• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.805-813
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• 2015

Compressive sensing 및 희소 복원 문제(sparse recovery problem)는 기존 디지털 기술의 한계를 극복할 수 있는 새로운 이론으로 많은 관심을 받고 있다. 그러나 신호 재구성에서 l1 norm 최적화 문제 해결에 많은 연산이 수행되며 따라서 병렬 처리 기법이 필요하다. 이 과정에서 무작위 행렬과 벡터 연산을 통한 변환 연산이 전체 과정 중에서 많은 부분을 차지하는데, 특히 원본 신호의 크기로 인해 이 과정에서 필요한 무작위 행렬을 메모리에 저장하기 곤란하며 계산 시 무작위 행렬의 절차적(procedural) 처리 방식이 필수적이다. 본 논문에서는 이 문제에 대한 해결책으로 단일 명령 다중 스레드(SIMT) 병렬 플랫폼 상에서 무작위 부분적 Haar 웨이블릿 변환을 절차적으로 계산할 수 있는 새로운 병렬 알고리듬을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.1-17
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• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.

• 정보교육학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.273-283
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• 2010

복잡계 관점에서 트래픽 패턴, 도시 및 다세포 생물학적 유기체 등이 하나의 창발적인 현상인 것처럼, '그린 IT'의 개념 또한 지구 온난화 문제로 인해 인간 세계에서 태동할 수밖에 없는 불가피한 창발적인 현상이다. 복잡계 이론의 관점에서 그린 IT는 무작위한 것으로부터 대단히 복잡한 방식으로 상호작용을 하는 상당히 뒤얽힌 시스템으로 발전할 가능성이 높다. 그렇지만, 그린 IT 시스템 또한 하나의 복잡계라 할 때, 그러한 시스템을 구동시키고 억제시키는 미지의 끌개들이 존재한다. 이러한 맥락에서 본 논문은 그린 IT 시스템의 잠정적인 끌개들을 식별하고, 평가할 수 있는 하나의 새로운 모델을 제안하고, 이를 교육적으로 활용하는데 있다. 구체적으로 그린 IT의 끌개라 할 수 있는 그린 IT 너비-깊이 행렬을 기반으로 그린 IT 진화 및 자기조직화 되어가는 과정을 측정할 수 있는 유형-2 퍼지 시스템을 구축한다.