최근 신뢰성을 기반으로 한 기법을 철도차량 유지관리에 도입, 적용하기 위해 많은 계획을 세우고 정착시키려는 업무가 진행되고 있으나 시간 및 비용대비 성과에 대해 기술적인 향상이 필요하다. 신뢰성기반의 유지관리 활동은 군수분야에서 시작하여 원자력, 항공 분야 등에서 가장 활발히 추진중이지만 국내철도 현장에도 접목하려는 연구를 본 논문에서 제시하였다. 철도 운영기관에서 신뢰성관련 업무를 도입하거나 적용하기 위해서는 우선 내부의 유지관리 환경을 검토할 필요가 있으며, 이러한 검토결과를 기반으로 각종 신뢰성 기법들을 철도현장에 맞게 적용하고, 특화된 신뢰성프로세스의 정립과 주요 대상 시스템을 선정하여 RCM (Reliability Centered Mainteinance)기법을 적용하여 적정성을 검토하였다. 그 결과 철도차량 유지관리를 보다 체계적이고 합리적인 방법으로 시행하기 위한 절차를 제시하였다.
Case-based reasoning (CBR) is a reasoning technique that reuses past cases to find a solution to the new problem. It often shows significant promise for improving effectiveness of complex and unstructured decision making. It has been applied to various problem-solving areas including manufacturing, finance and marketing for the reason. However, the design of appropriate case indexing and retrieval mechanisms to improve the performance of CBR is still a challenging issue. Most of the previous studies on CBR have focused on the similarity function or optimization of case features and their weights. According to some of the prior research, however, finding the optimal k parameter for the k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial for improving the performance of the CBR system. In spite of the fact, there have been few attempts to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors to combine. This study applies the novel approach to Korean stock market. Experimental results show that the GA-optimized k-NN approach outperforms other AI techniques for stock market prediction.
An application of CSG (Constructive Solid Geometry) modeling technique in Machining Simulation is introduced in this paper. The current CSG model is based on z-buffer CSG Rendering Algorithm. In order to build a CSG model, frame buffers of VGA (Video Graphic Accelerator) should be used in term of color buffer, depth buffer, and stencil buffer. In addition to using CSG model in machine simulation Stock and Cutter Swept Surface (CSS) should be solid. Method to create a solid Cuboid stock and Ball-end mill CSS are included in the present paper. Boolean operations are used to produce the after-cut part, especially the Difference operation between Stock and CSS as the cutter remove materials form stock. Finally, a small program called MaSim which simulates one simple cut using this method was created.
철도차량을 구매하는 데 있어서 신뢰성 목표값을 설정하고 차량 납품 시 이 목표값을 달성하였는지 확인하는 것은 전체 차량의 안전성과 가용성 그리고 전수명주기 측면에서 매우 중요하다. 신뢰성을 검증하는 방법은 여러 가지가 있으나 철도차량 자체의 특성과 운영환경 등을 고려하여 가장 적합한 시험방법을 적용할 필요가 있다. 최근 들어 국내에서도 차량 구입시 정량적 신뢰성 요구사항이 일반화되고 있으나 철도차량에 대한 각종 표준이나 지침에서는 정량적 신뢰성 입증에 대한 구체적 방법에 대한 내용은 없다. 본 연구에서는 다른 산업분야에서 활용되는 신뢰성 검증방법에 대해서 기술하고, 이 방법들을 철도차량에 적용할 수 있는 지 평가하였다. 그리고 이중 세 가지 방법을 철도차량의 실제 운영데이터에 적용해 보았다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권11호
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pp.689-698
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2020
The aim of this article is to determine the influence of factors on the capital structure of construction companies listed on the Hanoi Stock Exchange. The data of the article were collected and calculated from the financial statements of 54 construction companies listed on Hanoi Stock Exchange from 2012 to 2019. With the application of E-view software in quantitative analysis to build panel data regression model (panel data), the article has built a regression model to determine the relationship of intrinsic factors affecting the capital structure of construction companies listed on Hanoi Stock Exchange. In the study, dependent variable is capital structure, determined by the debt-to-equity ratio. Profitability, coefficient of solvency, size, loan interest rate, structure of tangible assets, and growth are independent variables. The results showed that the two factors of growth and firm size positively affect the capital structure, the profitability factor has the opposite effect on capital structure. Factors of short-term debt solvency, average loan interest rate and tangible asset structure have no correlation with capital structure. The findings of this article are useful for business administrators, helping business managers make the right financial decisions to make capital structure decisions in their own conditions.
International journal of advanced smart convergence
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제10권1호
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pp.97-104
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2021
Securities and investment services had the most data per company on the average, and used the most data. Investors are increasingly demanding to invest through their own analysis methods. Therefore, securities and investment companies provide stock data to investors through open API. The data received using the open API is in text format. Python is effective and convenient for requesting and receiving text data. We investigate there are 22 major securities and investment companies in Korea and only 6 companies. Only Daishin Securities Co. supports Python officially. We compare how to receive stock data through open API using Python, and Python programming features. The open APIs for the study are Daishin Securities Co. and eBest Investment & Securities Co. Comparing the two APIs for receiving the current stock data, we find the main two differences are the login method and the method of sending and receiving data. As for the login method, CYBOS plus has login information, but xingAPI does not have. As for the method of sending and receiving data, Cybos Plus sends and receives data by calling the request method, and the reply method. xingAPI sends and receives data in the form of an event. Therefore, the number of xingAPI codes is more than that of CYBOS plus. And we find that CYBOS plus executes a loop statement by lists and tuple, dictionary, and CYBOS plus supports the basic commands provided by Python.
DAO, Hoang Tuan;VU, Le Hang;PHAM, Thanh Lam;NGUYEN, Kim Trang
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권5호
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pp.285-294
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2022
Using the ARDL approach, this study examined the impact of macro factors on Vietnam's stock market in the short and long run from 2010 to 2021. The State Bank of Vietnam and the International Monetary Fund provided time series data for this study. Research results show that in the long run, money supply and exchange rate respectively affect the stock market. The money supply had a positive effect on the VN-Index, while the exchange rate showed the opposite effect. However, the study did not find a relationship between world oil price and interest rates on VN-Index in the long run. On the other hand, in the short term, there are relationships between variables; specifically, interest rates and exchange rates have a negative impact on the VN-Index, while the world oil price and the fluctuation of money supply M2 of the previous one and two months showed an impact in the same direction on this index. The differences in the regression results on the impact of exchange rate and oil price on the VN-Index compared to previous studies come from the characteristics of Vietnam's stock market, with the large capitalization of companies in the oil and gas sector, and the structure of Vietnam's economy with export heavily depends on FDI sector.
축전지는 차량을 기동할 때나 비상시의 제어전원으로서 철도차량의 구성품 중 매우 중요한 부분이다. 현재 널리 사용되고 있는 축전지로는 연축전지와 니켈카드뮴축전지 등이 있으며 점차 소형화 경량화 되어 가고 있는 추세이다. 또한 철도차량의 전자제어기술의 발달로 인하여 필요로 하는 전기용량이 늘어나고 있다. 따라서 다양한 종류의 고효율 축전지들이 신규 노선의 차량에 검토되고 있지만 철도차량용 축전지는 안전상으로 충분히 검증이 되어야 하며 또한 관리 측면에서도 어려움이 없어야 하는 요구조건으로 인하여 실제 적용하는 데에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 현재 철도차량에 적용된 축전지 사례를 조사하고 적용을 시도 중인 축전지들의 특성을 확인하여 안전 및 성능, 관리적인 측면에서 어떠한 문제가 있는지 검토하여 향후 축전지 발전 동향에 대하여 논하고자 한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권6호
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pp.925-937
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2008
본 논문에서는 주식시장에서 거래되는 다수의 주식거래종목들을 몇 개의 그룹으로 군집화하는 주제를 연구한다. 시간에 관계없이 분산이 일정한 ARMA모형과 다르게, 주가, 환율 등의 금융시계열자료에서는 조건부 이분산성을 따르게 된다. 또한, 많은 사람들이 금융시계열자료에서 관심을 갖는 것은 바로 이 변동성이다. 그러므로, 이 연구에서는 조건부 이분산성을 모형화하기에 적합하다고 알려진 일반화 조건부 이분산성 자기회귀모형에 초점을 맞춘다. 먼저 두 개의 주식종목들 사이에 변동성(volatility)의 유사성 그리고 구조의 유사성을 재는 거리를 정의하고, 모의실험을 수행한다. 실증자료로 최근 3년 동안 관찰된 국내 11개 주가의 수익률을 변동성과 구조에 따라 군집화한다.
신경회로망은 적합한 수학적 모델에 대한 가정 없이 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 예측에 필요한 입출력 관계를 정의할 수 있어서 주가 예측에 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 신경회로망 모델을 사용하여 일별 KOrea composite Stock Price Index (KOSPI) 종가를 예측한다. 예측된 종가를 기반으로 KOSPI에 연동해 변동하는 Exchange Traded Funds (ETFs)의 거래를 위한 알파 매매를 제안한다. 본 논문에 제안된 방법으로 KOSPI 예측 신경회로망 모델들을 구현하고 예측 정확도를 평가한다. 구현된 신경회로망 모델(NN1)의 학습 오차(MAPE)는 0.427, 평가 오차는 0.627이다. 평가용 데이터를 사용해 알파 매매를 시뮬레이션하면 수익률은 7.16 ~ 15.29 %를 보인다. 이는 125 거래일 데이터로 거둔 수익률로 제안된 알파 매매가 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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