• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1997.07b
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• pp.597-599
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• 1997

무인 헬리콥터의 자세 정보를 계측할 수 있는 액체형 균형센서의 특성에 대해 연구하였다. 액체형 균형센서는 시간경과에 따른 누적오차가 없으므로 헬리콥터에 장착하면 장시간동안 균형을 유지시킬 수 있다. 제작된 균형센서의 각 전극에서 측정된 전압으로부터 기울어진 각도를 추정하기 위해 균형센서를 전기적으로 해석하고 측정된 전압과 각도사이의 환산모델을 유도하였다. 구해진 환산모델의 정확성을 실험을 통하여 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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• 2004.04a
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• pp.115-116
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• 2004

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.17 no.5 s.78
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• pp.605-615
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• 2005

Experimental and analytical work was conducted to investigate the relations of axial force and deformational capacity of concrete-filled square steel tube columns. The test series consisting of 36 columns were tested under the constant axial load and horizontal cyclic load. The axial force of the columns that resisted under the cyclic lateral load was defined as a certified strength of limit axial force. The analytical model was defined as a cantilever beam-column. The axial force of the beam-column that resisted under the cyclic lateral load was defined as an accumulated certified strength of limit axial force. The purpose of this study is to investigate the certified strength of limit axial force of concrete-filled steel tube beam-columns, which were subjected to both axial and lateral load condition corresponding to a given constant rotation angle. Another purpose of this study is to discuss the comparison of the certified strength of limit axial force of concrete and the accumulated certified strength of limit axial force of concrete-filled steel tube columns.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.10 no.3
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• pp.165-175
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• 2006

To analyze the deformation and failure of slopes, generally, two types of model, Polynomial model and Growth model, are applied. These two models are focused on the behavior of the slope by time. Therefore, this research is more focused on predicting of slope failure than analyzing the slope behavior by time. Generally, Growth model is used to analyze the soil slope, to the contrary, Polynomial model is used for rock slope. However, 3-degree polynomial($y=ax^3+bx^2+cx+d$) is suggested to combine two models in this research. The main trait of this model is having an asymptote. The fields to adopt this model are Gosujae Danyang(soil slope) and Youngduk slope(rock slope), which are the cut-slope near national road. Data from Gosujae are shown the failure traits of soil slope, to the contrary, those of Youngduk slope are shown the traits of rock slope. From the real-time monitoring data of the slope, 3-degree polynomial is proved as excellent system to analyze the failure and behavior of slope. In case of Polynomial model, even if the order of polynomials is increased, the $R^2$ value and shape of the curve-fitted graph is almost the same.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.377-396
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• 2023

As the cryptocurrency market continues to grow, it has developed into a new financial market. The need for investment strategy research on the cryptocurrency market is also emerging. This study aims to conduct an empirical analysis on an investment methodology of cryptocurrency that combines short-term trading strategy and deep learning. Daily price data of the Ethereum was collected through the API of Upbit, the Korean cryptocurrency exchange. The investment performance of the experimental model was analyzed by finding the optimal parameters based on past data. The experimental model is a volatility breakout strategy(VBS), a Long Short Term Memory(LSTM) model, moving average cross strategy and a combined model. VBS is a short-term trading strategy that buys when volatility rises significantly on a daily basis and sells at the closing price of the day. LSTM is suitable for time series data among deep learning models, and the predicted closing price obtained through the prediction model was applied to the simple trading rule. The moving average cross strategy determines whether to buy or sell when the moving average crosses. The combined model is a trading rule made by using derived variables of the VBS and LSTM model using AND/OR for the buy conditions. The result shows that combined model is better investment performance than the single model. This study has academic significance in that it goes beyond simple deep learning-based cryptocurrency price prediction and improves investment performance by combining deep learning and short-term trading strategies, and has practical significance in that it shows the applicability in actual investment.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.95-98
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• 2010

수질오염총량제가 도입되면서 각 지방자치단체는 허용배출량을 산정하기 위하여 QUAL2E 수질모델을 이용한 수질모의를 적극적으로 활용하고 있다. 그러나 수질모의 수행에 필요한 입력 자료를 작성하기 위하여 많은 시간이 소요되기 때문에 시간 및 경제적 손실을 가져오고 있다. 따라서 본 연구에서는 수질모의 입력 자료를 자동으로 작성하기 위하여 오염원 DB와 수리계수 DB 및 한국형 리치파일을 연계할 수 있는 데이터모델을 수립하였다. 모델을 이용하여 수질모의 대상하천의 기본 정보를 한국형 리치파일에서 얻은 후 오염원 DB와 표준유역명으로 연계하여 오염원 정보를 추출토록 하였다. 아울러 수리계수 DB에서 하천코드와 상류지점으로부터 누적거리를 이용하여 대상 하천의 수리계수를 추출하였다. 이는 모의대상하천을 선택하였을 때 자동으로 수질모의 입력 자료를 작성할 수 있는 모듈을 개발할 수 있도록 지원이 가능하다. 이러한 모델의 개발을 통하여 다양한 기관에서 중복 구축하던 수질모의 자료의 통합관리가 가능하며, 나아가 수질모의 입력 자료의 작성을 자동화함으로써 시간 및 비용 절감에 기여가 클 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2002.11a
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• pp.490-501
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• 2002

기업의 생산성향상과 이익률에 영향을 줄 수 있는 지식이 경제 전반에 확산되어 나가는 과정은 한 나라의 경제발전속도에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 기업 측면에서는 도입하려는 기술이 도입 후에 그 기업의 이익을 높여 줄 수 있다면 도입하지 않을 이유가 없다. 하지만 미래 수요의 불확실성이나 기술발전 방향의 불확실성 등으로 해서 기업으로서는 도입 후의 이익을 정확히 사전적으로 측정하기는 어렵다. 본 논문에서는 학계에서 일반적으로 사용되고 있는 두 가지 지식확산 모델을 설명하고자 한다. 그 하나는 하나의 새로운 기술이나 상품이 시간이 흐름에 따라 어떻게 전체 사용 가능자(population)에게 확산되는 지를 보여주는 1) Epidemic Diffusion Model (흔히 5자형 - Sigmoid - 모델이라고도 한다. )과 어떤 도입자가 어느 시점에서 대상이 된 새로운 기술을 도입할 것인지 아닌지를 결정하는 모델로서 2) Probit Diffusion Model (프로빗 모델)을 중심으로 한다 그리고 이러한 지식확산과정과 속도에 영향을 줄 수 있는 기업 내부적 요인으로서 도입하고자 하는 기업의 누적된 경험이 중요하다는 것과 기업 외부적 요인으로서 네트웍 효과와 같은 요인들을 설명하였다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.11a
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• pp.490-501
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• 2002

기업의 생산성향상과 이익률에 영향을 줄 수 있는 지식이 경제 전반에 확산되어 나가는 과정은 한 나라의 경제발전속도에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 기업 측면에서는 도입하려는 기술이 도입 후에 그 기업의 이익을 높여 줄 수 있다면 도입하지 않을 이유가 없다. 하지만 미래 수요의 불확실성이나 기술발전 방향의 불확실성 등으로 해서 기업으로서는 도입 후의 이익을 정확히 사전적으로 측정하기는 어렵다. 본 논문에서는 학계에서 일반적으로 사용되고 있는 두 가지 지식확산 모델을 설명하고자 한다. 그 하나는 하나의 새로운 기술이나 상품이 시간이 흐름에 따라 어떻게 전체 사용 가능자(population)에게 확산되는 지를 보여주는 1) Epidemic Diffusion Model (흔히 S자형 - Sigmoid - 모델이라고도 한다.)과 어떤 도입자가 어느 시점에서 대상이 된 새로운 기술을 도입할 것인지 아닌지를 결정하는 모델로서 2) Probit Diffusion Model (프로빗 모델)을 중심으로 한다. 그리고 이러한 지식확산과정과 속도에 영향을 줄 수 있는 기업 내부적 요인으로서 도입하고자 하는 기업의 누적된 경험이 중요하다는 것과 기업 외부적 요인으로서 네트웍 효과와 같은 요인들을 설명하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2013.10a
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• pp.70-73
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• 2013

자연어처리에서는 많은 모듈들이 파이프라인 방식으로 연결되어 사용되나, 이 경우 앞 단계의 오류가 뒷 단계에 누적되는 문제와 앞 단계에서 뒷 단계의 정보를 사용하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 파이프라인 방식의 문제를 해결하기 위해 사용되는 일반적인 결합 학습 방법을 확장하여, 두 작업이 동시에 태깅된 학습 데이터뿐만 아니라 한 작업만 태깅된 학습데이터도 동시에 학습에 사용할 수 있는 결합 학습 모델을 Latent Structural SVM을 확장하여 제안한다. 실험 결과, 기존의 한국어 띄어쓰기와 품사 태깅 결합 모델의 품사 태깅 성능이 96.99%였으나, 본 논문에서 제안하는 결합 학습 모델을 이용하여 대용량의 한국어 띄어쓰기 학습데이터를 추가로 학습한 결과 품사 태깅 성능이 97.20%까지 향상 되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.380-384
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• 2010

기후온난화, 국지성 호우 및 대규모 태풍으로 인한 피해가 증대되면서 사회 경제적 손실 또한 날로 증가하고 있어 재해로 인한 피해 발생가능성을 효율적으로 예측하는 모델을 통한 선제적 대응이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석 방법은 주로 확률 통계기법을 기반으로 하는 연구가 주류를 이루었으나, 본 논문에서는 포착된 현상의 데이터를 이용해 그 데이터를 지배하는 경험적 규칙성을 학습하고 획득하는데 다른 기법보다 탁월한 성능을 가진 신경망 모델을 적용하여 자연재해 피해예측 모델을 연구하였다. 1991년부터 2005년 사이에 우리나라에서 발생한 자연재해의 피해자료와 기상개황 자료를 이용하여 지역별 자연재해로 인한 피해를 예측하는 신경망 모델은 우리나라 232개 행정구역에 대하여 누적강우량과 최대풍속, 그리고 재해사상 발생 5일 이내의 선행강우량을 입력변수로 하고 총 피해액을 출력변수로 한다. 또한 학습을 통한 최적의 해를 찾기 위해 신경망의 매개변수 학습률, 모멘텀, 편의값을 유전자알고리즘으로 결정하여 학습을 수행 하였다.