재생에너지 건설사업의 수용성 확보를 위한 지역주민 선호도 분석

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 공학전문대학원 응용공학과, 2019. 2. 구윤모.에너지 전환시대를 맞이하여 태양광, 풍력 등 재생에너지 역할이 증가하고 있다. 하지만, 재생에너지 설비를 건설간에 발생되는 여러 사회적 이슈로 사업이 지연되거나 중도에 취소되어 재생에너지 보급에 막대한 영향을 미치고 있다. 이에 본 연구는 태양광, 풍력설비 건설간 발생되는 사회적 이슈에 대한 가치를 조건부가치측정법과 컨조인트 분석법을 이용하여 추정하고 분석하였다. 추정결과, 태양광, 풍력발전 모두 통계적으로 유의하였고, 태양광의 경우 전체 응답자 평균 수용의사액은 1,570만원, 풍력발전은 3,135만원으로 추정되었다. 컨조인트 분석에서는 설치용량, 설치위치, 거주지와 이격거리, 사업 파트너 변화에 따른 한계수용의사액을 추정하였다. 태양광의 경우 설치용량은 Log(MW)만큼 커질 경우 170만원이 늘어나고, 거주지와 이격거리는 Log(km)만큼 가까워 질 경우 513만원이 늘어나며, 설치위치는 건물옥상보다 평지에 설치 할 경우 2,392만원, 산지에 설치 할 경우 1,192만원의 한계수용의사액이 증가되었다. 사업파트너는 통계적으로 유의미하지 않아 영향이 없는 것으로 분석되었다. 풍력은 설치용량의 경우 Log(MW) 만큼 커질 경우 328만원이 커지고, 거주지와 이격거리는 Log(km) 만큼 커질 경우 1,562만원이 커지며, 사업파트너는 공공보다 민간이 설치 할 경우 771만원의 한계수용의사액이 증가하였다. 설치위치는 통계적으로 유의미하지 않았고, 이는 대부분의 풍력발전이 산지에 설치되어 있는 결과로 판단된다. 정부의 정책적, 경제적 지원이 늘어나는 가운데, 실효성을 거두기 위해서는 지역주민의 수용성 확보가 불가피함에 따라, 본 연구를 활용하여 정부 관계자 또는 발전사업자의 재생에너지를 원활하게 건설하기 위한 전략적 방향을 제시할 수 있다.제 1장 서론 제 2장 이론적 배경 및 기존연구 고찰 제 1절 재생에너지 현황 및 동향 제 2절 비시장재화의 가치추정 방법 제 3절 국내/외 선행연구 제 3장 연구방법 제 1절 설문자료 구성 맟 방법론 1. 분석대상 설정 2. 설문방법 및 응답분포 제 2절 분석모형 소개 1. 조건부 가치측정법 2. 컨조인트 분석법 제 4장 연구결과 제 1절 조건부 가치측정법의 추정결과 제 2절 컨조인트 분석법의 추정결과 제 3절 사례별 수용의사액 추정 제 5장 결론 및 시사점Maste

Optimization of Case-based Reasoning Systems using Genetic Algorithms: Application to Korean Stock Market

Case-based reasoning(CBR) is a reasoning technique that reuses past cases to find a solution to the new problem. It often shows significant promise for improving effectiveness of complex and unstructured decision making. It has been applied to various problem-solving areas including manufacturing, finance and marketing for the reason. However, the design of appropriate case indexing and retrieval mechanisms to improve the performance of CBR is still a challenging issue. Most of the previous studies on CBR have focused on the similarity function or optimization of case features and their weights. According to some of the prior research, however, finding the optimal k parameter for the k-nearest neighbor(k-NN) is also crucial for improving the performance of the CBR system. In spite of the fact, there have been few attempts to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm(GA) to optimize the number of neighbors to combine. This study applies the novel approach to Korean stock market. Experimental results show that the GA-optimized k-NN approach outperforms other Al techniques for stock market prediction

Bankruptcy Prediction using Support Vector Machines

There has been substantial research into the bankruptcy prediction. Many researchers used the statistical method in the problem until the early 1980s. Since the late 1980s, Artificial Intelligence(AI) has been employed in bankruptcy prediction. And many studies have shown that artificial neural network(ANN) achieved better performance than traditional statistical methods. However, despite ANNs superior performance, it has some problems such as overfitting and poor explanatory power. To overcome these limitations, this paper suggests a relatively new machine learning technique, support vector machine(SVM), to bankruptcy prediction. SVM is simple enough to be analyzed mathematically, and leads to high performances in practical applications. The objective of this paper is to examine the feasibility of SVM in bankruptcy prediction by comparing it with ANN, logistic regression, and multivariate discriminant analysis. The experimental results show that SVM provides a promising alternative to bankruptcy prediction

Intelligent Credit Rating Model for Korean Companies using Multiclass Support Vector Machines

신용등급의 투자자나 채권자 등 다양한 이해관계자들이 특정 기업이나 그 기업에서 발행된 채권에 대한 위험을 평가하는 지표로서, 정교한 등급평가는 개인의 투자위험 뿐만 아니라 금융시장 전체에 영향을 미칠 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 이러한 이유로 지금까지 기업 신용등급평가에 대한 다양한 연구가 진행되어 왔으며, 최근에는 특히 복잡한 재무데이터의 특성을 모형에 보다 잘 반영할 수 있는 것으로 알려진 인공지능기법, 특히 인공신경망의 우수한 예측능력을 활용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 인공신경망 기법은 입력자료 분포를 추정하기 위해 다양의 학습데이터가 필요하고, 과도적합문제(ovefitting)로 인해 일반화의 어려움이 있을 뿐만 아니라, 지역 최소값(local minima)을 피하기 위한 초기화 작업이 경험에 의존해야 하고, 기본적으로 암상자 모형이라서 각 변수의 중요도 등 모형을 해석하기 어렵다는 점 등이 한계점으로 지적되어 왔다. 특히, 기업채원의 등급평가와 같이 다분류 문제의 경우에는 각 등급별 데이터가 회소하여 인공신경망처럼 다량의 학습데이터를 필요로 하는 모형은 구축이 불가능한 경우가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이에 대한 해결방안으로 최근 각광 받고 있는 다분류 support vector machine (SVM)을 채권등급평가에 적용하고자 한다. SVM은 명백한 이론적 근거에 기반하므로 결과 해석이 용이하고, 실제 응용에 있어서 인공신경망 수준의 높은 성과를 내며, 적은 학습자료만으로 신속하게 분류학습을 수행할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 또한 기존은 학습 알고리즘은 경험적 위험 최소화 원칙(empirical risk minimization)을 구현하는 것인데 비해, SVM은 구조적 위험 최소화 원칙(structural risk minimization)에 기반하므로 과도적합문제를 어느 정도 피할 수 있다는 장점도 갖고 있다. 본 연구에서는 이 같은 가능성을 확인해 보기 위해, 다분류 SVM을 한국기업의 채권평가 사례에 적용해 보았다. 타 비교모형에 대한 우월성을 검증해 보기 위해, 인공신경망 및 다중판별분석과 그 성과를 비교하였으며, 분석 결과 다분류 SVM이 다른 비교대상에 비해 통계적으로 유의하게 우수한 성과차이를 보임을 확인할 수 있었다

Two-Stage Forecasting Using Change-Point Detection and Artificial Neural Networks for Stock Price Index

The prediction of stock price index is a very difficult problem because of the complexity of stock market data. It has been studied by a number of researchers since they strongly affect other economic and financial parameters. The movement of stock price index has a series of change points due to the strategies of institutional investors. This study presents a two-stage forecasting model of stock price index using change-point detection and artificial neural networks. The basic concept of this proposed model is to obtain intervals divided by change points, to identify them as change-point groups, and to use them in stock price index forecasting. First, the proposed model tries to detect successive change points in stock price index. Then, the model forecasts the change-point group with the backpropagation neural network(BPN). Finally, the model forecasts the output with BPN. This study then examines the predictability of the integrated neural network model for stock price index forecasting using change-point detection.이 논문은 1998년도 한국과학재단 연구지원(과제번호:98-0102-08-01-3)에 의하여 연구되었음

효과적인 지식창출을 위한 웹 상의 지식채굴과정 : 주식시장에의 응용

This study proposes the knowledge discovery process for the effective mining of knowlege on the web. The proposed knowledge discovery process uses the prior knowledge base and the prior knowledge management system to reflect tacit knowledge in addition to explicit knowledge. The prior knowledge management system constructs the prior knowledge base using a fuzzy cognitive map, and defines information to be extracted from the web. In addition, it transforms the extracted information into the form being handled in mining process. Experiments using case-based reasoning and neural networks are performed to verify the usefulness of the proposed model. The experimental results are encouraging and prove the usefulness of the proposed model