The Journal of Asian Finance, Economics and Business
/
제7권10호
/
pp.9-21
/
2020
The aim of this paper is to predict the Borsa Istanbul (BIST) 30 index movements to determine the most accurate buy and sell decisions using the methods of Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic Algorithm (GA). We combined these two methods to obtain a hybrid intelligence method, which we apply. In the financial markets, over 100 technical indicators can be used. However, several of them are preferred by analysts. In this study, we employed nine of these technical indicators. They are moving average convergence divergence (MACD), relative strength index (RSI), commodity channel index (CCI), momentum, directional movement index (DMI), stochastic oscillator, on-balance volume (OBV), average directional movement index (ADX), and simple moving averages (3-day moving average, 5-day moving average, 10-day moving average, 14-day moving average, 20-day moving average, 22-day moving average, 50-day moving average, 100-day moving average, 200-day moving average). In this regard, we combined these two techniques and obtained a hybrid intelligence method. By applying this hybrid model to each of these indicators, we forecast the movements of the Borsa Istanbul (BIST) 30 index. The experimental result indicates that our best proposed hybrid model has a successful forecast rate of 75%, which is higher than the single ANN or GA forecasting models.
부하특성의 모델링은 부하의 비선형특성 때문에 어려운 문제이다. 이 연구는 부하특성을 표현하기 위하여 비선형 문제를 근사화 할 수 있는 신경회로망을 이용하였다. 대표적인 개별부하를 선정하고 전압과 주파수 변화에 대한 유효, 무효전력의 응답을 실험을 통해 얻었다. 그리고 개별부하특성을 식별하기 위하여 실험자료를 근거로 신경회로망을 구축하고 학습하였다. 학습된 신결회로망은 또다른 전압, 주파수 변화에 대한 개별부하의 특성을 식별하였다. 아울러 제안된 방법의 타당성을 입증하기 위하여 식별된 결과를 제시하였다.
This paper presents an application of the maturation effect on the strength of high-strength concrete which is produced with different origin aggregates. While investigating the maturation effect on HSC 384 specimens were prepared with 22 different origin aggregates. These prepared specimens were subjected to the standard compressive tests which were applied after curing for 2, 7, 28, and 56 days under appropriate conditions. The test results revealed that bright surface-low adherence behavior is valid in normal strength concretes, but is not as effective as expected in high-strength concretes. The application of artificial neural networks (ANNs) to predict 2, 7, 28, and 56 day compressive strength of HSC is also investigated in this paper. An ANN model is built, trained, and tested using the available test data gathered from experimental studies. The ANN model is found to predict 2, 7, 28, and 56 days of compressive strength of high-strength concrete well within the ranges of the input parameters considered. These comparisons show that ANNs have strong potential as a feasible tool for predicting the compressive strength of high-strength concrete within the range of the input parameters considered.
Using artificial neural network (ANN) technique, auction prices for common mackerel were forecasted with the daily total sale and auction price data at the Busan Cooperative Fish Market before introducing Total Allowable Catch (TAC) system, when catch data had no limit in Korea. Virtual input data produced from actual data were used to improve the accuracy of prediction and the suitable neural network was induced for the prediction. We tested 35 networks to be retained 10, and found good performance network with regression ratio of 0.904 and determination coefficient of 0.695. There were significant variations between training and verification errors in this network. Ideally, it should require more training cases to avoid over-learning, which leads to improve performance and makes the results more reliable. And the precision of prediction was improved when environmental factors including physical and biological variables were added. This network for prediction of price and catch was considered to be applicable for other fishes.
하천 교각에서 유발되는 국부세굴은 교량의 붕괴를 유발하는 요인들 가운데 하나로 알려져 있다. 그러나, 교각주위 하천 흐름은 매우 복잡하기 때문에 국부세굴을 정확하게 산정하는 경험식을 도출하기가 쉽지 않다. 따라서, 기존의 경험식들은 특정 세굴 자료에는 좋은 상관 관계를 보이지만 다양한 현장 세굴자료들에 대해 신뢰성 있는 예측 정도를 갖기는 어렵다. 본 연구에서는 많은 현장 계측자료를 바탕으로 국부세굴심을 산정할 수 있는 인공신경망 모델을 제안하고자 하였다. 제안된 산정식은 교각 형상, 교각 폭, 교각 길이, 흐름 입사각, 흐름 속도, 수심 및 $D_{50}$의 총 7개의 변수의 함수로 구성되었다. 인공신경망 모델의 학습과 검증에 총 426개의 현장 계측자료들이 사용되었으며, 인공신경망 모델이 기존 경험 식들에 비하여 개선된 예측정도를 보임을 확인하였다.
Accurate synthesis models based on artificial neural networks (ANNs) are proposed to directly obtain the physical dimensions of an asymmetric coplanar waveguide with conductor backing and substrate overlaying (ACPWCBSO). First, the ACPWCBSO is analyzed with the conformal mapping technique (CMT) to obtain the training data. Then, a modified genetic-algorithm-Levenberg-Marquardt (GA-LM) algorithm is adopted to train ANNs. In the algorithm, the maximal relative error (MRE) is used as the fitness function of the chromosomes to guarantee that the MRE is small, while the mean square error is used as the error function in LM training to ensure that the average relative error is small. The MRE of ANNs trained with the modified GA-LM algorithm is less than 8.1%, which is smaller than those trained with the existing GA-LM algorithm and the LM algorithm (greater than 15%). Lastly, the ANN synthesis models are validated by the CMT analysis, electromagnetic simulation, and measurements.
Tall buildings are distinguished by their slenderness, making them sensitive to wind loads. A huge amount of resources is typically dedicated to controlling loads and vibrations caused by wind. Enhancing tall buildings' aerodynamic performance can save a large portion of these expenses. This enhancement can be achieved through aerodynamic optimization that can be tackled either by altering the outer shape of the building locally through modifying the corners (e.g., corner chamfering) or globally through changing the whole form of the building (e.g., twisting). In this paper, a newly developed aerodynamic optimization procedure (AOP) is adopted to enhance tall buildings' aerodynamic performance. This procedure is a combination of computational fluid dynamics (CFD), Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic algorithm (GA). An ANN-based surrogate model is used to evaluate the aerodynamic parameters through the optimization procedure to reach a reliable aerodynamic shape. Helical twisting and corner modifications of the buildings are used to reduce the along-wind base moment.
차세대첨단교통시스템(C-ITS)의 우선 도입 서비스 항목 중 하나로 차량 추돌방지 지원 서비스가 고려되고 있다. 이에 인공신경망을 적용한 V2I2V 통신 기반의 후미추돌사고 예방 방법들이 몇몇 제시되었지만, 낮은 C-ITS 단말기 보급률 및 대용량 교통정보로 인한 지연 현상 등 한계로 인해 그 효과가 미미하다. 따라서 본 연구는 실시간 구간교통 정보를 활용한 인공신경망 기반 추돌 경고 서비스(ACWS, Artificial Neural Network-based Collision Warning Service)를 제안한다. 제안 서비스는 실시간 구간 교통정보를 반영해 인공신경망의 가중치를 갱신하고 구간 진입 차량에게 제공한다. 본 연구는 C-ITS 단말 보급률과 지연시간에 따른 제안 서비스의 성능 평가를 수행한다. 분석결과 C-ITS 단말 보급률이 높고 지연시간이 낮을수록 제안 서비스가 더 나은 성능을 나타내고, 같은 조건일 경우 고도화된 인공신경망을 적용한 서비스 성능이 더 뛰어난 것으로 확인된다.
The finite element method has been widely applied in the sheet metal forming process. However, the finite element method is computationally expensive and time consuming. In order to tackle this problem, surrogate modeling methods have been proposed. An artificial neural network (ANN) is one such surrogate model and has been well studied over the past decades. However, when it comes to ANN with two or more layers, so called deep neural networks (DNN), there is distinct a lack of research. We chose to use DNNs our surrogate model to predict the behavior of sheet metal in the deep drawing process. Thickness variation is selected as an output of the DNN in order to evaluate workpiece feasibility. Input variables of the DNN are radius of die, die corner and blank holder force. Finite element analysis was conducted to obtain data for surrogate model construction and testing. Sampling points were determined by full factorial, latin hyper cube and monte carlo methods. We investigated the performance of the DNN according to its structure, number of nodes and number of layers, then it was compared with a radial basis function surrogate model using various sampling methods and numbers. The results show that our DNN could be used as an efficient surrogate model for the deep drawing process.
본 논문에서는 보 구조물의 실시간 손상위치 경보를 위해 가속도 신호를 이용한 인공신경망기반 손상검색기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 실시간 손상검색을 위해 가속도 응답신호만을 이용하는 새로운 인공신경망 알고리즘을 설계하였다. 구조물의 손상상태를 나타내는 특징으로 서로 다른 두 위치에서 측정된 가속도 신호의 교차공분산 값을 이용하였다. 다음으로 실제 하중조건을 모르는 상황을 고려하여 다양한 하중패턴에 따른 복수 신경망을 구성하였으며, 각각의 신경망 학습을 위한 손상시나리오를 선정하였다. 마지막으로 양단 자유보 모형실험을 통해 제안된 기법의 유용성과 적용성을 평가하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.