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

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권7호
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• pp.617-626
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• 2006

본 연구에서는 전국 59개 지점의 3개월 SPI 자료를 가지고 EOF를 유도하고 아울러 그 공간적 특성을 분석하였다. 또한 EOF 해석에 의해 나타난 Coefficient Time Series를 다변량 시계열 모형에 적용하여 SPI 시계열을 자료기간 10,000년으로 확장하였고 전국적인 가뭄심도를 판단하기 위해 전국 평균 지수를 이용하여 재현기간별 최대심도를 결정하였다. 마지막으로 각 대권역의 댐 유효저수량과 농경지 면적을 이용하여 농업가뭄 대비능력을 판단하였는데 재현기간 30년 가뭄에 적절히 대비할 수 있는 이수능력을 갖춘 유역은 한강유역이 유일한 것으로 파악되었다. 특히 영산강 유역은 큰 농경지 면적에 비해 저수용량이 크게 부족한 것으로 파악되었고 강우량의 크기에 민감한 농업가뭄에 가장 취약할 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권1호
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• pp.41-53
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• 2015

기상분야에서는 다양한 미기상해석모듈 (micro scale weather analysis module)을 개발하여 초고분해능의 기상정보서비스를 실시간으로 제공하고자 노력하고 있다. 이와 같은 연구들은 최근 대도시의 양적인 팽창으로 인해 발생되는 도시 미기상 (micro meteorology)의 급격한 변화에 효과적으로 대처할 수 있는 경제적 사회적 활동을 가능케 한다. 따라서 미기상해석모듈의 정확성은 도시 미기상정보서비스의 품질 및 효용성에 직결된다. 본 논문은 미기상해석모듈이 생성하는 시-공간적인 특성을 가진 양적인 결과물의 정확성에 대한 평가체계를 설계하였다. 이와 더불어 평가체계의 구성에 사용될 평가도구로써 시계열평균의 동일성검정 알고리즘을 스펙트럼 분석기법으로 구축하였으며, 동일성 검정통계의 함수를 거리측도로 사용하는 시계열 군집분석법도 함께 개발하였다. 또한, 사례연구를 통해 제안된 군집분석법과 평가알고리즘의 유용성을 보였다.

• 농촌지도와개발
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• 제7권2호
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• pp.257-277
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• 2000

The objectives of this study are to investigate the relationship between the growth of the horticultural sector and horticultural research and extension and to examine the socioeconomic returns to investment on research and extension in Korean horticulture. Data for horticultural production values, producer price indices and research and extension budgets for horticultural sector from 1965 to 1998 are collected from various sources. Multi-variate time series analysis technique with vector auto-regression model and Akino-Hayami Formula were employed for the analysis. This study finds (1) horticultural production responds about seven years later to the horticultural research investment shock. the magnitude of the impacts increases to a peak in seventeen years from the initial expenditures and then declines slowly thereafter until twenty years. and this peak gives a tip that horticultural research impact lasts much longer than grain's or agriculture's: (2) the social surplus from research investment benefits more to the consumer rather than to the horticultural producer: (3) B/C ratios in horticultural research are quite high with the range of 9 to 55 from 1965 to 1998. but these have been decreased since the early 1990s: (4) the socioeconomic returns to horticultural research is quite high with 56 percents of internal rate of return. It remains to be analyzed returns to investment on extension in horticulture because of no statistic significance in this study.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.377-386
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• 2014

본 연구는 근린상가 시장에 대한 대체투자재의 영향을 분석하여 근린상가의 투자시장과 관련된 이해당사자 들에게 합리적 의사결정의 기준을 제시하였으며, 근린상가 낙찰가율에 대한 영향의 형태와 설명력을 추정한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 부동산 경기를 포함한 대표적인 거시경제지표인 종합주가지수와 지가변동률의 상승은 경기활성화의 방증으로 근린상가 시장에 긍정적인 영향을 미치나 대체투자재인 이자율의 상승은 근린상가에 대한 상대적 수익률을 감소시켜 근린상가시장의 투자에 대한 매력을 감소시킨다. 소비재 특성을 지닌 주택과 자본재 특성을 지닌 근린상가는 상호 영향적 측면에서 이질적인 시장으로 나타나 큰 영향을 미치지 않음을 알 수 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.101-109
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• 2015

투자에 의해 기대되는 경제적 효과는 실질할인율의 자승으로 매년 나누어서 현재가치로 전환된다. 따라서 실질할인율이 경제성 분석결과에 미치는 영향은 다른 요인들보다 크다. 실질할인율을 예측하는 기존의 일반적인 방법은 과거 특정기간의 평균값을 적용하는 것이다. 본 연구에서는 실질할인율의 예측 정확도를 향상시키기 위한 방법을 제안하였다. 먼저 실질할인율을 구성하는 기업대출 이자율과 소비자 물가지수에 영향을 미치는 경제변수들을 도출하였다. 기업대출 이자율에 영향을 주는 변수들로는 콜 금리와 환율, 소비자 물가지수에 영향을 주는 경제변수는 생산자 물가지수를 선정하였다. 다음으로 실질할인율과 선정된 변수들과의 영향관계를 검정하였다. 영향관계가 존재하는 것으로 분석되었다. 마지막으로 관련된 경제 변수들을 기반으로 2008년부터 2010년까지의 실질할인율을 예측하였다. 예측 결과의 정확도는 실측값과 평균값의 결과와 비교되었다. 실측값이 적용된 실질할인율은 -1.58%였으며, 예측 값은 -0.22%, 평균값은 6.06%으로 분석되었다. 본 연구에서 제안한 방법은 금융위기와 같은 특수 상황을 고려하지 않은 것이지만, 평균값보다 예측 정확도가 크게 우수한 것으로 분석되었다.

• 벤처창업연구
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• 제11권3호
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• pp.1-15
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• 2016

본 연구는 코스닥 시장에 상장 폐지된 중소제조기업의 재무자료를 이용하여 다변량 판별분석모형, 로지스틱회귀분석모형 그리고 인공신경망분석모형을 구축하고 이들의 예측력을 비교분석하였다. 표본기업은 2009년에서 2012년까지 상장 폐지된 83개의 부실기업과 83개의 정상기업 총166개사로 정하였다. 166개사 중에서 무작위로 부실기업50개사와 정상기업 50개사 총100개사를 선정하여 훈련용 표본(training data)으로 모형을 구축하는데 사용하였다. 나머지 66개사는 모형의 예측성과를 평가하기 위하여 검증용 표본(test data)으로 사용하였다. 과거 5년 동안의 재무비율 79개 자료로 T-test를 실시하여 5년 연속 유의미한 변수 9개를 선정하고 각각의 모형을 구축하였다. T-test 결과, 부실초기에는 주로 수익성지표들이 부실예측에 주요 변수로 나타났으며 부실 후반에 가면서 안정성지표와 현금흐름지표들이 추가로 유의미한 변수로 나타났다. 모형의 예측력을 비교해 보면 훈련용 표본의 경우, 로지스틱회귀분석모형이 가장 높은 분류 정확도를 보였고, 검증용 표본의 경우에는 인공신경망모형이 가장 높은 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 첫째, 부실이 서서히 진행된다는 점을 감안하여 T-test를 실시하여 5년 연속 유의미한 변수로 모형을 구축하여 변수의 시계열적인 측면이 고려되었다는 점과, 둘째, 기존 선행 연구들이 정규성을 무시하고 판별분석모형을 구축하였으나, 본 연구가 정규성 여부를 검정하고 모형을 구축하였다는 점이 차별화된다. 본 연구에 따른 정책적 시사점은 부실기업의 징후는 본 논문에서처럼 대체로 재무제표에 나타나기 때문에 회사에 대한 공시서류의 신회성 확보가 중요하다. 따라서 이런 점에서 회계법인 혹은 세무기장 종사자들의 도덕적 해이을 억제할 수 있는 제도적 장치가 강화되어야 할 것이다.