Optus - Optimization
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1 최적화알고리즘과투자공학 서울대학교컴퓨터공학부 최적화및금융공학연구실 문병로 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 1
2 목차 1. 도입, 문제공간 2. 최적화 3. 증권시장과최적화 4. 결론 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 2
3 1. 도입 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 3
4 Motivations for Optimization 기능의시대에서효율성의시대로! 효율지향솔루션시장의확대 금융 자원관리 제조 CRM ( 고객관계관리 ) SCM ( 공급망관리 ) 광고 검색 수요는급증, 방법론은정체 기법상의심층적변혁필요 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 4
5 Company Intelligence Level Building Blocks Basic products Research Intellectual building blocks Outsourcing capability HIGH Transforming Level Abstraction Level Emergent behaviors Scratch Level Labor-oriented projects LOW LOW Environment Technology Culture Costomer s Royalty HIGH 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 5
6 문제공간탐색 Problem space 2-D 3-D N-D? f(x) =. f(x,y) =. f(x 1,x 2,,x N-1 ) =. 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 6
7 축구경기를문제공간탐색의관점에서보면.. 100ⅹ70 서울대학교최적화및금융공학연구실 문제공간크기 7000 P 23 > (10 12 ) 7 page 7
8 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 8
9 Problem State Space 1 node / state #nodes > (10 12 ) 7 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 9
10 Clustering N 개의개체들을서로관계가최소인 K 그룹으로나누기 대표적난제 Cost = 관계정도 균형정도 문제공간크기는 2 N-1 A B 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 10
11 문제공간 각격자점하나는하나씩의솔루션 최적화 - 문제공간에서가장높은봉우리를찾는것 대부분문제공간은 N차원이다. 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 11
12 문제공간의크기 앞의고객 clustering 문제 2 N-1 고객의수가대략 250 명정도되면앞의축구문제와비슷한크기의문제공간을가진다 인터넷사이트들의고객수는 10 만 ~ 수천만 모든경우를다따져보려면? 수조몇천년 효율적알고리즘필요 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 12
13 Attractors Attractor = 끌개 문제공간상에서의지역최적점 공간탐색의목표이자장애물 끌개의예 생태계의종 : 개나리, 질경이, 치타, 가젤, 인류사의조직, 제도 : 가족, 부족, 국가, 학교, 대통령제, 인간의고정관념, 사고체계 : 시각, 습관, 편집증, 시장에서정착되는제품들 타게팅엔진이생산하는솔루션집합 테니스의스윙폼 Optimization 은가장수준높은끌개를찾는것 저수준끌개 (low-quality local optimum) 에고착되어버리지않도록 다양한끌개에접할수있도록넓은탐색기능필요 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 13
14 2. 최적화 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 14
15 문제를푼다는것 Decision problems 질문에대해 Yes 또는 No라고대답하면되는문제 Equations 조건을만족하는해를찾는것 유효한해의수는많지않다 ( 대부분 ) Optimization 유효한해는무수히많다 이들중가장매력적인해를찾는것 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 15
16 Types of Optimization Problems Function optimization 주어진함수값을최대화 / 최소화하는변수값찾기 System identification 주어진입력 - 출력집합을가장잘설명하는시스템찾기 Function approximation, Neural-network optimization, 투자전략, Combinatorial optimization 이산적해들의집합에서가장매력적인해를찾는것 그래프분할, TSP, 차량라우팅, VLSI 회로배치, 벡터양자화, 전략최적화, 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 16
17 System Identification Determines a mathematical model for an unknown system by observing input-output pairs Applications 원자력발전소 1-To-1 타게팅 Function approximation Neural-net identification Decision circuit 최적디자인 Areas 금융 e-commerce Search Regression Analysis GA TS Heuristics IO Pairs Approximation Target system Modeling & Extraction Information Function NN Circuit Log data 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 17
18 Optimization Problems Function optimization 함수의최적해탐색, 방정식근사, System identification Mostly black-box models» 신경망디자인, 함수근사,» 문자인식, 질병예측, 사기진단, 주가예측, 투자전략,» Decision logic, 다중엘리베이터최적제어, 핵연료상관식디자인, Combinatorial optimization TSP, 차량라우팅, 스케줄링 시재관리최적화, 공정-장비할당최적화 그래프분할, VLSI 회로배치 벡터양자화 투자전략, 게임전략, 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 18
19 Optimization Methods Deterministic algorithms Local search algorithms Greedy algorithms Heuristics Linear programming Dynamic programming Neural net Stochastic approaches Genetic algorithm, LSMC, tabu search, 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 19
20 Obstacles 시간의제한 Hierarchical model 필요 경험적직관필요 Abstraction, articulation, event화 Dream: Raw data로부터바로시스템도출» 시스템의복잡성으로인해대부분가능하지않다 Articulation 필요 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 20
21 Application Examples Local search algorithms LP 시재관리시스템, 택배스케줄링, 자원할당, 금융포트폴리오, 공정 / 장비할당, Dynamic programming 금융포트폴리오, 멀티캠페인할당, Neural net 주식시계열예측, 문자인식, Genetic algorithm 원자핵발전소연료디자인, 광고최적타게팅, 금융포트폴리오, 투자전략, 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 21
22 3. 증권시장과최적화 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 22
23 미국기업주가와관련지표추이 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 23
24 Algorithm Trading 현황 2006 년의 algorithm trading 비중 EU 와미국주식거래의 1/3 외환거래주문의 1/4 런던주식거래소주문의 40% 2010 년의 algorithm trading 비중 ( 예상, Aite Group LLC) EU 와미국주식거래의 ½( 이미 2009 년미국주식거래의 73% 가 high-frequency trading 회사들의주문 ) 옵션거래의 1/5 급격한변화 ( ) Avg deal size: 1000 shares -> 300 shares Trading volume: 0.35billion 1.6 billion Algorithms and quantitative techniques multiplied, it became arms race. 11/2006 Herald Tribune Goldman has more people working in their technological area than people on the trading desk. The nature of the market has changed dramatically. 7/2007 AP ATD 자동거래전문회사 미국거래의 6% 점유 City Group 이 6.8 억불에인수 Nova Fund (Renaissance Technologies) Algorithm trading fund 97 년어느날 NASDAQ 전체거래의 14% 차지 2014 년에는 80~90%? Any sort of pattern recognition or predictive model can be used to initiate algorithm trading. Neural net and genetic programming have been used to create these models. Now it s an arms race, said Andrew Lo, director of the MIT s Laboratory for Financial Engineering. -Wikipedia Quants: 금융공학적투자자를총칭 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 24
25 주식관련시스템 주식투자보조시스템 주가예측, 재무적분석, 기술적분석, 자동투자시스템 Algorithm, automated, black-box trading» Open/Close» Auto portfolio rebalancing 주식, 펀드,» Scheduling(Timing) large-volume trades» Rule sets (semi-auto) 투자전략도출시스템 Trading rules» Rule generation» Combination among a rule set Risk minimization Portfolio construction Arbitrage trading Risk arbitrage Index arbitrage Pair arbitrage Value arbitrage 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 25
26 간단한계량적정보 : 재무제표와수익률 1997 년 ~2007 년, 한국주식 십분위포트폴리오수익률 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 26
27 PBR 십분위에따른수익률 : 십분위 1 (Lowest) 평균 PBR 1,000,000 Grows to: 연평균기하수익 Sharpe Ratio ,902, % ,422, % 0.51 * 동기간 KOSPI 연평균기하상승률 : 7.93% PBR = 시가총액 순자산 ,556, % ,115, % 0.41 기하평균수익률 ,351, % ,508, % , % , % , % (Highest) , % 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 27
28 미국주식의 PBR 십분위에따른수익률 : 십분위 1 (Lowest) 연평균기하수익 16.59% % % % % % % % % 10 (Highest) 9.26% * 동기간미국주식연평균기하수익률 : 11.7% 비교, 한국 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 28
29 계량적검증, G. Morris 11/29, 1991 ~ 12/31, 2004 # of stocks: 2277 # of days: 5,490,000 S&P 500 지수 : 패턴 빈도 %Win: 적중률수익률 : % 1 일후 5 일후 7 일후 %Win 수익률 %Win 수익률 %Win 수익률 3 White Soldiers % % % Black Crows % % % Abandoned Baby % % % 0.81 Abandoned Baby % % % Outside Up % % % Outside Down % % % Morning Star % % % 0.75 Morning D. Star % % % 0.52 Concealing % % % % 가까운적중률은있을수없다! 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 29
30 Facts 총 88 패턴에대한실험에서 G. Morris 시중의믿음에대한평균적중률은고작 51% 100회이상출현패턴중 적중률 59% 이상인것은단 4개 ( 상승, 하락각 2개 ) 적중률최고치는 67% (Match High-와 Match Low+, 1일후 ) 7일내기대상승률이가장높은것은 2.31% (Concealing, 101회출현 ) 7일내기대하락률이가장낮은것은 -1.82% 적중률 50% 미만인것 ( 예측실패 ) 은 33개 백발백중은없다! 기대확률이 50% 를조금넘을뿐! 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 30
31 1997 ~ 2007 # of stocks: 1668 # of days: 2,989,429 KOSPI 지수 : 패턴빈도 계량적검증 : 한국주식 %Win: 적중률수익률 : % 1 일후 5 일후 7 일후 15 일후 %Win 수익률 %Win 수익률 %Win 수익률 %Win 수익률 모든경우 % % % % White Soldiers % % % % Black Crows % % % % 1.08 Abandoned Baby % % % % Abandoned Baby % % % % Outside Up % % % % Outside Down % % % % 1.47 Morning Star % % % % 1.7 Evening Star % % % % Outside UP w/ White Marubozu % % % % % % % % 일이격도 90미만 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 31
32 -8 일 5% 2% 5% 금일 5% 5% 숨은패턴찾기 최적화문제 Genetic algorithm/genetic programming 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 32
33 Algorithm Trading 의예 : Portfolio Optimization/Rebalancing Low frequency! 대차대조표 Quantitative Analysis Optimization Algorithms 손익계산서 현금흐름표 주가 거래량 Algorithms Neural Networks Genetic Algorithms portfolio Portfolio Rebalancer 거래소 Portfolio Generator 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 33
34 시스템구조 Portfolio Optimizer Portfolio Rebalancer Algorithm Studio Anchor Pattern Studio Metric Studio 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 34
35 기간수익률 KOSPI 상승률 Portfolio A + Rebalancing K Still improving! 97.4~ % -29.0% 98.4~ % 28.7% 99.4~ % 39.1% 00.4~ % -39.2% 01.4~ % 71.2% 02.4~ % -40.2% 03.4~ % 64.4% 04.4~ % 9.7% 05.4~ % 40.8% 06.4~ % 6.8% 07.4~ % 17.3% 연평균복리수익 42.45% 8.75% 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 35
36 실전 : Started in Feb 년월 실계좌월별수익률 실계좌누적수익률 KOSPI 월별수익률 KOSPI 누적수익률 2009년 02월 -4.21% -4.21% -9.75% -9.75% 2009년 03월 12.33% 7.60% 13.47% 2.41% 2009년 04월 18.76% 27.79% 13.52% 16.26% 2009년 05월 8.34% 38.44% 1.93% 18.50% 2009년 06월 -1.70% 36.09% -0.42% 18.01% 2009년 07월 4.46% 42.16% 10.41% 30.29% 2009년 08월 2.80% 46.15% 3.72% 35.14% 2009년 09월 -1.66% 43.72% 5.11% 42.04% 2009년 10월 -1.27% 41.89% -5.53% 34.19% 2009년 11월 -3.74% 36.58% -1.59% 32.06% 2009년 12월 11.35% 52.08% 8.17% 42.85% 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 36
37 A Snapshot: Metric Studio 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 37
38 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 38
39 A Snapshot: Trading Simulation 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 39
40 A Snapshot: Portfolio Manager 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 40
41 Optimization 증권데이터같은양질의데이터도드물다 통계적변동이 noise 역할을한다 데이터들속에방대한관계정보가숨어있다 누군가자신을발견해주기를기다리는보석과같다 좋은시스템을만드는것은 noise 와의싸움이다 Noise 는시장참여자의합리적가격결정을방해한다 Noise 덕분에시장은활력을띤다? 입력출력 Anchor 시스템적정가평가시스템 Portfolio optimizer 투자전략 Buy/Sell, 적정가, Portfolio 서울대학교최적화및금융공학연구실 page min
42 어느홈페이지 97 년어느날 Nova Fund 의자동거래가 NASDAQ 총거래량의 14% 차지 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 42
43 4. 결론 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 43
44 결론 기능의시대에서효율성의시대로! 최적화와증권시장 알고리즘들의전쟁터로변할것 확률과정확도의게임 널린최적화문제들 포트폴리오구성 포트폴리오리밸런싱 패턴탐색 투자전략최적화 차이거래 교과서적이론과현장의괴리 Customization Variation Abstraction Blue ocean! 아는만큼보이며, 보는만큼이룬다! 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 44
Optus - Optimization
최적화알고리즘과투자공학 서울대학교컴퓨터공학부 최적화 / 금융공학연구실 문병로 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 1 목차 1. 도입, 문제공간 2. 최적화 3. 주식투자와최적화 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 2 1. 도입 서울대학교최적화및금융공학연구실 page 3 Motivations for Optimization 기능의시대에서효율성의시대로! 효율지향솔루션시장의확대
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2003 Development of the Software Generation Method using Model Driven Software Engineering Tool,,,,, Hoon-Seon Chang, Jae-Cheon Jung, Jae-Hack Kim Hee-Hwan Han, Do-Yeon Kim, Young-Woo Chang Wang Sik, Moon
2005CG01.PDF
Computer Graphics # 1 Contents CG Design CG Programming 2005-03-10 Computer Graphics 2 CG science, engineering, medicine, business, industry, government, art, entertainment, advertising, education and
에너지경제연구 제13권 제1호
에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 13, Number 1, March 2014 : pp. 23~56 거시계량모형을이용한전력요금 파급효과분석 * 23 24 25 26 < 표 1> OECD 전력요금수준 ( 단위 : $/MWh) 27 28 < 표 2> 모형의구성 29 30 31 [ 그림 1] 연립방정식모형의개요 32
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SOFTWARE ENGINEERING WHITE BOOK : KOREA 2013 SOFTWARE ENGINEERING WHITE BOOK : KOREA 2013 SOFTWARE ENGINEERING WHITE BOOK : KOREA 2013 SOFTWARE ENGINEERING WHITE BOOK : KOREA 2013 SOFTWARE ENGINEERING
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200176 .,.,.,. 5... 1/2. /. / 2. . 293.33 (54.32%), 65.54(12.13%), / 53.80(9.96%), 25.60(4.74%), 5.22(0.97%). / 3 S (1997)14.59% (1971) 10%, (1977).5%~11.5%, (1986)
에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 17, Number 2, September 2018 : pp. 1~29 정책 용도별특성을고려한도시가스수요함수의 추정 :, ARDL,,, C4, Q4-1 -
에너지경제연구 Korean Energy Economic Review Volume 17, Number 2, September 2018 : pp. 1~29 정책 용도별특성을고려한도시가스수요함수의 추정 :, ARDL,,, C4, Q4-1 - . - 2 - . 1. - 3 - [ 그림 1] 도시가스수요와실질 GDP 추이 - 4 - - 5 - - 6 - < 표 1>
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The Intranet Data Warehouse Richard Tanler Ch4 : Online Analytic Processing: From Data To Information 2000. 4. 14 All rights reserved OLAP OLAP OLAP OLAP OLAP OLAP is a label, rather than a technology
2002년 2학기 자료구조
자료구조 (Data Structures) Chapter 1 Basic Concepts Overview : Data (1) Data vs Information (2) Data Linear list( 선형리스트 ) - Sequential list : - Linked list : Nonlinear list( 비선형리스트 ) - Tree : - Graph : (3)
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HOSPA Chipboard screws with countersunk head Material: Drive: Cross recess PZ galvanized yellow chromatized nickel plated burnished Partly threaded, galvanized or yellow chromatized dk k L d m Head Ø dk
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제조 중소기업의 고용창출 성과 및 과제 조덕희 양현봉 우리 경제에서 일자리 창출은 가장 중요한 정책과제입니다. 근래 들어 우리 사회에서 점차 심각성을 더해 가고 있는 청년 실업 문제에 대처하고, 사회적 소득 양극화 문제에 대응하기 위해서도 일자리 창 출은 무엇보다도 중요한 정책과제일 것입니다. 고용창출에서는 중소기업의 역할이 대기업보다 크다는 것이 일반적
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DPNM Lab, GSIT, POSTECH Email: shk@postech.ac.kr 1 2 (1) Internet World-Wide Web Web traffic Peak periods off-peak periods peak periods off-peak periods 3 (2) off-peak peak Web caching network traffic
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Journal of the Society of Korea Industrial and Systems Engineering Vol 9 No 4 pp75 8 December 006 유전자 알고리즘을 이용한 시간제약 차량경로문제 * ** * ** 1 Vehicle Routing Problems with Time Window Constraints by Using Genetic
2 I.서 론 학생들을 대상으로 강력사고가 해마다 발생하고 있다.범행 장소도 학교 안팎을 가리지 않는다.이제는 학교 안까지 침입하여 스스럼없이 범행을 하고 있는 현실 이 되었다.2008년 12월 11일 학교에 등교하고 있는 학생(여,8세)을 교회 안 화장 실로 납치하여
. 1 통합적 학교 안전망 구축 방안 1)박ㅇ박 윤 기* Ⅰ.서 론 Ⅱ.학교안전망의 개념과 범죄 실태 Ⅲ.학교안전망의 현실과 문제점 Ⅳ.학교안전망 모형의 구상 Ⅴ.결론 학생을 대상으로 하는 범죄인 폭행,강간 등 강력범죄는 매년 증가 추세이며, 장소를 불문하고 발생하는 경향으로 나타나고 있다.최근 발생한 전형적인 사건은 2008년 조두순
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MCM Series 주요특징 MaxiFlo TM (맥시플로) 코리올리스 (Coriolis) 질량유량계 MCM 시리즈는 최고의 정밀도를 자랑하며 슬러리를 포함한 액체, 혼합 액체등의 질량 유량, 밀도, 온도, 보정된 부피 유량을 측정할 수 있는 질량 유량계 이다. 단일 액체 또는 2가지 혼합액체를 측정할 수 있으며, 강한 노이즈 에도 견디는 면역성, 높은 정밀도,
Orcad Capture 9.x
OrCAD Capture Workbook (Ver 10.xx) 0 Capture 1 2 3 Capture for window 4.opj ( OrCAD Project file) Design file Programe link file..dsn (OrCAD Design file) Design file..olb (OrCAD Library file) file..upd
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언론현장 초연결사회 부작용 치유 모색 기술 전도사 에서 문화 전도사 로 서울디지털포럼(SDF) 2011 김용철 지난 5월 25일 새벽 3시 30분 미국 CNN 방송의 전 앵커 래리 킹은 78 세의 노구를 이끌고 난생 처음 한국 땅을 밟았다. 뉴욕을 출발한 킹은 편서풍의 도움으로 예정 시간보다 조금 일찍 인천국제공항에 도착했 다. 킹은 일등석 안까지 영접을 나온
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이 책을 펴내며 한국은행은 1957년 우리나라 國 民 所 得 統 計 의 공식편제기관으로 지정되 면서 UN이 1953년에 발표한 國 民 計 定 體 系 와 그 附 表 (A System of National Accounts and Supporting Tables)의 작성기준에 따라 1953년 이 후의 국민소득통계를 작성해 왔습니다. 그리고 1986년부터 UN이 1968년
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Senior Consultant Application Sales Consulting Oracle Korea - 1. S = (P + R) x E S= P= R= E= Source : Strategy Execution, By Daniel M. Beall 2001 1. Strategy Formulation Sound Flawed Missed Opportunity
- iii - - i - - ii - - iii - 국문요약 종합병원남자간호사가지각하는조직공정성 사회정체성과 조직시민행동과의관계 - iv - - v - - 1 - - 2 - - 3 - - 4 - - 5 - - 6 - - 7 - - 8 - - 9 - - 10 - - 11 - - 12 - - 13 - - 14 - α α α α - 15 - α α α α α α
탄도미사일 방어무기체계 배치모형 연구 (Optimal Allocation Model for Ballistic Missile Defense System by Simulated Annealing Algorithm)
탄도미사일 방어무기체계 배치모형 연구 (Optimal Allocation Model for Ballistic Missile Defense System by Simulated Annealing Algorithm) 이 상 헌 국방대학교 운영분석학과 우 122-875 서울시 은평구 수색동 205번지 Abstract The set covering(sc) problem
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산 업 분 석 반도체 Overweight (Maintain) 212.1.25 국내 반도체 산업, 2차 중흥기 진입 메모리 반도체 산업에서 국내업체의 승자독식, 비메모리 반도체에서 삼성전자 Sys. LSI 사업부의 Top Class로 부상, 그 동안 약세를 면치 못했던 메모리 반도체의 본격적인 상승세로 전환 등으로 국내 반도체 산업은 2차 중흥기로 진입 예상.
OP_Journalism
1 non-linear consumption 2 Whatever will change television will do so by re-defining the core product not just the tools we use to consume it. by Horace Dediu, Asymco 3 re-defining the core product not
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1) 초고를읽고소중한조언을주신여러분들게감사드린다. 소중한조언들에도불구하고이글이포함하는오류는전적으로저자개인의것임을밝혀둔다. 2) 대표적인학자가 Asia's Next Giant: South Korea and Late Industrialization, 1990 을저술한 MIT 의 A. Amsden 교수이다. - 1 - - 2 - 3) 계량방법론은회귀분석 (regression)
1.장인석-ITIL 소개.ppt
HP 2005 6 IT ITIL Framework IT IT Framework Synchronized Business and IT Business Information technology Delivers: Simplicity, Agility, Value IT Complexity Cost Scale IT Technology IT Infrastructure IT
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2013 AUGUST CONTENTS 04 06 08 12 22 26 38 40 41 42 44 46 48 50 6 CHEIL AUGUST 2013 7 8 CHEIL AUGUST 2013 9 10 CHEIL AUGUST 2013 11 12 CHEIL AUGUST 2013 13 14 CHEIL AUGUST 2013 15 16 CHEIL AUGUST 2013
Microsoft Word _Type2_기업_LG디스플레이.doc
211 년 1 월 24 일기업분석 BUY ( 유지 ) LG 디스플레이 (3422) 긍정적시각으로접근할때 김동원 김경민 1분기선제적비중확대필요 적정주가, 원 주가상승률 1개월 3개월 개월 2 분기부터본격적실적개선 세트재고소진은연착륙의신호 결산기말 12/8A 12/9A 12/1P 12/11F 12/12F 1분기선제적비중확대필요 그림 1> LGD 주가상승촉매 1
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정보기술응용학회 발표
, hsh@bhknuackr, trademark21@koreacom 1370, +82-53-950-5440 - 476 - :,, VOC,, CBML - Abstract -,, VOC VOC VOC - 477 - - 478 - Cost- Center [2] VOC VOC, ( ) VOC - 479 - IT [7] Knowledge / Information Management
, Analyst, , Table of contents 2
_ 3 November 2016 World Auto WatchWatch, Analyst, 3774 3763, inwoo.park@miraeasset.com , Analyst, 3774 3763, inwoo.park@miraeasset.com Table of contents 2 , Analyst, 3774 3763, inwoo.park@miraeasset.com
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A Comparative Study on the Commuting Regional Type According to the Features of Foreigner Commuting Ju-Hyun Ryu* Abstract The purposes of this study are to identify many implications of commuting regional
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A Review on Promotion of Storytelling Local Cultures - 265 - 2-266 - 3-267 - 4-268 - 5-269 - 6 7-270 - 7-271 - 8-272 - 9-273 - 10-274 - 11-275 - 12-276 - 13-277 - 14-278 - 15-279 - 16 7-280 - 17-281 -
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* BCS : Business Consulting Service ( PwC) ** C&I : Consulting & Integration Organization *** TSG: Technology Solution Group 2/22 - - - * IDC, 2003 ** 2003,, 2004 3/22 * Blue Ocean Strategy: How to Create
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Derivatives Spot 28. 1. 24 전 균 (2)22-744 gyun.jun@samsung.com 성수연 (2)22-7823 sooyeon.sung@samsung.com www.samsungfn.com Futures & Options Weekly ELS에 대한 오해풀기 ELS에 대한 부정확한 이해에서 벗어나야 주식시장의 폭락 와중에 ELS의 knock-in(원금보장구간
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CRM Fair 2004 Spring Copyright 2004 DaumSoft All rights reserved. INDEX Copyright 2004 DaumSoft All rights reserved. Copyright 2004 DaumSoft All rights reserved. Copyright 2004 DaumSoft All rights reserved.
歯MW-1000AP_Manual_Kor_HJS.PDF
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02신현화
Yonsei Business Review Vol. 47, No. 1 (Fall 2010), 151-179 David vs. Goliath: M&A of HaiTai Confectionery and Foods Co. by Crown Confectionery Co. Hyun-Han Shin** 2004 10 Korea Confectionary Holdings NV
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투자설명서변경공시 자본시장과금융투자업에관한법률제 89 조및동법시행령제 93 조에의거다음과같이 공시합니다. 1. 변경대상펀드 NO 펀드명칭 1 템플턴퇴직연금글로벌채권 50 증권자투자신탁 ( 채권-재간접형 ) 2 프랭클린연금저축포커스증권자투자신탁 ( 주식 ) 3 프랭클린뉴셀렉션포커스증권자투자신탁 ( 주식 ) 4 프랭클린포커스증권자투자신탁 ( 주식 ) 5 프랭클린선택과집중증권투자신탁
l l l l l l l l l Lee, Geon Kook None This project was designed to establish the Tumor Bank of National Cancer Center in 2000. From the first tumor sample in 2000, the total of tumor and tumor-related
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- 459 - 유신익 김동철 - 460 - 위기기간의동안국내공모형주식펀드의수익률, 정보의질, 정보의비대칭성, 업종집중도및스타일간의영향분석 - 461 - 유신익 김동철 - 462 - 위기기간의동안국내공모형주식펀드의수익률, 정보의질, 정보의비대칭성, 업종집중도및스타일간의영향분석 - 463 - 유신익 김동철 - 464 - 위기기간의동안국내공모형주식펀드의수익률, 정보의질,
분석결과 Special Edition 녹색건물의 가치산정 및 탄소배출 평가 이슈 서 민간분야의 적극적인 참여 방안의 마련이 필요하다. 또한 우리나라는 녹색건축의 경제성에 대한 검증에 대 한 연구가 미흡한 실정이다. 반면, 미국, 영국, 호주 등은 민간 주도로 녹색건축물
기획특집Ⅱ 1 지속가능성 평가기반 에너지효율등급인증 건축물 가치산정에 관한 연구 지속가능성 평가기반 에너지효율등급인증 건축물 가치산정에 관한 연구 * 유 영 준 부연구위원 한국감정원 녹색건축센터 녹색건축연구단 신 성 은 연구원 한국감정원 녹색건축센터 녹색건축연구단 박 아 름 연구원 한국감정원 녹색건축센터 녹색건축연구단 윤 종 돈 부장 한국감정원 녹색건축센터
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CJ 2007 CONTENTS 2006 CJ IR Presentation Overview 4 Non-performing Asset Company Profile Vision & Mission 4 4 - & 4-4 - & 4 - - - - ROE / EPS - - DreamWorks Animation Net Asset Value (NAV) Disclaimer IR
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A Study on the Automation of Classification of Volume Reconstruction for CT Images S.M. Park 1, I.S. Hong 2, D.S. Kim 1, D.Y. Kim 1 1 Dept. of Biomedical Engineering, Yonsei University, 2 Dept. of Radiology,
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BSC Discussion 1
Copyright 2006 by Human Consulting Group INC. All Rights Reserved. No Part of This Publication May Be Reproduced, Stored in a Retrieval System, or Transmitted in Any Form or by Any Means Electronic, Mechanical,
歯목차45호.PDF
CRM CRM (CRM : Customer Relationship Management ). CRM,,.,,.. IMF.,.,. (CRM: Customer Relationship Management, CRM )., CRM,.,., 57 45 (2001 )., CRM...,, CRM, CRM.. CRM 1., CRM,. CRM,.,.,. (Volume),,,,,,,,,,
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주간기술동향 2016. 5.18. 컴퓨터 비전과 인공지능 장혁 한국전자통신연구원 선임연구원 최근 많은 관심을 받고 있는 인공지능(Artificial Intelligence: AI)의 성과는 뇌의 작동 방식과 유사한 딥 러닝의 등장에 기인한 바가 크다. 이미 미국과 유럽 등 AI 선도국에서는 인공지능 연구에서 인간 뇌 이해의 중요성을 인식하고 관련 대형 프로젝트들을
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Annual 2013 vol.15 th HOW ENGINEERING ANNIVERSARY Annual 하우인 2013 vol.15 하우엔지니어링과 자매사 우인엔지니어링은 경남, 부산지역 종합엔지니어링 업계의 선두주자로서 건설기술의 미래지평을 열어가고 있습니다. 행복한 삶의 공간 창출, 안전하고 튼튼한 도시기반시설의 건설을 위해 우수한 인력과 기술력을 바탕으로
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3 강유한요소법 3 강목차 3. 미분방정식의근사해법-Ritz법 3. 미분방정식의근사해법 가중오차법 3.3 유한요소법개념 3.4 편미분방정식의유한요소법 . CAD 전처리프로그램 (Preprocessor) DXF, STL 파일 입력데이타 유한요소솔버 (Finite Element Solver) 자연법칙지배방정식유한요소방정식파생변수의계산 질량보존법칙 연속방정식 뉴톤의운동법칙평형방정식대수방정식
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15 Patterns of Creative Process Redesign J. Ray Cho Abstract Process Innovation (PI) is a fundamental rethinking and redesign of business processes to achieve improvements in critical contemporary measures
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11 MAR 2016 Box Briefing /리서치 단기 추천 종목 /리서치 Spot Brief 엔씨소프트 / 이성빈 Market Monitor 주식시장 지표 선물 및 옵션 지표 해외증시 및 기타 지표 2016/03/11 주요 경제지표 및 이벤트 일정 교보증권 매크로팀 일자 국가 시기 일정 예상치 이전치 12 일(토) 중국 2 월 광공업생산(전년대비) 5.50%
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Eagle eye-6493호 Today s Issue 이슈 글로벌 경기 전망 하향 금리 상승에 따른 금융 시장 불확실성 고조 외국인 수급 개선 여부 기상도 NOT GOOD NOT GOOD GOOD 투자컨설팅파트ㅣ 2013. 5. 30 Market Data 주요 지표 종가 주요 지표 종가 KOSPI 2,001.20 (+0.75%) DOW 15,302.80 (-0.69%)
B-05 Hierarchical Bayesian Model을 이용한 GCMs 의 최적 Multi-Model Ensemble 모형 구축
Hierarchical Bayesian Model 을 이용한 GCMs 의 최적 Multi-Model Ensemble 모형 구축 Optimal Multi-Model Ensemble Model Development Using Hierarchical Bayesian Model Based 권 현 한 * 민 영 미 **Saji N. Hameed *** Hyun-Han