• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.43-58
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• 2014

최근 정보기술의 발전으로 복잡하고 방대한 양의 주가 데이터에 대한 실시간 분석이 가능해지면서 인공지능 기법을 활용해 주식 시장의 등락을 예측하고, 이를 기반으로 매매 거래를 수행하는 트레이딩 시스템에 대한 세간의 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 이러한 트레이딩 시스템의 시장 예측 알고리즘으로 활용될 수 있는 새로운 주식 시장 등락 예측 모형을 제시한다. 본 연구의 제안 모형은 ${\pi}$-퍼지 논리를 이용해 모든 입력변수의 차원을 low, medium, high로 퍼지변환한 입력값을 대상으로 Support Vector Machine(SVM)을 적용하여 익일 시장의 등락을 예측하도록 설계되었다. 그런데 이 경우 입력변수의 수가 3배로 늘어나기 때문에, 적절한 입력변수의 선택이 요구된다. 이에 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 활용하여 입력변수 선택 집합을 최적화하도록 하였으며, 동시에 ${\pi}$-퍼지 논리 및 SVM에 적용되는 조절 파라미터들의 값도 함께 최적화 하도록 하였다. 모형의 성능을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 2004년부터 2013년까지의 10년치 국내 주식시장 데이터를 기반으로 한 KOSPI 200 지수의 등락 예측에 제안모형을 적용해 보았다. 이 때, 비교모형으로 로지스틱 회귀모형, 다중판별분석, 의사결정나무, 인공신경망, SVM, 퍼지SVM 등도 함께 적용시켜 성과를 정밀하게 검증해 보고자 하였다. 그 결과, 제안모형이 예측 정확도는 물론 투자수익률(Return on Investment) 측면에서도 다른 모든 비교모형들에 비해 월등히 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국측량학회지
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• 제34권3호
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• pp.263-271
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• 2016

최근 인구 고령화와 심혈관계 질환의 발병률 증가로 인해 매년 급성 심정지 환자가 늘고 있다. 환자의 생존율을 높이기 위해서는 신속한 심폐소생술이 필수적이며, 이에 따라 국가에서는 심폐소생술 처치 시 활용 가능한 자동제세동기(Automated External Defibrillator, AED)의 보급을 확대하고 있다. 그러나 지방자치단체에서 설치한 AED는 주로 건물 내부에 비치되어 있어 건물 외부에서 발생한 급성 심정지 환자에 효율적인 대응을 할 수 없다. 실험지역의 급성 심정지 환자의 분포를 확인한 결과, 약 11%의 심정지 사건이 도로 및 주택가를 포함한 오픈 스페이스에서 발생하였음을 확인하였다. 이에 본 연구는 급성 심정지 환자의 소생률을 높이기 위해 41개의 AED를 GIS 입지분석 방법을 사용하여 추가적으로 배치하였다. 실험 결과의 타당성을 확보하기 위해 같은 수의 AED를 무작위로 배치한 것이 포함하는 노인층 유동인구 밀도와 본 실험을 통해 배치된 것과 비교하였다. 그 결과, 지형적 그리고 사회적인 특성으로 인해 발생한 소수의 이상치를 제외하고는, 본 실험 결과로 도출된 AED가 포함하는 노인층 유동인구 밀도가 약 5% 가량 더 높았음을 확인할 수 있었다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제30권4호
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• pp.462-469
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• 2017

Objective: The aim of this study is to identify genomic regions or genes controlling growth traits in pigs. Methods: Using a panel of 54,148 single nucleotide polymorphisms (SNPs), we performed a genome-wide Association (GWA) study in 562 pure Yorshire pigs with four growth traits: average daily gain from 30 kg to 100 kg or 115 kg, and days to 100 kg or 115 kg. Fixed and random model Circulating Probability Unification method was used to identify the associations between 54,148 SNPs and these four traits. SNP annotations were performed through the Sus scrofa data set from Ensembl. Bioinformatics analysis, including gene ontology analysis, pathway analysis and network analysis, was used to identify the candidate genes. Results: We detected 6 significant and 12 suggestive SNPs, and identified 9 candidate genes in close proximity to them (suppressor of glucose by autophagy [SOGA1], R-Spondin 2 [RSPO2], mitogen activated protein kinase kinase 6 [MAP2K6], phospholipase C beta 1 [PLCB1], rho GTPASE activating protein 24 [ARHGAP24], cytoplasmic polyadenylation element binding protein 4 [CPEB4], GLI family zinc finger 2 [GLI2], neuronal tyrosine-phosphorylated phosphoinositide-3-kinase adaptor 2 [NYAP2], and zinc finger protein multitype 2 [ZFPM2]). Gene ontology analysis and literature mining indicated that the candidate genes are involved in bone, muscle, fat, and lung development. Pathway analysis revealed that PLCB1 and MAP2K6 participate in the gonadotropin signaling pathway and suggests that these two genes contribute to growth at the onset of puberty. Conclusion: Our results provide new clues for understanding the genetic mechanisms underlying growth traits, and may help improve these traits in future breeding programs.

• 대한한의학회지
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• 제41권2호
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• pp.58-79
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• 2020

Objectives: The purpose of this study is to predict the weight loss by applying machine learning using real-world clinical data from overweight and obese adults on weight loss program in 4 Korean Medicine obesity clinics. Methods: From January, 2017 to May, 2019, we collected data from overweight and obese adults (BMI≥23 kg/m2) who registered for a 3-month Gamitaeeumjowi-tang prescription program. Predictive analysis was conducted at the time of three prescriptions, and the expected reduced rate and reduced weight at the next order of prescription were predicted as binary classification (classification benchmark: highest quartile, median, lowest quartile). For the median, further analysis was conducted after using the variable selection method. The data set for each analysis was 25,988 in the first, 6,304 in the second, and 833 in the third. 5-fold cross validation was used to prevent overfitting. Results: Prediction accuracy was increased from 1^st to 2^nd and 3^rd analysis. After selecting the variables based on the median, artificial neural network showed the highest accuracy in 1^st (54.69%), 2^nd (73.52%), and 3^rd (81.88%) prediction analysis based on reduced rate. The prediction performance was additionally confirmed through AUC, Random Forest showed the highest in 1^st (0.640), 2^nd (0.816), and 3^rd (0.939) prediction analysis based on reduced weight. Conclusions: The prediction of weight loss by applying machine learning showed that the accuracy was improved by using the initial weight loss information. There is a possibility that it can be used to screen patients who need intensive intervention when expected weight loss is low.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.271-284
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• 2016

본 연구는 임부의 산전우울에 대한 인지행동치료 중재의 효과를 검증하기 위해 수행된 체계적 문헌고찰 및 메타분석 연구이다. 데이터베이스는 CINAHL, PubMed, EMBASE 및 Koreamed, 국회도서관, 한국학술정보(Korean studies Information Service System, KISS), 한국의학논문데이터베이스 등 국내외 domain을 활용하였다. 검색은 ((Perinatal OR Antenatal OR Antepartum OR Pregnant) AND Depression) AND Women AND (CBT OR (Cognitive behavioral AND (Therapy OR Treatment)))와 '산전우울', '임부', '인지행동치료' 등의 검색어로 2016년 5월까지 출판된 문헌을 검토하였다. 분석은 R을 이용한 임의효과모형을 적용하여 산전우울과 불안의 효과크기를 각각 산출하였으며, 효과크기의 이질성을 검증하기위해 메타 ANOVA를 활용하여 조절효과분석을 실시하였다. 그리고 funnel plot, Egger's regression test, fail-safe N, trim-and-fill 분석을 활용한 출간오류분석과 민감성 분석을 실시하여 전체 연구 결과의 타당성을 검증하였다. 연구결과 총 180편의 문헌이 검색되었으며, 선택배제기준에 따라 최종적으로는 clinical trials 16편을 분석하였다. 분석에 포함된 개별문헌은 Scottish Intercollegiate Guideline Network (SIGN)의 checklist를 통해 비뚤림 위험을 평가하였으며, 대체로 비뚤림 위험은 낮았다. 연구결과 본 연구에서 중재의 산전우울에 대한 효과크기는 Hedges' g=-0.55(95% CI: -0.76~-0.33)로 통계적으로 유의하게 낮았으며, 불안에 대한 효과크기는 Hedges' g=-0.20(95% CI: -0.48~-0.08)이었으나, 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 문헌의 이질성, 출판오류의 위험성 등은 낮았다. 본 메타분석결과에 의하면 인지행동치료는 임신부의 산전우울 증세 완화에 보통 정도의 효과가 있음이 밝혀졌다.

• 대한용접접합학회:학술대회논문집
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• 대한용접접합학회 2002년도 Proceedings of the International Welding/Joining Conference-Korea
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• pp.250-254
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• 2002

Intergranular corrosion of austenitic stainless steels is a conventional and momentous problem during welding and high temperature use. One of the major reasons for such intergranular corrosion is so-called sensitization, i.e., chromium depletion due to chromium carbide precipitation at grain boundaries. Conventional methods for preventing sensitization of austenitic stainless steels include reduction of carbon content in the material, stabilization of carbon atoms as non-chromium carbides by the addition of titanium, niobium or zirconium, local solution-heat-treatment by laser beam, etc. These methods, however, are not without drawbacks. Recent grain boundary structure studies have demonstrated that grain boundary phenomena strongly depend on the crystallographic nature and atomic structure of the grain boundary, and that grain boundaries with coincidence site lattices are immune to intergranular corrosion. The concept of "grain boundary design and control", which involves a desirable grain boundary character distribution, has been developed as grain boundary engineering. The feasibility of grain boundary engineering has been demonstrated mainly by thermomechanical treatments. In the present study, a thermomechanical treatment was tried to improve the resistance to the sensitization by grain boundary engineering. A type 304 austenitic stainless steel was pre-strained and heat-treated, and then sensitized, varying the parameters (pre-strain, temperature, time, etc.) during the thermomechanical treatment. The grain boundary character distribution was examined by orientation imaging microscopy. The intergranular corrosion resistance was evaluated by electrochemical potentiokinetic reactivation and ferric sulfate-sulfuric acid tests. The sensitivity to intergranular corrosion was reduced by the thermomechanical treatment and indicated a minimum at a small roll-reduction. The frequency of coincidence-site-lattice boundaries indicated a maximum at a small strain. The ferric sulfate-sulfuric acid test showed much smaller corrosion rate in the thermomechanically-treated specimen than in the base material. An excellent intergranular corrosion resistance was obtained by a small strain annealing at a relatively low temperature for long time. The optimum parameters created a uniform distribution of a high frequency of coincidence site lattice boundaries in the specimen where corrosive random boundaries were isolated. The results suggest that the thermomechanical treatment can introduce low energy segments in the grain boundary network by annealing twins and can arrest the percolation of intergranular corrosion from the surface.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.12-19
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• 2010

도심부의 도로네트워크에서는 도로구간의 주행시간에 비하여 교차로에서의 신호운영 및 방향별 회전으로 인하여 발생하는 통행시간이 차량주행시간에 더 큰 영향을 끼친다고 판단하는 바 이를 고려한 경로탐색이 필요할 것으로 사료된다. 따라서 신호교차로에서의 비효용을 적용하는 것이 바람직하다고 판단하여 본 연구에서는 경로 탐색시 턴 페널티(Turn Penalty)를 반영하고자 하였다. 적용한 턴 페널티는 하나의 교차로에서 동일한 지체값을 적용하는 것이 아닌 교차로에서의 접근로별로, 또 동일 접근로 내에서도 회전 방향별로 나누어서 지체를 산정하여 적용하였다. 해당 연구에서 적용한 네트워크는 강남구 16개의 교차로를 포함하는 네트워크이며 미시시뮬레이션 프로그램인 PARAMICS V5.2을 이용하여 분석하였다. 분석 네트워크를 통행시간지표, 임의의 턴 페널티를 적용, 산정된 턴 페널티를 적용한 Dijkstra알고리즘의 세 가지 방법으로 경로탐색을 시행하여 이를 비교·분석하였다. 분석 결과 다수의 교차로가 분포한 도심부 네트워크에서의 경로탐색에서는 통행시간지표를 활용한 경로탐색이 바람직하며 턴 페널티를 적용한 통행시간지표 Dijkstra알고리즘을 이용한 경로탐색기법이 타 기법에 비하여 경로통행시간을 단축하는 것으로 산출되었다. 해당 기법의 활용으로 인하여 경로탐색제공에서의 하나의 대안 경로로써 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1643-1651
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• 1999

주문형 비디오 서비스는 궁극적으로 사용자에게 VCR 기능과 같은 대화형 연산을 지원하여야 할 것으로 기대된다. 특히, VCR 기능 중에서 고속 전진 및 고속 후진 재생의 지원이 중요하다. 그러나 고속 재생을 지원하기 위해서는 매우 큰 시스템 자원을 필요로 하므로 이를 줄이기 위한 방안이 필요하다. MPEG 표준에서 GoP(Group-of-Pictures)는 독립적인 복원이 가능한 임의 접근 단위이며 비디오 스트림은 GoP 단위로 저장 및 전송되는 것이 효율적이므로 GoP 단위로 건너뛰면서 m배속 고속 재생을 제공하는 것이 실용적이다. 본 논문에서는 저장된 비디오 스트림에 대하여 m배속 고속 재생 기능을 지원하기 위한 동적 전송 스케줄 작성 방안을 제안한다. 제안된 방안은 사용자가 고속 재생을 요청할 때마다 매 m번째 GoP들로 평활화 대상 GoP 집합을 구성하여 대역폭 평활화를 적용하여 대역폭 할당 스케줄을 구한 후에 새로운 전송 스케줄에 따라 클라이언트로의 데이터 전송을 재개한다. 본 논문에서는 고속 재생을 지원하기 위한 방안으로“GoP 건너 뛰기”를 활용함으로써 재생 속도를 m배 빠르게 하는 효과는 가져 왔으며, GoP 단위로 대역폭 평활화를 적용\ulcorner으로써 전송 스케줄을 구하기 위한 계산량을 크게 감소시킬 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권1호
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• pp.68-78
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• 2013

본 논문에서는 다양한 무선 접속 기술(Radio Access Technology : RAT)들이 공존하는 클라우드 기지국 시스템에서의 효율적인 무선 접속 방법으로 무선인지기술(Cognitive radio)을 활용한 이른 스펙트럼 감지(Early Spectrum Sensing : ESS) 기법을 제안한다. 다중 모드 단말은 무선 접속 시도에 앞서 다중 무선 접속 시스템의 전체 주파수 대역을 대상으로 스펙트럼 감지를 수행하여 그 결과 스펙트럼 활용도가 가장 낮은, 즉 가용 스펙트럼이 가장 많을 것으로 예상되는 시스템을 선택하여 무선 접속을 시도함으로써 시스템 접속 성공 확률을 높일 수 있다. 제안 기법의 성능 분석을 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 수행 했으며 그 과정에서 최대한 다양한 무선 접속 시스템이 혼재하는 상황을 고려하고자 했다. 우선, 서킷과 패킷 시스템으로 구별한 후, 다시 패킷 시스템을 반송파 결합(Carrier Aggregation : CA) 가능 여부에 따라 다시 구별했으며, 단말기의 경우, 서킷 전용, 패킷 전용, 다중 모드로 구별함과 동시에 CA 능력에 따라서 역시 구별하였다. 또한, 패킷 트래픽의 경우, 실시간 트래픽과 3단계의 패킷 지연 허용 정도를 갖는 비실시간 트래픽으로 구분하였다. 이러한 다양한 무선 접속 환경이 고려된 클라우드 기지국 시스템에서 호 발생에서 호의 서비스 품질(Quality of Service : QoS)이 고려된 자원 할당까지의 일련의 과정을 시뮬레이션에 반영하여 시스템 접속 실패 확률, 평균 시스템 접속 시간, 시스템 균형 인수, 패킷 손실 확률 측면에서 제안 방식의 성능을 분석하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1085-1093
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• 2016

커뮤니티 기반 질의 응답 시스템은 사용자 질의에 대한 정답을 인터넷 커뮤니티에 사용자들이 게시했던 문서 중에서 선택하여 제공하는 시스템이다. 기존 방법들은 질의 분석의 성능 향상을 위하여 목적 영역에 적합한 규칙을 구축하거나 일부 처리 과정에 기계 학습을 적용하였다. 하지만 기존 방법들은 적용 영역을 확장하거나 수정하는 경우 많은 비용이 소요되며 경우에 따라서는 시스템이 특정 영역에 과적합되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 커뮤니티 기반 질의-응답 시스템의 효과적인 처리를 위해서 시스템의 각 과정에 적합한 기계 학습 방법을 적용하여 전체 과정을 자동화하는 다중 기계학습 방법을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 선택하는 부분으로 나눌 수 있다. 질의 분석 과정은 질의의 초점 구문을 분석하는 질의 핵심부 추출기와 질의의 주제를 분류하는 질의 유형 분류기로 구성하였으며, 전자는 조건부 무작위장을 사용하고 후자는 지지 벡터 기계를 사용한다. 정답 문서 선택에서는 유사도 측정에서 사용하는 가중치를 인공 신경망으로 학습한다. 또한 인터넷에 커뮤니티에 게시된 데이터는 형태소 분석 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 따라서 음절 자질을 사용하여 질의를 분석 단계에서 형태소 분석의 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 Mean Average Precision 기준으로 0.765, R-Precision 기준으로 0.872의 성능을 보여 기존 시스템보다 성능이 우수하다.