• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제18권5호
• /
• pp.637-649
• /
• 2022

Investors aim to increase their profitability by investing in the stock market. An adroit strategy for minimizing related risk lies through diversifying portfolio operationalization. In this paper, we propose a six-step stocks portfolio selection model. This model is based on data mining clustering techniques that reflect the ensuing impact of the political, economic, legal, and corporate governance in Mongolia. As a dataset, we have selected stock exchange trading price, financial statements, and operational reports of top-20 highly capitalized stocks that were traded at the Mongolian Stock Exchange from 2013 to 2017. In order to cluster the stock returns and risks, we have used k-means clustering techniques. We have combined both k-means clustering with Markowitz's portfolio theory to create an optimal and efficient portfolio. We constructed an efficient frontier, creating 15 portfolios, and computed the weight of stocks in each portfolio. From these portfolio options, the investor is given a choice to choose any one option.

• 무역학회지
• /
• 제46권1호
• /
• pp.169-187
• /
• 2021

This paper analyzes the feasibility of using machine learning and deep learning methods to forecast the income and employment using the strategic industries as well as investment, export, and exchange rates. The decision tree, artificial neural network, support vector machine, and deep learning models were used to forecast the income and employment in Busan. The following were the main findings of the comparison of their predictive abilities. First, the decision tree models predict the income and employment well. The forecasting values for the income and employment appeared somewhat differently according to the depth of decision trees and several conditions of strategic industries as well as investment, export, and exchange rates. Second, since the artificial neural network models show that the coefficients are somewhat low and RMSE are somewhat high, these models are not good forecasting the income and employment. Third, the support vector machine models show the high predictive power with the high coefficients of determination and low RMSE. Fourth, the deep neural network models show the higher predictive power with appropriate epochs and batch sizes. Thus, since the machine learning and deep learning models can predict the employment well, we need to adopt the machine learning and deep learning models to forecast the income and employment.

• Journal of Platform Technology
• /
• 제12권2호
• /
• pp.58-63
• /
• 2024

CNN은 이미지 인식분야에서 높은 성능을 보이지만 반복적인 학습이 진행될 경우 많은 데이터 연산처리로 인한 시스템 자원부족으로 학습 시간이 오래 걸리고 많은 전력을 소모한다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 합성곱 신경망 연산처리의 핵심 요소인 곱셈 프로세싱 엘리먼트에서 곱셈연산을 수행할 때 발생되는 스위칭 엑티비티를 줄이기 위해 승수와 피승수의 교환율을 늘리는 저전력 부스 곱셈기를 기반으로 하는 프로세싱 엘리먼트를 제안한다. 합성곱 신경망 병렬 연산처리를 지원하는 저전력 곱셈 프로세싱 엘리먼트는 Verilog-HDL을 사용하여 설계되었고, Intel DE1-SoC FPGA Board에 구현하였다. 실험은 성능평가에 대표적으로 MNIST의 숫자 이미지 데이터베이스를 대상으로 기존 제안된 곱셈기의 교환율과 비교하여 성능을 검증하였다.

• 한국노년학
• /
• 제38권1호
• /
• pp.125-142
• /
• 2018

본 연구는 효의식, 가족교류 및 사회교류와 세대통합인식의 관계를 살펴보고, 이들 관계에서 연령집단간 차이를 확인하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 한국연구재단의 인문사회역량강화지원사업에서 진행된 '2017 연령통합 설문조사' 자료를 사용하였다. 자료 분석은 전체 1017명 중에서 청년 300명, 중년 300명, 노인 300명을 각각 무작위 추출하여 분석하였다, 연구결과 첫째, 전체 연구대상자에서는 효의식, 가족교류, 사회교류가 세대통합인식에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 효의식, 가족교류, 사회교류와 세대통합인식의 관계는 연령집단에 따라 유의미한 차이가 있는 것으로 확인되었다. 청년층은 가족교류와 사회교류, 중년층은 효의식, 가족교류, 사회교류, 노년층은 효의식과 사회교류가 세대통합인식에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 토대로 세대통합인식 향상을 위한 방안 마련의 필요성과 정책적 실천적 제언을 제시하였다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
• /
• pp.674-677
• /
• 2008

거대해지고 복잡해진 건설프로젝트에서 건설 생애주기 동안 필요한 모든 정보를 효과적으로 관리하기 위한 BIM에 대한 관심이 증가하고 있다. BIM을 이용한 협업에서 정보의 교환과 공유는 이윤을 극대화할 수 있는 중요한 요소이다. IAI에서는 건설프로젝트의 모든 참여자가 사용할 수 있는 표준 파일포맷으로 STEP기반의 IFC모델을 제시하고 있고 현재 $2{\times}3$버젼이 게시되어 있어서 이를 지원하는 BIM소프트웨어에서 IFC포맷으로 내보내거나 들여올 수 있다. 하지만 실험결과 IAI로부터 IFC호환성 인증을 받은 BIM소프트웨어들이라도 IFC포맷의 파일을 내보내거나 들여올 때 정보가 손실되거나 변형되는 오류가 발생하였다. BIM소프트웨어 사용자들은 정보공유를 위해 IFC파일을 사용했을 때 자신도 모르게 에러가 발생해서 프로젝트에 큰 손실을 입을 수도 있다. 본 연구에서는 호환성 검사에 대한 기존의 연구를 살펴본 후 IAI의 검사 과정을 조사하고 문제점을 도출한 후 문제점에 대한 해결방안을 제시하고자 한다.

• 융합보안논문지
• /
• 제14권7호
• /
• pp.75-84
• /
• 2014

예방 의료에서 유비쿼터스 헬스케어는 노인 환자들의 수명연장에 대한 연구로 발전되고 있다. 이와 같은 연구들은 수명 연장 및 불의의 사고를 예방하기 위하여 모바일과 무선센서 기술을 사용하여 삶의 질을 향상 시켜 수명을 연장시키고 있다. 그러나 인터넷을 통해 유비쿼터스 헬스케어 응용프로그램이 모바일화 및 보급이 용이해짐에 따라 u-헬스정보 보호와 보안에 대한 위협이 증가하고 관심을 받고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 헬스 정보 교환 기술을 적용한 온톨로지를 이용하는 유헬스 케어 어플리케이션의 지식기반 상황인식 서비스 프레임워크를 제안한다. 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 영역의 보안 헬스 정보 교환 기술을 적용한 온톨로지를 위한 보편적인 어플리케이션 영역에서 상황 추론, 상황 모델링, 지식 기반 지원을 적용하는 것이다. 본 논문에서는 예방 서비스 질 변화를 위한 모바일 웹서비스, 상황 기술, 지식베이스에 대하여 논의한다.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제59권2호
• /
• pp.174-179
• /
• 2021

Recently, hybrid coal research is underway to upgrade low-grade coal. The hybrid coal is made by mixing low-grade coal with bioliquids such as molasses, sugar cane, and lignin. In the case of lignin used here, a large amount of lignin is included in the wastewater of the papermaking process, and thus, research on hybrid coal production using the same is attracting attention. However, since a large amount of metal ions are contained in the lignin wastewater from the papermaking process, substances that corrode the generator are generated during combustion, and the amount of fly ash is increased. To solve this problem, it is essential to remove metal ions in the lignin wastewater. In this study, metal ions were removed by ion exchange with a alumina hollow fiber membrane coated with K-Phillipsite (K-PHI) zeolite. The alumina hollow fiber membrane used as the support was prepared by the nonsolvent induced phase separation (NIPS) method, and K-PHI seeds were prepared by hydrothermal synthesis. The prepared K-PHI seed was seeded on the surface of the support and coated by secondary growth hydrothermal synthesis. The characteristic of prepared coating membrane was analyzed by Scanning Electron Microscope (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), Energy Dispersive Spectroscopy (EDX), and the concentration of metal ions before and after ion exchange was measured by Inductively Coupled Plasma Optical Emission Spectrometer (ICP-OES). The extraction amount of K+ is 86 mg/kg, and the extraction amount of Na+ is 54.9 mg/kg. Therefore, K-PHI zeolite membrane has the potential to remove potassium and sodium ions from the solution and can be used in acidic lignin wastewater.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.113-122
• /
• 2024

최근 다양한 분야에서 인공지능(AI), 블록체인(Blockchain), 엣지 컴퓨팅(Edge Computing), 사물인터넷(IoT) 등 첨단 ICT 기술을 적용하여 신규 서비스 창출 및 새로운 디지털 시대를 만들어가고 있다. 이러한 기술 발전과 더불어 우리나라도 "스마트시티"에서 "플랫폼 도시"로 거듭나기 위해 다양한 정책들이 시행되고 있다. 도시 단위의 스마트시티 통합플랫폼과 주거 단위의 스마트하우징 플랫폼과 연계를 통해 새로운 서비스와 가치를 창출할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 스마트하우징 플랫폼과 스마트도시 안전망 중 하나인 스마트 119 긴급출동 지원 서비스와의 연계 시나리오를 정의하고, 스마트 119 긴급출동 지원서비스를 제공하기 위한 스마트하우징 플랫폼과 스마트시티 통합플랫폼 간 데이터 전송 규약 및 데이터 교환을 위한 메타데이터 스키마를 제안한다.

• 재무관리연구
• /
• 제25권4호
• /
• pp.53-78
• /
• 2008

외국인 투자자가 한국 시장에 투자를 하는 경우 외국인 투자자는 투자자산에 내재된 환위험과 함께 수익을 환산하는 과정에서의 환위험에 노출된다. 외국인 투자자의 이러한 상황은 투자자산에 내재된 환위험만을 고려하면 되는 국내 투자자와는 구분되는 상황이다. 이러한 차이는 외국인 투자자가 환위험에 대해 국내 투자자와는 다르게 반응하는 원인이 될 수 있다. 환위험에 관한 국내의 기존 연구는 한국 기업들이 환위험에 노출되어 있고 이에 대한 관리가 필요하다는 점을 잘 보여주었다. 또한 동일한 시장이라 하더라도 시장 참여자의 특성에 따라 시장이 분할 될 수 있다는 증거들이 보고되었다. 이러한 기존 연구 결과는 환위험이 시장을 분할하는 요인이 될 수 있음을 지지하는 것이다. 이 연구는 한국유가증권시장에서 외국인 투자자들의 환위험에 대한 반응을 거래량 자료와 주문량 자료를 이용하여 분석하였다. 분석 결과 외국인 투자자는 환위험을 나타내는 공분산이 음수인 경우 매도거래를 증가시킨다. 이는 환율이 상승하면서 주식수익률이 하락하는 환위험을 적극적으로 관리하기 위한 거래의 결과로 해석할 수 있다. 주문자료에 대한 분석 결과도 이러한 해석을 뒷받침한다. 한편, 외국인 투자자는 공분산이 음수인 경우 매입거래도 증가시키는 것으로 분석되었는데 이는 환율이 하락하면서 주식수익률이 상승하고 투자수익의 환산이익도 함께 증가하는 관계를 적극적으로 활용하기 위한 거래의 결과로 해석할 수 있다. 그러나 외국인 투자자의 매입주문비율 분석 결과는 거래자료 분석 결과와는 달리 유의적인 결과가 나타나지 않았다. 이 연구의 분석 결과는 외국인 투자자는 국내 자산에 내재된 환위험에 대해서 국내 투자자와는 다른 반응을 보인다는 가설을 지지한다. 외국인 투자자는 환율이 상승(하락)하는 경우 기업가치가 상승(하락)하는 방향의 환위험에서는 국내 투자자와 차별적인 반응을 보이지 않는다. 그러나 환율이 상승(하락)하면 기업 가치가 하락(상승)하는 방향의 환위험에서는 국내투자에 비해 거래를 증가시키는 차별적인 특성을 보인다. 이러한 결과는 한국유가증권시장에서 외국인투자자는 환위험에 대하여 국내 투자자와는 다른 평가를 하고 있으며 이러한 차이는 투자자산의 평가에 반영되고 있음을 나타낸다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제16권1호
• /
• pp.24-34
• /
• 2015

최근 설계 협업 시스템의 점차 발전됨과 함께, BIM 기반의 정보교환이 차세대 건설 프로젝트의 성공적 수행에 주요 요소로써 작용하고 있다. BIM 협업 중 발생하는 데이터 호환 문제에 대한 해결책을 제시하고 있는 많은 연구들이 수행되고 있지만, 여전히 다양한 BIM 저작도구로부터 생산되는 BIM 데이터의 교환은 디자인과 엔지니어링 분석 단계에서 발생하고 있다. 그리하여 본 논문은 현업 설계 프로세스 내에서 발생하는 데이터 정보 교환에 대한 문제점의 발생 원인을 분석하고 BIM 기반의 설계 협업 환경의 개선을 위한 BIM 정보 교환 프레임워크를 제안하였다. Open-BIM 기반의 정보 교환 환경의 정착을 저해하는 요소를 발견하기 위해서는 현재와 앞으로 수행될 BIM 기반 설계 협업 프로세스 환경변화에 대한 분석이 우선적으로 수행되어야 한다. 협업 설계 프로세스 내 원활한 정보 교환의 저해 요인 분석을 통해 본 연구는 Open-API와 IFC기반의 BIM 협업 지원 시스템을 제안한다. BIM 무결성 피드백 시스템이라 명명된 API 솔루션은 IFC 기반의 데이터 교환에서 발생하는 상호 불일치성을 판별하고 report를 작성해 주는 기능을 수행한다. 또한, 본 연구는 IFC기반의 정보 교환 프레임워크 시스템을 제안하였으며, 앞서 언급한 API를 탑재하고 있으며 BCF 플러그 인을 지원하는 시스템을 통해 BIM 설계 협업 단계 내에서 정보 교환의 유연성을 도모하고 있다.