• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.18-26
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• 2023

빌딩에너지관리시스템(BEMS: Building Energy Management System)은 생산 및 소비되는 에너지를 효율적으로 관리하는 시스템이다. 그러나 건물 내 전력소비는 물리적인 특성상으로 인해 생산 및 소비가 일정하지 않아 안정적인 전력 공급이 필수적이다. 이에 따라 건물의 안정적인 전력 공급을 위해서는 정확한 건물 내 전력 소비 예측이 중요하다. 최근에는 시계열분석, 통계분석, 인공지능 등 다양한 방법을 이용하여 전력소비예측에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 Prophet 모델의 장점과 단점을 분석하여 장점인 growth, seasonality, holidays를 선택하였고, Prophet 모델의 단점인 데이터의 복잡성과 외부변수(기후 데이터)의 제한성을 해결하기 위하여 GRU을 조합하여 단기(2일) 및 중기(7일, 15일, 30일) 전력소비량 예측 알고리즘을 제안한다. 실험결과, 제안한 방법은 기존 GRU 및 Prophet 모델보다 성능이 우수하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권1호
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• pp.105-111
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• 2023

Recently, research on prediction algorithms using deep learning has been actively conducted. In addition, algorithmic trading (auto-trading) based on predictive power of artificial intelligence is also becoming one of the main investment methods in stock trading field, building its own history. Since the possibility of human error is blocked at source and traded mechanically according to the conditions, it is likely to be more profitable than humans in the long run. In particular, for the virtual currency market at least for now, unlike stocks, it is not possible to evaluate the intrinsic value of each cryptocurrencies. So it is far effective to approach them with technical analysis and cryptocurrency market might be the field that the performance of algorithmic trading can be maximized. Currently, the most commonly used artificial intelligence method for financial time series data analysis and forecasting is Long short-term memory(LSTM). However, even t4he LSTM also has deficiencies which constrain its widespread use. Therefore, many improvements are needed in the design of forecasting and investment algorithms in order to increase its utilization in actual investment situations. Meanwhile, Prophet, an artificial intelligence algorithm developed by Facebook (META) in 2017, is used to predict stock and cryptocurrency prices with high prediction accuracy. In particular, it is evaluated that Prophet predicts the price of virtual currencies better than that of stocks. In this study, we aim to show Prophet's virtual currency price prediction accuracy is higher than existing deep learning-based time series prediction method. In addition, we execute mock investment with Prophet predicted value. Evaluating the final value at the end of the investment, most of tested coins exceeded the initial investment recording a positive profit. In future research, we continue to test other coins to determine whether there is a significant difference in the predictive power by coin and therefore can establish investment strategies.

• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.9-17
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• 2024

본 연구는 농산물의 품질, 수익 및 의사결정 효율성을 향상시키기 위한 통합적인 농업 유통망 관리시스템을 개발하는 데 목적이 있다. 우리는 YOLOX 객체 탐지 알고리즘을 기반으로 한 농작물 성숙도 체크와 Prophet 모델을 기반으로 한 시장 가격 예측이라는 두 가지 핵심 기술을 채택하였다. 객체 탐지 모델을 훈련함으로써, 다양한 성숙도 단계의 농작물을 정확하게 식별할 수 있게 되어 출하 시기를 최적화할 수 있었다. 동시에, 과거 시장 가격 데이터를 수집하고 Prophet 모델을 사용하여 가격을 예측함으로써, 출하시기 결정권자들에게 신뢰할 수 있는 가격 추세 정보를 제공하였다. 연구 결과에 따르면, 휴일 요소를 고려한 모델의 성능이 그렇지 않은 모델보다 두드러지게 우수하다는 것이 밝혀져서 휴일이 가격에 미치는 영향이 강함을 증명하였다. 이 시스템은 농민 및 농산물 유통 관리자에게 강력한 도구 및 의사결정 지원을 제공하여, 다양한 계절과 휴일 기간 동안 현명한 의사결정을 내릴 수 있게 도와준다. 아울러, 농산물 유통망을 최적화하고 농산물의 품질과 수익을 향상시킬 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.884-889
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• 2021

국내 코로나19의 감염자 수가 백신과 사회적 거리 두기, 백신 등 여러 가지 노력 덕분에 차츰 줄어드는 듯 보였으나 2020년 2월 20일 특정한 사건 이후 감염자 수가 증가한 것처럼, 2020년 12월부터 또다시 급격히 감염자 수가 증가하는 추세이며 꾸준히 일일 500명가량의 감염자 수가 이어지고 있다. 따라서 Kaggle의 데이터셋을 이용해서 Prophet 알고리즘을 통해 미래 코로나19를 예측하고 사이킷런을 통해 결정계수, 평균 절대 오차, 평균 백분율 오차, 평균 제곱 차, 평균 제곱근 편차를 통해 이 예측에 대한 설명력을 더한다. 또한 코로나19가 급격히 특정한 사건이 없었을 경우 국내 감염자 수를 예측해 앞으로 우리가 미래의 질병에 대해서 방역과 방역 수칙 실천의 중요함을 강조한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.155-174
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• 2021

본 연구는 새롭게 떠오르는 재테크 방법 중 아이템의 희귀성을 이용하여 출시가보다 비싼 가격에 재판매하는 리셀(Resell) 재테크에 주목하였다. 리셀 시장은 패션 분야를 중심으로 세계적으로 시장 규모가 급격히 성장하고 있을 뿐만 아니라 국내에도 열풍이 불고 있으나 아직까지 체계적인 리셀 시장에 대한 실증적인 분석은 부족하다. 이에 본 연구는 리셀의 대표적 사이트인 StockX의 스니커즈 데이터를 활용하여 리셀 시장에 관심 있는 사용자들에게 기본적인 가이드라인을 제시하고 리셀 시장의 진입장벽을 해소하고자 한다. 약 150만 개의 데이터를 수집하여 XGBoost 알고리즘과 Prophet 모형을 통하여 분석을 진행하였다. 분석 결과 리셀 거래에 유효한 영향을 미치는 요인들을 각 변수 별로 파악할 수 있었고 어떤 종류의 스니커즈가 리셀 거래를 하기에 적합한지 확인할 수 있었다. 또한 스니커즈들의 과거데이터를 통해 미래의 가격을 예측하여 추후의 수익성을 예상할 수 있었다. 본 연구는 아직 시작 단계인 리셀 분야에 대한 실증 분석을 기반으로 시장 진입 및 활용에 대한 가이드라인을 제시하고 더 나아가 마니아층 위주로 점유되던 리셀 시장을 활성화할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.105-106
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• 2015

본 논문에서는 DTN(Delay Tolerant Network) 환경에서 효율적인 메시지 전달을 위해 확률적으로 중계 노드를 선택하는 기법을 제안한다. DTN은 종단 간 연결이 불확실한 네트워크에서의 통신을 Store-Carry-Forward 방식을 사용하여 메시지를 목적 노드에 전달한다. 또한 종단 간 연결이 불확실한 상황에서도 중계 노드를 통해 메시지를 목적 노드에 전달하여 높은 전송률을 보장한다. 하지만 에피데믹(Epidemic) 라우팅이나 Spray and Wait 라우팅과 같은 기존 다중 복사 라우팅 알고리즘은 접촉한 모든 노드에게 메시지를 복사하여 메시지 복사로 인한 오버헤드가 높아진다. 반면에 PROPHET 라우팅과 같은 단일 복사 알고리즘은 적은 오버헤드를 발생시키지만 중계 노드 수 감소로 인한 메시지 전송률 감소 현상이 나타난다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 기존 DTN 라우팅의 문제점을 보완하기 위해 확률적으로 노드 분포를 분석하여 현재 네트워크에 효율적인 메시지 복사 방식을 선택하여 작동한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘이 기존 DTN 라우팅 알고리즘과 오버헤드와 전송률을 비교하여 더 효율적임을 증명한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.1020-1030
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• 2016

본 논문에서는 이동 속성 정보를 활용하여 이동 노드간의 연결 가능성을 분석하고 마스킹 기법을 이용하여 이웃한 이동노드 중 목적 노드와 연결 가능성이 가장 높은 이동노드를 중계노드로 선정하는 EPCM(Enhanced Prediction-based Context-awareness Matrix)을 제안한다. 기존 Delay Tolerant Network (DTN)의 전송방식은 노드의 단순 이동성에 의존하여 목적노드로 메시지를 전송하게 된다. 이러한 경우 목적노드와의 연결성이 낮은 이동노드를 중계노드로 선정하게 되면 이동노드의 메시지 저장 및 처리 능력 제한으로 인하여 전송 지연 또는 패킷 손실의 원인이 된다. 본 논문의 제안된 알고리즘에서는 이동노드의 속도와 방향 속성 정보를 고려하여 목적노드와의 연결성을 계산하고 마스킹 연산을 활용하여 가장 높은 연결 가능성을 가지고 있는 중계노드를 선정하여 목적 노드까지 메시지를 전달하게 된다. 모의실험에서 Epidemic 및 PROPHET 알고리즘과 제안하는 알고리즘의 패킷 전송률을 비교한 결과 제안하는 알고리즘이 노드의 이동 속성을 고려한 연결성으로 보다 높은 패킷 전송률을 보여주었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제32권1호
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• pp.100-109
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• 2005

이동 애드혹 네트워크(Mobile Ad-Hoc Network)는 기지국에 의존하지 않으면서 다중 홉 기반의 무선 통신을 제공한다. 또, 현재 동적인 주소할당을 위해 주로 사용되는 DHCP나 메시지를 전달을 위해 라우터를 사용하지 않고 통신에 참가하는 노드가 라우터 역할을 제공함으로써 네트워크를 구성한다. 이동 애드혹 네트워크를 위해서 현재 여러 라우팅 프로토콜이 제안되었지만, 이들은 모두 근원지에서 목적지까지의 최적화 또는 최단 경로를 찾기 위한 라우팅 프로토콜만을 기술하고 있으며 네트워크 형성 이전에 노드의 설정이 되어 있다고 가정하고 있다. 이를 보완하기 위해서 MANETConf[1] 및 예언 주소 할당 알고리즘[2] 등이 제안되고 있다. 특히 [1]에서는 단일 계층 구조에서의 노드 주소 할당 및 중복성 회피를 위한 방안을 제시하고 있다. 본 논문에서는 [1]에서 제안하는 방안을 수정 및 보완함으로써 이동 애드혹 네트워크에 참가하는 노드가 보다 효율적으로 주소를 설정할 수 있는 노드 설정 프로토콜을 제안한다. 특히, 새로이 제안되는 방안은 새로운 노드가 네트워크에 진입했을 때 교환하는 메시지 수를 줄임으로써 네트워크 내의 오버헤드를 현저하게 줄였다. 또, 2 계층 네트워크 구조를 기반으로 하기 때문에 주소 중복성 문제를 용이하게 해결한다.