The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
/
v.11
no.2
/
pp.204-208
/
2018
In this paper, we proposed and evaluated the time series deep learning prediction model for learning fluctuation pattern of stock price. Recurrent neural networks, which can store previous information in the hidden layer, are suitable for the stock price prediction model, which is time series data. In order to maintain the long - term dependency by solving the gradient vanish problem in the recurrent neural network, we use LSTM with small memory inside the recurrent neural network. Furthermore, we proposed the stock price prediction model using bidirectional LSTM recurrent neural network in which the hidden layer is added in the reverse direction of the data flow for solving the limitation of the tendency of learning only based on the immediately preceding pattern of the recurrent neural network. In this experiment, we used the Tensorflow to learn the proposed stock price prediction model with stock price and trading volume input. In order to evaluate the performance of the stock price prediction, the mean square root error between the real stock price and the predicted stock price was obtained. As a result, the stock price prediction model using bidirectional LSTM recurrent neural network has improved prediction accuracy compared with unidirectional LSTM recurrent neural network.
Kim Jong-Hee;Shim Jang-Sup;Lee Dong-Ha;Jung Soon-Key
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2006.05a
/
pp.109-112
/
2006
최근 대용량 추천시스템에 대한 필요성이 증가하고 있고, 특히 대규모 인터넷 쇼핑몰을 위한 개인화 추천 시스템 구조에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 인터넷 쇼핑몰 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 사용자 정보의 일괄처리와 카테고리의 계층적 특성을 반영하면서 데이터 마이닝 기법을 활용하여 개인화된 추천 엔진을 대형 시스템에서 동작하도록 설계 하였다. 설계 구현한 시스템의 평가를 위해, 대형 쇼핑몰의 데이터를 이용하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 구하였다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
/
v.15
no.8
/
pp.5256-5262
/
2014
Recently, Distributed Denial of Service (DDoS) attacks, such as spreading malicious code, cyber-terrorism, have occurred in government agencies, the press and the financial sector. DDoS attacks are the simplest Internet-based infringement attacks techniques that have fatal consequences. DDoS attacks have caused bandwidth consumption at the network layer. These attacks are difficult to detect defend against because the attack packets are not significantly different from normal traffic. Abnormal traffic is threatening the stability of the network. Therefore, the abnormal traffic by generating indications will need to be detected in advance. This study examined the abnormal traffic detection technique using a forecasting model-based trend model.
This study examines the determinants of emergency care utilization and equity of access to care in elderly Koreans. Based on the data from the 2014 Korea Health Panel Survey, descriptive and logistic regression analysis was performed. The sample for this study was 1,313 individuals who participated in interviews. Predisposing factors such as age, sex, and education were significant determinants of emergency care utilization. Differences in need do not fully account for the original differences observed between subgroups of older Koreans. Health status was important determinant of older Koreans using emergency care services. Spending medical expense did not ameliorate the subgroup differences in the use of emergency care services. Nonetheless, spending medical expense remains a particularly important predictor of emergency care utilization. Health care reforms in Korea should continue to concentrate on insuring effective universal emergency care, implying that all older Koreans with need receive effective coverage. Future study is also needed to understand the access barriers that may exist for the selected demographic subgroups, i.e., those over 75, women, less educated persons, and those with higher medical expense.
Based on the fact that high similarities exist between viewpoints of multi-view images, MV-HEVC achieves high encoding efficiency by performing conventional temporal direction prediction in a single viewpoint as well as inter-view prediction between viewpoints. In this paper, we propose to integrate SHVC and MVC (Multi-view Video Coding) to implement scalable multi-view video encoder using HEVC as a base layer. According to experimental results, it is verified that the BD-PSNR improvement reaches up to 1.5dB while reducing the BD-Bitrate by around 50~60%.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
/
v.13
no.4
/
pp.199-207
/
2024
Local reservoirs are crucial sources for agricultural water supply, necessitating stable water level management to prepare for extreme climate conditions such as droughts. Water level prediction is significantly influenced by local climate characteristics, such as localized rainfall, as well as seasonal factors including cropping times, making it essential to understand the correlation between input and output data as much as selecting an appropriate prediction model. In this study, extensive multivariate data from over 400 reservoirs in Jeollabuk-do from 1991 to 2022 was utilized to train and validate a water level prediction model that comprehensively reflects the complex hydrological and climatological environmental factors of each reservoir, and to analyze the impact of each input feature on the prediction performance of water levels. Instead of focusing on improvements in water level performance through neural network structures, the study adopts a basic Feedforward Neural Network composed of fully connected layers, batch normalization, dropout, and activation functions, focusing on the correlation between multivariate input data and prediction performance. Additionally, most existing studies only present short-term prediction performance on a daily basis, which is not suitable for practical environments that require medium to long-term predictions, such as 10 days or a month. Therefore, this study measured the water level prediction performance up to one month ahead through a recursive method that uses daily prediction values as the next input. The experiment identified performance changes according to the prediction period and analyzed the impact of each input feature on the overall performance based on an Ablation study.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2004.10b
/
pp.451-453
/
2004
Product-Line 개발방법에서 가변성의 표현과 선택은 최종 Product의 형태를 결정하는 중요한 요소이므로 개발 전 단계에서의 일관성 있는 관리가 필요하다. 현재 Product-Line에서 가변성의 표현을 위한 다양한 방법들이 연구되고 있지만 실제적으로 개발 단계간의 가변성의 연관된 변화과정을 서술하고 관리할 수 있는 방법은 부족한 실정이다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발단계의 각 계층 간 가변성을 표현하는 방법을 정의하고 이 방법으로 Product-Line의 가변성이 효율적으로 관리될 수 있음을 증명한다. 본 논문에서 제안하는 Variation View를 이용하면 S/W 전체의 가변성의 변화를 한눈에 파악할 수 있고, 가변성 결정에 따른 소프트웨어 변화를 예측할 수 있으며, 향후 evolution 과정에서도 공통 아키텍처를 유연하게 확장할 수 있는 방법을 제공할 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
/
2000.05a
/
pp.203-206
/
2000
신경망을 이용해 고객집단을 분류하고 고객의 특성에 따라 세분화된 고객들에 대해 다단계 연관규칙을 적용해서 고객의 상품 구매패턴을 찾아 줌으로써 마케팅 전략 결정을 지원하는 구매패턴분류 시스템을 설계한다. 고객분류를 위한 신경망 시스템은 다층 퍼셉트론에 역전파 알고리즘을 이용한다. 주소, 구매금액, 구매횟수, 고객 구분, 상긴 등과 같은 고객정보를 입력층에 입력변수로 지정하고, 이에 따른 우량/일반고객을 출력변수로 지정한 후 신경망을 학습시키면, 실제의 우량/일반의 간과 예측되는 우량/일반의 값의 차이론 최소화시키면서 모형을 형성시켜 나가게 된다. 구매패턴 분류 시스템은 다단계 연관규칙을 이용한다. 고객분류 서브시스템을 통해 고객집단이 세분화되면 각각의 고객집단에 대해 TID와 품목 트랜잭션을 입력으로 cumulate 알고리즘과 개념계층을 이용해 일반화 과정을 수행하면서 빈발 항목을 찾게 되고 이론 근거로 항목간의 연관규칙을 찾아내게 된다.
Park, Dong-Suk;Song, Sun-Hee;Na, Ha-Sun;Kim, Moon-Hwan;Bae, Chul-Soo;Ra, Sang-Dong
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
v.9
no.2
/
pp.566-570
/
2005
생물학적 유전자 배열에서 다양한 레벨로 분자 세포 간 네트워크를 입증하여 고 처리를 응용하여 수치학적인 표현 모델 분석으로 정보공학 네트워크를 연구한다. 확률적 그래프 모델을 사용하여 네트워크의 계층적 구성 특성을 이용하여 생물학적 통찰력을 확률함수를 응용해 복잡한 세포 간 네트워크에 대한 고 대역 처리 데이터의 근원인 DNA 마이크로 배열을 응용하여 유전자 베이스네트워크 논리를 유전자 표현 레벨로 나타낸다. 유전자 데이터로부터 확률적 그래프 모델들을 추정 및 분석하고 논리적으로 예측하여 확률적 그래프 모델이 정보공학 네트워크로 확장 추론 한다.
In early 1990s, the Sea & Air Transport Cargoes (SATC) was increased annually with more than 50% rate due to the rising trade between Korea and China. However, after that, the increasing rate of the SATC was slowdown from the late 1990s, furthermore, recently it became sluggish and declined. This phenomenon is totally different compared to the skyrocketing trade volumes between two countries. In this respect, to forecast the SATC, draw out the factors for activation, and calculate the weight of priority of these factors are urgently needed. To achieve the research objectives, the ARIMA and Fuzzy-AHP were used as research methodology. The estimated volume of SATC using the data from year 2007 to 2012 on the ARIMA model, will be reached approximately 33,000 tons in year 2015. In the mean time, For drawing out and weighing the activation factors for SATC, the Fuzzy-AHP was adopted. As a result, 'Sea & Air transportation-related information system policies' is the most important factor among the principle criteria, and 'the construction of consolidation logistics center' is the most important factor among the 12 sub-principle criteria.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.