• 제목/요약/키워드: Intelligence Macro Core

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시스템 재설정 및 진화를 위한 지능형 아키택처 개발 (Development of Reconfigurable and Evolvable Architecture for Intelligence Implement)

  • 나진희;안호석;박명수;최진영
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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    • pp.500-503
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    • 2005
  • 대부분의 지능 알고리즘들은 환경이나 사용목적에 따라 항상 최적 성능을 보장하지는 못한다. 그러므로 다양한 알고리즘들을 구현한 후에 환경이나 사용 목적에 따라 최적인 알고리즘 또는 알고리즘의 조합을 선택하여 시스템을 구성할 수 있다면 유용할 것이다 본 논문에서는 지능형 Macro Core를 기반으로 한 시스템 재설정 및 진화를 위한 지능형 아키텍처를 제안한다. 제안한 아키텍처를 이용하면 새로운 알고리즘들의 추가와 이들을 조합하여 시스템을 구성하는 데에 드는 비용을 절약할 수 있으며, 표준화된 규격을 제시할 수 있다는 장점이 있다. 제안한 Macro Core 기반의 지능형 아키텍처에 맞추어 시스템을 구성해 보고 이를 실제 얼굴 추출 및 인식 시스템 구성에 적용하고자 한다.

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시스템 재설정 및 진화를 위한 지능형 아키텍처 개발 (Development of Reconfigurable and Evolvable Architecture for Intelligence Implement)

  • 나진희;안호석;박명수;최진영
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제15권7호
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    • pp.823-827
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    • 2005
  • 대부분의 지능 알고리즘들은 환경이나 사용목적에 따라 항상 최적 성능을 보장하지는 못한다. 그러므로 다양한 알고리즘들을 구현한 후에 환경이나 사용 목적에 따라 최적인 알고리즘 또는 알고리즘의 조합을 선택하여 시스템을 구성할 수 있다면 유용할 것이다. 본 논문에서는 지능형 Macro Core를 기반으로 한 시스템 재설정 및 진화를 위한 지능형 아키텍처를 제안한다. 제안한 아키텍처를 이용하면 새로운 알고리즘들의 추가와 이들을 조합하여 시스템을 구성하는 데에 드는 비용을 절약할 수 있으며, 표준화된 규격을 제시할 수 있다는 장점이 있다. 제안한 Macro Core 기반의 지능형 아키텍처에 맞추어 시스템을 구성해 보고 이를 실제 얼굴 추출 및 인식 시스템 구성에 적용하고자 한다.

BLSTM을 이용한 주가 예측 시스템 연구 (Research on Stock price prediction system based on BLSTM)

  • 홍성혁
    • 한국융합학회논문지
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    • 제11권10호
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    • pp.19-24
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    • 2020
  • 4차산업혁명의 핵심인 인공지능 기술은 인간의 능력을 뛰어넘어 주식예측에도 적용하고 있으면 예측이 불가능한 것을 딥러닝 기법과 머신러닝을 통하여 지능화된 판단을 내리고 있는 실정이다. 미국의 펀드매니지먼트 회사에서는 증시 에널리스트의 역할을 인공지능이 대신하고 있으며, 이 분야의 연구가 활발히 진행 중에 있다. 본 연구에서는 BLSTM을 이용하여 기존의 LSTM방식의 단방향 예측에서 발생하는 오류를 줄이고, 양방향으로 예측하여 예측에 대한 오류를 줄이고, 주식 가격에 영향을 미치는 거시 지표, 즉 경제성장률, 경제지표, 이자율, 무역수지, 환율, 통화량을 분석한다. 거시 지표 분석 후에 개별 주식에 대한 PBR, BPS, ROE 예측과 가장 주식 가격에 영향을 미치는 외국인, 기관, 연기금 등 매수와 매도 물량을 분석하여 주식의 목표주가를 정확히 예측하여 주식 투자에 도움을 주기 위해 본 연구를 수행했다.

Parameterization of the Company's Business Model for Machine Learning-Based Marketing Stress Testing

  • Menkova, Krystyna;Zozulov, Oleksandr
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권2호
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    • pp.318-326
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    • 2022
  • Marketing stress testing is a new method of identifying the company's strengths and weaknesses in a turbulent environment. Technically, this is a complex procedure, so it involves artificial intelligence and machine learning. The main problem is currently the development of methodological approaches to the development of the company's digital model, which will provide a framework for machine learning. The aim of the study was to identify and develop an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. This aim provided the company's activities to be considered as a set of elements (business processes, products) and factors that affect them (marketing environment). The article proposes an author's approach to the parameterization of the company's business processes for machine learning-based marketing stress testing. The proposed approach includes four main elements that are subject to parameterization: elements of the company's internal environment, factors of the marketing environment, the company' core competency and factors impacting the company. Matrices for evaluating the results of the work of expert groups to determine the degree of influence of the marketing environment factors were developed. It is proposed to distinguish between mega-level, macro-level, meso-level and micro-level factors depending on the degree of impact on the company. The methodological limitation of the study is that it involves the modelling method as the only one possible at this stage of the study. The implementation limitation is that the proposed approach can only be used if the company plans to use machine learning for marketing stress testing.

네트워크 관점에 기반한 사회적 자본 및 실험실 창업팀 다양성이창업 성과에 미치는 영향: I-Corps program을 중심으로 (The Impact of Social Capital and Laboratory Startup Team Diversity on Startup Performance Based on a Network Perspective: Focusing on the I-Corps Program)

  • 이재호;손영우;한정화;이상명
    • 벤처창업연구
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    • 제18권6호
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    • pp.173-189
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    • 2023
  • 혁신 기술 개발이 거듭되며 인공지능, 생명공학, 로봇, 항공우주, 전기차, 태양광 등의 신산업이 창출되며 거시적 경영환경이 급변하고 있다. 이러한 대규모 변화와 복잡성 증가로 인해 창업 전략 차원에서 기술이나 자산의 소유 그 자체보다는 자본이 관계의 중요성 증대로 활용되면서 새로운 가치 창출이 가능한 사회적 자본(Social Capital)의 효과에 주목할 필요가 있다. 사회적 자본은 1916년 Hanifan이 최초로 제안한 개념으로 개인 또는 사회적 구성원들 간의 상호 지속적이며 유기적 관계 또는 축적된 인간관계 네트워크에 잠재되거나 활용이 가능한 능력이나 자원의 전체적 총합을 일컫는다. 또한, 특출한 창업자 1인 보다는 다양한 배경과 특성 및 역량을 갖춘 창업팀 다양성이 각광을 받고 있다. 창업팀 다양성은 창업팀의 인구통계학적 요인이나 신념, 가치 등의 심층적 요소에 대한 다양성을 뜻한다. 거시적 환경 변화로 산업 혁신을 주도하고 국가의 핵심성장동력 창출 역할을 하는 기술창업 및 실험실창업의 중요성이 강조되고 있는데 본 연구에서는 '아이코어(I-Corps)' 프로그램에 주목하였다. 혁신군단을 의미하는 아이코어는 2011년 미연구재단(NSF)이 기업가 정신 및 연구 결과 사업화 장려를 위해 출범된 실험실 창업프로그램으로 교수와 연구원이 참여하는 창업팀 구성과 시장발견활동에 주안점을 두고 있다. 본 연구에서는 이런 특성을 감안하여 네트워크 관점의 사회적 자본과 창업팀 다양성이 아이코어 창업성과에 끼치는 영향을 실증적으로 검증하였다. 분석 결과 창업팀의 학력 다양성이 창업팀의 재무적 성과에 부(-)의 영향을, 성별 다양성과 사회적 자본의 인지적 차원이 창업팀의 재무적 성과에 정(+)의 영향을 끼쳤다. 본 연구는 아이코어 실험실 창업팀 다양성, 사회적 자본과 그 성과 해석에 대한 이론적, 실무적 시사점을 보다 유용하게 제공할 것으로 기대한다.

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