• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.43-58
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• 2014

최근 정보기술의 발전으로 복잡하고 방대한 양의 주가 데이터에 대한 실시간 분석이 가능해지면서 인공지능 기법을 활용해 주식 시장의 등락을 예측하고, 이를 기반으로 매매 거래를 수행하는 트레이딩 시스템에 대한 세간의 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 이러한 트레이딩 시스템의 시장 예측 알고리즘으로 활용될 수 있는 새로운 주식 시장 등락 예측 모형을 제시한다. 본 연구의 제안 모형은 ${\pi}$-퍼지 논리를 이용해 모든 입력변수의 차원을 low, medium, high로 퍼지변환한 입력값을 대상으로 Support Vector Machine(SVM)을 적용하여 익일 시장의 등락을 예측하도록 설계되었다. 그런데 이 경우 입력변수의 수가 3배로 늘어나기 때문에, 적절한 입력변수의 선택이 요구된다. 이에 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 활용하여 입력변수 선택 집합을 최적화하도록 하였으며, 동시에 ${\pi}$-퍼지 논리 및 SVM에 적용되는 조절 파라미터들의 값도 함께 최적화 하도록 하였다. 모형의 성능을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 2004년부터 2013년까지의 10년치 국내 주식시장 데이터를 기반으로 한 KOSPI 200 지수의 등락 예측에 제안모형을 적용해 보았다. 이 때, 비교모형으로 로지스틱 회귀모형, 다중판별분석, 의사결정나무, 인공신경망, SVM, 퍼지SVM 등도 함께 적용시켜 성과를 정밀하게 검증해 보고자 하였다. 그 결과, 제안모형이 예측 정확도는 물론 투자수익률(Return on Investment) 측면에서도 다른 모든 비교모형들에 비해 월등히 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 서비스연구
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• 제3권2호
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• pp.53-60
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• 2013

데이터로부터 의미있는 형태의 정보를 얻기 위한 여러 가지 기법들이 개발되어 왔지만, 최근 들어 가장 각광받는 분야 중 하나는 패턴인식과 기계학습 방법이다. 기존의 학습 알고리즘은 대부분 범주 형 속성에 기반 한 규칙 또는 의사 결정 모델을 생성한다. 그런데, 실세계의 데이터는 보통 범주 형 속성 외에도 수치 값을 갖는 속성을 포함하고, 또 많은 경우에 있어 수치 형 속성으로만 구성되기도 한다. 따라서 이러한 경우, 데이터를 학습에 사용하기 위해서는 수치형 속성에 대한 적절한 처리 과정이 필요하다. 본 논문에서는, 수치형 속성의 도메인을 여러 개의 분절된 부분으로 나누어 학습 알고리즘에 사용하는 방법인 이산화 기법을 설명하고 또한 데이터마이닝의 기법으로 사용되는 클러스터링(Clustering)을 사용한다. 클러스터란 대량의 데이터베이스로부터 유사한 레코드 특성을 지닌 작은 그룹으로 여러 개를 분할하는 것으로 패턴 공간에 주어진 유한 개의 패턴들이 서로 가깝게 모여서 무리를 이루고 있는 패턴 집합이다. 그 집합들 중에서 특정한 카테고리를 지정하지 않고 주어진 데이터들에서 어떤 패턴을 추출하여, 비슷한 데이터들을 묶어서 데이터를 분류하는 기법인 클러스터링에 대해 실험한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.7-12
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• 2012

최근 의료분야에서는 방대한 양의 정보를 효과적으로 처리하기 위하여 의사결정트리, 신경망, 베이지안망 등을 비롯한 각종 데이터마이닝 기법의 적용 방안을 연구하고 있다. 또한 환자의 기본적인 신상정보나 과거력, 가족력과 같은 정보 이외에도 MRI, HRCT 등의 영상정보를 추가적으로 수집하고 진단에 활용함으로써 질병진단의 정확도 향상을 도모하는 것이 일반적인 현황이다. 하지만 실제 상황에서는 결과에 영향을 미치는 다량의 변수가 존재하므로 특정 데이터마이닝 기법을 통하여 얻을 수 있는 정보가 상당히 제한적이라고 볼 수 있다. 그뿐만 아니라 촬영된 의료영상도 부수적으로 진단에 긍정적인 영향을 줄 수는 있지만, 주관적인 판단 비중이 높아 자동화된 시스템으로 처리하기가 난해한 문제이다. 이에 따라 현실의 복잡한 상황에서 상대적으로 대처가 유리하고 다변량 확률적인 모델을 기반으로 하는 베이지안망에서 K2나 TAN 등으로 탐색 알고리즘을 개선한 확장 모델이 제안되었다. 이 때, 적용되는 탐색 알고리즘의 종류에 따라 그 성능이 크게 좌우되는 확장 베이지안망의 특성상, 각 기법에 대한 성능과 적합성의 사실적인 평가가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 확장 베이지안망에서 질병 진단에 대한 동일한 데이터를 이용하여 실험을 수행하였으며, K2, TAN과 같은 탐색 알고리즘에 변화를 주며 분류 정확도를 측정하였다. 실험에서는 10-fold 교차검증을 수행한 결과분석을 기반으로 성능을 비교평가하고, 발병 위험성이 높은 환자에 대한 HRCT 영상을 분류하여 고위험성의 데이터를 식별 가능하도록 하였다.

• 경영정보학연구
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• 제17권3호
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• pp.95-111
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• 2015

추천시스템은 과거 구매행동을 통해 사용자가 향후 구매할 것이라 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 제공하는 시스템이다. 이러한 추천시스템은 여러 전자상거래 업체에서 도입하고 있으며, 사용자의 편의성 및 수익에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 사용자가 어떠한 기준을 가지고 제품을 평가하는지, 어떠한 요소가 구매 의사 결정에 영향을 미치는지는 반영할 수 없다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 사용자가 직접 작성한 구매후기를 통해, 사용자 별 제품 평가요소를 활용할 수 있는 추천 모형 알고리즘을 개발하였다. 토픽 모델링을 활용하여 사용자들의 구매후기를 분석하였으며, 이러한 후기의 특성이 반영된 커널과 평가 점수가 반영된 커널 등을 함께 활용하여 다중 커널 학습 기반의 추천 모형을 개발하였다. 또한, 이러한 모형을 BestBuy 사례에 적용하여 검증하였다. 검증 결과, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다중 커널 학습에 의한 추천 모형의 정확도가 우수하였고, 구매후기의 유사성을 반영하였기에, 사용자가 어떠한 요소를 평가하는지를 확인할 수 있었다. 또한, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다양한 제품에 대한 추천이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구는 토픽 모델링과 커널 학습 기반을 사용한 융합적인 추천모형으로서, 온라인 추천시스템의 새로운 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.1-9
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• 2021

본 연구에서는 민감 정보가 포함된 경우의 서포트 벡터 머신 (SVM) 학습 알고리즘을 제안한다. 기계 학습 모형들이 실세계의 자동화된 의사 결정을 가능하게 하였지만 규제들은 프라이버시 보호를 위해서 민감 정보들의 활용을 제한하고 있다. 특히 인종, 성별, 장애 여부와 같은 법적으로 보호되는 정보들의 프라이버시 보호는 필수이다. 본 연구에서는 완전 동형암호를 활용하여 부분적인 민감 정보가 포함된 경우에 최소 제곱 SVM (LSSVM) 모형을 효율적으로 학습할 수 있는 방법을 제안한다. 본 프레임워크에서는 데이터 소유주가 민감하지 않은 정보와 민감한 정보 모두를 가지고 있고, 이를 기계학습 서비스 제공자에게 제공할 때에 민감 정보만 암호화해서 제공하는 것을 가정한다. 결과적으로 데이터 소유자는 민감 정보를 노출시키지 않으면서도 암호화된 상태로 모형의 학습 정보를 얻을 수 있다. 모형을 실제 활용할 경우에는 모든 정보를 암호화하여 안전하게 예측 결과를 제공할 수 있도록 한다. 실제 데이터에 대한 실험을 통해 본 알고리즘이 동형암호로 구현될 경우에 원래의 LSSVM 모형과 비슷한 성능을 가질 수 있음을 확인해 볼 수 있었다. 또한, 개선된 효율적인 알고리즘에 대한 실험은 적은 성능 저하로 큰 연산 효율성을 달성할 가능성을 입증하였다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.603-612
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• 2022

본 연구는 다중시기 위성영상과 머신러닝 알고리즘을 이용하여 준국가수준의 시계열 산림바이오매스량을 추정하였으며, 이를 바탕으로 산림배출기준선 설정하여 비교·분석하였다. 머신러닝기반의 산림바이오매스 추정 모델을 구축하기 위하여 Landsat TM 위성영상과 유럽항공우주국에서 제공하는 Biomass Climate Change Initiative 정보를 이용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 비모수 학습모델인 k-Nearest Neighbor(kNN)과 의사결정나무 기반의 Random Forest(RF)를 적용하였다. 또한, 추정된 산림바이오매스량은 Forest reference emission levels(FREL) 자료와 비교하였다. 머신러닝 알고리즘 별 산림바이오매스 추정 모델을 비교해보면, 최적의 kNN 모델과 RF 모델의 Root Mean Square Error (RMSE)는 각각 35.9와 34.41였으며, RF모델이 kNN모델보다 상대적으로 우수하였다. 또한, FREL, kNN, RF 모델 별 산림배출기준선의 기울기는 각각 약 -33천ton, -253천ton, -92천ton으로 설정되었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권2호
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• pp.65-77
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• 2022

전자금융서비스가 활성화됨에 따라 전자금융 거래 건수와 거래액은 매년 증가하고 있으며, 선불전자지급 과정에서의 사이버 금융범죄도 증가하고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 이용한 선불전자지급수단의 이상금융거래 탐지모델을 제시한다. 이를 위하여 실제 선불전자거래 데이터를 익명화하여 수집하였으며, 데이터의 효과적인 특성을 추출하기 위한 전처리 작업을 수행하였다. 제안된 모델은 거래내역 기반과 이용자 ID 기반 접근법을 이용하였다. 거래내역 기반 모델 분석에서는 원데이터 기반 거래내역 분석과 특성 항목을 추가한 2차 분석을 수행하였으며, 이용자 ID 기반 모델에서도 도메인 특성에 맞는 특성 항목을 추출하여 분석에 활용하였다. 이상치 탐지를 위해 의사결정나무, 인공신경망 및 서포트 벡터 머신 알고리즘을 활용하여 비교 분석하였다. 분석결과 거래내역 기반의 탐지모델보다 이용자 ID 기반의 탐지모델이 선불거래지급수단 이상탐지에 더 효과적임을 확인할 수 있었으며, 이용자 ID 기반 모델에서는 신경망 알고리즘이 가장 좋은 성능을 나타내었다. 제안된 방법론은 향후 이상금융거래 탐지시스템 분석에 활용함으로써 전자금융사고 피해를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권2호
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• pp.249-256
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• 2022

최근 BIM (Building Information Modeling)과 AR (Augmented Reality)을 결합한 실시간 시각화 기술이 건설관리 의사 결정 및 처리 효율성을 높이는 데 도움이 된다는 것을 보여주기 위한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나, 대용량 BIM 데이터는 AR에 적용할 경우 데이터 전송 문제, 이미지 단절, 영상 끊김 등과 같은 다양한 문제가 발생함으로 3차원(3D) 모델의 메쉬 최적화를 통해 시각화의 효율성을 향상시켜야 한다. 대부분의 기존 메쉬 경량화 방법은 복잡하고 경계가 많은 3D 모델의 메쉬를 적절하게 처리할 수 없다. 이에 본 연구에서는 고성능 AR 시각화를 위해 BIM 데이터를 재구성하기 위한 k-최근접이웃(KNN) 분류 프레임워크 기반 메쉬 경량화 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘은 선정된 BIM 모델을 삼각형 중심 개념 기반의 Unity C# 코드로 경량화하였고 모델의 데이터 세트를 활용하여 정점 사이의 거리를 정의할 수 있는 KNN로 분류되었다. 그 결과 전체 모델과 각 구조의 경량화 메쉬 점 및 삼각형 개수가 각각 약 56 % 및 약 42 % 감소됨을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 원본 모델과 비교했을 때 경량화한 모델은 시각적인 요소 및 정보 손실이 없었고, 따라서, AR 기기 활용 시 고성능 시각화를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제22권3호
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• pp.131-146
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• 2023

교통카드 데이터는 승하차 정류장과 시각 등 활용가능성 높은 정보들을 포함하고 있어 대중교통 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 데이터 수집·저장 과정에서 물리적·환경적 요인에 의해 다양한 오류가 교통카드 데이터에 존재하지만, 오류 유형과 보정에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 교통카드 데이터의 승하차 정류장 정보 오류를 상세히 살펴보았다. 제주특별자치도에서 수행된 버스승하차조사 자료와 동일 기간을 대상으로 수집된 교통카드 데이터와 승차정류장을 중심으로 비교한 결과 교통카드 데이터의 승차정류장 정보 오류율이 6.2% 수준으로 보정이 필요함을 확인하였다. 6단계로 구성된 버스정보시스템 데이터 기반 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘을 제시하였다. 버스승하차조사 자료와 버스정보시스템 데이터를 비교한 결과 승차정류장 정보 일치율은 98..3% 수준으로 버스정보시스템 데이터를 활용하여 정류장 오류 보정 가능성을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘의 성능을 승차정류장을 중심으로 누락을 제외하고 평가한 결과 교통카드 승차정류장 정보 오류율이 보정 전 6.2%에서 보정 후 1.0%로 5.2%p 감소한 것으로 나타났다. 정류장 정보 오류가 보정된 교통카드 데이터를 통해 버스 노선 조정과 대중교통 인프라 투자 정책의사 결정이 보다 합리적으로 수행될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권8A호
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• pp.918-927
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• 2004

3GPP에서 정의한 3세대 무선 이동통신 시스템인 WCDMA 시스템에서는 기지국에서 단말로 데이터를 전송하는 하향링크의 전력 제어를 위해 단말의 Target Signal-to-Interference Ratio (SIR)를 변화시키는 외부 회로 전력 제어와, 설정된 Target SIR을 통해 기지국의 전송 전력을 변화시키는 내부 회로 전력 제어를 사용한다. 그러나 기지국의 성능을 유지하기 위해 단말에게 제공하는 전력량은 제한적일 수밖에 없다. 때문에 3GPP 권고안에서는 전력 제어를 동작시키는 구간인 Power Control Dynamic Range (PCDR)을 정의한다. 본 논문에서는 기지국의 성능 향상을 위해 PCDR을 단말의 상태에 따라 적응적으로 변화시키는 Adaptive PCDR (APCDR)을 제안한다. 제안하는 APCDR 기법은 수신하는 프레임을 기반으로 측정된 SIR 값의 추이를 통해 단말의 현재 상태를 판별하며, 이를 기준으로 각 단말에게 적응적으로 전력 제어 구간을 결정해주는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 APCDR 기법은 기지국의 용량에 큰 영향을 끼치는 최대 코드 채널 전력량을 단말의 상태에 따라 변화시킨다. 최대 코드 채널 전력량을 변화시킴으로써, 각 단말이 순간적인 채널의 상태 변화에 의해 성능이 저하되는 것을 막고 반대로 기지국에서 멀리 위치하는 단말에게는 핸드오버가 이루어지기 전까지 보다 많은 전력을 제공한다. 이를 통해 전체적인 기지국의 Quality에 이득을 얻는다. 실험 결과는 고정된 PCDR을 갖는 경우와 제안하는 APCDR을 사용했을 경우, 용량에서는 거의 손실이 없는 것에 비해 단말의 Quality를 측면에서는 훨씬 향상된 결과를 나타내었다.s toward marriage and the family that existed before the course was reduced after the course. Also, there were gender differences in the attitudes toward love, spouse, sexuality, and gender-roles before and after the course, and there were significant impacts of the course for both genders, albeit in different directions.ethanol 농도가 높을수록 흡광도가 증가되었고 유기산 중 citric acid 에서 많이 증가되었다.생각되며 이를 위해 우리 모두가 폐백음식에 대한 올바른 이해와 인식을 가지도록 개개인의 진정한 관심과 노력이 요구된다고 여겨진다.는 r=0.5937였으며, 이 값들은 모두 1%의 높은 유의성이 있었다.지닌다. 그러므로 이는 개별 여건에 알맞는 유연한 기술 적용 여부를 결정하는 IT활용시 의사 결정자을 하는 사람의 몫이 될 것이다.pplying" where the dietitian answered they applied HACCP voluntarily. The "Non-applying" didn′t have many surveyed items.난 반만 여성에서는 보행 능력, 통상적인 일, 인생을 즐김 항목과 활동성 정도간 유의한 정적 상관관계가 있었다. 결론 : 암환자의 통증정도 및 지장정도는 여성이 남성보다 높았으며, 통증과 우울 및 활동도와의 상관관계에서 차이를 보였다. 앞으로 암성통증 관리 대책 수립시 여성과 남성의 이러한