2023년 11월 10일 결초보은 회의록

2023년 11월 10일 금 오후 4시 40분인원: 우다경 외 7명장소: 의양관 B07 <공지사항>1. 회의 미참여자 및 사유 > 동해,서영,현풍:금융캠프   주희: 개인사정 2. 개인공부 발표 순서> 11월 17일    현풍: "배달 매출 예측 분석" 프로젝트 리뷰  동해(+): 주제 선정후 회장에게 개인적으로 주제 보낼 예정    주희: "카트라이더 현황분석 및 이상치 탐지" 프로젝트 리뷰 3. API 스터디 계획 - 현풍팀: 공지 해준 AWS, RestAPI 등 각자 강의 보고 학습 진행, 중간중간 체크하며 진행 속도 맞추기로 함 (최소 12월 초 까지 끝낼예정) - 전수현팀: 팀원들과 일정 조율 후 회장에게 개인적으로 보낼 예   - 다경팀: 1주일당 2개 챕터씩 각자 강의를 보고 서로 시간을 조율하여 직접 모여서 중간점검을 하기로 함 (12월 1~2주차 까지 끝낼예정)  4. 미리 캠퍼스 결제 - 미리 캠퍼스의 결제에 회비를 쓰자에 11표, 회비를 쓰지 말자는 10표가 나옴- 회비가 부족한지 계산후 미리 캠퍼스를 결제를 할지 말지 결정 할 예정    5. 신입 홍보- 자신이 맡은 강의 교수님께 동아리 홍보 허락을 구하고 카톡에 상황올리기 - 시각화, 분석, 엔지니어링 세개 분야로 뽑을지에 대해 구상중 6. 학술 논문 녹화후 유튜브에 올리기- 지우팀, 전수현팀, 동해팀, 현성팀이 각자 PPT를 만들어서 녹화후 링크 교수님께 보내기      <발표>1. 개인공부 발표 > 발표자: 전수현 >> 딥러닝 기초에 대해 발표  >>> 머신러닝의 종류, 딥러닝의 개념,뉴럴 네트워크, 머신러닝과 딥러닝의 차이, 프레임워크에 대해 설명,       텐서플로,케라스,파이토치의 개념 및 특징,인간의 뇌와 인공신경망의 작동 방식, 인공신경망의 개념과 구조,       퍼셉트론의 개념과 구조에 대해 설명   > 발표자: 다경 >> "시계열 모형과 빅데이터 분석기법을 이용한 코로나 확진자 수 예측" 논문 리뷰  >>> 감염자가 계속 늘어나 수리 모형으로 예측을 하기 힘듬. 딥러닝 모델인 LSTM,GRU와 AdaBoost-LSTM, AdaBoost-GRU를 활용하여      확진자수를 예측할 목적으로 ARIMA, ARIMAX, SARIMA, SARIMAX의 4가지 이론 모형을 개발함.SARIMAX 모형이 GRU, LSTM에 비해 예측      수준이 실제 값에 더 근접했으며 부스팅을 통해 딥러닝 모형의 예측 정확도와 신뢰도를 향상시킴.데이터의 큰 변동성과 불안정성에도 불구하고      개선된 모형을 통해 안정적이고 정확한 확진자 수 예측의 개선을 위한 지표로 활용할 수 있음. 백신 접종률만을 외생변수로 투입하여 예측을 진행한 점이 한계임   > 발표자: 강수현 >> "전력 수요 예측" 논문 리뷰  >>> 전력 수요 함수를 구성하는 경제 변수들의 시계열 특성을 살펴보고 전력 수요 예측 모형 제안함.       2006년 1월 - 2022년 12월 까지의 월간 시계열 자료를 사용하여 단위근 검정과 구조변화 검정 시행함.       공적분 회귀모형 대신 구조변화를 고려한 회귀모형을 실증분석하고 2023년 - 2050년까지의 장기 전력 수요 예측 시행함.       전력 수요는 단위근(대표적인 비정상 시계열 과정)을 갖는 시계열 자료임.       단위근 검정을 시행할 때 구조 변화의 가능성 고려해야함.       가구 수의 증가율에 비해 전력 판매량의 감소율이 크게 나타남.       전력 수요 분석에 있어서 출산율 및 가구 수 전망 등 한국 사회의 인구 구조 변화에 관환 연구 진행해야함.