• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2006년도 추계 학술발표회 발표논문집
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• pp.144-146
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• 2006

대기오염이 심화됨에 따라 미치는 영향에 대한 관심이 날로 증가하고 있고, 이러한 영향은 대기확산모델을 이용하여 예측하고 있다. 현재 우리나라에서 주로 사용되는 ISCST3는 우수한 모델이나 지형적 조건의 반영이 취약하다는 단점을 가지고 있다. 그래서 복잡지형인 우리나라의 경우에는 좀 더 정확한 예측을 하기에 아쉬운 감이 있다. 이러한 ISCST3의 단점을 보완하여 개발된 AERMOD는 ISCST3보다 지형적 조건의 반영이 탁월하여 본 연구의 대상지역의 경우처럼 높은 산이 자리하고 있는 지역에서 대기오염의 확산을 잘 예측할 것으로 사료된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권12호
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• pp.1258-1268
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• 2017

신속하고 정확한 시장의 물가 파악은 소비자 개인을 넘어 정부와 관련 기업의 주요 관심 사항이다. 그러나 국가 단위의 물가 데이터 취합은 적지 않은 시간과 비용이 필요하다. 특히 통계 데이터 관련 인프라가 미약한 개발도상국의 경우 물가 지표 파악은 일 혹은 주 단위로 지연되어 국가의 정책 결정에 필요한 주요한 데이터의 부재가 있을 뿐만 아니라 투자 잠재성을 저하시킨다. 이러한 배경에서 이 연구는 온라인 소셜 네트워크 빅데이터를 활용한 실시간 물가 예측(Nowcast) 모델을 제시한다. 제안하는 모델은 트위터와 같은 온라인 빅데이터를 수집 및 분석함으로써 주요 소비재 시장물가를 실시간으로 단기 예측하는 알고리즘으로, 실제 15개월간 인도네시아를 대상으로 주요 식자재의 일별 물가 추이 예측에서 높은 정확도를 보임을 검증하였다. 해당 모델은 다양한 언어와 상품군으로 확장 가능하며, 기존 경제 통계를 보조함으로써 시장동향의 파악으로 정부와 기업의 전략 수립에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.29-36
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• 2022

본 논문에서는 DACON에서 제공하는 데이터셋을 기반으로 한 효과적인 농산물 가격 예측 모델을 제안한다. 이 모델은 XGBoost와 CatBoost 이며 Gradient Boosting 계열의 알고리즘으로써 기존의 Logistic Regression과 Random Forest보다 평균정확도 및 수행시간이 우수하다. 이러한 장점들을 기반으로 농산물의 이전 가격들을 기반으로 1주, 2주, 4주뒤 가격을 예측하는 머신러닝 모델을 설계한다. XGBoost 모델은 회귀 방식의 모델링인 XGBoost Regressor 라이브러리를 사용하여 하이퍼 파라미터를 조정함으로써 가장 우수한 성능을 도출할 수 있다. CatBoost 모델은 CatBoost Regressor를 사용하여 모델을 구현한다. 구현한 모델은 DACON에서 제공하는 API를 이용하여 검증하고, 모델 별 성능평가를 실시한다. XGBoost는 자체적인 과적합 규제를 진행하기 때문에 적은 데이터셋에도 불구하고 우수한 성능을 도출하지만, 학습시간, 예측시간 등 시간적인 성능 면에서는 LGBM보다 성능이 낮다는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.797-800
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• 2021

인공지능을 활용한 주가 예측 모형을 실제 금융 서비스에 도입한 사례가 많아지고 있다. 주식 데이터는 일반적인 시계열 데이터와 다르게 예측을 어렵게 하는 복합적인 요소가 존재하며 주식은 리스크가 큰 자산 상품 중 하나이다. 주가 예측 모형의 활용 가능성을 높이기 위해선 성능을 향상시키는 것과 함께 모델을 해석 가능한 형태로 제시해 신뢰성을 향상시킬 필요성이 있다. 본 논문은 주가 전망 결정 방법에 따른 예측 결과를 비교하고, 설명 가능성을 부여해 모형 개선했다는 것에 의의가 있다. 연구 결과, 주가 전망을 장기적으로 결정할수록 정확도가 증가하고, XAI 기법을 통해 모형의 개선 근거를 제시할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 인공지능 모형의 신뢰성을 확보하고, 합리적인 투자 결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.1212-1223
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• 2006

마이크로웨이브 대역은 무선 서비스의 수요가 많은 대역이지만 주로 장거리 고정 통신용으로 이용되어 전파 모델에 대한 연구가 VHF/UHF 대역보다 적게 이루어졌으나, 최근 마이크로웨이브 대역을 이용한 이동 통신 서비스가 증가됨에 따라 보다 정확성 있는 전파 예측 모델의 개발이 요구되어 왔다. 이동 전파 환경에서 신뢰성있는 전파 예측 모델을 개발하기 위해서는 다양한 전파 환경에서 신호의 반사, 회절 및 산란에 따른 전파 특성에 대한 측정 및 분석이 필요하다. 제시된 8 GHz 대역용 전파 예측 모델은 가시거리 영역과 비가시거리 영역에 맞는 모델을 구분하여 개발된다. 가시거리 영역용 예측 모델은 직접파, 지면 반사파 및 도로 양쪽 건물 반사파에 의한 해석적 결과에 측정된 경로 손실 지수를 적용하여 신호 세기를 예측하고, 비가시거리 영역용 예측 모델은 회절 후 신호 변화 현상에 대한 분석 결과를 이용하여 수신 전력을 예측한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.191-195
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• 1999

자연스럽고 명료한 한국어 Text-to-Speech 변환 시스템을 위해서 음소의 지속 시간을 제어하는 일은 매우 중요하다. 음소의 지속 시간은 여러 가지 문맥 정보에 의해서 변화하므로 제어 규칙에 의존하기 보다 방대한 데이터베이스를 이용하여 통계적인 기법으로 음소의 지속 시간에 변화를 주는 요인을 찾아내려고 하는 것이 지금의 추세이다. 본 연구에서도 트리기반 모델링 방법중의 하나인 CART(classification and regression tree) 방법을 사용하여 회귀 트리를 생성하고, 생성된 트리에 기반하여 음소의 지속 시간 예측 모델과, 자연스러운 끊어 읽기를 위한 휴지 기간 예측 모델을 제안하고 있다. 실험에 사용한 음성코퍼스는 550개의 문장으로 구성되어 있으며, 이 중 428개 문장으로 회귀 트리를 학습시켰고, 나머지 122개의 문장으로 실험하였다. 모델의 평가를 위해서 실제값과 예측값과의 상관관계를 구하였더니 음소의 지속 시간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.84로 계산되었고, 끊어 읽는 경계에서의 휴지 기간을 예측하는 회귀 트리에서는 상관계수가 0.63으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.435-438
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• 2020

시장예측 문제를 해결하기 위하여 과거부터 꾸준한 연구가 진행되어왔다. 하지만 금융 시계열 데이터에는 분산이 일정하지 않으며 Non-stationarity 등 예측을 하는 것에 있어서 여러 가지 방해 요인이 존재한다. 또한 광범위한 데이터 변수는 기존에 사람이 직접 경험적으로 선택하는 것에 한계가 있기 때문에, 모델이 변수를 자동으로 추출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 여러 가지 금융 시계열 데이터의 문제를 고려하여 타임 스텝 정규화를 제안하며 자동 변수 추출을 위해 LSTM 형태의 오토 인코더 모델을 학습하였으며 LSTM 네트워크를 이용하여 시장 예측하는 모델을 제안한다. 해당 시스템은 실제 주식 거래나 시장 거래를 위하여 온라인 학습이 가능하며 긴 기간을 테스트 구간으로 실험한 결과 미래의 수익률을 예측하는 것에 있어서 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.513-515
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• 2022

본 연구는 범죄를 발생시키는데 관련된 여러가지 요인들을 기반으로 범죄 예측 모델을 생성하고 설명 가능 인공지능 기술을 적용하여 인천 광역시를 대상으로 범죄 발생에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 범죄 예측 모델 생성을 위해 XG Boost 알고리즘을 적용하였으며, 설명 가능 인공지능 기술로는 Shapley Additive exPlanations (SHAP)을 사용하였다. 기존 관련 사례들을 참고하여 범죄 예측에 사용된 변수를 선정하였고 변수에 대한 데이터는 공공 데이터를 수집하였다. 실험 결과 성매매단속 현황과 청소년 실종 가출 신고 현황이 범죄 발생에 큰 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났다. 제안하는 모델은 범죄 발생 지역, 요인들을 미리 예측하여 제시함으로써 범죄 예방에 사용되는 인력자원, 물적자원 등을 용이하게 쓸 수 있도록 활용할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.461-475
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• 2021

은닉 마르코프 모델(hidden Markov model, HMM)은 은닉된 상태와 관찰 가능한 결과의 두 가지 요소로 이루어진 통계적 모형으로 확률론적 접근이 가능하고, 다양한 수학적인 구조를 가지고 있어 여러 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 특히 금융 분야의 시계열 데이터에 응용되어 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 HMM 이론을 국내 KOSPI200 주가지수와 더불어 NIKKEI225, HSI, S&P500, FTSE100과 같은 해외 주가지수 예측에 적용해 보고자 한다. 또한, 최근 인공지능 분야의 발전으로 인해 주식 가격 예측에 빈번하게 사용되는 서포트 벡터 회귀(support vector regression, SVR) 결과와 어떤 차이가 있는지 비교하여 살펴보고자 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.291-292
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• 2017

한국과학기술정보연구원 융합기술연구본부 재난대응HPC연구센터에서는 초고성능컴퓨팅 기반의 풍수해 예측 및 피해 정보 생산기술을 연구개발하여 재난 재해에 대한 국가현안 대응 의사결정지원 시스템을 구축 중에 있다. HPC 기반의 풍수해 예측 시스템과 빅데이터 분석 기반의 피해 예측 시스템에 대한 연구를 독자적으로 진행하는 가운데, 최근 여러 분야에 적용되고 있는 빅데이터 분석 기술을 HPC 기반의 풍수해 예측 시스템에 적목시켜 더 정확하고 신속한 풍수해 예측 정보 생산에 기여하고자 한다. 본 연구는 빅데이터 분석을 위한 학습 데이터 생산을 목적으로 HPC 기반 태풍 예측의 주요 기상 인자들을 조정하여 서로 다른 성능의 예측 모델을 구축하고, 각 모델 별 태풍 시뮬레이션의 성능을 진단하였다. 향후 빅데이터 분석을 통한 예측 성능의 검증을 위해 HPC 기반 풍수해 예측 및 검증 데이터를 최대한 생산하고자 한다.