• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.111-118
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• 2023

In the ever-changing landscape of finance, the fusion of artificial intelligence (AI)and pair trading strategies has captured the interest of investors and institutions alike. In the context of supervised machine learning, crafting precise and accurate labels is crucial, as it remains a top priority to empower AI models to surpass traditional pair trading methods. However, prevailing labeling techniques in the financial sector predominantly concentrate on individual assets, posing a challenge in aligning with pair trading strategies. To address this issue, we propose an inventive approach that melds the Triple Barrier Labeling technique with pair trading, optimizing the resultant labels through genetic algorithms. Rigorous backtesting on cryptocurrency datasets illustrates that our proposed labeling method excels over traditional pair trading methods and corresponding buy-and-hold strategies in both profitability and risk control. This pioneering method offers a novel perspective on trading strategies and risk management within the financial domain, laying a robust groundwork for further enhancing the precision and reliability of pair trading strategies utilizing AI models.

• 한국자기공명학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.117-126
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• 2010

Hsp33 is a molecular chaperone achieving a holdase activity upon response to a dual stress by heat and oxidation. Despite several crystal structures available, the activation process is not clearly understood, because the structure inactive Hsp33 as its reduced, zinc-bound, monomeric form has not been solved yet. Thus, we initiated structural investigation of the reduced Hsp33 monomer by NMR. In this study, to overcome the high molecular weight (33 kDa), the protein was triply isotope-[$^{13}C$, $^{15}N$, $^2H$]-labeled and its inactive, monomeric state was ensured. 2D-[$^1H$, $^{15}N$]-TROSY and a series of triple resonance spectra could be successfully obtained on a high-field (900 MHz) NMR machine with a cryoprobe. However, under all of the different conditions tested, the number of resonances observed was significantly less than that expected from the amino acid sequence. Thus, a possible contribution of dynamic conformational exchange leading to a line broadening is suggested that might be important for activation process of Hsp33.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권2호
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• pp.112-124
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• 2008

RDF와 OWL은 시맨틱 웹을 위한 두 가지 핵심 기반 기술이다. 이러한 RDF와 OWL을 이용하는, 또한 이에 관련된 많은 연구들이 최근 소개되었다. 하지만, RDF와 OWL에 대한 정보 보안 관련 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 RDF 보안 기술과 관련하여, RDF 트리플에 기반을 둔 안전한 접근제어 명세 모델을 간단히 소개한다. 다음으로 RDF 접근 제어 명세 시의 추론에 의한 권한 충돌을 효율적으로 발견하기 위하여 소수 그래프 레이블링을 기법을 활용하는 방법을 자세히 소개한다. 추론에 의한 접근 권한 충돌 문제는 비록 하위 개념에 대한 접근 권한이 허용이지만, 하위 개념은 상위 개념으로 추론될 수 있으므로, 만약 상위 개념에 대한 접근 권한이 불허로 되어 있는 경우 하위 개념 또한 허용되어서는 안 되는 문제이다. 몇 가지 실험에서는 제안하는 소수 그래프 레이블링을 사용하는 방법이 기존의 단순한 권한 충돌 발견 방법보다 현저히 나은 성능을 가짐을 보여 준다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권1호
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• pp.27-33
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• 2002

트리플 이미지 색인 기법에는 두 가지 문제점이 있는 데 그 하나는 개념기반 이미지 검색을 지원하지 않는다는 것이고 다른 하나는 이접 레이블링(labeling)이 허용되지 않는다는 점이다. 이 문제점들을 해결하기 위해서 본 논문에서는 불확정적 퍼지 트리플(I-퍼지 트리플)이라는 새로운 이미지 색인 자료 형을 제안한다. I-퍼지 트리플에 의한 이미지 색인 방식에서는 이접 레이블링을 허용하기 때문에, 이미지 내 객체들이 꼭 확정적으로 인식될 필요가 없으며, 또 확정적으로 인식되지 않는 이미지들에 대해서도 개념 기반 이미지 정합이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 이접 레이블링은 확장된 폐 세계 가정에 기반을 두고 있으며, 기념 기반 이미지 검색은 퍼지 술어에 의한 정합에 근거를 두고 있다. 본 논문에서는 또한 이접 레이블링에 의해 불확정적으로 색인된 이미지 데이터베이스로부터 원하는 답을 $\alpha$$\in$[0,1]확정도로 구해내는 개념기반 질의 평가 방식도 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권6호
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• pp.422-433
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• 2009

시맨틱 웹을 위한 하나의 보안연구로, 본 논문에서는, 온톨로지 계층 구조와 RDF 트리플 패턴에 기반한 RDF 접근 권한 명세 모델을 소개한다. 또한 권한 명세 모델을 승인된 접근 권한들에 대한 RDF 질의 유효성 검증 과정에 적용한다. RDF 트리플 패턴을 가지는 대표적 RDF 질의 언어인 SPARQL 또는 RQL 질의는 RDF 트리플 패턴 형식으로 명세된 접근 권한에 따라 실행 거부되거나 인가될 수 있다. 이러한 질의 유효성 검증 과정을 효율적으로 수행하기 위하여 RDF 포함 관계 추론에서의 주요한 권한 충돌 조건들을 분석한다. 다음으로 분석된 충돌조건과 Dewey 그래프 레이블링 기술을 활용하는 효율적 질의 유효성 검증 알고리즘을 제시한다. 실험을 통하여 제시된 검증 알고리즘이 합리적인 유효성 검증 시간과, 데이터와 접근권한들이 증가할 때 확장성을 가짐을 보인다.

• 대한핵의학회지
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• 제28권2호
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• pp.167-171
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• 1994

Ethylcystein dimer (ECD) was synthesized by dimerizatlon of L-thiazolidine-4-carboxylic acid in liquid ammania with sodium metal and successive esterification in ethanolic solution of hydrogen chlorde. The purified product was labeled with $^{99m}Tc$ in the presence of sodium glucarate(pH= 5.6) and stannous chloride. Best result was obtained from the preparation con sisting of 0.1mg ECD, $40{\mu}l$ of 0.4M sodium glucarate (pH=5.6), and $20{\mu}g$ of stannous chloride. The labeling efficiency was 90% with previous condition. The labeled $^{99m}Tc$-ECD was stable at least for 3 hours in PBS(pH=7.4) at room temperature. About 10mCi of $^{99m}Tc$-ECD was injected to normal volunteer, and SPECT image of brain was obtained by triple head camera 10 minutes after inection. The image showed similar distribution of radioactivity in brain with that of HMPAO image.

• 한국응용약물학회:학술대회논문집
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• 한국응용약물학회 1995년도 춘계학술대회
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• pp.80-80
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• 1995

T4 Endonuclease V (Mw 16,000) acts as a repair enzyme for UV induced pyrimidine dimers in DNA. Many researchers have studied the biochemical characteristics of the enzyme. However the precise action mechanism of T4 endo V has not fully elucidated yet. In our laboratory NMR spectroscopy technique is being used for the structural study of T4 endo V. Because of its low temperature stability and high content of ${\alpha}$-helix, the conventional $^1$H NMR technique was inapplicable. Therefore we utilized stable isotope labeling technique and so far prepared about 10 amino acid specific labeled proteins. The HSQC spectra of amino acid specific labeled proteins will help us to interpret the triple resonance 3D, 4D data which are under processing, We also studied the behaviors of specific amino acid residues whose roles might be critical. When the enzyme labeled by $\^$15/N-Thr was mixed with the substrate oligonucleotide (semispecific -TT- sequence), one crosspeak in its HSQC spectrum was completely desappeared, which means that one of seven Thr residues is in the binding site of the enzyme with DNA, This result is well consistent with previous report that implicated the Thr 2 residue in the activity of the enzyme. Similar studies were carried on the behaviors of Arg and Tyr residues.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.1000-1011
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• 2021

In recent years, using Deep Learning methods to apply for medical and biomedical image analysis has seen many advancements. In clinical, using Deep Learning-based approaches for cancer image analysis is one of the key applications for cancer detection and treatment. However, the scarcity and shortage of labeling images make the task of cancer detection and analysis difficult to reach high accuracy. In 2015, the Unet model was introduced and gained much attention from researchers in the field. The success of Unet model is the ability to produce high accuracy with very few input images. Since the development of Unet, there are many variants and modifications of Unet related architecture. This paper proposes a new approach of using Unet++ with pretrained EfficientNet as backbone architecture for breast tumor cell nuclei segmentation and uses the multi-organ transfer learning approach to segment nuclei of breast tumor cells. We attempt to experiment and evaluate the performance of the network on the MonuSeg training dataset and Triple Negative Breast Cancer (TNBC) testing dataset, both are Hematoxylin and Eosin (H & E)-stained images. The results have shown that EfficientUnet++ architecture and the multi-organ transfer learning approach had outperformed other techniques and produced notable accuracy for breast tumor cell nuclei segmentation.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.49-63
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• 2008

RDF는 W3C의 시맨틱 웹에서 사용하는 기본적인 온톨로지 모델이다. 그리고 더욱 다양한 온톨로지 관계를 정의하는 OWL은 이러한 RDF 기본 모델을 확장한 것이다. 최근 Jain과 Farkas는 RDF에 대한 RDF 트리플에 기반을 둔 접근 제어 모델을 제시하였다. 그들 연구의 초점은 RDF 온톨로지 데이터에서 고려해야 하는 추론에 의한 접근 권한 충돌 문제를 소개한 것이다. 비록 RDF 모델이 XML로 표현되지만, 기존의 XML 접근 제어 모델을 RDF에 적용하기 어려운 것이 바로 이러한 RDF 추론 때문이다. 하지만, Jain과 Farkas는 그들의 연구에서 먼저 RDF 접근 권한 명세시의 권한 전파가 RDF 상/하위 온톨로지 개념에 대하여 어떻게 이루어지는 지를 정의하고 있지 않다. 이것이 중요한 이유는 추론에 의한 권한 충돌의 문제는 결국 권한 명세시의 권한 전파와 권한 추론시의 권한 전파 사이에서의 충돌 문제이기 때문이다. 본 논문에서는 먼저 RDF 트리플에 기반을 둔 RDF 접근 권한 명세 모델에 대하여 자세히 소개한다. 다음으로 이러한 모델을 바탕으로 RDF 추론 시의 권한 충돌 문제를 자세히 분석한다. 다음으로 권한 명세시의 권한 충돌 여부를 신속히 조사하기 위하여 포함 관계 추론과 관련한 그래프 레이블링 기법을 이용하는 방법을 간략히 소개한다. 마지막으로 Jain과 Farkas 연구와의 비교 및 제안된 충돌 발견 알고리즘의 효율성을 보이는 몇 가지 실험 결과를 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.518-527
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• 2007

RDF 문서들은 빈번히 갱신이 발생하므로 RDF 문서간의 변경부분을 찾아내는 것은 중요한 관심사가 된다. RDF 문서 내에 공노드가 존재할 경우 변경부분을 탐지해내려면 공노드간의 매칭을 지원하는 기법이 필요하다. RDF 문서에서 공노드는 내포된 형태로 존재하며 실제 사용되는 RDF 문서 대부분이 공노드를 포함하고 있다. RDF 문서를 그래프로 모델링하면 하나의 문서는 여러 개의 트리로 나누어진다. 따라서 문서간의 변경탐지는 동일한 루트를 가지는 트리간의 최소 비용 매칭 문제로 생각할 수 있다. 본 논문에서는 공노드에 대한 레이블링 기법을 기용하여 내포된 공노드를 포함한 RDF문서의 변경탐지 기법을 제안한다. 또한 공노드가 아닌 일반 트리플들의 비교에 있어서도 효율성을 높이는 술어 그룹화와 분할 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 방법보다 더 정확하며 효율적임을 보였다.