• 한국해양학회지:바다
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• 제17권4호
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• pp.292-302
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• 2012

본 종설논문은 살오징어의 기존 및 최근에 새롭게 적용되고 있는 계군 분석방법들을 비교 분석하여 각 분석방법의 장단점과 분석방법간의 상호보완에 대하여 고찰하였다. 살오징어는 북서태평양의 넓은 지역을 회유하는 어종으로 생태계 및 상업적으로 중요한 자원이다. 살오징어는 해양환경변화의 생물학적 지표로서의 가능성을 평가 받고 있으며, 장단기적인 어획량 및 분포역의 변화가 환경 변화와 함께 나타난다. 예를 들어, 1987/1988 무렵에 발생한 기후체제전환 이후 한류성 어종으로 분류되는 명태의 어획량은 급감하여 현재까지 그 영향이 지속되고 있는 반면, 살 오징어 어획량은 크게 증가하였다. 현재까지 명태 어획량의 감소에 대하여 남획과 기후변화에 초점이 맞추어진 해석이 있으나, 뚜렷한 원인 분석은 이루어지지 않고 있다. 그 이유 중 한 가지는 계군 분석에 근거한 생태, 환경적 측면에 대한 정확한 원인 분석이 이루어지지 않고 있는 것과 관련이 된다. 계군은 유사한 생물학적 특징을 가진 개체들이 제한된 영역 내에서 유성생식과정을 통하여 동일한 유전자 풀(gene pool)을 공유하는 집단으로, 동일 계군을 형성하는 개체들은 산란에서 자원으로 가입 후 다시 재생산 과정에 이르기까지 시간 및 공간적으로 각기 다른 환경의 영향을 받을 수 있다. 따라서, 종에 대한 정확한 계군 분석은 자원의 효과적인 관리 및 급격한 변화에 대한 중요한 대응 방안의 역할을 할 수 있다. 살오징어 계군 분석에 적용된 주요 방법은 크게 4가지로 형태학적 방법, 생태학적 방법, 표지방류법, 유전학적 방법이 있다. 형태학적인 방법은 분석방법이 가장 간단하고 다수의 개체를 비교적 쉽게 분석할 수 있지만 각 형질들은 성장기간 동안 환경에 의해 영향을 많이 받게 되어 개체간의 차이가 생긴다. 생태학적 방법은 주로 개체의 생리적인 변화와 분포 및 회유상태, 기생충의 기생상태나 종류 및 기생률 등을 분석, 산란장의 차이를 알아보는 연구이며, 현재 활발히 연구되고 있는 방법으로 유사한 환경에서 생활하는 집단을 알 수 있지만 유전적으로 같은 집단인지는 알기 어렵다. 표지방류법은 직접적인 방법으로 계군의 회유 및 분포, 산란장의 위치를 파악할 수 있지만 수거가 어렵고 초기 단계에는 표식을 하기 어렵다. 수산생물의 계군 분석을 위한 유전학적 방법은 자원관리학적 연구에 관한 기본적 정보를 제공해 왔다. 계군 분석을 위한 유전학적 방법은 이에 사용하는 유전자 마커(marker)의 감도에 따라 결정되며, 유전자 마커의 다형성이 높은 것을 선택해야 한다. 계군 분석을 위한 유전자 마커로는 오랜 기간 동안 동위효소 다형이 사용되어졌으며, 최근에는 mitochondria, microsatellite와 같이 DNA 염기배열 중에서도 변이성이 높은 영역을 선택하여 마커로 이용한 연구가 증가되고 있다. 기존의 형태학적 방법, 표지방류법, 생태학적인 방법들은 살오징어의 생활사, 회유경로, 산란장의 변화 등을 밝혀내어 계군을 파악하는데 많은 기여를 하였지만 여전히 각 해역에 분포하는 살오징어의 계군을 파악하기에는 어려움이 있다. 최근에는 기존의 계군 분석이 지닌 장단점을 비교 분석하여 복합적인 방법의 계군 분석이 이루어지며, 이러한 정보들을 바탕으로 유전학적 방법을 보완한다면 살오징어 자원의 변동에 대한 관리 방안을 마련하는데 도움을 줄 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.37-51
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• 2015

인터넷 기술의 발전과 인터넷 상 데이터의 급속한 증가로 인해 데이터의 활용 목적에 적합한 분석방안 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근에는 텍스트 마이닝 기법의 활용에 대한 연구들이 이루어지고 있으며, 특히 문서 내 텍스트를 기반으로 문장이나 어휘의 긍정, 부정과 같은 극성 분포에 따라 의견을 스코어링(scoring)하는 감성분석과 관련된 연구들도 다수 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선상에서, 본 연구는 인터넷 상의 특정 기업에 대한 뉴스 데이터를 수집하여 이들의 감성분석을 실시함으로써 주가의 등락에 대한 예측을 시도하였다. 개별 기업의 뉴스 정보는 해당 기업의 주가에 영향을 미치는 요인으로, 적절한 데이터 분석을 통해 주가 변동 예측에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 개별 기업의 온라인 뉴스 데이터에 대한 감성분석을 바탕으로 개별 기업의 주가 변화 예측을 꾀하였다. 이를 위해, KOSPI200의 상위 종목들을 분석 대상으로 선정하여 국내 대표적 검색 포털 서비스인 네이버에서 약 2년간 발생된 개별 기업의 뉴스 데이터를 수집 분석하였다. 기업별 경영 활동 영역에 따라 기업 온라인 뉴스에 나타나는 어휘의 상이함을 고려하여 각 개별 기업의 어휘사전을 구축하여 분석에 활용함으로써 감성분석의 성능 향상을 도모하였다. 분석결과, 기업별 일간 주가 등락여부에 대한 예측 정확도는 상이했으며 평균적으로 약 56%의 예측률을 보였다. 산업 구분에 따른 주가 예측 정확도를 통하여 '에너지/화학', '생활소비재', '경기소비재'의 산업군이 상대적으로 높은 주가 예측 정확도를 보임을 확인하였으며, '정보기술'과 '조선/운송' 산업군은 주가 예측 정확도가 낮은 것으로 확인되었다. 본 논문은 온라인 뉴스 정보를 활용한 기업의 어휘사전 구축을 통해 개별 기업의 주가 등락 예측에 대한 분석을 수행하였으며, 향후 감성사전 구축 시 불필요한 어휘가 추가되는 문제점을 보완한 연구 수행을 통하여 주가 예측 정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.109-130
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• 2011

연속발생 데이터는 데이터의 원천으로부터 데이터 저장소로 연속적으로 축적이 되는 데이터를 말한다. 이렇게 축적된 데이터의 크기는 시간이 지남에 따라 점점 커진다. 또한 이러한 대용량 데이터에서 정보를 추출하기 위해서는 저장공간, 시간, 그리고 많은 자원이 필요하다. 이러한 연속발생 데이터의 특성은 시간이 지남에 따라 축적된 대용량 데이터의 이용을 어렵고 고비용이 되게 한다. 만약 정보나 패턴을 추출할 때 누적된 전체 발생 데이터 중에서 최근의 일부만 사용 한다면 적은 일부 표본의 사용의 문제로 인하여 전체 데이터 사용에서 발견될 수 있는 유용한 정보의 유실이 있을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 연구는 연속발생 데이터를 발생 시점에서 계속 모으기 보다 이러한 발생되는 데이터에서 규칙을 추출하여 효율적으로 지식을 관리하고자 한다. 이 방법은 기존의 방법에 비하여 적은 양의 데이터 저장공간을 필요로 한다. 또한 이렇게 축적된 규칙집합은 미래에 예측을 위해서 언제든 실시간 예측을 할 수 있게 준비가 된다. 여러 예측 모델을 결합시키는 방법인 앙상블 이론에 의하면 본 연구가 제시하는 데로 체계적으로 규칙집합을 시간에 따라 융합시킬 경우 더 나은 예측 성과가 가능하다. 본 연구는 주식시장의 변동성을 예측하기 위하여 주식시장 데이터를 사용하였다. 본 연구는 이 데이터를 이용해 본 연구가 제시하는 방법과 기존의 방법의 예측 정확도를 비교 하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제17권5호
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• pp.115-126
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• 2009

This paper studied on the application of the crashworthiness regulations of Korean Railway Safety Law and Urban Transit Safety Law to the urban Maglev vehicle of KIMM. The Urban Maglev vehicle has to comply with the crashworthiness regulations for urban transit vehicles. The collision load cases have been simulated by using explicit finite element analysis. From the numerical results, the crashworthiness regulations of the Urban Transit Safety Law were completely satisfied, but maximum crash pulse requirement in 25 km/h crash event and no plastic deformation requirement in 10 km/h crash event in the Korean Railway Safety Law were not. If a commercial urban Maglev vehicle is developed in the near future, it is necessary that some soft buffing and energy absorbing devices are adopted in its front end so as to satisfy the crashworthiness regulations of the Korean Railway Safety Law.

• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제19권spc1호
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• pp.437-443
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• 2005

Controlling the friction between wheel and rail is direct and very effective measures to improve the curving performances of railway trucks, because the curving performances depend much on friction characteristics. Authors have proposed a method, 'friction control', which utilizes friction modifier ($KELTRACK^{TM}$ HPF) with onboard spraying system. With the method, not only friction coefficient, but also friction characteristics can be controlled as expected. In this study, MBD simulation is very valuable tool to foresee the effect of the control in advance of experiment with real car. And the creep characteristics of wheel/rail contact with the friction modifier takes very important role in the simulation. In this paper, authors propose a theoretical model of wheel/rail contact condition considering the creep characteristics of friction modifier, which is derived the application of principle tribological theories.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제12권2호
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• pp.1-20
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• 2003

This paper deals with the application of the genetic algorithm to the technical trading rule of the stock market. MACD(Moving Average Convergence & Divergence) and the Stochastic techniques are widely used technical trading rules in the financial markets. But, it is necessary to determine the parameters of these trading rules in order to use the trading rules. We use the genetic algorithm to obtain the appropriate values of the parameters. We use the daily KOSPI data of eight years during January 1995 and October 2002 as the experimental data. We divide the total experimental period into learning period and testing period. The genetic algorithm determines the values of parameters for the trading rules during the teaming period and we test the performance of the algorithm during the testing period with the determined parameters. Also, we compare the return of the genetic algorithm with the returns of buy-hold strategy and risk-free asset. From the experiment, we can see that the genetic algorithm outperforms the other strategies. Thus, we can conclude that genetic algorithm can be used successfully to the technical trading rule.

• 한국수산과학회지
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• 제45권5호
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• pp.499-506
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• 2012

We estimated the population size and fishing mortality of Pacific cod Gadus macrocephalus during the spawning season in waters off Woipo, Geoje Island, Korea, using a mark-recapture method. We marked and released 51 cod>50 cm in total length; six were recaptured by local fishermen during the period from December 15 to 31, 2009. The estimated population size was ca. 180,000 and the fishing mortality of the exploitable cod was 26%. Although we could assume a closed population due to the short survey period, we evaluated the uncertainty in the estimates by applying bootstrap resampling because the sample size was small. The estimated 95% confidence interval was 94,000-568,000 for the population size and 8-49% for fishing mortality. Our study demonstrated that the application of mark-recapture methods and bootstrap resampling can be useful in stock assessment for fisheries management in Korea, but requires a larger sample size, spatially extensive coverage, and sophisticated mark-recapture models based on a refined sampling design for reliable stock assessment and biological reference points in sustainable cod management.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권3호
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• pp.61-67
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• 2020

The fourth industrial revolution encourages manufacturing industry to pursue a new paradigm shift to meet customers' diverse demands by managing the production process efficiently. However, it is not easy to manage efficiently a variety of tasks of all the processes including materials management, production management, process control, sales management, and inventory management. Especially, to set up an efficient production schedule and maintain appropriate inventory is crucial for tailored response to customers' needs. This paper deals with the optimized inventory policy in a steel company that produces granule products under supply contracts of three targeted on-time delivery rates. For efficient inventory management, products are classified into three groups A, B and C, and three differentiated production cycles and safety factors are assumed for the targeted on-time delivery rates of the groups. To derive the optimized inventory policy, we experimented eight cases of combined safety stock and data analysis methods in terms of key performance metrics such as mean inventory level and sold-out rate. Through simulation experiments based on real data we find that the proposed optimized inventory policy reduces inventory level by about 9%, and increases surplus production capacity rate, which is usually used for the production of products in Group C, from 43.4% to 46.3%, compared with the existing inventory policy.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.415-438
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• 2004

This dissertation is assumed to continuously occur adjustment cost on present investment. So, I derived from time-nonseparable production-based CAPM and tested the performance of model through data. I also compared time-nonseparable production-based CAPM with time-separable production-based CAPM and CCAPM, CAPM through testifying the performance of model. At the part of applied application, I estimated time-nonseparable PCAPM-betas. The data of Korea consists of 320 listed companies on Korea Stock Exchange (KOSPI) from first quarter 1987 to first quarter 2002. This data also is categorized by scale and industries. Additionally, I estimated time-nonseparable PCAPM-betas through 500 listed companies of New York Stock Exchange (NYSE) from first quarter 1973 to first quarter 2002. I observed the statistical significance of 230 firms by 320 companies in Korea. After that, I compared time-nonseparable PCAPM-betas by firms with time-separable production-based CAPM-betas and CCAPM-betas, CAPM-betas through individual firms. At empirical test, I found that estimated parameter of adjustment cost on time-nonseparable production-based CAPM by scale and industries in Korea had positive value and statistical significance, Moreover, this approach proved to resolve the underestimation of adjustment cost on time-separable production-based CAPM by scale and industries. I also found that the time-nonseparable PCAPM performed better than time-separable production-based CAPM and CCAPM, CAPM. The result from U.S data proved to have similarity to that of Korea. Specifically, I found that time-nonseparable PCAPM-betas by firms performed better than CAPM-betas on individual firms in Korea.