• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제30권1호
• /
• pp.31-52
• /
• 2020

Stock markets are popular investment avenues to people who plan to receive premium returns compared to other financial instruments, but they are highly volatile and risky due to the complex financial dynamics and poor understanding of the market forces involved in the price determination. A system that can forecast, predict the stock prices and automatically create a portfolio of top performing stocks is of great value to individual investors who do not have sufficient knowledge to understand the complex dynamics involved in evaluating and predicting stock prices. In this paper the authors propose a Stock prediction, Portfolio Generation and Selection model based on Machine learning algorithms, Artificial neural networks (ANNs) are used for stock price prediction, Mathematical and Statistical techniques are used for Portfolio generation and Un-Supervised Machine learning based on K-Means Clustering algorithms are used for Portfolio Evaluation and Selection which take in to account the Portfolio Return and Risk in to consideration. The model presented here is limited to predicting stock prices on a long term basis as the inputs to the model are based on fundamental attributes and intrinsic value of the stock. The results of this study are quite encouraging as the stock prediction models are able predict stock prices at least a financial quarter in advance with an accuracy of around 90 percent and the portfolio selection classifiers are giving returns in excess of average market returns.

• 정보관리학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.65-85
• /
• 2005

이 연구는 입지선정 과정에서 다양한 집단의 의사를 반영하고 객관성 있는 입지후보지를 선정하는 방법을 제시하고자 하였다. 제안하는 도서관 입지선정 모형은 입지기준의 중요도를 측정하는 계층분석법과 구체적인 입지를 선정하는 지리정보시스템을 통해서 이루어졌고 이를 서초구에 적용하였다. 먼저, 문헌연구를 통해 도서관 입지기준을 설정하였고 설정된 기준을 계층화하였다. 계층화된 기준 중에서 서초구 환경에 적합한 기준을 추출하여 설문지를 작성하였고 이를 도서관 이용자, 전문가, 행정 공무원의 세 집단을 대상으로 설문조사를 실시했다. 일관성을 유지하고 있는 설문만을 분석하여 각 기준들의 상대적인 중요도를 측정하였다. 다음으로 도서관 입지 배제지역을 설정하였고 입지기준들의 지도 레이어를 작성하였다. 레이어를 설문을 통해 얻은 각 기준의 상대적인 중요도를 가중치로 하여 중첩함으로써 75개 후보지를 선정하였다. 선정된 후보지들을 기준별 유사도에 따라 5개의 클러스터로 군집화했고 적합도가 낮은 한 개의 군집을 제외한 네 개의 후보지를 최종 입지후보지로 제시했다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제10권2호
• /
• pp.65-72
• /
• 2021

최근 네트워크 환경에 대한 공격이 급속도로 고도화 및 지능화 되고 있기에, 기존의 시그니처 기반 침입탐지 시스템은 한계점이 명확해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 기계학습 기반의 침입 탐지 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기계학습을 침입 탐지에 이용하기 위해서는 두 가지 문제에 직면한다. 첫 번째는 실시간 탐지를 위한 학습과 연관된 중요 특징들을 선별하는 문제이며, 두 번째는 학습에 사용되는 데이터의 불균형 문제로, 기계학습 알고리즘들은 데이터에 의존적이기에 이러한 문제는 치명적이다. 본 논문에서는 위 제시된 문제들을 해결하기 위해서 Hybrid Feature Selection과 Data Balancing을 통한 심층 신경망 기반의 네트워크 침입 탐지 모델인 HFS-DNN을 제안한다. NSL-KDD 데이터 셋을 통해 학습을 진행하였으며, 기존 분류 모델들과 성능 비교를 수행한다. 본 연구에서 제안된 Hybrid Feature Selection 알고리즘이 학습 모델의 성능을 왜곡 시키지 않는 것을 확인하였으며, 불균형을 해소한 학습 모델들간 실험에서 본 논문에서 제안한 학습 모델이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 응용통계연구
• /
• 제28권5호
• /
• pp.1035-1046
• /
• 2015

분산성분모형은 다양한 임의 요인들이 반응변수에 미치는 영향을 선형식의 형태로 나타내는 매우 유용하고 널리 사용되는 통계적 모형이다. 분산성분모형은 요인의 배치나 관측 자료의 구조에 따라 크게 교차배치와 지분배치로 나누어진다. 본 논문은 분산성분모형에서 요인의 배치구조와 분산성분의 크기에 따라 모형선택법의 경험적인 성질이 다르게 나타나는 현상을 체계적인 모의실험을 통하여 제시하고자 한다. 이원배치 분산성분모형에서 정보기준에 근거한 모형선택법, 즉 BIC 또는 AIC를 사용하는 경우 요인의 배치구조와 분산성분의 크기에 따라 모형선택법의 경험적인 성질이 다르게 나타나는 현상을 소규모 모의실험을 통하여 보여준다. 모의실험 결과에서 모형선택법의 경험적 성질이 요인의 배치 설계에 따라 다르게 나타난다는 사실을 확인하였으며 특히 요인의 배치구조가 지분 설계구조일때 내포된 요인의 분산성분의 상대적인 크기가 커짐에 따라 자료를 생성하는 모형보다 작은 모형을 선택하는 경향이 있다는 것이 모의실험으로 확인되었다.

• 한국철도학회논문집
• /
• 제11권6호
• /
• pp.550-561
• /
• 2008

본 연구에서는 도시권역의 대중교통수단과는 여러 가지 측면에서 차별화 되는 지역 간 철도의 특징을 반영한 대중교통 통행배정모형을 제시하였다. 경로구간 기반으로 대중교통 네트워크를 확장하고, 경로구간을 운행하는 노선의 선택확률을 통행배정모형 내에서 결정하는 것이 아닌 외부적으로 결정하는 방식을 적용하여, 직접 네트워크를 확장하는 방법보다 네트워크 확장 규모를 줄일 수 있었다. 지역간 철도의 특징을 반영할 수 있도록 적정한 가정을 통해서 경로구간 기반의 결정적 대중교통 통행배정모형과 해법을 제시하였다. 현실을 최대한 반영한 소규모 네트워크에서 기존의 대표적인 대중교통 통행배정모형과 비교한 결과 본 연구에서 제시한 모형의 예측력이 우수한 것으로 분석되었다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.253-259
• /
• 2003

좋은 3D 엔진이란 객체들의 상호 작용을 실세계와 유사하게 표현하는 물리학 엔진을 말한다. 충돌은 이런 상호작용 중의 하나이며, 충돌 유무 검사와, 충돌 지점, 충돌후의 반응을 다룬다. 대부분의 물리학 엔진과 같이 충돌 검사도 정확하게 검출하려면 많은 시간이 소요된다. 그러나 요구되는 정밀도만 만족하는 모델 사용으로 검출시간을 조절 할 수 있다. 그러므로 요구되는 정밀도와 시간에 따라 충돌 검출 모델을 선정하여야 한다. 본 논문에서는 충돌 검출 모델들을 정확도에 따라 7단계로 구분하여 구현하고 실험했다. 이를 통해 시간과 정확도의 연관 관계를 분석하고, 이에 따른 충돌 검출 모델을 선택하기 위한 기준을 제시하고자 한다.

• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제45권3호
• /
• pp.343-354
• /
• 2003

고급육형 한우개량을 위하여 현행 실시하고 있는 한우 후대검정에서 조사되는 배장근단면적, 등지방두께 및 근내지방도 등에 대한 유전적 개량량과 초음파 측정장치를 이용한 해당 형질들의 육질판정자료에 의한 간접선발시 유전적 개량량을 모의실험을 통하여 추정하고 상호 그 효율성을 비교하였다. 본 연구에 적용된 Monte Carlo 모의실험은 각 설정 모형별, 표현형 선발 및 다형질 BLUP 추정방법에 의한 육종가 추정치에 의한 선발을 적용하여 각각 10반복씩 반복 실험하였다. 각 모형별 모의실험방법은 종축집단의 크기 및 세대 수 그리고 설정모형을 동일하게 설계하였으며 수컷 100두와 암컷 2,000두의 기초집단으로부터 매 세대 수컷 20두와 암컷 1,000두를 3가지 형질에 동일한 가중치를 두어 10세대 동안 선발하였다. 최종 생성된 자료를 이용하여 유전적 개량량을 추정하였고 이를 각 모형별, 선발방법별로 비교, 분석하였다. 분석결과 현행 실시하고 있는 한우 후대검정과 유사한 모의실험에서의 각 형질별 육종가 추정치에 의한 선발시 유전적 개량량과 비교한 결과, 초음파 측정치와 도축 실측치 간의 유전상관을 0.81-0.97으로 가정하고 암, 수 모두 초음파 측정자료를 조사한다는 가정으로 초음파 측정치의 육종가에 의한 선발을 실시할 때, 1.66${\sim}$2.44 배의 개량 효율성이 있는 것으로 추정되었으며 이들 상관을 0.63${\sim}$0.68으로 가정한 모의실험에서는 1.18${\sim}$2.08 배의 개량 효율성이 있는 것으로 추정되었다. 따라서 고급육형 한우개량을 위한 초음파 측정치를 이용한 검정방법을 활용하고 이를 이용한 종축선발을 실시할 때 개량효율을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 사료되었다. 반면에 각 형질별 개량효율성을 살펴보면 개량효율성이 가장 낮은 형질은 근내지방도로써 이는 표현형 변이가 상대적으로 낮은 형질에 선발의 가중치를 동일하게 가정한 것에 기인된 것으로 사료되며 따라서 근내지방도의 변이를 크게 할 수 있는 자료조사방법의 변경, 또는 선발의 가중치를 높이는 방법에 대한 연구가 필요할 것으로 사료되었다.

• International Journal of Human Ecology
• /
• 제4권2호
• /
• pp.77-87
• /
• 2003

This paper tried to construct statistical and econometric models on the basis of economic theory in order to discuss the issue of statistical efficiency and unbiasedness including the sample selection bias correcting problem. Comparative analytical tool were one stage Tobit of Maximum Likelihood estimation and Heckman's two-step Tobit of Ordinary Least Squares. The results showed that the adequacy of model for the analysis on demand and choice, we believe that there is no big difference in explanatory variables between the first selection model and the second linear probability model. Since the Lambda, the self- selectivity correction factor, in the Type II Tobit is not statistically significant, there is no self-selectivity in the Type II Tobit model, indicating that Type I Tobit model would give us better explanation in the demand for and choice which is less complicated statistical method rather than type II model.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
• /
• 대한설비공학회 2008년도 하계학술발표대회 논문집
• /
• pp.231-236
• /
• 2008

The purpose of this study is to develop assessment model for selection of new DSM investment programs. In this research, MAUT method which find assessment value by each attributes related to selecting new DSM investment programs using utility function and integrate with structural frame was used to develop assessment model. In order to validate the usefulness of the model, assessment model was applied for actual candidate group of new DSM investment programs in natural gas domain. By utilize this assessment model to select new DSM investment programs, it is expected to minimize risk of new program launching and to maximize efficiency of DSM investment programs.

• The Journal of Advanced Prosthodontics
• /
• 제16권1호
• /
• pp.38-47
• /
• 2024

PURPOSE. This study aims to evaluate the accuracy of different shade selection techniques and determine the matching success of crown restorations fabricated using digital shade selection techniques. MATERIALS AND METHODS. Teeth numbers 11 and 21 were prepared on a typodont model. For the #11 tooth, six different crowns were fabricated with randomly selected colors and set as the target crowns. The following four test groups were established: Group C, where the visual shade selection was performed using the Vita 3D Master Shade Guide and the group served as the control; Group Ph, where the shade selection was performed under the guidance of dental photography; Group S, where the shade selection was performed by measuring the target tooth color using a spectrophotometer; and Group I, where the shade selection was performed by scanning the test specimens and target crowns using an intraoral scanner. Based on the test groups, 24 crowns were fabricated using different shade selection techniques. The ΔE values were calculated according to the CIEDE2000 (2:1:1) formula. The collected data were analyzed by means of a one-way analysis of variance. RESULTS. For the four test groups (Groups C, Ph, S, and I), the following mean ΔE values were obtained: 2.74, 3.62, 2.13, and 3.5, respectively. No significant differences were found among the test groups. CONCLUSION. Although there was no statistically significant difference among the shade selection techniques, Group S had relatively lower ΔE values. Moreover, according to the test results, the spectrophotometer shade selection technique may provide more successful clinical results.