• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.67-74
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• 2023

금융 분야에서 주가예측연구는 거래 안정성 및 이익 실현 등을 목적으로 한다. 기존의 통계적 예측기법은 무작위로 예측한 결과와 정확도 측면에서 비슷하거나 낮은 예측 신뢰도 때문에 실제 거래 결정에 참고 되기 어렵다. 인공지능 모델은 데이터특성과 변동패턴을 학습해 예측하기 때문에 향상된 정확도를 달성한다. 그러나 장기간의 시계열 데이터를 사용해 주가를 예측하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 본 논문에서는 K-means 클러스터링 기반의 데이터 증강 및 입력 시퀀스의 Window-size 별 정규화 기법과 시계열 학습에 특화된 LSTM 모델을 활용하여 안정적이고 신뢰성 있는 주가예측 방법을 제안한다. 이를 통해 더욱 정확하고 신뢰성 있는 예측 결과를 얻고, 나아가 시장 안정성에 기여할 뿐 아니라 높은 수익도 추구할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.9-17
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• 2024

본 연구는 농산물의 품질, 수익 및 의사결정 효율성을 향상시키기 위한 통합적인 농업 유통망 관리시스템을 개발하는 데 목적이 있다. 우리는 YOLOX 객체 탐지 알고리즘을 기반으로 한 농작물 성숙도 체크와 Prophet 모델을 기반으로 한 시장 가격 예측이라는 두 가지 핵심 기술을 채택하였다. 객체 탐지 모델을 훈련함으로써, 다양한 성숙도 단계의 농작물을 정확하게 식별할 수 있게 되어 출하 시기를 최적화할 수 있었다. 동시에, 과거 시장 가격 데이터를 수집하고 Prophet 모델을 사용하여 가격을 예측함으로써, 출하시기 결정권자들에게 신뢰할 수 있는 가격 추세 정보를 제공하였다. 연구 결과에 따르면, 휴일 요소를 고려한 모델의 성능이 그렇지 않은 모델보다 두드러지게 우수하다는 것이 밝혀져서 휴일이 가격에 미치는 영향이 강함을 증명하였다. 이 시스템은 농민 및 농산물 유통 관리자에게 강력한 도구 및 의사결정 지원을 제공하여, 다양한 계절과 휴일 기간 동안 현명한 의사결정을 내릴 수 있게 도와준다. 아울러, 농산물 유통망을 최적화하고 농산물의 품질과 수익을 향상시킬 수 있다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.187-190
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• 2003

Since the early 1980s, the concept of relationship management in marketing area has gained its importance. Acquiring and retaining the most profitable customers are serious concerns of a company to perform more targeted marketing campaigns. For effective CRM (Customer Relationship Management), it is important to gather information on customer value. Many researches have been performed to calculate customer value based on CLV (Customer Lifetime Value). It, however, has some limitations. It is difficult to consider the churn of customers, because the previous prediction models have focused mainly on expected future cash flow derived from customers'past profit contribution. In this paper we suggest a CLV model considering past profit contribution, potential benefit, and churn probability of a customer. We also cover a framework for analyzing customer value and segmenting customers based on their value. Customer value is classified into three categories: current value, potential value and customer loyalty. Customers are segmented according to the three categories of customer value. A case study on calculating customer value of a wireless communication company will be illustrated.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권4호
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• pp.653-658
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• 2015

다양한 강점을 지닌 클라우드 서비스는 현대 IT 사업에 주요 이슈 중 하나이다. 클라우드 환경에서 서비스 제공자는 사용자의 동적인 자원 요구량을 예측하여 사용자의 QoS를 만족시켜야 한다. 사용자의 자원 요구량을 예측하는 기존 모델들은 사용자의 QoS는 만족시키지만 서비스 제공자의 이득은 보장하지 않는다. 본 논문에서는 Q-learning 기반의 자원 예측 모델을 제안하여 사용자의 QoS 뿐만 아니라 서비스 제공자의 이득을 최대화하였다. 또한 제안 기법의 성능 분석을 위해 실측 데이터를 이용하여 다른 예측 모델들과 비교함으로써 제안 기법의 우수함을 증명하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권3호
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• pp.39-48
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• 2015

In this study, granting the optimal loan limit on SME (Small and Medium Enterprise) loans of financial institutions was proposed using the traditional newsvendor model. This study was the first domestic case study that applied the newsvendor model that was mainly used to calculate the optimum order quantity under some uncertain demands to the calculation of the loan limit (debt ceiling) of institutions. The method presented in this study made it possible to calculate the loan limit (debt ceiling) to maximize the revenue of a financial institution using probability functions, applied the newsvendor model setting the order volume of merchandise goods as the loan product order volume of the financial institution, and proposed, through the analysis of empirical data, the availability of additional loan to the borrower and the reduction of the debt ceiling and a management method for the recovery of the borrower who could not generate profit. In addition, the profit based loan money management model presented in this study also demonstrated that it also contributed to some extent to the prediction of the bankruptcy of the borrowing SME (Small and Medium Enterprise), as well as the calculation of the loan limit based on profit, by deriving the result values that the borrowing SME (Small and Medium Enterprise) actually went through bankruptcy at later times once the model had generated a signal of loan recovery for them during the validation of empirical data. accordingly, The method presented in this study suggested a methodology to generated a signal of loan recovery to reduce the losses by the bankruptcy.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제55권5호
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• pp.343-349
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• 2013

농협젖소개량사업소가 1983년부터 2011년까지 산유능력검정 사업을 통해 수집한 438,019두의 산유능력검정자료 1,372,050개의 기록과 유대수입과 수익자료를 개체별로 산정하여 젖소의 초기의 생산수준이 수익에 영향하는 효과를 조사하였다. 초기 (1산과 2산)의 산유능력의 중간 그룹에 해당하는 개체들이 가장 축군내에 오래 머무는 것으로 나타났다. 1산 기준에서는 9,000 kg 이상의 그룹들은 전체 산차 평균 3.13 보다 낮게 나타났으며, 생애착유일에서는 7,000 kg 이하의 그룹과 10,000 kg 이상의 고능력우 그룹에서 평균 1,076.8일 보다 낮게 나타났다. 수명관련 형질에서의 변이를 나타내는 표준편차는 생산수준이 높을수록 적게 나타나고 있다. 2산 기준에서는 11,000 kg 이상의 고능력우들이 전체 평균 3.43산 보다 낮게 나타났다. 착유일수는 12,000 kg 이상 그룹에서 각각 1,212.0일로 가장 높았고, 대체적으로 생산수준과 비례하여 저능력우들이 착유일 수가 낮게 나타났다. 초기 (1산과 2산)의 생산수준에 따른 순수익은 생산수준이 높아짐에 따라 모두 증가하고 있다. 낮은 생산수준에서는 2산보다 1산이 오히려 수익을 더 많이 내는 것으로 나타났다. 그러나 높은 단계에서는 순수익이 역전되어 2산에서 높은 수익을 얻고 있다. 이러한 결과들로 미루어 볼 때 생산수준이 낮은 개체들이 생산 능력의 수준에 기인하는 것 보다는 번식 또는 기타 관리의 문제로 도태의 위험에 많이 노출되는 것으로 판단된다. 또한 1산 보다 2산에서 산유량 측정에 의한 개체의 평가가 정확성에서 보다 낮을 확률이 높게 나타내어, 생산수준에 의한 수익의 예측은 2산에서 하는 것이 바람직하다. 1산의 경우는 도태를 하는 것은 바람직하지 않지만, 부득이 도태가 필요하면 제한적으로 7,000 kg 이하의 그룹에 속한 개체들을 도태하여야 한다. 결론적으로 수익함수에 포함되는 모든 요소들에 대하여 개량목표에 반영하여야 하나, 생산수준을 활용, 제한적으로 생애수익을 늘릴 수 있도록 하는 데에 이용 될 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권1호
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• pp.105-111
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• 2023

Recently, research on prediction algorithms using deep learning has been actively conducted. In addition, algorithmic trading (auto-trading) based on predictive power of artificial intelligence is also becoming one of the main investment methods in stock trading field, building its own history. Since the possibility of human error is blocked at source and traded mechanically according to the conditions, it is likely to be more profitable than humans in the long run. In particular, for the virtual currency market at least for now, unlike stocks, it is not possible to evaluate the intrinsic value of each cryptocurrencies. So it is far effective to approach them with technical analysis and cryptocurrency market might be the field that the performance of algorithmic trading can be maximized. Currently, the most commonly used artificial intelligence method for financial time series data analysis and forecasting is Long short-term memory(LSTM). However, even t4he LSTM also has deficiencies which constrain its widespread use. Therefore, many improvements are needed in the design of forecasting and investment algorithms in order to increase its utilization in actual investment situations. Meanwhile, Prophet, an artificial intelligence algorithm developed by Facebook (META) in 2017, is used to predict stock and cryptocurrency prices with high prediction accuracy. In particular, it is evaluated that Prophet predicts the price of virtual currencies better than that of stocks. In this study, we aim to show Prophet's virtual currency price prediction accuracy is higher than existing deep learning-based time series prediction method. In addition, we execute mock investment with Prophet predicted value. Evaluating the final value at the end of the investment, most of tested coins exceeded the initial investment recording a positive profit. In future research, we continue to test other coins to determine whether there is a significant difference in the predictive power by coin and therefore can establish investment strategies.

• 한국해양공학회지
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• 제29권6호
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• pp.411-417
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• 2015

The shipping and shipbuilding industries have had business difficulties since the implementation of regulations on the CO₂ emissions from ships by IMO and the occurrence of the global financial crisis in 2008. Under this global recession, most shipping firms have started to operate their fleets at slow steaming rates with the goal of improving the profit ratio per transported unit. This study analyzed the resistance performance of a 6,800 TEU container ship corresponding to its trim variation with slow steaming, compared with that at its original design speed. Two different grid systems were used for the numerical calculation, one that considered the free surface allowing the capture of the dynamic trim and one that did not. This made it possible to clearly classify each resistance component to provide useful information to hull-form designers. In addition, a form factor assumption method using CFD was used for a reasonable effective power prediction in compliance with the 1978 ITTC performance prediction method. It was found that the total resistance of a 6,800 TEU container ship was reduced by 2.6% in the case of a 1-m trim at the bow at 18 kn.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.351-353
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• 2006

Preventive maintenance can avail the generating unit to reduce cost and gain more profit in a competitive supply-side power market. so, it is necessary to perform reliability analysis on the systems in which reliability is essential. In this paper, FMECA assessment adopted using real historical failure data in Korean power plants for apply RCM analytical method. The stochastic FMECA is an engineering analysis and a core activity performed by reliability engineers to review the effects of probable failure modes of generating unit and assemblies of the power system on system performance. Optimal RCM schedule which is considered the severity level of each generating unit and failure probability from failure prediction of generating unit can be planned using proposed FMECA with IOE index.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.396-396
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• 2000

Multiperiod optimization is the key step to tackle the supply chain optimization problems. Taking supply and demand uncertainty or prediction into consideration during the process synthesis phase leads to the maximization of the profit for the long range time horizon. In this study, new algorithm based on the Genetic Algorithms is proposed for multiperiod optimization formulated in MINLP, GDP and hybrid MINLP/GDP. In this study, the focus is given especially on the design of the Genetic Algorithm suitable to handle disjunctive programming with the same level of MINLP handling capability. Hybridization with the Simulated Annealing is tried. and many heuristics are adopted for this purpose.