• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권10호
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• pp.9-21
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• 2020

The aim of this paper is to predict the Borsa Istanbul (BIST) 30 index movements to determine the most accurate buy and sell decisions using the methods of Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic Algorithm (GA). We combined these two methods to obtain a hybrid intelligence method, which we apply. In the financial markets, over 100 technical indicators can be used. However, several of them are preferred by analysts. In this study, we employed nine of these technical indicators. They are moving average convergence divergence (MACD), relative strength index (RSI), commodity channel index (CCI), momentum, directional movement index (DMI), stochastic oscillator, on-balance volume (OBV), average directional movement index (ADX), and simple moving averages (3-day moving average, 5-day moving average, 10-day moving average, 14-day moving average, 20-day moving average, 22-day moving average, 50-day moving average, 100-day moving average, 200-day moving average). In this regard, we combined these two techniques and obtained a hybrid intelligence method. By applying this hybrid model to each of these indicators, we forecast the movements of the Borsa Istanbul (BIST) 30 index. The experimental result indicates that our best proposed hybrid model has a successful forecast rate of 75%, which is higher than the single ANN or GA forecasting models.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.239-245
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• 2012

본 논문에서는 시간영역 및 주파수영역 성능지수와 클론 선택기반 유전자 알고리즘을 이용한 자기부상 RGV(Rail-Guided Vehicle)의 최적 PID 제어기 설계 기법을 제안한다. 일반적으로 RGV에 적용되는 흡인식 자기부상시스템은 시스템 자체의 불안정성을 내포하고 있으며, 오버슈트 및 정착시간을 고려한 설계가 요구되기 때문에 기존의 성능지수함수로는 원하는 성능을 얻기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 먼저 PID 제어기 설계에 사용되는 성능지수함수를 분석하고, 자기부상 RGV에 적합한 시간영역 및 주파수영역 성능을 고려한 새로운 성능지수 함수를 제안하였다. 또한, 클론선택 최적화기법을 적용하여 성능이 향상된 클론 선택기반 유전자 알고리즘을 제안하였다. 제안된 최적화 알고리즘과 성능지수함수의 성능을 평가하기 위하여 단순 유전자 알고리즘과 기존의 군집 최적화 기법인 PSO(Particle Swarm Optimization)를 이용하여 비교 시뮬레이션을 하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 최적화 기법들에 비해 자기부상 RGV의 최적 제어기 설계에 더 효과적임을 시뮬레이션을 통해 보였다.

• 한국양식학회지
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• 제20권4호
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• pp.255-259
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• 2007

우리나라 나로도, 태안, 영광 및 중국 보하이만에서 채집된 4개의 대하(Fenneropenaeus chinensis) 자연산 집단에 대한 유전학적 다양성 및 근연 관계를 AFLP 지문 분석을 통해 조사하였다. 5종의 primer 조합형을 이용한 AFLP 분석에서 각 집단으로 부터 $251{\sim}254$개의 bands를 얻어 분석한 결과, 집단내 다형 band의 출현 빈도는 4개 집단에서 $27.1{\sim}28.1%$로 유사하게 나타났고 이형접합율($0.1177{\sim}0.1288$)및 유전적 다양도($0.1099{\sim}0.1194$) 역시 4개 집단에서 동일한 수준을 보였다. Pairwise distance, 유전적 분화도(Fst index) 및 유전적 상동성 분석 역시 유사한 결과를 나타내어 본 연구에서 분석한 4개 대하 집단은 유전적으로 매우 밀접한 근연 관계를 나타내었고 특정 집단의 유전적 분화는 없는 것으로 판단되었다.

• 한국양식학회지
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• 제21권3호
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• pp.196-200
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• 2008

한국 고유종이며 멸종위기에 처해 있는 어름치 Hemibarbus mylodon 3집단 (북한강, 남한강, 임진강)의 유전적 다양성 및 집단의 유전적 구조를 분석하기 위하여 AFLP분석을 실시하였다. 총 15 primer 쌍을 이용한 3집단의 AFLP 분석에서 795개의 bands가 생성되었으며, 집단 내 다형 band의 출현 빈도는 3개 집단에서 북한강 11.9%, 남한강 11.1%, 임진강 13.4%로 유사하게 나타났고, 평균 유사도는 96.6%로 나타났다. 평균 이형 접합율(0.033-0.040)과 유전적 다양도(0.036-0.043)는 매우 낮은 값을 보였다. 3개의 집단의 Pairwise distance 및 pairwise fixation index 역시 매우 낮은 값을 나타내어 본 연구에서 분석한 어름치 3개 집단은 유전적으로 매우 밀접한 근연관계를 나타내었다. 이러한 결과는 추후 본 종의 복원 및 관리에 필요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제15권4호
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• pp.937-945
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• 2018

A probabilistic study of a reinforced earth wall in a frictional soil using the surface response methodology (RSM) is presented. A deterministic model based on numerical simulations is used (Abdelouhab et al. 2011, 2012b) and the serviceability limit state (SLS) is considered in the analysis. The model computes the maximum horizontal displacement of the wall. The response surface methodology is utilized for the assessment of the Hasofer-Lind reliability index and is optimized by the use of a genetic algorithm. The soil friction angle and the unit weight are considered as random variables while studying the SLS. The assumption of non-normal distribution for the random variables has an important effect on the reliability index for the practical range of values of the wall horizontal displacement.

• Smart Structures and Systems
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• 제15권1호
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• pp.227-244
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• 2015

This study develops a two stage procedure to identify the structural damage based on the optimized artificial neural networks. Initially, the modal strain energy index (MSEI) is established to extract the damaged elements and to reduce the computational time. Then the genetic algorithm (GA) and artificial neural networks (ANNs) are combined to detect the damage severity. The input of the network is modal strain energy index and the output is the flexural stiffness of the beam elements. The principal component analysis (PCA) is utilized to reduce the input variants of the neural network. By using the genetic algorithm to optimize the parameters, the ANNs can significantly improve the accuracy and convergence of the damage identification. The influence of noise on damage identification results is also studied. The simulation and experiment on beam structures shows that the adaptive parameter selection neural network can identify the damage location and severity of beam structures with high accuracy.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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• pp.399-408
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• 2001

This paper presents a simultaneous optimization approach of case-based reasoning (CBR) using a genetic algorithm(GA) for the prediction of stock price index. Prior research suggested many hybrid models of CBR and the GA for selecting a relevant feature subset or optimizing feature weights. Most studies, however, used the GA for improving only a part of architectural factors for the CBR system. However, the performance of CBR may be enhanced when these factors are simultaneously considered. In this study, the GA simultaneously optimizes multiple factors of the CBR system. Experimental results show that a GA approach to simultaneous optimization of CBR outperforms other conventional approaches for the prediction of stock price index.

• 한국재료학회지
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• 제27권6호
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• pp.312-317
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• 2017

In the construction of a white LED, the region of the red emission is a very important factor. Red light emitting materials play an important role in improving the color rendering index of commercial lighting. These materials also increase the color gamut of display products. Therefore, the development of novel phosphors with red emission and the study of color tuning are actively underway to improve product quality. In the present study, heuristic algorithms were used to search for phosphors capable of increasing the color rendering index and color gamut. Using a heuristic algorithm, the phosphors that were identified were $SrGe_4O_9:Mn^{4+}$ and $BaGe_4O_9:Mn^{4+}$. Emission spectra study confirmed that these phosphors emit light in the deep red wavelength region, which can fulfill the requirement for the improvement in color rendering index and color gamut for a white LED.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.602-604
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• 2017

인간의 수명이 늘어남에 따라 사람들은 건강하게 오래살고 싶은 욕구가 생기게 되었다. 특히 한국은 빠른 속도로 고령화 사회에 진입하였고, 고령화에 따른 질병의 증가로 의료비의 부담으로 이어졌다. 의료비 부담을 줄이기 위해 병의 치료보다는 예측과 예방이 중요하다. 개인의 유전자 정보를 측정하여 질병의 예측 및 예방을 할 수 있다. 개인의 유전자정보를 이용하기 위해서 한국인 질병과 표현형의 유전요인 발굴에 최적화된 SNP(80만개)과 GWAS를 통해 한국인의 유전정보를 파악하고 특정 집단의 유전적(체질적) 특성으로 각 개인의 유전자 정보를 분석한다. 본 논문은 특정 만성질환(비만, 당뇨 또는 심혈관계)집단을 분류할 수 있도록 분류 인덱스를 개발한다. 만성질환에 따른 맞춤식단 및 운동 관리를 위한 건강관리 서비스를 개발하고자한다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권3호
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• pp.334-340
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• 2019

Objective: The objective of this study was to investigate the genetic components of daily milk yield and to re-rank bulls in South Korea by estimated breeding value (EBV) under heat stress using the temperature-humidity index (THI). Methods: This study was conducted using 125,312 monthly test-day records, collected from January 2000 to February 2017 for 19,889 Holstein cows from 647 farms in South Korea. Milk production data were collected from two agencies, the Dairy Cattle Genetic Improvement Center and the Korea Animal Improvement Association, and meteorological data were obtained from 41 regional weather stations using the Automated Surface Observing System (ASOS) installed throughout South Korea. A random regression model using the THI was applied to estimate genetic parameters of heat tolerance based on the test-day records. The model included herd-year-season, calving age, and days-in-milk as fixed effects, as well as heat tolerance as an additive genetic effect, permanent environmental effect, and direct additive and permanent environmental effect. Results: Below the THI threshold (${\leq}72$; no heat stress), the variance in heat tolerance was zero. However, the heat tolerance variance began to increase as THI exceeded the threshold. The covariance between the genetic additive effect and the heat tolerance effect was -0.33. Heritability estimates of milk yield ranged from 0.111 to 0.176 (average: 0.128). Heritability decreased slightly as THI increased, and began to increase at a THI of 79. The predicted bull EBV ranking varied with THI. Conclusion: We conclude that genetic evaluation using the THI function could be useful for selecting bulls for heat tolerance in South Korea.