• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.340-340
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• 2019

지구온난화로 유발되는 기후변동성이 증가함에 따라서 정확한 수문인자의 예측은 전 세계적으로 주요 관심사항이 되고 있다. 최근에는 고성능 컴퓨터 자원의 증가로 수문기상학 연구에서 동일한 학습량에 비하여 정확도의 향상이 뚜렷한 기계학습 구조를 활용하여 위성영상 기반의 대기예측, 태풍위치 추적 및 강수량 예측 등의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에는 기계학습 중 시계열 분석에 널리 활용되고 있는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기법의 대표적인 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하여 수문인자를 예측하였다. LSTM 네트워크는 가중치 및 메모리 요소에 대한 추가정보를 셀 상태에 저장하고 시계열의 길이 조정하여 모형의 탄력적 활용이 가능하다. LSTM 네트워크를 이용한 다양한 수문인자 예측결과 RMSE의 개선을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 기계학습을 통한 수문인자 예측기술은 권역별 수계별 홍수 및 가뭄대응 계획을 능동적으로 수립하는데 활용될 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 LSTM의 입력영역을 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 학습과정의 불확실성을 정량적으로 제어하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.150-150
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• 2017

기후변화로 인하여 극한 홍수와 극한 가뭄 발생이 증가할 것으로 전망하고 있어 이에 대한 위험이 대두되고 있는 실정이다. 홍수 및 가뭄 수문시계열의 빈도해석시에 일반적으로 활용되는 정상성 빈도해석기법은 수문자료의 정상성을 기반으로 한 빈도해석이 대부분이기 때문에 기후변화 및 수문자료의 비정상성을 반영한 새로운 빈도해석 기법이 요구되고 있는 상황이다. 본 연구에서는 5개의 대표 관측지점(서울, 포항, 추풍령, 여수, 광주)를 선별하고 1976년부터 2015년까지 일강우자료를 활용하여 기상학적 가뭄지수인 SPI(Standardized Precipitation Index)를 산정하였다. 산정한 SPI의 경향성을 Mann-Kendall 분석을 하였으며, 정상성 및 비정상성 빈도해석을 위하여 최적확률분포로 선정된 GEV 분포 적용하였다. 본 연구에서는 가뭄빈도해석을 위하여 SPI를 입력자료로 활용하였으며, 산정된 SPI의 비정상성을 반영한 비정상성 빈도해석의 경우 Bayesian 모형을 기반으로 한 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 모의를 이용하여 극치분포의 사후분포 매개변수를 추정하였다. 추정 값을 바탕으로 하여 가뭄의 관측소별 빈도해석을 실시하였고 재현기간별-지속기간별 가뭄심도를 추정하여 관측소별 가뭄심도-지속기간-빈도(SDF,Severity-Duration-Frequency) 곡선을 유도하였다. 본 연구를 통하여 정상성과 비정상성 빈도해석 결과의 비교연구를 수행하였으며 기후변화에 따른 비정상 시계열로 구성된 가뭄빈도해석에 매우 유용하게 적용될 수 있을 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제18권4호
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• pp.117-126
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• 2000

링크에서 관측된 교통량과 기존의 기종점표(Origin-Destination matrix)를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들은 1980년대부터 20여년간 많은 연구자들을 통해 논의되어 왔다. 특히 최근들어 ITS 등의 보급으로 교통관리를 위한 기본자료로서 링크 교통량의 관측이 확대되면서, 도시고속도로 및 간선도로 관리, 경로안내 시스템 등에 사용될 목적으로 링크관측교통량 자료를 이용한 OD 추정의 필요성이 더욱 높아지고 있다. OD 추정을 위해 사용되는 기존기법으로는 여러 가지가 있으나 가장 대표적인 기법으로는 베이지안 추정을 이용하는 통계적 방법(Maher, 1983), Entropy 극대화 규칙을 이용하는 방법(Van Zuylen and Willumsen, 1980; Fisk and Boyce, 1983; Fisk, 1989), 최우추정법을 이용한 방법(Spiess, 1987), 그리고 일반화 최소자승법을 이용하는 방법(Gothe et al., 1989; Bell, 1997; Yang et al., 1992) 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 최소자승법을 이용해 OD추정모형을 구축하고, 최적해를 얻기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 알고리즘을 개발하였다 또한, 개발된 모형을 통해 얻은 결과를 Spiess(1990)가 제시하여 현재 EMME/2에서 사용되고 있는 Gradient method의 결과와 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 추정력 비교를 위해 각 기종점 통행량의 평균 추정오차 외에 동일한 기점을 갖는 기종점 통행량 간의 규모순위(OD 구조) 추정력을 확인하였다. 서울시 내부순환도로를 분석대상으로 하여, 대상지역에서 오전에 조사된 OD를 기존(Target) OD로 사용하였고, 오후의 OD를 추정대상 OD로 설정하였으며, 각 링크에서 오후에 조사된 실제교통량을 링크 관측교통량으로 사용하였다. 분석결과 유전알고리듬을 이용한 최소자승법을 통해 얻은 결과가 Gradient method를 통해 얻은 결과에 비해 우수한 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제50권3호
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• pp.139-153
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• 2017

우리나라는 지난 30년 동안 기후변화 및 도시화 등으로 인한 변화가 급격하게 진행된 바 있으므로, 두 가지 요소들로 인한 유량의 변동량을 정량화하여 분석할 필요가 있다. 그러나 유량의 변동량을 특정 원인별로 구분하여 분석하고자 하는 국내 연구는 매우 미미한 형편이며, 다양한 시간단위를 이용한 원인별 유량 변동량의 산정에 관한 연구는 더욱 찾아보기 힘들다. 따라서 본 연구에서는 기후변화 및 인간활동으로 인한 유량 변동량을 정량적으로 분리하기 위하여 수문모형을 이용한 방법과 수문학적 민감도(hydrological sensitivity) 분석 방법을 소양강 상류유역 및 섬강 유역에 대해 적용하고 유량 변동량의 결과를 월별, 분기별 및 연별로 구분하여 제시하였다. 인간활동으로 인해 발생되는 급진적인 변동점을 탐색하기 위해 이중누가곡선, Pettitt 검정 및 베이지안 변동점(Bayesian change point) 분석을 시행하였으며, 탐색된 변동점을 활용하여 변동점 이전 구간에 대해 보정 및 검증된 SWAT모형과 6가지의 Budyko 곡선 함수들로부터 각각 유량 변동량을 산정하여 수문모형에 의한 유량 변동량을 검증하였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제11권1호
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• pp.73-92
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• 2009

소비자들은 때로 특정 제품에 대한 정보들을 다른 소비자에게 전달하여 그들의 제품 선택에 영향을 미치는 전달자 역할을 한다. 본 연구는 구전 전달자로서 소비자가 다른 소비자에게 전달하는 제품 정보를 주관적 (긍정적 또는 부정적) 정보와 객관적 정보로 구분하여, 소비자가 어떤 정보를 어떤 경우 더욱 활발히 전달하는 지를 분석하고자 한다. 본 연구는 이를 위해, 소비자의 메시지 전달 행위를 제품 선택과 같이 또 다른 형태의 선택 행위로 보고, 고객의 제품 구매 선택 행위를 연구하는 데 주로 적용되어 온 소비자 선택 모형(consumer choice model)를 이용하여 소비자의 메시지 전파(구전) 활동을 분석하였다. 소비자 선택 모형을 이용하여, 구전 전달자들이 제품에 관한 객관적 정보와 주관적 평가를 언제 더욱 많이 확산 시키는 지를 알아보고, 더 나아가서는 소비자들이 제품 관련 정보를 확산하는 과정에 구전 활동을 더욱 활성화 또는 약화시키는 요인이 무엇인지를 살펴 보았다. 본 연구는 실증 분석 결과를 통해, 구전 전달자의 메시지 확산 행위는 정보를 획득하게 된 경로/원천(source)의 유형에 따라 더욱 활발해 지거나 위축될 수 있다는 점을 발견하였다. 또한, 이러한 구전 활동은 전달하는 제품관련 메시지가 주관적 제품 평가에 관한 것인지 아니면 제품에 대한 객관적 정보인지에 따라 그 정도가 달라진다. 본 연구의 결과가 의미하는 바는, 소비자의 제품에 관한 메시지 확산 활동은 소비자의 구전 메시지 선택 행위에 영향을 미치는 효과적인 커뮤니케이션 계획을 통하여 더욱 확산 또는 위축시킬 수 있다는 점을 보여준다. 본 연구는 기업이 확산되기를 바라는 제품 정보가 구전을 통하여 효과적으로 확산되도록 계획을 수립하는 데 필요한 방법론을 제공하고 있으며, 실증 분석 결과를 기반으로 제품구전의 성공적인 확산을 위한 커뮤니케이션 전략 수립에 필요한 가이드라인을 제공하여 준다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권3호
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• pp.587-598
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• 2016

각종 선거를 앞두고 여러 여론조사 기관들은 다양한 방법으로 선거 결과를 예측한다. 조사를 통한 선거 예측을 수행하는 데 있어서 발생할 수 있는 문제점 중 하나는 무응답이며 무응답 대체 방법에 따라 예측 결과는 완전히 다른 결과를 생산해 낼 수 있다. 본 연구에서는 무응답 대체의 방법으로 모형을 기반으로 한 대체 방법에 대하여 연구하였다. 특히, 최대 우도 추정 방법을 적용했을 때 무시할 수 없는 무응답 (non-ignorable non-response) 체계 하에서 발생할 수 있는 변방 값 문제를 해결하기 위해 Wei와 Tanner (1990)가 제안한 Monte Carlo EM 알고리즘을 적용하였다. 모의 실험을 통하여 MCEM 방법과 기존의 최대 우도 추정 방법, 베이지안 추정 방법 사이의 비교 연구를 진행하였고 그 결과 MCEM 방법이 기존 방법들에 대한 대안 방법으로 이용될 수 있음을 보였다. 또한 2012년에 시행된 제18대 대통령 선거 당일의 출구조사 자료를 적용하여 실증 분석을 수행하였다. 예측 결과를 비교하기 위해 Bautista 등 (2007)이 제안한 MWPE (modified within precinct error)를 이용하였다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.67-85
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• 2003

본 논문에서는 최근 통신 산업에서 중요한 쟁점으로 떠오르고 있는 단말기 무선이동 통신 단말기의 발전 방향을 소비자 선호에 기반하여 살펴보았다. 소비자 선호 정보를 얻기 위하여 컨조인트(conjoint) 분석 방법이 사용되었다. 컨조인트 방법은 가상의 대안들에 대한 응답자의 진술 선호에 기반을 두기 때문에 미래의 무선 이동통신 단말기에 대해 분석하는데 적합한 방법이다. 컨조인트 방법을 위한 설문은 대한민국 서울에서 445 명의 성인남녀를 대상으로 행해졌다. 소비자의 이질적인 선호를 알기 위해 혼합 로짓(mixed legit) 모형을 사용하였다. 추정은 최근 새로운 시뮬레이션 기법으로 떠오르고 있는 베이지안(Bayesian) 방법을 이용하였다. 선호의 분포 가정으로 기존의 일관적인 정규 분포 가정과 달리 가격 계수를 위하여 로그 정규(lognormal) 분포, 하이퀄리티 인터넷 특성과 PC 프로그램 호환 가능 여부의 계수들에 대해서 잘린 정규(censored normal) 분포를 가정 하였다. 추정 결과 무선 이동 통신 단말기의 각 속성들에 대한 응답자들간 선호가 크게 차이 나는 것을 알 수 있었다. 화면 크기의 경우에는 대부분의 소비자들이 현재 일반적인 핸드폰보다는 큰 화면을 선호한다는 것과 휴대성을 상당히 고려한다는 것을 간접적으로 알 수 있었다. 또한, 소비자들이 무선 이동 통신 단말기가 휴대 인터넷과 PC 프로그램 호환이 가능한지 여부에는 대부분 무관심하다는 것을 알 수 있었다. 본 논문의 결과는 차세대 무선 이동 통신 단말기의 속성 조합 시 고려해야 할 점과 휴대 인터넷 서비스의 방향에 대해 시사점을 줄 수 있을 것이다.각 73.44±0.87%, 72.88±0.25%의 함량이였다. 운동사육시간이 길어질수록 운동사육구에서는 수분함량이 운동5일째에는 73.56±0.22%였으며, 운동 20일에는 75.88±0.94%로 초기수분함량보다는 3%정도 증가하였다. 반면, 비운동사육구에서는 큰 변화를 나타내고 있지 않았다(p<0.05). 운동과 비운동시킨 참돔의 지질 함량의 변화는 운동시킨 참돔은 운동으로 인한 에너지 소비로 인하여 함량이 유의적으로 감소했으며(r=-0.35), 비운동사육구에서는 절식으로 인하여 지질함량이 감소하였다(r=-0.38). 파괴강도와 가장 밀접한 영향을 가지는 콜라겐은 운동과 비운동 모두 사육기간동안 큰 변화는 보이지 않았다. 초기의 파괴강도값은 1.45±0.02kg(운동사육구), 1.36±0.18kg(비운동사육구)이였으며 사육기간동안 운동사육구는 파괴강도값이 증가한 반면, 비운동수조에서는 참돔의 파괴강도는 사육기간동안 큰 유의차가 없었다. 각 성분간의 상관도를 살펴보면, 수분함량과 파괴강도는 상관성을 가졌으며, 지질함량과 파괴강도도 같은 경향은 나타내었다. 운동기간동안의 파괴강도와 콜라겐 사이에는 상관성의 거의 없었다. 이는 운동기간에 따른 파괴강도의 증가가 콜라겐의 함량의 증가보다는 지질함량의 감소와 수분함량의 증가와 같은 성분과의 상관성이 크다고 판단된다. 다음으로는, 운동횟수에 의한 영향으로써 운동시간을 1일 6시간으로 설정하여, 운동횟수를 결정하기 위하여 오전, 오후에 각 3시간씩 운동시키는 방법과 오전부터 6시간동안 운동시키는 두 방법을 이용하여 품질을 비교하였다. 각 조건에 따라 운동시킨 참돔의 수분함량을 나타낸 것으로, 2회(오전

• 한국응용곤충학회지
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• 제51권4호
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• pp.431-438
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• 2012

복숭아혹진딧물(Myzus persicae)의 온도에 따른 발육시험을 실내 15, 18, 21, 24, 27, $30^{\circ}C$의 6개 항온, 광주기 14L:10D, 상대습도 50~60% 조건과 고추 비닐하우스에서 3월 23일부터 8월 20일까지 6회 접종하여 수행하였다. 실내사망률은 저온에서는 1~2령충의 사망률이 높았고 온도가 증가할수록 3~4령충의 사망률이 높았으며 고온에서는 66.7%까지 높아졌다. 실내와 포장조건 모두 온도가 증가할수록 발육기간이 짧아지는 경향을 보였으며 포장조건 8월 접종에서 6.03일로 가장 짧았다. 온도와 발육률과의 관계를 보기 위해 선형 및 3개의 비선형 모형(Briere 1, Lactin 2, Logan 6)을 이용하여 분석한 결과, 선형모형을 이용하여 전체약충의 발육영점온도는 $3.0^{\circ}C$였으며 발육유효적산온도는 111.1DD 였다. 3가지 비선형 모형중 Logan-6 모형이 전약충, 후약충 전체약충 단계에서 AIC와 BIC 값이 가장 적어 온도와 발육율과의 관계를 잘 설명하였으며, 발육단계별 발육완료분포는 3-parameter Weibull 함수를 사용하였으며 전약충, 후약충, 전체약충에서 $r^2$ 값이 0.95~0.97로 높은 값을 보여 양호한 모형 적합성을 보였으며 정식시기별 성충 발생 예측치와 포장 조사치가 일치하여 방제적기 추정에 유용하게 사용할 수 있을 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.89-101
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• 2017

범죄는 장소나 건축물 용도에 따라 발생빈도와 유형이 다르고, 그 장소를 이용하는 사람들의 특성 및 공간 구조 차이에 의해 다양하게 발생한다. 따라서 공간 및 지역특성을 포함한 공간 빅데이터를 활용하여 지역을 분석해 보면 범죄예방 전략을 마련할 수 있다. 아울러 빅데이터와 지능 정보화시대의 도래에 따라 예측적 경찰활동이 새로운 경찰활동의 패러다임으로 등장하고 있다. 이에 보편적인 지방도시 J시를 대상으로 3개년 동안의 7,420건의 실제 범죄사례를 바탕으로 도시공간의 물리 환경적인 특성을 분석하여 범죄발생공간을 규명하고, 위험지역을 예측해 보고자 하였다. 분석에는 다양한 빅데이터 중 범죄를 유발하는 도시 공간 내 물리 환경적 요소에 한하여 공간 빅데이터를 구축하여 공간회귀분석을 실시하였다. 다음으로 분석결과 도출된 가로폭, 평균 층수, 용적율, 1층 사용용도(제2종 근린생활시설, 상업시설, 유흥시설, 주거시설)을 변수로 베이지안확률 기반 범죄발생 위험성 예측 모형(CIPM: Crime Incident Prediction Model)을 개발하였다. 개발된 모델은 실제 범죄발생 지역과의 중첩분석 및 모델의 정확도를 판단하는 Roc curve 분석을 통해 AUC 값이 0.8로 모델이 적합한 것으로 나타났다. 개발된 모델을 토대로 사례지역의 범죄 위험도를 분석한 결과 범죄발생은 상업 및 유흥시설이 밀집된 지역과 건물층수가 높은 지역, 그리고 상업 및 유흥시설과 주거가 혼재해 있는 블록이 범죄발생 확률이 높은 것으로 나타났다. 본 연구는 단순히 범죄의 공간적 분포와 범죄발생 영향요인을 탐색하는 기존의 연구와 달리 범죄발생 예측모델을 확률론적 관점에서 개발하는 영역으로 한 단계 진전되었다는 점에 의의가 있다.