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이강복(Lee, Kangbok),이준서(Yi, Junesuh) 동국대학교 경영연구원 2009 경영과 사례연구 Vol.32 No.1
본 연구는 최근 미국 발 금융위기의 가장 중요한 원인으로 지적되고 있는 파생상품 시장의 국내 현황에 대해 구체적으로 알아보고 이에 대한 효율적이고 실질적인 감독방향에 대해 살펴보고자 한다. 특히 파생상품과 관련한 다양한 리스크 가운데 시스템 리스크를 효과적으로 통제하기 위한 방법에 대해 검토한다. 파생상품 감독은 파생상품 시장관련, 투자자보호, 그리고 금융기관 건전성 확보 등 크게 세 가지로 나누어 추진되어야 할 것으로 분석됐다. 시장과 관련해서는 시장모니터링을 강화하고 새로운 감독방식을 개발하며 기능별로 감독체제를 강화하고 파생상품 시장의 인프라를 개선하며 시장과의 협조체제를 구축해야 할 것이다. 투자자보호는 상품의 개발, 판매, 분쟁 등 세 단계로 나누어 각 단계마다 투자자보호 시스템을 구축할 필요가 있는 것으로 드러났다. 건전성 확보를 위해서는 자체적인 리스크 심사를 수행할 수 있는 금융회사에 대해서만 신용파생상품의 투자를 허용할 수 있으며 운영위험이나 신용위험을 체계적으로 관리하고 줄여나갈 수 있는 인프라체제의 구축도 필요한 것으로 조사됐다. 이와 같은 파생상품시장에 대한 효과적이고 효율적인 감독방안의 모색은 파생상품시장을 건전하게 육성함으로써 국내 금융산업을 한 단계 발전시키는 밑거름이 될 것으로 기대된다. 아울러 새로운 규제․감독 환경에서 다양한 형태의 파생상품 개발도 한층 탄력을 받을 것으로 예상된다.
SNS에서 단어 간 유사도 기반 단어의 쾌-불쾌 지수 추정
이강복(Kangbok Lee),백종범(Jongbum Baik),이수원(Soowon Lee) 한국정보과학회 2014 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.20 No.3
감성 분석은 자연언어 처리 기술 및 텍스트마이닝 기술을 활용하여 텍스트 데이터로부터 주관적 정보를 인식 및 추출하는 기술로서, 분석하고자 하는 문서에 포함된 감성단어의 감성 지수를 이용하여 수행된다. 대다수의 감성 분석 연구에서는 감성단어를 긍정-부정의 두 가지로 분류하는 연구를 수행하였고, 최근에는 기쁨, 슬픔, 화남과 같이 다양한 감성으로 분류하는 연구들 역시 활발히 진행 중이다. 만약 감성 정도를 정량적으로 나타낼 수 있다면 보다 정밀한 감성 분석을 수행할 수 있겠지만, 단어의 감성 정도를 정량화하는 연구는 찾기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 단어 간 유사도를 기반으로 신규 단어의 쾌-불쾌 지수를 추정하는 방법론을 제안한다. 제안 시스템은 전처리, 자질어 선택, 동시 출현 단어와의 연관성 계산, 단어 간 유사도 계산의 단계를 거쳐 최종적으로 쾌-불쾌 지수 자동 추정을 수행한다. 실험 결과 기존 방법들에 비해 좋은 성능을 보였다. Sentiment analysis is a technology that extracts subjective information from text data by using natural language processing and text mining. In general, sentiment analysis is conducted based on sentiment of words in a document. Most researches have considered only positive/negative as sentiment classes, while recently many researches consider more diverse sentiments such as happy, sad and angry. However, a problem is how to estimate a sentiment index of a word. In this paper, we propose a method to estimate pleasure-displeasure index of words using similarities between words. In order to automatically estimate pleasure-displeasure index, we conducted our experiment based on following steps: 1) preprocessing 2) feature selection 3) cooccurrence-word-based association analysis 4) word similarity calculation. The experimental results show that the proposed method performs better comparing with existing methods.
박소영,홍상기,이강복,Park, Soyoung,Hong, Sanggi,Lee, Kangbok 한국전자통신연구원 2020 전자통신동향분석 Vol.35 No.1
This paper describes the development trends and service provision examples of disaster occurrence and spread prediction technology for various disasters such as tsunamis, floods, and fires. In terms of fires, we introduce the WIFIRE system, which predicts the spread of large forest fires in the United States, and the Metro21: Smart Cities Institute project, which predicts the risk of building fires. This paper describes the development trends in tsunami prediction technology in the United States and Japan using artificial intelligence (AI) to predict the occurrence and size of tsunamis that cause great damage to coastal cities in Japan, Indonesia, and the United States. In addition, it introduces the NOAA big data platform built for natural disaster prediction, considering that the use of big data is very important for AI-based disaster prediction. In addition, Google's flood forecasting system, domestic and overseas earthquake early warning system development, and service delivery cases will be introduced.