• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제24권4호
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• pp.203-216
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• 2021

이 연구의 목적은 초등학교 수학교실에서 시행되는 경과시간 수업에서 학생들에게 제공되는 수학 학습기회를 탐색하는 것이다. 경과시간을 도입하는 데에 있어 후속 학년과의 수학적 연결성을 갖도록 경과시간을 양적으로 대상화하려는 교사들의 노력을 문서화하고자 하였다. 이를 위해 세 초등교사의 경과시간 도입 수업을 관찰하고 내러티브 분석을 시행하였다. 그 결과, 교사들은 도구를 사용하여 학생들이 경과시간을 양적으로 접근할 수 있도록 지원하고 있었으며, 같은 도구라도 서로 다른 양적 측면을 강조하였다. 아날로그 시계의 경우 한 교사는 시계바늘의 회전 바퀴 수로 양적 대상화를 시도한 반면, 다른 교사는 시계바늘이 아동한 거리로 경과시간의 양을 표상하였다. 시간띠의 길이 속성으로 경과시간의 양을 표상하는 경우도 있었다. 결과를 바탕으로 경과시간의 수업에서 다양하게 포착된 양적 대상화 사례들의 교수학적 의미를 논의하였다.

• 한국기록관리학회지
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• 제22권2호
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• pp.117-133
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• 2022

자의적으로 구성한 기록 콘텐츠만으로는 이용자가 필요한 기간과 맥락에 대한 이해 없이 이용하게 됨으로써 주요한 경제정책기록에 효율적으로 접근하기에 어려움을 겪는다. 이러한 현재의 기록 서비스를 개선하기 위한 방안을 모색하고자 한다. 본 연구에서 1991년부터 2021년까지 30년간의 경제정책방향을 대상으로 경제정책기록에 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 정부별 주요하게 다뤄진 경제 키워드와 변화과정을 도출하였다. 대책 배경, 주요 내용, 본문 텍스트를 수집하여 전처리를 진행한 후 텍스트 빈도분석, TF-IDF, 네트워크분석, 시계열 분석을 진행하였다. 분석 결과 '일자리', '경쟁력', '구조조정' 순으로 가장 높은 빈도수를 기록하였다. 정부별로 주요 키워드를 한눈에 볼 수 있었으며 '일자리', '부동산', '기업'의 연도별 상대비율을 시계열 순으로 분석하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 향후 경제정책기록서비스의 발전과 저변확대를 위한 시사점을 제언하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.24-34
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• 2024

시계열인 네트워크 트래픽 데이터로부터 미래를 예측할 수 있다면 효율적인 자원 배분, 악성 공격에 대한 예방, 에너지 절감 등의 효과를 거둘 수 있다. 통계 기법과 딥러닝 기법에 기반한 많은 모델이 제안되었는데, 이들 연구 대부분은 모델 구조와 학습 알고리즘을 개선하는 일에 치중하였다. 모델의 예측 성능을 높이는 또 다른 접근방법은 우수한 데이터를 확보하는 것이다. 이 논문은 우수한 데이터를 확보할 목적으로, 시계열 데이터를 증강하는 밀집 샘플링 기법을 네트워크 트래픽 예측 응용에 적용하고 성능 향상을 분석한다. 데이터셋으로는 네트워크 트래픽 분석에 널리 사용되는 UNSW-NB15를 사용한다. RMSE와 MAE, MAPE를 사용하여 성능을 분석한다. 성능 측정의 객관성을 높이기 위해 10번 실험을 수행하고 기존 희소 샘플링과 밀집 샘플링의 성능을 박스플롯으로 비교한다. 윈도우 크기와 수평선 계수를 변화시키며 성능을 비교한 결과 밀집 샘플링이 일관적으로 우수한 성능을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권3D호
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• pp.477-487
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• 2011

본 연구는 수정반복매매모형을 활용하여 아파트가격에 영향을 미치는 요인들의 시계열적인 변화를 분석함으로써, 새로운 시설물의 신설이나 환경의 변화가 아파트가격에 미치는 영향력의 차이에 대해 살펴보았다. 지하철 9호선 주변의 아파트단지를 사례대상지로 한 분석결과, 주변 시설까지의 접근성이 아파트가격에 미치는 영향력은 시간에 따라 매우 다른 변화양상을 보이는 것으로 나타났다. 특히, 지하철 9호선이 개통된 이후에 지하철과의 접근성이 아파트가격에 미치는 영향력이 현격히 증가한 반면, 쇼핑시설이나 병원 등은 가격영향력이 상대적으로 감소하였다. 반면, 지하철 이용이 상대적으로 적은 초등학교 접근성은 지하철 개통이후에도 별 변화를 보이지 않았다. 이러한 결과는 새로운 시설의 입지가 주변주택가격 그 자체 뿐만 아니라, 가격에 영향을 미치는 다른 요인들의 영향력의 크기에도 영향을 미침을 시사한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제29권4호
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• pp.329-336
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• 2008

Recently, causality analysis of source time series extracted from EEG or MEG signals is becoming of great importance in human brain mapping studies and noninvasive diagnosis of various brain diseases. Two approaches have been widely used for the analyses: one is independent component analysis (ICA), and the other is multiple signal classification (MUSIC). To the best of our knowledge, however, any comparison studies to reveal the difference of the two approaches have not been reported. In the present study, we compared the performance of the two different techniques, ICA and MUSIC, especially focusing on how accurately they can estimate and separate various brain electrical signals such as linear, nonlinear, and chaotic signals without a priori knowledge. Results of the realistic simulation studies, adopting directed transfer function (DTF) and Granger causality (GC) as measures of the accurate extraction of source time series, demonstrated that the MUSIC-based approach is more reliable than the ICA-based approach.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 추계학술대회 논문집
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• pp.735-746
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• 2017

기업의 이윤창출은 보유 제품 기반의 사업으로부터 거둬들이는 미래 수익을 기반으로 예측되기도 하는데, 과거 발생한 매출실적에 기여한 요인은 일반적으로 인적자산, 시장자산, 기술자산으로 구분된다. 이 중에서 특허, 디자인과 같은 기술자산이 일정 비중을 차지하는 반면에, 고가의 소비재(예. 고급시계, 핸드백, 남성/여성 정장, 승용차 등)에서는 브랜드 자산이 매출창출에 상당한 역할을 한 경우를 종종 접하게 된다. 그렇다면, 새롭게 시장에 출시된 경쟁제품의 사업화에서 브랜드가 차지하는 비중은 얼마인지 어떻게 결정할 것인가? 브랜드 이전 라이센싱, 투자의 의사결정, 브랜드전략 등 다양한 목적을 위해 브랜드 자산의 경제적 가치를 객관적을 판단하는 것은 매우 의미있는 일이라 하겠다. 그러나 현재 시점에서 브랜드 자산의 가치평가 방법에 대한 표준화된 가이드라인이 없는 실정이다. 이에 본 연구는 기업 브랜드자산의 가치평가를 위한 사업가치 산출방식을 수익접근법 기반으로 개발하고, 실제 브랜드 보유 기업의 과거 2~3년간 매출실적과 제안된 평가모형에 적용한 결과를 비교 분석해본다. 또한, 브랜드자산의 가치평가에서 브랜드 인지도와 브랜드 충성도가 어떻게 반영되는지를 살펴보기로 한다. 향후 연구에서는 브랜드자산의 가치평가 모형을 실제 시범사례에 적용할 때 발생하는 한계점을 극복하기 위한 개선방안을 고도화 연구로 수행하기로 한다.

• 대한교통학회지
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• 제22권5호
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• pp.89-97
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• 2004

현재 군 수송기는 매주 일정 대수가 각 기지 간 물자수송, 인원수송 그리고 조종사들의 훈련목적으로 정해진 스케줄에 의해 운항하고 있다. 일일 수송기 운행 경로는 모 기지에서 이륙하여 몇 개의 기지를 경유하여 임무를 수행한 후, 다시 모 기지로 돌아오는 패턴을 취하고 있다. 본 연구는 공군의 중앙물자를 저장하는 창에서 각 기지로 물자를 수송할 때 물량예측 및 적정노선에 대해서 시계열분석과 차량경로모형이라는 두 가지 방법을 통해 접근한다. 먼저 현재 공군에서 사용하고 있는 각종 규정과 교범상의 항공수송에 대한 제약사항 자료를 수집하여, 이를 바탕으로 본 연구에서는 다회방문이 가능하고, 경우회수에 대한 제약을 갖는 모형시과 알고리즘을 제안하였다. 또한 지난 몇 년간의 수송물량을 시계열 분석을 이용하여 예측하고, 예측된 수송소요를 제안된 알고리즘에 적용하여 적정노선을 계획하는 방법을 제안하였다. 제안된 모형과 알고리즘의 적합성과 경제성을 파악하기 위해 본 연구에서는 모형에서 계산된 수송물량과 필요 수송기 대수와 실제 공군에서 수행된 항공화물 수송 물량과 투입 수송기 대수를 비교함으로써 객관적인 모형의 우수성을 입증하고자 하였다.

• 기술혁신연구
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• 제27권4호
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• pp.21-48
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• 2019

기초연구 분야는 정부의 적극적인 지원으로 양적 확대가 큰 폭으로 이루어지는 반면, 체계적인 투자계획이나 데이터에 기반한 재정소요를 제시하는 연구 및 정책자료가 전무하여 관련 연구가 요구되는 시점이다. 이에 본 연구는 시계열 예측모형을 활용하여 기초연구지원사업의 향후 재정소요를 전망하였다. 기초연구분야의 특성을 포함한 다양한 요인들을 종합적으로 고려하기 위하여 시간에 따른 단일 종속변수의 값을 예측하는 ARIMA 모형이 아닌, 다변수의 영향을 반영할 수 있는 ARIMAX 모형을 선택하였다. 모형 적합성 판단을 위해 ARIMAX 모형과 ARIMA 모형의 예측값을 비교한 결과 ARIMAX 모형에서 예측오차율이 개선됨을 확인하였다. ARIMAX 모형에 기반하여 2017년에서 2021년까지 5년 간의 기초연구지원사업 재정소요를 전망하였다. 본 연구는 기초연구지원사업의 재정소요를 통계적 접근방법인 시계열모형을 적용해 전망한 시범적 연구를 수행하였다는 점과, 단변량이 아닌 다변량을 고려하여 예측력을 개선했다는 점에서 의의를 지닌다. 또한 현 정부 국정과제인 '기초연구 예산 2배 확대' 등 기초연구 투자의 중요성이 꾸준히 강조되는 정책기조를 고려할 때 향후 기초연구 투자전략 수립 시 참고자료로 활용 될 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제34권2호
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• pp.239-254
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• 2021

이 논문에서는, 2개의 혼합된 t-분포(TP-T)의 오차과정을 따르는 이질적 자기회귀 (HAR) 모형을 이용하여, 한국 코로나 (COVID-19) 확진자 수 데이터에 대한 시계열 분석, 즉 추정과 예측에 대하여 연구한다. HAR-TP-T 시계열 모형을 고려하여 HAR 모형의 계수 뿐 아니라 TP-T 오차과정의 모수를 추정하고자 단계별 추정법을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 단계별 추정법은, HAR 계수 추정을 위해서는 통상적 최소제곱추정법을 채택하고, TP-T 모수 추정을 위해서는 최대우도추정법을 이용한다. 단계별 추정법에 대한 모의실험을 수행하여, 성능이 우수함을 입증한다. 한국 코로나 확진자 수에 대한 실증적 데이터 분석에서, HAR 모형에서의 차수 p = 2, 3, 4에 대해, 모형의 평균제곱오차가 최소가 되도록 하는 최적화 시간간격(optimal lag)을 포함하여, 여러가지 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 모형의 모수 추정값을 계산한다. 제안된 단계별 추정방법과 기존의 MLE만의 방법을, 추정 결과를 제시함으로 함께 비교한다. 본 연구에서 제안하고 있는 추정은 두 가지의 오차 측면, 즉 HAR 모형의 평균제곱오차와 잔차분포에 대한 밀도함수 추정의 평균제곱오차, 두 측면에서 모두 우수함을 입증하였다. 나아가, 추정 결과를 활용한 코로나 확진자 수 예측을 수행하였고, 예측정확도의 한 측도로서 mean absolute percentage error (MAPE)를 계산하여 0.0953%의 매우 작은 오차값을 얻었다. 본 연구에서 선택한 최적화 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 시계열 모형 및 단계별 추정 방법은, 정확한 한국 코로나 확진자 수 예측 성능을 제공한다고 할 수 있다.

• 재무관리연구
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• 제18권1호
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• pp.1-21
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• 2001

주가가 장기기억과정에 의하여 생성되면 주가과정에 가해진 충격은 쌍곡선감소율로 소멸한다. 따라서 충격의 영향이 대단히 느리게 감소하여 충격이 지속성을 가진다. 반면 주가가 단기 기억과정을 따르면 지수율로 감소하여 소멸한다. 지수율감소는 충격의 영향을 급속히 소멸시키므로 충격의 영향이 조만간 소멸한다. 따라서 충격으로 변화된 주가는 평균으로 회귀한다. 충격의 영향이 영원히 존재하는 과정도 존재한다. 장기기억과정은 쪽거리차분과정 또는 분수차분과정이다. 차분모수가 분수일 것이 요구되는 시계열은 장기기억과정이다. 주가가 장기기억과정에 의하여 생성되고 있는지의 여부를 검정하였다. 장기기억과정을 형성시키는 차분모수는 분수차분모수이다. 일별 주가지수의 수익률을 사용하여 차분모수를 추정하였는 바 그 값이 0에 근접하고 있음이 밝혀졌다. 그러나 Kospi, Nasdaq과 Mib30은 장기기억모수가 0에 접근하고 있으나 0이 아니다. 따라서 이 지수들은 장기기억과정에 의하여 생성된다고 할 수 있다. 반면 Dow Jones, S&P 500와 Dax는 장기기억모수가 0이라는 가설이 기각되지 않고 있어 이 지수들은 단기기억과정을 따르고 있다. 따라서 평균회귀과정에 의하여 생성되고 있음을 알 수 있다.