본 논문에서는 시계열 데이터인 주가의 변동 패턴을 학습하고, 주가 가격을 예측하기 적합한 주가 예측 딥러닝 모델을 제시하고 평가하였다. 일반신경망에 시계열 개념이 추가되어 은닉계층에 이전 정보를 기억시킬 수 있는 순환신경망이 시계열 데이터인 주가 예측 모델로 적합하다. 순환신경망에서 나타나는 기울기 소멸문제를 해결하며, 장기의존성을 유지하기 위하여, 순환신경망의 내부에 작은 메모리를 가진 LSTM을 사용한다. 또한, 순환신경망의 시계열 데이터의 직전 패턴 기반으로만 학습하는 경향을 보이는 한계를 해결하기 위하여, 데이터의 흐름의 역방향에 은닉계층이 추가되는 양방향 LSTM 순환신경망을 이용하여 주가예측 모델을 구현하였다. 실험에서는 제시된 주가 예측 모델에 텐서플로우를 이용하여 주가와 거래량을 입력 값으로 학습을 하였다. 주가예측의 성능을 평가하기 위해서, 실제 주가와 예측된 주가 간의 평균 제곱근 오차를 구하였다. 실험결과로는 단방향 LSTM 순환신경망보다, 양방향 LSTM 순환신경망을 이용한 주가예측 모델이 더 작은 오차가 발생하여 주가 예측 정확성이 향상되었다.
현재 활용되고 있는 OSI(Open System Interconnection) 체재하의 무역 관련 물류정보화 시스템으로는 항공관제시스템, 항만운영정보시스템, 해운 선원정보시스템, 수출입일괄처리시스템 등이 있는데 이들 시스템들은 우리나라 물류 관련 산업의 운영체계를보다 편리하고 효율적으로 개선시키는데 많은 부문에 기여하고 있다. 그렇지만 운영 측면에서는 전자문서의 폭발적인 송수신 폭주로 네트워크의 기술적인 문제점들이 적잖게 노출되어 있다. 우리나라가 물류의 정보중심지로 성장하기 위해서는 글로벌 체재속의 IT기술 중 네트워크를 이용한 제어기법들을 충분히 활용하여야 할 때이며 수출입 물류체계를 한층 더 신속 및 정밀화시켜 고도화 단계로 성장시켜야 할 때이다. 따라서 본 논문의 핵심은 OSI 체재하의 전자무역 네트워크의 효율적인 운영을 위하여 부문별 종합 네트워크와 데이터 단위전송의 침입탐지시스템 등의 관리방법 등을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 네트워크 기능 배분에 따른 조직과 인력의 조정, 사무의 위임전결 등 내부조직의 합리화 방안과 관련법규의 정비 등은 연구범위에 포함하지 않았다. 그러므로 본 논문은 OSI 체재하의 무역 관련 네트워크를 실무적 관점에서 살펴보고, 향후 해석적 기초를 제시하는데 그 목적을 두었다.
인공지능이 다루기 어려운 개념에서 아주 익숙한 도구로 자리매김 하고 있다. 이와 더불어 금융권에서도 인공지능 기술을 도입하여 기존 시스템의 문제점을 개선하고자 하는 추세이며, 그 대표적인 예가 이상거래탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)이다. 결제 수단의 다양화 및 전자금융거래의 증가에 따라 치밀해져 가는 사이버 금융사기(Fraud)를 기존의 규칙기반 FDS로는 탐지하기 어려워지고 있다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기술을 적용하여 이상거래 탐지율을 향상시키고, 이상행위에 즉각 대응하며, 탐지 결과의 반영을 자동화하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 딥러닝 FDS 구축에서 핵심 문제는 데이터 불균형과 이상거래 패턴의 변동이다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 활용한 오버샘플링 기법을 통해 데이터 불균형 문제를 개선하고, 이상거래 분류기로써 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 적용하여 이러한 문제를 개선하고자 하였다. 실험 결과, GAN 오버샘플링이 이상거래 데이터의 불균형 문제를 개선하는데 효과를 보였으며, WGAN이 가장 높은 개선 효과가 있음을 확인하였다. 또한 제안 FDS 모형의 AUC가 0.9857로 랜덤포레스트 FDS 모형에 비해 약 6.5% 향상되어, 딥러닝이 이상거래 탐지에 뛰어난 성능을 가짐을 입증하였다. 더불어 딥러닝 모형 중 DNN은 CNN에 비해 오버샘플링의 효과를 더 잘 반영함을 확인하였다.
본 연구에서는 부가가치 무역 데이터를 이용하여 세계무역 네트워크 내의 구조를 분석하였다. 그 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 부가가치 무역에 있어서 주요 산업은 다음 세 가지 유형이다. 여기에는 중국 등 개도국의 전자산업, 미국과 영국의 R&D 산업, 독일의 자동차, 화학, 기계 산업 등이 해당된다. 즉, 개도국의 조립형 제조업, 미국 등 선진국의 R&D 산업, 독일과 같은 선진국의 첨단 제조업이 포함된다. 둘째, 주요 산업이 글로벌 허브 산업으로 기능하는 유형은 상이하다. 특히, 미국의 서비스산업인 도소매, 물류, R&D 산업 등은 순회자와 연락자가 매우 강하게 나타나며 그 지위를 지속적으로 유지하고 있다는 것이다. 셋째, 중개자 측면에서 한 중 일 3국 주요 산업을 진단하면 한국의 대부분 산업은 중국과 일본에 압도되고 있다. 그러나 순회자 역할에서 금융산업과 R&D 산업은 중국과 일본보다 각각 우위에 있다. 이러한 점에서 서비스산업의 진일보한 개방정책이 한국 산업의 중개자 역할을 강화할 것으로 전망된다.
본 논문은 기술거래 네트워크와 기술거래 관리의 개념을 제시하고 기술도입자가 도입하고자 하는 기술을 제공하는 최적의 기술제공자를 선택하는 방법론을 제시하는데 목적이 있다. 기술거래 네트워크는 기술제공자, 기술마케터, 기술도입자로 구성되며 기술거래 관리는 기술평가, 기술거래, 기술사업화의 단계로 이루어진다. 기술거래 네트워크에서 기술의 연관도와 기술도입비용의 최적화방법을 통해 기술도입자가 도입하고자 하는 기술을 제공하는 최적의 기술제공자를 선택하는 방법론을 제시하며 이 방법은 기술도입자가 기술을 선택하는데 있어서 유용하게 사용될 것으로 기대된다. 기술제공자 선택 방법론은 기술평가 프로세스와 기술제공자 선택 프로세스로 구성된다. 기술평가 프로세스에서는 기술성에 중점을 둔 새로운 개념의 기술평가방법을 개발하여 기술연관도를 정량적으로 산출하였고 기술제공자 선택 프로세스에서는 기술도입에 따른 제반비용을 정의한 후 기술연관도가 최대가 되고 기술도입비용이 최소가 되는 수리모형을 목표계획법을 이용하여 설계하였다. 기술도입자의 요구조건에 대한 성능을 효과적으로 분석하기 위하여 하위기술 별로 방향성을 부여하여 기술네트워크를 각각 구성하였고 이를 효과적으로 목표계획법에 반영하였다. 사례분석에서는 차기전차 기술제공자 선택 사례를 분석하였다.
최근 인터넷의 보편화와 정보통신 기술의 발달로 인해 인터넷을 통한 정보검색이 일상화 됨에 따라 주식에 관한 정보 역시 검색엔진, 소셜네트워크서비스, 인터넷 커뮤니티 등을 통해 획득하는 경우가 잦아졌다. 특정 단어에 대한 키워드 검색량은 사용자의 관심도를 반영하기 때문에 다양한 연구에서 개별 기업에 대한 인터넷 검색량은 투자자의 관심도에 대한 척도로서의 사용가능성을 각광받았다. 특정 주식에 대한 투자자의 관심이 증가할 때 일시적으로 주가가 상승하였다가 회복하는 반전현상은 여러 연구를 통해 검증되어 왔지만 그 동안 투자자의 관심도는 주로 주식거래량, 광고 비용 등을 사용해 간접적으로 측정되었다. 본 연구에서는 국내 코스닥 시장에 상장된 기업에 대한 인터넷 검색량을 투자자의 관심의 척도로 사용하여 투자자의 관심에 근거한 주가변동성의 변화를 전체 시장 측면과 산업별 측면에서 관찰한다. 또한 투자자 관심이 야기한 가격압박에 의한 주가 반전현상의 존재를 코스닥 시장에서 검증하고 산업 간의 반전정도의 차이를 비교한다. 실증분석 결과 비정상적인 인터넷 검색량 증가는 주가변동성의 유의적인 증가를 가져왔고 이러한 현상은 IT S/W, 건설, 유통 산업군에서 특히 강하게 나타났다. 비정상적인 인터넷 검색량의 증가 이후 2주 간 주가변동성이 증가하였고 3~4주 후에는 오히려 변동성이 감소하는 것을 확인하였다. 이러한 주가 반전현상 역시 IT S/W, 건설, 유통 산업군에서 보다 극단적으로 발생하는 것으로 나타난다.
The domination of the Internet by TCP-based services has spawned many efforts to provide high network utilization with low loss and delay in a simple and scalable manner. Active queue management (AQM) algorithms attempt to achieve these goals by regulating queues at bottleneck links to provide useful feedback to TCP sources. While many AQM algorithms have been proposed, most suffer from instability, require careful configuration of nonintuitive control parameters, or are not practical because of slow response to dynamic traffic changes. In this paper, we propose a new AQM algorithm, hybrid random early detection (HRED), that combines the more effective elements of recent algorithms with a random early detection (RED) core. HRED maps instantaneous queue length to a drop probability, automatically adjusting the slope and intercept of the mapping function to account for changes in traffic load and to keep queue length within the desired operating range. We demonstrate that straightforward selection of HRED parameters results in stable operation under steady load and rapid adaptation to changes in load. Simulation and implementation tests confirm this stability, and indicate that overall performances of HRED are substantially better than those of earlier AQM algorithms. Finally, HRED control parameters provide several intuitive approaches to trading between required memory, queue stability, and response time.
Subject : The Practical Use of UN Standard Message for cargo flow EDI Writer : Park, Nam Kyu and Lee, Tae Woo It's necessary to prepare standard message which is agreed on among trading partners for EDI in container transport industry. Now KMPA is carrying out the EDI Project for establishing Korea Logistics Network. It is important to make standard message of documents using in transport industry to succesfully accomodate EDI. The objective of this study is to find out the method of UN standard message utility in Korea. For this study, the UN message guideline is primarily reviewed, and the process that Shipping Request being used in Hanjin Shipping Co. Ltd. is applied to UNSMs as case study. Generally the data format of EDIFACT is so complex and broad for inter-industry standard that the abstract of data format is usually used. Therefore, it is necessary to make the subset of standard message for Shipping Request in ocean industry. In the result of this study, that the ocean industry can use the subset of IFTMBF for Shipping Request is proved, and the subset is suggested. This thesis will contribute toward showing the practical way of standardrization of 350 documents using in trade, customs and transport sectors.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제26권6호
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pp.79-87
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2019
Blockchain is a distributed network in a decentralized P2P infrastructure. In this paper, we propose and implement a blockchain-based pet trade service DApp(Decentralized Application). In the existing trading services, there is no way to know the status of dogs in interpersonal transactions and an additional distribution cost has been incurred. As a solution to this problem, we introduce a blockchain technology for a pet trade service where users can check whether an individual pet is healthy or not by its registered biometric data in order to have an efficient and confident trade service. The registered users can purchase puppies or registering information for their dogs to sell through a pet trade service DApp. It is also possible to make a reliable trade by verifying whether the dog is actually the same one through an inscription information of a dog.
기존의 에너지는 특정한 회사가 생산하여 소비자들에게 판매하는 시스템이었지만, 가까운 미래에는 생산자가 소비자가 되고, 소비자가 생산자가 되는 방식으로 변화될 것으로 예상한다. 최근 클라우드 시스템, 5G 네트워크 구축, 그리고 태양 에너지를 비롯한 에너지 재사용의 등장이 에너지 시장의 형태를 변화시키고 있다. 에너지를 공유하기 위해서는 다양한 에이전트 시스템, 에너지 네트워크, 그리고 시장을 형성하는 구조가 있다. 본 연구에서는 위의 3가지를 정의하고, 안전하고 공정한 에너지 시장을 위한 블록체인을 적용하여 안전한 에너지 트레이드 모델 (Secure Energy Model, SEM)을 이용한 전략을 제안하였다. 분석적 결과로 에너지 트레이드에 참여한 에너지 생산자와 소비자들 간의 신뢰성이 형성됨을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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