• 지능정보연구
• /
• 제23권4호
• /
• pp.147-168
• /
• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.153-163
• /
• 2017

데이터 처리 속도는 예보 능력과 관련이 있다. 최신의 입력 자료를 이용한 예측 데이터의 고속 생산은 신속한 대처를 가능하게 한다. 또한 알고리즘 작성, 계산, 결과 평가, 알고리즘 개선으로 이어지는 순환 구조를 원활하게 할 뿐만 아니라 오류 발생시 빠른 시간 내에 복구할 수 있게 하는 등 매우 중요한 요소이다. 현재의 조기경보 시스템은 매 계산 주기 마다 섬진강 유역의 10개 시군에 대해 30미터 해상도의 격자형 자료를 400개 이상 생성하고 있으며(중간 데이터 포함) 최대 9일까지 예보되는 자료를 포함할 경우 600개 이상이다. 이는 전국을 30미터 해상도로 약 45개를 생성하는 계산양과 비슷하다. 또한 14,000여개의 필지에 대한 구역 통계와, 각 래스터의 평균, 최대, 최소 등의 통계자료 생성도 함께 수행 해야 한다. 이와 같은 대량의 데이터를 한정된 시간 내로 처리하기 위한 몇 가지 기법을 적용하여 적용하였으며, 아직 적용은 못하였으나 가능성의 여부를 평가해 보는 것으로 본 연구를 진행하였다. 그 결과 앞서 제시된 래스터 캐시, NFS 캐시, 분산 처리를 모두 적용할 경우 데이터 처리 시간을 1/8로 단축 시킬 수 있음이 확인되었다. 또한 GPU를 이용한 연산을 적용할 경우 일부 모듈에 대해 매우 큰 폭으로 수행 시간을 단축 시킬 수 있음을 확인하였다. 다만 캐시를 위한 추가적인 디스크, GPU라는 별도의 하드웨어, 추가된 하드웨어 지원을 위한 고출력 전원 장치와 이에 따른 UPS (Uninterruptible power supply, 무정전 전원공급 장치)까지 상대적으로 높은 사양으로 준비해야 하는 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서 제시한 네 가지 기법 중 세 가지는 계산 서버 추가를 통한 수평적 성능 확장에 관한 것이다. 하지만 서버의 추가가 처리 속도 향상으로 이어지지 않음은 물론 오히려 저하시키는 경우가 있다. 본 연구에서는 특정 시간 내로 작업을 완료 시키지 못하면 해당 작업을 반환하여 다른 서버가 처리하는 간단한 방식을 이용한다. 하지만 이런 문제를 지속적으로 발생시키는 계산 서버가 발견된다면 정해진 기준에 따라 계산 작업에서 완전히 퇴출 시켜야 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 처리 속도에 대한 정확한 원인을 검사하고 이를 실시간으로 반영할 수 있는 기법이 필요하다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.93-107
• /
• 2014

대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

• 대한치과교정학회지
• /
• 제36권5호
• /
• pp.339-348
• /
• 2006

교정용 미니 임플랜트 고정원을 이용한 교정 치료가 보편화되며, SWA와 이를 이용한 on masse sliding retraction 은 임상에서 흔히 사용하는 치료법이 되었다. 그러나 고정원을 성공적으로 보존하려는 노력에 비해, 발치 공간 폐쇄시 전치부 치축 조절에 관여하는 요인에 대한 보고는 아직까지 부족한 실정이다. 본 연구에서는 제1소구치를 제거한 상악 치아와 치주 인대 그리고 치조골에 대한 3차원 유한요소 기준모델을 제작하였고, 제1대구치와 제2소구치 사이 주호선 10 mm 상방에 식립된 교정용 미니 임플랜트를 고정원으로 사용할 경우, 측절치-견치 사이의 견인 훅의 높이를 변화시키며 후상방 견인력을 가하거나, 주호선에 보상 만곡을 부여하는 것이 전치부 치축 조절에 어떤 영향을 미치는지 시뮬레이션 하였다. 또한 전치부 치축이 설측 경사된 모델을 같은 실험 조건으로 시뮬레이션 하여 발치 공간 페쇄 시 설측 경사된 전치부 치축을 유지하거나 개선할 수 있는 요인을 검토하였고, 다음과 같은 연구 결과를 얻었다. 2 mm 높이의 견인 훅에 대하여 후상방으로 견인력을 가할 경우 발생하는 함입력으로 인하여 전치부 설측 경사가 더 감소되지는 않았다. 견인 훅의 높이가 5 mm인 경우 후상방 견인력을 가하면, 측절치의 치관 순측 및 치근 설측 이동이 일어나고, 견치의 비조절성 후방 경사 이동이 심화되었다. 4 mm의 보상 만곡은 측절치의 치관 순측 및 치근 설측 이동을 일으키고, 견치의 비조절성 후방 경사 이동을 감소시켰다. 또한 전치부가 설측 경사된 모델을 기준모델과 같은 실험 조건으로 시뮬레이션 한 경우 치근면의 응력 분포와 25000배 확대된 그래프 상에서의 치아 이동 양상은 매우 유사하였다 이상의 결과는 미니 임플랜트-SWA sliding 생역학을 구사 시 견인 훅의 위치와 와이어 상의 보상 만곡의 유무에 의해 전치부의 치축 조절이 달라지며 실제 임상에서 가이드라인으로 활용될 수 있을 것이다. 따라 수용자들의 적극적 인식도 심화되었다고 결론지을 수 있을 것이다. 신문이 일제의 지배방식에 순응해 독자들에게 내선일체와 전쟁협력을 강요했다는 역사적 평가를 듣게 만들었다.사되었으며 그 다음은 근 현대가 18편으로 26.47%, 중세 7편 10.3%, 선사시대 5편 7.35%, 상고시대가 1편으로 1.47%로 나타나 고대 중세, 근 현대 순으로 선호하는 것으로 나타났다.기인계 농약의 특징인 불안정성에 의해 광분해 및 미생물 분해를 통해 이미 분해가 진행 중이어서 본래의 유기인 화합물이 검출되지 않았을 가능성이 있다. 그리고 유기인계 농약이 완전히 분해되어 생성된 유기인계 농약 기원의 영양염류가 저수지 내로 많은 양이 유입된다면, 부영양화에 기여할 가능성이 있다. 따라서 농업용 저수지에서 유기인계 농약의 농도 분포는 물론이고 중간 생성물과 그 독성, 광분해 및 미생물 분해의 메커니즘, 그리고 최종 산물에 대한 연구가 필요하다.삭감율은 BOD의 경우 Scenario 1-1(처리용량 1,500 $m^3$ $day^{-1}$인 인공습지), scenario 1-2 (처리용량 1,000 $m^3$ $day^{-1}$인 인공습지), scenario 2(면적 4.2ha인 저류지)가 각각 연평균 6.9%, 4.8%, 7.1%의 감소를 보였다. TN은 4.7%, 3.4%, 13.4%의 삭감율을 나타내었으며, TP는 5.6%, 3.9%, 7.3%의 삭감율을 나타내었다. 본 연구에서는 적용하지 못하였으나, 인공습지와 저류지의 적절한 연계시스템을 적용한다면 저감시설 설치 부지면적과 비용의 감소뿐만 아니라 보다 효과적인 수질개선효과를 가져올 수 있으리라 판단된다.다. 이상과 같이 조선시대 주식류의 종류 및 조리방법에 대한 문헌적 고찰을 분석한 결과로 조선시대로부터 현재까지 주식류의 변천과정을 파악할 수 있었으며 새롭게 문헌으로라도 복원된 전통음식인