• International journal of advanced smart convergence
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• 제5권4호
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• pp.40-47
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• 2016

Journalism robot by using a computer algorithm, while maintaining the precision and reliability of the existing media refers to an article which is automatically created. In this paper, we introduce 'stock robot' of robot journalism which writes securities articles and describe artificial intelligence algorithms in stages. Key steps of stock robot implemented artificial intelligence algorithm through four steps of data collection and storage, key event extraction, article content production, and article production. This research has developed a stock robot that collects and analyzes data on social issues and stock indexes for the last 2 years. In the future, as the algorithm is further developed, it becomes possible to write securities articles quickly and accurately through social issues. It will also provide customized information tailored to the user's preferences.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.103-108
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• 2021

주식이 오를지 내릴지를 예측하는 것은 주식의 불확실성으로 매우 어렵다. 인공지능 기술을 이용한 주가예측 방법에 대한 연구가 오랫동안 이루어져왔다. 최근에는 증권 회사에도 로봇 어드바이저라는 이름으로 인공지능 기술을 이용한 주식 매수/매도 추천 프로그램이 사용되고 있다. 본 논문에서는 인공지능 머신러닝 기술을 이용한 매수/매도 추천 시스템을 개발하기 위하여 여러 가지 기술적 분석 방법의 결과를 활용하는 이 시스템의 핵심인 엔진을 설계한다. 또한 객체지향 분석 방법을 이용한 요구사항 분석 및 플로우차트, 화면 설계 등을 보여여줌으로써 효과적인 인공지능 머신러닝 기술을 이용한 매수/매도 추천 시스템의 소프트웨어 분석 및 설계 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.289-292
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• 2007

물체컬러식별 임베디드시스템을 프로세서 기반으로 구현하고 물체를 식별 분류하는 무인물류관리 시스템을 제한한다. 임베디드시스템 구현은 초음파 센서를 이용하여 물체의 유무와 거리를 추출하고 USB CCD 카메라로부터 이진영상을 획득한다. 영상식별 알고리듬은 입력영상에 대해 컬러 검출한 패턴을 기준패턴과 비교 식별하여 지정된 랙에 이동 저장한다. 실험결과 무인화 창고관리 로봇기능으로 실용가능성을 제시하였다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2000년도 THE THIRD INTERNATIONAL CONFERENCE ON AGRICULTURAL MACHINERY ENGINEERING. V.II
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• pp.313-317
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• 2000

In this research, a grafting robot with plug in method is used. Plug in method is a method that uses a tapered axis for scion and a tapered hole for stock as processing style of conjugation parts. In the case of handling a grafting seedling, gripping a stem is doing with simple mechanisms of devising to reduce damages to stems. For example, providing cushions between gripper and stem, and fitting a gripper to a stem. Both scions and stocks need cutting, but there is bigger influence for scions than stocks, so problems of cutting scions and special qualities of grippers are necessary to investigate.

• 대한기계학회논문집A
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• 제40권1호
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• pp.121-128
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• 2016

본 연구는 선박용 프로펠러 주물 생산을 위한 후란주형 설계 및 가공 시스템을 개발하였다. 대형 선박용 프로펠러는 시멘트 혹은 후란 소재로 상형 및 하형 주형을 제작하고, 주조를 통해 소재를 제작한다. 이후 주물소재에 대한 일련의 기계가공 및 사상을 거쳐 제품을 완성한다. 기존 후란주형은 수작업을 통한 조형을 통해 제작되므로 세부 공정이 많아질뿐더러, 상당한 소재여유가 존재함으로써 기계가공 및 사상 공수가 증가한다. 이에 따라 후란주형의 제작 정밀도를 향상하고, 생산과정의 표준화 및 생산성 향상을 위해 설계 소프트웨어 및 6축 로봇을 이용한 후란주형 제작 시스템을 개발하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.15-22
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• 2022

The Tactile Internet technology is considered as the evolution of the internet of things. It will enable real time applications in all fields like remote surgery. It requires extra low latency which must not exceed 1ms, high availability, reliability and strong security system. Since it appearance in 2014, tremendous efforts have been made to ensure authentication between sensors, actuators and servers to secure many applications such as remote surgery. This human to machine relationship is very critical due to its dependence of the human live, the communication between the surgeon who performs the remote surgery and the robot arms, as a tactile internet actor, should be fully and end to end protected during the surgery. Thus, a secure mutual user authentication framework has to be implemented in order to ensure security without influencing latency. The existing methods of authentication require server to stock and exchange data between the tactile internet entities, which does not only make the proposed systems vulnerables to the SPOF (Single Point of Failure), but also impact negatively on the latency time. To address these issues, we propose a lightweight authentication protocol for remote surgery in a Tactile Internet environment, which is composed of a decentralized blockchain and physically unclonable functions. Finally, performances evaluation illustrate that our proposed solution ensures security, latency and reliability.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1032-1037
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• 2019

기존 약국 자동화 시스템에서는 약품 최초투입 시, 설비 운용 중에 수량 측정을 하지 않은 채 메모리 상에서만 수량 관리를 해왔다. 이로 인해 설비의 오류 시 운용 도중 이미 차감되어 버린 약품에 대한 수량 관리가 이루어지지 않았다. 수량 관리가 되지 않아 관리가 필요한 중요한 약품의 경우 심각한 문제를 야기하고 있다. 또한 설비 외부에 약품에 대한 잔량을 사용자에게 알려주는 부분이 없어 사용자는 해당 약품의 재고 소진 시 약품을 다시 채워 넣어야 했다. 약품의 재고 소진 시 설비는 운용을 멈추기 때문에 재가동까지의 시간과 해당 약품을 다시 채워 넣는 시간까지의 손해를 가진 채 운영되고 있다. 이에 본 논문에서는 약국 자동화 관리 시스템의 로봇에 변위 센서를 추가하여 약품들의 수량을 수시로 관리하는 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.