래 참가가들에게 외환거래로 인한 환위험의 회피방안이 무엇보다 절실하다. 이 방안을 마련하기 위하여 본 연구에서는 환율, 주가와 같은 시계열데이터의 모형추정에 적합한 은닉마아코프모델을 통해 단기 환율의 예측모형을 추정하고 이를 통해 향후 예측에 적용한다. 실제의 원/달러 환율데이터를 적용하여 최적의 모형이 추정된다면 이를 통해 향후의 일정기간의 운동양태의 예측이 가능할 것이다. 은닉마아코프모형의 추정을 위하여 베이지안정보기준을 통해 모형의 상태수를 정확하게 추정하는지를 확인하였으며 추정되는 모형으로 예측한 결과 실제 운동양태와 예측에 있어 두 곡선의 운동양태가 유사함을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제47권10호
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• pp.945-958
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• 2014

토양온도는 비점오염과 관련된 수문학적 및 생지화학적 과정에 영향을 주는 중요한 물리적 환경인자 중 하나이다. 이 연구에서는 분포형 유역모델인 CAMEL(Chemicals, Agricultural Management and Erosion Losses)의 겨울철 토양온도 모의성능을 개선하기 위해서 융설과 토양 동결-융해 모델을 개발하였으며, 경기도 여주에 위치한 시험유역의 4개 지점에서 3개월 동안 관측한 토양온도 자료를 사용하여 모델을 보 검정하였다. 모의 결과, 표층 토양온도에 대해서는 모델이 토양온도의 시계열 변화를 비교적 잘 재현하는 반면($R^2$ 0.71~0.95, RMSE $0.89{\sim}1.49^{\circ}C$), 하부토양층 온도에 대해서는 경우에 따라 모델의 예측오차가 다소 크게 나타났는데($R^2$ 0.51~0.97, RMSE $0.51{\sim}5.08^{\circ}C$), 이것은 모델에서 토양 깊이별 토성을 동일한 것으로 가정한 것이 주요 원인인 것으로 판단된다. 한편, 개발된 모델은 융설에 의한 단열효과와 토양 동결-융해 과정에서 유입 또는 방출되는 잠열흐름의 영향으로 토양온도의 진폭이 감소하는 현상을 잘 모의하고 있다. 비록 모델 구조의 한계와 자료의 부족으로 토양온도에 대한 다소의 예측오차가 발생하였지만, 개발된 토양온도 모델은 시험유역의 토지이용 및 지형에 따른 토양온도와 적설상당수량의 시공간적 분포를 합리적으로 잘 모의하는 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.421-421
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• 2012

본 연구의 목적은 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 기후변화가 다목적 댐 유역의 방류량에 미치는 영향을 분석하는 것으로, 연구 대상 유역은 북동부 산악지역에 위치한 충주댐 및 충주조정지댐을 유역 출구로 하는 다목적댐유역(충주댐 유역: $8360km^2$)이다. 모형유역의 32개 AWS와 10개 기상관측소의 강우 및 기상자료를 입력 하였으며, 모형의 검보정을 위해 댐 상 하류 4개 지점(영월1, 영월2, 충주댐, 충주조정지댐) 수위, 방류량 측정자료를 이용하였다. 미래 기후변화가 댐유역에 미치는 영향 분석을 위하여 IPCC (Intergovermental Panel on Climate Change)에서 제공하는 SRES (Special Report on Emission Scenarios) MIROC3.2 hires 모델 AIB와 B1 시나리오를 사용하였으며, LARS-WG (Long Ashton Research Station Weather Generator)를 사용하여 유역 규모의 기후자료를 상세화 하였다. 모형의 결과를 토대로 미래 2040s(2020년-2059년)와 2080s(2060년-2099년)의 환경유지유량을 추정하고, 미래 댐 유입량과 수위 관리의 시계열 변화를 예측하여 관리방안을 제시하고자 한다.

• 대한조선학회논문집
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• 제57권5호
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• pp.305-311
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• 2020

This study presents a probabilistic time series forecast of ship structural response using Bayesian inference combined with Volterra linear model. The structural response of a ship exposed to irregular wave excitation was represented by a linear Volterra model and unknown uncertainties were taken care by probability distribution of time series. To achieve the goal, Volterra series of first order was expanded to a linear combination of Laguerre functions and the probability distribution of Laguerre coefficients is estimated using the prepared data by treating Laguerre coefficients as random variables. In order to check the validity of the proposed methodology, it was applied to a linear oscillator model containing damping uncertainties, and also applied to model test data obtained by segmented hull model of 400,000 DWT VLOC as a practical problem.

• 한국농공학회논문집
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• 제65권2호
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• pp.1-11
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• 2023

This study analyzed the impact of greenhouse cultivation area and groundwater level changes due to the water curtain cultivation in the greenhouse complexes. The groundwater observation data in the Miryang study area were used and classified into greenhouse and field cultivation areas to compare the groundwater impact of water curtain cultivation in the greenhouse complex. We identified the characteristics of the groundwater time series data by the terrain of the study area and selected the optimal model through time series analysis. We analyzed the time series data for each terrain's two representative groundwater observation wells. The Seasonal ARIMA model was chosen as the optimal model for riverside well, and for plain and mountain well, the ARIMA model and Seasonal ARIMA model were selected as the optimal model. A suitable prediction model is not limited to one model due to a change in a groundwater level fluctuation pattern caused by a surrounding environment change but may change over time. Therefore, it is necessary to periodically check and revise the optimal model rather than continuously applying one selected ARIMA model. Groundwater forecasting results through time series analysis can be used for sustainable groundwater resource management.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.38-45
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• 2022

주식 시장에서 안정적으로 높은 수익을 얻기 위하여 많은 트레이딩 알고리즘에 대한 연구들이 이루어졌다. 트레이딩 알고리즘들이 미국 주식시장의 거래량에서 차지하는 비율은 80 프로가 넘을 정도로 많이 사용된다. 많은 연구에도 불구하고 항상 좋은 성능을 나타내는 트레이딩 알고리즘은 존재하지 않는다. 즉, 과거에 좋은 성능을 보이는 알고리즘이 미래에도 좋은 성능을 보인다는 보장이 없다. 그 이유는 주가에 영향을 주는 요인은 매우 많고, 미래의 불확실성도 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 알고리즘들의 수익률에 대한 과거 기록을 바탕으로 미래의 수익률을 잘 예측하고 수익률도 높을 것으로 추정되는 알고리즘을 선택하는 TimeGAN을 활용한 모델을 제안한다. LSTM기법은 미래 시계열 데이터의 예측이 결정론적임에 반하여 TimeGAN은 확률적이다. TimeGAN의 확률적인 예측의 이점은 미래에 대한 불확실성을 반영하여 줄 수 있다는 점이다. 실험 결과로써, 본 논문에서 제안한 방법은 적은 변동성으로 높은 수익률을 달성하고, 여러 다수의 비교 알고리즘에 비해 우수한 결과를 보인다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.159-176
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• 2021

기존 연구들은 주로 사용자의 게임 참여 동기나 사회적 욕구에 따른 이탈 요인을 연구하였다. 하지만, 기존 연구들은 게임 참여 동기 관점에서 집중하다 보니, 사용자 불만 사항 개선에 따른 사용자 이탈에 관한 분석은 비교적 적게 이루어져왔다. 게임에 대한 사용자 불만 사항과 그에 따른 게임 품질 개선은 사용자가 게임에 참여하는 요인 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 사용자 불만 요인이 사용자 이탈에 미치는 영향을 실증적으로 분석하여 그 관계를 살펴보고자 한다. 본 연구는 최근 유행했던 "PUBG - 배틀그라운드 게임"을 분석하여 제품 품질에 대한 불만 사항 피드백이 얼마나 사용자 이탈에 영향을 주는지 실증적으로 분석 한다. 텍스트 마이닝(Text Mining) 분석을 통해, 사용자들의 품질에 대한 불만요인을 도출하였고, 콕스모델(Cox Model)을 통해 불만 요인에 따른 사용자의 이탈률을 추정하였다. 또한 준실험설계 방법을 통해 실제 불만사항 개선 패치에 따라 사용자 수가 어떻게 변화하는지 살펴봄으로 본 연구 결과를 검증하였다. 분석 결과, 불만 사항 중 게임의 재미와 관련된 요인들이 사용자 이탈에 가장 큰 영향을 주었고, 반면 게임 사용 편의성과 관련된 불만 사항들은 비교적 사용자 이탈에 적은 영향을 준다는 것을 실증적으로 보였다. 본 연구결과에 따르면, 게임 불만 요인 개선에 따라 사용자들의 이탈 정도가 달라질 수 있으며, 이에 따라 게임 사용자 관리를 할 수 있다는 것을 밝혀냈다. 본 연구는 게임 개발 및 운영사 입장에서 사용자들의 불만 사항 개선에 대한 우선 순위를 제공해 줌으로서 실증적인 공헌을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.185-191
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• 2023

변동성 가치에 대한 미래 예측을 분석하는 연구는 여러 분야에서 이루어지고 있다. 하지만 이러한 미래 가치분석은 각 분야의 연구결과를 통해 각 분야에 따른 변수가 너무 많아 예측결과의 정확도가 낮으며 결과에 영향을 미치는 객관적인 핵심영향요소를 찾아내는 데 어려움이 있음을 알 수 있었다. 특히 다양한 영향인자의 중요도에 대한 객관적인 기준이 마련되지 않아 연구자의 주관에 의지하여 핵심영향인자를 판단하여 적용하는 실정이다. 이에 여러 분야에서 객관적으로 적용할 수 있는 변동성 재화가치 예측에 영향을 미치는 핵심영향인자 추출을 위한 합리적인 Process 모델이 필요하게 되었다. 본 연구에서 총 7단계로 핵심영향인자 추출을 위한 Process 모델링을 제시 하였으며, 각 단계별로 핵심영향인자 추출을 위한 방법을 구체적으로 정의하였다. 또한, 제안된 모델링을 이용하여 원자재 분야의 주요 변동재화 중 Ni금속을 적용하여 Simulation을 한 결과 기존 방식에 의한 예측 값 0.872%, 본 연구 모델링을 적용한 예측 값 0.864%로 예측 결과 값이 모델에서 제시한 기준에 부합함을 확인 하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권9호
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• pp.387-398
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• 2023

코로나 19 유행은 인류 생활 방식과 패턴에 큰 영향을 주었다. 코로나 19는 침 방울(비말)은 물론 공기를 통해서도 감염되기 때문에 가능한 대면 접촉을 피하고 많은 사람이 가까이 모이는 장소는 피할 것을 권고하고 있다. 코로나 19 환자와 접촉했거나 코로나 19 환자가 발생한 장소에 있었던 사람이 코로나 19에 감염되었을 것을 염려한다면 구글에서 코로나 19 증상을 찾아볼 것이라고 충분히 예상해 볼 수 있다. 본 연구에서는 과거 독감 감시와 관리에 중요 역할을 했었던 구글 트렌드(Google Trends)를 다시 소환하고 코로나 19 확진자수 데이터와 결합하여 미래의 코로나 19 확진자수를 예측할 수 있을지 딥러닝 모델(DNN & LSTM)을 사용한 탐색적 데이터 분석을 실시하였다. 특히 이 연구에 사용된 검색어 빈도 데이터는 공개적으로 사용할 수 있으며 사생활 침해의 우려도 없다. 심층 신경망 모델(DNN model)이 적용되었을 때 한국에서 가장 많은 인구가 사는 서울(960만 명)과 두 번째로 인구가 많은 부산(340만 명)에서는 검색어 빈도 데이터를 포함하여 예측했을 때 더 낮은 오류율을 기록했다. 이와 같은 분석 결과는 검색어 빈도 데이터가 일정 규모 이상의 인구수를 가진 도시에서 중요한 역할을 할 수 있다는 것을 보여주는 것이다. 우리는 이와 같은 예측이 더 강력한 예방 조치의 실행이나 해제 같은 정책을 결정하는데 근거 자료로 충분히 사용될 수 있을 것으로 믿는다.