• 제목/요약/키워드: Automated analysis system

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기상청 동네예보의 영농활용도 증진을 위한 방안: 2. 강수량 분포 상세화 (Improving Usage of the Korea Meteorological Administration's Digital Forecasts in Agriculture: 2. Refining the Distribution of Precipitation Amount)

  • 김대준;윤진일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제15권3호
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    • pp.171-177
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    • 2013
  • 본 연구는 기상청에서 제공하는 강수 실황 혹은 예보로부터 농업부문에서 활용 가능한 수준의 상세한 강수분포도를 제작하기 위한 방안으로서, 레이더 반사강도를 KLAPS 5km 강수자료에 적용하여 1km 격자해상도로 상세화 하는 1단계와, 고해상도 DEM에 근거한 지표면 경사방향(지향면)에 따라 고도-강수량 회귀 계수를 달리하여 지형효과를 반영하는 2단계 등으로 이루어진 추정기법을 고안하였다. 이 기법의 현실세계 적용방법 모색 및 신뢰도 평가를 위해 경상남도 하동군 악양면을 실험 집수역으로 설정하고 2013년 1월부터 5월까지 총 19사례의 강수에 대해 기상청으로부터 KLAPS 강수자료를 수집하였다. 1단계로는 강수일의 24시간 적산 레이더에코 자료를 이용하여 1km 해상도로 자료의 규모를 축소하였다. 2단계로는 1km 격자점의 값을 가상의 관측자료로 삼아 270m 해상도에서 PRISM 기반의 지형효과를 반영한 강수량 분포도를 생성하였다. 실험 집수역에 13대의 무인기상관측장비를 다양한 고도 및 지형조건에서 설치하고, 추정된 강수분포도로부터 13개 지점에 해당하는 격자점의 자료를 추출하여 실측값과 비교하였다. 일 강수량 10mm 이상의 사례에서는 모든 관측지점에서 추정오차 감소효과가 인정되었으며, 특히 일강수량이 30mm 이상인 사례에서 평균 35% 이상의 오차감소효과를 확인하였다.

Present status and prospect for development of mushrooms in Korea

  • Jang, Kab-Yeul;Oh, Youn-Lee;Oh, Minji;Im, Ji-Hoon;Lee, Seul-Ki;Kong, Won-Sik
    • 한국균학회소식:학술대회논문집
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    • 한국균학회 2018년도 춘계학술대회 및 임시총회
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    • pp.27-27
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    • 2018
  • The production scale of mushroom cultivation in Korea is approximately 600 billion won, which is 1.6% of the Korean gross agricultural output. Annually, ca. 190,000 tons of mushrooms are harvested in Korea. Although the numbers of mushroom farms and cultivators are constantly decreasing, the total mushroom yields are increasing due to the large-scale cultivation facilities and automation. The recent expansion of the well-being trend causes increase in mushroom consumption in Korea: annual per capita consumption of mushroom was 3.9kg ('13) that is a little higher than European's average. Thus the exports of mushrooms, mainly Flammulina velutipes and Pleurotus ostreatus, have been increased since the middle of 2000s. Recently, however, it is slightly reduced. However, Vietnam, Hong Kong, the United States, the Netherlands and continued to export, and the country has increased recently been exported to Australia, Canada, Southeast Asia and so on. Canned foods of Agaricus bisporus was the first exports of the Korean mushroom industry. This business has reached the peak of the sale in 1977-1978. As Korea initiated trade with China in 1980, the international prices of mushrooms were sharply fall that led to shrink the domestic markets. According to the high demand to develop new items to substitute for A. bisporus, oyster mushroom (Pleurotus ostreatus) was received the attention since it seems to suit the taste of Korean consumers. Although log cultivation technique was developed in the early 1970s for oyster mushroom, this method requires a great deal of labor. Thus we developed shelf cultivation technique which is easier to manage and allows the mass production. In this technique, the growing shelf is manly made from fermented rice straw, that is the unique P. ostreatus medium in the world, was used only in South Korea. After then, the use of cotton wastes as an additional material of medium, the productivity. Currently it is developing a standard cultivation techniques and environmental control system that can stably produce mushrooms throughout the year. The increase of oyster mushroom production may activate the domestic market and contribute to the industrial development. In addition, oyster mushroom production technology has a role in forming the basis of the development of bottle cultivation. Developed mushroom cultivation technology using bottles made possible the mass production. In particular, bottle cultivation method using a liquid spawn can be an opportunity to export the F.velutipes and P.eryngii. In addition, the white varieties of F.velutipes were second developed in the world after Japan. We also developed the new A.bisporus cultivar "Sae-ah" that is easy to grown in Korea. To lead the mushroom industry, we will continue to develop the cultivars with an international competitive power and to improve the cultivation techniques. Mushroom research in Korea nowadays focuses on analysis of mushroom genetics in combination with development of new mushroom varieties, mushroom physiology and cultivation. Further studied are environmental factors for cultivation, disease control, development and utilization of mushroom substrate resources, post-harvest management and improvement of marketable traits. Finally, the RDA manages the collection, classification, identification and preservation of mushroom resources. To keep up with the increasing application of biotechnology in agricultural research the genome project of various mushrooms and the draft of the genetic map has just been completed. A broad range of future studies based on this project is anticipated. The mushroom industry in Korea continually grows and its productivity rapidly increases through the development of new mushrooms cultivars and automated plastic bottle cultivation. Consumption of medicinal mushrooms like Ganoderma lucidum and Phellinus linteus is also increasing strongly. Recently, business of edible and medicinal mushrooms was suffering under over-production and problems in distribution. Fortunately, expansion of the mushroom export helped ease the negative effects for the mushroom industry.

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WHICH INFORMATION MOVES PRICES: EVIDENCE FROM DAYS WITH DIVIDEND AND EARNINGS ANNOUNCEMENTS AND INSIDER TRADING

  • Kim, Chan-Wung;Lee, Jae-Ha
    • 재무관리논총
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    • 제3권1호
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    • pp.233-265
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    • 1996
  • We examine the impact of public and private information on price movements using the thirty DJIA stocks and twenty-one NASDAQ stocks. We find that the standard deviation of daily returns on information days (dividend announcement, earnings announcement, insider purchase, or insider sale) is much higher than on no-information days. Both public information matters at the NYSE, probably due to masked identification of insiders. Earnings announcement has the greatest impact for both DJIA and NASDAQ stocks, and there is some evidence of positive impact of insider asle on return volatility of NASDAQ stocks. There has been considerable debate, e.g., French and Roll (1986), over whether market volatility is due to public information or private information-the latter gathered through costly search and only revealed through trading. Public information is composed of (1) marketwide public information such as regularly scheduled federal economic announcements (e.g., employment, GNP, leading indicators) and (2) company-specific public information such as dividend and earnings announcements. Policy makers and corporate insiders have a better access to marketwide private information (e.g., a new monetary policy decision made in the Federal Reserve Board meeting) and company-specific private information, respectively, compated to the general public. Ederington and Lee (1993) show that marketwide public information accounts for most of the observed volatility patterns in interest rate and foreign exchange futures markets. Company-specific public information is explored by Patell and Wolfson (1984) and Jennings and Starks (1985). They show that dividend and earnings announcements induce higher than normal volatility in equity prices. Kyle (1985), Admati and Pfleiderer (1988), Barclay, Litzenberger and Warner (1990), Foster and Viswanathan (1990), Back (1992), and Barclay and Warner (1993) show that the private information help by informed traders and revealed through trading influences market volatility. Cornell and Sirri (1992)' and Meulbroek (1992) investigate the actual insider trading activities in a tender offer case and the prosecuted illegal trading cased, respectively. This paper examines the aggregate and individual impact of marketwide information, company-specific public information, and company-specific private information on equity prices. Specifically, we use the thirty common stocks in the Dow Jones Industrial Average (DJIA) and twenty one National Association of Securities Dealers Automated Quotations (NASDAQ) common stocks to examine how their prices react to information. Marketwide information (public and private) is estimated by the movement in the Standard and Poors (S & P) 500 Index price for the DJIA stocks and the movement in the NASDAQ Composite Index price for the NASDAQ stocks. Divedend and earnings announcements are used as a subset of company-specific public information. The trading activity of corporate insiders (major corporate officers, members of the board of directors, and owners of at least 10 percent of any equity class) with an access to private information can be cannot legally trade on private information. Therefore, most insider transactions are not necessarily based on private information. Nevertheless, we hypothesize that market participants observe how insiders trade in order to infer any information that they cannot possess because insiders tend to buy (sell) when they have good (bad) information about their company. For example, Damodaran and Liu (1993) show that insiders of real estate investment trusts buy (sell) after they receive favorable (unfavorable) appraisal news before the information in these appraisals is released to the public. Price discovery in a competitive multiple-dealership market (NASDAQ) would be different from that in a monopolistic specialist system (NYSE). Consequently, we hypothesize that NASDAQ stocks are affected more by private information (or more precisely, insider trading) than the DJIA stocks. In the next section, we describe our choices of the fifty-one stocks and the public and private information set. We also discuss institutional differences between the NYSE and the NASDAQ market. In Section II, we examine the implications of public and private information for the volatility of daily returns of each stock. In Section III, we turn to the question of the relative importance of individual elements of our information set. Further analysis of the five DJIA stocks and the four NASDAQ stocks that are most sensitive to earnings announcements is given in Section IV, and our results are summarized in Section V.

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머신러닝을 활용한 수도권 약수터 수질 예측 모델 개발 (Development of a water quality prediction model for mineral springs in the metropolitan area using machine learning)

  • 임영우;엄지연;곽기영
    • 지능정보연구
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    • 제29권1호
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    • pp.307-325
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    • 2023
  • 코로나19 팬데믹의 장기화로 인해 실내 생활에 지쳐가는 사람들이 우울감, 무기력증 등을 해소하기 위해 근거리의 산과 국립공원을 찾는 빈도가 폭발적으로 증가하였다. 자연으로 나온 수많은 사람들이 오가는 걸음을 멈추고 숨을 돌리며 쉬어가는 장소가 있는데 바로 약수터이다. 산이나 국립공원이 아니더라도 근린공원 또는 산책로에서도 간간이 찾아볼 수 있는 약수터는 수도권에만 약 6백여개가 위치해 있다. 하지만 불규칙적이고 수작업으로 수행되는 수질검사로 인해 사람들은 실시간으로 검사 결과를 알 수 없는 상태에서 약수를 음용하게 된다. 따라서 본 연구에서는 약수터 수질에 영향을 미치는 요인을 탐색하고 다양한 곳에 흩어져 있는 데이터를 수집하여 실시간으로 약수터 수질을 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 데이터 수집의 한계로 인해 서울과 경기로 지역을 한정한 후 데이터 관리가 잘 이루어지고 있는 18개 시의 약 300여개 약수터를 대상으로 2015~2020년의 수질 검사 데이터를 확보하였다. 약수터 수질 적합 여부에 영향을 미칠 것으로 여겨지는 다양한 요인들 중 두 차례의 검토를 거쳐 총 10개의 요인을 최종 선별하였다. 최근 주목받고 있는 자동화 머신러닝 기술인 AutoML 기법을 활용하여 20여가지의 머신러닝 기법들 중 예측 성능 기준 상위 5개의 모델을 도출하였으며 그 중 catboost 모델이 75.26%의 예측 분류 정확도로 가장 높은 성능을 가지고 있음을 확인하였다. 추가로 SHAP 기법을 통해 분석에 사용한 변인들이 예측에 미치는 절대적인 영향력을 살펴본 결과 직전 수질 검사에서 부적합 판정을 받았는지 여부가 가장 중요한 요인이었으며 그 외 평균 기온, 과거 연속 2번 수질 부적합 판정 기록 유무, 수질 검사 당일 기온, 약수터 고도 등이 수질 부적합 여부에 영향을 미치고 있음을 확인하였다.

XGBoost를 활용한 리스크패리티 자산배분 모형에 관한 연구 (A Study on Risk Parity Asset Allocation Model with XGBoos)

  • 김영훈;최흥식;김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.135-149
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    • 2020
  • 인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.