• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권4호
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• pp.732-741
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• 2001

관계형 데이타베이스 시스템에서 결합 연산자는 데이타 베이스 절의를 구성하는 연산자들 중 가장 많은 처리시간을 요구한다. 따라서 이러한 결합 연산자를 효율적으로 처리하기 위해 많은 병렬 알고리즘들이 수개되었다. 그 중 다중 해쉬 결합 질의의 처리를 위해 할당트리를 이용한 방법이 가장 우수한 것으로 알려져 와싸. 그러나 이 방법은 할당 트리의 각 노트에서 필연적인 지연이 발생되는데 이는 루플 실험단계에서 외부 릴레이션을 디스트로부터 페이지 단위로 읽는 비용과 이미 읽는 페이지에 대한 해쉬 결합 비용간의 실행시간 차이에 의해 발생하게 된다. 이는 페이지 실행시간 동기화 기법을 이용하여 할당 트라 한 노드에서의 실행시간을 줄일 수 있었다. 본 논문에서는 한 노드에서의 성능 개선 효과를 할당 트리 전체로 확장하여 전체 다중 해쉬 결합의 성능 분석을 수행하였으며 한정된 프로세서 환경 하에서 입력 릴레이션 수와 할당된 프로세서 수와의 관게에 따른 효율적인 다중 해쉬 결합 알고리즘을 제안하였다. 그리고 분석적 비용 모형을 세워 기존 방식과의 다양한 성늘 분석을 통해 비용 모형의 타당성을 입증하였다.

• 자원리싸이클링
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• 제29권6호
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• pp.3-14
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• 2020

석탄재로부터 희토류 회수에 관한 연구 자료를 분석 및 검토하였다. 석탄재로부터 희토류 회수를 위해 적용된 선별 실험은 주로 PC 보일러로부터 발생된 석탄재를 대상으로 입도분리, 자력, 비중 및 부유선별법 등을 이용해 연구하였다. 선별 공정을 통해 희토류 성분의 농축 가능한 수준은 수 천 ppm 정도로 낮게 확인되었고, 선별 공정 이후 회수된 산물을 대상으로 습식 제련 공정을 통한 추가 농축 처리가 필요한 것으로 확인되었다. 침출 공정에서는 석탄재의 희토류 성분을 침출 향상을 위해 알칼리 용융과 같은 전처리 후, 침출공정에 적용하는 것이 효율적인 공정으로 확인되었다. 세계적 희토류 회수 시스템의 개발이 아직은 미흡한 것으로 확인되었으나, 석탄재에 포함된 희토류 회수 연구는 계속 진행될 것으로 보고되었다. 국내에서는 석탄재 중 희토류 회수를 위한 회수 기술이 매우 부족한 상황으로 선별, 침출 등의 기술 개발이 시급한 실정이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.81-93
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• 2000

본 논문에서는 RSA 암호 시스템의 핵심 연산인 모듈로 멱승의 처리속도를 향상시키기 위한 방법으로 하이래딕스 (High-Radix) 연산 방식과 CRT(Chinese Remainder Theorem)를 적용한 새로운 하드웨어 구조를 제안한다. 모듈로 멱승의 기본 연산인 모듈로 곱셈은 16진 연산 방법을 사용하여 PE(Processing Element)의 개수를 1/4고 줄임으로써, 기존의 이 진 연산 방식에 비해 클럭 수차 파이프라이닝 플립플롭의 지연시간을 1/4로 줄였다. 복호화시에는 합성수인 계수 N 의 인수, p, q를 알고 있는 점을 이용하여 속도를 향상시키는 일반적인 방법인 CRT 알고리즘을 적용하였다. 즉, s비트 의 키에 대해, s/2비트 모듈로 곱셈기 두 개를 병렬로 동시 수행함으로써 처리 속도를 CRT를 사용하지 않을 때보다 4 배정도 향상시켰다. 암호화의 경우는 두 개의 s/2비트 모듈로 곱셈기를 직렬로 연결하여 s/비트에 대한 연산이 가능하도록 하였으며 공개키는 E는 17비트까지의 지수를 허용하여 빠른 속도를 유지하였다. 모듈로 곱셈은 몽고메리 알고리즘을 변형하여 사용하였으며, 그 내부 계산 구조를 보여주는 데이터 종속 그래프(Dependence Graph)를 수평으로 매핑하여 1차원 선형 어레이 구조로 구성하였다. 그 결과 삼성 0.5um CMOS 스탠다드 셀 라이브러리를 근거로 산출한 때, 1024 비트 RSA 연산에 대해서 160Mhz의 클럭 주파수로 암호화 시에 15Mbps, 복호화 시에 1.22Mbs의 성능을 가질 것으로 예측되며, 이러한 성능은 지금가지 발표된 국내의의 어느 논문보다도 빠른 RSA 처리 시간이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.633-638
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• 2022

최근 인간의 뇌를 모방한 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)의 뉴로모픽(Neuromorphic) 시스템이 주목을 받고 있다. 뉴로모픽 기술은 인지 응용과 처리 과정에서 속도가 빠르고 전력 소모가 적다는 장점이 있다. SNNs 기반의 저항성 랜덤 엑세스 메모리(RRAM) 은 병렬 연산을 위한 가장 효율적인 구조이며 스파이크 타이밍 종속 가소성(STDP)의 점진적인 스위칭 동작을 수행한다. 시냅스 소자 동작으로서의 RRAM은 저 전력 프로세싱과 다양한 메모리 상태를 표현한다. 하지만, RRAM 소자의 통합은 높은 스위칭 전압 및 전류를 유발하여 높은 전력 소비를 초래한다. RRAM의 동작 전압을 낮추기 위해서는 스위칭 레이어와 금속 전극의 신소재를 개발하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 스위칭 전압을 낮추기 위해 전기적, 기계적 특성이 우수한 단일 벽 탄소나노튜브(SWCNTs)를 갖는 (Metal/Al₂O₃/HfO_x/SWCNTs/N+silicon, MOCS)라는 최적화된 새로운 구조를 제안하였다. 따라서 SWCNTs 기반 멤리스터의 점진적인 스위칭 동작 및 저 전력 I/V 곡선의 향상을 보여준다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.633-640
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• 2023

최근 근접 치료에서 방사선 차폐막을 사용하여 선량 분포를 변조하여 선량을 전달하는 정적 및 동적 변조 근접 치료 방법이 개발됨에 따라 새로운 방향성 빔 세기 변조 근접 치료에 적합한 역방향 치료 계획 및 치료 계획 최적화 알고리즘에서 선량 계산에 필요한 파라미터 및 데이터의 양이 증가하고 있다. 세기 변조 근접 치료는 방사선의 정확한 선량 전달이 가능하지만, 파라미터와 데이터의 양이 증가하기 때문에 선량 계산에 필요한 경과 시간이 증가한다. 본 연구에서는 선량 계산 경과 시간의 증가를 줄이기 위해 그래픽 카드 기반의 CUDA 가속 선량 계산 알고리즘을 구축하였다. 계산 과정의 가속화 방법은 관심 체적의 시스템 행렬 계산 및 선량 계산의 병렬화를 이용하여 진행하였다. 개발된 알고리즘은 모두 인텔(3.7GHz, 6코어) CPU와 단일 NVIDIA GTX 1080ti 그래픽 카드가 장착된 동일한 컴퓨팅 환경에서 수행하였으며, 선량 계산 시간은 디스크에서 데이터를 불러오고 전처리를 위한 작업 등의 추가 적으로 필요한 시간은 제외하고 선량 계산 시간만 측정하여 평가하였다. 그 결과 가속화된 알고리즘은 CPU로만 계산할 때보다 선량 계산 시간이 약 30배 단축된 것으로 나타났다. 가속화된 선량 계산 알고리즘은 적응방사선치료와 같이 매일 변화되는 어플리케이터의 움직임을 고려하여 새로운 치료 계획을 수립해야 하는 경우나 동적 변조 근접 치료와 같이 선량 계산에 변화되는 파라미터를 고려해야 하는 경우 치료 계획 수립 속도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.8-20
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• 2003

천연가스는 서울에서 새로운 도시가스로서 지하배관망루 벨브스테이션을 통하여 공급되어 왔다. 그러나 천연가스는 편리함과는 대조적으로 운송시스템의 오류 또는 부주위한 취급으로부터 화재 및 폭발을 야기할 수 있는 매우 실제적인 잠재위험성을 가지고 있다. 따라서 이 연구의 주요 목적은 전형적인 배관망을 구성하는 공급설비의 신뢰성을 평가한 후 주요 잠재위험성의 확인 및 위험성평가를 수행하는 것이다. 본 연구에서는 Fault Tree Analysis와 Event free Analysis에 의해 서울의 임의의 지점 두 곳을 설정하여 최종적인 단계(top event)로서 밸브기지의 소규모 누출과 대규모 누출, 각 도시가스회사로의 천연가스공급중단을 설정하여 각각에 대한 발생빈도의 값을 알아보았다. 그 결과 소규모 누출시 DC, DS 밸브기지에 대하여 각각 3.29, 1.41의 값으로 나타났으며, 대규모 누출에 대하여는 1.90$\times$$10^{-2}$, 2.32$\times$$10^{-2}$, 또한 도시가스회사로의 천연가스공급중단에 대한 각각의 기지에 대한 수치는 2.33$\times$$10^{-2}$, 2.89$\times$$10^{-2}$로 나타났다. 또한 단위 지역 공급설비에 대한 전체적인 신뢰도와 기기별 신뢰도의 계산함으로서 기기와 공급망간의 상호관계성의 인식과, 전체 설비 굽에서 중요한 부분과 좀더 강조되어야 할 부분을 찾아내기 위해 Minimal Cut Set 방법을 사용한 결과, DC 밸브기지의 경우, 기기단위별로는 6, 7, 26, 27 등이 취약함을 보여주고 있으며, 또한 basic event 26, 27의 조합으로 인한 천연가스공급중단의 위험이 가장 크므로 이 부분에 대해서 하나의 라인이 병렬로 추가되어야만 좀더 안정적이고 위험부담이 적은 시스템으로 운영할 수 있다. 이러한 경우 공급중단의 고장율이 1/4로 줄어드는 효과를 가지게 된다. DS 밸브기지의 경우, basic event 4가 천연가스공급중단의 원인의 92%를 차지하고 있다. 그러므로 이 부분의 portion을 낮춰준다면 전체의 고장율도 낮춰질 수가 있고 이 부분에 같은 종류의 라인을 추가로 설치하면 고장율이 약 1/10로 줄어드는 효과를 보게 된다. 또한 기기단위별로는 6, 7, 26, 27 등이 가장 취약한 것으로 나타났다. 이 부분에 대해서는 안전장치나 설비를 추가로 갖추거나, 혹은 점검기간의 주기를 줄이도록 하는 것이 필요하다. 향후 본 연구에서 다루어진 신뢰도 측정방법을 각 공급설비에 대해 적용한다면 좀 더 효율적으로 공급설비의 신뢰도를 계산, 분석할 수 있고, 천연가스공급설비의 안전성 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제19권2호
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• pp.102-112
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• 2008

살아있는 마우스 영상화를 목적으로 겐트리 회전형과 평판영상검출기를 기반으로 한 고분해능 마이크로 컴퓨터단층촬영 장치를 개발하였다. 이 장치는 주로, 마이크로 크기 광원사이즈를 갖는 X-선 광원, Csl (TI)과 결합된 평판형 상보성 금속산화 반도체 영상검출기(CMOS), 선형이송 카우치, 위치정보 엔코더와 결합된 겐트리, 그리고 영상데이터 처리를 위한 병렬처리 시스템으로 구성되었다. 본 장치는 겐트리 회전형으로 설계되었는데, 이는 살아있는 마우스를 CT 영상을 얻는데 있어서 마우스 움직임에 기인한 영상결점의 최소화에 유리하고 촬영하는 동안 쥐의 호흡마취시행에 여러 가지 장점을 갖기 때문이다. CT팬텀을 이용하여 개발한 CT장치의 공간해상도, 영상대비도 그리고 영상균일도를 평가하였다. 결과로써, 본 장치의 공간해상도는 MTF 곡선으로부터 10%에 해당하는 약 11.3 cycles/mm을 얻었으며, 마우스에 대한 방사선 피폭선량은 81.5 mGy의 결과를 얻었다. 저대비 영상팬텀을 이용한 영상실험에서 분해가능 최소영상대비차는 약 46 CT였다. $55{\times}55{\times}X100\;{\mu}^3$의 복셀(voxel) 크기에서 영상의 불균일도는 약 70 CT 임을 얻었다. 또한 본 연구에서는 살아있는 마우스의 몸체, 뼈, 그리고 간에 대한 영상 테스트 결과를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권1호
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• pp.83-94
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• 2006

본 논문에서는 미국 NIST에서 차세대 암호화 알고리즘으로 채택한 Rijndeal 알고리즘을 적용한 물리 계층 ATM 셀 보안 기법에 관한 것이다. ATM 셀 보안 기법을 기술하기 위해 물리 계층에서의 데이터 암호화 시의 표준 ISO 9160을 만족하는 데이터 보안 장치를 하드웨어로 구현하여 STM-1급(155.52Mbps) 의 ATM 망에서 암호화/복호화 과정을 검증하였다. 기존의 DES 알고리즘이 블럭 및 키 길이가 64 비트이므로 대용량 데이터 처리가 어렵고 암호화 강도가 취약함에 비해, Rijneal 알고리즘은 블럭 크기가 128 비트이며 키 길이는 128, 192, 256 비트 중 선택 가능해 시스템에 적용 시 유연성을 높일 수 있고 고속 데이터 처리 시에 유리하다. 물리 계층 ATM 셀 데이터의 실시간 처리를 위해 Rijndael 알고리즘을 FPGA로 구현한 소자를 사용하여 직렬로 입력되는 UNI(User Network Interface) 셀을 순환 여유 검사 방법을 이용하여 셀의 경계를 판별하고 셀이 사용자 셀인 경우, 목적지의 주소값 등 제어 데이터를 지니고 있는 헤더 부분을 분리한 48 옥텟의 페이로드를 병렬로 변환, 16 옥텟(128 비트) 단위로 3 개의 암호화 모듈에 각각 전달하여 암호화 과정을 마친 후 버퍼에 저장해 둔 헤더를 첨가하여 셀로 재구성하여 전송하여 준다. 수신단에서 복호화 시에는 페이로드 종류를 판별하여, 사용자 셀인 경우에는 셀의 경계를 판별한 다음 페이로드를 128 비트 단위로 3 개의 암호화 모듈에 각각 전달하여 복호화하며, 유지 보수 셀인 경우에는 복호화 과정을 거치지 않는다. 본 논문에 적용한 Rijndael 암호화 소자는 변형된 암복호화 과정을 적용하여 제작된 소자로 기존에 발표된 소자에 비해 비슷한 성능을 지니면서 면적 대 성능비가 우수한 소자를 사용하였다.ochlorococcus의 수층별 평균 풍도의 수직분포는 표면 혼합층에서 유사한 수준을 보이다 이심에서 급격한 감소를 나타냈다. 그러나 TSWP에선 풍도의 급격한 감소가 나타나지 많고 100 m 수심까지 높은 풍도를 나타냈다. Picoeukaryotes는 C-ECS에서 100 m까지 유사한 수준의 풍도를 보였으며, 동해의 $20\sim30\;m$ 수심에선 최대 풍도층이 나타났다.특별한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 동일 환자들의 골상태의 변화관찰과 신질환 관련 골감소의 요인을 밝혀내기 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다. 정확한 진단 및 동반된 질환을 감별하기 위한 노력이 필요하다.심되나 X-ray VCUG로 발견되지 않은 경우에는 RI VCUG를 꼭 시행하는 것이 방광요관역류의 정확한 진단을 하는데 도움이 된다..25% sodium 식이 enalapril군에서 사구체여과율이 증가됨을 관찰할 수 있었다. 4) 신절제술후 남아 있는 신조직무게를 비교하여 보면 24주째 0.25% sodium 식이군, 0.25% sodium 식이 enalapril군, 0.25% sodium 식이 nicardipine군에서 16주째 0.49% sodium 식이군, 0.49% sodium 식이 enalapril군, 0.49% sodium 식이 nicardipine 군보다 의의있게 신조직무게가 증가됨을 관찰할 수 없었다. 5) 0.25% sodium 식이군은 0.49% sodium 식이군과 비교하여 MES의 현저한 감소를 보였고 (0.25% sodium식이군: 12주; $1.97{\pm}0.02$, 24주; $2.06{\pm}0.03$ vs. 0.49% sodium 식이군: 12주; $2.29{\pm}0.09$, 16주; $2.55{\pm}0.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.