• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.472-481
• /
• 2018

이번 논문의 주요 관점은 연가를 모티브로한 도자 투각 촛대 장식 도자제품을 중심으로 주거 실내 공간의 구성을 고려하여 살펴보고 이를 이용하여 개발된 연가 촛대로 실내 인테리어의 공간융합 활용에 대하여 연구하려고 한다. 산업의 발달로 주거선택도 쾌적하고 안락한 주거환경에 관심을 가지고 있기 때문에 자연을 집으로 끌어들이려는 심리가 작용한다. 그래서 이를 이용한 연가촛대 인테리어 소품은 바닥과 벽과 천장을 부드럽게 이어주는 역할을 기대한다. 연가형태는 조명기구의 아우라(aura)를 두루갖추고 있기 때문에 이를 통하여 연가의 디자인적요소를 연구하고 이러한 소스를 투각촛대에 적용하여 실내조명으로서의 활용도를 살펴본다. 또한 이를 도자제품으로 개발하여 생활속의 필요한 실내공간인테리어 소품으로 적극 활용하는 것도 주요 관점이다.

• 경영정보학연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.23-43
• /
• 2021

최근 인공지능 기법을 활용하여 캔들스틱 차트를 분석함으로써 주식가격 예측의 정확성을 높이고자 하는 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이러한 연구들은 주식가격 예측을 위한 학습에 있어 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려하지 못한다는 점과 시장 참여자들의 감정 상태를 고려하지 못한다는 점 등이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 시장 참여자들의 감정상태를 반영하기 위해 변동성지수(VIX: volatility index) 차트를 캔들스틱 차트와 함께 고려하여 학습시키고 이를 변이형 오토인코더(VAE: variational auto encoder)와 어텐션 메커니즘(attention mechanisms)을 결합한 새로운 방법으로 분석하여 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법의 성능 비교를 위해 S&P 500 기업 가운데 50개를 임의로 추출하여 제안한 방법을 통해 이들의 주식가격을 예측하고 이를 합성곱 신경망(CNN: convolutional neural network) 또는 장단기메모리(LSTM: long-short term memory) 등과 같은 기존 방법들과 비교하였다. 비교 결과 기존 방법들에 비해 본 연구에서 제안한 방법이 더 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 시장 참여자들의 감정 상태와 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 주식 가격 예측의 정확성을 높였다는 점에서 그 의의가 있다.

• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제45권6호
• /
• pp.821-835
• /
• 2013

The acceleration that the electrical equipment experiences on a structure can be several times the ground acceleration. Currently, substation support structures are being designed according to ASCE (Substation Structure Design Guide 2008), without any consideration about effects of these structures on dynamic behavior of mounted equipment. In this paper, a parametric study is implemented in order to improve seismic design of candlestick substation structures based on this design guide. To do this, dynamic amplification factor (DAF) of different candlestick support-equipment combinations is evaluated and compared to the target DAF presented in IEEE STD 693 (2006). Based on this procedure, a new criterion is developed to restrict maximum acceleration at support-equipment intersection.

• 산업과 과학
• /
• 제2권1호
• /
• pp.21-38
• /
• 2023

본 논문에서는 주식 시장의 기술적 분석의 기본에 대해 제시하였다. 소매 투자자나 거래자는 다양한 정보원으로부터 나오는 외부 정보를 얻을 수 있는 수단이 제한적이다. 일반적으로 기술적 분석에는 캔들 차트가 주로 활용된다. 인도의 대부분의 브로커는 차트 솔루션도 제공하고 있다. 보안이나 원자재 또는 Forex의 가격 변동을 분석해 보면 일반적인 주가 변동 패턴을 예측 할 수 있다. 주가는 특정 수준에서 반영되며 지지 및 저항 수준으로 널리 알려져 있다. 유가 증권의 가격에 발생하는 모든 일이 과거 언젠가 이미 진행된 패턴 또는 주기의 일부로 간주되기 때문에 이러한 연구는 영리한 애널리스트가 특정 확률로 가격의 미래 변동을 예측하는 데 도움을 줄 수 있다. 캔들스틱의 패턴, 가격 변동, 거래량 및 지표에 대한 연구는 가능한 목표 및 손절매로 높은 확률의 거래를 할 수 있는 기회를 제공한다. 본 연구 결과를 활용하여 트레이더나 투자자는 확률이 높은 거래나 조건을 취하고 투자 손실을 통제할 수 있게 된다.

• 한국식생활문화학회지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.445-457
• /
• 1991

To analyze reception dishes of Choson Dynasty, the author studied historic book-Youngjeob Dogam Mimiunsek Euigwae (1609, 1610 year) in which the reception dishes for Chinese envoy in Choson Dynasty were described. The rescelts obtained from this study were as follows. 1. Youngjeob Dogam Mimunsek collected food items and necessities for reception of Chinese envoy from each administrative machinery, and they included cerials, fruits, seasonings, teas, wines, tablewares, medicines, etc. 2. The guest roms for Chinese envoy were arranged with table, chest, jar, wine glass, tableware, chopstick, spoon, incenseburner, brazier, candlestick, lantern, cloth, etc.

• 산업융합연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.1-8
• /
• 2023

본 논문은 기존의 디자인 과정을 통한 결과물 도출이 아닌, 다양한 기법적 실험을 통해 얻어진 결과물을 조형물로 완성하는 것을 목표로 연구되었다. 이를 위해 우연적 곡선을 시각적으로 완성하는 것을 목적으로 우연적 곡선이 얻어질 수 있는 금속공예기법인 틀에 대고 때리기, 레이징, 프레스기법을 활용하여 우연적 곡선을 유도하는 실험을 진행하였다. 그 결과 가장 좋은 효과가 나타난 프레스를 활용한 다양한 압축방법을 통해 우연적 곡선을 적동과 황동을 사용하여 시각적으로 나타내고 이를 촛대로 완성하였다. 이를 통해 형태의 의미에 집중한 디자인방법이 아닌, 기법 중심의 조형방법론을 통해 결과물을 얻을 수 있는 가능성을 알 수 있었다. 앞으로도 계속해서 금속공예기법을 실험하고 이를 활용한 다양한 연구가 계속되기를 바란다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.1-12
• /
• 2019

인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.187-201
• /
• 2011

방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.