International Journal Articles

1. B. Noh, Y. Han, M. Park, J. Kim (2025), A multi-modal approach for detecting drivers’ distraction using bio-signal and vision sensor fusion in driver monitoring systems, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 161, Part C, 112265.

2. Y. Han, J. Kim, S. Park, J-S. Moon, J-H. Lee (2025), MIE: Magnification-integrated ensemble method for improving glomeruli segmentation in medical imaging, Computer Methods and Programs in Biomedicine, 271, 109041.

3. Y. H. Song, M. Park, J. Kim (2024), Improving the Machine Learning Stock Trading System: An N-Period Volatility Labeling and Instance Selection Technique, Complexity, 2024.

4. M. Park, J. Kim, D. Enke (2024), A novel trading system for the stock market using Deep Q-Network action and instance selection, Expert Systems With Applications, 257, 125043.

5. Y. Han, J. Kim, D. Enke (2024), Selective Genetic Algorithm Labeling: A New Data Labeling Method for Machine Learning Stock Market Trading Systems, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 135. 108680.

6. Y. Han, D. Kim, J. Woo, J. Kim (2024), Glu-Ensemble: An ensemble deep learning framework for blood glucose forecasting in type 2 diabetes patients, Heliyon, e29030.

7. S. Kim, D. Kim, S. Chun, J. Kim, J. Woo (2024), Impartial feature selection using multi-agent reinforcement learning for adverse glycemic event prediction, Computers in Biology and Medicine, 173, 108257.   

8. T. Park, J. Kim (2023), Machine learning-based optimization of contract renewal predictions in Korea Baseball Organization, Heliyon, 9(12), e23231. 

9. Y. Han, J. Kim, D. Enke (2023),  A machine learning trading system for the stock market based on N-period Min-Max labeling using XGBoost, Expert Systems With Applications, 211, 118581.

10.  D. Kim, D. Choi, A.R, Kang, J. Woo, Y. Han, S. W. Chun,  J. Kim (2022), Intelligent Ensemble Deep Learning System for Blood Glucose Prediction Using Genetic Algorithms, Complexity, 2022.

11.  D. Kim, D. Choi, J. Kim, S.W. Chun, H. Gil, N. Cho, A.R, Kang, J. Woo (2020), Developing an Individual Glucose Prediction Model Using Recurrent Neural Network, Sensors, 20(22), 6460

12.  J. Chun, J. Ahn, Y. Kim, S. Lee (2020), Using Deep Learning to Develop a Stock Price Prediction Model Based on Individual Investor Emotions, Journal of Behavioral Finance, 1-10.

13.  W. Ahn, D. Cheong, Y. Kim, K.J. Oh (2018), Developing an enhanced portfolio trading system using k-means and genetic algorithms, International Journal of Industrial Engineering, 25(5), 559-568.

14.  Y. Kim, D. Enke (2018), A dynamic target volatility strategy for asset allocation using artificial neural networks, The Engineering Economist, 63(4), 273-290.

15.  D.H. Cheong, Y. Kim, H.W. Byun, K.J. Oh, T.Y. Kim (2017) Using genetic algorithm to support clustering-based portfolio optimization by investor information, Applied Soft Computing, 61, 593-602. 

16.  Y. Kim, W. Ahn, K.J. Oh, D. Enke (2017), An intelligent hybrid trading system for discovering trading rules for the futures market using rough sets and genetic algorithms, Applied Soft Computing, 55, 127-140.

17.  S. Lee, D. Enke, Y. Kim (2017), A relative value trading system based on a correlation and rough set analysis for the foreign exchange futures market, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 61, 47-56.

18.  S. L, B.S. Kim, Y. Kim, W. Kim, W. Ahn (2017), The framework for factors affecting technology transfer for suppliers and buyers of technology in Korea, Technology Analysis & Strategic Management, 1-14.

19.  Y. Kim, D. Enke (2016), Developing a rule change trading system for the futures market using rough set analysis, Expert Systems With Applications, 59, 165-173.

20.  Y. Kim, S.K. Han, T.Y. Kim, K.J. Oh, Z. Luo (2015), Intelligent Stock Market Instability Index: Application to the Korean Stock Market, Intelligent Data Analysis, 19(4), 879-895.

21.  S. L, W. Kim, Y. Kim, H.Y, Lee, K.J. Oh (2014), The prioritization and verification of IT emerging technologies using an analytic hierarchy process and cluster analysis, Technological Forecasting & Social Change, 87, 292-304.

22.  S. L, W. Kim, Y. Kim, K.J. Oh (2012), Using AHP to determine intangible priority factors for technology transfer adoption, Expert Systems with Applications, 39, 6388-6395.

23.  J.J. Ahn, Y. Kim, K. Yoo, J. Park, K.J. Oh (2012), Using GA-Ridge regression to select hydro-geological parameters influencing groundwater pollution vulnerability, Environ Monitoring and Assessment, 184(11), 6637-6645.

Domestic Journal Articles

1. W. Shon, J. Kim (2025), 듀얼 LSTM 기반 주가지수선물 예측: 데이 트레이딩을 위한 통합 트레이딩 시스템 개발, 한국데이터정보과학회지, 36(2), 191-205.

2. S. Yoo, J. Jang,  J. Kim (2024), GAN을 이용한 주식 시장 데이터 시뮬레이션 및 머신러닝 기반 트레이딩 시스템 개발, 한국통신학회논문지, 49(9), 1264-1273.

3. J. Jang, M. Park, J. Kim (2024), 도로 안정성 강화를 위한 로드마크 및 도로 손상 인식 모델,  한국통신학회논문지, 49(5), 653-662.

4. M. Park, S. Yoo, J. Kim (2024), Vision Transformer를 활용한 운전자 이상행동 분류 딥러닝 시스템, 지능정보연구, 30(1), 59-74. 

5. T. Park, J. Kim (2022), 머신러닝을 활용한 KBO 외국인 투수 재계약 예측 모형,  한국데이터정보과학회지, 33(6), 963-976.

6.  M. Park, J. Kim (2022), 감성 라벨링을 이용한 주식 트레이딩 시스템 개발, 한국통신학회논문지, 47(11), 1900-1907.

7.  Y. Han, J. Kim (2021), N-기간 변동성 데이터 라벨링을 활용한 XGBoost 트레이딩 시스템 개발, 한국데이터정보과학회지, 32(5), 1049-1070.

8.  M.K. Park, Y. Choi,  Y. Kim, K.J. Oh (2021), An Investment Strategy to Integrate the KOSDAQ150 Index and  Bitcoin Using the Rough Set Theory, Quantitative Bio-Science, 40(1), 1-11.

9.  Y.S. Jeong, Y. Kim (2019), Survey on Out-Of-Domain Detection for Dialog Systems, 중소기업융합학회,9(9), 1-12.

10.  S.J. Park, Y. Kim, J.J. Ahn (2019), 협업필터링과 스태킹 모형을 이용한 상품추천시스템 개발, 중소기업융합학회,9(6), 83-90.

11.  D.W. Hah, Y. Kim, J.J. Ahn (2019), XGBoost 모형을 활용한 코스피 200 주가지수 등락 예측에 관한 연구, 한국데이터정보과학회지, 30(3), 655-669.

12.  H.H. Bae, Y. Kim, K.J. Oh (2018), 로보 어드바이저를 활용한 B2C 투자자문 서비스 연구: 앤드비욘드 투자자문 사례, 지식경영연구, 19(1), 79-95.

13.  Y. Kim, J.J. Ahn (2016), 탄소배출권 거래시장 특성을 반영한 배출권가격 예측모델 개발, Entrue Journal of Information Technology, 15(1), 7-16.

14.  Y. Kim, H. Kim, S. Lee (2015),  목표 변동성 자산배분 전략을 이용한 변액연금보험 보증옵션 리스크 관리, 리스크관리연구, 26(2), 115-147.

15.  Y. Kim, J. Kim, S. Lee (2014), 주가지수 선물의 가격 비율에 기반한 차익거래 투자전략을 위한 페어트레이딩 규칙 개발,  한국산업경영시스템학회지, 37(4), 202-211. 

16.  Y. Kim, S. Jeong, S. Lee (2014), 소셜 미디어 감성분석을 통한 주가 등락 예측에 관한 연구, Entrue Journal of Information Technology, 13(3), 59-70.

17.  Y. Kim, S. Lee (2013), KOSPI 200과 S&P 500 주가지수 선물의 상대적 가치를 이용한 거래시스템 개발, 경영과 정보연구, 33(1), 45-63.

18.  K.J. Oh, Y. Kim (2013), 외국인 투자자의 비정상적 중·장기매도성향패턴예측을 위한 지능형 조기경보시스템, 한국데이터정보과학회지, 24(2), 223-233.

Conference Proceedings

1. J. Lee, J. Kim (2025), 감성-주파수 융합 신호를 이용한 주식 트레이딩 시스테 개발, 한국융합신호처리학회 춘계학술대회, 우수 논문

2. J. Lee, J. Kim (2024), 하이퍼 파라미터 최적화를 통한 머신러닝 기반 주가 예측 및 수익률 극대화 방법 연구, 제5회 한국 인공지능 학술대회, 우수 논문

3. M, Jung, J. Kim (2024), 멀티 차트 이미지 보팅 전략을 활용한 코스피 200 선물 트레이딩 시스템 개발, 제5회 한국 인공지능 학술대회, 장려 논문

4. J. Kim, J. Kim (2024), 머신 러닝 모델을 활용한 주가 예측 및 트레이딩 전략의 성과 분석 연구, 제5회 한국 인공지능 학술대회

5. W. Shon, J. Kim (2024), 다중 RNN 모델을 활용한 통합 트레이딩 시스템 조합 성과 비교 및 분석, 제5회 한국 인공지능 학술대회

6. J. Jang, J. Kim (2024), 캔들스틱 차트 이미지 기반의 다중 윈도우 멀티모달 트레이딩 시스템 개발, 제5회 한국 인공지능 학술대회

7. M. Jung, W. Shon, Y. Han, J. Kim (2024), 다중 라벨을 활용한 코스피 200 주가지수선물 딥러닝 트레이딩 시스템 개발, 2024년도 한국통신학회 하계종합학술발표회

8. J. Jang, J. Lee, J. Kim (2024), VIT Feature Extractor 를 활용한 추세 변동성 유사도 기반의 트레이딩 시스템 개발, 2024년도 한국통신학회 하계종합학술발표회

9. Y. Han, M. Park, J. Kim (2023), PIDNet을 활용한 실시간 신장 사구체 segmentation 모델 개발, 제4회 한국 인공지능 학술대회

10. J. Jang, J, J. Kim (2023), U-net 기반 도로 로드마크 및 균열 분할 모델, 4회 한국 인공지능 학술대회

11. W. Shon, J. Kim (2023), 컴퓨터  비전을  활용한  건물 노후화  분류  및  불량  균열  감지  모델, 제4회 한국 인공지능 학술대회

12. J. Jang, J. Oh, J. Kim (2023), 캔들스틱 차트 이미지 유사도 기반 트레이딩 시스템 개발, 2023년도 한국통신학회 하계종합학술발표회

13. Y. Han, T. Park, J. Kim (2023), AutoML과 XAI를 활용한 중고차 가격 예측 모델의 성능 평가, 2023년도 한국통신학회 하계종합학술발표회

14. M. Park, S. Yoo, J. Kim (2023), Vision Transformer 를 활용한 운전자 이상행동 탐지 시스템, 2023년도 한국통신학회 하계종합학술발표회

15. W. Shon, H. Kim, J. Kim (2023), 시계열 데이터 군집화를 이용한 주식 포트폴리오 전략, 2023년도 한국통신학회 하계종합학술발표회

16. S. Yoo, M. Park, J. Kim (2023), GAN 을 활용한 머신러닝 기반 한국 주가지수 트레이딩 시스템 개발, 2023년도 한국통신학회 동계종합학술발표회 

17. Y. H. Song, J. Kim (2023), 머신러닝 트레이딩 시스템 개발을 위한 변동성 라벨링 방법, 2023년도 한국통신학회 동계종합학술발표회

18. Y. Han, W. Shon, J. Kim (2023), 데이터 증강 기법이 의료 이미지 분류 모델의 예측 성능에 미치는 영향, 2023년도 한국통신학회 동계종합학술발표회

19. J. Jang, J. Kim (2023), KR-FinBERT 뉴스 감성분석을 활용한 KOSPI 주가지수 예측, 2023년도 한국통신학회 동계종합학술발표회

20. S. Yoo, J.H. Jang, J. Kim (2022), 기하 브라운 운동을 활용한 머신러닝 기반 주식 트레이딩 시스템 개발, 2022년도 한국통신학회 추계종합학술발표회

21.  Y. Han, W. Shon, J. Kim (2022), CNN 기반 이미지 분류 모델 훈련 시 병렬 처리 기술이 학습 속도에 미치는 영향, 2022년도 한국통신학회 추계종합학술발표회

22.  M. Park, W. Jeong,  J. Kim (2022), 앙상블  U-Net을 이용한 위장 내시경 용종 검출 모델 개발, 2022년도 한국통신학회 추계종합학술발표회 

23.  M. Park, J. Kim (2022), 강화학습을 이용한 주식 트레이딩 시스템 개발, 2022년도 한국통신학회 하계종합학술발표회

24.  Y. Han, J. Kim (2022), 머신러닝 트레이딩 시스템 개발을 위한 유전자 알고리즘 기반 데이터 라벨링, 2022년도 한국통신학회 하계종합학술발표회

25.  S. Yoo, J. Kim (2022), 주가 데이터 생성 모델을 활용한 머신러닝 기반 한국 주가지수 등락 예측, 2022년도 한국통신학회 하계종합학술발표회

26.  T. Park, J. Kim (2022), 머신러닝을 활용한 KBO 외국인 투수의 재계약 여부 예측, 2022년도 한국통신학회 하계종합학술발표회

27.  Y. Han, S. Lee, J. Kim (2022), CCTV 이미지와 YOLO를 활용한 도로 객체 인식 모델 개발, 2022년도 한국통신학회 동계종합학술발표회

28.  S. Yoo, J. Kim (2022), 기침 파형 패턴을 활용한 COVID-19 확진자 식별 딥러닝 모델, 2022년도 한국통신학회 동계종합학술발표회

29.  M. Park, J. Kim (2022), 뉴스와 커뮤니티의 감성 분류를 이용한 트레이딩 시스템 개발, 2022년도 한국통신학회 동계종합학술발표회

30.  M. Park, S. Yoo, J. Kim (2021), 변동성 라벨링을 이용한 앙상블 머신러닝 트레이딩 시스템 개발, 제2회 한국 인공지능 학술대회

31.  Y. Han, T. Park, J. Kim (2021), Reverse Low-High 라벨링 방법을 이용한 XGBoost 트레이딩 시스템 개발, 제2회 한국 인공지능 학술대회

32.  Instance Selection Using Genetic Algorithms for an Intelligent Ensemble Trading System, Procedia Computer Science, Vol. 114 (2017): 465-472.

33.  Using neural networks to forecast volatility for an asset allocation strategy based on the target volatility, Procedia Computer Science, 2016 Los Angeles, CA, 95, 281–286. Best paper.