자연계의 많은 합리적인 이기적 개체들 사이에는 수많은 선택적 갈등이 존재한다. 반복적 죄수의 딜레마(Iterated Prisoner's Dilemma: IPD)게임은 합리적인 이기적 개체들 사이의 경쟁과 협동에 대한 선택적 갈등을 다루는데, 사회, 경제 및 생물 시스템에서 협동의 진화를 연구하는데 사용되어 왔다. 이제까지는 게임자의 수와 협동의 관계, 기계학습의 일환으로서의 전략학습, 그리고 이득함수가 협동에 미치는 영향 등에 관한 연구가 있었는데, 이 논문에서는 진화방식을 이용하여 이득함수에 따른 협동연합의 크기와 지역화가 NIPD(N-player IPD)게임에서 협동의 진화에 미치는 영향에 대해 밝히고자 한다. 시뮬레이션 결과 협동개체에 대한 이득함수의 기울기가 배반에 대한 이득함수의 기울기보다 급하거나 최소 연합의 크기가 작을수록 협동연합의 정도가 높게 나타나며 상호작용하는 이웃의 크기가 작을수록 협동연합의 정도가 높게 진화됨을 알 수 있었다.
클라우드 서비스의 등장과 진화는 정보통신기술 발전에 기여한 가장 큰 잠재력을 가진 기술 중에 하나이다. 클라우드 서비스의 잠재력을 발휘하기 위해서는 서비스 제공자와 소비자관점에서 다양한 이슈들에 대한 명확한 정의와 이해가 필요하다. 클라우드 서비스에 대한 기존의 논의는 주로 사업자의 입장에서 클라우드 비즈니스 모델의 발굴, 수익 모델의 발굴, 기술 발전에 따른 전망 등에 초점을 맞추어져 왔고 정작 서비스 이용자는 상대적으로 낮은 관심을 받아온 것이 사실이다. 본 논문에서는 클라우드 서비스 중 SaaS 서비스의 이용자 측면에서 서비스 이용행태를 분석하고 이를 기반으로 향후 SaaS 서비스의 발전 전략에 대하여 논의하고자 한다. 이를 위해 SaaS 서비스 이용자를 현재 서비스를 이용하고 있는 이용자군과 현재에는 SaaS 서비스를 이용하지는 않지만 향후에는 서비스를 이용할 의도를 가지고 있는 잠재 이용자군으로 구분하여 설문조사를 수행한 설문결과를 토대로 이용자의 이용행태를 분석하였다. 궁극적으로 본 연구에서는 이용자의 행태분석 결과 기반의 SaaS 서비스의 발전 전망, 발전 전략 및 정책과제를 제시하였다.
International network strategy is intended to examine the validity of existing network-centered theories in order to ascertain why small-and medium-sized enterprises are useful as a strategic correspondence to the internationalization trend. Small-and medium-sized enterprises can be estimated as being vital majorities in terms of their flexibility to meet changable conditions in international marketing compared with the conglomerates Therefore, their dependency on a few conglomerates for the international economy can be diverged. Generally, the successful internationalization of industries can be derived from the creation of suitable strategies for its competence and quality with the effective correction and completion of its strategy and tactics through mistakes. The internationalization strategy of small-and medium-sized enterprises should not be the reckless pursuit of internationalization that depends only on the increase of investment or the simple induction of the other conglomerates strategic models, but it should be accomplished through the evolution and practice of the concrete strategies that will be more proper for the enterprise's property and efficiency. The results of analyses with proof can be summarized with two effects in large in the process of internationalization of domestic small-and medium-sized enterprises. First, the capacity for internationalization of firms results from a long-term training procedure and continuous development of managing activities. Then in time this becomes an important element for the small-and medium-sized firms in terms with its position targeted international trading. However, the domestic enterprises are showing their abilities in the international competition in quantity, and trying to establish relationships between the enterprises through international networks. Second, statistics might not be meaningful in part because of the lack of data for analysis. It seems that more useful results will be derived from obtaining and utilizing sufficient information and from establishing an inter-relationship between the small-and medium-sized enterprises which are investing in foreign companies.
This study investigates the core elements of the formation and development of cluster using a multi-disciplinary approach and suggests a promoting strategy by development stage of cluster. As a sub-category of regional innovation system, the cluster has been considered as one of the most noticeable methodological argument to make the regional innovation system come true. In the meantime, this study examines the core elements of cluster shown in the theories and examples through six academic fields such as economics, geography, regional development, business administration, sociology and pedagogy and their educational back-ground. By means of establishing the incubation stage in the development of cluster, core elements are composed in the stages of birth, incubation and evolution in subsequent manner. A promoting strategy will be suggested through the implication of core elements in the reestablished stages.
본 논문은 로봇 충돌회피 경로계획의 문제점을 해결하기 위해 진화된 모델에 근거한 새로운 경로탐색 전략을 소개한다. 최적화된 지능형 검색 방법으로 잘 알려진 유전자 알고리즘을 이용하여 로봇 경로계획 방법을 설계하였다. 염색체 안에 있는 유전자 인자로 경로점을 고찰해보면 주어진 맵에 대한 가능한 해법이제공된다. 생성된 염색체 간의 거리가 먼 경우 유사한 염색체에 대한 적합도로 간주할 수 있다. 경로계획에 있어 본 논문에서 제안한 유전자 알고리즘의 유효성을 증명하기위해 다양한 방법으로 시뮬레이션을 실시하였으며, 제안한 경로 검색 방법은 정지된 장애물이나 복잡한 장애물에도 사용될 수 있음을 증명하였다.
본 연구에서는 국내 이동통신 사업자가 직면하고 있는 ICT 생태계의 한계와 소비자 및 스마트폰의 본질에 대한 분석을 실시하였다. 분석 결과에 따르면, 5G 통신, 퍼베이시브 컴퓨팅, 증강현실, 빅데이터 등의 유망 기술이 향후 ICT 생태계에 중요한 영향을 미칠 것으로 보인다. 본 연구에서는 이러한 분석을 통해 국내 이동통신 사업자의 대응 전략을 빅데이터 전략, 사물의 통신 주체 일원화 대비전략, 새로운 서비스 플랫폼 개발 전략, 토탈 라이프케어 서비스 제공자 전략 등 4가지로 제시하고 있다.
Arsenic (As), which is ubiquitous throughout the environment, represents a major environmental threat at higher concentration and poses a global public health concern in certain geographic areas. Most of the conventional arsenic remediation techniques that are currently in use have certain limitations. This situation necessitates a potential remediation strategy, and in this regard bioremediation technology is increasingly important. Being the oldest representativse of life on Earth, microbes have developed various strategies to cope with hostile environments containing different toxic metals or metalloids including As. Such conditions prompted the evolution of numerous genetic systems that have enabled many microbes to utilize this metalloid in their metabolic activities. Therefore, within a certain scope bacterial isolates could be helpful for sustainable management of As-contamination. Research interest in microbial As(III) oxidation has increased recently, as oxidation of As(III) to less hazardous As(V) is viewed as a strategy to ameliorate its adverse impact. In this review, the novelty of As(III) oxidation is highlighted and the implication of As(III)-oxidizing microbes in environmental management and their prospects are also discussed. Moreover, future exploitation of As(III)-oxidizing bacteria, as potential plant growth-promoting bacteria, may add agronomic importance to their widespread utilization in managing soil quality and yield output of major field crops, in addition to reducing As accumulation and toxicity in crops.
This study endeavors to enrich investment prospects in cryptocurrency by establishing a rationale for investment decisions. The primary objective involves evaluating the predictability of four prominent cryptocurrencies - Bitcoin, Ethereum, Litecoin, and EOS - and scrutinizing the efficacy of trading strategies developed based on the prediction model. To identify the most effective prediction model for each cryptocurrency annually, we employed three methodologies - AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-Term Memory (LSTM), and Prophet - representing traditional statistics and artificial intelligence. These methods were applied across diverse periods and time intervals. The result suggested that Prophet trained on the previous 28 days' price history at 15-minute intervals generally yielded the highest performance. The results were validated through a random selection of 100 days (20 target dates per year) spanning from January 1st, 2018, to December 31st, 2022. The trading strategies were formulated based on the optimal-performing prediction model, grounded in the simple principle of assigning greater weight to more predictable assets. When the forecasting model indicates an upward trend, it is recommended to acquire the cryptocurrency with the investment amount determined by its performance. Experimental results consistently demonstrated that the proposed trading strategy yields higher returns compared to an equal portfolio employing a buy-and-hold strategy. The cryptocurrency trading model introduced in this paper carries two significant implications. Firstly, it facilitates the evolution of cryptocurrencies from speculative assets to investment instruments. Secondly, it plays a crucial role in advancing deep learning-based investment strategies by providing sound evidence for portfolio allocation. This addresses the black box issue, a notable weakness in deep learning, offering increased transparency to the model.
DNA sequence-based typing is considered a robust tool for the discrimination of dinoflagellate species because of the availability of extensive rDNA sequences. Here, we present a rapid, cost-effective DNA-sequencing technique for various PCR products. This sequencing strategy relies on 'nested' or 'tailed' primer labeled with near-infrared dye, and uses a minimal volume of unpurified PCR product (ca. $5{\mu}L$) as the DNA template for sequencing reactions. Reliable and accurate base identification was obtained for several hundred PCR fragments of rRNA genes. This quick, inexpensive technique is widely applicable to sequence-based typing in clinical applications, as well as to large-scale DNA sequencing of the same genomic regions from related species for studies of molecular evolution.
Park, Jooyoung;Lim, Jungdong;Lee, Wonbu;Ji, Seunghyun;Sung, Keehoon;Park, Kyungwook
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권2호
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pp.73-83
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2014
Many recent theoretical developments in the field of machine learning and control have rapidly expanded its relevance to a wide variety of applications. In particular, a variety of portfolio optimization problems have recently been considered as a promising application domain for machine learning and control methods. In highly uncertain and stochastic environments, portfolio optimization can be formulated as optimal decision-making problems, and for these types of problems, approaches based on probabilistic machine learning and control methods are particularly pertinent. In this paper, we consider probabilistic machine learning and control based solutions to a couple of portfolio optimization problems. Simulation results show that these solutions work well when applied to real financial market data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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