• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.23-30
• /
• 2019

딥러닝 네트워크 기반의 알고리즘의 발전으로 인공지능은 전세계적으로 빠른 성장세를 보이고 있다. 그 중 금융은 인공지능이 가장 많이 활용될 분야로 예상되고 있으며 최근 많은 연구가 되고 있다. 기존의 딥러닝을 사용한 재무 전략은 단일 종목에 대한 주가 예측에만 치중되어 있어 변동성에 취약하다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 이용하여 펀드 구성 종목을 산출하고 종목들을 분산투자하여 ETF 상품을 구성하는 모델을 제안한다. 실험 결과로 제안하는 모델을 통해 코스피 100 지수를 대상으로 하는 성능을 분석하며 수익률 또는 안정성 측면에서 향상된 결과를 확인하였다.

• 한국추진공학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.22-31
• /
• 2022

기존 Finocyl 그레인 형상 설계는 임의의 형상을 가정하고 Burn-back 해석을 통해 요구조건 만족 여부 확인, 형상 수정의 과정을 반복한다. 이와 같은 설계는 작업자의 설계 피로도를 높이고, 역량에 따라 설계 완성도가 상이한 문제를 가지고 있다. 이에 본 연구는 기존 설계의 문제를 해결하기 위해 Burn-back 자동화 해석 프로그램에 유전 알고리즘을 적용한 최적 설계 방법을 개발하였다. 안정적인 탐색을 위해 가변형 Offset, 작도 불능 형상 변수 제어 기법을 개발하고, 중립형 및 이중추력형 면적선도 형상을 설계하여 성능을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.705-707
• /
• 2022

인체의 흉부 X-ray 영상으로부터 척추질환과 관련된 의료 진단지표를 자동으로 추출하는 과정을 위하여 흉추조직의 정확한 분할이 필요하다. 본 연구에서는 HRNet 기반의 학습을 통하여 흉추조직을 분할하는 방법을 고찰한다. 분할 과정에서 영상 내의 상대적인 위치 정보가 효과적으로 반영될 수 있도록, 계층별로 영상의 고해상도의 표현이 그대로 유지되는 구조와 저해상도의 특징 지도로 변환되는 구조가 병렬적으로 연결되는 형태의 심층 신경망 모델을 채택하였다. 흉부 X-ray 영상에서 콥각도(Cobb's angle)를 산출하는 문제를 대상으로 흉추 분할을 위한 학습 방법, 진단지표 추출 방법 등을 소개하며, 부수적으로 피사체의 위치 변화 및 크기 변화 등에 강인한 성능을 제공하기 위하여 학습 데이터를 증강하는 방법론을 제시하였다. 총 145개의 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
• /
• pp.671-672
• /
• 2021

본 논문에서는 작전환경과 위장무늬 디자인 영상 간의 색상 및 구조 분석 기반의 새로운 정량적 위장무늬 평가 방법을 제안한다. 작전환경 및 위장무늬 디자인 영상 간 RGB, Lab 색상 공간에서의 화소간 평균 오차 및 색상 히스토그램 비교를 통해 색상 유사도를 계산한다. 또한, PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio), MSSIM(Mean Structural Similarity Index), UIQI, GMSD 및 딥러닝 기반 영상 간 구조 유사도를 계산한다. Random Forest Regressor를 통해 각각 계산된 색상 및 구조 유사도 파라미터를 회기 분석하여 최종 위장무늬 평가 결과를 계산한다. 20명의 피실험자를 대상으로 제안한 위장무늬 평가 방법과 기존 평가 방법을 비교함을 통해 제안한 방법의 성능을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.833-836
• /
• 2008

모바일 기기 보급이 급증함에 따라 모바일 환경에서 이루어지는 Peer-to-Peer(P2P)방식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 모바일 기기는 무선통신이라는 특성이 있기 때문에, 이동하는 peer의 에너지 절약이 항상 요구된다. Peer에 저장된 에너지를 모두 사용하게 되면 네트워크에 참여할 수가 없고, 에너지가 없는 peer 수가 지속적으로 증가되면 파일 탐색이 불가능하게 된다. Super peer를 기반으로 하는 계층적인 P2P 시스템은 기존의 단일 계층인 P2P 시스템보다 적은 양의 메시지를 이용하여 파일을 탐색할 수 있다는 장점이 있지만, super peer로 선정된 peer는 주변의 sub-peer들로부터 파일 탐색 요청 메시지를 지속적으로 받게 되어 빨리 에너지가 소모되는 단점이 있다. 본 논문은 super peer를 이용한 모바일 P2P 시스템에서 peer들의 남은 에너지를 고려하여 에너지가 적은 peer의 사용을 피하여 상대적으로 에너지가 많이 남은 peer들의 사용을 유도하는 시스템을 제안하였다. 실험을 통해서 성능평가를 하였으며, 제안된 시스템의 네트워크 유지시간이 기존 super peer를 이용한 시스템보다 오래 지속됨을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제9B권6호
• /
• pp.835-844
• /
• 2002

비디오 서버가 제공할 수 있는 채널의 개수는 서버의 통신 대역폭에 의해 결정되므로 비디오 서버의 가용 채널 수는 제한되어 있다. 멀티캐스트 데이터를 공유함으로써 비디오 서버에 대한 I/O 요구를 절감시키기 위하여 일괄처리, 피기백킹 그리고 패칭과 같은 여러 방법들이 제안되었다. 특히 패칭은 VOD 시스템을 위한 비용에 있어서 효율적인 것으로 보여지고 있다. 패칭은 일반적인 멀티캐스트 기법과 달리 새로운 요청을 진행중인 멀디캐스트에 합병할 수 있게 하는 동적 멀티캐스트 방법이다. 더욱이, 새로운 요청은 다음 멀티캐스트를 기다리지 않고 즉시 서비스될 수 있으므로 true VOD를 이룰 수 있다. 본 논문에서, 우리는 고정 채널 예약 패칭과 가변 채널 예약 피칭이라는 두 가지 채널 예약 패칭 알고리즘을 제안한다. 인기 비디오에 대한 용청들을 즉시 스케줄하기 위하여, 제안하는 알고리즘들은 고정된 개수의 인기 비디오 또는 서버의 부하에 따라 동적으로 결정되는 가변 개수의 인기 비디오를 위하여 비디오 서버의 채널들을 예약한다. 제안하는 알고리즘들의 성능은 시뮬레이션을 통하여 평가되었고, 단순 패칭의 성능과 비교하였다. 사용된 성능 척도는 비디오 서버 부하에 다른 평균 이탈율, 평균 대기 시간, 서비스 공평성 그리고 버퍼량이다. 시뮬레이션 결과는 우리가 제안하는 채널 예약 패칭 알고리즘들이 단순 패칭보다 성능이 더 나음을 보였다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘크리트학회 2008년도 춘계 학술발표회 제20권1호
• /
• pp.301-304
• /
• 2008

선시공 조립식 거푸집 공법을 사용한 계단의 접합부는 힌지로 처리하여 구조설계를 하는 것이 일반적인 방법이다. 계단참과 경사계단이 만나는 접합부를 힌지로 간주하게 되면 접합부의 모멘트 성능이 전혀 없으므로 계단부분의 휨모멘트가 증가하게 되어 철근 배근량이 늘어난다. 또한 진동 및 피로하중에 의한 접합부 손실이 증가하여 사용성이 저하된다. 그럼에도 불구하고 계단 접합부를 핀접합하는 이유는 현장에서의 시공성이 용이하기 때문이다. 최근들어 시공성을 고려하면서 접합부의 휨성능을 향상시킬 수 있는 반강접에 대한 상세가 제시되고 있으나, 이러한 상세를 구조설계에 전혀 반영하지는 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 계단의 반강접 접합부를 설계에 반영할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 강접합, 반강접합, 핀접합으로 설계된 계단 접합부에 대해 모멘트 성능을 비교하고, 부정정 구조물인 계단 코아부분의 비선형 해석을 통해 항복 이후의 변화를 비교하였다. 연구결과 반강접합 성능을 반영하기 위한 휨강성계수를 도입하였고, 이를 적용한 비선형 해석결과 핀접합보다는 안정적인 결과를 보였고, 강접합에 비해 연성이 뛰어나 내진 및 진동에 대해 유리한 시스템으로 판단된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권11호
• /
• pp.147-155
• /
• 2022

본 연구에서는 그래디언트 부스팅 기계학습과 유전 알고리즘을 이용하여 일별 주식 포트폴리오를 동적으로 구성하는 시스템을 구축하고 트레이딩 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 이를 위해 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 종목들의 가격 데이터 및 투자자별 거래정보를 포함한 다양한 데이터를 수집하고, 전처리 과정과 변수가공을 통해 학습-예측에 이용될 변수들을 생성하였다. 첫 번째 실험에서는 예측정확도와 정밀도, 재현율 및 F1 점수 등 네 가지 지표를 활용하여 그래디언트 부스팅 기법들(XGBoost, LightGBM, CatBoost)의 성능을 비교 평가하였다. 두 번째 실험에서는 전 단계에서 선택된 LightGBM과 유전 알고리즘을 적용하여 상장 종목들의 일별 수익 여부를 학습-예측하였다. 그리고 예측된 수익 발생확률을 바탕으로 종목을 선별하여 트레이딩 시뮬레이션을 시행하고, CAGR, MDD, 사프지수 및 변동성 측면에서 코스피, 코스닥 지수와의 성능을 비교 평가하였다. 분석 결과, 제안된 전략들 모두 네 가지 성능평가 지표상에서 시장 평균을 넘어서는 것으로 나타났으며, 그래디언트 부스팅과 유전 알고리즘의 결합이 주식 가격 예측에 효과적으로 이용될 수 있음을 보여주었다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제27권1호
• /
• pp.3-12
• /
• 2022

영상 블러 제거(deblurring)는 피사체의 움직임, 카메라의 흔들림, 초점의 흐림 등으로 인해 촬영 도중 발생한 영상 블러(blur)를 제거하는 것을 목표로 한다. 최근 스마트폰이 보급되며 휴대용 디지털카메라를 들고 다니는 것이 일상인 시대가 오면서 영상 블러 제거 기술은 그 필요성을 점점 더해가고 있다. 기존의 영상 블러 제거 기술들은 전통적인 최적화 기법을 활용하여 연구되어 오다가 최근에는 딥러닝이 주목받으며 합성곱 신경망 기반의 블러 제거 방법들이 활발하게 제안되고 있다. 하지만 많은 방법들이 성능에 먼저 초점을 맞추어 개발되어 알고리즘의 속도로 인하여 현실에서 실시간 활용이 어렵다는 문제점을 안고 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는여러 신경망 설계 기법을 활용하여 HD 영상에서도 30 FPS 이상의 실시간 구동이 가능한 딥러닝 기반 블러 제거 알고리즘을 설계하여 이를 제안한다. 또한 학습 및 추론 과정을 개선하여 속도에 별다른 영향 없이 신경망의 성능을 높이고 동시에 성능에 별다른 영향없이 신경망의 속도를 높였다. 이를 통해 최종적으로 1280×720 해상도에서 초당 33.74장의 프레임을 처리하며 실시간 동작이 가능함을 보여주었고 GoPro 데이터 세트를 기준으로 PSNR 29.79, SSIM 0.9287의 속도 대비 우수한 성능을 보여주었다.

• 콘크리트학회논문집
• /
• 제26권1호
• /
• pp.3-12
• /
• 2014

복합트러스교는 프리스트레스 박스거더교의 복부를 강재 트러스로 대체한 교량으로 자중이 경감되는 구조적 장점과 복부 개방구조로 인한 경관성이 매우 우수하여 최근 들어 많이 사용되고 있다. 이러한 복합트러스교의 핵심기술은 강재 트러스와 콘크리트 슬래브를 연결하는 격점구조이며 지금까지 여러가지 격점구조들이 개발되어 실험적 검증을 통해서 실교량에 적용해 오고 있다. 이러한 격점구조는 격점부 국부적인 거동뿐만 아니라 복합트러스 거더의 휨 및 피로 등 전체적인 거동을 좌우하기 때문에 이에 대한 연구가 계속 진행되고 있다. 한편, 복합트러스 교량의 복부 개방구조는 프리스트레스 박스교량에 비해 비틀림 성능을 저하시키는 단점을 가지고 있어 편심하중을 받는 교량이나 곡선교 등에는 아직까지 적용된 사례가 없다. 따라서 복합트러스교가 보다 널리 사용되기 위해서는 비틀림 거동에 대한 정확한 분석이 필요한 상황이다. 기존 연구에서는 복합트러스교의 격점구조형식에 따른 비틀림 거동 특성을 알아보기 위해서 3가지 형태의 박스형 복합트러스 실험체를 제작하여 그 거동을 분석하였다. 이에 이 연구에서는 기존연구를 바탕으로 유한요소 해석프로그램을 이용하여 실험체를 모델링하고 시뮬레이션을 통해 그 거동을 분석하여 해석적으로 검증해 보았다.