• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제22권2호
• /
• pp.255-267
• /
• 2011

국내 정치적 사회적 경제적 요인 및 국제 정치 상황, 해외 경제 동향 등의 요인들을 비롯한 IMF이후의 금융시장 개방에 따른 외국투자자본의 유출입으로 인하여 한국 금융시장의 불확실성은 더욱 증가되었다. 특히 투자자들은 의사결정에 더 많은 혼돈을 겪게 되었고 투자 시 도움을 줄 수 있는 보다 유용한 도구들을 필요로 하게 되었다. 본 연구는 시스템 트레이딩을 이용하여 선물시장에서 거래 할 때 최적의 매매 타이밍을 알아보고 이에 적합한 전략을 알아보는 것이 목적이다. 패턴인식 알고리즘인 동적 시간 와핑 (DTW; Dynamic Time Warping) 알고리즘을 이용하여 빈도별 (10분, 30분, 60분, 일 별) 유사 패턴을 찾아내고 최적의 매매 타이밍을 분석한다. 이를 위해 주식시장의 대표적인 패턴들을 알아보고, 유사한 패턴을 보이는 기간을 DTW를 이용하여 빈도별로 분석한다. 유사한 패턴들의 검증을 위해 기술적 지표들의 개별 전략을 적용한 거래 시뮬레이션을 실시한다. 시뮬레이션 결과 대부분 30분 데이터에 적용된 전략들이 높은 수익률을 가져왔다.

• 정보관리학회지
• /
• 제36권4호
• /
• pp.83-105
• /
• 2019

본 연구는 시계열 특성을 갖는 데이터의 패턴 유사도 비교를 통해 유사 추세를 보이는 키워드를 자동 분류하기 위한 효과적인 방법을 제안하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 대량의 웹 뉴스 기사를 수집하고 키워드를 추출한 후 120개 구간을 갖는 시계열 데이터를 생성하였다. 제안한 모델의 성능 평가를 위한 테스트 셋을 구축하기 위해, 440개의 주요 키워드를 8종의 추세 유형에 따라 수작업으로 범주를 부여하였다. 본 연구에서는 시계열 분석에 널리 활용되는 동적 시간 와핑(DTW) 기법을 기반으로, 추세의 경향성을 잘 보여주는 이동평균(MA) 기법을 DTW에 추가 적용한 응용 모델인 MA-DTW를 제안하였다, 자동 분류 성능 평가를 위해 k-최근접 이웃(kNN) 알고리즘을 적용한 결과, ED와 DTW가 각각 마이크로 평균 F1 기준 48.2%와 66.6%의 최고 점수를 보인 데 비해, 제안 모델은 최고 74.3%의 식별 성능을 보여주었다. 종합 성능 평가를 통해 측정된 모든 지표에서, 제안 모델이 기존의 ED와 DTW에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 대한환경공학회지
• /
• 제29권8호
• /
• pp.944-949
• /
• 2007

연속 회분식 반응기에서 측정되는 기초 상용계측기의 프로파일은 공정 내에서 행해지는 제거반응의 진행 정도에 대한 정보를 제공할 수 있다. 특히 ORP(산화환원전위, Oxidation-Reduntion Potential, ORP) 프로파일에서 관찰되는 탈질 완료를 알리는 굴곡점(nitrate knee point, NKP)을 이용한 탈질 반응의 완료 감지는 널리 알려진 응용사례라고 할 수 있다. 그러나 ORP 굴국점의 재현성이 부족하고, ORP 신호 자체가 가지는 잡음 등의 문제로 탈질 반응의 완료를 감지한 공정 제어의 현장 적용은 미비한 상태이다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 극복할 수 있는 대안으로 ORP 프로파일의 패턴을 인지하여 탈질의 종료 여부를 진단할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 동적 시간 와핑 방법을 사용하여 패턴인지를 수행한 결과, ORP 굴곡점의 출현 여부와 상관없이 공정의 탈질 완료 여부를 감지할 수 있었다.

• 산업융합연구
• /
• 제20권8호
• /
• pp.77-84
• /
• 2022

본 연구는 기계 학습 기반의 자동 분류 기법을 적용함으로써 유망 기술의 선정 과정에 활용할 수 있는 의사결정 지원 시스템의 구현 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 연구 수행을 위해 전체 시스템의 아키텍처를 구축하고 세부 연구 단계를 진행하였다. 우선, 유망 기술 후보 아이템을 선정하고 빅데이터 시스템을 활용하여 추세 데이터를 자동 생성하였다. 기술 발전의 개념 모델과 패턴 분류 체계를 정의한 후 자동 분류 실험을 통해 효율적인 기계 학습 방안을 제시하였다. 마지막으로 시스템의 분석 결과를 해석하고 활용 방안을 도출하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 동적 시간 와핑(DTW) 기법과 k-최근접 이웃(kNN) 분류 모델을 결합한 DTW-kNN 기반의 분류 실험에서 최대 87.7%의 식별 성능을 보여주었으며, 특히 추세의 변동이 심한 'eventual' 정의 구간에서는 유클리디언 거리(ED) 알고리즘 대비 39.4% 포인트의 최대 성능 차이를 보여주어 제안 모델의 우수함을 확인할 수 있었다. 또한, 시스템이 제시하는 분석 결과를 통해, 대량의 추세 데이터를 입력받아 유형별로 자동 분류하고 필터링하는 과정에 본 의사결정 지원 시스템을 효과적으로 활용할 수 있음을 확인하였다.

• 대한환경공학회지
• /
• 제31권2호
• /
• pp.102-108
• /
• 2009

연속회분식반응기에서 측정되는 기초상용계측기의 프로파일은 공정 내에서 수행되는 유기오염물질 및 영양염류 제거반응의 진행 정도에 대한 정보를 제공할 수 있다. 특히 호기성 반응구간에 측정되는 pH나 DO, ORP의 변곡점 등의 정보를 이용한 반응 종료 감지는 널리 알려진 응용사례라고 할 수 있다. 그러나 이러한 정보들은 반응의 종료 여부에 대한 정보를 제공할 뿐, 현재 공정에 가해지는 부하에 대한 정보를 제공하지는 못한다. 본 논문에서는 운전자에게 공정 유입수 내의 호기적 반응을 요하는 부하, 즉 암모니아 부하 및 유기물 부하의 고/중/저에 관한 정보를 제공할 수 있는 기초상용계측기의 정보를 활용한 진단 알고리즘을 개발하였다. 본 알고리즘으로 인해, 연속회분식반응기를 운전할 시에 수시로 변화하는 유입수의 부하를 습식분석 없이 자동 계측기 프로파일로부터 얻어낼 수 있을 것으로 사료된다.