• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권10호
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• pp.899-908
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• 2004

소득수준의 향상과 주 5일 근무제에 따른 여가활용 시간의 증대에 수반하여 해양 선진국처럼 많은 사람들이 요트 활동을 원하고 있는 동시에 수많은 장비들의 보급이 확산되고 있다. 이러한 장비의 보급발전에 수반하여 활동영역도 넓어지고 있지만 요트를 즐길 수 있는 마리나의 환경조성은 경제 후진국보다 더욱 낙후되어 있는 실정이다. 이렇게 낙후된 한국의 요트 발전을 위하여 선진 마리나 운영의 모형을 한국의 실정에 맞게 적용할 필요성이 있어 마리나를 성공적으로 운영하고 있는 호주, 뉴질랜드, 싱가포르, 일본, 말레이시아의 마리나 운영적 국면을 상호 비교 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 마리나 운영에 있어서 개인의 재산권 보호 및 환경보존 측면에서 회원제, 비회원제, 영리, 비영리로 분리 운영하되 클럽하우스 출입시 복장은 통제하지 않아야 한다. 둘째, 부가가치를 높이기 위하여 매년 새로운 경기이벤트를 유치하고 경기운영에 있어서 자원봉사자를 적극 활용하여야 하며, 요트를 통하여 관광을 활성화하고, 외국요트 입출항시 CIQ 절차를 간소화함은 물론 언어서비스도 병용하여야 한다. 셋째, 연중 상설요트학교를 개설하고 지도자 자격을 갖춘 강사가 지도하되, 초급반, 중급반, 고급반으로 분리 운영하고 어린이용 딩기요트 프로그램을 중요하게 운영하여야 한다. 넷째, 계류장 입${\cdot}$출항 통제는 자율에 의해서 통제하고 계류장 사용료 납부 후 보안감시 및 장비의 분실, 파손에 대하여 마리나 측에서 일정한 보상을 할 수 있도록 제도적으로 보완하여야 한다. 다섯째, 한국의 실정에 맞게 해상안전요원을 민간단체로 구성하여 벤치마크, 인명구조, 해난사고시 해상수색 등에 적극 활용하여야 한다.사에 대한 평균 수평응력비의 적용이 고려되어져야 할 것으로 판단된다.로 구매를 하기도 하였으며, 신용카드를 소비에만 사용하는 경향이 있는 사람은 패션지향적이거나 순수한 충동에 의한 구매행동을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 한국과 미국의 국가간 비교연구로 대학생들의 충동구매행동과 신용카드사용에서 국가간 유사성과 차이가 있음을 밝혀줌으로써 국내외 마케터들에게 유용한 정보를 제공해 준다.적 비교에 대한 통계적 타당성의 기초를 마련하였다는데 의의가 있다.가지고 있는 지 확인하기 위해 사람 방광 유래의 T-24세포와 장내 표피 유래의 Caco-2세포에 대한 부착능을 시험하였을 때, 16균주$(42.1\%)$가 T-24방광 세포에, 그리고 17균주$(44.7\%)$가 Caco-2장세포에 대해 강한 부착능을 나타내었다. 특히 11균주$(28.9\%)$는 두 세포 모두에 강한 부착능을 가지고 있었다. Filter mating method를 수행하여 이들 균주들의 독소 생산 유전자와 항생제 내성 유전자가 사람에서 분리된 균주로 전달되는 것을 확인할 수 있었다. 본 실험의 결과는 설사 중상을 나타내는 돼지로부터 분리된 용혈성 E. coli의 독성과 세포 부착능력, 그리고 항생제 내성간의 상호 연관성을 보여주지 않았으나 동물 분리 세균의 항생제 내성과 독소 생산 능력이 유전자 전달을 통해서 뿐만 아니라 세균의 직접 접촉에 의해서도 인체로 전달될 수 있는 것을 보여주는 것이다.다. 본 연구를 토대로 장시간의 체외순환에서는 신장기능을 대표하는 수치들에도 영향을 미칠 수 있으리라 예상되며, 신장 이외에 다른 주요 장기에 미치는 영향에 대한 연구를 더 진행할 필요가

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.897-904
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• 2022

본 연구의 목적은 디지털 방사선 환경에서 두부 방사선검사 시 진단참고수준(DRL)에서 제시하는 검사 조건과 현재 임상에서 적용하고 있는 검사 조건 적용 시 선량과 화질의 차이 비교를 통해, 디지털 방사선환경에 적절한 두부 방사선검사의 조건에 대해 고찰하고자 한다. 본 연구는 두부모형팬텀을 대상으로 하였으며, 조사 조건은 임상에서 사용하는 조건(Clinic)과 DRL값(DRL₇₅), DRL 평균값(DRL_mean)으로 구분하여 실험하였다. 선량은 입사표면선량(ESD)을 측정하였고, 화질은 신호 대 잡음비와 대조도 대 잡음비를 측정하여 비교 분석하였다. 검사 조건 변화에 따른 skull AP ESD의 평균값은 Clinic 1214.03±4.21 µGy, DRL₇₅ 301 7.83±8.14 µGy, DRL_mean 2283.50±7.09 µGy이었으며, skull Lat. ESD의 평균값은 Clinic 762.79±3.54 µGy, DRL₇₅ 2168.57±10.83 µGy, DRL_mean 1654.43±6.48 µGy로 통계적으로 유의한 것으로 나타났다(p<0.01). 안와, 상악동, 전두동, 터키안장에서 측정한 SNR과 CNR의 평균값은 통계적으로 유의하였다(p<0.01). 본 연구 결과 임상에서 사용하는 조건이 DRL에 비해 AP는 약 58%, Lat.은 약 70% 정도의 낮은 선량 수치를 나타내었으며, 화질 측면에서 정성적인 차이가 없었다. 본 연구를 통해 디지털 방사선 환경에 적합한 새로운 진단참고수준에 대해 고려해 볼 필요가 있으며, 그에 따른 선량의 저감화가 이루어져야 할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.1-21
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• 2020

인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.