최근 이상기후로 수공 구조물의 설계빈도를 상회하는 극한호우의 증가 경향이 뚜렷함에 따라 과거에 설계된 농업용 저수지의 안전성 검토가 필요하다. 그러나 한국농어촌공사 관할 일정 규모 이상의 저수지를 제외한 지자체 관리 저수지는 비상시 긴급 방류가 가능 저수지는 전무하다(13,685개소). 이러한 경우 이동식 사이펀을 현장에 빠르게 투입하여 사전 방류하는 방법이 긴요하며, 본 연구에서는 사전 및 긴급방류 기능을 동시에 수행할 수 있는 직경 200 mm, 최소 수위차 6 m, 420(m2/h), 10,000(m2/day)의 이동식 사이펀을 경주시 유금저수지를 대상으로 적용 가능성을 평가하였다. 테스트베드인 유금 저수지는 1945년 준공되어 공용기간이 78년 정도 경과한 시설물로 수문학적 안정성 분석 결과 현재 댐마루 구간의 최저높이는 27.15(EL.m)로 검토 홍수위 27.44(EL.m) 보다 0.29 m 낮아 제방을 통한 월류 가능성이 있고 여유고도 1.72 m 부족한 것으로 나타나 수문학 안전성을 확보하지 못하는 것으로 검토되었다. 유금저수지는 수위-유량 계측이 주기적으로 이루어진지 얼마 되지 않아 저수지의 수위-유량 관계 곡선식을 명확하게 확립하기 어려워 수위-용적 곡선을 임의로 도출하였으며 도출된 곡선을 기반으로 중소규모 노후저수지 운영 알고리즘을 통해 사전방류시간, 여수로 방류량을 고려하고 빈도별 홍수량에 따른 저수지 월류시간을 예측함으로써 사전에 대피 시간을 확보하고 붕괴위험을 저감할 수 있는 기술을 확보하였다. 직경 200 mm 이동식사이펀 1열 기준, 30년 빈도 홍수량 유입 시 상한수위 기준 80% 수준(약 30,000 m2)을 유지하면서 주민대피 시간(약 1시간)을 확보할 수 있는 최적 사전방류시간은 12시간 이전으로 분석되었다. 중소규모 노후저수지를 대상으로 사이펀 활용 사전방류기술 및 저수지 운영 알고리즘에 따라 이상기후 대비 사전에 방류를 시행하고 관리자의 의사결정을 돕는다면, 저수지 붕괴 위험지역 내의 주민들의 안전을 확보하고 주민대피 지원체계 구축을 통해 주민들의 불안감 해소, 저수지 위험상황 시 위험회피 수단 제공으로 위험요소 감소가 충분히 가능하다.
본 연구에서는 주식시장에서 정보 생산자로서 중요한 기능을 수행하는 '애널리스트'의 이익 예측치 편의와 정확도가 증권사와 평가 대상 기업의 동일인 소유 여부에 의하여 영향을 받는지를 점검하였다. 소유구조에 기반한 증권사와 평가 대상 기업 간의 특수관계에 의하여 평가자의 행태가 달라지고 그로 인하여 불특정 다수의 투자자에게 부정적 영향이 초래되는 경우 적절한 규제조치가 필요할 것이라는 측면에서 제기된 문제의 실천적 의미를 찾을 수 있다. 물론 평판효과(reputation effect)가 중요한 역할을 하는 증권업과 애널리스트 시장에서 시장규율(market discipline)이 원활히 작동한다면 특수관계로 인해 왜곡된 정보를 제공할 유인이 사라질 것이며 별도의 규제가 필요하지는 않을 것이다. 분석 결과에 의하면, 특수관계가 존재할 경우 양의 예측편의가 발생하는 빈도가 높은 것은 사실이나, 예측편의의 크기를 포함한 종합적 상관관계를 고려할 경우 증권사와 평가 대상 기업 간의 특수관계가 유의한 예측편의를 발생시키는 것으로 보기는 어려우며, 정확도 또한 의미있는 차이를 보이는 것으로 결론짓기는 어려운 것으로 나타났다. 이는 적어도 현재까지는 증권사가 소유구조로 인하여 왜곡된 정보를 생산하려는 유인보다 정확한 정보를 제공한다는 평판을 지키려는 유인이 더욱 크게 작용한 결과 관측되는 현상으로 해석될 수 있다.
본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.
본 논문은 대심도 또는 과지압 암반에서 2차지압으로 인해 발생되는 취성파괴와 관련한 실내실험을 수행하고, 취성파괴 현상을 잘 예측할 수 있는 CWFS(Cohesion Weakening Frictional Strengthening)모델을 이용한 수치해석을 수행하였다. 암석의 거동을 분석하고 손상의 함수인 암석강도정수를 도출하기 위하여 일축압축강도실험과 손상제어실힘을 수행하였다. 일축압축강도실험결과 균열개시응력은 화강암, 편마암 구분 없이 일축압축강도의 41~42% 정도로 분석되었으며, 반면 균열손상응력은 화강암은 일축압축강도의 75%, 편마암은 일축압축강도의 97%의 값으로 분석되었다. 손상제어실험결과 균열손상응력과 최대하중은 Peak하중 이후 감소하는 것으로 나타났다. 또한 점착력은 감소하고 마찰각은 증가하는 양상을 보였다. Peak하중 이전에는 탄성계수가 증가하고 Peak하중 이후에는 감소하였다. 그리고 포아송비는 손상이 진행될수록 증가하는 양상을 보였다. 일축압축강도실험과 손상제어실험의 균열개시응력과 균열손상응력의 비교분석결과 손상제어실험의 균열개시응력은 일축압축강도실험에서 얻어진 균열개시응력의 범위에서 변화하는 양상을 보였고, 균열손상응력은 일정 손상수준에서 일축압축강도실험에서 얻어진 값보다 작은 값으로 나타났다. 실내실험결과로부터 CWFS모델의 입력 파라미터를 도출하여 수치해석에 적용하여 취성파괴 발생 한계토피고를 구했다. CWFS모델을 이용한 수치해석으로부터 예측된 한계토피고와 손상지수로부터 예측된 한계토피고를 비교한 결과, 취성파괴 발생 한계토피고를 정확히 예측하지 못하는 결과를 나타냈다. 따라서 원형터널에만 적용기한 손상지수를 사용하는 것은 문제가 있다고 판단된다. 이를 개선하기 위해 터널의 형상을 고려한 형상계수를 손상지수에 적용하였다. 터널의 형상을 고려한 수정된 손상지수로부터 예측된 한계토피고는 수치해석결과와 거의 동일한 결과를 보였다.
투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.
본 연구는 한국 증권시장에서 과거 재무정보인 자본이익률(ROE)과 주가수익률(PER)를 이용해 가치투자 전략과 모멘텀 투자전략의 성과를 향상시킬 수 있는지 실증분석하였다. 본 연구는 가치투자전략과 모멘텀 투자전략 모두 ROE/PER가 높은 기업으로 구성된 포트폴리오의 투자성과가 종전의 가치투자전략이나 모멘텀 투자전략보다 높은 양(+)의 초과수익률을 나타냄을 관찰하였다. 본 연구는 이러한 초과수익률의 발생 원인을 설명하기 위해, 관련 심리학 분야의 선행연구를 이용한 융합적 접근방법으로, 증권시장 참여자들의 보수주의나 확증편향 같은 의사결정 행태의 불완전성이 초과수익의 원인이 될 수 있음을 토론하였다. 이는 증권시장에서 투자자들이 합리적으로 행동한다는 효율적시장 가설의 예측과 일치하지 않는 결과이다.
본 연구는 국제특허분류(IPC) 코드 기반의 특허 기술내용 분류를 통해 관련 기업과 기술의 특허 정보 분석에 관한 연구로 국내 최대 인터넷 기업인 네이버주식회사의 전자상거래(G06Q) 분야 출원 902건을 대상으로 하였다. 먼저 IPC 코드별 출원 및 등록건수를 조사하여 핵심 기술 분야와 특허 출원 현황을 분석하였다. 또한 IPC 코드의 주분류-부분류 상호 연결성을 조사하여 기술 융복합을 조사하였다. 마지막으로 연도별 IPC 코드별 출원 현황을 조사하여 특허 기술 변화를 살펴보았다. 본 연구에서 활용한 IPC 코드 기반 특허 정보 분석을 통해 기업과 기술의 트렌드를 보다 심층적으로 예측할 수 있다.
경제의 흐름, 주가 등을 분석, 예측을 위해 경제 뉴스, 주가 등 데이터 수집이 필요하다. 일반적인 웹 크롤러는 자동적으로 웹서버를 방문하면서 웹페이지 내용을 분석하고 URL들을 추출하면서 웹 문서를 수집한다. 반면 특정한 주제의 문서만을 수집할 수 있는 크롤러 형태도 있다. 특정 사이트에서 경제 뉴스 정보만 수집하기 위하여 사이트의 구조를 분석하고 직접적으로 데이터를 수집해올 수 있는 래퍼 기반 웹 크롤러 설계가 필요하다. 본 논문에서는 빅데이터를 기반으로, 경제뉴스 분석 시스템을 위한 크롤러 래퍼를 설계, 구현하여 경제 전문 분야의 뉴스 데이터를 수집하였다. 2000년부터 현재까지 미국 자동차 시장의 주식 데이터를 래퍼 기반으로 가져오고, 사이트 상에서의 데이터가 업데이트되는 주기를 판단하여 주기적으로 업데이트 함으로써 중복되지 않게 하였다. 그리고 미국, 한국의 경제 기사를 래퍼 기반의 웹 크롤러를 사용하여 수집하고, 향후 분석이 쉽게 데이터를 정형화 시켜 저장한다.
국내의 전기수요량은 매년 증가하고 있다. 발전소에서 전력을 생산하고 공급하기위하여 채택된 모든 장비들은 신뢰할 수 있는 상태에서 완전하게 동작하여야 한다. 생산된 고전압의 전기를 공급하기 위한 장비로서 6 kV CV 단심케이블이 사용되고 있다. 케이블 제작사는 케이블의 동작 수명이 약 30년 이라고 공개적으로 알리고 있다. 그러나 설치된 케이블이 동작을 시작함과 동시에, 성능이 악화되는 열화과정이 시작된다. 동작 중인 케이블의 열화 상태로 인한 신뢰성을 진단을 받지 않았기 때문에, 케이블은 예측하지 못하는 시점에서 언제든지 파괴될 수 있다. 우리는 케이블의 사고를 체계적으로 감시 및 예방하기 위한 측정 장비를 개발, 한국서부발전 주식회사(Korea Western Power Co. Ltd.)에 설치하여 활선 케이블을 진단하였다. 이 논문에서 우리는 케이블을 구성하고 있는 도체와 표면온도를 측정하였고, 타사의 데이터와 비교하여 서로가 일치한다는 연구결과를 제시한다.
IoT device 측정 데이터 또는 거래 데이터는 관측 정보가 실시간으로 전송되고 이를 처리하는 과정에서 많은 트래픽이 발생한다. 이를 실시간 무 손실 압축 기법인 universal code를 이용하면 효과적으로 압축 또는 전송할 수 있다. 본 논문은 측정 수치의 최대 범위를 예측하기 어렵고, 매우 짧은 시간 마다 비교적 일정한 범위 내에서 데이터가 발생하는 주식 거래량 데이터의 압축 전송을 위해, 본 연구진의 새롭게 개발한 유니버설 코드 BL-beta를 이용하여 압축 전송에 적용해보니, 고정 길이 비트 전송에 비해 최소 49.5%이상의 높은 압축 효율을 보였으며, 기존 유니버설 코드인 Exponential Golomb 코드 보다 16.6% 더 우수한 압축 전송 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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