• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
• /
• pp.387-387
• /
• 2019

우리나라는 최근 10년간 자연재난 중 호우로 인해 인명피해 약 120명, 재산피해 약 1조 4천억원을 기록하였으며, 또한 기후변화로 인해 강한 국지성 집중호우의 발생빈도가 높아질 것으로 예상됨에 따라 호우에 의한 침수피해가 증가될 것으로 예상된다. 특히 본 연구 대상지역인 인천시의 경우 도시화로 인해 인구밀도 및 불투수지역이 증가함에 따라 침수피해가 대형화되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 인천시와 같은 도심지역에서의 침수발생을 사전에 예측하고 침수발생에 대한 대비 대응을 위해 하수관망 해석을 위한 SWMM 모델과 침수해석을 위한 2DIS 모델을 연계하여 인천시 침수심 생산체계를 구축하고자 한다. 본 연구에 적용한 침수심 생산과정은 크게 강우자료 생산, 유역 및 하수관망 해석, 침수 해석 등 총 3단계 과정으로 구성된다. 강우자료 생산과정에서는 유역 및 하수관망 해석과 침수 해석을 위한 10분 단위 유역평균 강우량자료를 생산한다. 유역 및 하수관망 해석과정에서는 지형자료 및 강우자료를 이용하여 SWMM 모델을 통해 맨홀에서의 월류량 자료를 생산한다. 마지막으로 침수해석과정에서는 지형자료와 함께 앞서 두 과정을 통해 생산된 강우 및 맨홀 월류량 자료를 입력자료로 하여 2DIS 모델을 통해 10분 단위의 시계열 침수심 정보 및 격자별 최대 침수심정보를 생산한다. 본 연구에서의 공간해상도는 도심지역의 도로단위 고해상도 침수심 정보 생산을 위해 6m 단위로 하였으며, 시간해상도는 단시간에 발생하는 도심지역의 침수특성 반영을 위해 10분으로 하였다. 또한, 침수발생 시 발생한 강우의 지표흐름 영향을 반영하기 위해 빗물받이효율 변화에 다른 침수심을 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 모의 침수심 결과를 실제 침수피해사례 및 풍수해저감종합계획 결과와 비교하였으며, 다수 지역에서 실제 침수발생지역과 동일하게 침수가 발생한 것으로 나타났다. 또한, 전체적인 침수 양상이 유사하게 발생함을 확인하였다. 향후 관측자료를 이용한 하수관망 및 침수해석 모델의 최적화, 하천유량 예측을 통한 하류 기점수위의 반영 등을 통해 정확도를 개선할 수 있을 것으로 판단되며, 이를 통해 인천시 침수발생을 사전에 예측하여 침수피해에 대비 및 대응과 침수피해 발생 시 정확하고 상세한 원인 분석 및 예측이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.455-455
• /
• 2023

본 연구에서는 도시홍수 피해 저감 및 회복을 위한 도시홍수 연관 데이터 가시화 및 GIS 기반 LoD 1 수준 가시화 기술 개발을 진행하였다. 도시홍수는 불투수지역의 증가로 인한 첨두 홍수의 증가 및 도달 시간의 단축, 도시 내수배제의 불량으로 인한 주택지 및 상가 공장지 등의 침수에 의한 피해가 발생하는 현상이며, 도시홍수 예측 모델을 수행하기 위하여 수집한 기상, 하천 및 수자원, 토양 등의 데이터를 2차원 가시화하고 도심 지역의 지형 DEM(Digital Elevation Model) 데이터 및 건축물 DSM(Digital Surface Model) 데이터를 기반으로 3D 가시화를 진행하였다. 기상, 하천 및 수자원 관측 등의 데이터를 실시간으로 수집하며 관련 데이터를 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼의 수문기상정보를 통하여 가시화 제공하며 토양 및 지리정보는 WMS 레이어를 기반으로 2D 가시화한다. 건축물 데이터의 경우 GIS 정보를 기반으로 하는 3D 객체 배치를 위하여 WGS84 타원체를 활용하여 EPSG:4326 좌표계를 적용하여 가시화하였다. 건축물 가시화는 PostgreSQL로 구축된 데이터를 Geoserver를 활용하여 자동으로 층 정보를 통한 건축물의 높이를 계산하도록 하였으며, CesiumJS를 적용하여 웹 기반 도시홍수 디지털 트윈 플랫폼을 개발하였고 추후 LoD 3 수준으로의 확대 적용 기반을 마련하였다.

• 재무관리연구
• /
• 제15권1호
• /
• pp.299-327
• /
• 1998

기업부실예측모형은 관련당사자들에게 부실위험을 사전에 경고함으로써 기업이 실제 부실화되는 경우 발생할 막대한 사회적 비용을 절감시켜 줄 수 있지만 지금까지 개발된 모형의 예측력은 그다지 만족스럽지 못하였다. 본 연구에서는 먼저 기존 부실예측연구의 한계 및 문제점들을 살펴보고, 철저한 실증분석에 근거하여 모형의 예측력 극대화에 실제적으로 기여하는 변수만을 선정함으로써 보다 높은 예측력을 가진 부실예측모형 개발을 시도하였다. 비금융 상장회사에 적용할 목적으로 개발된 본 모형의 자체예측력은 부실기업표본의 경우 85.3%, 비부실표본의 경우 95.1%으로써 기존의 모형들에 비하여 크게 향상되었고, 검정용표본을 이용한 예측력의 경우에도 부실표본 76.5%, 비부실표본 94.2%로서 대폭 개선되었다. 본 모형은 대출심사시 뿐만 아니라 기관투자가들이 주식 및 채권투자를 위한 기업분석에도 매우 유용하게 활용될 수 있고 특히 적격업체의 1차적 판별에 매우 유용할 것으로 예상된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권2호
• /
• pp.81-86
• /
• 2022

시계열 데이터는 주식, IoT, 공장 자동화와 같은 다양한 실생활에서 수집되고 활용되고 있으며, 정확한 시계열 예측은 해당 분야에서 운영 효율성을 높일 수 있어서 전통적으로 중요한 연구 주제이다. 전반적인 시계열 데이터의 향상된 특징을 추출할 수 있는 대표적인 시계열 데이터 분석 방법인 다층 수평 예측은 최근 부가적 정보를 포함하는 시계열 데이터에 내재한 이질성(heterogeneity)까지 포괄적으로 분석에 활용하여 향상된 시계열 예측한다. 하지만 대부분의 심층 학습 기반 시계열 분석 모델들은 시계열 데이터의 이질성을 반영하지 못했다. 따라서 우리는 잘 알려진 temporal fusion transformers 방법을 사용하여 실생활과 밀접한 실제 데이터를 이질성을 고려한 다층 수평 예측에 적용하였다. 결과적으로 주식, 미세먼지, 전기 소비량과 같은 실생활 시계열 데이터에 적용한 방법이 기존 예측 모델보다 향상된 정확도를 가짐을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제3권10호
• /
• pp.441-450
• /
• 2014

주식시장은 항상 변하며 특별한 이유 없이도 주가가 급락하거나 급등하는 현상도 나타난다. 그러므로 주식시장은 복잡계로 인식되고 있으며, 주가의 변화는 예측하기 어렵다. 최근에 많은 연구자는 주식시장을 개별 주식 간의 네트워크로 간주하고 그것을 이해하려고 하며, 인터넷에서 실시간으로 생성되는 빅데이터를 통해 주가의 변화를 밝히려고 노력하고 있다. 우리는 주가와 인터넷 특히 주식토론방에 나타나는 사람들의 반응 간의 상관관계에 주목한다. 이 상관관계를 밝히기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 57개 회사와 관련 있는 게시물들을 수집하고 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았지만, 주가와 게시물 수의 상관관계가 주식 수익률과 관계가 있는 것으로 나타났다. 우리는 이 분석결과를 기반으로 주식투자 포트폴리오를 추천하는 새로운 방법을 제안한다. '다음' 포털의 주식토론방 데이터를 이용한 모의 투자 실험 결과에서, '다음' 주식토론방 데이터를 사용한 경우 제안 방법으로 구성한 주식 포트폴리오의 월평균 수익률은 약 1.55%로 마코위츠의 효율적 포트폴리오의 수익률보다 약 0.72% 높으며, 코스피 평균 수익률보다 약 1.21% 높게 나타났다. 또한 '네이버' 주식토론방 데이터를 사용한 경우는 모의 투자 수익률이 약 0.90%로 기존 방법과 마코위츠 효율적 포트폴리오와 코스피 평균 수익률보다 각각 0.35%와 0.40%, 0.58% 높게 나타났다. 이 연구는 인터넷 주식토론방에 나타난 사람들의 집단적인 행위는 주식시장을 이해하는 데 많은 도움을 줄 수 있으며, 주가와 사람들의 집단행위 사이의 상관관계가 주식투자에 활용될 수 있음을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.15-17
• /
• 2022

2020년 하반기부터 2021년 초까지 발생한 조류인플루엔자의 여파로 1,780만수의 산란계가 살처분되면서 계란 공급 부족으로 계란 1판에 1만원을 넘는 사태가 벌어지기도 했다. 이에 정부는 물가 안정 대책으로 1,000억원 이상의 국고를 계란 수입에 투입하였지만, 계란 가격의 안정화는 쉽지 않았다. 계란 가격의 급격한 변동성은 소비자와 양계농가 모두에게 부정적인 영향을 미치므로 계란 가격의 안정화 방안을 위한 대책이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 머신러닝 회귀분석 알고리즘을 활용하여 계란 가격을 예측하였으며, 가격 예측을 위해서 대한양계협회 2012~2021년도의 월간 산란계 생산통계와 국가통계포털(KOSIS)의 도축실적 등 총 8개의 독립변수를 선택하였다. 실제 가격과 모델에 의한 예측 가격의 차이를 나타내는 평균 제곱근 오차(RMSE)는 약 103원이며, 이는 개발된 모델이 계란 가격을 비교적 잘 예측한 결과라고 판단된다. 정확한 계란 가격 예측은 산란계 계란 생산주령의 유연한 조정과 산란계 입식에 대한 의사결정을 도울 수 있고, 계란 가격 안정성 확보에 도움을 줄 것으로 보인다.

• 광학세계
• /
• 통권101호
• /
• pp.43-45
• /
• 2006

근래에 일본을 비롯하여 한국과 대만 등 아시아 여러나라에서 광학소자의 플라스틱화로 흐름이 급속히 진행되고 있는 가운데 광학소자에 생기는 성형불량을 예측하는 기술에 관심이 모아지고 있다. 도레이 주식회사에서는 3차원 유한요소 모델용 시스템을 세계에서 처음 실용화에 성공한 바 있으며, 본 고에서는 이 기술에 대해 소개하고자 한다. 광학소자에 관한 CAE 해석의 역사는 아직 시작단계지만 요구 정밀도는 상당히 높기 때문에 끊임없이 해석기술의 정밀도화에 노력하고 있다. 또 미세 V(브이)홈에 있어서 전사성 평가에 대해서도 요구가 높기 때문에 예측 기술의 확립을 도모하고 있다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제13권8호
• /
• pp.153-160
• /
• 2015

국내 주식시장은 1997년 9월 외환위기 이후 커다란 변화를 겪게 되었다. 외환위기 이후 국내 금융시장이 개방되면서 해외자본이 주식시장과 채권시장, 외환시장으로 들어왔다 나가기를 반복하고 있다. 국내 주식시장은 외환위기 이전에는 대부분 국내 자본에 의해 영향을 받아왔다. 그러나 외환위기 이후에는 해외자본에 의해 절대적인 영향을 받아오고 있다. 본 연구의 목적은 두 구간의 동향을 살펴보고 외환위기 이후 종합주가지수의 변동성에 어떠한 변화가 나타나고 있는지 분석하는데 있다. 이를 위해 본 연구는 두 구간의 차이를 살펴보고자 일간과 주간, 월간의 정규분포와 첨도, 왜도를 구하여 두 구간의 변동성과 기울임 현상을 분석하고자 한다. 이를 바탕으로 향후 국내 주식시장의 움직임도 예측하고자 한다. 분석 결과 외환위기 이후 등락폭은 감소하였으나 중장기적으로 종합주가지수의 방향성은 상대적으로 뚜렷하게 나타나고 있다. 이를 근거로 향후 국내시장은 방향성을 보면서 중장기적인 투자가 바람직해 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권11호
• /
• pp.147-155
• /
• 2022

본 연구에서는 그래디언트 부스팅 기계학습과 유전 알고리즘을 이용하여 일별 주식 포트폴리오를 동적으로 구성하는 시스템을 구축하고 트레이딩 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 이를 위해 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 종목들의 가격 데이터 및 투자자별 거래정보를 포함한 다양한 데이터를 수집하고, 전처리 과정과 변수가공을 통해 학습-예측에 이용될 변수들을 생성하였다. 첫 번째 실험에서는 예측정확도와 정밀도, 재현율 및 F1 점수 등 네 가지 지표를 활용하여 그래디언트 부스팅 기법들(XGBoost, LightGBM, CatBoost)의 성능을 비교 평가하였다. 두 번째 실험에서는 전 단계에서 선택된 LightGBM과 유전 알고리즘을 적용하여 상장 종목들의 일별 수익 여부를 학습-예측하였다. 그리고 예측된 수익 발생확률을 바탕으로 종목을 선별하여 트레이딩 시뮬레이션을 시행하고, CAGR, MDD, 사프지수 및 변동성 측면에서 코스피, 코스닥 지수와의 성능을 비교 평가하였다. 분석 결과, 제안된 전략들 모두 네 가지 성능평가 지표상에서 시장 평균을 넘어서는 것으로 나타났으며, 그래디언트 부스팅과 유전 알고리즘의 결합이 주식 가격 예측에 효과적으로 이용될 수 있음을 보여주었다.

• 타이어
• /
• 통권153호
• /
• pp.19-25
• /
• 1991

본 자료는 1990년 4월 13일 일본 Posty Corporation의 후원을 받아 일본고무협회에서 개최한 ‘제3회 공개포럼’에서 발표한 ‘고무공업의 기술예측(자동차용 타이어를 중심으로)’ 내용 중의 일부로서 주우고무공업주식회사 연구개발본부의 천상 정 문씨와 (주) 황정제작소 기술부재료연구과의 무곡보씨가 발표한 것을 번역 · 정리한 것으로 앞으로 2회에 걸쳐 게재할 예정이다.