http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
LDA 토픽모델링 및 머신러닝 기반 뉴스의 주가 영향력 예측 시스템
정용한(Yonghan Jung),최연호(Yeonho Choi),강연범(Yeonbeom Kang),백민재(Minjae Baek),김순태(Suntae Kim) 한국정보기술학회 2024 Proceedings of KIIT Conference Vol.2024 No.5
투자자들은 뉴스 기사를 통해서 얻은 정보를 토대로 자신의 직관과 경험에 비추어 투자를 진행한다. 그러나 이러한 직관에 의존하여 투자하는 방식은 감정에 영향을 받기 때문에 객관적인 데이터에 기반한 결정보다 편향될 가능성이 높다. 따라서 투자자들의 더욱 객관적인 투자 결정을 위해 뉴스가 시장에 미칠 영향력이 어느정도인지에 대한 정량적인 기준이 필요하다. 본 논문은 뉴스가 주가에 미치는 영향력을 정량화하여 제공하기위해, 문서 집합 내의 토픽을 추출하는 기법인 LDA(Latent Drichlet Allocation) 토픽 모델링과 머신러닝을 활용한 주가 영향력 예측 시스템을 제안한다. Investors make investments in light of their intuition and experience based on the information obtained through news articles. However, since the method of relying on this intuition is influenced by emotions, it is likely to be biased rather than decisions based on objective data. Therefore, a quantitative criterion is needed on how much influence the news will have on the market for more objective investment decisions of investors. In order to quantify and provide the influence of news on the stock price, this paper proposes a stock price influence prediction system using Latent Dichlet Allocation (LDA) topic modeling and machine learning, a technique that extracts topics within a set of documents.
유입부하 변동에 따른 Bio-Sac 생물반응조의 최적 송풍량 결정에 관한 연구
정호종(Jung, Hojong),정민재(Jung, Minjae),최한영(Choi, Hanyong) 한국방재학회 2017 한국방재학회논문집 Vol.17 No.4
설계인구보다 증가된 인구에 따라서 하수처리장에서는 설계수질과 유입수질간에는 많은 차이가 있으며, 설계 유입수 농도보다 초과로 유입이 된 하수처리장은 적정운전에 많은 곤란함을 겪고 있다. 그런데 Bio-Sac공법은 설계대비 초과된 유입 BOD, SS, T-N에 의해 하수처리장에 대해서는 국⋅내외 선행 연구가 많이 부족하고, 미흡한 실정이다. 본 연구의 목적은 성남판교수질복원센터를 대상으로 설계초과되는 유입 BOD, SS, T-N 변동에 따른 생물반응조의 송풍량 조절을 통해 질산화, 탈질화 반응의 의한 최적의 송풍량을 선정하기 위한 연구이다. 생물반응조 호기조 송풍량 40, 50 및 60 Nm3/min으로 변경하여 실험한 결과50 Nm3/min일 때 질소제거율 92.8% 질산화율 96.9% 탈질화율 94.3%로 나타났다. 질소제거율과, 탈질율을 고려할 때 최적의 송풍량은 50 Nm3/min일 때 처리효율이 효과적이라는 결과를 얻었다. There are many differences between the design water quality and the influent water quality at the sewage treatment plant, depending on the population that is larger than the design population, and the sewage treatment plant which has flowed in excess of the design influent concentration suffers from the problem of proper operation. However, in the Bio-Sac construction method, there are insufficient prior researches on the sewage treatment plant due to excess BOD, SS, and T-N compared to the design. The purpose of this study is to select the optimal amount of ventilation by nitrification and denitrification through controlling the amount of blowing of bioreactor according to fluctuating influent BOD, SS, and T-N exceeding the design for Seongnam Pangyo water quality restoration center. Experiments were conducted at 40, 50 and 60 Nm3 / min ventilation rate of the bioreactor. The nitrogen removal rate was 92.8%, the nitrification rate was 96.9%, and the denitrification rate was 94.3% at 50 Nm3 / min. Considering the nitrogen removal rate and denitrification rate, the optimum treatment efficiency was 50 Nm3 / min.
정도준(Jung, Dojoon),정민재(Jung, Minjae),오국열(Oh, Kukryul) 한국방재학회 2017 한국방재학회논문집 Vol.17 No.4
본 연구에서는 국민안전처에서 고시한 우수유출저감시설의 종류·구조·설치 및 유지관리 기준에서 제시한 침투시설을 대상으로 치수효과 분석시스템을 개발하였다. 시스템은 우수유출저감시설의 설계에 따른 침투효과를 정량적으로 분석할 수 있도록 입출력 자료의 구성항목과 표준화를 실시하였다. 또한 사용자 직접설계(드로잉) 기능과 다양한 GUI 기능 등을 개발하여 간편하게 분석할 수 있도록 하여 사업시행자 및 지자체의 우수유출저감대책 수립시 효과적으로 활용될 것으로 판단된다. In this study, an analytical method for stormwater runoff reduction by runoff reduction facilities was developed with the goal of applying the method on infiltration facilities proposed based on the Type, Structure, Installation and Maintenance Standards of the Runoff Reduction Facilities notified by Ministry of Public Safety and Security. The system is consists of input and output data’s standardization and configuration due to analyze the infiltration effect in quantitative way in order to design Runoff Reduction Facilities. In addition, the system users be able to analyze the data in convenience method by advanced direct design functions and GUI functions in order to utilize properly through development business operator and runoff reduction methods of local government.
깊은강화학습 기반 1-vs-1 공중전 모델링 및 시뮬레이션
문일철,정민재,김동준,Moon, Il-Chul,Jung, Minjae,Kim, Dongjun 한국시뮬레이션학회 2020 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.29 No.1
인공지능(AI)를 교전상황에 활용하는 것은 최근 10년간 국방 분야의 주요 관심사였다. 이러한 응용을 위해서, AI 교전에이전트를 훈련해야 하며, 이를 위해 현실적인 시뮬레이션이 반드시 필요하다. 하드웨어 차원의 현실성을 가진 공중 무기체계 공중전 모델에서 AI 에이전트를 학습한 사례에 대해서 본 논문은 서술하고 있다. 특히, 본 논문은 기총만을 활용하는 공중전 상황에서 적을 어떻게 추적해야하는지 AI를 학습하였다. 본 논문은 현실적인 공중전 시뮬레이터를 작성하여, 에이전트의 행동을 강화학습으로 수행한 결과를 제시한다. 훈련 결과로는 Lead 추적을 활용하여 단축된 교전시간과 높은 보상을 갖는 에이전트의 학습에 성공하였다. The utilization of artificial intelligence (AI) in the engagement has been a key research topic in the defense field during the last decade. To pursue this utilization, it is imperative to acquire a realistic simulation to train an AI engagement agent with a synthetic, but realistic field. This paper is a case study of training an AI agent to operate with a hardware realism in the air-warfare dog-fighting. Particularly, this paper models the pursuit of an opponent in the dog-fighting setting with a gun-only engagement. In this context, the AI agent requires to make a decision on the pursuit style and intensity. We developed a realistic hardware simulator and trained the agent with a reinforcement learning. Our training shows a success resulting in a lead pursuit with a decreased engagement time and a high reward.