• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1997.10a
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• pp.291-295
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• 1997

본 논문은 복합 단위 정보를 이용하여 모호성을 감소시키고 자연스러운 대역어 정보를 제공할 수 있는 차트파서를 기술한다. 복합 단위 정보를 사용하는 파싱은 태깅과 구문 분석 과정 사이에서 여러 단어들을 하나의 단위로 만들어서 형태론적/구문적 모호성과 파스 트리의 수를 감소시킨다. 우리는 Bottom-up 차트 파싱을 사용하는데, 이는 모호성 있는 태깅 결과가 많을수록 파스 트리의 생성 시간과 수의 증가를 초래하므로 복합 단위를 사용하여 파서에 대한 입력 단어의 수 및 모호성을 감소시켜 안정적인 파싱 결과를 얻을 수 있게 한다. 실험 결과는 복합 단위 정보를 사용한 차트 파싱이 차트들의 크기와 파스 트리의 수를 50%까지 감소시킴을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.366-370
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• 2006

정형명세는 자연어의 모호함을 없는 명료한 시스템 설계를 가능하게 한다. 상태차트와 같은 정형명세 된 요구사항은 시뮬레이션이나 정형검증을 통해 요구사항을 실행하여 볼 수 있으며, 더 나아가 여러 가지 특성을 정형검증과 같은 검증 기법으로 검증 할 수 있다. 하지만 자연어 요구사항을 상태차트로 변환하여 다양한 요구사항의 특성을 기술하기 위해서는 상당한 노력과 경험이 필요로 하다. 본 논문에서는 자연어 요구사항을 상태차트로 직접 변환하는 기법을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 기능적인 요구 사항의 자연어를 분석하고, 또한 소프트웨어 요구사항 기술에 적절하도록 상태차트 문법의 의미를 제안한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.139-140
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• 2007

본 연구에서는 반도체 플라즈마 장비 감시를 위한 CUSUM 제어 차트 설계기법에 관해 연구하였다. CUSUM 제어 차트에 관여하는 설계변수의 다양한 조합에 대하여 플라즈마 장비의 감시 성능을 평가하였다. 평가를 위해 RF 정합망 감시시스템을 이용하여 플라즈마 임피이던스 정합에 관여하는 정합변수에 대한 실시간 데이터를 수집하였으며, 여기에는 임피이던스와 상위치에 대한 전기적 정보, 그리고 반사전력에 대한 정보가 포함된다. 평가결과, 설계변수의 조합에 대하여 감시 성능이 크게 달랐지만, 각 센서 정보의 감시 성능을 증진시키는 설계변수의 조합이 있었음을 확인하였으며, 이는 각 종 다양한 센서정보 별 CUSUM 제어 차트의 설계가 필요함을 의미한다. 연구에서는 Raw 데이터 대비 성능 분석을 위해 CUSUM 제어 차트의 설계 변수를 변수인 d와 $\Theta$값의 변화를 주어 다수의 (0, $\Theta$)의 조합에 따른 감시 성능을 평가하였으며, 평가에 이용된 데이터는 소스전력이 750 W, 압력이 15 mTorr, $O_2$ 유량이 50 sccm일 때 수집 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2007.11a
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• pp.460-461
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• 2007

본 연구에서는 반도체 플라즈마 장비 감시를 위한 CUSUM 제어 차트 설계기법에 관해 연구하였다. CUSUM 제어차트에 관여하는 설계변수의 다양한 조합에 대하여 플라즈마 장비의 감시 성능을 평가하였다. 평가를 위해 RF 정합망 감시시스템을 이용하여 플라즈마 임피던스 정합에 관여하는 정합변수에 대한 실시간 데이터를 수집하였으며, 여기에는 임피던스와 상위치에 대한 전기적 정보, 그리고 반사전력에 대한 정보가 포함된다. 평가결과, 설계변수의 조합에 대하여 감시 성능이 크게 달랐지만, 각 센서 정보의 감시 성능을 증진시키는 설계변수의 조합이 있었음을 확인하였으며, 이는 각 종 다양한 센서정보별 CUSUM 제어 차트의 설계가 필요함을 의미한다. 연구에서는 Raw 데이터 대비 성능 분석을 위해 CUSUM 제어 차트의 설계변수를 변수인 d와 ${\Theta}$값의 변화를 주어 다수의 (d, ${\Theta}$)의 조합에 따른 감시 성능을 평가하였으며, 평가에 이용된 데이터는 소스전력이 750 W, 압력이 15 mTorr, Ar 유량이 50 seem일 때 수집하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.1
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• pp.163-177
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• 2000

다차원 범주형 자료를 표준화된 링차트로 구현하면, 자료에 적합한 모형이 갖는 일차교호작용의 존재 유무를 파악할 수 있으며 또한 표준화된 조건부 링챠트를 통하여 동시에 두 개 이상의 일차교호작용의 존재유무를 발견할 수 있는데 3차원 자료에서는 최대 두 개의 일차교호작용항을, 그리고 4차원 자료에서는 최대 4개의 일차교호작용항의 존재를 파악할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.161-162
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• 2021

주식을 매매할 때, 주식의 차트와 가치를 분석한 다음 언제 주식이 상한가 또는 하한가가 될지 예측한 후 매매하게 된다. 하지만 일반적으로 주식을 예측하기 어려워 주식의 수익을 내기 힘들다. 따라서 본 논문은 지난날의 주식 가격 데이터를 분석해 주식의 가격을 예측하는 주식 차트 분석을 할 수 있게 '주가 예측을 위한 웹 사이트'를 개발하였다. 이 사이트는 주식의 차트 분석을 지원하고 주식을 언제 매매할지에 대한 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.7
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• pp.54-66
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• 2019

The purpose of this research is to examine and identify the factors that influence the outcome of performances in the popular music market. Therefore, this research analyzes music and concert ticket revenue charts, which serve as the most representative success quotient for singers, to delve into the elements that affect concert performance. Also, to secure reliability and validity of this research, 6 years(2012-2017) worth of data from Gaon Chart, a representative domestic music chart, and Interpark, the largest ticket purchasing site, were collected and analyzed. Research model identified how music chart ranking, genre, tv music shows, type of singer (gender and idol), and career affect concert performance rank via multiple regression analysis. The results suggest that music charts, music bands, tv music shows, and career had a significant effect on concert performance and rise in ranking; and the type of singer (gender and idol) had no significant influence. Finally, the result of this research could contribute to the understanding of the market of popular music.

• Information Systems Review
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• v.23 no.1
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• pp.23-43
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• 2021

Recently, many studies have been conducted to increase the accuracy of stock price prediction by analyzing candlestick charts using artificial intelligence techniques. However, these studies failed to consider the time-series characteristics of candlestick charts and to take into account the emotional state of market participants in data learning for stock price prediction. In order to overcome these limitations, this study produced input data by combining volatility index and candlestick charts to consider the emotional state of market participants, and used the data as input for a new method proposed on the basis of combining variantion autoencoder (VAE) and attention mechanisms for considering the time-series characteristics of candlestick chart. Fifty firms were randomly selected from the S&P 500 index and their stock prices were predicted to evaluate the performance of the method compared with existing ones such as convolutional neural network (CNN) or long-short term memory (LSTM). The results indicated the method proposed in this study showed superior performance compared to the existing ones. This study implied that the accuracy of stock price prediction could be improved by considering the emotional state of market participants and the time-series characteristics of the candlestick chart.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.25 no.1
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• pp.83-107
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• 2020

Selecting business charts based on the nature of the data and the purpose of the visualization is useful in business analysis. However, current visualization tools lack the ability to help choose the right business chart for the context. Also, soliciting expert help about visualization methods for every analysis is inefficient. Therefore, the purpose of this study is to propose an accessible method to improve business chart productivity by creating rules for selecting business charts from online published documents. To this end, Korean, English, and Chinese unstructured data describing business charts were collected from the Internet, and the relationships between the contexts and the business charts were calculated using TF-IDF. We also used a Galois lattice to create rules for business chart selection. In order to evaluate the adequacy of the rules generated by the proposed method, experiments were conducted on experimental and control groups. The results confirmed that meaningful rules were extracted by the proposed method. To the best of our knowledge, this is the first study to recommend customizing business charts through open unstructured data analysis and to propose a method that enables efficient selection of business charts for office workers without expert assistance. This method should be useful for staff training by recommending business charts based on the document that he/she is working on.

• Proceedings of the KSEG Conference
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• 2001.03a
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• pp.127-140
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• 2001

최근 지질공학의 다양한 분야에 영상처리기법들이 적용되고 있다. 그러나 영상의 획득 및 분석 단계에서 발생하는 각종 오차에 관한 문제는 많은 부분 무시되어 왔다. 이에 본 연구에서는 암석영상처리의 신뢰도 향상을 위한 컬러보정기법을 개발하였다. 표준 컬러차트를 이용하여 컬러보정과 오차분석을 수행하였으며, 그 결과 영상처리의 신뢰도 향상과 영상들간의 상호 비교·분석을 꾀할 수 있었다.