• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.499-501
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• 2004

본 논문에서 제안하는 웹 기반 멀티미디어 공동 작업 환경에서의 오류 문제를 위한 동시성 제어란 모든 시스템에 분산 시계를 설정하고 명령어에 분산 시계에서 받은 생성 시간(issuing time)을 실어 순서화 분산된 다른 시스템에게 명령어의 발생과 발생 시간을 알린다 발생된 명령어는 자신의 명령어를 먼저 실행하고, 다른 곳에서 도착한 명령어의 시간 값이 다를 경우에만 뷰를 재 생성한다. 이를 통해 비록 네트워크를 통한 동시성 제어 부담을 간접적으로 제거하고 사용자에서의 반응성을 증진시켰다. 즉, 오류 발생 시에 오류도 하나의 명령어로 취급하고 명령어와 오류가 동시에 발생할 시에 명령어를 순서화해 주는 문제에 대한 시스템을 기술한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.23-26
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• 2006

기존의 데이터 마이닝 예측 기법 중 회귀분석은 학습 단계에서 생성된 모델을 변경 없이 새로운 데이터에 적용하였다. 그러나 시계열 데이터에 모델 변경 없이 동일하게 적용하면 시간이 지남에 따라 정확도가 낮아지는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 시간에 따라 변화하는 시계열데이터의 특성을 고려하여 점진적으로 회귀 모델을 갱신하는 기법을 제안한다. 이 기법은 입력되는 모든 데이터를 회귀 모델에 적용하여 점진적으로 모델을 갱신한다. 제안된 기법의 타당성은 RME(Relative Mean Error)와 RMSE(Root Mean Square Error)를 이용하여 측정하였다. 정확도 측정 실험 결과 제안 기법인 IMQR(Incremental Multiple Quadratic Regression) 기법이 MLR(Multiple Linear Regression), MQR(Multiple Quadratic Regression), SVR(Support Vector Regression) 기법에 비해 RME 가 평균 2%, RMSE 가 평균 0.02 정도 우수한 결과를 얻었다.

• 한국동물학회:뉴스레터
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• 제18권1호
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• pp.10-15
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• 2001

사람의 체세포가 분열수명에 한계가 있다는 것은 1960년대 초기에 보고되었으며 이것은 artifact가 아니며 세포자신이 가지는 프로그램에 의한 것임이 보고된 것은 최근의 일이다. 그러나 이 프로그램 안에 체세포가 실지로 증식을 정지하는 시기, 모든 세포노화의 타이밍이 어떻게 설정되는가\ulcorner 에 대해서는 아직 알 수 없다. 한편 노화세포가 왜 증식할 수 없는가\ulcorner 에 대해서는 세포주기를 조절하는 유전자에 관한 최근의 연구에 의해 상당부분 밝혀졌다. 또한 분열회수를 인식하는 분열시계의 진행은 세포증식을 억제하는 유전자의 발현을 촉진하여 증식을 정지시킨다. 분열시계를 정지시킨 세포는 기본적으로 무한히 분열하는 것이 가능하다. 분열시계를 정지시키는 주역은 telomerase이다. 정상 세포에서는 생식소(生殖巢)에 존재한다. 대부분의 정상체세포, 세포조직에는 없으나 대부분의 암에서 존재한다. 본 논단에서는 전반부에 노화를 후반부에 암에 관해서 분자세포생물학 차원에서 최근 연구성과를 중심으로 살펴보고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.334-336
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• 1999

본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 임의 계수의 이동평균 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 응용분야와 분석하려고 하는 시계열 데이터의 특성에 따라 잡음의 영향을 줄이는 정도와 경향을 파악하는 주기가 달라지므로 이동평균 계수의 선택도 달라진다. 본 논문에서는 하나의 이동평균 계수에 대해서 생성한 인덱스만을 이용하여 인덱스가 생성되어 있지 않은 계수에 대해서도 탐색을 수행하는 방법을 제안한다. 이때, 제안된 탐색 기법이 질의 결과로 반환되어야 할 서브시퀀스를 모두 찾아내지 못하는 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 실험 결과, 모든 이동평균 계수에 대해 인덱스가 생성되어 있는 경우와 비교하여 탐색 성능의 저하는 42%이내였으며, 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 초대 2.7배 우수하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.58-59
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• 2023

클라우드 애플리케이션의 성능 모니터링 방법에는 클라우드 소프트웨어 스택의 인프라, 플랫폼 및 애플리케이션 계층에서 수집한 시계열 데이터 분석이라는 방법이 존재한다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서 운영되는 서비스 간의 런타임 종속성을 분석하는 것은 클라우드 리소스 관리를 수행하기 위해 필요한 단계이다. 본 논문에서는 Bi-LSTM 기법을 활용해 클라우드 애플리케이션의 관계를 분석하고 종속성을 찾아 모니터링 성능을 향상시키는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라우드 스택의 모든 계층으로부터 시계열 데이터를 수집하여 인공지능 모델을 훈련, 재훈련 및 업데이트 과정을 진행한다. 본 논문에서는 Bi-LSTM 모델을 활용하여 훈련 중에 학습된 성능 메트릭 간의 종속성을 발견한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제19권5호
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• pp.491-496
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• 2013

수면비행선박의 지위가 국제해사기구(IMO)에서 선박으로 분류하는 것으로 결론지은 이후, 국내외적으로는 몇몇 규칙과 권고 사항들이 개정 및 승인되었다. 하지만 정작 수면비행선박의 종류 및 운항특성을 고려한 항법에 관해서는 규정이 미비하고, 수면비행선박간 항법에 관련해서는 규정이 되어 있지 않다. 이러한 상황에서, 현행 법령상에 다른 선박들과 수면비행선박간의 책임 관계를 명확히 하기 위하여 서로 시계에 항법상의 수면비행선박 관련 규정을 모든 시계로의 항법상으로 이동할 것과 수면비행선박간 안전통항을 확보하기 위하여 타입 'B'와 'C'의 수면비행선박이 타입 'A'의 수면비행선박을 피항해야 한다는 규정이 신설되어야 한다고 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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• pp.603-603
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• 2015

모든 외재적 형식의 가뭄을 모니터링하고 예측 및 평가하기 위해서는 가뭄지수가 필수적 요소로써 이용된다. 일반적으로 가뭄지수는 단일지수(single index), 다중지수(multiple index), 복합지수(composite index)로 분류되며 대부분 강수량, 유출량, 토양 수분량 등과 같은 하나의 변수만을 사용하는 단일지수이다. 가뭄지수는 가뭄평가에 있어서 각각의 장단점이 있다. 하나의 변수를 사용하는 가뭄지수는 계산이 간편하지만 가뭄의 물리적 특성을 정확하게 반영할 수 없기 때문에 신뢰할 수 있는 가뭄평가에 충분하지 않다. CDI(Composite Drought Index)는 PDSI(Palmer Drought Index), ADI(Aggregate Drought Index), SWSI(Surface Water Supply Index)와 같은 다중지수의 개념을 착안하여 고안되었으며, 모든 가뭄 형태(농업적 수문학적 기상학적)와 관련된 강우량, 유출량, 정규식생지수(NDVI)를 변수로써 사용하였다. NDVI는 MODIS(Moderate resolution imaging spectroradiometer)에서 제공하는 16일 간격의 위성자료를 이용하여 계산되었고 이와 시간 스케일을 맞추기 위해 나머지 두 변수 또한 16일 시계열을 사용하였다. CDI는 (1)각 변수들의 시계열을 행렬로 나타내고 (2)이것을 정규화하여 무차원 행렬로 변환한 후 (3)연구 지역의 최고습윤상태(most wet condition) 및 최고건조상태(most dry condition)의 차이값을 기반으로 하여 산정된다. 본 연구에서는 상대적으로 다른 유역에 비해 장기적이고 연속적인 자료를 확보할 수 있으며 농경지와 산림지역 비율이 높은 낙동강 유역을 대상유역으로 설정하였으며, 2001-2013년 기간의 자료를 이용하였다. 그 결과 연구 기간 중 실제 발생했던 가뭄을 반영하는 것을 확인하였다. 또한 CDI는 다양한 변수의 활용으로 가뭄의 물리적 특성의 반영이 가능하며 연구 지역의 기상 조건에 직접적으로 관련된 결과를 나타낸다. 자료의 가용성에 따라 적용범위가 제한적일 수 있으나 입력값으로 사용된 변수와 시계열을 편의와 효율에 따라 유연하게 적용할 수 있다. 따라서 CDI는 농업적, 수문학적, 기상학적 가뭄의 모든 관점을 통합하는 실용적 가뭄지수로써 사용될 수 있는 가능성을 포함하고 있다.

• 재무관리연구
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• 제14권3호
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• pp.23-56
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• 1997

본 연구는 주식의 시장가치와 거래빈도, 기관지분비율, 거래량 등에 따라 주식수익률의 시계열상관이 일정한 패턴을 갖는 것으로 나타나고 있다는 사실을 실증적으로 확인하고, 주식수익률의 시계열상관에 주된 영향을 미치는 요인을 횡단면 분석방법을 이용하여 살펴보고 있다. 1985년부터 1995년까지의 기간에 걸친 일별수익률자료를 이용하여 분석한 결과를 요약하면, 1) 규모, 거래빈도, 기관지분비율, 거래량 등이 작은 주식들로 구성된 포트폴리오일수록 수익률이 강한 양의 자기상관을 갖게 되며, 또한 그러한 변수들의 크기가 큰 주식들로 구성된 포트폴리오의 수익률에 대하여 후행하는 관계에 있다는 보여주고 있다. 2) Lo and MacKinlay(1990a)의 비거래모형을 이용한 분석결과에서는 한국주식수익률의 시계 및 상관이 전적으로 비거래로 인하여 나타나는 현상이 아니라는 것을 보여주고 있다. 3) 시계열상관의 정도를 나타내는 후행척도를 상기한 변수들에 대하여 회귀분석한 결과는 모든 변수들이 주식수익률의 시계열상관에 동시적으로 영향을 주고 있다는 것을 보여준다. 특히 시계열상관을 야기하는 요인들 중에서 거래빈도는 분석기간에 관계없이 항상 시계열상관에 음의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 기관지분비율과 거래량은 분명히 시계열상관에 음의 영향을 미치지만, 분석기간에 따라 유의성에 다소 차이를 보여주고 있다. 수익률의 변동성은 전반기의 경우에 시계열상관과 음의 관계를, 후반기의 경우에는 양의 관계를 갖는 것으로 나타나고 있다. 이러한 검증결과들로 미루어, 한국주식수익률의 시계열상관은 주가의 반응에 영향을 주게되는 시장구조나 투자패턴 등이 전 후반기에 있어서 서로 다르기 때문에 나타나는 현상으로 보인다.력(事前賣却努力)이 협의발행하에서 더 높았으나 발행일 직후의 주가회복은 보이지 않아 인수방식에 따른 가격안정화(價格安定化) 노력의 차이는 없었다. 발행기업들간의 주가차별화의 정도를 분석한 결과 협의발행에서 인회활동(認淮活動) (certification effects)을 더 잘 할 수 있다는 사실을 지지하지 못했다.범위(範圍)에 벗어나 한국주식시장(韓國株式市場)에서 주식시장(株式市場)의 비효율성(非效率性)을 배제할 수 없는 것으로 나타났다. 뿐만 아니라 차기에도 이어지고 화폐량과 소득이 주가의 결정에 영향을 미치고 있으며 다른 금융변수(金融變數)들은 영향을 미치지 않고 있다. 그러나 실질화폐잔고와 실질주가 장단기수익비율 화폐차등수익률과 소득변화률과는 장기적(長期的) 정상적(定常的) 균형관계(均衡關係)를 형성하고 있다. 따라서 장기적 관점에서 증권시장은 경제성장을 위한 통화정책과 각 분야의 균형적 성장을 유발할 수 있는 재정정책(財政政策)이 요청되고 있다. 위의 논의에서 유추할 수 있는 것은 화폐의 영향을 완화시키기 위하여 option시장의 개발과 농산물, 광물, 기타 실물 및 금융에 대한 선물시장의 개설이 요청된다. 이와 같은 시장을 통하여 통화 정책이 증권시장에 미치는 과도한 효과를 축소시켜 합리적이고 건전한 증권시장(證券市場)의 발전(發展)과 금융시장(金融市場)의 원활한 발전이 이룩될 수 있을 것이다. 자본시장이론(資本市場理論)에서는 화폐는 무시하고 실물적인 관점에서 증권가격의 결정을 연구하거나 위험분석에 주안점이 주어져 왔었다. 본 연구를 통하여 통화정책의 결과가 자본시장에 직접적으로 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 통화금융정책과 주가의 유기적 관계를 확인한 본 논문의 결과를 정책당국이 참고하여

• 한국측량학회지
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• 제28권3호
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• pp.361-367
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• 2010

이 연구에서는 국토지리정보원 14개 GPS 상시관측소에서 수집된 약 5년간의 GPS 자료를 고정밀 처리하여 연속적인 수직좌표 시계열을 생성하였다. 그리고 1차 선형회귀식을 사용하여 GPS 상시관측소 속도를 계산하였으며, GPS 수직좌표 변동 경향을 분석하기 위해 주성분분석을 실시하였다. 가장 우세한 성분의 신호를 나타내는 모드 1을 대상으로 분석한 결과 약 4.2mm/yr의 수직 속도가 산출되었다. 그리고 모드 1의 고유 벡터 값에서 일관성을 보였다. 따라서 분석대상 기간 동안에는 모든 관측소가 일제히 상승하는 신호를 보이고 있음을 알 수 있었다. 또한 14개 GPS 상시관측소 시계열에서 주성분분석을 통해 산출된 모드 1 신호를 제거하고 모드 1의 신호 제거 전 후에 따른 관측소 수직좌표 시계열의 정밀도 변화를 분석하였다. 그 결과, 수직좌표 시계열의 정밀도는 평균 34.8% 향상되었다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.1-17
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• 2013

본 연구에서는 시계열 예측을 위해 선형 모형과 비선형 모형의 하이브리드 모형 및 순수 모형의 성과를 비교 평가하였다. 이를 위해 5가지 서로 다른 패턴을 가지는 데이터를 생성하여 시뮬레이션을 진행하였다. 본 연구에서 고려한 선형 모형은 AR(autoregressive model)과 SARIMA(seasonal autoregressive integrated moving average model)이고 비선형 모형은 인공신경망(artificial neural networks model)과 GAM(generalized additive model)이다. 특히, GAM은 여러 장점에도 불구하고 시계열 예측을 위한 비선형 모형으로 기존 연구들에서는 거의 쓰이지 않았던 모형이다. 시뮬레이션 결과, seasonality를 가지는 시계열에 대해서는 AR 및 AR-AR 모형이, trend를 가지는 시계열에 대해서는 SARIMA 및 SARIMA와 다른 모형의 하이브리드 모형이 다른 모형에 비해 높은 성과를 보였다. 한편, 인공신경망과 GAM을 비교하면, 트렌드와 계절성이 더해진 시계열에 대해 SARIMA와 GAM의 하이브리드 모형이 거의 모든 노이즈(noise) 수준에 대해 높은 성과를 보인 반면, 노이즈 수준이 미미한 경우에 한해 SARIMA와 인공신경망의 하이브리드 모형이 높은 성과를 보였다.