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효과적인 입력변수 패턴 학습을 위한 시계열 그래프 기반 합성곱 신경망 모형: 주식시장 예측에의 응용 (A Time Series Graph based Convolutional Neural Network Model for Effective Input Variable Pattern Learning : Application to the Prediction of Stock Market)

  • 이모세;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.167-181
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    • 2018
  • 지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

빛의 내부산란의 효과적인 표현을 위한 밀도 추정기법 (Density Estimation Technique for Effective Representation of Light In-scattering)

  • 민승기;임인성
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.9-20
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    • 2010
  • 3차원 공간에 존재하는 반투명 물질을 물리 기반으로 렌더링하기 위해서 빛의 진행 경로를 작은 구간으로 나눈 후, 각 구간에 대하여 빛의 직접적인 영향, 산란으로 인한 영향, 반투명 물질안에서의 소멸 및 물질의 발광으로 인한 영향 등을 고려한 빛의 에너지를 계산하여 누적하는 방식을 사용한다. 이중 빛의 산란은 연속 공간에서 매우 복잡한 방식으로 작용하기 때문에 이의 시뮬레이션을 위해서 상당한 노력이 필요하다. 빛의 산란을 효과적으로 계산하기 위해 여러근사 방법들이 고안되었는데, 그중 볼륨 포톤매핑 기법은 빛이 간섭매체 내부에서 산란되는 효과를 단순화된 시뮬레이션으로 미리 계산하여두고 이를 검색해 효율적으로 렌더링 하는 방법을 사용한다. 이 방법은 주변에서 검색한 시뮬레이션 정보를 이용하기 위해서 밀도추정방법을 적용하는데, 시뮬레이션자료의분포에 따라서 검색에 따른 편차가 있을 수 있게된다. 또한 시뮬레이션된 자료만을 이용하여 산란효과를 반영하기 때문에 고밀도이지만 시뮬레이션이 충분하지 못한 위치에 대해서 방향성 있는 위상함수에 대한 특징을 잘 표현하지 못한다는 문제가있다. 이러한 문제를해결하고자 하는 노력의 일환으로, 본 논문에서는 입자형태로 시뮬레이션된 볼륨데이터에 대해 밀도추정방법의 하나인 커널스무딩을 이용하여 표현한 산란효과를 반투명물질 자료구조에 저장하고 이를 복원하는 방법을 제안하고, 실험결과 분석을 통하여 장단점을 분석한다.

다중대역 음성인식을 위한 부대역 신뢰도의 추정 및 가중 (Estimation and Weighting of Sub-band Reliability for Multi-band Speech Recognition)

  • 조훈영;지상문;오영환
    • 한국음향학회지
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    • 제21권6호
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    • pp.552-558
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    • 2002
  • 최근에 Fletcher의 HSR (human speech recognition) 이론을 기초로 한 다중대역 (multi-band) 음성인식이 활발히 연구되고 있다. 다중대역 음성인식은 주파수 영역을 다수의 부대역으로 나누고 별도로 인식한 뒤 부대역들의 인식결과를 부대역 신뢰도로 가중 및 통합하여 최종 판단을 내리는 새로운 음성인식 방식으로서 잡음환경에 특히 강인하다고 알려졌다. 잡음이 정상적인 경우 무음구간의 잡음정보를 이용하여 부대역 신호대 잡음비(SNR)를 추정하고 이를 가중치로 사용하기도 하였으나, 비정상잡음은 시간에 따라 특성이 변하여 부대역 신호대 잡음비를 추정하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 깨끗한 음성으로 학습한 은닉 마코프 모델과 잡음음성의 통계적 정합에 의해 각 부대역에서 모델과 잡음음성 사이의 거리를 추정하고, 이 거리의 역을 부대역 가중치로 사용하는 ISD (inverse sub-band distance) 가중을 제안한다. 1500∼1800㎐로 대역이 제한된 백색잡음 및 클래식 기타음에 대한 인식 실험 결과, 제안한 방법은 정상 및 비정상대역제한잡음에 대하여 부대역의 신뢰도를 효과적으로 표현하며 인식 성능을 향상시켰다.

수정 연쇄 말콥체인을 이용한 2차원 공간의 추계론적 예측기법의 개발 (A Development of Generalized Coupled Markov Chain Model for Stochastic Prediction on Two-Dimensional Space)

  • 박은규
    • 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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    • 제10권5호
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    • pp.52-60
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    • 2005
  • 본 연구에서는 기존 연쇄 말콥체인(Coupled Markov Chain, CMC) 확률식의 연산 경직성을 개선하기 위하여 일반화 된 2차원 연쇄 말콥체인(Generalized Coupled Markov Chain, GCMC) 확률식이 개발되었다. 또한 개발된 확률식에 근거하여 평면상에서 무작위적으로 분포하는 참조정보를 효율적으로 활용하는 연산 알고리듬이 개발되었다. 개발된 모델은 대안적 지구통계 기법으로의 새로운 기능성을 제시한다. 본 연구를 통해 새롭게 개발된 GCMC 확률식은 기존 CMC 확률식에 비해 보다 유연한 참조 정보 활용 가능성을 가지며 특수한 경우로 기존 CMC 확률식이 유도되었다. 또한 순차적 연산의 인위적 오류 발생 기능성 및 실제 야외 데이터의 낮은 빈도를 고려하여 무작위로 추출된 위치에서 각 범위를 이용한 연산 알고리듬이 제안되었다. 개발된 모델은 가상의 2차원 토양도에 적용되었으며 기존 지구통계 기법인 SIS에 비하여 손색이 없는 새로운 지구통계 기법으로 토양 및 지질을 포함한 다양한 예측에 이용 될 수 있는 가능성을 보였다. 낮은 빈도로 샘플링 된 지시자에 대해서는 기존 지구통계 기법과 마찬가지로 저평가되는 현상을 보였으며 이를 보완하기 위하여 다양한 소스의 데이터 융합 등을 바탕으로 한 계속적인 연구가 요구된다.

전이구간 부호화를 이용한 2.4 kbit/s 다중모드 음성 부호화 방법 (Method of a Multi-mode Low Rate Speech Coder Using a Transient Coding at the Rate of 2.4 kbit/s)

  • 안영욱;김종학;이인성;권오주;배문관
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제42권2호
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    • pp.131-142
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    • 2005
  • 현재 개발된 4 kbit/s이하의 저 전송율 음성부호화 시스템은 STC(Sinusoidal Transform Coding)나 MBE (Multi-band Excitation Coding)에 바탕을 두고 있다. 이러한 저 전송율 부호화기들은 대표적인 전이구간 신호인 유성음의 시작점과 끝점에서의 혼합신호(onset signal, offset signal), 비주기적인 신호(non-period signal) 등은 정확히 표현하지 못하기 때문에 자연스런 음질을 만들어 내지 못한다. 본 논문에서는 유성음에는 하모닉 모델, 무성음에서는 스토케스틱 모델, 전이구간에는 하모닉 기반의 비주기적인 펄스의 위치를 추적하는 방식을 사용하여 효과적으로 전이구간을 모델링 하는 방법과 2.4 kbit/s 다중모드 부호화방법을 제안한다. 제안한 방법은 원본신호에서 선형예측 부호화 방법으로 추출된 잔여신호를 신호의 성격에 따라 모델을 달리하는 방법이며, 자각의 신호의 성격에 따라 좋은 성능을 나타내는 모델을 사용하였다. 또한 효율적인 전이구간 모델링 방법의 도입으로 저 전송율에서 CELP(Code Excitation Linear Predictive) 부호화 방식에 의해 시간축에서 합성되는 여기신호와 선형위상을 이용한 하모닉 부호화 방식에 의해 주파수축에서 합성되는 여기신호를 효율적으로 결합이 가능하다는 것이 제안된 2.4 kbit/s 다중모드 부호화기의 장점이다. 제안된 방법의 2.4kbit/s 다중모드 부호화기는 미국 연방 표준부호화기인 2.4 kbit/s MELP(Mixed Excitation Linear Prediction) 부호화기보다 더 좋은 성능을 나타낸다.

시계열 환경변수 분포도 작성 및 불확실성 모델링: 미세먼지(PM10) 농도 분포도 작성 사례연구 (Time-series Mapping and Uncertainty Modeling of Environmental Variables: A Case Study of PM10 Concentration Mapping)

  • 박노욱
    • 한국지구과학회지
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    • 제32권3호
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    • pp.249-264
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    • 2011
  • 이 논문에서는 환경변수의 시계열 분포도 작성과 불확실성 모델링을 위해 시공간영역으로 확장된 다중 가우시안 크리깅을 제안하였다. 다중 가우시안 틀 안에서, 우선 정규점수변환된 환경변수를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해하였다. 그리고 시간 경향 모델 계수의 내삽을 통해 경향 성분의 시계열 공간 분포도를 작성하였다. 정상성 잔차 성분의 시공간 상관 구조는 곱-합 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 정량화하였고, 이 베리오그램 모델과 시공간 크리깅을 이용하여 국소적 누적 확률분포함수를 모델링하였다. 이 국소적 누적 확률분포함수로부터 평균값과 조건부 분산을 계산하여 공간분포도 작성과 불확실성 분석에 각각 이용하였다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해 인천광역시에서 3년간 13개 관측소에서 측정된 월 평균 미세먼지($PM_{10}$) 농도 자료를 이용한 시계열 분포도 작성 사례 연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 제안 기법을 통해 기존 공간 정규 크리깅에 비해 작은 편향과 높은 예측 능력을 가진 시계열 미세먼지($PM_{10}$) 농도 분포도 작성이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 조건부 분산과 특정 농도값을 초과할 확률값들은 해석을 위한 유용한 보조 정보를 제공하였다.

하나의 비디오 입력을 위한 모습 기반법과 모델 사용법을 혼용한 사람 동작 추적법 (Human Motion Tracking by Combining View-based and Model-based Methods for Monocular Video Sequences)

  • 박지헌;박상호
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권6호
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    • pp.657-664
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    • 2003
  • 사람의 동작을 믿을 수 있게 따라가는 것은 감시용 비디오나 사람과 컴퓨터간의 사용자 인터페이스 개발에 있어서 필수적이다. 이 논문은 모습 기반법(appearance-based method)과 모델 사용법을 혼용하여 사람을 추적하는 새로운 방법에 관한 논문이다. 하나의 비디오 입력이 화소 단위 및 물체 단위로 처리된다. 화소 단위의 처리에 있어서 개별 화소색을 분류하는 훈련방법으로, 가우스 혼합 모델(Gaussian mixture model)을 사용하였다. 물체 단위의 처리에 있어서 사람 몸에 대한 삼차원 모델링을 하고, 모델 몸체를 투사면(projection plane)에 투사시켰다. 투사된 몸체와 배경을 제외한 영상과 계산 기하 방법을 사용하여, 화소보다 작은 단위로 겹쳐지는 면적을 계산하였다. 우리의 방법은 정방향 기구학 (forward kinematics)을 사용하므로 역방향 기구학(inverse kinematics)을 사용하는 방법과 달리 계산 결함(singularity)을 갖지 않는다. 이 논문에서는 사람의 동작을 추적하기 위한 문제를 비선형 방정식 문제로 바꾸었다. 비선형 방정식의 비용 함수는 전경(foreground)의 영상 실루엣(silhouette)과 투사된 삼차원 모델 몸체의 실루엣의 겹쳐지는 면적이다. 화소 단위의 영상을 화소를 하나의 면적으로 계산함으로써, 겹쳐지는 면적에 대한 실수 단위의 계산은 계산 기하를 사용하였다. 이 논문의 방법은 다양한 사람 동작을 인식하기 위하여 사용되었다. 비디오에 나타나는 사람 동작 추적은 매우 우수하다.

유착태반환자의 예방적 내장골동맥 풍선카테터 설치술 시행 시 태아선량 평가 (Evaluation of the Fetal Dose during Prophylactic Placement of Internal Iliac Artery Balloon Occlusion Catheters in Placenta Accreta)

  • 김동식;안성민
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제39권3호
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    • pp.313-321
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    • 2016
  • 유착태반환자는 분만 시 발생하는 대량의 출혈로 모성 사망률이 높아 수술 중 출혈량 감소를 목적으로 수술 전 예방적 내장골동맥 풍선카테터 설치술(Prophylactic placement of Internal Iliac Artery Balloon Occlusion Catheters;PIIABOCs)을 시행하는데, 시술 중 발생하는 산모와 태아의 방사선 피폭에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 본 연구는 PIIABOCs 시술 시 태아가 받는 선량을 측정하여 피폭의 정확한 정보를 제공하고자 본 연구를 시행하였다. MRI영상을 이용하여 선량측정 위치를 설정하고 팬텀과 선량계를 이용하여 실제 시술 시와 같은 환경으로 흡수선량을 측정하였다. 태아의 장기별 평균 흡수선량은 2.38~8.83 mGy로, 중심선속-수정체-위-방광 순으로 높게 측정되었고, 투시시간이 길어질수록, 장기의 위치가 선속의 중심에서 가까울수록, 산모의 복부두께가 두꺼울수록 태아선량이 증가하였다. 조사면적를 각각 25%, 50% 감소시켰을 때 각각 19.0%, 39.4%의 선량 감소, 조사야 전체에 차폐체를 사용하였을 때 약 56.3%의 선량 감소를 보였다. 시술테이블의 높이가 75 cm에서 가장 높게 나타났고 85, 95 cm 순으로 선량 감소를 보였다. 의료행위로 인한 방사선이 태아에게 미치는 영향으로 확률적 영향보다 결정적 영향이 우선 관심사이며 유의한 결정적 영향의 문턱선량은 대략 100 mGy로 알려져 있어, 실험결과 시술 시 태아 장기의 흡수선량은 0.49~18.27 mGy로 문턱선량의 10% 수준임을 확인하였다.

비정형 텍스트 데이터 분석을 활용한 기록관리 분야 연구동향 (Research Trends in Record Management Using Unstructured Text Data Analysis)

  • 홍덕용;허준석
    • 한국기록관리학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.73-89
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    • 2023
  • 본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 국내 기록관리 연구 분야의 비정형 텍스트 데이터인 국문 초록에서 사용된 키워드 빈도를 분석하여 키워드 간 거리 분석을 통해 국내기록관리 연구 동향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)의 학술지 기관통계(등재지, 등재후보지)에서 대분류(복합학), 중분류 (문헌정보학)으로 검색된 학술지(28종) 중 등재지 7종 1,157편을 추출하여 77,578개의 키워드를 시각화하였다. Word2vec를 활용한 t-SNE, Scattertext 등의 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째로 1,157편의 논문에서 얻은 77,578개의 키워드를 빈도 분석한 결과, "기록관리" (889회), "분석"(888회), "아카이브"(742회), "기록물"(562회), "활용"(449회) 등의 키워드가 연구자들에 의해 주요 주제로 다뤄지고 있음을 확인하였다. 둘째로, Word2vec 분석을 통해 키워드 간의 벡터 표현을 생성하고 유사도 거리를 조사한 뒤, t-SNE와 Scattertext를 활용하여 시각화하였다. 시각화 결과에서 기록관리 연구 분야는 두 그룹으로 나누어졌는데 첫 번째 그룹(과거)에는 "아카이빙", "국가기록관리", "표준화", "공문서", "기록관리제도" 등의 키워드가 빈도가 높게 나타났으며, 두 번째 그룹(현재)에는 "공동체", "데이터", "기록정보서비스", "온라인", "디지털 아카이브" 등의 키워드가 주요한 관심을 받고 있는 것으로 나타났다.

RCP8.5 기후조건의 작물생육모의에 근거한 우리나라 곡물생산 전망 (An Outlook on Cereal Grains Production in South Korea Based on Crop Growth Simulation under the RCP8.5 Climate Change Scenarios)

  • 김대준;김수옥;문경환;윤진일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제14권3호
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    • pp.132-141
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    • 2012
  • 본 연구는 기존 연구에서 주로 사용된 A1B와 최근 국가표준으로 채택된 RCP8.5 기반 미래 기후전망 등 두 가지를 이용하되, 실제 농작물이 재배되고 있는 농지단위의 속성정보를 작물모형에 적용시키고, 확률추정기법에 의해 연차변이를 부여한 10년 간격 일 기상자료에 의해 발육단계와 잠재수량 변화 추세를 도출함으로써 보다 현실성 있는 영향평가방법을 제시하고자 하였다. 남한 전역을 산맥, 하천, 집수역에 근거하여 68개의 작물재배구역(CZU)로 분류하고, 1km 격자간격의 10년 단위(2011-2100) 월별 남한 미래기후 시나리오 자료로부터 농경지에 해당하는 격자의 일 최저, 최고기온, 강수량의 월별 평균자료를 추출하였다. 농경지격자 월별 기후자료를 CZU별로 요약하고 그 공간평균값을 확률추정기법에 의해 10년 단위기간 별 30세트씩의 일별 기상자료로 변환하였다. 농촌진흥청 토양 전자지도로부터 발췌한 토양정보와 4대 권역 별 표준재배법을 적용하여 10년 단위기간의 일 기상조건 30세트에 대해 쌀, 보리, 콩 국내 주요 품종의 생육과 수량을 CERES-Rice, CERES-Barley, CROPGRO-Soybean에 의해 모의하였다. 모의결과에 의하면 모든 작목에서 기후변화에 의해 개화기(출수기)가 앞당겨지나, 연차변이는 보리와 콩에서 감소한 반면 벼에서는 증가하였다. 조기 출수에도 불구하고 보리의 종실 등숙기간은 조금 연장되었으며, 콩에서는 변동이 적었고 벼에서만 단축되었으며, 등숙기간의 연차변이는 모든 작목에서 감소추세를 보였다. 벼의 수량은 모든 품종에서 줄어들 것으로 예상되었지만, 보리의 수량은 모든 품종에서 크게 늘어나고 콩에서는 큰 변동이 없을 것으로 예상되었다. 전국의 모든 농경지에 벼를 재배한다고 가정하면 쌀(현미)의 잠재생산량은 2000년대 현재 14,863,633톤이지만 2090년대에는 11,734,019톤으로 줄어들지만, 보리를 재배한다면 현재의 잠재생산량 9,452,416톤이 미래에는 16,972,537톤으로 크게 증가하여 쌀 생산량을 추월하게 된다. 전체적으로 기후변화의 부정적 영향은 벼에서 가장 현저하며, 콩은 영향이 덜하고, 보리에서는 오히려 긍정적인 영향이 예상되므로 곡물생산 부문의 기후변화 대응전략의 하나로서 중부이북 지방에서도 보리재배에 적극적인 관심을 가져야 할 필요성이 있다.