• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.712-717
• /
• 2011

동적 델타 헤징(Dynamic Delta Hedging)이란 옵션 발행자가 옵션의 만기정산금액(payoff)을 지급하기 위해 주기적으로 델타에 근거한 헤지 포지션을 조절함으로써 옵션의 payoff를 복제하고 옵션 가치변화에 따른 위험을 회피하는 방법이다. 본 연구에서는 헤지에 있어서 주요 변수인 블랙-숄즈의 모형에 의해 산출된 델타의 대체 값을 찾기 위해 기계학습의 일종인 인공신경망 학습을 적용하여 옵션의 만기 시 헤지 비용의 최소화 및 차익 실현을 위한 방법론을 제시하고자 한다. 기초자산의 현재가격, 변동성, 무위험이자율, 만기 등의 시장 상황 변화에 따른 다양한 시나리오에 대한 실험을 통해 본 연구에서 제시하는 방법론의 성능을 분석하고 그 우수성을 보인다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
• /
• 제3권1호
• /
• pp.6-23
• /
• 2015

This study develops an effective method for sentiment analysis of user-generated content on drug review websites, which has not been investigated extensively compared to other general domains, such as product reviews. A clause-level sentiment analysis algorithm is developed since each sentence can contain multiple clauses discussing multiple aspects of a drug. The method adopts a pure linguistic approach of computing the sentiment orientation (positive, negative, or neutral) of a clause from the prior sentiment scores assigned to words, taking into consideration the grammatical relations and semantic annotation (such as disorder terms) of words in the clause. Experiment results with 2,700 clauses show the effectiveness of the proposed approach, and it performed significantly better than the baseline approaches using a machine learning approach. Various challenging issues were identified and discussed through error analysis. The application of the proposed sentiment analysis approach will be useful not only for patients, but also for drug makers and clinicians to obtain valuable summaries of public opinion. Since sentiment analysis is domain specific, domain knowledge in drug reviews is incorporated into the sentiment analysis algorithm to provide more accurate analysis. In particular, MetaMap is used to map various health and medical terms (such as disease and drug names) to semantic types in the Unified Medical Language System (UMLS) Semantic Network.

• 한국화재소방학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.82-90
• /
• 2009

본 연구에서는 화재 시 효과적인 연기배출을 위해 국내 건축법에서 규정하고 있는 배연창이 고층건물의 연돌효과 및 배연성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 현장실험과 모델링 해석을 병행하였다. 현장실험은 배연창이 설치된 고층건물을 대상으로 정상조건 및 배연창 개방조건에서 외기온도에 따른 계단실, 부속실 및 복도에서의 압력분포 측정을 통해 연돌효과를 분석하였다. 모델링 해석에서는 연기유동 해석용 네트워크모델인 CONTAMW을 이용하여 모델링결과 및 실험결과의 비교분석을 통한 보정기밀도를 적용하여 이상적인 대상건물을 구현하고 배연창의 배연성능을 평가하였다.

• 대한안전경영과학회지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.169-182
• /
• 2017

Predicting a box office gross in the film industry is an important goal. Many works have analyzed the elements of a film making. Previous studies have suggested several methods for predicting box office such as a model for distinguishing people's reactions by using a sentiment analysis, a study on the period of influence of word-of-mouth effect through SNS. These works discover that a word of mouth (WOM) effect through SNS influences customers' choice of movies. Therefore, this study analyzes correlations between a box office gross and a ratio of people reaction to a certain movie by extracting their feedback on the film from before and after of the film opening. In this work, people's reactions to the movie are categorized into positive, neutral, and negative opinions by employing sentiment analysis. In order to proceed the research analyses in this work, North American tweets are collected between March 2011 and August 2012. There is no correlation for each analysis that has been conducted in this work, hereby rate of tweets before and after opening of movies does not have relationship between a box office gross.

• 농촌계획
• /
• 제25권3호
• /
• pp.67-75
• /
• 2019

Agricultural production facilities that have been established to support improving food production, farm income, and reduction of farming time have remarkable achievements as value-neutral devices or infrastructures, but recently they are pointed out as a factor that hinders landscape by changing the contextual values of rural area. Despite this timelessness, research on the landscape design of agricultural production facilities has not been conducted until now. Based on these research necessities, this study aims to improve the process of reviewing the landscape of agricultural production facilities by analyzing the impact of activities, policies, plans. The results of this study are as follows. First, the analysis of the literature and the related data were carried out. This presents the structural limitations of why landscape review is difficult in the process of reviewing plans and the limitations of current landscape laws, deliberations, and plans. The process of reviewing the plan has formed a functionally oriented closed network, and the government policy does not properly control the landscape design of agricultural production facilities. From the viewpoint of the study, results can be used as basic data for the study of the lack of agricultural production facilities and landscape.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1038-1040
• /
• 2022

지속적인 지구 평균 기온 상승으로 인해 우리나라를 포함한 전 세계적으로 탄소중립을 위한 혁신이 이루어지고 있다. 본 연구는 해양수산부 '해양수산분야 2050 탄소중립 로드맵'의 기준에 따라 에너지 자립률을 극대화하고 효율을 최적화시킨 제로에너지 탄소중립 건축물을 제시한다. 태양광 발전 시스템에서, 패널의 태양 일주추적 기능을 통해 에너지 발전률을 극대화하고, 패널 하향정렬 및 딥러닝 모델을 통해 유지 보수를 용이하게 하여 성능 저하를 예방한다. 폐열을 이용한 열 회수/바이패스 환기 시스템을 통해 에너지 효율을 최적화하고, 온/습도에 가중치를 부여하여 모호했던 환기 시스템 결정 기준을 에너지 효율화에 맞게 최적화해 제시한다. 탄소중립 BEMS 기능이 내재된 앱 개발로 위의 건축물 시스템을 제어·관리한다. 본 연구를 통해 제로 에너지 건축물으로서 항만 건물의 가능성을 제고하고, 탄소중립 항만의 구현을 기대한다.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.399-408
• /
• 2020

The construction industry is suffering from aging workers, frequent accidents, as well as low productivity. With the rapid development of information technologies in recent years, automatic construction, especially automatic cranes, is regarded as a promising solution for the above problems and attracting more and more attention. However, in practice, limited by the complexity and dynamics of construction environment, manual inspection which is time-consuming and error-prone is still the only way to recognize the search object for the operation of crane. To solve this problem, an image-processing-based automated object recognition approach is proposed in this paper, which is a fusion of Convolutional-Neutral-Network (CNN)-based and traditional object detections. The search object is firstly extracted from the background by the trained Faster R-CNN. And then through a series of image processing including Canny, Hough and Endpoints clustering analysis, the vertices of the search object can be determined to locate it in 3D space uniquely. Finally, the features (e.g., centroid coordinate, size, and color) of the search object are extracted for further recognition. The approach presented in this paper was implemented in OpenCV, and the prototype was written in Microsoft Visual C++. This proposed approach shows great potential for the automatic operation of crane. Further researches and more extensive field experiments will follow in the future.

• Korean Chemical Engineering Research
• /
• 제52권6호
• /
• pp.720-726
• /
• 2014

PEMFC(Proton Exchange Membrane Fuel Cell) 차량은 미래 청정수송기관으로 각광받고 있지만 수소스테이션의 인프라부족으로 현재는 수소를 공급해주는 연료개질기를 함께 장착하여 구동하여야 한다. 탄화수소연료로부터 수소를 생산하는 연료개질기를 대상으로 다양한 연구가 진행되어왔는데 기존연구에서는 열적중립 조건의 ATR(Auto-Thermal Reformer) 반응기에 대해 집중적으로 분석하거나 공정최적화부문에서 최대수소생산을 목표로 주로 열효율을 목적함수로 설정하여 평가해 왔다. 본 연구에서는 100 kW PEMFC용 연료개질기를 대상으로 간단한 소형시스템을 얻기 위해 외부 유틸리티가 필요없는 단열열교환망으로 구성된 조건에서 기존 열효율이 아닌 수소효율을 새로이 정의하여 가솔린, LPG, 디젤 각 연료에 대해 최적운전조건을 도출하였다. 가솔린의 경우 기존 비교문헌보다 9.43% 연료절감효과를 얻음으로써 제안한 목적함수의 타당성을 입증하였고, 추가적으로 수소효율 및 열교환량, 열교환면적에 대한 민감도 분석을 실시하였다. 마지막으로 제안한 시스템을 한국시장에 적용할 경우 LPG 연료를 사용하는 연료개질기가 가장 경제적임을 알 수 있었다.

• 감성과학
• /
• 제21권1호
• /
• pp.177-186
• /
• 2018

감성은 복잡하고 다양한 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 다각적인 측면에서 고려되어야 한다. 본 연구에서는 심리 평가 척도의 하나인 각성(arousal) 지표와 다중 생체신호에서 추출된 생체지표 반응을 이용하여 중립 및 부정 감성(슬픔, 공포, 놀람)의 분류하였다. 이를 위하여 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 다중 신경망 알고리즘 기반의 감성 인식기를 적용하여 이들 감성이 얼마나 정확하게 분류되는가를 확인하였다. 총 146명의 실험 참가자(평균 연령 $20.1{\pm}4.0$, 남성 41%)를 대상으로 감성 유발 자극을 제시하고 동시에 생체신호(심전도, 혈류맥파, 피부전기활동)를 측정하였다. 또한 감성 유발 자극에 대한 심리 반응을 감성 평가 척도로 평가하였다. 측정된 생체신호에서 심박률(HR), NN 간격의 표준편차(SDNN), 혈류량(BVP), 맥파전달시간(PTT), 피부전도수준(SCL), 피부전도반응(SCR)을 추출하였다. 결과 분석을 위하여 감성 자극에 대한 각성도와 안정 상태와 감성 상태의 생체지표 반응을 활용하였다. 또한 감성 분류를 위하여 다중 신경망 기반의 감성 인식기를 활용하였다. 그 결과, 감성에 따른 생체지표 반응의 차이를 확인하였고, 이들 감성의 분류 성능은 각성도와 모든 생체지표 특징들을 조합하였을 때 정확도가 가장 높음(86.9%)을 확인하였다. 본 연구는 심리 및 생체지표 추출과 기계학습 기술의 적용을 통하여 부정 감성을 분류할 수 있음을 제안하며, 이는 인간의 감성을 탐지하는 감성 인식 기술을 확립하는데 기여할 것으로 예상한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.1-6
• /
• 2019

신경회로망은 과거 데이터로부터 유용한 정보를 추출해서 주가지수의 이동 방향을 예측하는데 사용되어 왔다. 주가 지수의 상승 또는 하락 방향을 예측하는 기존 연구는 지수의 작은 변화에도 상승이나 하락을 예측하므로 이를 기반으로 지수 연동 ETF를 매매 하면 손실이 발생할 가능성이 높다. 본 논문에서는 ETF 매매 손실을 줄이고 매매 당 일정 이상의 수익을 내기 위한 일별 KOrea composite S0tock Price Index (KOSPI)의 이동 방향을 예측하는 신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 이동 방향 예측을 위해 전일 대비 지수 변동률이 상승(변동률${\geq}{\alpha}$), 하락(변동률${\leq}-{\alpha}$)과 중립($-{\alpha}$<변동률<${\alpha}$)을 표시하는 출력을 갖는다. 예측이 상승이면 레버리지 Exchange Traded Fund (ETF)를, 하락이면 인버스 ETF를 매수한다. 본 논문에서 구현된 신경회로망 모델 중 PNN1의 Hit ratio (HR)은 학습에서 0.720, 평가에서 0.616이다. 평가용 데이터로 ETF 매매를 시뮬레이션하면 수익률은 8.39 ~ 16.32 %를 보인다. 또한 제안된 이동 방향 예측 신경회로망 모델이 주가지수 예측 신경회로망 모델 보다 ETF 매매 성공률과 수익률에서 더 우수하다.