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다중 에이전트 Q-학습 구조에 기반한 주식 매매 시스템의 최적화
김유섭,이재원,이종우,Kim, Yu-Seop,Lee, Jae-Won,Lee, Jong-Woo 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지B Vol.11 No.2
본 논문은 주식 매매 시스템을 위한 강화 학습 구조를 제시한다. 매매 시스템에 사용되는 매개변수들은 Q-학습 알고리즘에 의하여 최적화되고, 인공 신경망이 값의 근사치를 구하기 위하여 활용된다 이 구조에서는 서로 유기적으로 협업하는 다중 에이전트를 이용하여 전역적인 추세 예측과 부분적인 매매 전략을 통합하여 개선된 매매 성능을 가능하게 한다. 에이전트들은 서로 통신하여 훈련 에피소드와 학습된 정책을 서로 공유하는데, 이 때 전통적인 Q-학습의 모든 골격을 유지한다. 실험을 통하여, KOSPI 200에서는 제안된 구조에 기반 한 매매 시스템을 통하여 시장 평균 수익률을 상회하며 동시에 상당한 이익을 창출하는 것을 확인하였다. 게다가 위험 관리의 측면에서도 본 시스템은 교사 학습(supervised teaming)에 의하여 훈련된 시스템에 비하여 더 뛰어난 성능을 보여주었다. This paper presents a reinforcement learning framework for stock trading systems. Trading system parameters are optimized by Q-learning algorithm and neural networks are adopted for value approximation. In this framework, cooperative multiple agents are used to efficiently integrate global trend prediction and local trading strategy for obtaining better trading performance. Agents Communicate With Others Sharing training episodes and learned policies, while keeping the overall scheme of conventional Q-learning. Experimental results on KOSPI 200 show that a trading system based on the proposed framework outperforms the market average and makes appreciable profits. Furthermore, in view of risk management, the system is superior to a system trained by supervised learning.
규칙적인 걷기운동이 비만 어린이의 대사관련 호르몬과 성장호르몬 그리고 자세조절 능력의 변화에 미치는 영향
김유섭,배철웅,정혜민 한국초등체육학회 2009 한국초등체육학회지 Vol.15 No.1
최근 국민건강보험공단 건강보험연구원은 비만의 사회경제적 비용 산출 보고서를 통해 2005년 비만으로 인해 발생한 사회경제적 비용이 GDP의 0.22%규모로 1조 8천239억원에 달한다고(무등일보, 2008. 8. 15)하였고, 보건복지부 산하 질병관리본부가 대한소아과학회에 의뢰해 2005년 3월부터 11월까지 전국의 20세 이하 14만 6196명의 신체 발육을 조사한 결과 표준 체중보다 무거운 비만 소아․청소년이 전 연령에 걸쳐 크게 증가하였으며, 초등학교 고학년과 중학생의 평균체중 또한 크게 증가한 것으로 나타났다. 그리고 비만지수(Obesity Index)를 측정한 결과 1998년에 비해 거의 모든 연령에서 비만률이 높아졌고, 특히 남자의 경우가 두드러지게 나타나 남자의 10∼12세의 비만률이 가장 높아 16.4∼17.6%에 달하였으며, 평균체중이 가장 많이
Population genetics of drug resistance
김유섭 한국응용곤충학회 2015 한국응용곤충학회 학술대회논문집 Vol.2015 No.04
인간이 의도적으로 다른 생물들(병원균, 잡초, 곤충 등)의 개체수를 조절하고자 항생제, 제초제, 살충제 등의 약제를 사용하는 것은 필연적으로 이들 개체군 내에서 약제 내성의 진화가 일어나도록 한다. 진화생물학의 관점에서 약제 내성의 진화는 크게 “Evolutionary Rescue”라고 하는 최근 새롭게 대두되는 연구 분야의 결과를 적용하여 분석할 수 있다. 이는 환경의 급격한 변화 (즉, 인간에 의한 약제 투여/살포)에 따른 개체군 크기의 감소가 새로운 적응 (내성) 돌연변이의 출현에 의해 저지되어 개체군의 절멸을 저지하는 과정을 연구한다. 내성의 진화가 얼마나 빠른 속도로 일어나는가는, 조절하고자 하는 개체군의 인구학적 구조 (population structure and demography), 약제의 강도와 잔류농도 (drug dose and decay), 약제의 존재 유무에 따른 내성 돌연변이의 상대적 및 절대적 적응도 (relative and absolute fitness under the presence and absence of drugs), 아집단 간 개체의 이주율 (migration rate), 숙주의 저항/면역성 (host immunity), 저항성 획득의 분자생물학적 기작, 약제의 조합 (combination, mosaic, etc.) 등의 요인에 의해 결정된다. 본 발표에서는 이러한 요인들의 작용을 anti-malarial 내성 진화 모델의 구체적인 예를 통해 고찰할 것이다. 특히, 초기 내성 부여 돌연변이의 절대적 적응도 (absolute fitness)에 따라 내성 저지를 위한 두 가지의 극단적인 정책이 입안될 수 있다는 결론을 얻는다.