• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 한국식품과학회지
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• 제32권4호
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• pp.843-850
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• 2000

지용성 천연 항산화제의 일종인 ${\alpha}-tocopherol$을 중심 물질로 하고 다당류 액화액을 피복물질로 사용하여 미세캡슐화 공정을 수행하였으며 이때 관련된 여러 가지 공정 조건들을 최적화 하고자 하였다. 먼저, ${\alpha}-tocopherol$ 미세캡슐화에 대한 수율을 측정하기 위하여 5% cupric acetate pyridine 용액을 사용하는 간편하면서도 예민한 정량분석법을 확립하였다. ${\alpha}-Tocopherol$을 미세캡슐화하기 위한 최적 조건을 규명하기 위하여 [중심물질, core material, Cm]과 [피복물질, wall material, Wm]의 비율, 분산액의 온도, 유화제의 농도를 독립변수로 하여, 반응표면분석법(response surface methodology, RSM)을 수행하였다. 독립변수의 변화에 따른 ${\alpha}-tocopherol$의 미세캡슐화 수율(yield of microencapsulation, YM, %)에 대한 회기식은 %, YM=99.77-1.76([CM]:[WM])-1.72$([CM]:[WM])^2$이였다. 그러나 정상점이 안장점(saddle point)을 나타내어 능선분석을 수행하였는데 그 결과, ${\alpha}-tocopherol$의 미세캡슐화를 위한 최적조건은 각각 [CM]:[WM]의 비율이 4.6:5.4(w/w), 분산액의 온도 $25.5^{\circ}C$, 유화제의 농도 0.49%(w/w)인 것으로 판명되었으며, 이러한 조건하에서 미세캡슐화를 실제로 수행한 결과 99.29%의 미세캡슐화 수율을 얻을 수 있었으며, 최종적으로 확립한 최적조건인 것으로 결정하였다. 또한, 최적조건하에서 미세캡슐화된 ${\alpha}-tocopherol$은 저장 온도 $25{\sim}35^{\circ}C$와 pH 9.0의 조건에서 가장 높은 저장 안정성을 나타내었으며, pH 9.0 및 $25^{\circ}C$의 분산매내에서 7일간 저장후에도 99% 이상의 미세캡슐이 안정한 상태로 존재함을 알 수 있었다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.434-449
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• 2019

파형의 왜도, 저류 외에도 구속 모드의 외중력파, 경계층 streaming이 반영된 개선된 횡단표사 모듈이 제시되었으며, 개선된 모듈에서는 단위 관측기간 내에서 출현하기 마련인 개별 파랑도 고려된다. 이어 불규칙한 개별 파랑이 표사이송에 미치는 영향을 확인하기 위해 단조해안에서의 비선형 천수과정과 해변변형을 수치모의 하였다. 모의결과 최근 적용범위가 쇄파역으로 확대된 주파수 영역 Boussinesq Eq.은 쇄파역에서 흔히 관측되는 치근 모양의 파형, 구속 모드의 외중력파, 경계층 streaming의 모의가 가능한 것으로 판단된다. 또한 연 최대 고파랑이라는 해양환경을 등가 비선형 규칙파[Cnoidal wave]로 해석하는 경우 최대 횡단표사 이송률은 불규칙 파랑에서 관측되는 이송률의 세 배에 달할 정도로 지나치게 과다하게 모의되었으며, 이는 외빈과 원빈의 과다한 침식으로 이어졌다. 또한 연안 표사 이송과 관련된 free parameter K를 최적화하기 위해 맹방해빈의 2017.4.26부터 2018.4.20까지의 해안선 변화를 수치모의 하였으며, 최적화 과정에는 실측된 해안선 위치를 활용하였다. 모의 결과 맹방 표사계의 경우 최적화된 K는 0.17로 보이며, 이 경우 10월 말에 연이어 내습한 최대 고파랑에 의해 침식된 해안이 동절기와 춘절기의 너울에 의해 점진적으로 복원되는 대순환 과정을 거쳐 해안선이 맹방해안 남단과 북단에서는 18 m, 맹방 해안 중앙부에서는 2.4 m 내외로 전진하는 관측결과에 상당히 근접한 수치모의가 가능한 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제43권6호
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• pp.851-860
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• 2015

참나무류와 리기다소나무 간벌재 칩을 사용하여 각각 60, 90, 120분 동안 증기 가열(증해) 처리하여 조사료를 제조하고 정유 함량을 비교하였다. 두 수종 모두 증해 처리 시간이 증가됨에 따라 정유 함량이 감소하였으며, 90분과 120분 처리했을 때 $0.1m{\ell}/kg$ 이하의 정유 함량을 보였다. 90분 증해 처리하여 제조된 조사료의 사료로써의 가치를 화학성분 조성, NRC (National Research Counsil) 모델링, 반추위 소화율, 영양성분 대비 상대적 경제 가치 분석을 통해 평가하였다. 참나무류 조사료의 DM (dry matter; 건물), CP (crude protein; 조단백), EE (ether extract; 조지방), NDF (neutral detergent fiber; 중성세제섬유소), ADF (acid detergent fiber; 산성세제섬유소), ADL (acid detergent lignin; 산성세제리그닌), NFC (nonfiber carbohydrate; 비섬유소탄수화물) 함량은 각각 95.4, 1.36, 3.11, 90.05, 83.85, 17.33, 6.50 %로 측정되었고, 리기다소나무 조사료는 각각 94.37, 1.33, 5.48, 87.89, 86.88, 30.56, 6.32%로 측정되었다. NRC 모델링을 이용한 영양평가에서는 참나무류 조사료가 TDN (total digestible nutrient) 40.55%, DE (digestible energy) 1.79 Mcal/kg이었고 리기다소나무 조사료가 TDN 31.22%, DE 1.38 Mcal/kg으로 나타나 참나무류 조사료가 더 높은 영양가를 가진 것으로 사료되었다. 반추위 내 건물소화율은 참나무류 조사료(18.07%)가 리기다소나무 조사료(10.02%)보다 높았다. 영양성분 대비 상대적 경제 가치는 참나무류 조사료는 235원, 리기다소나무 조사료는 210원으로 나타났다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제33권1호
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• pp.13-20
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• 2008

석유 및 정유관련 산업에서 다중상(multi-phase flow) 유체의 배관 내 흐름은 일반적인 현상의 하나이다. 그러나 각각의 상에 대한 정확한 유량측정은 항상 정확한 결과획득을 얻는데 장애의 근원으로 작용하였다. 일반 상업용 유량계는 일정 이상의 기포가 포함된 유체 흐름의 경우 유량계측에 상당한 오차를 유발한다. 본 연구에서는 ${\gamma}$-ray attenuation 기법을 이용하여 clamp-on 타입으로 배관 외부에서 다중상 유체흐름의 유량 측정을 수행하였다. 사용된 밀봉 감마선원으로는 $^{137}Cs$ 20 mCi와 17 mCi 두 개의 동위원소를 사용하였으며, 감마선 검출기로는 $2"{\times}2"$ NaI(Tl) 섬광계수관을 이용하였다. 방사선 검출기로부터 데이터를 수집하고 각각의 데이터에 대해 푸리에 변환과 필터링을 통해 노이즈를 최소화하였다. 복원된 신호에 대해 상호상관함수(cross correlation function)를 적용하여 두 검출기 사이의 통과시간(transit time)을 측정함으로써 유량을 산정하였다. 배관 내 기포함량 측정을 통해 유량을 보정해줌으로써 측정유량의 정확도를 높였다. 두 선원간의 거리가 4D(D; inner diameter) 그리고 본 실험의 측정조건(N/S: $0.12{\sim}0.15$, sampling time ${\Delta}\;t$: 4msec) 하에서 기포량(단면적 대비 $6.1\;%{\sim}9.2\;%$) 보정을 통해 산정된 유량은 계측오차가 실제 평균유량 대비 1.7 % 이하인 정확도를 보였다. 또한 두 밀봉 감마선원 간의 거리가 가까울수록 통과시간 측정에 정확도가 향상되므로 보다 정확한 유량측정이 가능하였다. 본 연구를 통해 다중상 혼합유체의 유량을 밀봉감마선원과 상호상관 기법으로 이용하여 계측할 수 있음을 확인하였다. 방사성동위원소의 선택 및 계측시스템의 최적화 조건 등에 대한 추가연구가 수행된다면 석유화학 산업과 같은 장치산업의 유지관리 측면에 경제적으로 크게 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제24권5호
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• pp.623-630
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• 2017

본 실험은 댕댕이의 마이크로웨이브 추출장치를 활용한 플라보노이드, 안토시아닌, 폴리페놀, 항산화능 등을 반응표면분석법을 통하여 최적추출조건의 예측과 추출조건에 따른 추출물의 기능성 성분 함량을 모니터링 하였다. 중심합성계획법을 통해 추출공정에 중요한 독립변수인 용액농도($X_1$: 0, 25, 50, 75, 100%), 추출시간($X_2$: 1, 4, 7, 10, 13 min), microwave power($X_3$: 180, 210, 240, 270, 300 W)를 각각 독립변수로 설정하였고, 총 플라보노이드 함량($Y_1$), 총 안토시아닌 함량($Y_2$), 총 폴리페놀 함량($Y_3$) 그리고 DPPH 라디칼 소거능($Y_4$) 등을 종속변수로 하여 회귀분석을 실시하였다. 예측된 최적조건 범위는 에탄올 농도 53-64%, 추출시간 7.4-7.9 min, microwave power 242-250 W로 나타났다. 플라보노이드 함량의 최대점은 에탄올의 농도 52.9%, 추출시간 7.5분, microwave power 244 W일 때 최대값은 65.74 mg RE/g으로 예측되었다. 안토시아닌 함량의 최대점은 에탄올의 농도 54.8%, 추출시간 7.4분, microwave power 248 W일 때 최대값은 0.45 mg CGE/g으로 예측되었다. 폴리페놀 함량의 최대점은 에탄올의 농도 56.9%, 추출시간 7.7분 및 microwave power 250 W 일 때 최대값은 14.71 mg GAE/g로 예측되었다. 항산화능의 최대점은 에탄올의 농도 64.10%, 추출시간 7.9분 및 microwave power 242 W일 때 최대값은 92.54%로 예측되었다. 예측값과 실험값의 차이가 거의 없는 것으로 보아 본 실험은 정확도가 높고 신뢰성이 높음을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과는 댕댕이 마이크로웨이브 추출방법에 있어서 최적의 추출조건에 대한 정보를 주는 것이며, 더 나아가 고농도 댕댕이 기능성 성분이 함유된 제품 개발에 기초정보를 제공하는 결과라 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제41권12호
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• pp.1219-1230
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• 2008

여름철 홍수시 성층화된 저수지로 유입하는 하천수는 저수지 표층수에 비해 낮은 수온과 높은 부유고형물질(SS) 농도를 가지므로 주변수에 비해 상대적으로 높은 밀도를 가지게 된다. 이러한 밀도차로 인해 형성된 밀도류의 저수지 내 진행과정은 수질과 수생태계에 큰 영향을 주게 된다. 따라서 하천수 밀도류의 거동분석은 저수지 수질관리를 위한 현장조사의 최적화, SS와 영양염류 등 오염물질의 이송 확산 해석에 중요한 요소이다. 본 연구의 목적은 기존 연구를 통해 검증된 2차원 수치모델을 이용하여 다양한 홍수규모에서 대청호로 유입하는 하천 밀도류의 거동 특성인 침강점 수심($d_p$)과 거리($X_p$), 분리점 수심($d_s$), 중층류 관입두께($h_i$), 댐축 도달시간($t_a$), 감소율(${\beta}$)을 분석함으로써 저수지 수질관리를 위한 기초정보를 제공하는데 있다. 모의조건은 평수년이었던 2004년 6월 13일부터 7월 3일 동안 발생한 홍수사상의 수문곡선을 기준으로 유입 유량의 규모를 10개의 등급으로 나누었으며, 초기 성층조건은 탁수가 유입되기 전의 발달된 성층구조를 적용하였다. 유입수와 저수지 성층구조의 특성치는 밀도 Froude 수(Fri)로 나타내었으며, 10개의 $Fr_i$ 조건별로 $d_p,\;X_p,\;d_s,\;h_i,\;t_a$, SS의 ${\beta}$값 등을 산정하였다. 연구결과 $d_p,\;X_p,\;d_s,\;h_i$는 대체로 $Fr_i$ 값과 비례하여 증가하였으며 중층류의 진행속도도 빨라지는 경향을 나타내었으나, 저수지 지형변화에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 정상상태를 가정하는 Hebbert 식은 저수지 수위변화와 지형변화를 고려하지 못하기 때문에 수치모델 보다 $d_p$값을 과대 산정하였다. 유입 SS 농도의 감소율(${\beta}$)은 $Fr_i$가 클수록 작아지는 경향을 보였으나, $Fr_i$>9.0에서는 난류혼합효과 때문에 다시 증가하였다. 연구결과는 저수지운영 실무자들이 홍수규모별로 탁수의 초기 거동특성을 간단히 예측하는 목적으로 사용할 수 있다.

• KSBB Journal
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• 제17권1호
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• pp.73-79
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• 2002

본 연구에서는 C. ljungdahlii를 이용하여 일산화탄소로부터 에탄올 생성 방법을 최적화하였다. 먼저 Clostridium ljungdahlii ATCC 55383을 이용하여 일산화탄소 소비속도에 대한 kinetic model과 그에 따른 여러 가지 상수값을 계산하기 위한 실험을 수행하였다. 이 결과 일 산화탄소 소비속도 data에 Michaelis Menten식이 잘 적용됨을 알수 있었고 기울기 값 $K_m/V_{max}$ max 및 y-절편값 $1/V_{max}$로부터 구한 $V_{max}$는 37.14 mmol/L-hr-O.D. 그리고 $K_{m}$은 0.9516 atm임을 알 수 있었다. C. ljungdahlii에서의 ethanol의 생성에 미치는 pH와 질소원의 영향을 실험한 결과 세포성장에는 pH 5.5와 YE첨가가 에탄올 생성에는 pH 4~4.5, ammonium solution $(NH_4Cl+(NH_4)_2SO_4$)첨가가 필요한 것으로 확인되었다. 따라서 pH 5.5와 YE 0.5%에서 C. ljungdahlii를 배양한 후 pH 4.5로 shift하고 ammonium solution을 계속 첨가한 경우 세포농도 0.D. 0.25에서 약 3.6 g/L의 에탄올 생성을 얻었으며 이것은 pH 및 질소원 shift가 없는 경우에 비하여 약 20배 이상 에탄을 생성양이 증가된 수치이다. 이를 바탕으로 pH shift 후 N source로서 ammonium solution을 지속적으로 공급하여 주면서 fermenter를 이용한 일산화탄소로부터 에탄을 최적화를 수행하였고 이 결과 최대 specific ethanol production rate 0.49 g ethanol/L.hr.O.D.를 얻을 수 있었으며 생성된 최종 에탄을 농도는 25 g ethanol/L에 달하였다. 이 결과를 이용하여 높은 세포농도를 얻기 위하여 세포성장에 도움을 주는 탄소원 실험을 수행하였고 이 결과 glucose를 이용한 세포성장후 일산화탄소로 전환하는 방법을 fermenter에 적용하여 pH 5.5, 400 rpm 조건에서 glucose를 feeding하여 O.D. 3.4가지 자라게 한 후 ammonium solution을 첨가하여 주면서 일산화탄소를 소비하는 시점가지 약 10시간 동안 CO adaptation을 실시하여 일산화탄소의 소비속도가 충분한 속도에 달했을 때 pH를 5.5에서 4.5로 낮추어 주었고 그 후 간헐적으로 ammonium solution을 feeding한 결과 얻어진 최종 에탄을 생성량은 45 g/L 이었다. 특히 약60시간 이내에 45 g/L 정도의 ethanol을 생성 함으로써 0.75 g ethanol/L.hr의 ethanol 생산성을 확보 할 수 있었다. 또한 C. ljungdahlii이 에탄을 내성을 실험한 결과 약 50 g/L 정도의 에탄올에는 큰 성장 장애를 받지 않는 것으로 나타나 이 균주를 이용한 산업체 부생가스로부터의 에탄을 생산 가능성을 더하여 주고 있다. 현재 본 연구진에 의하여 C. ljungdahlii를 이용하여 long term operation시의 cell viability 유지를 위한 세포성장과 에탄을 생성을 완전히 분리시킨 2 bioreactor system의 연구 및 일산화탄소로부터 높은 농도의 에탄올을 생성하는 독창적인 새로운 균주가 분리되어 현재 실험 진행 중이다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.37-50
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• 2020

사물 인터넷, 빅데이터, 클라우드, 인공지능 등 다양한 정보통신기술이 발전하면서, 정보보호의 대상이 증가하고있다. 정보통신기술의 발전에 비례해서 정보보호의 필요성이 확대되고 있지만, 정보보호 투자에 대한 관심은 저조한 상황이다. 일반적으로 정보보호와 관련된 투자는 효과를 측정하기 어렵기 때문에 적절한 투자가 이루어지지 않고 있으며, 대부분의 조직은 투자 규모를 줄이고 있다. 또한 정보보호 대책의 종류와 특성이 다양하기 때문에 객관적인 비교와 평가가 힘들고, 객관적인 의사결정 방법이 부족한 실정이다. 하지만 조직의 발전을 위해서는 정보보호와 관련된 정책과 의사결정이 필수적이며 적정 수준의 투자와 이에 대한 투자 효과를 측정 할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 게임 이론을 이용하여 정보보호 대책 투자 포트폴리오를 구성하는 방법을 제안하고 선형계획법을 이용하여 최적 방어 확률을 도출한다. 2인 게임 모형을 이용하여 정보보호 담당자와 공격자를 게임의 경기자로 구성한 뒤, 정보보호 대책을 정보보호 담당자의 전략으로, 정보보호 위협을 공격자의 전략으로 각각 설정한다. 게임 모형은 경기자의 보수의 합이 0인 제로섬 게임을 가정하고, 여러개의 전략 사이에서 일정한 확률 분포에 따라 전략을 선택하는 혼합 전략 게임의 해를 도출한다. 여러 종류의 위협이 존재하는 현실에서는 한 개의 정보보호 대책만으로 일정 수준 이상의 방어가 힘들기 때문에, 다수의 정보보호 대책을 고려해야한다. 따라서 다수의 정보보호 위협에 따른 정보보호 대책이 배치된 환경에서 정보보호 대책의 방어 비율을 이용하여 정보보호 대책 투자 포트폴리오를 산출한다. 또한 최적화된 포트폴리오를 이용하여 방어 확률을 최대화하는 게임 값을 도출한다. 마지막으로 정보보호 대책의 실제 성능 데이터를 이용하여 수치 예제를 구성하고, 제안한 게임 모델을 적용하고 평가한다. 본 연구에서 제시한 최적화 모델을 이용하면 조직의 정보보호 담당자는 정보보호 대책의 방어 비율을 고려하여 정보보호 대책의 투자 가중치를 구할 수 있고, 효과적인 투자 포트폴리오를 구성하여 최적의 방어 확률을 도출 할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.53-65
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• 2019

영상 기반의 보안 시스템의 증가함에 따라 각 용도마다 다른 다양한 객체들에 대한 처리들이 중요해지고 있다. 객체 추적은 객체 인식, 검출과 같은 작업들과 함께 필수적인 작업으로 다뤄진다. 이 객체 추적을 달성하기 위해서 다양한 머신러닝이 적용될 수 있다. 성공적인 분류기로써 전체 에러율 최소화(total-error-rate minimization) 기반의 방법론이 사용될 수 있다. 이 전체 에러율 최소화 기반의 방법론은 오프라인 학습을 기반으로 하고 있다. 객체 추적은 실시간으로 처리하며 갱신해야하는 것이 필수적이므로 온라인 학습(online learning)을 기반으로 하는 것이 적합하다. 온라인 전체 에러율 최소화 방법론이 개발되었지만 점근적으로 재가중되는(approximately reweighted) 작업이 포함되어 에러를 누적시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확하게 재가중되는(exactly reweighted) 방법론을 제안하면서 온라인 전체 에러율 최소화가 달성되었다. 이 제안된 온라인 학습 방법론을 객체 추적에 적용하여 총 8개의 데이터베이스에서 다른 추적 방법론들 보다 좋은 성능이 달성되었다.