This paper attempts to offer an effective strategy of hedge fund based on trade probability control in the futures market. By using various technical indicators, we create an association rule and transforms it into a trading rule to be used as an investment strategy. Association rules are made by the combination of various technical indicators and the range of individual indicator value. Adjustments of trade probabilities are performed by depending on the rule combinations and it can be utilized to establish an effective investment strategy onto the risk management. In order to demonstrate the superiority of the investment strategy proposed, we analyzed a profitability using the futures index based on KOSPI200. Experiments results show that our proposed strategy could effectively manage and response the dynamics investment risks.
Due to the advance of computer and communication technology, intrusions or crimes using a computer have been increased rapidly while tremendous information has been provided to users conveniently Specially, for the security of a database which stores important information such as the private information of a customer or the secret information of a company, several basic suity methods of a database management system itself or conventional misuse detection methods have been used. However, a problem caused by abusing the authority of an internal user such as the drain of secret information is more serious than the breakdown of a system by an external intruder. Therefore, in order to maintain the sorority of a database effectively, an anomaly defection technique is necessary. This paper proposes a method that generates the normal behavior profile of a user from the database log of the user based on an association mining method. For this purpose, the Information of a database log is structured by a semantically organized pattern tree. Consequently, an online transaction of a user is compared with the profile of the user, so that any anomaly can be effectively detected.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.11
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pp.3394-3407
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2000
오늘날 소프트웨어의 복잡성과 대형화로 유지보수 비용이 증대하고 있다. 이런 이유로 소프트웨어의 품질을 향상시키는 것이 중요한 이슈가 되고 있다. 이에 따라 소프트웨어 공학에서는 소프트웨어품질을 평가하는 방법으로 프로세서의 최종 산출물인 소프트웨어의 소스를 분석하는 방법과 소프트웨어의 생명주기에 따라 그 단계별 산출물을 평가하는 연구가 계속되고 있고, 또한 소프트웨어를 생산하는 전 과정을 일련의 프로세스로 보고 각각의 프로세스를 평가하여 소프트웨어의 품질을 향상시키는 연구도 진행되고 있다. 본 연구에서는 SPICE 모델에 따라서 소프트웨어를 지원, 생산, 공급하는데 관련이 있는 프로세스 범주를 5가지로 분류하고 각 범주에 속한 기본활동의 파라미터인 작업산출물과 ISO/IEC9126 모델의 소프트웨어 품질특성과의 연관성을 찾아서 소프트웨어 품질을 평가하고자 한다. 즉 소프트웨어를 생산하는 프로세서에서 투입 및 산출되는 입출력물들을 평가하여 프로세스 수행과정을 개선 및 변경하는 것이 소프트웨어 품질에 어떤 영향을 미치는가를 보여주는 소프트웨어 제품의 품질을 평가하는 시스템을 설계 및 구현한다.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2005.05a
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pp.273-280
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2005
프로덕트 라인은 다양하게 빠르게 변화하는 시장의 요구사항과 특정 도메인에 속하는 응용들 간의 재사용 가능한 아키텍처 및 컴포넌트의 구성으로부터 연관된 시스템 구축 시 생산성과 품질의 향상을 제공함으로써 현재 많은 관심의 초점이 되고 있다. 이들 프로덕트 라인에서는 프로덕트들 사이의 공통성과 변화성에 초점을 두고 이들 분류 방법으로 휘처 모델링이라는 개념을 주로 사용하여 분석하고 있다. 또한 재사용 가능한 아키텍처는 많은 변화 계획들과 메커니즘을 포함하고 있다. 그러나 지금까지 이러한 변화들이 일어나는 상황을 이해하는 것과 특별한 상황에서도 가능하게 하는 옵션들을 기록하는 것은 명확히 이루어지지 못하였다. 따라서, 명확한 변화성의 표현과 아키텍처에서 변경되는 적절한 위치를 식별하는 것이 중요하다. 그러므로, 본 논문에서는 휘처 모델을 기반으로 한 아키텍처 상의 컴로넌트 변화성과 컴포넌트 간의 관련성에서의 변화성 표현방법을 기술하고. 제시한 이론을 기반으로 웹 학습 시스템을 개발하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2011.04a
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pp.69-72
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2011
Hot-firing tests were performed on the third sub-scale gas generator for development of a 75 ton-class liquid rocket engine. This paper deals with the analysis results of low-frequency combustion instabilities that were encountered during combustion tests of the gas generator. The low-frequency pressure fluctuations seem to be related to chamber pressure and pressure drops through oxidizer/fuel injectors.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.605-608
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2021
KoBERT는 한국어 자연어처리 분야에서 우수한 성능과 확장성으로 인해 높은 위상을 가진다. 하지만 내부에서 이뤄지는 연산과 패턴에 대해선 아직까지 많은 부분이 소명되지 않은 채 사용되고 있다. 본 연구에서는 KoBERT의 핵심 요소인 self-attention의 패턴을 4가지로 분류하며 특수 토큰에 가중치가 집중되는 현상을 조명한다. 특수 토큰의 attention score를 층별로 추출해 변화 양상을 보이고, 해당 토큰의 역할을 attention 매커니즘과 연관지어 해석한다. 이를 뒷받침하기 위해 한국어 분류 작업에서의 실험을 수행하고 정량적 분석과 함께 특수 토큰이 갖는 의미론적 가치를 평가한다.
S/W 개발 프로젝트의 품질, 비용, 개발 기간을 잘 관리하여 프로젝트를 성공시키기 위해 PM 은 프로젝트의 종료시점과 예산의 초과를 예측할 수 있어야 한다. PMBOK 의 비용관리의 Earned Value Method 는 프로젝트의 진행에 따른 생산성의 변화와 그에 따른 비용과 일정의 증가 추정에 대한 규칙을 제시한다. 그러나 EVM 은 제조공정에서는 그 효과를 증명하였지만, S/W 프로젝트에서는 적용이 힘들어 잘 활용되고 있지 않다. 이는 사람이 주요 자원인 S/W 프로젝트에서는 Actual Cost 의 측정이 쉽지 않기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 S/W 프로젝트 관리에서 Earned Value 의 측정이 쉽지 않아 추정되기 힘든 지연된 종료 시점에 대한 예측을 PMBOK 과 CMMI 에서 제시하는 관리 영역과의 연관성을 활용하고, EVM 을 보완하여 지연에 대한 예측모델을 만들어보고자 한다.
본 논문의 목적은 우리들의 현실적 노면표지 형태가 그 강도, 종류 및 출현빈도 측면에서 드러내는 지속적 증대 내지 강화 경향성을 문제점으로 제기하면서, 이런 노면표지 형태와 운전행동 간의 관련성에 대한 심리학적 제반 이론들을 고찰해보고 아울러 여기서 상호 연관적 특성을 밝혀주는 하나의 적절한 모델을 개발해보고자 하는 데에 두었다 이 모델에서는 운전자의 사고예방이나 안전운행이 곡 필요한 수준의 노면표지 자극화(stimulation)를 통해 조성된 쾌적한 교통환경에서 보다 용이하게 가능하다는 점이 전제되고 있다. 우리가 인간행동을 총체적으로나 효과적으로 분석하는 데 있어서는 일반심리적이거나 행동주의적 제반 이론 관점이 다소 미흡하다는 점이 지적되었다. 반면에 보다 거시적이고 종합적인 통찰에 중점을 두고있는 형태주의 심리학이나 장 이론적 시각은 행동분석 시에 비교적 결실적인 것으로 밝혀졌다 노면표지 자극의 양상여하가 운전자에게 스트레스, 정보과부담, 과도한 심리적 각성상태 등으로 인해 부정적인 영향을 미친다는 점에서는 이런 문제점이 환경심리학적 고찰측면에서도 관심의 대상이 되고 있다. \"노면표지 조성화 양 관점 모델\"에서 시사되고 는 터이지만. 이 모델에서의 노면표지 형태가 이론적인 면에서 \"정서-인지적\" 인간관에 근거를 두고있어 궁극적으로 이것이 옳다면, 그것은 곡 필요한 최소한의 수준에 머물러야 한다는 것이다. 올바른 운전행동, 다시 말해 교통법규 준수 행동은 노면표지 양상 측면의 각종 자극적 강화대책보다도 오히려 실효성 있는 교통교육, 확실한 적발 단속과 엄중한 처벌대책에 상대적으로 훨씬 더 큰 비중을 두고있는, 바로 그런 운전자의 의식개혁을 통해 비로소 제대로 정착될 수 있기 때문이다. 이 모델의 타당성 여부는 후속적 실증연구를 통해 해명되어질 수 있을 것이다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.1
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pp.24-29
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2022
Semantic role labeling task used in various natural language processing fields, such as information extraction and question answering systems, is the task of identifying the arugments for a given sentence and predicate. Predicate used as semantic role labeling input are extracted using lexical analysis results such as POS-tagging, but the problem is that predicate can't extract all linguistic patterns because predicate in korean language has various patterns, depending on the meaning of sentence. In this paper, we propose a korean predicate recognition method using neural network model with pre-trained embedding models and lexical features. The experiments compare the performance on the hyper parameters of models and with or without the use of embedding models and lexical features. As a result, we confirm that the performance of the proposed neural network model was 92.63%.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.324-329
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2006
Non-negative matrix factorization(NMF) 기법은 음이 아닌 값으로 구성된 데이터를 두 종류의 양의 행렬의 곱의 형식으로 분할하는 데이터 분석기법으로서, 텍스트마이닝, 바이오인포매틱스, 멀티미디어 데이터 분석 등에 활용되었다. 본 연구에서는 기본 NMF 기법에 기반하여 텍스트 문서로부터 토픽을 추출하고 동시에 이를 가시적으로 도시하기 위한 Topographic NMF (TNMF) 기법을 제안한다. TNMF에 의한 토픽 가시화는 데이터를 전체적인 관점에서 보다 직관적으로 파악하는데 도움이 될 수 있다. TNMF는 생성모델 관점에서 볼 때, 2개의 은닉층을 갖는 계층적 모델로 표현할 수 있으며, 상위 은닉층에서 하위 은닉층으로의 연결은 토픽공간상에서 토픽간의 전이확률 또는 이웃함수를 정의한다. TNMF에서의 학습은 전이확률값의 연속적 스케줄링 과정 속에서 반복적 파리미터 갱신 과정을 통해 학습이 이루어지는데, 파라미터 갱신은 기본 NMF 기반 학습 과정으로부터 유사한 형태로 유도될 수 있음을 보인다. 추가적으로 Probabilistic LSA에 기초한 토픽 가시화 기법 및 희소(sparse)한 해(解) 도출을 목적으로 한 non-smooth NMF 기법과의 연관성을 분석, 제시한다. NIPS 학회 논문 데이터에 대한 실험을 통해 제안된 방법론이 문서 내에 내재된 토픽들을 효과적으로 가시화 할 수 있음을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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