신경회로망은 과거 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 주가지수의 이동 방향을 예측하는데 사용되어 왔다. 주가 지수의 상승 또는 하락 방향을 예측하는 기존 연구는 지수의 작은 변화에도 상승이나 하락을 예측하므로 이를 기반으로 지수 연동 ETF를 매매 하면 손실이 발생할 가능성이 높다. 본 논문에서는 ETF 매매 손실을 줄이고 매매 당 일정 이상의 수익을 내기 위한 일별 KOrea composite S0tock Price Index (KOSPI)의 이동 방향을 예측하는 신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 이동 방향 예측을 위해 전일 대비 지수 변동률이 상승(변동률${\geq}{\alpha}$), 하락(변동률${\leq}-{\alpha}$)과 중립($-{\alpha}$<변동률<${\alpha}$)을 표시하는 출력을 갖는다. 예측이 상승이면 레버리지 Exchange Traded Fund (ETF)를, 하락이면 인버스 ETF를 매수한다. 본 논문에서 구현된 신경회로망 모델 중 PNN1의 Hit ratio (HR)은 학습에서 0.720, 평가에서 0.616이다. 평가용 데이터로 ETF 매매를 시뮬레이션하면 수익률은 8.39 ~ 16.32 %를 보인다. 또한 제안된 이동 방향 예측 신경회로망 모델이 주가지수 예측 신경회로망 모델 보다 ETF 매매 성공률과 수익률에서 더 우수하다.
매우 짧은 펄스 폭의 X선 자유전자 레이저(XFEL)를 이용한 시간 분해능 연속 펨토초 결정학(time-resolved serial femtosecond crystallography, TR-SFX)기법에서 반응 물질과 생체분자 결정 샘플간의 혼합률(mixing rate)과 결정 샘플과 X선 레이저 간의 충돌률(hit rate)은 생체분자의 시분해 구조 변화에 대한 정확한 이미지 획득 및 효율적인 샘플소비와 같은 TR-SFX의 분석 성능을 결정짓는 핵심인자이다. 본 연구에서는 극초단 내 일어나는 생체분자의 시분해 구조 변화 해석을 위해 초고속 믹싱 기능을 가짐과 동시에 공압 기반의 주문형 액적 젯팅이 가능한 두 가지 다른 방식의 샘플 전달시스템을 고안하였다. 한 방식은 이중 노즐을 통해 토출된 액적의 고속 충돌에 유발된 관성 믹싱을 기반으로 하고 있으며, 다른 방식은 마이크로믹서가 내장된 공압 젯팅을 기반으로 하고 있다. 먼저, 이중 노즐을 통해 토출된 액적의 충돌에 대한 동적 거동 및 액적 내부 관성 유동에 대한 믹싱에 대한 실험 및 수치해석적 연구를 수행하였다. 다음으로 마이크로믹서가 내장된 공압 젯팅 시스템의 성능을 유사한 방법을 통해 평가하였다. 본 연구에서 개발한 샘플 전달시스템은 질환을 유발하는 특정 단백질들의 기작을 규명하거나, 항체 의약품과 신약 후보 물질 탐색하는 데 있어 필수적인 3차원 생체 분자 구조분석 연구에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
오늘날 우리는 자살사례를 쉽게 접할 수 있으며, 한국 사회에서 자살은 중요한 사회문제로 대두되었다. 우리나라의 자살 추세를 살펴보면, 연간 자살자수는 1990년 3,157명에서 2006년 10,688명에 이르기까지 지속적인 증가세를 보였다. 인구 10만명당 자살률은 1991년 9.1명에서 점진적으로 증가해오다가 1996년과 1997년에 각각 13.9명과 14.1명으로 소폭 상승하였으며, 외환위기를 맞은 1998년에 19.9명으로 대폭 상승하여 정점에 이르렀다. 그 이후 다시 감소하기 시작하여 2000년 14.6명과 2001년 15.5명을 기록하여 안정세를 되찾는 듯 하였으나, 다시 경기가 악화되기 시작하면서 2002년 19.1명, 2003년 24.1명, 2004년 25.2명, 2005년 26.1명으로 계속 증가하였다. 2006년에는 2000년 이후 6년 만에 자살률이 감소되었지만 23.0명으로 여전히 높은 실정이다.
무선 모바일 네트워크상에서 트랜스코딩은 지연을 줄이고, 스트림의 처리 성능을 향상시키는 중요한 메커니즘이다. 그러나 무선 모바일 스트리밍 미디어 서비스는 제한된 네트워크 대역폭과 자원 등으로 인하여 혼잡, 간섭 및 지연등과 같은 문제점이 발생하고 있다. 간섭과 지연은 QoS를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 스트리밍 미디어 서비스의 응답성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 객체 버전 트랜스코딩 기법을 제안한다. 제안된 기법은 객체 버전들을 분석하여 트랜스코딩 그래프를 구축한다. 스트리밍을 효율적으로 제어하기 위하여 참조율 기반 제어 함수를 이용하며, 지연 절약을 위해 MVDS(Multiple Version Delay Saving)를 측정한다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법이 다른 비교 결과 기법들에 비해서 지연율, 캐시 히트율이 증가됨을 보인다.
ATM망에서 트래픽 제어는 서비스 질을 향상시키기 위한 방법으로 폭주가 일어난 후에 처리하는 반응 제어와 폭주가 발생하기 전에 처리하는 예방 제어의 2가지 방법이 있다. 특히 예방 제어의 방법은 연결 수락 제어, 사용 매개변수 제어, 망 매개변수 제어, 우선 순위 제어가 있다. 본 논문에서는 리키 버켓 기법에 점핑 윈도우 기법을 복합한 이중구조로 설계된 효율적인 사용 매개변수 제어 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 먼저 리키 버켓를 사용하여 최대비트율을 제어하고, 점핑 윈도우를 사용하여 평균비트율의 위반여부를 판단하여 트래픽 제어를 한다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위하여 On/Off 트래픽 소스 모델을 가정하고 시뮬레이션 한 결과 기존 리키 버켓 기법보다 셀 손실률의 저하를 보였고, 버켓 크기도 감소시킬 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1065-1085
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2020
With rapid growth of content demands, device-to-device (D2D) content sharing is exploited to effectively improve the service quality of users. Considering the limited storage space and various content demands of users, caching schemes are significant. However, most of them ignore the influence of the asynchronous content reuse and the selfishness of users. In this work, the user preferences are defined by exploiting the user-oriented content popularity and the current caching situation, and further, we propose the social-aware rate, which comprehensively reflects the achievable contents download rate affected by the social ties, the caching indicators, and the user preferences. Guided by this, we model the collaborative caching problem by making a trade-off between the redundancy of caching contents and the cache hit ratio, with the goal of maximizing the sum of social-aware rate over the constraint of limited storage space. Due to its intractability, it is computationally reduced to the maximization of a monotone submodular function, subject to a matroid constraint. Subsequently, two social-aware collaborative caching algorithms are designed by leveraging the standard and continuous greedy algorithms respectively, which are proved to achieve different approximation ratios in unequal polynomial-time. We present the simulation results to illustrate the performance of our schemes.
본 논문에서는 레일리 페이딩(Rayleigh fading) 채널에서 부호 심볼 크기가 Q인 리드-솔로몬(Reed-Solomon) 부호와 M-ary FSK ($M{\leq}Q$) 변조를 사용하는 주파수 도약 다중 접속(frequency-hopped multiple-access) 통신 시스템을 고려한다. 단위 시간과 단위 대역폭당 성공적으로 전송되는 평균 정보 비트의 수로 정의되는 정규화 처리량 (normalized throughput)을 최대로 하는 변조 심볼 크기(M), 주파수 슬롯 갯수, 부호율(code rate) 사이의 tradeoff를 조사한다. 잡음 제한 환경(noise-limited environment)에서는 큰 M을 사용하는 것이 정규화 처리량을 증가시키고, 간섭 제한 환경(interference-limited environment)에서는 오류 정정 기술을 사용하여 오류를 정정하거나 M을 증가 시켜 오류율을 줄이는 것 보다는 주파수 슬롯의 갯수를 증가시켜 충돌(hit)에 의한 오류를 방지하는 것이 정규화 처리량을 증가시킨다.
In this study, the effect of damping and elastic nature on the control performance of a safety budget-industrial accident rate model in Korea is examined first. The effectiveness of such dynamic model in establishing safety policies is shown with a simple proportional-integral(PI) feedback control mechanism. Control performance of the safety system model is explained in view of maximizing the effect of IAPF and minimizing the absolute amount of IAFP. Control performance is then evaluated and proved to be effective to prevent and reduce the industrial accidents. Implications in feedback control of a safety system model suggested to optimization of safety policies are also explored. Without proper restructuring of the safety system, it would not be possible to hit the target industrial accident rate. Even if the control objective is met, the amount of industrial accident prevention fund required to reduce the industrial accident rate from the current level to the target level would be far beyond the social consensus.
In a personalized product recommendation system, when the amount of log data is large or sparse, the accuracy of model recommendation will be greatly affected. To solve this problem, a personalized product recommendation method using deep factorization machine (DeepFM) to analyze user behavior is proposed. Firstly, the K-means clustering algorithm is used to cluster the original log data from the perspective of similarity to reduce the data dimension. Then, through the DeepFM parameter sharing strategy, the relationship between low- and high-order feature combinations is learned from log data, and the click rate prediction model is constructed. Finally, based on the predicted click-through rate, products are recommended to users in sequence and fed back. The area under the curve (AUC) and Logloss of the proposed method are 0.8834 and 0.0253, respectively, on the Criteo dataset, and 0.7836 and 0.0348 on the KDD2012 Cup dataset, respectively. Compared with other newer recommendation methods, the proposed method can achieve better recommendation effect.
디렉터리 기반의 캐시 일관성 유지 프로토콜을 사용하는 멀티 코어 시스템은 성능 향상을 위해 더 많은 코어를 집적하려 하지만 캐시 일관성 유지를 위한 오버헤드가 커져 코어 수를 늘리는 데에 제한이 생긴다. 기존의 연구들은 주로 디렉터리 엔트리의 크기를 줄이는 데에 집중하고 있다. 이 논문에서는 캐시 블록이 두 개 이상의 코어에 의해 공유될 때에 디렉터리 엔트리를 동적으로 할당하는 디렉터리 구조를 제안한다. 이에 따라 하나의 코어에 의해서만 접근되는 블록들에 대해 디렉터리 정보를 관리하지 않음으로써 디렉터리 엔트리의 수를 줄일 수 있다. 우리는 PARSEC 벤치마크에서의 시뮬레이션을 통해 풀맵에 비해 훨씬 적은 수의 디렉터리 엔트리에서 높은 DDT hit rate을 가져 shared cache의 디렉터리 정보를 충분히 관리할 수 있음을 확인함과 동시에 풀맵과 비슷한 성능으로 디렉터리의 크기를 풀맵 대비 17.84%까지 줄일 수 있음을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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