주식시장은 시간에 따라 계속 변하고 특별한 이유 없이 주가가 급등하거나 급락하는 사건들이 발생하기도 한다. 이런 이유로 주식시장은 복잡계로 인식되고 있으며 주가 변동을 예측하는 것은 어려운 일이다. 이 논문에서는 주식시장을 개별 주식들의 네트워크로 이해하고 시간에 따라 변하는 한국 주식시장 네트워크를 분석하였다. 코스피200 지수를 구성하는 137개 회사의 주식들을 대상으로 주식 사이의 상관관계를 측정한 결과 주식 간 상관관계가 매우 높을 때 주가가 급락하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 또한, 우리는 이러한 네트워크 분석 결과를 바탕으로 주식 포트폴리오를 구성하는 방법을 제안한다. 제안 방법으로 구성된 포트폴리오의 효율성을 보이기 위해 실제 주식들을 대상으로 모의 투자 실험을 수행하였고, 마코위츠의 효율적 포트폴리오 구성 알고리즘을 이용해 구성한 포트폴리오의 수익률과 비교하였다. 실험 결과 제안 방법으로 구성된 포트폴리오는 평균적으로 약 10.6%의 수익률을 보였으며, 같은 기간 마코위츠의 효율적 포트폴리오의 수익률보다 약 3.7% 높으며, 코스피200 수익률보다 약 5.6% 정도 높게 나타났다.
The purpose of this report is recommending a standard indicator which reflects the radiation exposure that is incident on a detector after every exposure event and that reflects the noise levels present in the image data. The experiment was performed with mobile digital X-ray unit and used a acrylic phantom for exposure index measurement. Exposure modality was kVp, mAs, SID. After every exposure, make a data sheet for characteristic curve of detector response. The equipment performed Mobile digital X-ray unit provide the user with values ralated to the incident exposure(air kerma)to the digital detector. They are showed as a logarithmic function shaped. As a result, DEI means a relative measure of exposure to the detector, as compared to the expected exposure for a particular anatomical view. Radiographic technique is the combination of factors used to exposure an anatomical part to produce a high quality radiography and technique charts used most commonly by radiographers to produce consistently exposure level which patient dose can be kept acceptably low.
오프라인 쇼핑몰은 온라인과 비교하여 고객들의 방문 정보를 얻기 어렵기 때문에 맞춤형 제품 추천 시스템의 수준이 온라인과 비교하면 빈약하다. 본 논문에서는 MS Azure의 Face API를 이용해 오프라인 쇼핑몰을 방문하는 고객들의 얼굴을 인식하여 얻은 성별과 나이 정보를 이용해 맞춤형 광고를 제공하는 이동형 로봇 플랫폼을 개발하였다. 개발한 로봇은 구동 실험을 통해 프로세스가 정상 동작하는 것을 보였고, 오픈 얼굴 데이터셋(AFAD)을 사용해 API의 성능을 검증하였다. 개발된 로봇은 오프라인 쇼핑몰의 방문 고객층을 실시간으로 파악하여 맞춤형 광고를 제공함으로써 효율적인 마케팅 효과를 기대할 수 있다.
It is a general phenomenon for manufacturers to provide vertically differentiated product line for more profit through improved market coverage. For such manufacturers, the compatibility between vertically differentiated products is an important decision issue. Some manufacturers provide full compatibility between high and low version products, whereas some provide only downward compatibility for the purpose of recommending high version product. In this study, the two representative compatibility strategies, full or downward, between vertically differentiated products produced by a single manufacturer are analyzed, especially under network externality and in the viewpoint of profit maximization. To do this we used a market model which captures the basic essence of vertical differentiation and network externality. Based on the proposed market model, the profit maximizing solutions are derived and numerically analyzed. The results can be summarized as follows : (1) Regardless of compatibility strategy, under network externality, vertical differentiation is always advantageous in terms of profit. (2) The full compatibility strategy is shown to be the most advantageous in terms of profit. In addition, it is necessary to make quality difference between differentiated products as wide as possible to maximize profit. (3) To gradually drive low version product out of the market and shift the weight pendulum of market to high version product, it is shown that the downward compatibility strategy is essential. Unlike intuition, however, it is also shown that in order to drive low version product out of market, it is necessary to raise the quality of the low version product rather than to lower it.
고랭지배추 재배지에 발생하는 나방류 해충의 종합적 관리를 위해 생물적방제와 화학적방제의 조화로운 사용에 의한, 배추 재배 시 사용되는 약제 중, 배추좀나방의 천적인 큰밤고치벌(Microplites mediator)에 대해 저독성을 보이는 약제를 선발하였다. 큰밤고치벌에 대한 저독성 약제 선발 방법으로 분무법(Spraying method), 잎침지처리법(Leaf dipping method) 및 충체침지처리법(Body dipping method)을 확립하였다. 배추에 등록되어 있는 주요 살충제 31종을 추천농도로 희석한 후 큰밤고치벌 성충을 충체침지처리한 결과 16종이 저독성 약제로 선발되었으며, 배추에 등록된 살균제 및 제초제 15종은 큰밤고치벌(Microplites mediator) 성충에 모두 독성이 낮았다.
With the increased interest in the quality of life of modern people, the implementation of the five-day working week, the increase in traffic convenience, and the economic and social development, domestic and international travel is becoming commonplace. Furthermore, in the past, there were many cases of purchasing packaged goods of specialized travel agencies. However, as the development of the Internet improved the accessibility of information about the travel area, the tourist is changing the trend to plan the trip such as the choice of the destination. Web services have been introduced to recommend travel destinations and travel routes according to these needs of the customers. Therefore, after reviewing some of the most popular web services today, such as Stubby planner (http://www.stubbyplanner.com) and Earthtory (http://www.earthtory.com), they were supposed to be based on traditional Traveling Salesman Problems (TSPs), and the travel routes recommended by them included some practical limitations. That is, they were not considered important issues in the actual journey, such as the use of various transportation, travel expenses, the number of days, and lodging. Moreover, although to recommend travel destinations, there have been various studies such as using IoT (Internet of Things) technology and the analysis of cyberspatial Big Data on the web and SNS (Social Networking Service), there is little research to support travel routes considering the practical constraints. Therefore, this study proposes a new mathematical model for applying to travel route recommendation service, and it is verified by numerical experiments on travel to Jeju Island and trip to Europe including Germany, France and Czech Republic. It also expects to be able to provide more useful information to tourists in their travel plans through linkage with the services for recommending tourist attractions built in the Internet environment.
금융회사가 전자금융 서비스를 제공하기 시작하면서 전자금융 서비스는 다양화 되었고 전자금융 사용은 지속적으로 증가하고 있다. 이에 금융회사는 안전한 전자금융서비스를 제공하기 위하여 금융 보안정책을 적용하고 있으나 전자금융 사고는 계속해서 지능화되고 증가하고 있는 상황이다. 금융감독기관은 최근 인터넷 전문은행 등장과 핀테크 활성화와 더불어 비대면 실명확인 제도 신설 및 전자금융 거래를 통한 자금이체 시 공인인증서 또는 일회용비밀번호 의무사용 폐지 등의 규정을 개선하여 이용자의 편리함을 추구하는 동시에 금융회사에게는 이상금융거래 탐지 시스템 고도화 및 개선을 통한 불법이체 사고 방지를 권고하고 있다. 본 논문에서는 금융회사 제반 상황에 적합한 블랙리스트기반 자동화 탐지 기법을 제안하고 블랙리스트 정보를 레벨링하여 보안레벨에 따른 블랙리스트기반과 통계모델을 연동한 실시간 이상금융거래 탐지 기법을 제안하며, 기존 전자금융 사고유형 분석을 통한 특징적 패턴에 따른 실시간 이상금융거래 탐지기법의 대응 모델을 제안하고자 한다.
소셜네트워크서비스(SNS)는 사용자들이 자신들의 정보를 가족, 친구, 그리고 소속단체원들과 공유하는 것을 가능케 해 준다. SNS 상의 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있는 추세다. 특히 페이스북은 연예오락(영화, 음악, TV쇼 등)과 관련된 흥미로운 기능을 채택해 오고 있다. 그러나 페이스북은 사용자들에게 관심 아이템을 추천할 때 필요한 사용자들의 시간, 장소, 소셜 상황 등 상황적 정보는 고려하지 않고 있다. 따라서 이 논문에서 사용자들이 언제, 어디서, 누구와 영화를 보는지 등에 대한 다양한 상황적 정보의 통합에 기반을 둔 영화 추천 접근법을 제안 하고자 한다. 또한 두 명이 함께 영화를 관람하러 갔을 때 동시에 만족할만한 영화 추천 방법을 제안한다. 실험을 위해 사용자들의 영화관람 내용을 기록하고 이에 기반을 두어 적절한 추천 영화를 소개해 줄 수 있는 'MyMovieHistory'라는 페이스북 응용프로그램을 개발하였다.
군 무기체계에 사용되는 정밀측정장비는 수명주기 동안 측정신뢰성을 유지하기 위해 주기적으로 교정을 수행하고 있으며, 기관들은 장비 신뢰성을 향상시키면서 비용을 최소화하기 위한 증가하는 압력에 직면하고 있다. 이전 연구들은 샘플의 크기와 장비 특성을 고려하여 측정신뢰성 모델을 결정하도록 추천하고 있으나, 다양한 장비의 정비 데이터에 대해 단일 모델을 적용하는 것은 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 정비 데이터 기반 주요 측정신뢰성 모델들에서 계산된 교정주기를 통계적인 유의수준 검증을 통한 적합성 검정으로 추천하도록 제안하고자 한다. 실제 제안된 방법으로 다양한 종류의 장비에 대해 교정주기 분석방법을 적용한 결과, 교정주기 만료까지 신뢰도가 유지됨을 확인하였다.
추천 시스템은 일반적으로 서비스를 추천하기 위해 협력적 필터링 단계에서 실시간으로 얻어진 컨텍스트 정보를 정량화하여 사용하고 있다. 하지만 이러한 추천시스템은 컨텍스트 정보의 부족으로 부정확한 추천 결과를 가져오거나, 정량화 단계의 단순한 분류과정으로 인해 사용자를 부정확한 그룹으로 분류하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 실시간으로 획득되는 컨텍스트 정보 부족 문제를 내용 기반 필터링에서 사용하는 사용자 프로파일 정보와 실시간으로 획득된 컨텍스트 정보를 결합하여 해결하였다. 그리고 정량화 단계의 분류 과정을 절대적인 방법이 아니라 상대적인 방법으로 개선하여 협력적 필터링하였다. 실험 결과, pure P2P 환경에서 컨텍스트 정보를 이용한 실시간 추천 시스템보다 예측 선호도가 5.8% 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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