• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.80-81
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• 2022

자율운항선박 원격제어시스템의 실증을 위하여 기존 육상제어센터에서 선박을 제어하는 것은 현재 개발중인 시스템으로 인한 선박의 안전성 확보에 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 원격제어시스템을 시험하기 위하여 선박에서 육상제어센터로 명령을 주어 선박과 육상제어센터 내 모사장치를 통한 원격제어시스템을 테스트하였다. 본선의 통신네트워크(LTE, VSAT)을 통해 선장의 명령으로 선박의 육상제어센터의 모사장치를 제어하였다. 1차 소각도를 이용한 원격제어시험과 2차 Zig-zag 테스트를 실시하여, 개별 시스템의 문제점을 식별하고, 개별 시스템간의 통합을 위한 방안을 제시하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.12-13
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• 2018

안전운항을 위해 항해사가 숙지하고 있어야하는 것은 선박의 조종성능이다. 선박이 조우하는 상황이나 위험상황에 처했을 때 피항동작을 취하기 위해 변침을 하게 되는데 그러한 조치를 취하기 위해 타각을 얼마큼 줄 건지를 판단하고 직진상태에서 타각을 사용한 이후 정해진 방향으로 바꾸는데 필요한 시간과 어떻게 운동하는지를 예측할 수 있어야 선박의 안전을 확보할 수 있다. 실습선 한바다호의 조종성능을 확인하기 위해 IMO에서 제시하는 $10^{\circ}/10^{\circ}$ 및 $20^{\circ}/20^{\circ}$ 지그재그 테스트와 좌현/우현 선회시험을 시행하였고 실선계측을 통해 이 때 나타나는 선박의 운동을 함께 측정하여 항해사들이 적절한 피항동작을 취할 수 있도록 실습선 한바다호의 조종성능과 선박운동의 정보를 제공하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.