Various studies have been conducted from the past to the present because stock price forecasts provide stability in the national economy and huge profits to investors. Recently, there have been many studies that suggest stock price prediction models using various input data such as macroeconomic indicators and emotional analysis. However, since each study was conducted individually, it is difficult to objectively compare each method, and studies on their impact on stock price prediction are still insufficient. In this paper, the effect of input data currently mainly used on the stock price is evaluated through the predicted value of the deep learning model and the error rate of the actual stock price. In addition, unlike most papers in emotional analysis, emotional analysis using the news body was conducted, and a method of supplementing the results of each emotional analysis is proposed through three emotional analysis models. Through experiments predicting Microsoft's revised closing price, the results of emotional analysis were found to be the most important factor in stock price prediction. Especially, when all of input data is used, error rate of ensembled sentiment analysis model is reduced by 58% compared to the baseline.
The effect of Advanced Microwave Sounding Unit-A (AMSU-A) observations on the short-range forecast in East Asia (EA) was investigated for the Northern Hemispheric (NH) summer and winter months, using the Forecast Sensitivity to Observations (FSO) method. For both periods, the contribution of radiosonde (TEMP) to the EA forecast was largest, followed by AIRCRAFT, AMSU-A, Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI), and the atmospheric motion vector of Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) or Multi-functional Transport Satellite (MTSAT). The contribution of AMSU-A sensor was largely originated from the NOAA 19, NOAA 18, and MetOp-A (NOAA 19 and 18) satellites in the NH summer (winter). The contribution of AMSU-A sensor on the MetOp-A (NOAA 18 and 19) satellites was large at 00 and 12 UTC (06 and 18 UTC) analysis times, which was associated with the scanning track of four satellites. The MetOp-A provided the radiance data over the Korea Peninsula in the morning (08:00~11:30 LST), which was important to the morning forecast. In the NH summer, the channel 5 observations on MetOp-A, NOAA 18, 19 along the seaside (along the ridge of the subtropical high) increased (decreased) the forecast error slightly (largely). In the NH winter, the channel 8 observations on NOAA 18 (NOAA 15 and MetOp-A) over the Eastern China (Tibetan Plateau) decreased (increased) the forecast error. The FSO provides useful information on the effect of each AMSU-A sensor on the EA forecasts, which leads guidance to better use of AMSU-A observations for EA regional numerical weather prediction.
세계인구는 산업혁명 이후 급격히 증가하여 2012년 현재 약 70억 명이며, 2025년에는 80억 명까지 증가할 것으로 예측되고 있다. 개발도상국에서는 삶의 질이 개선됨에 따라 자원과 에너지의 수요가 전세계적으로 증가하고 있다. 결과적으로, 인류는 지구온난화, 물 부족, 식량부족, 자원 및 에너지 위기 등의 전지구적인 시급한 문제에 직면하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 이산화탄소 해양격리, 해수담수화, 인공용승, 심해자원(개발), 해양에너지 등의 해양활용기술이 발전되고 있다. 이러한 기술들은 지속가능한 사회시스템보다는 화석연료에 기반한 편리함으로 인하여 발전되었기 때문에 지속가능성 및 공공의 수용 관점에서 이러한 기술들을 평가하는 것이 중요하다. 일본 조선해양공학회의 포괄적 해양압력 평가 및 분류기술 연구위원회는 지속가능성과 공공의 수용 입장에서 해양활용기술을 평가하기 위하여 환경 지속성과 경제적 타당성을 예측하는데 이용되는 지시자로써 트리플 I을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 생태발자국과 환경영향평가가 결합된 트리플 I 지수, 트리플 I 지수의 개념과 구조, 트리플 I에서 경제-생태 전환 계수에 대하여 다루고 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.269-279
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2021
In the current conditions of world socio-economic development, the strategic support of the process of managing the development of universities has become a particularly important area. Strategic management requires reliable information and analytical support in the form of sound descriptions of strategic directions of development, assumptions, and forecasts. The purpose of the study is to substantiate and elaborate the crucial causes in the strategic management of university's development and to suggest the coherent prospects for advancements. The data analysis was performed using descriptive methods to identify the most significant causes that affect the university's strategic development; the expert assessment was used to rank the factors, ultimately to assess each factor that affects to some extent the university's strategic development; the abstract-logical method was used to ground the positive impact of computer technologies and e-learning on the strategic development of a university and to formulate proposals for its further progress. The main results provided in the given paper showed that significant and most important strategic cause of university's development lies in the field of improving the quality of education, expanding access to educational services based on computer technology and its functionality. In turn, its widespread use at all stages of the educational process allows providing a number of advancements for universities in strategic prospects.
Muhammad, Akbar;Zahoor, Hussain;Pan, Huali;Muhammad, Imran;Blessen Skariah, Thomas
Structural Engineering and Mechanics
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제85권2호
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pp.275-287
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2023
The use of environmental-friendly building materials is becoming increasingly popular worldwide. Compared to the normal concrete, rubber-based concrete is considered more durable, environmentally friendly, socially and economically viable. In this investigation, M20 grade concrete was designed and the fine aggregates were replaced with crumb rubber of two different micron sizes (0.221 mm and 0.350 mm). Fly ash (FA) and silica fume (SF) replaces the binder as supplementary cementitious materials at a rate of 0, 5, 10, 15, and 20% by weight. The mechanical properties of concrete including compressive strength, tensile, and flexural strength were determined. The polynomial work expectation validates the response surface approach (RSM) concept for optimizing SF and FA substitution. The maximum compressive strength (22.53 MPa) can be observed for the concrete containing 10% crumb rubber, 15% fly ash and 15% silica fume. The reduced unit weight of the rubberized concrete may be attributed to the lower specific gravity of the rubber particles. Two-way ANOVA with a significance criterion of less than 0.001 has been utilized with modest residual error from the lack of fit and the pure error. The predictive model accurately forecasts the variable-response relationship. Since, the crumb rubber is obtained from wasted tires incorporating FA and SF as a cementitious ingredient, it helps to significantly improve mechanical properties of concrete and reduce environmental degradation.
우리나라 농산촌 환경의 가장 큰 특징 중 하나는 지형이 복잡하여 좁은 지역 내에서도 기상/기후 분포변이가 크다는 점이다. 이를 효과적으로 모의하기 위하여 '소기후 모형'이 개발되었고 현재까지 지속적으로 개선 연구가 진행되고 있다. 소기후 모형은 우리나라 전역에 대해 농장필지 단위까지 공간적으로 정밀한 농업기상/기후 정보를 표현할 수 있는 모형으로 기후요소별로 독자적으로 개발되었다. 소기후모형을 이용하여 2000년대에는 국지규모의 현재평년 및 미래 시나리오 기반 기후정보를 산출하였다. 평년 전자기후도는 과거 30년 기간의 월별 최저기온, 최고기온, 강수량, 일사량을 30 m 격자해상도로 상세화 한 분포도이며, 이 전자기후도를 기반으로 미래 기후변화 시나리오를 고해상도로 상세화하여 제작하였다. 이 들 전자기후도는 농업분야 기후변화 영향평가에 다양한 형태로 재가공 되어 이용되었다. 2010년대에는 농장맞춤형 기상 실황 및 예보자료를 국지규모로 생성하고 있다. 소기후 모형은 지속적인 개선 과정을 통해 일별 관측기상자료를 기반으로 실황정보를 상세화하는 기술로 발전하고 있으며, 기상청 동네예보 및 중기예보를 30 m 격자해상도로 상세 모의하여 농업분야 종사자에게 예측 정보를 실시간 제공할 수 있는 '농업기상 재해 조기경보 서비스' 기반의 핵심기술로 인정 받고 있다. 현재 상세 기상 실황 및 예보정보로는 일 최저 및 최고기온과 강수량, 일사량, 일조시간 등이 산출되고 있으며, 과거-현재-미래의 농장규모 기상정보를 토대로 각종 농작물의 생육정보와 기상재해 예측정보를 생산하고 있다.
The accurate analysis of water vapor in initial of numerical weather prediction (NWP) model is required as one of the necessary conditions for the improvement of heavy rainfall prediction and reduction of spin-up time on a very-short-range forecast. To study this effect, the impact of a ground-based Global Positioning System (GPS)-Precipitable Water Vapor (PWV) on very-short-range forecast are examined. Data assimilation experiments of GPS-PWV data from 19 sites over the Korean Peninsula were conducted with Advanced Storm-scale Analysis and Prediction System (ASAPS) based on the Korea Meteorological Administration's Korea Local Analysis and Prediction System (KLAPS) included "Hot Start" as very-short-range forecast system. The GPS total water vapor was used as constraint for integrated water vapor in a variational humidity analysis in KLAPS. Two simulations of heavy rainfall events show that the precipitation forecast have improved in terms of ETS score compared to the simulation without GPS-PWV data. In the first case, the ETS for 0.5 mm of rainfall accumulated during 3 hrs over the Seoul-Gyeonggi area shows an improvement of 0.059 for initial forecast time. In other cases, the ETS improved 0.082 for late forecast time. According to a qualitative analysis, the assimilation of GPS-PWV improved on the intensity of precipitation in the strong rain band, and reduced overestimated small amounts of precipitation on the out of rain band. In the case of heavy rainfall during the rainy season in Gyeonggi province, 8 mm accompanied by the typhoon in the case was shown to increase to 15 mm of precipitation in the southern metropolitan area. The GPS-PWV assimilation was extremely beneficial to improving the initial moisture analysis and heavy rainfall forecast within 3 hrs. The GPS-PWV data on variational data assimilation have provided more useful information to improve the predictability of precipitation for very short range forecasts.
본 연구는 2020년 3월 18일부터 20일까지 영동지역에 강풍이 발생했던 사례(남고북저형, 대류권계면 접힘에 의해 급격하게 발달하는 저기압)의 종관 및 열역학적/운동학적특성을 조사하기 위해 AWS 관측 자료, 종관 일기도, ECMWF 재분석 자료, 레윈존데, 윈드프로파일러 자료를 이용하였다. 분석결과, 사례 기간 영동지역 5개소에서 관측된 최대 순간 풍속은 20 m s-1 이상으로 나타났으며 대관령(27.7 m s-1)에서 가장 강하게 나타났다. 종관분석에서는 남고북저형의 기압배치와 함께 영동지역으로 등압선의 모양이 사인(sin)파 형태를 보이며 강한 기압경도력에 의해 강풍이 발달하다가 3월 19일부터는 한반도 북부지역에서 하루 내에 19 hPa 이상의 기압 하강과 함께 발달하는 저기압에 의해 지속적인 강풍이 발달했다. 북강릉 단열선도에서 역전층의 고도는 하층 강풍대와 함께 산 정상의 약 1-3 km 고도에 위치하였고, 레윈존데 및 수직 측풍 장비(윈드프로파일러)의 연직 바람장 분석 결과와 일치함을 확인할 수 있었다. 특히 열역학적 및 운동학적 연직 분석에서, 하층에서 온위의 연직 경도에 의한 강한 바람과 대류권계면 접힘에 의한 위치 소용돌이도의 발달이 영동지역 강풍 발생에 큰 역할을 한 것으로 사료된다.
빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.
기후변화 적응정책을 수립하기 위해서는 지역에 기초한 취약성 평가가 선행되어야 한다. 지금까지 기후변화 취약성에 관한 연구는 주로 국가별 취약성의 비교 및 분석에 집중되었기 때문에 지역별 기후변화 취약성을 평가하고 비교하기 위한 방법론은 아직 국내외적으로 확립되어 있지 않은 실정이다. 본 논문의 목적은 기후변화 취약성의 개념적 틀을 확립하고 이를 지역적으로 평가하기 위한 일반적인 방법론을 개발하는 데에 있다. 기후변화 취약성을 IPCC (1996) 개념틀에 따라 기후노출과 시스템의 민감도, 그리고 시스템이 대응할 수 있는 적응능력의 함수로 보았다. 여러 기후노출 중 본 논문에서는 기후변화에 의해 일차적으로 피해를 입을 수 있는 해수면 상승을 상정하였다. 방법론 적용 대상도시로는 국내 해안에 위치한 목포시를 선정하였다. 이는 목포시가 포함된 우리나라 서남해 지역의 평균 해수면이 전반적으로 증가추세를 보이고 있고, 특히 목포시가 가장 큰 증가폭을 보였으며, 하구언과 방조제 건설 이후 이상고조 발생 가능성이 현격하게 높아진 해역이기 때문이다. 해수면 상승에 따른 민감도는 GIS 기술을 활용하여 해수면이 1~5m 상승할 경우의 침수 시뮬레이션 결과를 기반으로 계산하였다. 행정구역(동)별 침수면적 비율에 기초하여 여기에 인구밀도 및 65세 이상 인구비율에 대한 통계자료를 고려하였고, 표준화 과정(dimension index)을 거쳐 민감도 지수를 도출하였다. 적응능력으로는 하드웨어적인 측면과 소프트웨어적인 측면을 고려하였는데, 하드웨어적 적응능력으로는 방파제와 방조제의 존재여부 및 높이를 고려하였고, 소프트웨어적 적응능력은 목포시 75명 공무원을 대상으로 설문조사를 수행하여 평가하였다. 설문조사 문항에는 기후변화에 대한 인식, 거버넌스, 경제적 능력 및 정책 기반이 포함되었는데, 0~1 사이의 정량적인 값을 설문문항 응답수준에 따라 부여하였다. 해수면 상승에 따른 취약성은 민감도에서 적응능력을 뺀 나머지로 표현하였다. 목포시의 해수면 상승에 따른 취약성은 총 20개 동 중 7개 동이 높은 것으로 나타났다. 본 연구결과를 이용하여 기후변화 적응대책 수립의 방향성을 제시하기 위해서는 첫째, 과거 침수피해와의 상관관계 다이어그램을 통하여 적응정책 시행의 우선순위 지역을 선정하고, 둘째, 우선순위 지역에 대한 단기, 중기, 장기 개발계획 및 프로젝트를 검토한 후 이에 합당한 적응조치를 제언할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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