• 전기학회논문지
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• 제66권3호
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• pp.493-499
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• 2017

This paper proposes a combined very-short-term and short-term multi-variate time-series model for 24 hour load forecasting. First, the best model for very-short-term and short-term load forecasting is selected by considering the least error value, and then they are combined by the optimal forecasting time. The actual load data of industry complex is used to show the effectiveness of the proposed model. As a result the load forecasting accuracy of the combined model has increased more than a single model for 24 hour load forecasting.

• 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.

• 기술혁신연구
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• 제27권4호
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• pp.21-48
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• 2019

기초연구 분야는 정부의 적극적인 지원으로 양적 확대가 큰 폭으로 이루어지는 반면, 체계적인 투자계획이나 데이터에 기반한 재정소요를 제시하는 연구 및 정책자료가 전무하여 관련 연구가 요구되는 시점이다. 이에 본 연구는 시계열 예측모형을 활용하여 기초연구지원사업의 향후 재정소요를 전망하였다. 기초연구분야의 특성을 포함한 다양한 요인들을 종합적으로 고려하기 위하여 시간에 따른 단일 종속변수의 값을 예측하는 ARIMA 모형이 아닌, 다변수의 영향을 반영할 수 있는 ARIMAX 모형을 선택하였다. 모형 적합성 판단을 위해 ARIMAX 모형과 ARIMA 모형의 예측값을 비교한 결과 ARIMAX 모형에서 예측오차율이 개선됨을 확인하였다. ARIMAX 모형에 기반하여 2017년에서 2021년까지 5년 간의 기초연구지원사업 재정소요를 전망하였다. 본 연구는 기초연구지원사업의 재정소요를 통계적 접근방법인 시계열모형을 적용해 전망한 시범적 연구를 수행하였다는 점과, 단변량이 아닌 다변량을 고려하여 예측력을 개선했다는 점에서 의의를 지닌다. 또한 현 정부 국정과제인 '기초연구 예산 2배 확대' 등 기초연구 투자의 중요성이 꾸준히 강조되는 정책기조를 고려할 때 향후 기초연구 투자전략 수립 시 참고자료로 활용 될 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1431-1445
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• 2022

We construct a deep neural network model named ECGResNet. This model can diagnosis diseases based on 12-lead ECG data of eight common cardiovascular diseases with a high accuracy. We chose the 16 Blocks of ResNet50 as the main body of the model and added the Squeeze-and-Excitation module to learn the data information between channels adaptively. We modified the first convolutional layer of ResNet50 which has a convolutional kernel of 7 to a superposition of convolutional kernels of 8 and 16 as our feature extraction method. This way allows the model to focus on the overall trend of the ECG signal while also noticing subtle changes. The model further improves the accuracy of cardiovascular and cerebrovascular disease classification by using a fully connected layer that integrates factors such as gender and age. The ECGResNet model adds Dropout layers to both the residual block and SE module of ResNet50, further avoiding the phenomenon of model overfitting. The model was eventually trained using a five-fold cross-validation and Flooding training method, with an accuracy of 95% on the test set and an F1-score of 0.841.We design a new deep neural network, innovate a multi-scale feature extraction method, and apply the SE module to extract features of ECG data.

• 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.

• 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.