• 제목/요약/키워드: P2P Trading

검색결과 56건 처리시간 0.021초

광역 객체 컴퓨팅 환경에서 부하를 고려한 선정된 객체의 통합 바인딩 서비스의 구축 (A Construction of Integrated Binding Service of The Selected Objects Considering Loads in Wide-Area Object Computing Environments)

  • 강명석;정창원;주수종
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
    • /
    • pp.1487-1490
    • /
    • 2002
  • 최근 분산 컴퓨팅 환경은 급진적으로 광역화되고, 이질적이며, 연합형태의 광역 시스템 구조로 변화하고 있다. 이러한 환경은 네트워크상에 광범위한 서비스를 제공하는 통신 네트워크 기반에서 구현된 수많은 객체로 구성된다. 더욱, 지구상에 존재하는 모든 객체들은 이름이나 속성에 의해 중복된 특성을 갖는다. 이러한 같은 특성을 갖는 객체들은 중복 객체로 정의된다. 그러나 기존의 네이밍이나 트레이딩 메커니즘은 독립적인 위치 투명성이 결여로 중복된 객체들의 바인딩 서비스 지원이 불가능하다. 서로 다른 시스템 상에 존재하는 중복된 객체들이 동일한 서비스를 제공한다면, 각 시스템의 부하를 고려하여 클라이언트의 요청을 분산시킬 수 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복된 객체들의 위치 관리뿐만 아니라 시스템들간의 부하 균형화를 유지하기 위해서 최소부하를 갖는 시스템에 위치한 객체의 선정하여 동적 바인딩 서비스를 제공할 수 있는 새로운 모델을 설계하고 구현하였다. 이 모델은 네이밍 및 트래이딩 기능을 통합한 서비스에 의해 중복된 객체들에 대한 단일 객체 핸들을 얻는 부분과, 얻어진 객체핸들을 사용하여 위치 서비스에 의해 하나 이상의 컨택 주소를 얻는 부분으로 구성하였다. 주어진 모델로부터, 우리는 Naming/Trading 서비스와 위치 서비스에 의한 전체 바인딩 메커니즘의 처리과정을 나타내고, 통합 바인딩 서비스의 구성요소들에 대만 구조를 상세하게 기술하였다. 끝으로 우리의 모델을 구현하기 위해, 윈도우 운영체제와 Solaris 2.5/2.7에서 사용되는 CORBA 사양을 따르는 VisBroker 4.1과 자바 언어, SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되

  • PDF

증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용한 공모주의 상장 이후 주가 등락 예측 (The prediction of the stock price movement after IPO using machine learning and text analysis based on TF-IDF)

  • 양수연;이채록;원종관;홍태호
    • 지능정보연구
    • /
    • 제28권2호
    • /
    • pp.237-262
    • /
    • 2022
  • 본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

Tannase를 이용한 녹차의 생물학적 전환의 최적 조건 마련 및 라디칼 소거능 (Optimal Reaction Conditions and Radical Scavenging Activities for the Bioconversion of Green Tea Using Tannase)

  • 홍양희;연유경;정은영;신광순;유광원;김태영;서형주
    • 한국식품영양과학회지
    • /
    • 제40권11호
    • /
    • pp.1501-1506
    • /
    • 2011
  • 본 연구는 tannase를 이용하여 녹차의 생물학적 전환에 대한 최적 추출 조건을 확립하고 최적 추출 조건으로 마련된 녹차 추출물에 대해 라디칼 소거능 검증을 통해 항산화력의 향상 정도를 평가하고자 하였다. 그 결과 tannase의 반응은 0.5시간 내에 대부분 이루어지며 처리 1시간까지도 일부 작용이 이루어져 최적 추출물을 획득하기 위한 tannase의 반응 시간을 1시간으로 결정하였다. 기질 농도 1% 이상의 경우에서는 EC 및 EGC 전환율이 오히려 낮아져 tannase 작용을 위한 기질 농도는 1%가 적당한 것으로 판단되었다. 또한 tannase 농도가 증가함에 따라 EC, EGC 및 gallic acid는 증가되었으며 일정 농도(30 U/mL)에서 급격한 증가를 나타내었고, 이 농도부터는 통계적으로 EC와 EGC 전환율이 증가하지 않는 것으로 보아 tannase의 적정 반응 농도는 30 U/mL으로 판단되었다. 위의 조건으로 마련된 최적의 tannase 처리 녹차 추출물의 라디칼 소거능은 tannase 처리 전 녹차 추출물에 비해 ABTS와 DPPH 라디칼에 있어 모두 유의하게 소거능이 증가되는 것으로 나타나 tannase 처리 최적 추출 조건에 의해 녹차의 항산화력이 향상됨을 알 수 있었다.

Aspergillus kawacchii 코지를 이용한 홍게(Chionoecetes japonicus) 어간장의 제조 및 품질변화 (Quality Changes and Processing of Fermented Red Snow Crab Chionoecetes japonicus Sauce using Aspergillus kawachii koji)

  • 김병목;임지훈;정지희;정민정;김동수;이광표;전준영;정인학
    • 한국수산과학회지
    • /
    • 제48권5호
    • /
    • pp.644-654
    • /
    • 2015
  • This study investigated changes in the quality of fermented red snow crab Chionoecetes japonicus sauce with or without Aspergillus kawachii koji and added salt. Samples were divided into four groups depending on whether koji was added and the amount of salt: RC15, 15% added salt, no koji; RC20, 20% added salt, no koji; RK15, 15% salt plus 10% koji; and RK20, 20% salt plus 10% koji. The samples were fermented at 20±2℃ for 4 months. During the fermentation period, the moisture contents of the four types of sauce decreased while the crude ash and protein contents increased. The pH of the RK groups decreased and was lower than in the RC groups. The acidity of the RK groups increased and was higher than in the RC groups. Both the total nitrogen (TN) and amino nitrogen (AN) levels increased continuously and were higher in the RK groups than in the RC groups. The volatile basic nitrogen (VBN) content increased rapidly and was higher in the RC groups than in the RK groups. The color did not differ significantly among the four groups. The viable cell counts in the four groups increased and no coliforms were detected. The total free amino acid and glutamic acid contents were highest in the RK15 group and the main amino acids in RK15 were aspartic acid, glutamic acid, alanine, leucine, phenylalanine, and lysine. Overall acceptance was significantly higher for the RK groups than the RC groups and RK15 ranked highest among the four sauces. These results suggest that Aspergillus kawachii koji is beneficial for processing fish sauce made using red snow crab.

A research on the introducing the waterproof corrugated cardboard box for the efficient shipment of chinese cabbages and radishes: Focusing on Garak-dong wholesale market as the center

  • Lee, Rae-Hyup;Sun, Il-Suck
    • Asian Journal of Business Environment
    • /
    • 제2권1호
    • /
    • pp.25-34
    • /
    • 2012
  • It is possible to use pallet for forwarding as chinese cabbages and radishes are general large-scale trading items at the agricultural wholesale market though, however, most of these are forwarded as it have packed in net bags or in P·E bags. Thus, it is still hard for palletizing. The type of packing the product in the net bag makes it difficult for palletizing. It is not a stable shape enough and easily collapsed for pallet loading. Because of this collapsibility, the corrugated cardboard box is being used to enhance forwarding efficiency, but the existing corrugated cardboard box could be crushed easily by moist what is from the agricultural product's property and it also could be squashed by the mass of the loaded box layers on itself. In contrary, the functional waterproof corrugated cardboard box is not collapsed through palletizing and it is efficient for product management with it's ventilation function in respond to pre-cooling effect. Furthermore, because it has various functional shapes as the open type, the partition type and so on, it is effective for maintaining freshness of the product and standardizing the distribution of agricultural product. It is well-known that it is possible to introduce this box to cargo-works of agricultural product. Consequently, the recognition of main distributors about the pallet distribution of the chinese cabbage and the radish was apprehended in this study for activating mechanization of loading and unloading. The survey was conducted to the main distributors such as the forwarder, the auction dealer and the commission merchant with Garak-dong wholesale market as the center. The appropriate packing materials and problems of the existing method for loading and unloading were derived through the survey. Especially, it was focused on analyzing the difference of recognition between the subject groups for the way of using waterproof cardboard corrugated box to deal with the difficult product for packing in normal corrugated box because of the box's absorption of moist from the agricultural product like a chinese cabbage and a radish. Total In the cases of the forwarders and the commission merchants, the net was highly responded as 45%, 74% from each groups for the best packing material for mechanization of distribution and the waterproof corrugated cardboard box was responded as 20%, 22% from each groups as much preferable than multi-stage wooden box. However, for the radish, the waterproof corrugated cardboard box was the best material as 56%, and the auction trader group supported it for 80%. So, the using the waterproof corrugated cardboard box for mechanization of distribution was negative for the chinese cabbage, but it was positive for the radish. The average was 2.42, the standard deviation was 1.24. The negative response(about 55%) was prevailing more than positive response(about 23%). It could be analyzed that even there was the positive recognition for using the waterproof corrugated cardboard box for the radish though the preference for low price of net bag in the chinese cabbage forwarding procedure. Still now, it seems that is a burden for using the waterproof corrugated cardboard box with high price. In the analysis on the recognition differences about using the waterproof corrugated cardboard box for the chinese cabbages and the radish between the forwarders and the commission merchants, generally the negative recognition was prevailing, but the forwarders(2.696) were more positive for using the waterproof corrugated cardboard box than the commission merchants(2.145).

  • PDF

지능형 전망모형을 결합한 로보어드바이저 알고리즘 (Robo-Advisor Algorithm with Intelligent View Model)

  • 김선웅
    • 지능정보연구
    • /
    • 제25권2호
    • /
    • pp.39-55
    • /
    • 2019
  • 최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.