• 제목/요약/키워드: 통신산업

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다중 SL-AVS 동기화 유지기법 (Multiple SL-AVS(Small size & Low power Around View System) Synchronization Maintenance Method)

  • 박현문;박수현;서해문;박우출
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.73-82
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    • 2009
  • CMOS 카메라는 저가격, 저전력, 소형화의 장점을 이용해 휴대폰카메라, 자동차 산업, 의학 및 센서 네트워크, 로봇제어, 보안 분야의 연구에서 이용되고 있다. 특히 다중카메라(Multi-Camera)기반의 $360^{\circ}$ 전방향 카메라(Omni-directional Camera)의 소프트웨어, 통신간섭 및 지연과 복잡한 영상제어 문제가 있으며, 하드웨어 분야에서는 다중카메라의 효율적인 관리 및 소형화의 문제를 지닌다. 기존 시스템은 다수 카메라를 제어하고 카메라 영상을 송수신하기 위해 카메라별 고성능 MCU로 구성된 임베디드 시스템(embedded system)과 별도의 제어 시스템(control system) 같이 다계층 시스템(Multi-layer system)으로 구성된다. 하지만 본 시스템은 단일구조로 저성능 MCU 기반에 고속 동기화기법으로 카메라 제어 및 영상 수집이 가능하도록 SLAVS(Small size/Low power Around View System)을 제안하였다. 화각 $110^{\circ}$ CMOS 카메라 여러 대를 이용하여 $360^{\circ}$전방향을 촬영하는 저성능 MCU로 카메라의 제어 및 영상 수집이 가능한 전방향 카메라 초기모형이다. 결과적으로 저전력 CMOS 카메라 4대를 하나의 MCU에 연결하여 개별 카메라에 대한 동기 유지, 제어 및 송수신을 구현하고 이를 기존의 시스템과 비교하였다. MCU를 통한 개별 인터럽트 처리로 카메라별 동기를 제어, 기억하여 Target과 CMOS 카메라와 MCU간의 재동기를 최소화하여 데이터 전송의 효율성을 높였다. 또한, 사용자 선택에 따라 4개의 영역으로 구분된 영상을 각기 또는 하나로 Target에 제공할 수 있도록 하였다. 마지막으로 개발된 카메라 시스템의 동기 및 데이터 전송 시간, 이미지 데이터 유실 등의 성능 비교, 분석을 하였다.

한국 인삼제품에 대한 외국인의 인식도와 구매의도의 관계 분석 (Causal Relation Analysis of Foreigners' Perceptions of Korean Ginseng Products and the Purchase Intentions)

  • 최나영;한상준;장광진
    • 현장농수산연구지
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    • 제20권1호
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    • pp.19-34
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    • 2018
  • 한국 인삼에 대한 외국인의 인식도 및 구매의사와의 상관관계를 연구한 결과 다음과 같은 결론을 내릴 수 있다. 연구 내용에 해당하는 외국인의 인삼제품 개선희망도와 한국인삼 인식도가 구매의도에 미치는 영향관계에 대한 두 가지 결과는 외국인의 인삼제품 개선 희망도는 한국인삼 구매의도에 직접적으로 유의한 영향을 미치지 않는다는 것을 알 수 있었다. 다만, 한국인삼 인식도는 한국인삼 구매의도에 매우 큰 영향을 미친다는 결과가 도출되었다. 인삼제품 개선희망도와 한국인삼 인식도가 구매의도에 어떠한 영향을 미치는지 분석한 결과, 한국인삼에 대한 인식도가 구매의도에 매우 높은 영향을 미치고 있는 반면 인삼제품 개선희망도는 구매의도에 낮은 영향관계에 있었으나 인식도를 통해 간접적으로 구매의도에 보다 높은 30%의 양의 영향관계를 보였다. 즉, 제품의 이용 편리성, 휴대하기 좋은 형태와 관련된 변수에 해당하는 인삼제품 개선희망도는 직접적으로 한국인삼 구매의도에 영향을 거의 미치지 못했으며 한국인삼의 유용함, 고품질, 안전 신뢰와 같은 인식도가 실질적 구매의도에 큰 영향을 미침을 알 수 있었다. 따라서 한국인삼 구매의도를 높이기 위해서는 인삼의 효용에 관한 인식도를 높이는 것이 제품이용 편의성을 높이는 것에 비해 우선적으로 필요하다. 현재 한국의 인삼산업의 큰 문제점은 인삼재배를 위한 노동력 부족과 수출품 운송방법 및 체계의 구축과 홍보의 부족함 등을 들 수 있다. 이 결과로 한국 인삼 재배면적의 감소와 세계 시장 점유율이 1980년 이래로 계속 하락이 이어졌다고 볼 수 있다. 앞으로도 인삼제품의 소비와 판매증진을 위해서 국제적인 스포츠 행사나 기타 세계행사 등을 최대한 이용하고 또한 영화나 드라마를 최대한 이용한 국제 마케팅이 필요하다. 세계를 대상으로 한국인삼이 인삼의 종주국이고 우수하다는 것을 세계에 알리는 끊임없는 노력 또한 필요할 것으로 본다. 이 연구는 외국인을 대상으로 하여 한국인삼의 인식도와 개선 희망도를 조사하여 구매의도를 높일 수 있는 영향요인을 분석하였다. 하지만 더 많은 인원의 외국인을 대상으로 할 것과 또한 보다 다양한 종류의 방법으로 설문함으로써, 일반 외국인 소비자의 한국인삼 구매의도를 높일 수 있는 실질적 영향 요인 연구가 필요하다는 것은 추후 연구과제로 남긴다. 한국의 인삼은 세계 어느 시장에 내놓아도 그 우수성이 인정되는 만큼 외국인의 구매의도를 높여 인삼제품의 소비와 판매증진에 좀 더 많은 노력을 기울여야 할 것으로 보인다.

BRM기반 국정과제와 정책정보콘텐츠 연계 및 구축방안에 관한 연구 (A Study on the Linkage and Development of the BRM Based National Tasks and the Policy Information Contents)

  • 노영희;장인호;심효정;곽우정
    • 정보관리학회지
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    • 제39권4호
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    • pp.191-213
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    • 2022
  • 기존 국립세종도서관 정책정보포털(POINT)의 국정과제 서비스를 뛰어넘는 고품질 정책정보서비스 제공을 위하여, 새로운 국정과제 이행에 필요한 정책자료를 효과적으로 서비스할 수 있는 방안이 필요하다고 생각된다. 이에 본 연구에서는 BRM기반 국정과제와 정책정보콘텐츠 연계 및 구축방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해, 첫째, 신(新)정부 120대 국정과제를 중심으로 국정과제 유형과 정부기능분류체계 분야·영역별 콘텐츠를 분석하였다. 또 이전 정부의 국정과제와 현 정보의 국정과제를 비교·분석하여 국정과제 관련 콘텐츠 구축 시 중점적으로 반영해야 할 내용을 파악하였다. 둘째, 정책정보 및 국가 정보 포털의 현황 분석 등을 통해 정책 정보의 연계 및 수집 방안을 모색하였다. 연구 결과, 첫째, 국정과제의 1단계 BRM을 보면, 사회복지 21개, 통일외교 14개, 산업통상중소기업 17개, 일반공공행정 12개, 재정세제금융이 8개, 문화체육관광과 과학기술, 교육이 각 6개, 통신과 공공질서및안전이 5개, 보건, 교통및물류, 환경이 각 4개, 농림 3개, 국방, 지역개발이 각 2개, 해양수산이 각 1개 등의 순으로 나타났다. 신(新)정부의 경우 과학기술과 IT를 중시하는 것을 알 수 있어 핵심 국정과제 정보서비스 구축 시에도 이를 고려할 필요가 있다. 둘째, 외부 기관과의 데이터베이스 연계를 위해서는 연계운영협의회를 구성하고, 국정과제 정보의 연계 및 수집, 국정과제 관련 정보 POINT 연계 및 제공이 필요하다.

수면의 질을 측정하기 위한 안대형 생체신호 측정기기 개발 (Development of an Eye Patch-Type Biosignal Measuring Device to Measure Sleep Quality)

  • 안창선;임재관;정봉수;김영주
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제12권5호
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    • pp.171-180
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    • 2023
  • 우리나라 3대 수면 질환으로는 코골이, 수면무호흡증, 불면증이 있다. 수면 부족은 만병의 근원이며 수면 부족으로 인한 질병은 심혈관계 질환, 인지장애, 비만, 당뇨, 대장염, 전립선암에 이르기까지 다양하게 나타난다. 수면 관리 중요성을 인식한 정부도 2018년 7월부터 수면다원검사를 국민건강보험 혜택을 적용해서 작은 부담으로 검사를 받아볼 수 있도록 하고 있다. 그럼에도 불구하고 불면증 환자는 시간적·공간적·경제적 부담감을 해소하고 일상생활 속에서 수면의 질을 관리할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 병원이 아닌 일상생활 속에서 수면관리에 활용할 수 있는 안대형 생체신호 측정기기를 개발하였다. 측정기기에서는 6개 생체신호(안구동작, 뒤척임, 체온, 산소포화도, 심박수, 오디오)를 측정할 수 있다. 사용되는 센서로는 안구동작, 뒤척임은 자이로스코프센서(MPU9250, InvenSense, 미국)가 사용되었다. 센서값 입력 범위는 258~460°/sec 단위로 조정되며, 입력 범위값 내에서 작동상태를 확인하였다. 체온, 산소포화도, 심박수는 센서(MAX30102, Analog Devices, 미국)를 사용하였다. 체온은 30~45℃ 작동상태를 확인했으며, 산소포화도 사용범위는 미사용상태는 0%이고 사용상태는 20~90%의 작동상태를 확인하였다. 심박수의 범위는 40~180 bpm에서 작동상태를 확인하였다. 오디오 신호는 센서(AMM2742-T-R, PUIaudio, 미국)를 통해서 생체신호를 측정하며 감도는 -42±1 dB이며 주파수 범위는 20~20 kHz에서의 작동상태를 확인하였다. 시스템 구성은 생체신호 측정기기와 데이터수집 장치로 PC 및 모바일 애플리케이션으로 구성되었다. 측정된 데이터는 모바일과 PC로 수집되며 수집된 데이터는 수면의 단계를 판단하고 수면 유도와 수면장애에 대한 사전 선별기능을 진행할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있다. 앞으로 간편하게 가정에서 불면증 환자들에게 수면의 질을 측정할 수 있게 되어 불면증 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 예상한다.

유연근로시간제 개선에 대한 연구 (A Study on the Improvement of Flexible Working Hours)

  • 권용만;서의석
    • 벤처혁신연구
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    • 제4권2호
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    • pp.97-108
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    • 2021
  • 근로계약은 형식상으로는 노동력상품과 임금의 교환관계로서 나타나지만, 단순한 물물교환의 차원을 초월하는 것이기 때문에 경제학적으로 노동력상품과 화폐의 교환관계로서 '매매'로서 파악하는 것도 가능하고 '임대차'로 파악할 수도 있다. 상품교환관계를 법적인 측면에서 보면, 노동력과 임금의 교환관계를 합법적으로 지지하고 그것에 구속력을 부여하여 강제화하는 법적인 장치가 계약이다. 이러한 근로계약은 임금을 수령하고, 임금의 수령의 반대급부로 일정한 시간을 사용자의 지휘·감독하에 두는 관계를 가져오게 하였다. 근로시간은 자신의 노동력을 사용자의 처분권하에 둔 종속시간이기 때문에 장시간의 근로는 근로자의 건강과 안전을 위해할 수 있고, 더 나아가 인간으로서 누려야 할 가치를 침해하는 행위가 될 수 있음으로 그 규제가 필요하다고 할 것이다. 근로시간의 단축은 인간의 생체적 한계를 설정하고, 확대 재생산을 할 수 있도록 생산적 측면에서 근로자의 문화에 대한 향유와 인간으로서 삶의 질을 확보하는 사회적인 측면에서 단축이 필요하지만, 사용자의 기업 경영상의 노동력 확보와 생산 활동 및 자본주의 국가에서 추구하는 것과 비교하여 이 둘의 양립을 할 수 있어야 한다. 근로시간은 개인에게서의 시간과 사회전체에서의 시간으로 볼 수 있고, 개인적인 차원에서 장시간 근로는 개인에게서의 시간은 줄어들게 되어 개인적 차원에서는 바람직하지 않지만, 사회전체적인 차원에서 생산 활동에 투입시간의 증대로 인한 생산물의 증가는 사회발전에 도움이 될 수 있다. 근로시간은 이러한 개인적 차원과 사회적 차원에서의 균형을 찾아간다는 측면에서 근로시간을 고찰하는 것이 필요하다. 근로시간의 규제방법이 근로시간의 시작과 근로시간의 종료에 대한 것으로 근로시간의 총량을 규제하는 것이었다면, 근로시간의 유연화, 탄력화는 근로시간의 총량을 1주 최대 52시간의 범위 내에서 범위를 한정하면서 기업의 새로운 업무의 출현에 따라 근로시간을 탄력적으로 배분하고 편성하는 것이 가능하도록 하는 근로시간의 질적인 규제방식이다. 이에 따라 근로시간은 단축하되 기업의 상황에 따른 유연근로시간제를 확대하여 시행하는 것이 필요하다. 이를 위하여 현재 6개월로 제한되어 있는 탄력적 근로시간제의 운용의 폭의 유연화와 사용자와 근로자간의 합의에 의한 선택적 근로시간제의 실 근로시간에 대한 처리, 정보통신 기술의 발전과 4차 산업혁명에 기반한 새로운 근로형태에 출현에 따른 재량근로시간의 대상 업무를 확대하는 것이 필요하다.

이물 객체 탐지 성능 개선을 위한 딥러닝 네트워크 기반 저품질 영상 개선 기법 개발 (Development of deep learning network based low-quality image enhancement techniques for improving foreign object detection performance)

  • 엄기열;민병석
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.99-107
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    • 2024
  • 경제성장과 산업 발전에 따라 반도체 제품부터 SMT 제품, 전기 배터리 제품에 이르기 까지 많은 전자통신 부품들의 제조과정에서 발생하는 철, 알루미늄, 플라스틱 등의 이물질로 인해 제품이 제대로 동작하지 않거나, 전기 배터리의 경우 화재를 발생하는 문제까지 심각한 문제로 이어질 가능성이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 초음파나 X-ray를 이용한 비파괴 방법으로 제품 내부에 이물질이 있는지 판단하여 문제의 발생을 차단하고 있으나, X-ray 영상을 취득하여 이물질이 있는지 판정하는 데에도 여러 한계점이 존재한다. 특히. 크기가 작거나 밀도가 낮은 이물질들은 X-Ray장비로 촬영을 하여도 보이지 않는 문제점이 있고, 잡음 등으로 인해 이물들이 잘 안 보이는 경우가 있으며, 특히 높은 생산성을 가지기 위해서는 빠른 검사속도가 필요한데, 이 경우 X-ray 촬영시간이 짧아지게 되면 신호 대비 잡음비율(SNR)이 낮아지면서 이물 탐지 성능이 크게 저하되는 문제를 가진다. 따라서, 본 논문에서는 저화질로 인해 이물질을 탐지하기 어려운 한계를 극복하기 위한 5단계 방안을 제안한다. 첫번째로, Global 히스토그램 최적화를 통해 X-Ray영상의 대비를 향상시키고, 두 번째로 고주파 영역 신호의 구분력을 강화하기 위하여 Local contrast기법을 적용하며, 세 번째로 Edge 선명도 향상을 위해 Unsharp masking을 통해 경계선을 강화하여 객체가 잘 구분되도록 한다, 네 번째로, 잡음 제거 및 영상향상을 위해 Resdual Dense Block(RDB)의 초고해상화 방법을 제안하며, 마지막으로 Yolov5 알고리즘을 이용하여 이물질을 학습한 후 탐지한다. 본 연구에서 제안하는 방식을 이용하여 실험한 결과, 저밀도 영상 대비 정밀도 등의 평가기준에서 10%이상의 성능이 향상된다.

Analysis and Improvement Strategies for Korea's Cyber Security Systems Regulations and Policies

  • Park, Dong-Kyun;Cho, Sung-Je;Soung, Jea-Hyen
    • 시큐리티연구
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    • 제18호
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    • pp.169-190
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    • 2009
  • 21세기 첨단기술을 활용하고 있는 테러집단들이 앞으로 활용할 가능성이 높은 방법 중의 하나가 바로 사이버테러이다. 현실에서는 상상만으로 가능한 일이 사이버 공간에서는 실제로 가능한 경우가 많다. 손쉬운 예로 병원에 입원 중인 요인들의 전산기록 중 혈액형 한 글자만을 임의로 변경하여도 주요 인물에게 타격을 주어 상대편의 체제전복에 영향을 줄 수 있다. 이와 같이 테러분자들이 사이버테러를 선호하는 이유는 다른 물리적인 테러수단 보다 적은 비용으로 큰 효과를 거둘 수 있기 때문이다. 폭탄설치나 인질납치 보다 사이버 테러리스트들은 인터넷으로 언제 어디서나 공격 대상에 침투할 수 있다. 1999년 4월 26일 발생했던 CIH 대란은 여러모로 시사하는 바가 크다. 대만의 대학생이 뚜렷한 목적 없이 만들었던 몇 줄짜리 바이러스 프로그램이 인터넷을 통해 기하급수적으로 퍼져 국내에서만 30만대의 PC를 손상시켰고, 수리비와 데이터 복구에 소요된 비용만 20억원 이상이 소요된 것으로 확인되었다. 전세계적으로 피해액은 무려 2억 5000만 달러로 추정된다. 이와 같은 사이버테러의 위험성에도 불구하고, 국내 사이트의 상당수가 보안조치에 허술한 것으로 알려져 있다. 심지어는 수백만명 이상의 회원이 가입한 사이트를 운영하고 있는 회사마저도 보안조치에는 소홀한 경우가 많다. 사이버테러에 대한 전국가적인 대비가 필요한 때이다. 이러한 맥락에서 본 연구에서는 우리나라 사이버 안전체계의 실태를 법률과 제도적인 시각에서 분석하고, 아울러 개선전략을 제시하였다. 본 연구에서는 제시한 연구결과를 압축하여 제시하면 다음과 같다. 첫째, 현재 우리나라에서는 사이버위기를 국가차원에서 체계적으로 관리할 수 있는 제도와 구체적 방법 절차가 정립되어 있지 않아 테러 등 각종 위기상황 발생시 국가안보와 국익에 중대할 위험과 막대한 손해를 끼칠 우려가 높다. 따라서 사이버공격을 사전에 탐지하여 위기발생 가능성을 조기에 차단하며 위기발생시 국가의 역량을 결집하여 정부와 민간이 참여한 종합적인 국가대응체계를 구축하기 위해서는 법률 제정이 필요하다. 둘째, 국가차원의 사이버 안전의 효율적인 수행을 위해서는 국가사회 전반의 국가 사이버 안전의 기준과 새로운 모범을 제시하는 한편, 각 부처 및 국가사회의 구성요소들에 대해 국가 사이버 안전관리 정책을 집행할 수 있는 국가 사이버 안전관리 조직체계를 구축하는 것이 요구된다. 법률 및 추진체계 등을 통합 정비하여 정보보호 법률 제도 운영의 일관성을 확보함으로써 각종 정보보호 위협에 보다 효과적으로 대응할 수 있을 것이다. 즉 정부는 국가 사이버 안전관리에 관한 주요 정책의 심의 및 기획 조정, 통합된 국가 사이버 위기관리의 기능을 수행하기 위하여 현행 '국가사이버안전센터'의 기능을 확대 강화하는 것이 필요하다. 특히, 국가 사이버 위기와 관련된 정보의 종합적 수집, 분석, 처리의 종합적 기능을 수행하고 각 정보 및 공공 기관을 통할하며 민간부문과의 협조체계를 구축하는 것이 요구된다. 자율적 정보보호 수준제고를 위해 행정기관 공공기관의 정보보호관리체계(ISMS) 인증 제도를 확대하고 행정기관의 정보보호제품 도입 간소화 및 사용 촉진을 위해 행정정보보호용 시스템 선정 및 이용 규정을 신설 주요정보기반으로 지정된 정보기반 운영자, 정보공유 분석센터 등의 침해정보 공유 활성화 규정을 신설 및 정비함으로써 사이버침해로부터 국가 사회 주요시설을 효과적으로 보호할 수 있을 것이다. 끝으로 정부와 민간부분이 공동으로 참여하는 국가차원의 종합적인 대응체계를 구축하여 사이버공격을 사전에 탐지하여 사이버위기 발생 가능성을 조기에 차단하며 위기 발생 시 국가의 역량을 결집하여 신속히 대응할 수 있도록 해야 한다.

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러프집합분석을 이용한 매매시점 결정 (Rough Set Analysis for Stock Market Timing)

  • 허진영;김경재;한인구
    • 지능정보연구
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    • 제16권3호
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    • pp.77-97
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    • 2010
  • 매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.