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양희규 ( Hui-gui Yang ),염상길 ( Sanggil Yeoum ),추현승 ( Hyun-seung Choo ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
제안 시스템은 모바일 사용자를 공공 인터넷 환경에서 사용 유형별로 분류 및 관리 가능한 서비스를 제공한다. 비콘을 이용하여 시스템 사용자의 위치와 서비스공간의 근접성을 확인한다. 또한 사용자의 서비스 사용 형태 및 성향에 따라 서비스 제공 장소에서 네트워크에 연결된 사물 인터넷 기기 및 기타 기기에 대한 접근 권한을 미리 정의하고 이를 제공할 수 있다. 본 연구는 이러한 시스템을 제안하고 구현된 결과를 바탕으로 시스템의 기능을 분석한다.
양희규(Yang, Hee-kyu) 계명대학교 인문과학연구소 2014 동서인문학 Vol.0 No.48
The spirit of liberal arts is related to the good and happy life, not to the worldly success. The ideals of education of Gandhi School places emphasis on "good life" or "classical happiness", not on the worldly success. Gandhi School teaches the four essential elements for happiness such as love, liberty, wisdom, and health. All human beings have functions of sentiment, will, and rationality. The proper operation and balance of those functions make a good and healthy life. Gandhi School is founded based on the spirit of liberal arts, especially on the philosophy of Gandhi. The spirit of the resistance without violence, which is so-called Gandhian-style resistance, which Tolstoy, Gandhi, and Martin Luther King insisted, desperately oppose the education based on worldly success. How could schools cultivate love, liberty, wisdom, and health? To cultivate a good habit is the key point. Most children already have wrong and bad habits on emotion, reason, and body. Gandhi School places emphasis on development and formation of good habits and personality. The curriculum of Gandhi School places emphasis on self-discovery through programs such as target education, club activities, internship policy, and graduation work. Students could freely choose classes which they want to learn and in doing so students come at a true knowledge of oneself and seek self-fulfillment. Teachers function as a humanistic therapist, coach, coordinator, education programmer, not just a teacher who teaches subjects. The class of Gandhi School is a kind of software of education where students learn what they really want, not just theorized teaching knowledge.
한경훈,양희규,추현승 한국인터넷정보학회 2023 인터넷정보학회논문지 Vol.24 No.2
Stock price prediction research in the financial sector aims to ensure trading stability and achieve profit realization. Conventional statistical prediction techniques are not reliable for actual trading decisions due to low prediction accuracy compared to randomly predicted results. Artificial intelligence models improve accuracy by learning data characteristics and fluctuation patterns to make predictions. However, predicting stock prices using long-term time series data remains a challenging problem. This paper proposes a stable and reliable stock price prediction method using K-means clustering-based data augmentation and normalization techniques and LSTM models specialized in time series learning. This enables obtaining more accurate and reliable prediction results and pursuing high profits, as well as contributing to market stability. 금융 분야에서 주가예측연구는 거래 안정성 및 이익 실현 등을 목적으로 한다. 기존의 통계적 예측기법은 무작위로 예측한 결과와 정확도 측면에서 비슷하거나 낮은 예측 신뢰도 때문에 실제 거래 결정에 참고 되기 어렵다. 인공지능 모델은 데이터특성과 변동 패턴을 학습해 예측하기 때문에 향상된 정확도를 달성한다. 그러나 장기간의 시계열 데이터를 사용해 주가를 예측하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 본 논문에서는 K-means 클러스터링 기반의 데이터 증강 및 입력 시퀀스의 Window-size 별 정규화 기법과 시계열 학습에 특화된 LSTM 모델을 활용하여 안정적이고 신뢰성 있는 주가예측 방법을 제안한다. 이를 통해 더욱 정확하고 신뢰성 있는 예측 결과를 얻고, 나아가 시장 안정성에 기여할 뿐 아니라 높은 수익도 추구할 수 있다.