This study aims to propose technical trading rules for Bitcoin futures and empirically analyze investment performance. Investment strategies include standard trading rules such as VMA, TRB, FR, MACD, RSI, BB, using Bitcoin futures daily data from December 18, 2017 to March 31, 2021. The trend-following rules showed higher investment performance than the comparative strategy B&H. Compared to KOSPI200 index futures, Bitcoin futures investment performance was higher. In particular, the investment performance has increased significantly in Sortino Ratio, which reflects downside risk. This study can find academic significance in that it is the first attempt to systematically analyze the investment performance of standard technical trading rules of Bitcoin futures. In future research, it is necessary to improve investment performance through the use of deep learning models or machine learning models to predict the price of Bitcoin futures.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.2
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pp.95-102
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2001
Fuzzy system is capable of uniformly approximating any nonlinear function over compact input space. The applications of fuzzy system, however, have been primarily limited by the need for large number of fuzzy rules, in particular, for the high-order nonlinear system. In this paper, we propose the reconstruction methods of fuzzy systems, parallel type and cascade, based on the decomposition of some classes of high-order nonlinear functions. Using the both types appropriately, we can reduce the number of fuzzy rules geometrically. It can be applied to the fuzzy system that has an online adaptive structure. Two examples of adaptive fuzzy sliding mode control are shown in the computer simulations to verify the validity of the proposed algorithm.
Park, Won-Hyung;Yang, Kyeong-Cheol;Lee, Dong-Hwi;Kim, Kui-Nam J.
Convergence Security Journal
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v.8
no.4
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pp.1-8
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2008
Not only the recent hacking techniques are becoming more malicious with the sophisticated technology but also its consequences are bringing more damages as the broadband Internet is growing rapidly. These may include invasion of information leakage, or identity theft over the internet. Its intent is very destructive which can result in invasion of information leakage, hacking, one of the most disturbing problems on the net. This thesis describes the technology of how you can effectively analyze and detect these kind of E-Mail malicious codes. This research explains how we can cope with malicious code more efficiently by detection method.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.01a
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pp.373-376
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2014
최근 모바일 기기 및 무선기기의 발달로 인하여 센서 네트워크가 다양한 분야에서 응용되고 있다. 따라서 센서에서 실시간으로 발생하는 스트리밍 데이터에서 이벤트를 감지하고 분석하는 것은 중요한 연구 분야로 부각되고 있다. 단순 이벤트의 발생 조건을 빠르게 판별하기 위해 비트맵 인덱스 기반 복합 이벤트 검출 기법 등 여러 가지 방법들이 사용되고 있지만, 아직까지 이기종 센서에서 발생하는 각기 다른 형태의 데이터를 융합하여 이벤트를 검출하는 복합 이벤트 처리에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 각기 다른 형태를 가지는 스트리밍 데이터에 멤버쉽 함수를 적용하여 퍼지화 함으로서 이기종 센서에서 발생하는 데이터를 융합 처리가능하며, Quine-Mccluskey 감축기법을 통하여 규칙의 신뢰도 및 속도가 향상된 의사결정을 하는 고속 이벤트 탐지기법을 제안한다.
XML is the most common tool for data processing and data transmission in web applications. Policies are extensively used in all online business solutions and it is recognized that abinary decision such as 'yes/no' for access requests is not enough. In this paper, a method is developed to convert policy rules with provisions and obligations in logic formula formats into XML formats. The primary purpose is to enable security policy programmers to write flexible authorization policies in XML and to implement them easily. General syntaxes are defined to specify information for users, objects and actions in XML formats and an XML DTD is developed to specify authorization rules with these three components. To support various security features such as data transcoding and non-repudiation depending on data in addition to access control based on authorization policies, studies for specifying them in XML policy rules will be performed in the future.
Many heterogeneous Intrusion Detection Systems(IDSs) based in misuse detection technique including the self-developed IDS are now operating in Defense-ESM(Enterprise Security Management System). IDS based on misuse detection may have different capability in the intrusion detection process according to the frequency and quality of its signature update. This makes the integration and collaboration with other IDSs more difficult. In this paper, with the purpose of creating the proper foundation for integration and collaboration between heterogeneous IDSs being operated in Defense-ESM, we propose an effective mechanism that can enable one IDS to propagate its new detection rules to other IDSs and receive updated rules from others. We also prove the performance of rule exchange and application possibility to defense environment through the implementation and experiment.
The main goal of extended data expression is to develop a data structure suitable for common problems in ubiquitous environments. The greatest feature of this method is that the attribute values can be represented with probability. The next feature is that each event in the training data has a weight value that represents its importance. After this data structure has been developed, an algorithm has been devised that can learn it. In the meantime, this algorithm has been applied to various problems in various fields to obtain good results. This paper first introduces the extended data expression technique, UChoo, and rule refinement method, which are the theoretical basis. Next, this paper introduces some examples of application areas such as rule refinement, missing data processing, BEWS problem, and ensemble system.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.11a
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pp.82-83
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2022
국제해상충돌예방규칙(COLREGs)에 관한 협약은 해상에서 발생하는 충돌사고를 방지하기 위한 규칙으로 구성되어 있으며, Seaman(선원)의 Qualitative Rule(질적 규칙)과 Ordinary practice(통상적인 관행)에 기초하고 있다. MASS의 출현으로 인하여 질적 규칙과 관행으로 인하여 COLREG를 기반으로 한 항법 해석의 기준의 다름이 발생하였고, 기준의 차이로 인해 충돌 상황에 대한 항법 해석의 모호성문제가 발생하고 있다. 따라서 본 연구는 COLREG의 항법 해석의 모호성을 규명하여 유인과 무인 사이의 충돌회피 상황을 명확히 하는 것을 목적으로 한다. COLREG를 기반으로 한 충돌 상황의 모호성을 식별하기 위해 실제 항해사를 대상으로 충돌 회피 상황에 대한 인식을 조사하고, 정면 및 횡단, 횡단 및 추월 상황을 기반으로 조사 결과를 분석하였다. 분석 결과, 응답자들은 008°에서 마주치는 선박에 대해서 정면 또는 횡단 상황 항법 규칙을 적용해야 하는지, 160°에서 다가오는 선박에 대해서 추월 또는 횡단 상황을 적용해야 하는지에 대해 확신하지 못하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 이러한 모호성의 증가와 함께 충돌회피상황의 수동적 행동보다 능동적인 행동을 취함으로써 선원에 의한 충돌위험을 회피하려는 경향이 더 강해짐을 나타낸다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.536-539
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2021
본 논문은 한국어에서 형태소 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 기계학습 기반 형태소 분석에서 형태소 복원은 기분석 사전과 약간의 경험규칙을 이용한다. 이와 같은 방법은 모호성을 해결하기 위해 사전에 모든 정보를 저장하는 것이 불가능할 뿐 아니라 단음절 이형태의 모호성을 해결할 수 없을 것이다. 이러한 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 생성된 모호성을 Viterbi 알고리즘을 이용해서 해소한다. 본 논문의 형태소 복원 과정은 기본적으로 기분석 사전과 약간의 경험규칙을 이용하여 형태소 복원 후보를 찾고 여러 후보가 있을 경우(모호성의 생성), 그 결과를 Viterbi 알고리즘으로 이형태를 결정한다. 실험을 위해 모두의 말뭉치(형태 분석)를 사용하고, 평가는 NER 방식으로 평가한다. 그 결과 품사 부착에 대해 96.28%정도의 성능을 보여주었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.652-655
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2024
COPD(Chronic Obstructive Pulmonary Disease)는 장기간에 걸쳐 기도가 좁아지는 폐질환으로, 규칙적 운동은 호흡을 용이하게 하고 증상을 개선할 수 있는 주요 자가관리 중재법 중 하나이다. 건강정보 데이터와 인공지능을 사용하여 규직적 운동 이행군과 불이행군을 선별하여 자가관리 취약 집단을 파악하는 것은 질병관리 측면에서 비용효과적인 전략이다. 하지만 많은 양의 데이터를 확보하기 어렵고, 규칙적 운동군과 그렇지 않은 환자의 비율이 상이하기 때문에 인공지능 모델의 전체적인 선별 능력을 향상시키기 어렵다는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 국민건강영양조사 데이터를 사용하여 머신러닝 모델인 XGBoost와 딥러닝 모델인 MLP에 오버샘플링, 언더샘플링, 가중치 부여 등 불균형 데이터 처리 기법을 적용 후 성능을 비교하여 가장 효과적인 불균형 데이터 처리 기법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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