株價指數先物去來의 導入方案

劉永中 상명대학교 논문집 1990 상명대학교논문집 Vol.26 No.-

The purpose of this study is to show that a introduction plan of Stock Index Futures in Korean Stock Market. Since the trading of Stock Index Futures started in 1982 in quick succession the Chicago Mercantile Exchange and the New York Futures Exchange developed similar contracts based on the standard and poors'(S & P) 500 Stock Index and New York Stock Exchange (NYSE) Composite Index respectively. Thends of quick succession Finance Futures are relation to responsibility of risk hedging. This paper is composed of following (1) Introduction (2) Meaning of futures trading and fanction of Stock Index Futures (3) Institution of Stock Index Futures Market (4) Illustration of Stock Index Futures (Heading, Arbitrdge, Spread) (5) Propriety of introduction about Stock Index Futures (6) Introduction plan of Stock Index Futures in Korea market (7) Conclusion. In this study we are interested in trend of Securities Finance in Korea. Even through Introduction of Stock Index Futures is important, there are some problems undeveloped stock market volume and liberalization of capital market. To achieve the purpose it is necessary to promote the interest and to enlarge the investment environment. Further a research and information system must be more actively progressed.

가우스 가중치를 이용한 돌출 값 추정을 위한 방법

유영중,Yu, Young-Jung 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.4

It is important work to extract saliency regions from an image as preprocessing for various image processing methods. In this paper, we introduce an improved method to estimate saliency value of each pixel from an image. The proposed method is an improved work of the previously studied method using color and statistical framework to estimate saliency values. At first, saliency value of each pixel is calculated using the local contrast of an image region at various scales and the most significant saliency pixel is determined using saliency value of each pixel. Then, saliency value of each pixel is again estimated using gauss weight with respect to the most significant saliency pixel and the saliency of each pixel is determined to calculate initial probability. At last, the saliency value of each pixel is calculated by Bayes' rule. The experiments show that our approach outperforms the current statistical based method. 이미지로부터 돌출 영역을 추출하는 것은 이후의 다양한 이미지 처리를 위한 사전 작업으로서 중요한 의미를 가진다. 이 논문에서는 하나의 이미지에서 각 픽셀의 돌출 값을 추정하기 위한 개선된 방법을 소개한다. 논문에서 제안되는 방법은 이전에 연구된 색상과 통계적 방법을 이용한 돌출 값 추정 방법을 개선한 방법이다. 먼저 이미지에서 픽셀들의 색상관계를 이용해 각 픽셀의 돌출 값을 계산하고, 이 값을 근거로 중심 돌출 픽셀을 추정한다. 추정된 중심 돌출 픽셀을 기준으로 가우스 가중치를 적용하여 각 픽셀의 돌출 값을 재추정하고, 통계적 돌출 값 추정에 적용할 초기 확률을 위해 각 픽셀의 돌출 여부가 결정된다. 마지막으로 각 픽셀의 돌출 값은 베이즈 확률을 사용하여 계산된다. 실험결과는 본 논문의 적용 방법이 적정한 크기의 돌출 영역을 가진 이미지에 대해 이전의 방법보다 우수한 결과를 보임을 보여준다.

MSER-b 이진화 기법을 이용한 스마트폰 문서 이미지 보정 기법

유영중,문상호,박성호,Yu, Young-Jung,Moon, Sang-Ho,Park, Seong-Ho 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.1

스마트폰 카메라로 생성한 문서 이미지는 촬영 방법에 따라 일반 스캐너에 비해 회전 왜곡과 원근 왜곡이 발생한다. 본 논문에서는 MSER-b 통해 조명에 영향을 적게 받는 이미지를 생성하고 텍스트 이미지의 특성을 고려한 텍스트 영역 윤곽선 검출 기법을 제안하고 이를 통해 왜곡된 문서 이미지를 보정하여 프린터 품질의 이미지로 복원하였다. 그리고 제안한 기법의 성능 평가를 위해 현재 서비스되고 있는 타사의 제품과 비교하였으며, 다양한 왜곡에 대하여 효과적으로 처리가 가능함을 실험을 통해 보였다. The smartphone with camera can easily generate an image instead of a scanner. However the document image through a smartphone can have distortions related rotation or perspective. In this paper, we proposed a method to generate the document image in that distortions are reduced from the captured document image through a smartphone. For this, the original document image through a smartphone is preprocessed using the MSER-b technique to reduce the light effect. Then, the text area contour is extracted using the characteristics of the document image. Lastly, rotation or perspective distortions are reduced using the extracted text area contour. For experiments, the proposed method is compared two other products. Through experiments, we show that the distortions within the captured document image through smartphone can be effectively reduced.

조위관측기록 이미지로부터의 그래프 영역 분리

유영중,박성호,Yu, Young-Jung,Park, Seong-Ho 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.1

아날로그 형태로 기록되어지는 조위관측 기록의 디지털화는 많은 해양 관련 연구에 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 조위관측 기록 디지털화의 한 부분인 그래프 영역 분리에 관한 방법을 제안한다. 사용자가 그래프 영역으로 간주되는 하나의 픽셀을 선택하면, 선택된 픽셀의 색상을 이용해 이미지의 상당 부분을 구성하는 배경 픽셀들을 분리한다. 남아 있는 배경 픽셀들과 그래프 영역 픽셀들을 구분하기 위해, 각 열에서 하나의 그래프 픽셀을 결정하고, 이 픽셀을 중심으로 그래프 영역을 분리한다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방법이 이전의 그래프 영역 분리 방법의 단점을 보완하고, 원 이미지의 그래프 영역과 유사한 그래프 영역을 검출할 수 있음을 보여준다. The digitalization of sea level measurement recording which is recorded as analog type is useful for many related oceanology. In this paper, we propose a method which separates the graph area from a sea level measurement recording image. At first, a pixel that is regarded as the pixel which is included in the graph area is selected. Then, many background pixels are separated using the color of the selected pixel. In each vertical line, a pixel is determined as the pixel within the graph area and the graph area is separated from the image using that pixels. Experimental results show that the proposed method in this paper overcome drawbacks of the previous research and can separate the graph area which similar to the graph area of the original image.

픽셀 값 보존에 기반한 이미지 확대

유영중 부산 외국어 대학교 2003 外大論叢 Vol.27 No.-

Image-based models for computer graphics lack resolution independence. They cannot be zoomed much beyond the pixel resolution they were sampled at without a degradation of quality. Interpolating images usually results in a blurring of edges and image details because the color of a new pixel in a super-resolution image is determined by mixing of the colors in the original image. In this paper, a method for generating super-resolution image is described. In the proposed method, the color of a new pixel in a super-resolution image is determined among the colors in the original images. Therefore image blurring in a super-resolution image is not appeared. Also, a degradation of quality is improved using the relation of a pixel and eight-neighborhood.

도심 도로의 속도 예측을 위한 KNN 알고리즘 분석

유영중,문상호,박성호 사단법인 인문사회과학기술융합학회 2017 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.7 No.2

네비게이션 시스템의 보급과 실시간 교통 정보의 제공으로 차량을 운행하는 많은 이용자들이 간편하고 효율적으로 목적지에 도달할 수 있는 방법을 제공받고 있다. 그러나 실시간 교통 정보는 현재 시간의 교통 상황을 알려줄 뿐, 차량이 이동하는 경로에서 미래 시간의 교통 상황은 알려줄 수 없다. 이를 보완하기 위한 목적으로 미래 시간에서의 차량 속도를 예측하기 위한 다양한 방법들이 연구되어져 왔다. 다양한 차량 속도 예측 방법들 중에서 KNN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘은 구현이 비교적 용이하고 예측의 정확도 또한 다른 방법들에 비해 나쁘지 않아 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 서울 시내 도로에서 KNN 알고리즘을 사용한 단기 차량 속도 예측 문제를 다룬다. KNN 알고리즘의 성능은 K 값의 결정에 따라 달라질 수 있으며, 본 논문에서는 다양한 K 값에 따른 KNN 알고리즘의 차량 속도 예측 결과를 MAPE 방법으로 분석하여 KNN 알고리즘에서의 K 값의 결정을 위한 기준을 제공하고자 한다. Many drivers have used simple and efficient ways to reach destination due to the spared of navigation systems and providing real time traffic information. Real-time traffic information can indicate the traffic situation at the current time for drivers, however, can not provide the traffic situation of the future in the path of moving vehicles. To solve this problem, various researches for predicting vehicle speed in the future have been studied. Among a variety of vehicle speed prediction methods, the KNN(K-Nearest Neighbor) algorithm has been widely studied because implementation is relatively easy and the prediction accuracy is not so bad as compared to the other methods. In this paper, we deal with the prediction of vehicle speed at short-term in urban roads. In general, the performance of the KNN algorithm may be changed according to the determination of K values. Using the MAPE method, in details, we analyze the results of the predicted vehicle speed based on the KNN algorithm according to various K values. Through this experiment, we willing to provide a criteria for the determination of K values in the KNN algorithm.

딥러닝 기법을 이용한 웹 카메라 입력 자동차 번호판 인식

유영중,문상호,심상진,박성호 국제차세대융합기술학회 2020 차세대융합기술학회논문지 Vol.4 No.6

자동차 번호판으로부터 숫자와 문자를 인식하는 기술은 이미 상용화되어 우리 생활의 많은 부분에서 편 리하게 사용되고 있다. 일반적으로 자동차 번호판 인식은 2단계로 처리된다. 주어진 영상으로부터 자동차 번호판 을 추출하는 단계와, 추출된 번호판으로부터 문자와 숫자를 인식하는 단계가 그것이다. 딥러닝 기법이 사용되기 전 첫 번째 단계는 주로 영상처리에 의존했었지만 현재는 Faster R-CNN이나 YOLO와 같은 딥러닝 기법을 주로 사용한다. 문자 및 숫자를 인식하는 두 번째 단계는 KNN 또는 템플릿 매칭 기법이 주로 사용되었다. 본 논문에 서는 Faster R-CNN을 사용하여 영상으로부터 자동차 번호판을 추출하고, 추출된 자동차 번호판으로부터 문자 및 숫자를 인식하기 위한 방법으로 기존의 영상처리 기법이 아닌 CNN 기법을 사용한다. 실험결과 약 98%의 정 확도로 자동차 번호판의 숫자 및 문자를 인식할 수 있음을 확인하였다. The technology of recognizing numbers and letters from license plates has already been commercialized and is conveniently used in many parts of our lives. In general, license plate recognition is handled in two stages. These are the steps for extracting license plates from a given image, and recognizing letters and numbers from extracted license plates. The first step before the use of deep learning techniques was mainly dependent on image processing, but now they mainly use deep learning techniques such as Faster R-CNN and YOLO. The second stage of character and number recognition was mainly used by KNN or template matching techniques. In this paper, car license plates are extracted from images using Faster R-CNN, and CNN is used as a way to recognize letters and numbers from extracted car license plates. Experiments have shown that the number and characters of the license plate can be recognized with an accuracy of about 98%.

주가지수수익률과 거래량간 관계에 관한 실증연구

유영중 ( Young Joong Yoo ) 상명대학교 산업과학연구소 2011 産業科學硏究 Vol.24 No.-

적응적 스킨 칼라를 이용한 얼굴 경계선 추출에 관한 연구

유영중,박성호,문상호,최연준 사단법인 인문사회과학기술융합학회 2017 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.7 No.3

영상 분할은 영상처리 분야에서 오랜 기간 많은 연구자들에 의해 연구되었으며 현재도 다양한 방법이 연구되어지고 있다. 영상 분할은 영상에 포함된 객체들을 분리하는 문제로, 특히 사람의 얼굴은 영상에 포함된 객체들 중 가장 중요한 객체로 다루어진다. 본 논문에서는 영상에 포함된 얼굴 경계선을 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 비올라존스 방법을 사용해 영상에서 대략적인 얼굴 위치를 검출한다. 그러나 비올라존스 알고리즘에 의해 검출된 결과는 얼굴의 대략적인 위치이지 정확한 얼굴 영역이 아니다. 본 논문에서는 비올라존스 알고리즘의 결과로부터 좀 더 정확한 얼굴 영역을 추출하기 위해 적응적 스킨칼라 모델을 사용하고 스킨칼라 모델의 결과로 주어지는 스킨영역에 대해 수평, 수직 히스토그램을 분석하여 얼굴 영역을 추출한다. 마지막으로 추출된 얼굴 영역에 대해 스네이크 알고리즘을 적용해 최종 얼굴 경계선을 결정한다. 본 논문에서는 Williams등[7]에 의해 제안된 스네이크 알고리즘을 기반으로 얼굴 경계선 추출을 위해 변형된 스네이크 에너지 함수를 제안한다. In image processing, image segmentation has been studied by various methods in a long time. Image segmentation is the process of partitioning a digital image into multiple objects and face detection is a typical image segmentation field being used in a variety of applications that identifies human faces in digital images. In this paper, we propose a method for extracting the contours of faces included in images. Using the Viola-Jones algorithm, to do this, we detect the approximate locations of faces from images. But, the Viola-Jones algorithm could detected the approximate location of face not the correct position. In order to extract a more accurate face region from image, we use skin color in this paper. In details, face region would be extracted using the analysis of horizontal and vertical histograms on the skin area. Finally, the face contour is extracted using snake algorithm for the extracted face area. In this paperr, a modified snake energy function is proposed for face contour extraction based snake algorithm proposed by Williams et al.[7]

주가지수 선물 수익률과 거래량간 관계에 관한 실증연구

유영중(Yoo Young Joong),황성수(Hwang Sung Soo) 한국산학기술학회 2004 한국산학기술학회논문지 Vol.5 No.6

본 논문의 목적은 주가지수 선물시장에서 선물의 가격과 거래량간 관계를 분석하는 것이다. 이를 위하여 선물수익률과 거래량 변화율을 이용하여 거래량과 선물가격간의 관계를 분석하였다. 거래량 변화율과 선물수익률간의 관계를 검증하기에 앞서 각각의 시계열에 대한 안정성 검증을 실시한 결과 거래량 변화율과 선물수익률은 모두 안정적인 시계열인 것으로 나타났다.VAR모형을 이용한 선물수익률과 거래량 변화율간 관계에 대한 분석결과, 기간별 분석결과에서는 전체기간에서 주가지수 선물수익률이 거래량 변화율을 -3차에서 강하게 선도하는 것으로 나타났으며, 선물시장의 추세에 따른 분석결과는 선 물가격의 상승시에는 거래량 변화율이 선물수익률을 선도하는 반면, 선물가격이 하락하는 경우는 선물수익률이 거래량을 선도하는 것으로 나타나고 있다. 또한, 상승기에 거래량변화율이 선물수익률을 선도하는 정도보다는 하락기에 선물수익률이 거래량 변화율을 선도하는 계수의 크기가 크게 나타나고 있다. The purpose of this study is to examine if the trading volume can apply to the short-term forecasting of the futures price change by verificating the casuality between trading volume and futures price in the KOSPI 200 futures market. The outcome of the research is summarized as follows. In the analysis of subordinate periods, based on the yearly time segments, trading volume were found to lead futures price. As for trading volume, it was under comparably greater influence of its self of the past than the return rate of futures. In the analysis of subordinate periods, based on the trend of the futures market, trading volume lead return rate of futures feebly in a bull market. But return rate of futures lead trading volume significantly in a bearish market.