• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.25-38
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• 2019

정보화 시대의 넘쳐나는 콘텐츠들 속에서 사용자의 관심과 요구에 맞는 양질의 정보를 선별해내는 과정은 세대를 거듭할수록 더욱 중요해지고 있다. 정보의 홍수 속에서 사용자의 정보 요구를 단순한 문자열로 인식하지 않고, 의미적으로 파악하여 검색결과에 사용자 의도를 더 정확하게 반영하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 구글이나 마이크로소프트와 같은 대형 IT 기업들도 시멘틱 기술을 기반으로 사용자에게 만족도와 편의성을 제공하는 검색엔진 및 지식기반기술의 개발에 집중하고 있다. 특히 금융 분야는 끊임없이 방대한 새로운 정보가 발생하며 초기의 정보일수록 큰 가치를 지녀 텍스트 데이터 분석과 관련된 연구의 효용성과 발전 가능성이 기대되는 분야 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 주식 관련 정보검색의 시멘틱 성능을 향상시키기 위해 주식 개별종목을 대상으로 뉴럴 텐서 네트워크를 활용한 지식 개체명 추출과 이에 대한 성능평가를 시도하고자 한다. 뉴럴 텐서 네트워크 관련 기존 주요 연구들이 추론을 통해 지식 개체명들 사이의 관계 탐색을 주로 목표로 하였다면, 본 연구는 주식 개별종목과 관련이 있는 지식 개체명 자체의 추출을 주목적으로 한다. 기존 관련 연구의 문제점들을 해결하고 모형의 실효성과 현실성을 높이기 위한 다양한 데이터 처리 방법이 모형설계 과정에서 적용되며, 객관적인 성능 평가를 위한 실증 분석 결과와 분석 내용을 제시한다. 2017년 5월 30일부터 2018년 5월 21일 사이에 발생한 전문가 리포트를 대상으로 실증 분석을 진행한 결과, 제시된 모형을 통해 추출된 개체명들은 개별종목이 이름을 약 69% 정확도로 예측하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 제시하는 모형의 활용 가능성을 보여주고 있으며, 후속 연구와 모형 개선을 통한 성과의 제고가 가능하다는 것을 의미한다. 마지막으로 종목명 예측 테스트를 통해 본 연구에서 제시한 학습 방법이 새로운 텍스트 정보를 의미적으로 접근하여 관련주식 종목과 매칭시키는 목적으로 사용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.717-722
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• 2006

경제지표, 주식시세, 전자상거래 등 시각적으로 제공되는 정보 중에 정확한 숫자가 중요한 정보인 경우도 있지만 2 차 정보로서 변화의 추세나 패턴이 중요한 경우도 있다. 주식을 포함한 유가증권이나 선물거래의 경우 주로 미국식 봉차트를 사용하는데 개인투자자가 늘고 있는 우리나라 실정으로 볼때 식음을 전폐하고 전광판에 매달리는 문제점이 지적되고 있고, 전문투자자들도 시각정보를 놓치지 않기 위해 일상 업무에 소홀해지는 경우가 많다. 이러한 경우 음향정보도 함께 제공한다면 인간은 다양한 감각기관을 가지고 있기 때문에 시각정보를 주로 이용하다가도 잠시 휴식을 취하거나 다른 용무가 있을 때 청각정보를 보완적으로 사용하여 스트레스를 줄일 수 있고 명철한 판단력을 유지할 수 있으며, 경우에 따라서는 음향정보가 상황판단을 위해 더욱 효과적일 수도 있을 것으로 본다. 음향정보가 시각정보를 대체하기 보다는 2 차 정보로서 상호보완성이 목적이라면 정확한 숫자의 표현보다는 거래패턴 등을 음악적으로 표현하여 음악 감상의 기능까지 갖춘다면 시각정보와는 차별화된 음향정보의 독자성을 찾을 수 있다. 간혹 종목별 등락을 읽어주거나 중요한 매매시점에 신호음을 내는 청각적인 방법이 사용되기도 하지만 상당히 제한적이고 단순한 상태이다. 그러므로 본 연구의 진정한 개발목적은 정보성 이외에 예술적 표현을 융합하는 것이며, 시각장애인이나 네트워크 환경이 열악한 사람들도 주식투자에 있어서 평등성을 보장하여 건전한 투자문화를 형성하기 위함이다. 실시간 거래정보를 음악적으로 표현하여 업무를 보면서도 들려오는 음악을 통해 거래상황을 파악할 수 있는 연구방법으로 거래빈도는 음의 빠르기로, 거래가는 음의 높낮이, 거래량은 음의 세기, 종목은 악기의 음색으로 표현하였으며, 컴퓨터에 내장된 사운드카드를 통해 소리를 들을 수 있도록 MIDI 데이터로 변환하였다. 통계정보는 주로 한국증권선물거래소(KRX: The Korea Exchange)에서 발췌하였으며, 시뮬레이션을 위한 프로그래밍 언어로는 Cycling74 의 Max/MSP 를 사용하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권2호
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• pp.1-12
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• 2019

인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.69-77
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• 2017

본 논문에서는 재난상황에서 딥러닝과 증강현실 기술을 활용한 재난대응 방안과 그에 따른 네트워크 자원 확보 방안을 제안한다. 딥러닝과 증강현실 기술의 특징과 현황을 파악하고, 재난분야와의 연관성에 관하여 설명한다. 딥러닝 기술을 사용하여 재난 상황을 정확하게 인지하고 관련 재난 정보를 증강현실로 구현하여 재난대응 현장 및 통합지원본부, 재난안전대책본부 등에 제공함으로써 재난대응 역량을 강화할 수 있다. 각종 재난사례 중 화재상황을 중점으로, 딥러닝 기반 화재상황 인식 및 증강현실 정보제공을 통해 효과적으로 재난대응 역량을 강화할 수 있는 방안을 제시한다. 마지막으로, 본 논문의 재난대응 방안을 활용하기 위한 네트워크 자원 확보 기법을 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 A
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• pp.83-84
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• 2006

Lightning induced faults accounts for more than 66% at the transmission lines of KEPCO. The lightning causes damages to power system equipments including transmission line, the shut down of electricity and the electro-magnetic interference. Because of this reason, we need the real time lightning information for the optimal operation of power system. And, it is required to obtain and accumulate the lightning current parameters for the insulation design. A lightning detection system, LPATS, has been operated since 1995 in KEPCO. For the improved detection efficiency, we had in stalled the new lightning detection network named as KLDNet in 2005. Also, we had developed the new software for the lightning parameters analysis and real time information service on the WEB. In this paper, we would like to introduce about the new system.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.438-439
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• 2008

KEPCO has been operating a lightning detection network, KLDNet, to cope with lightning-induced faults. An weather observation for last 40 years shows that heavy rainy days per year and the strength of rain have almost doubled. It could be interpreted as more frequent occurrence of lightning events. In accordance with that, the lightning activities and the mischievous influences, such as transmission faults, have increased. In this paper, the observed data by the network in 2007 is analyzed and compared with ten-years-old-statistics accumulated by the former system, LPATS.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.494-499
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• 2007

1988년 한국이동통신서비스 주식회사에서 휴대폰 서비스를 개시하고, 1994년 한국통신에서 인터넷 상용서비스를 실시할 때 만해도 2007년 현재 우리의 삶이 휴대폰과 인터넷이라는 정보통신 환경에 이렇게 깊이 의존할 것을 예측한 사람은 거의 없었다. 이제 인터넷과 휴대폰은 우리 생활에서 없어서는 안 될 삶의 일부가 되었고, 사회를 구동시키는 중요한 요인이 되었다. 현재 우리는 누구나, 언제, 어디서나, 어떤 기기를 사용하더라도 원하는 정보에 접근할 수 있는 유비쿼터스 시대를 향해 나아가고 있다. 유비쿼터스는 단순히 정보통신 컴퓨팅 환경이라는 기술적 의미를 뛰어넘어, 사회를 변혁시키는 유비쿼터스 혁명이라는 시대적 패러 다임의 변화를 의미하게 되었다. 유비쿼터스의 특징으로는 센싱, 네트워킹, 지능화를 들 수 있다. 센싱은 센서를 이용하여 사람, 사물(기기)에 대해서 모니터링하는 것이며, 네트워킹은 네트워크 통신기술을 이용하여 사람, 사물(기기)간 모니터링된 정보, 서비스될 정보를 서로 연계하는 것이며, 지능화는 기기, 사물이 단순히 정보와 지식을 전달하는 것에서 자동화 단계로까지 발전하는 것을 의미한다. 유비쿼터스 기술이 뒷받침되는 유비쿼터스 사회는 개방, 공유 참여가 가능한 열린 사회이며, 사물, 기기가 지능화되는 지능형 사회이며, 기기, 산업, 조직, 시스템간 융복합이 이루어지는 융복합 사회이며, 개인의 기호와 요구에 부웅하게 되는 개인중심 사회이며, 지식과 문화, 예술, 아이디어가 가치를 창출하는 콘텐츠 사회라는 특징을 보일 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.991-994
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• 2002

공개키 기반 구조에서 가장 비용이 많이 드는 부분이 인증서가 유효한지 여부를 검증하는 것이다. 특히 고액의 주식 거래나 전자상거래에서 실시간 인증서 상태 검증은 반드시 필요하다. 그동안 연구되어 왔던 인증서 폐지 여부를 확인하는 방법으로 CRL, delta-CRL, OCSP, CRTs, CRSL 등의 방법들이 제안되었다. 하지만, 이들 방법들은 즉시성 과 네트워크 비용간의 trade-off가 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이종의 시스템에서 인증서 사용 용도에 따라 실시간성이 요구되는 인증서는 OCSP를 통해서 그렇지 않은 인증서는 CRSL을 통해서 폐지 여부를 검증하여 각각에 맞는 서비스를 제공해 주는 방안을 제안한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.691-693
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• 2007

KEPCO, a Korean utility, has been operating a new lightning detection network since 2006. The lightning data detected by the new system named as Kepco Lightning Detection & information Network(KLDNet) is presented, and compared with ten-years-old-statistics accumulated by LPATS in order to look over the detection abilities.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1146-1149
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• 2012

본 연구는 노지에서의 와인용 포도 재배에 있어서 병충해에 대한 실시간 모니터링과 선제적 예방활동을 위해 무선센서 네트워크(Wireless Sensor Network)를 활용하여 데이터를 수집하고 온습도정보, 이미지 등의 분석을 하고 병충해 지식은행을 통한 병충해 발생 확인 및 최적의 조치를 제안하여 와인용 포도의 병충해 피해를 예방하고 생산성을 높일 수 있도록 하는 시스템에 관한 것이다. WSN 센서 노드는 각 블럭 별 및 지형 특성상 높은 고도의 위치 등 다수의 지점에 설치되어 온도 습도 등 환경 데이터를 수집하고, 이미지 센서를 통해 주기적 이미지데이터를 전달하여 지식은행의 데이터를 바탕으로 병충해 발생으로 인한 와인용 포도 재배에 피해가 예상되는 현상을 미리 예측하고 그 해결방안을 제시하여 재배자가 선제적으로 대처할 수 있도록 하여 피해를 최소화한다.