• 한국융합학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.249-258
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• 2021

최근 암호화폐거래소로 투자자들이 몰리면서 비트코인 가격이 급등락하고 있다. 본 연구의 목적은 딥러닝 모형을 이용하여 비트코인의 가격을 예측하고, 투자전략을 통해 비트코인의 수익성이 있는지를 분석하는 것이다. 비선형성과 장기기억 특성을 보이는 비트코인 가격 예측모형으로는 LSTM을 활용하며, 예측 가격을 입력변수로 하는 이동평균선 교차전략의 수익성을 분석하였다. 2013년부터 2021년까지의 LSTM 예측 가격을 이용한 비트코인 이동평균선 교차전략의 투자 성과는 단순 시장가격을 이용한 이동평균선 교차전략과 벤치마크전략 Buy & Hold 보다 각각 5.5%와 46% 이상의 수익률 개선 효과를 보여주었다. 최근 데이터까지 확장하여 분석한 본 연구의 결과는 기존의 연구들과 마찬가지로 암호화폐 시장의 비효율성(inefficiency)을 지지하고 있으며, 비트코인 투자자들에게는 딥러닝 모형을 이용한 투자전략의 실전 활용 가능성을 보여주었다. 향후 연구에서는 다양한 딥러닝 모형들의 성과 비교를 통해 최적의 예측모형을 개발하고 비트코인 투자전략의 수익성을 개선할 필요가 있다.

• 아태비즈니스연구
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• 제11권4호
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• pp.189-203
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• 2020

Purpose - This study aims in analyzing the dynamic relationship between household loans and housing prices according to the characteristics of depository institutions after the financial crisis, identifying the recent trends between them, and making policy suggestions for stabilizing house prices. Design/methodology/approach - The monthly data used in this study are household loans, household loan interest rates, and housing prices ranging from January 2012 to May 2020, and came from ECOS of the Bank of Korea and Liiv-on of Kookmin Bank. This study used vector auto-regression, generalized impulse response function, and forecast error variance decomposition with the data so as to yield analysis results. Findings - The analysis of this study no more shows that the household loan interest rates in both deposit banks and non-bank deposit institutions had statistically significant effects on housing prices. Also, unlike the previous studies, there was statistically significant bi-directional causality between housing prices and household loans in neither deposit banks nor non-bank deposit institutions. Rather, it was found that there is a unidirectional causality from housing prices to household loans in deposit banks, which is considered that housing prices have one-sided effects on household loans due to the overheated housing market after the financial crisis. Research implications or Originality - As a result, Korea's housing market is closely related to deposit banks, and housing prices are acting as more dominant information variables than interest rates or loans under the long-term low interest rate trend. Therefore, in order to stabilize housing prices, the housing supply must be continuously made so that everyone can enjoy housing services equally. In addition, the expansion and reinforcement of the social security net should be realized systematically so as to stop households from being troubled with the housing price decline.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.1176-1179
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• 2020

선박의 이동 경로를 예측하는 기존의 방법들은 일반적으로 위도와 경도를 직접 예측한다. 하지만, 위도와 경도를 직접 예측할 경우, 예측 모델이 출력 가능한 범위가 상당히 넓어서 예측 오차가 매우 크게 발생할 수 있다. 또한, 순환 신경망 모델 기반의 예측에서는 이전 예측 위치도 다음 위치를 예측하기 위해 사용되기 때문에 오차가 누적되는 현상도 쉽게 발생할 수 있다. 이에 따라, 제안하는 방법에서는 위도와 경도를 직접 예측하지 않고, 선박의 가속도를 예측하여, 향후 속도와 방향을 결정하고, 그 결과로 위도와 경도가 예측되는 방법을 제안한다. 실험 결과에서는 같은 순환 신경망 모델을 사용했을 때, 제안하는 방법이 기존의 직접적으로 위도와 경도를 예측하는 방법에 비해 더 적은 오차를 발생시킴을 보인다.

• 한국물환경학회지
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• 제27권3호
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• pp.264-272
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• 2011

The objective of this study was to develop a model for predicting long-term runoff in a basin using the ensemble streamflow prediction (ESP) technique and review its reliability. To achieve the objective, this study improved not only the ESP technique based on the ensemble scenario analysis of historical rainfall data but also conventional ESP techniques used in conjunction with qualitative climate forecasting information, and analyzed and assessed their improvement effects. The model was applied to the Geum River basin. To undertake runoff forecasting, this study tried three cases (case 1: Climate Outlook + ESP, case 2: ESP probability through monthly measured discharge, case 3: Season ESP probability of case 2) according to techniques used to calculate ESP probabilities. As a result, the mean absolute error of runoff forecasts for case 1 proposed by this study was calculated as 295.8 MCM. This suggests that case 1 showed higher reliability in runoff forecasting than case 2 (324 MCM) and case 3 (473.1 MCM). In a discrepancy-ratio accuracy analysis, the Climate Outlook + ESP technique displayed 50.0%. This suggests that runoff forecasting using the Climate Outlook +ESP technique with the lowest absolute error was more reliable than other two cases.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.20-29
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• 2021

4차산업혁명 시대에는 대량의 데이터를 학습하여 예측과 분류의 정확성을 향상시킬 수 있는 인공지능의 활용이 핵심적이다. 그러나, 기존 이상탐지를 위한 방법은 제한된 데이터를 다루는 전통적인 통계 방법에 의존하고 있어, 정확한 이상탐지가 어렵다. 그러므로, 본 연구는 인공지능 기반 이상탐지 방법을 제시하여 예측 정확도를 높이고, 새로운 데이터 패턴을 정의하는 것을 목적으로 한다. 특히, 자동차의 경우 공회전 기간의 센서 데이터가 이상 탐지에 활용될 수 있다는 관점에서 데이터를 수집하고 분석하였다. 이를 위해, 예측 모델에 입력되는 데이터의 적정 시간 길이를 결정하고, 공회전 기간 데이터와 전체 운행 데이터의 분석 결과를 비교하며, 다양한 센서 데이터 조합에 의한 최적 예측 방법을 도출하였다. 또한, 인공지능 방법으로 선택된 CNN의 예측 정확성을 검증하기 위해 LSTM 결과와 비교하였다. 분석 결과, 공회전 데이터를 이용하고, 공회전 기간보다 1.5배 많은 기간의 데이터를 이용하며 LSTM보다는 CNN을 활용하는 것이 더 좋은 예측결과를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권8호
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• pp.1005-1012
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• 2021

최근 웹에서 지도(Map)를 이용한 Location based Services 기반의 다양한 위치정보시스템 활용이 점점 확대되고 있으며 에너지 절약을 위한 대안으로 전력 수요 현황을 실시간으로 확인할 수 있는 모니터링 시스템의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 같은 기계학습을 이용하여 전력 수요 데이터의 특성을 분석하고 예측하는 모듈을 개발하여 지역 단위별 전력 에너지 사용 현황과 예측 추세를 실시간으로 확인할 수 있는 오픈소스 기반 지도 서비스를 이용한 딥러닝 실시간 가상 전력수요예측 웹 시스템을 개발하였다. 특히 제안한 시스템은 LSTM 딥러닝 모델을 이용하여 지역적으로 전력 수요량과 예측 분석이 실시간으로 가능하고 분석된 정보를 가시화하여 제공한다. 향후 제안된 시스템을 통해 지역별 에너지의 수급 및 예측 현황을 확인하고 분석하는데 활용될 수 있을 뿐만 아니라 다른 산업 에너지에도 적용될 수 있을 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.355-363
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• 2022

우리나라는 2050년 탄소중립을 목표로 신재생에너지 중심으로 에너지 공급원을 전환하고 확대하는 계획을 추진 중이다. 신재생에너지의 간헐적 특성으로 에너지 공급이 불안정성이 커짐에 따라 정확한 신재생에너지 발전량 예측의 중요성이 함께 커지고 있다. 이에 따라 정부는 신재생에너지를 집합화하여 관리하기 위한 소규모 전력중개시장을 개설하였고, 재생에너지 발전량 예측제도를 도입하여 예측정확도에 따라 정산금을 지급하는 제도를 시행 중이다. 본 논문에서는 우리나라 신재생에너지 전원의 대부분을 차지하는 태양광 발전에 대하여 통계적 및 인공지능 모형을 이용하여 예측모델을 구현하였으며, 각 모형의 예측정확도 결과를 비교 분석하였다. 비교 모델 중에서 CNN-LSTM(Convolutional Long Short-Term Memory Neural Networks) 모형이 가장 높은 성능을 가짐을 확인하였다. 예측정확도에 따른 예측제도 정산금 수익을 추정해보았고, 예측보유 기술 수준에 따라 수익 편차가 24% 정도 커질 수 있음을 확인하였다.

• 신재생에너지
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• 제18권3호
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• pp.1-9
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• 2022

This study analyzed the anticipated supply-and-demand of forest biomass energy (through wood pellets) until 2050, in South Korea. Comparing the utilization rates of forest resources of five countries (United Kingdom, Germany, Finland, Japan, and S. Korea), it was found that S. Korea does not nearly utilize its forest resources for energy purposes. The total demand for wood pellets in S. Korea (based on a power generation efficiency of 38%) was predicted to be 3,629 and 4,371 thousand tons in 2034 and 2050, respectively. The anticipated total wood pellet power generation ratio to target power consumption is 1.13% (5,745 GWh), 1.17% (6,336 GWh), and 1.25% (7,631 GWh) in 2020, 2030, and 2050, respectively. Low value-added forest residues left unattended in forests are called "Unused Forest Biomass" in S. Korea. From the analysis, the total annual potential amount of raw material, sustainably collectible amount, and available amount of wood pellet in 2050 were estimated to be 6,877, 4,814, and 3,370 thousand tons, respectively. The rate of contribution to Nationally Determined Contributions was up to 0.64%. Through this study, the authors found that forest biomass energy will contribute to a carbon neutral society in the near future at the national level.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.353-353
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• 2022

본 연구에서는 CMIP5(The fifth phase of the Couple Model Intercomparison Project) 미래기후시나리오와 LSTM(Long Short-Term Memory) 모형 기반의 딥러닝 기법을 이용하여 하천유량 예측을 위한 최적 학습 기간을 제시하였다. 연구지역으로는 진안군(성산리) 지점을 선정하였다. 보정(2000~2002/2014~2015) 및 검증(2003~2005/2016~2017) 기간을 설정하여 연구지역의 실측 유량 자료와 LSTM 기반 모의유량을 비교한 결과, 전체적으로 모의값이 실측값을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 또한, LSTM 모형의 장기간 예측 성능을 평가하기 위하여 LSTM 모형 기반 유량을 보정(2000~2015) 및 검증(2016~2019) 기간의 SWAT 기반 유량에 비교하였다. 비록 모의결과에일부 오차가 발생하였으나, LSTM 모형이 장기간의 하천유량을 잘 산정하는 것으로 나타났다. 검증 결과를 기반으로 2011년~2100년의 CMIP5 미래기후시나리오 기상자료를 이용하여 SWAT 기반 유량을 모의하였으며, 모의한 하천유량을 LSTM 모형의 학습자료로 사용하였다. 다양한 학습 시나리오을 적용하여 LSTM 및 SWAT 모형 기반의 하천유량을 모의하였으며, 최적 학습 기간을 제시하기 위하여 학습 시나리오별 LSTM/SWAT 기반 하천유량의 상관성 및 불확실성을 비교하였다. 비교 결과 학습 기간이 최소 30년 이상일때, 실측유량과 비교하여 LSTM 모형 기반 하천유량의 불확실성이 낮은 것으로 나타났다. 따라서 CMIP5 미래기후시나리오와 딥러닝 기반 LSTM 모형을 연계하여 미래 장기간의 일별 유량을 모의할 경우, 신뢰성 있는 LSTM 모형 기반 하천유량을 모의하기 위해서는 최소 30년 이상의 학습 기간이 필요할 것으로 판단된다.

• 무역학회지
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• 제48권2호
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• pp.27-43
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• 2023

해양 산업은 글로벌 경제 성장에 매우 중요한 역할을 하고 있다. 특히 벌크운임지수인 BDI는 글로벌 상품 가격과 매우 밀접한 상관 관계를 지니고 있기 때문에 BDI 예측 연구의 중요성이 증가하고 있다. 본연구에서는 글로벌 시장 상황 불안정성으로 인한 정확한 BDI 예측 어려움을 해결하고자 머신러닝 전략을 도입하였다. CNN과 LSTM의 이점을 결합한 예측 모델을 설정하였고, 모델 적합도를 위해 27년간의 일일 BDI 데이터를 수집하였다. 연구 결과, CNN을 통해 추출된 BDI 특징을 기반으로 LSTM이 BDI를 R² 값 94.7%로 정확하게 예측할 수 있었다. 본 연구는 해운 경제지표 연구 분야에서 새로운 머신 러닝 통합 접근법을 적용했을 뿐만 아니라 해운 관련기관과 금융 투자 분야의 위험 관리 의사결정에 대한 시사점을 제공한다는 점에서 그 의의가 있다.