• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권6호
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• pp.354-367
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• 2010

시계열 데이터에서 패턴을 분석하는 기법은 많은 발전이 이루어져 오고 있다. 그러나 주식시장의 경우 시계열 데이터임에도 불구하고 패턴 분석 및 예측은 많은 연구가 이루어지지 않고 있으며 예측도가 매우 낮다. 그 이유는 주가의 등락 자체가 본질적으로 무작위하다고 하면 어떠한 과학적 방법으로도 그 예측은 불가능하다. 본 연구에서는 주가의 등락이 보여주는 무작위성의 정도를 Kolmogorov 복잡도를 이용해 측정하여 그 무작위의 정도와 본 논문에서 제시한 반 전역정렬(semi-global alignment)로 예측할 수 있는 주가의 예측의 정확간의 깊은 상관관계가 있음을 보인다. 이를 위해서 주가지수의 등락을 양자화된 문자열로 변환하고 그 문자열의 Kolmogorov 복잡도를 이용해 주가 변동의 무작위성을 측정하였다. 우리는 KOSPI 주식 데이터 28년 690개의 데이터를 수집하여 이를 실험용 데이터로 사용하여 본 논문에서 제시한 방법의 의미를 평가하였다. 그 결과 Kolmogorov 복잡도가 높은 경우에는 변동 예측이 어려우며, Kolmogorov 복잡도가 낮은 경우에는 주식 변동 예측은 가능하나 3종류의 예측율에 대해서 투자자들이 관심이 많은 등락 예측율은 단기 예측은 12% 이상의 예측율을 보일 수 없으며, 장기 예측의 경우 54%의 예측율로 수렴함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권4호
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• pp.23-30
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• 2004

기존 웹의 단점을 보완하기 위해 시맨틱 웹 개념이 제안되었고, 시맨틱 웹에서 중요한 역할을 하는 온톨로지는 분산 독립된 형태로 개발되는 특성으로 인해 동일한 도메인에 대해 중복 저작될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 따라서 온톨로지의 공유와 재사용이 중요한 문제로 부각되고 있으며, 온톨로지 병합 덴 정렬이 한 해결책이 될 수 있다. 현재까지 제안된 반자동 방식의 온톨로지 병합 및 정렬 알고리즘은 온톨로지 전체에서 가지는 의미정보가 아닌 지역적 구문정보만을 이용하고, 반자동 작업 특징으로 인해 온톨로지 엔지니어에게는 지루한 작업이 되어 결과의 품질이 낮아질 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 지역 및 전역 의미집합 개념을 이용하여 이러한 단점을 개선한 온톨로지 병합 및 정렬 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 구현하여 OWL 언어로 작성된 온톨로지에 대해 실험한 결과 91%의 정확도를 보였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘을 이용하여 온톨로지 병합 및 정렬 작업을 수행하면 온톨로지 공유 및 재활용률을 높이고, 기존 온톨로지를 활용한 새로운 온톨로지의 저작시간도 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 온톨로지 매핑등 온톨로지들 간의 의미 정보 교환이 필요한 다른 어떤 분야에도 쉽게 적용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.113-120
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• 2009

온라인 게임에서의 언어폭력 문제는 매우 심각하지만 그에 대한 효과적인 정책이나 기술적인 방법은 부족한 상황이다. 온라인 게임 서비스 업체에서는 금칙어 리스트를 작성하여 Swear Filter를 이용한 고정된 형식의 문자열 검색 방식을 통해 문제를 해결하려고 하고 있으나 사용자들은 다양한 방법으로 욕설을 조합 또는 변형시켜 기존의 필터링을 회피하고 있다. 특히 한글은 욕설의 변형이 매우 쉬운 특성을 가지고 있다. 본 논문에는 한글에 기초한 변형 욕설을 효율적으로 탐색하여 걸러내는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘의 주된 특징은 변형 욕설의 표준형 변환과 자소단위의 반 전체 정렬(semi-global alignment), 이다. 실험 결과 저자들이 다양한 인터넷 게임 환경에서 직접 수집한 다종의 욕설 단어들에 대하여 약 90%의 우수한 필터링 성능을 보였다.