본 연구에서는 폐쇄루프공급망 (Closed-loop supply chain: CLSC) 모델에서 역물류 (Reverse logistics: RL) 활동을 강화하기 위한 방법론을 개발한다. 이를 위해 RL 활동 중에서 주로 고려되는 설비 중의 하나인 회복센터(Recovery center: RC)의 활동을 강화한다. RC에서의 강화된 활동에 따라 고객으로부터 회수되는 사용 후 제품은 검사 및 회복과정을 거쳐 전방향물류 (Forward logistics: FL)에서 부품 혹은 제품으로 재사용된다. 강화된 RC 활동을 가진 CLSC 모델의 운영과정을 효율적으로 표현하기 위한 수리모델이 제시되며. 혼합유전알고리즘 (Hybrid genetic algorithm: HGA) 접근법을 이용해 제안된 수리모델이 이행된다. 수치실험에서는 두 개의 상이한 형태의 CLSC 모델이 제시되며, 본 연구에서 제안된 HGA 접근법과 기존의 연구에서 제안된 몇몇 접근법들의 수행도가 비교분석되었다. 비교분석결과 HGA가 기존의 접근법들 보다 더 우수한 수행도를 보여주었다. 또한 RC 활동의 검사 및 회복과정을 거친 부품 및 제품의 비율을 다양하게 조절함으로서 강화된 RC 활동을 가진 CLSC 모델의 유용성을 증명했다.
본 논문에서는 안전한 V2V 통신과 V2I 통신을 보장하는 ECDH(Elliptic Curve Diffie Hellman) 기반 그룹키를 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 ECDH기반 그룹키는 AAA 서버를 사용하지 않고 차량과 차량사이의 그룹키인 VGK(Vehicular Group Key), 차량 그룹 사이의 그룹키인 GGK(Globak Group Key), 그리고 차량과 RSU사이의 그룹키인 VRGK(Vehicular and RSU Group Key)를 ECDH 알고리즘을 이용하여 생성한다. 차량과 RSU 사이의 그룹키인 VRGK는 현재 RSU에서 다음 RSU에게로 RGK(RSU Group Key)로 암호화하여 안전한 채널을 통하여 전달하기 때문에 완벽한 순방향 기밀(Perfect Forward Secrecy) 보안 서비스가 제공된다. 또한, 메시지를 전송한 차량이 해당 그룹의 구성원인지를 그룹키 이용하여 확인함으로써 Sybil공격을 탐지할 수 있다. 그리고 그룹간의 안전한 통신으로 불필요한 네트워크 트래픽이 발생하지 않으므로 메시지 전송 시간 및 서버의 오버헤드를 줄일 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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