• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.721-726
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• 2012

이 논문에서 SPFA(shortest path faster algorithm)을 사용해서 기존의 벨만-포드(Bellman-Ford)을 개선한 효율적인 알고리듬을 제안한다. 벨만-포드 알고리듬은 딕스트라(Dijkstra) 알고리듬과 다르게 부(-)인 가중치를 갖는 그래프에서 사용할 수 있다. SPFA 알고리듬은 한 대기열을 이용하여 노드를 저장한다. 그래서 중북을 피할 수 있다. 벨만-포드 알고리듬은 시간을 더 사용하여 노드 표를 업데이트를 시킨다. 이 개산 알고리듬에서는 인접 리스트를 이용하여 표의 각 노드를 저장한다. 한 대기열을 통하여 데이트를 저장한다. 개선 방법에서는 새로운 점에 계속 relaxation을 통하여 최적 패스를 얻을 수 있다. 딕스트라 알고리듬과 SPFA 알고리듬과 개선된 알고리듬의 성능을 비교하기 위해서 시뮬레이션을 하였다. 실험 결과에서 랜덤(random) 그래프에서 개선된 알고리듬, SPFA 알고리듬과 딕스트라 알고리듬은 효율이 비슷했었는데, 격자형 지도에서 개선 알고리듬의 효율이 더 높았었다. 처리시간에서 개선된 알고리듬은 SPFA 알고리듬 보다 3분의 2를 감소시켰다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제6권2호
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• pp.211-229
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• 2004

The basis of cyber trading has been sufficiently developed with innovative advancement of Internet Technology and the tendency of stock market investment has changed from long-term investment, which estimates the value of enterprises, to short-term investment, which focuses on getting short-term stock trading margin. Hence, this research shows a Short-term Stock Price Forecasting System on Learning Agent System using DTA(Decision Tree Algorithm) ; it collects real-time information of interest and favorite issues using Agent Technology through the Internet, and forms a decision tree, and creates a Rule-Base Database. Through this procedure the Short-term Stock Price Forecasting System provides customers with the prediction of the fluctuation of stock prices for each issue in near future and a point of sales and purchases. A Human being has the limitation of analytic ability and so through taking a look into and analyzing the fluctuation of stock prices, the Agent enables man to trace out the external factors of fluctuation of stock market on real-time. Therefore, we can check out the ups and downs of several issues at the same time and figure out the relationship and interrelation among many issues using the Agent. The SPFA (Stock Price Forecasting System) has such basic four phases as Data Collection, Data Processing, Learning, and Forecasting and Feedback.