자동 주식 거래 시스템은 시장 추세의 예측, 투자 종목의 선정, 거래 전략 등 매우 다양한 최적화 문제를 통합적으로 해결할 수 있어야 한다. 그러나 기존의 감독 학습 기법에 기반한 거래 시스템들은 이러한 최적화 요소들의 효과적인 결합에는 큰 비중을 두지 않았으며, 이로 인해 시스템의 궁극적인 성능에 한계를 보인다. 이 논문은 주가의 변동 과정이 마르코프 의사결정 프로세스(MDP: Markov Decision Process)라는 가정 하에, 강화 학습에 기반한 자동 주식 거래 시스템인 R-Trader를 제안한다. 강화 학습은 예측과 거래 전략의 통합적 학습에 적합한 학습 방법이다. R-Trader는 널리 알려진 두 가지 강화 학습 알고리즘인 TB(Temporal-difference)와 Q 알고리즘을 사용하여 종목 선정과 기타 거래 인자의 최적화를 수행한다. 또한 기술 분석에 기반하여 시스템의 입력 속성을 설계하며, 가치도 함수의 근사를 위해 인공 신경망을 사용한다. 한국 주식 시장의 데이타를 사용한 실험을 통해 제안된 시스템이 시장 평균을 초과하는 수익을 달성할 수 있고, 수익률과 위험 관리의 두 가지 측면 모두에서 감독 학습에 기반한 거래 시스템에 비해 우수한 성능 보임을 확인한다.
본 논문에서는 전문가의 지식이 없는 상황에서 자동적으로 최적의 퍼지 제어기를 설계하는 방법에 대해 연구한다. 먼저 퍼지 제어기의 규칙 설정을 위해 기존의 PID 제어기의 입출력 데이터를 클러스터링한다. 군집된 데이터들로부터 클러스터의 수를 파악하고 이를 바탕으로 퍼지 제어를 위한 규칙의 수를 결정한다. 둘째로 퍼지 제어기의 여러 파라미터들은 유전자 알고리즘을 적용하여 최적화한다. GA를 이용한 최적화 과정에서는 성능평가 기준으로 기준입력에 대한 시스템 응답간의 오차와 오버슈트의 크기를 사용하여 응답이 빠르고 안정적인 제어기를 설계하도록 진화방향을 설정한다. 이렇게 만들어진 퍼지 제어기의 성능을 기존의 PID 제어기와 비교 평가한다
고객을 중심으로 한 마케팅 기법중 하나인 고객관계관리(CRM : Customer Relationship Management)는 인터넷의 적용과 더불어 다양하게 발전하고 있는 분야 중 최근 가장 큰 이슈가 되고 있다. eCRU이란 CRM에서 인터넷을 이용해 기존의 시스템을 재구성하는 것을 말하는데 고객만족을 극대화하면서 동시에 관련 비용을 절감할 수 있는 새로운 고객관리라고 할 수 있다 본 논문은 웹 상의 고객 패턴을 마이닝을 통하여 고객 정보 추출을 최적화하는 알고리즘을 제시하고 이를 통해 고객분류를 자동으로 할 수 있음을 보였다.
이 논문은 프레임 기반의 비디오 응용에 대해서 화질 (video quality) 제약을 고려한 응용 수준(application-level)에서의 에너지 최적화 기법을 제안한다. 화질과 에너지 소모 사이에는 상관관계 (trade-off)가 있음을 이용하여. 본 논문은 H.263 인코더의 화질을 실시간으로 모니터링해서 프레임 속도(frame rate)를 자동으로 조절하는 알고리즘을 제안한다. 기존 동적 전압 스케줄링 (DVS: dynamic voltage scheduling) 기법은 유휴 시간 (slack time)을 주어진 것이라고 가정하는 반면, 제안하는 기법은 유휴 시간 자체를 증가시켜서 DVS 기법의 효과를 향상시킨다. 제안하는 기법이 주어진 화질 제약을 만족하며 상당한 에너지 소모를 감소함을 실험을 통해서 알 수 있다.
본 논문에서는 압전 트랜스듀서의 임피던스 해석을 유한 요소법을 통해 실험적으로 검증하였고 이러한 유한 요소법을 이용하여 압전 변압기의 동작 주파수 및 등가회로 정수를 도출하였다. 또한, 등가 회로법을 이용하여 부하 변동에 따른 압전 변압기의 공진 주파수와 효율 변화를 분석하고 이를 실험적으로 검증하였다. 한편, 유한 요소법과 자동 요소 분할 프로그램(Auto-Mesh Generator), 최적화 알고리즘을 이용하여 일정 부하에서 최대 효율과 승압비를 갖는 압전 변압기의 형상 최적화를 수행하였는데, 최적화 기법으로는 sinc함수의 수렴 결과를 통해 타당성이 입증된 진화 알고리즘(Evolution Strategy)을 적용하였다.
본 논문에서는 압전 트랜스듀서의 임피던스 해석을 유한 요소법을 통해 실험적으로 검증하였고, 이러한 유한 요소법을 이용하여 압전 변압기의 동작 주파수 및 등가회로 정수를 도출하였다. 또한, 등가 회로법을 이용하여 부하 변동에 따른 압전 변압기의 공진 주파수와 효율 변화를 분석하고 이를 실험적으로 검증하였다. 한편, 유한 요소법과 자동 요소 분할 프로그램(Auto-Mesh Generator), 최적화 알고리즘을 이용하여 일정 부하에서 최대 효율을 갖는 압전 변압기의 형상 최적화를 수행하였는데, 최적화 기법으로는 sinc 함수의 수렴 결과를 통해 타당성이 입증된 진화 알고리즘 (Evolution Strategy)을 적용하였다.
유역 유출 연속모의 모형은 수자원 계획과 효율적인 물 관리 정책 수립에 중요한 도구가 된다. 유역 유출 연속모의 모형에는 다수의 매개변수가 있으며, 이러한 매개변수는 모형 보정을 통해 추정된다. 연구에서 사용한 모형은 SWMM이며 집합체 혼합 진화 알고리즘으로 자동 보정하였다. 자동 보정에 사용되는 최적화 알고리즘은 목적함수에 따라 상이한 결과를 도출하기도 한다. 이에 따라 본 연구에서는 유역 유출 모형의 자동보정에 적합한 목적함수를 선정하기 위하여 4개의 목적함수를 구성하였고, 밀양댐 유역에 적용하였다. 그리고 목적함수에 따른 자동 보정의 결과를 평가하기 위해 5가지의 평가지표를 활용하였다. 보정의 결과, 모든 목적함수에서 공통적으로 첨두유량의 오차는 다소 크게 발생하였다. 그리고 잔차 절대값의 합이 최소가 되도록 구성한 목적함수가 다른 목적함수에 비해 상대적으로 양호한 결과를 도출하였지만, 목적함수에 따른 큰 차이는 없었다. 또한, 유역 유출 연속모의에서는 유역의 물수지가 중요한 요소이므로 향후, 보다 정확도 높은 유역 유출 연속모의 모형의 자동 보정을 위해서는 첨두유량과 물수지와 관련된 오차를 제어할 수 있는 추가적인 기법이 요구된다.
Energy Management System(EMS)는 전력 시스템에서 운영자에 의해 발전과 송전의 성능을 감시 제어 그리고 성능 최적화를 위하여 운영하는 시스템이다. 본 연구에서는 EMS(Next Generation Energy management System : NG-EMS)에서 클라이언트의 운영 시스템 자동 동기방법 및 웹 기반 온라인에서 뷰어를 실행, 운영하는 방법을 제안 한다. 본 연구는 인트라넷 망에서 클라이언트 운영 시스템의 효율적인 유지보수를 위하여 소프트웨어 패치 및 엔지니어링을 통해 도출된 그래픽 화면을 다수의 클라이언트에 자동 동기, 갱신하는 기능을 특징으로 한다. 또한 자동 동기 빌더를 사용하여 클라이언트에 동기 할 항목을 패키징하는 기능도 포함하고 있다. 자동 동기 서버 측에서는 본 연구의 구성에 의해 클라이언트의 동기 및 갱신 주기를 효율적으로 관리한다. 클라이언트가 메인서버로 접속할 시 자동동기 상태를 체크하는 서버에 문제가 발생했을 경우 다중 동기 서버 형태로 운영하여 불시 장애 발생에 효율적으로 대처가 가능하다. 또한 자동동기 시스템을 적용한 웹 기반 온라인 뷰어의 운영 시스템 및 방법을 제안한다.
컴퓨터가 기계공업에 많이 활용이 되고있다. 더구나 컴퓨터의 출현으로 인해 종래의 기계공업의 모습이 많이 달라졌다고 하겠다. 그것들중 여기서는 CAD/CMA system에 대한 소개를 하였는데, 이 system을 완성하는데엔 충분한 data 에 의한 system design이 필요함은 ,물론이다. 최적화된 system design에 의해 각공정의 제조 system이 구성 되는데 이 컴퓨터에 의한 자등생산 system은 실질적으로 생산이 효율을 높이기 위해서는 자동설계(CAD)된 입력정보가 자동생산 System(CAM system)에 의해 정확히 원하는 제품으로 출력되 나오는데엔 여러가지 복합적인 기술 즉, 정보처리기술이라 할 수 있는 system engineering및 컴퓨터기술과 생산기술이라 할 수 있는 기계, 전기, 전자기수로가 계측기술등의 조화가 필요하다.
본 논문은 움직임이나 장면에 제약되지 않는 카메라로부터 획득한 여러장의 디지털 영상을 한장의 통힙된 영상으로 자동적으로 모자이킹 하는 방법에 대해 기술한다. 우선 영상을 세그멘테이션과 레이블링으로 영상의 영역을 분할하고, 특징 점을 찾는다. 같은 영역으로 분할된 곳의 특징점을 각각의 그룹으로 하고 영역안의 특징점을 hausdorff distance를 이용영상을 비교하여 대응점을 구한 후 비선형 이승오차 최적화 알고리즘을 이용해 최적의 변환 행렬로 하나의 영상을 자동적으로 구성하는 과정에 대해서 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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