• 대한토목학회논문집
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• 제38권1호
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• pp.73-80
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• 2018

고속도로 교통류 제어는 기존의 Reactive 방식(실시간 대응)에서 Proactive 방식(사전 대응)으로 발전하고 있다. 첨단 고속도로 교통류 제어의 핵심 입력자료 중 하나는 여러 시간대에 걸치는 장래 교통량 상태이다. 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 극복해야 한다. 이는 예측 시간대의 확장에 따라 장래 상태의 불확실성은 증가하기 때문이다. 따라서 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복할 수 있는 실행 가능한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 대용량 이력자료에 내재된 교통류 상태의 시간적 진화 행태를 이용하여 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 다중 시간대 장래 교통량 상태를 예측하는 모형을 제시하도록 한다. 개발 모형은 현행 교통량의 상태 진화를 기반으로 대용량 자료에 내재된 과거 상태를 추출하고, 이를 이용하여 장래 상태를 예측한다. 추가로, 개발된 모형은 실제 적용을 고려하여 자료관리시스템에 적합하도록 설계되었다. 적용결과, 개발모형은 다중 시간대에 걸치는 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 우수한 예측력을 보였으며, 첨단자료관리시스템에 실제 적용이 가능하다고 판단된다.

• 한국태양에너지학회 논문집
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• 제39권4호
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• pp.41-54
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• 2019

The proportion of solar photovoltaic power generation has steadily increased in the power trade market. Solar energy forecast is highly important for the stable trade of volatile solar energy in the existing power trade market, and it is necessary to identify accurately any forecast error according to the forecast lead time. This paper analyzes the latest study trend in solar energy forecast overseas and presents a consistent comparative assessment by adopting a single statistical variable (nRMSE) for forecast errors according to lead time and forecast technology.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.479-482
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• 2021

시계열 형태의 데이터는 다양한 분야에서 수집되고 응용되기 때문에 정확한 시계열 예측은 많은 분야에서 운영 효율성을 높일 수 있는 중요한 분석 방법으로 고려된다. 그중 다층 수평 예측은 사용자에게 전반적인 시계열 데이터 경향성을 제공할 수 있다. 하지만 다양한 정보를 포함하는 시계열 데이터는 데이터에 내재한 이질성(heterogeneity)까지 포괄적으로 고려한 방법을 통해서만 정확한 예측을 할 수 있다. 하지만 지금까지 많은 시계열 분석 모델들이 데이터의 이질성을 반영하지 못했다. 이러한 한계를 보완하고자 우리는 Temporal Fusion Transformer 모델을 사용하여 실생활과 밀접한 관련이 있는 데이터에 적용하여 이질성을 고려한 향상된 예측을 수행하였다. 실제, 주식 데이터와 미세 먼지 데이터와 같은 실생활 시계열 데이터에 적용하였고 실험 결과 기존 모델보다 Mean Squared Error(MSE)가 0.3487 낮은 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권6호
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• pp.1065-1074
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• 2011

1990년대 중반 이후 금융 분야에서 가장 많은 관심을 받는 연구 주제 중의 하나는 대표적인 위험측정 방법인 VaR (Value at risk)이다. VaR는 주어진 신뢰수준에서 정상적인 시장조건을 가정할 때 선택한 목표기간 동안 발생할 수 있는 포트폴리오의 최대손실액으로 정의된다. 본 논문에서는 국내 주가지수 자료를 이용한 포트폴리오에 다변량 정규분포를 이용하는 VaR 예측 방법인 단순이동평균법과 지수가중이동평균법을 고려하여 VaR를 예측한 결과와 t 분포 및 조건부 코퓰라 (Copula) 함수를 이용하여 VaR를 예측한 결과를 비교 평가하였다. 자료 분석 결과에 의하면 포트폴리오 구성 종목 간에 종속성구조와 비정규성이 존재하는 경우에 t 분포와 조건부 코퓰라 방식을 이용하여 VaR 추정의 정확도를 높일 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.