시계열 데이터는 기상데이터, 주식데이터, 센서 데이터, 네트워크 트래픽 데이터, 의료 데이터 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그 중에서 서브시권스 매칭 방법은 시계열 데이터베이스 어플리케이션에서 많은 주목을 받고 있다. 기존의 서브시권스 매칭 방법은 단일 윈도우만을 비교하여 서브시권스 매칭을 수행하였으나, 착오해답을 줄이는 데에는 한계가 있었다. 따라서 다중 윈도우를 비교하여 착오해답을 줄이고 성능을 높일 수 있는 다중 윈도우를 이용한 서브시퀀스 매칭 방법을 구현하였다. 그 결과 단일 윈도우를 사용했을 때보다 약 4.8배까지 후보집합의 수가 줄어드는 것을 볼 수 있었다.
시장예측 문제를 해결하기 위하여 과거부터 꾸준한 연구가 진행되어왔다. 하지만 금융 시계열 데이터에는 분산이 일정하지 않으며 Non-stationarity 등 예측을 하는 것에 있어서 여러 가지 방해 요인이 존재한다. 또한 광범위한 데이터 변수는 기존에 사람이 직접 경험적으로 선택하는 것에 한계가 있기 때문에, 모델이 변수를 자동으로 추출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 여러 가지 금융 시계열 데이터의 문제를 고려하여 타임 스텝 정규화를 제안하며 자동 변수 추출을 위해 LSTM 형태의 오토 인코더 모델을 학습하였으며 LSTM 네트워크를 이용하여 시장 예측하는 모델을 제안한다. 해당 시스템은 실제 주식 거래나 시장 거래를 위하여 온라인 학습이 가능하며 긴 기간을 테스트 구간으로 실험한 결과 미래의 수익률을 예측하는 것에 있어서 우수한 성능을 보였다.
제4차 산업혁명의 확산과 코로나 19의 장기화로 인한 사회적 변화의 기로에서 한국 정부는 2020년 7월 디지털 뉴딜 정책을 발표했다. 디지털 뉴딜 정책은 데이터, 네트워크, 인공지능 기술을 중심으로 공공분야 및 산업의 디지털 전환을 가속화함으로써 새로운 비즈니스를 창출하는 것을 주요 과제로 삼고 있다. 그러나 급변하는 사회환경에서 기술의 미래 이익에 대한 정보비대칭은 정책의 방향과 효과에 대한 대중의 분석 능력의 차이를 야기할 수 있으며, 이로 인해 정책의 실질적 효과에 대한 불확실성이 발생하게 된다. 한편, 언론은 정부 정책을 대중에 전파하는 전달자 역할을 통해 담론 형성을 주도하며, 보도를 통해 특정 이슈에 대한 제반 지식을 대중에게 제공하는 역할을 한다. 즉, 특정 정책에 대한 언론의 보도량이 증가할수록 이슈 집중도는 높아지며, 이를 통해 대중의 의사결정에도 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구의 목적은 한국 정부의 디지털 뉴딜 정책에 대한 언론 보도량과 주식 시장의 동태적 관계를 그랜저 인과관계(Granger causality), 충격반응함수, 분산분해분석을 이용하여 검증하는 것이다. 이를 위해 디지털 뉴딜 정책에 대한 언론 보도량, 키워드 검색량과 KOSDAQ 상장 기업 중 디지털 뉴딜 정책과 관련이 있는 디지털 기술 기반 기업들의 일일주식회전율, 일일주가수익률, EWMA 변동성을 변수로 설정하였으며, 정책발표 시점 전후 60 거래일, 총 120 거래일 간의 데이터를 이용했다. 분석 결과, 언론 보도량은 키워드 검색량, 일일주식회전율, EWMA 변동성과 양방향 그랜저 인과관계가 존재하였으며, 언론 보도량의 증가는 디지털 뉴딜 정책에 대한 키워드 검색량에 높은 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 언론 보도량에 대한 충격반응분석 결과 EWMA 변동성을 큰 폭으로 하락시키는 양상을 보였으며, 시간이 지날수록 영향력이 점차 증가하며 주식 시장의 변동성을 완화시키는 역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석 결과를 토대로 디지털 뉴딜에 대한 언론 보도량은 주식 시장과 유의한 동태적 관계가 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 사용자의 시점을 인지하고 이에 대응하는 원격지의 스테레오 영상을 획득하여 제공함으로서, 공간적 한계를 탈피하여 원격지를 관찰할 수 있는 시스템을 제공하고자 한다. 시스템 구성을 위하여 인간의 시점 변화에 가장 큰 요인이 되는 좌,우 움직임과 머리의 회전 등의 신체적 동작을 고려하여 설계하였다. 따라서 본 시스템은 크게 사용자의 시선을 분석하기 위한 연산, 3차원 영상획득과 제공을 위한 시스템 제어 및 데이터 전송을 위한 네트워크 통신 등으로 구현되어, 사용자가 동일한 공간에서 특정 대상을 관찰하는 것처럼 자유롭게 동작하며 원격지의 대상을 관찰하더라도 시점에 대응하는 스테레오 영상을 획득하고 3차원 영상으로 제공함으로서 직접적인 관찰과 동일한 시각 효과를 제공하는 시스템을 구현하였다.
해양 IoT 서비스를 위한 장치들은 해양 환경에 강인해야 한다. 특히 바닷물 속에 부유하는 전송 장치는 바닷물의 영향을 덜 받도록 설계되어야 한다. 본 연구에서는 전자 어구 실명제 모니터링 시스템에서 어구 상태를 감시하는 부이에 내장되는 안테나를 설계하고 제작한 결과를 보이고 있다. 안테나의 주파수 대역은 920 MHz이고, 부이의 초소형과 경량화를 위해 PCB 패턴 안테나 구조로 설계 제작되었다. 시뮬레이션 결과 제안한 안테나를 내장한 부이가 바닷물 속에 잠기는 정도가 심할수록 반사 계수 증 RF 특성이 저하되지만 빔의 방사 각도는 안테나 하층부에서 점점 상층부로 옮겨가는 것을 확인하였다. 즉 바닷물의 영향을 많이 받을수록 전파 성능은 저하되지만 방사 특성은 해양 IoT 서비스 환경에 적합하다는 것을 확인하였다. 향후 RF 성능을 개선할 수 있는 안테나 구조를 변경 설계하면 제안한 안테나와 부이는 LPWA (low power wide area) 기반 IoT 네트워크 구현에 기여할 것으로 기대된다.
코로나19로 인하여 기존의 제조 시설에 많은 패러다임의 변화와 비대면 서비스의 확대가 전 세계적으로 가속화되고 있다. 대표적인 기술이 디지털 트윈기술이다. 이러한 디지털 트윈기술은 과거에 개념적으로만 존재하던 것이 최근 5G 기반의 네트워크가 구성되며 실현 가능해졌다. 이에 본 논문은 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 USB 공정 일부를 실제 사물 객체와 가상현실 기반의 USB 공정과정을 표준 연동구조인 OPC UA 통신을 기반으로 디지털 트윈이 가능하도록 설계하고 구현하였으며, 이때, 가상세계에 실제 사물의 물리적 특성을 같이 반영하여 이를 실제 사물과 실시간으로 동기화한 시뮬레이션이 가능하도록 하였다. 향후 이는 다양한 산업 분야에 적용 가능하며, 의사결정을 위한 비용 절감 및 위험한 사고로부터 예방이 가능할 것으로 기대한다.
최근 한국의 문화콘텐츠 산업이 발전하고 있는 가운데 전 세계적으로 인지도가 높아질 수 있는 배경에는 과학 기술의 발전으로 글로벌 네트워크 사용자들의 실시간 공유 서비스가 있다. 특히 유튜브의 경우에는 한정적인 사용자가 아닌 모든 사람이 잠재적인 영상 제공자가 될 수 있다는 점에서 그 전파력은 빠르고 강력하다. 국내에도 휴대폰 사용자의 약 80% 이상이 유튜브를 이용하고 있는 것으로 나타난 만큼 유튜브의 정보는 사용자의 심리적 요인이 반영되고 있다는 것을 의미한다. 예컨대 특정 성격을 갖고 있는 채널의 영상 조회 수, 좋아요 수 그리고 댓글 수와 같은 정보는 그 채널이 갖는 성격의 관심도에 대한 척도를 보여준다. 이는 포털 사이트의 키워드 검색 빈도와 같은 정보가 경제 심리학적으로 주가 시장과 밀접한 연관이 있다는 것과 관련성이 높다. 따라서 본 연구에서는 대표 엔터테이먼트 사의 유튜브 정보를 크롤링 알고리즘을 통해 수집하고 이를 주가와 관련된 주요 변수와 인과 관계에 대해서 분석한다. 그 결과 유튜브의 관심도는 주가, 주가 변동성 그리고 거래량에 선행적 인과 관계를 보인다는 것을 입증했다. 본 연구는 4차 산업 시대에 맞게 문화콘텐츠, IT 그리고 금융 분야를 접목해서 연구를 진행했다는 점에서 의의가 있다고 사료된다.
최근 들어, 네트워크의 급속한 발전으로 온라인 뱅킹과 주식 거래 같은 응용프로그램들의 사용이 증가함에 따라 데이터에 대한 보안은 점점 더 중요해 지고 있다. 따라서, 데이터 보호를 위해 인터넷과 같은 개방형 네트워크에서 공개키 또는 대칭키 암호 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 일반적으로 공개키 암호시스템은 인수분해와 이산대수의 문제를 기반으로 하고 있어, 대칭키 암호시스템에 비해 처리속도가 상대적으로 느리다. 공개키 암호시스템 중 타원곡선 암호는 RSA에 비해 보다 작은 사이즈의 키를 사용하여도 동일한 보안성을 제공하는 장점이 있어 처리 속도가 빠르다. 본 논문에서는 실수체를 기반으로 하는 타원곡선 암호의 효율적인 키 생성 방법을 제안한다.
블록체인 기술이 급속도로 발전하고 있음에 따라 금융·물류 등 다양한 분야에서 블록체인 기술을 실용화하려는 시도들이 진행되고 있으며, 데이터 무결성이 매우 중요한 공공분야 또한 마찬가지이다. 국방분야 또한 네트워크 중심 작전환경(NCOE) 하에 작전운영을 위해서는 지휘통신 네트워크의 보안성 강화 및 완전무결성 확보가 매우 중요하다. 이를 위해 블록체인 네트워크를 적용한 지휘통신네트워크 구축이 필요하나, 현재까지의 블록체인 기술은 51% 공격 등의 보안 이슈들을 해결하지 못하고 있어, 국방에 접목하기 어려운 것이 현실이다. 특히, 현재 블록체인에서 많이 사용되고 있는 Practical Byzantine fault tolerance (PBFT)알고리즘은, 악의적인 행동을 하는 노드들에게 penalty 요소가 없고, 합의를 방해하는 노드가 전체 노드의 33%이상만 차지해도 합의 실패를 만드는 문제점이 있다. 본 논문에서는 블록체인의 주요 합의 알고리즘인 PBFT의 보안성 향상을 위해, Trust 모델을 접목하여 비정상 행위에 대한 penalty 메커니즘이 적용된 Adaptive Consensus Bound PBFT (ACB-PBFT) 합의 알고리즘을 제안한다.
디지털TV의 데이터 방송 서비스는 기존 아날로그TV에 비해 다양한 양방향 서비스 - 게임, 주식거래, 날씨정보 등을 제공하여 다양한 시청 경험을 제공하지만 방송 시청 행태를 복잡하게 변화시켜 TV 조작에 어려움을 느끼는 시청자들을 생산하고 있다. 이 에, 시청자들의 TV 조작을 편리하게 지원하는 음성 인식, 동작 인식 등의 사용자 인터페이스에 대한 연구가 진행되고 있는데 아직 시청자들의 IT 서비스의 친숙도, 적응도 등의 개인적 요인을 고려한 EPG 사용성 향상 방법에 대해서는 연구가 진행되지 않고 있다. 본 논문은 방송 네트워크가 시청자들의 개인적 요인을 기반으로 EPG 형상들을 설계하는 방법을 제안하고 이 방법을 지원하는 방안으로 시청자가 원하는 EPG 형상을 선택하면 수신 단말기에 탑재된 EPG가 그 EPG 형상을 동적으로 실현하는 환경을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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