추세선 구축

마지막 업데이트: 2022년 2월 9일 | 0개 댓글
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가격 통합 기간이 발생하므로 주의하십시오. 지지선과 저항선을 그립니다. 가격이 그들을 돌파하거나 반등하는 순간을 찾으십시오. 그것들을 사용하여 거래 포지션을 입력하십시오. 그리고 추세에 따라 거래하는 것을 잊지 마십시오.

특허법원 2016. 11. 17. 선고 2015허4880 판결 [등록무효(특)]

【청구항 33】업종을 포함하는 개인정보를 사용자로부터 입력받아 소득을 추정하는 소득추정 시스템의 소득추정 방법에 있어서(이하 전제부 구성 라 한다), 업종, 성, 나이를 포함하는 개인정보를 생성하는 제 1단계와(이하 구성요소 1 이라 한다); 상기 개인정보를 근거로 업종, 성별 및 기설정된 연령대에 대응하는 평균소득 정보가 저장된 직장 DB부를 스캔하여 평균소득 정보를 획득하는 제 2단계와(이하 구성요소 2 라 한다); 업종, 성에 따른 소득추세선) 소득추세선: 추세선은 일정한 범위 내에서 정점과 바닥을 형성하면서 움직이는 두 점을 직선 또는 곡선의 형태로 연결한 선이고, 소득추세선은 소득값에 대한 추세선으로, 예를 들어 시간, 연령 등을 X축으로 하여 시간, 연령 등에 따른 소득값의 변화 경향을 선으로 표시한 것이다.

데이터를 근거로 방정식을 생성하여 상기 개인정보에 대응하는 평균소득에 대한 보정소득을 산출하는 제 3단계와(이하 구성요소 3 이라 한다); 상기 평균소득과 보정소득을 근거로 기설정된 개인소득 추정 알고리즘에 적용하여 연령별 개인소득 데이터에 대한 개인소득 추정 테이블을 생성하는 제 4단계와(이하 구성요소 4 이라 한다); 상기 개인정보를 근거로 상기 개인소득 추정 테이블을 매칭하여 개인소득 데이터를 제공하는 제 5단계(이하 구성요소 5 라 한다)추세선 구축 로 구성되는 소득추정 방법(이하 이 사건 제33항 발명 이라 하고, 청구항 34도 같은 방식으로 부른다)

【청구항 34】청구항 33에 있어서, 상기 개인소득 추정 알고리즘은 상기 개인정보에 대응하는 연령대의 보정소득과 상기 연령대에 가장 추세선 구축 근접한 상위 연령대에 대한 보정소득과의 차이값을 연령대 구분 기준년수로 나누어 연령대 보정소득 차이를 구하는 제 6단계와(이하 구성요소 6 이라 한다); 상기 개인정보에 포함된 연령에 기설정된 기준연령를 감하여 연령차를 구하는 제 7단계와(이하 구성요소 7 이라 한다); 상기 개인정보에 대응하는 연령대 보정소득에서 상기 연령대 보정소득 차이와 연령차를 곱한 값을 감하여 상기 연령별 개인소득 데이터를 생성하는 제 8단계(이하 구성요소 8 이라 한다)로 구성되는 것을 특징으로 하는 소득추정 방법

나. 선행발명) 선행발명 1은 이 사건 심결의 비교대상발명 1과, 선행발명 2는 심결의 비교대상발명 2와 각 동일하다. 원고는 갑 제6호증의 1, 2를 선행발명으로 주장하지 아니하므로 선행발명 3은 기재를 생략한다.

1) 선행발명 1 (갑 제4호증)

가) 2007. 5. 8. 한국경영정보학회지(Information Systems Review)에 게재된 추정소득 분석을 통한 S카드사의 잠재가치 기반의 고객관리 전략 에 관한 논문이다.

나) 위 논문에는, 회원의 고객 원장테이블에서 직장명, 나이 성별 등을 추출한 후 신상정보 표준화 모듈, 외부데이터 보강 모듈 및 가구/개인 소득추정모듈을 통해 연간 가구소득과 개인소득을 산출하는 ECI(고객추정소득, Estimated Customer Income) 시스템이 개시되어 있다(136~137면). 위 ECI 시스템은 신용카드사들이 고객의 여신등급 판정을 위해 사용하고 있는 소득추정 통계시스템으로서, 개인소득을 추정함에 있어 소득 조사(Survey) 데이터를 이용하여 성별, 연령별, 업종중분류별 연봉 레퍼런스를 구축(1단계), 노동부 임금정보를 이용하여 성별, 근속년수별, 직종중분류별 연봉 레퍼런스를 구축(2단계)하는 단계 등을 포함하고 있다(142면).

2) 선행발명 2 (갑 제5호증)

2006. 12. 7. 경향신문에 게재된 주택대출 상환능력 기준 차등 이란 제목의 기사이다. 위 기사에는 직종별 평균소득과 근무 연수 등 각종 통계지표를 활용하여 대출고객에 대한 향후 예상 근무기간과 예상 소득을 추정할 수 있다는 내용이 포함되어 있다.

3) 선행발명 4 (갑 제10호증의 1 내지 9)

마이크로소프트사의 컴퓨터 프로그램인 엑셀 2007의 추세선 추가기능을 실행한 결과를 캡처한 화면이다.

4) 선행발명 5 (갑 제11호증)

도 1. 고객 수입 예측 시스템의 기능 블록도

가) 2007. 8. 24. 등록특허 제0751968호로 공고된 고객 수입 예측 방법 및 시스템 에 관한 것이다.

나) 미래 수입을 예측하기 위하여 예측 수입 = AxR1 + BxR2 + CxR3 + DxR4 + ExR5 + FxR6' (여기서, A-F는 각 월의 수입에 대응되는 미리 정해진 가중치들이고, R1-R6은 예측하고자 하는 월의 이전 월들의 수입을 말한다)의 알고리즘을 사용하고, 각 가중치는 경험 과정 또는 회귀 과정을 수행하여 결정하는 구성이 개시되어 있다(문단번호 [20]~[31]).

1) 원고는 2014. 10. 21. 피고를 상대로 특허심판원에 이 사건 제33항 및 제34항 발명은 발명의 성립요건 및 명세서 기재요건에 위배되고, 선행발명 1, 2에 의하여 진보성이 부정될 뿐만 아니라 출원 전에 공지되어 신규성이 부정된다 고 주장하면서 등록무효심판(2014당2601호)을 청구하였다.

2) 이에 대하여 특허심판원은 2015. 6. 18. 이 사건 제33항 및 제34항 발명이 【인정근거】다툼 없는 사실, 갑 제1 내지 5호증, 갑 제10, 11호증의 각 기재, 변론 전체의 취지

가. 원고 주장의 심결취소사유) 원고는 2016. 4. 7. 변론기일에서 신규성에 관한 주장을 철회하였다.

이 사건 제33항 및 제34항 발명은 아래와 같은 사유로 그 특허등록이 무효임에도 불구하고 이와 달리 판단한 이 사건 심결은 위법하다.

1) 산업상 이용할 수 없는 발명

이 사건 제33항, 제34항 발명은 소프트웨어에 의한 정보처리가 하드웨어를 이용하여 구체적으로 어떻게 실현되는지 알 수 없을 뿐만 아니라 사람의 정신활동 등을 이용한 것에 해당하여 특허발명으로서의 성립요건을 갖추고 있지 아니하여 2) 명세서 기재 불비

이 사건 제33항, 제34항 발명은 발명의 상세한 설명의 기재 내용만으로는 그 기술 분야의 통상의 지식을 가진 사람(이하 통상의 기술자 라 한다)이 이를 쉽게 실시할 수 없으므로 3) 진보성이 부정되는 발명

이 사건 제33항 발명은 선행발명 1, 4, 5에 의하여 통상의 기술자가 추세선 구축 쉽게 발명할 수 있으므로 구 특허법 제29조 제2항의 진보성이 없다.

1) 이 사건 제33항, 제34항 발명의 각 구성요소는 주소표준화부, 코드매칭부, 직장정보 DB부 등을 포함하는 소득추정 시스템을 통해 구현되고, 사람의 정신활동이 개입될 여지가 없으므로, 산업상 이용할 수 있는 발명에 해당한다.

3. 이 사건 제33항, 제34항 발명이 산업상 이용할 수 있는 발명에 해당하는지 여부

구 특허법 제2조 제1호는 자연법칙을 이용한 기술적 사상의 창작으로서 고도한 것을 발명 으로 정의하고 있으므로, 특허발명이 자연법칙을 이용한 것이 아닌 때에는 구 특허법 제29조 제1항 본문의 산업상 이용할 수 있는 발명 의 요건을 충족하지 못한 것인데, 특히 정보 기술을 이용하여 영업방법을 구현하는 BM 발명에 해당하기 위해서는 컴퓨터상에서 소프트웨어에 의한 정보처리가 하드웨어를 이용하여 구체적으로 실현되고 있어야 하고, 특허발명이 자연법칙을 이용한 것인지 여부는 청구항 전체로서 판단하여야 한다(대법원 2008. 12. 24. 선고 2007후265 판결 참조).

이 사건 제33항, 제34항 발명은, 개인정보를 생성하고(구성요소 1), 개인정보를 근거로 평균소득 정보를 획득하며(구성요소 2), 소득추세선 데이터를 근거로 한 방정식에 의해 보정소득을 산출하고(구성요소 3), 연령별 개인소득 데이터에 대한 개인소득 추정 테이블을 생성하여(구성요소 4), 개인정보에 매칭되는 개인소득 데이터를 제공하는(구성요소 5) 소득추정 시스템에 대한 것이다. 이 사건 제33항, 제34항 발명의 전제부 구성에는 업종을 포함하는 개인정보를 사용자로부터 입력받아 소득을 추정하는 소득추정 시스템의 소득추정 방법에 있어서 라고 기재되어 있어 그 이후에 기재된 구성요소 1 내지 5의 각 단계들이 모두 소득추정 시스템 이라는 하드웨어에 의하여 실현되는 것을 알 수 있다. 그런데 발명의 상세한 설명의 기재에 의하면, 소득추정 시스템 은 주소표준화부, 코드매칭부 및 업종 DB부를 포함하고(문단번호 [40], [79] 참조), 개인정보를 생성하는 단계인 구성요소 1은 주소표준화부에서(문단번호 [15] 참조), 직장 DB부를 스캔하여 평균소득 정보를 획득하는 단계인 구성요소 2는 코드매칭부에서(문단번호 [15], [88] 참조), 평균소득에 대한 보정소득을 산출하는 단계인 구성요소 3은 업종 DB부에서(문단번호 [15], [89] 참조), 개인소득 추정 테이블을 생성하는 단계인 구성요소 4는 코드매칭부에서(문단번호 [15], [93]~[98] 참조), 개인소득 데이터를 제공하는 단계인 구성요소 5는 코드매칭부에서(문단번호 [15], [100] 참조) 각각 수행된다.

따라서 이 사건 제33, 34항 발명의 소득추정 시스템은 구성요소 1 내지 5의 각 단계가 하드웨어를 이용하여 구체적으로 실현되고 있고, 전체적으로 사람의 정신활동이 개입될 여지도 없으므로, 산업상 이용할 수 있는 발명에 해당한다.

다. 원고의 주장에 대한 판단

1) 원고는, 이 사건 제33항 발명의 구성요소 3에서 어느 기관으로부터 어떤 소득추세선 데이터를 요청할 것인를 결정하는 것은 자연법칙을 이용하여 해결할 수 없는 영역으로 사람의 정신활동이 개입할 수밖에 없으므로, 자연법칙을 이용한 기술적 사상에 해당되지 않는다고 주장한다.

그러나 이 사건 특허발명의 상세한 설명에는 배경기술로 소득분석을 통해 고소득 집단에 차별적인 서비스를 제공하는 회사는 공공기관이 매년 수행하는 시세정보, 가구소득 또는 근로자 소득 등의 통계조사 결과를 데이터베이스에 저장하고, 회원 관리 부서에서 운영하는 자동화 시스템이 상기 데이터베이스에 저장된 관련 정보를 호출하는 방식으로 통계 데이터를 이용 한다고 기재하고 있어(문단번호 [2], [3] 참조), 공공기관 등으로부터 소득 등의 통계조사 결과를 수집할 수 있음을 알 수 있고, 소득추정 시스템에서 가장 적합한 기관과 수집할 데이터를 사전에 설정하여 두는 방식 등으로 실제 소득추정 시스템을 운영함에 있어서 사람의 정신활동의 개입 없이 구성요소 3을 실행할 수 있으며, 원하는 데이터를 외부의 인터넷 웹사이트로부터 자동 수집할 수 있는 웹 크롤링(Web Crawling) 기술이 이 사건 특허발명의 출원일 이전에 이미 보편적으로 이용되고 있었으므로(을 제17호증), 구성요소 3의 수행주체인 소득추정 시스템(업종 DB부) 도 위 웹 크롤링 기술을 적용하여 외부로부터 데이터를 자동 반복적으로 획득할 수 있다. 따라서 구성요소 3의 실현에 사람의 정신활동이 개입될 여지가 없으므로, 원고의 위 주장은 이유 없다.

2) 또한, 원고는, 통상의 기술자가 이 사건 추세선 구축 제33항, 제34항 발명의 구성요소 3, 4에서 외부기관으로부터 소득추세선 데이터를 획득하고, 이를 근거로 방정식을 생성하고, 방정식을 이용하여 평균소득을 보정하는 단계가 구체적으로 어떻게 실현되는지 알 수 없으므로, 발명으로서 성립되었다고 볼 수 없다는 취지로 주장한다.

그러나 앞서 본 바와 같이 이 사건 제33항, 제34항 발명의 구성요소의 각 단계는 주소표준화부, 코드매칭부 및 업종 DB부로 구성된 소득추정 시스템에 의해 구체적으로 실현되고 있고, 나아가 통상의 기술자가 특허발명을 쉽게 실시할 수 있도록 추세선 구축 추세선 구축 명세서에 기재되었는지 여부는 명세서 기재 불비의 문제일 뿐이며, 아래 4.항에서 살펴보는 바와 같이 이 사건 제33항, 제34항 발명에 4. 이 사건 제33항, 제34항 발명의 명세서 기재 불비 여부

가. 전제부 구성 및 구성요소 1에 관하여[전제부 구성] 업종을 포함하는 개인정보를 사용자로부터 입력받아 소득을 추정하는 소득추정 시스템의 소득추정 방법에 있어서,

[구성요소 1] 업종, 성, 나이를 포함하는 개인정보를 생성하는 제 1단계

원고는, 전제부 구성에서 사용자가 입력하는 개인정보과 구성요소 1에서 생성하는 개인정보가 어떠한 정보인지 불명확하고, 구성요소 1의 개인정보 생성이 어떻게 이루어지는지 불명확하므로, 이에 대하여 피고는, 전제부 구성의 개인정보는 소득추정 시스템이 사용자로부터 입력받는 정보를 의미하고, 구성요소 1의 개인정보는 시스템 내부적으로 소득추정을 위해 생성되는 추세선 구축 정보인 점이 청구범위 기재 자체로 명확하다고 주장한다.

1 이 사건 제33항 발명의 전제부 구성은 소득추정 시스템이 개인정보를 사용자로부터 입력받는 수동 적인 과정으로 기재하고 있는 반면 구성요소 1은 소득추정 시스템의 내부에서 업종, 성, 나이를 포함하는 개인정보를 생성하는 능동 적인 과정으로 기재되어 있는 점, 2 구성요소 1이 전제부 구성 이후에 기재되어 있는 점, 3 이 사건 특허발명의 상세한 설명에는 외부로부터 입력된 데이터(예를 들어 주소데이터 및 개인정보)가 불완전한 경우 주소표준화부가 이를 정제하고(문단번호 [5], [42] 참조), 코드매칭부가 주소데이터와 더불어 사용자 정보로부터 업종, 성, 나이와 같은 개인정보를 부가적으로 획득할 수 있다고 기재하고 있는 점(문단번호 [88] 참조) 등을 종합하여 보면, 전제부 구성의 개인정보 는 사용자가 소득추정 시스템에 제공하는 원시데이터(raw data)이고, 구성요소 1의 개인정보는 완전하지 않은 원시데이터를 정제한 정보이거나, 원시데이터 중에서 소득추정을 위해 추출한 업종, 성, 나이 등의 정보를 의미한다. 통상의 기술자라면 위 명세서의 기재에 의하여 전제부 구성에서 사용자로부터 입력받은 원시데이터를 정제하거나 필요한 정보를 추출하는 방식으로 구성요소 1의 개인정보를 생성 한다는 것을 명확히 이해할 수 있다.

(1) 구성요소 3의 소득추세선 데이터를 획득하는 방법은 이 사건 제33항 발명의 청구범위에 해당되지 않고, 소득추세선 데이터를 기초로 방정식을 생성하는 부분은 통상의 기술자가 그 기재만으로 정확하게 이해하고 재현할 수 있다.

(2) 구성요소 3에 대응되는 내용이 이 사건 특허발명의 명세서(문단번호 [15], [89]~[92])에 그대로 기재되어 있으므로, 발명의 상세한 설명에 의해 뒷받침된다.

(3) 이 사건 특허발명의 명세서(문단번호 [89])의 외부 는 업종 DB부 밖이면서 소득추정시스템 내의 다른 영역 또는 소득추정 시스템이 속하지 않는 외부기관의 데이터베이스 를 의미할 수 있고, 구성요소 3의 업종, 성에 따른 소득추세선 데이터를 근거로 방정식을 생성 한다는 기재에 의하면 외부로부터 소득분포 통계(데이터) 를 획득하는 것으로 해석되며, 소득분포통계(데이터)를 근거로 소득추세선을 획득하여 추세선에 대응하는 방정식을 생성하는 것은 통상의 기술자라면 일반적인 통계 프로그램을 통해 쉽게 할 수 있고, 이 사건 특허발명의 명세서의 기재로부터 방정식을 통해 평균소득을 보정하는 구성을 명확하게 알 수 있으므로, 통상의 기술자가 발명의 상세한 설명의 기재로부터 구성요소 3 부분을 쉽게 실시할 수 있다.

2) 소득추세선 데이터 구성의 기재불비 여부

가) 이 사건 제33항 발명의 구성요소 3은 업종, 성에 따른 소득추세선 데이터를 근거로 추세선 구축 방정식을 생성 한다고 기재하고 있고, 이 사건 특허발명의 상세한 설명에는 업종 DB부는 외부로부터 업종 및 성별에 따른 소득분포 통계에 대한 소득추세선을 획득하여 상기 추세선에 대응되는 방정식을 생성 할 수 있다고 기재하고 있다(문단번호 [89] 참조).

이러한 특허발명의 청구범위 및 명세서에 기재된 추세선은 데이터의 변화 경향을 선으로 나타낸 것으로서 방정식으로 표시될 수 있는 점(갑 제10호증의 1 내지 9), 이 사건 특허발명의 명세서에서 외부 를 소득추정 추세선 구축 시스템의 외부를 지칭하는 용어로 사용하고 있고(문단번호 [41], 도 1 참조), 배경기술로 소득분석을 통해 고소득 집단에 차별적인 서비스를 제공하는 회사는 공공기관이 매년 수행하는 시세정보, 가구소득 또는 근로자 소득 등의 통계조사 결과를 데이터베이스에 저장하고, 회원 관리 부서에서 운영하는 자동화 시스템이 상기 데이터베이스에 저장된 관련 정보를 호출하는 방식으로 통계 데이터를 이용 한다고 기재하고 있는 점(문단번호 [2], [3] 참조) 등을 고려하면, 통상의 기술자로서는 구성요소 3의 소득추세선 데이터 가 소득추정 시스템의 외부 로부터 얻어지는 업종, 성에 따라 분류된 소득분포 통계와 같은 데이터임을 알 수 있고, 이 사건 특허발명의 명세서(문단번호 [89])의 소득추세선을 획득하여 상기 추세선에 대응되는 방정식을 생성 한다는 기재는 소득추세선 데이터를 획득하여 상기 추세선 데이터에 대응되는 방정식을 생성 을 의미하는 것임을 충분히 이해할 수 있으므로, 통상의 기술자가 이 부분 발명의 내용을 이해하거나 재현하는 데 어려움이 있다고 할 수 없다.

나) 이에 대하여 원고는, 소득추세선 데이터가 방정식이 정해진 후 그 방정식에 변수 값이 입력되어야 얻을 수 있는 것이라는 취지로 주장을 하나, 앞서 본 바와 같이 구성요소 3의 소득추세선 데이터 는 소득추세선(방정식)을 산출하는 데 필요한 데이터 를 의미하는 것이고, 원고의 주장과 같이 소득추세선(방정식)으로부터 얻어지는 데이터 로 해석되지 아니하므로, 원고의 위 주장은 이유 없다.

다) 따라서 구성요소 3의 소득추세선 데이터 에 관한 구성은 그 기재가 명확하고, 발명의 상세한 설명에 의해 뒷받침되며, 통상의 기술자가 명세서의 기재로부터 쉽게 실시할 수 있으므로, 3) 소득추세선 데이터를 근거로 방정식을 생성 하는 구성의 기재불비 여부

가) 이 사건 특허발명의 상세한 설명에는 업종 및 성별에 따른 소득분포 통계에 대한 소득추세선을 획득하여 상기 추세선에 대응되는 방정식을 생성 한다는 기재가 있고(문단번호 [89]), 위 추세선 이 추세선 데이터 를 의미하는 점은 앞서 본 바와 같으며, 추세선 데이터를 이용하여 추세선에 추세선 구축 대응되는 방정식을 생성하는 기술은 통상의 기술자가 이 사건 특허발명의 출원일 이전에 널리 이용되고 있었던 각종 통계 관련 소프트웨어(갑 제10호증의 1 내지 9의 Excel, 을 제3호증의 SAS, R, SPSS, MINITAB 등)를 통해 쉽게 실시할 수 있다. 또한 구성요소 3이 방정식 을 특정한 방정식으로 제한하고 있지 않고, 위 통계 관련 소프트웨어가 로그, 선형, 다항식, 지수 방정식 등 다양한 방정식을 생성하는 프로그램을 제공하고 있으며, 통상의 기술자로서는 필요에 따라 적합한 형태의 방정식을 사전에 선택할 수도 있다.

나) 따라서 구성요소 3의 소득추세선 데이터를 근거로 방정식을 생성 하는 구성은 그 기재가 명확하고, 발명의 상세한 설명에 의해 뒷받침되며, 통상의 기술자가 명세서의 기재로부터 추세선 구축 쉽게 실시할 수 있으므로, 4) 개인정보에 대응하는 평균소득에 대한 보정소득을 산출 하는 구성의 기재불비 여부

(1) 이 사건 특허발명의 상세한 설명에는, 소득추세선에 대응되는 방정식을 생성하고 개인정보를 상기 방정식에 적용하여 각 연령대별 보정소득을 산출할 수 있다 (문단번호 [89]), "업종 DB부는 업종분류에 따라 성별 및 일정 기준으로 구분된 연령대에 대한 평균소득을 산출하여 저장된 업종테이블을 포함 할 수 있고(문단번호 [88]), 추세선 데이터로부터 획득한 수학식 3에 따라 보정소득이 산출되며, 업종 DB부는 상기 보정소득을 상기 업종테이블에 부가하여 최종 업종테이블을 생성하게 된다 (식별번호 [90])는 기재가 있고, 일실시례로 아래와 같은 업종 테이블과 수학식 3이 기재되어 있다.

폭스바겐 투란 1.6 FSI 추세선

폭스바겐 투란 1.6 FSI 추세선

특히 낮은 범위의 가솔린 ​​동력화는 Euro4 배기 표준이 도입된 이후 더욱 모호해졌습니다. 힘과 토크는 일반적으로 종이에 충분하지만 연습은 더 잔인합니다. 가속 페달을 밟고 엔진이 반응할 때 자동차는 동력이 부족해 보입니다.

이러한 생각을 염두에 두고 실린더 연소실에 가솔린을 직접 분사하는 현대 엔진 기술에도 불구하고 나는 Touran에 들어갔다. 그것은 무엇입니까? 1.6 FSI는 어떻게든 중요한 차체를 관리하는 그라인더에 불과합니까? 실망시킬까요? 오히려 감동을 줄까요?

연습은 그 사이 어딘가에 있으며 두려움이 구체화되지 않는 것이 중요합니다. 물론 운전하는 동안 가솔린이 실린더에 어떻게 그리고 어떻게 들어가는지를 결정하는 것은 불가능하지만 엔진이 가솔린이라는 것만은 분명합니다. 키를 돌린 직후, 차갑거나 따뜻하거나 조용하고 조용하게 흐릅니다.

전자 장치가 부드럽고 눈에 띄지 않게 점화를 차단하고 소음이 자연스럽게 증가하고(6700rpm 이상) 약간 더 스포티한 엔진 색상을 얻을 때 최대 4500rpm의 회전 범위 전체에서 조용하게 유지됩니다. 엔진이 보여주는 대로 Polo에서는 실제로 스포티할 수 있지만 Touran에서는 다른 작업과 다른 임무가 있습니다. 우선, 그것은 폴로보다 더 많은 질량과 나쁜 공기 역학에 저항합니다.

빈 투란의 무게는 거의 XNUMX톤 반에 달하는데, 이것이 엔진이 고회전으로 가속하기 어려운 이유이기도 합니다. XNUMX단 변속기는 스포티함이 아닌 토크 곡선을 더 잘 활용하도록 설계되었습니다. XNUMX단 기어는 비교적 짧고, XNUMX단 기어는 상당히 긴데, 이는 이러한 유형의 자동차(리무진 밴)에서 흔히 볼 수 있습니다.

따라서 그러한 Touran은 적당한 주행을 위해 설계되었지만 그것이 천천히 주행했다는 것을 의미하지는 않습니다. 엔진은 이 XNUMX인승을 운전하기에 충분한 토크와 출력을 구축했을 때 중간 회전 범위에서 가장 잘 느껴집니다. 엔진 작동 방식은 여기에서 가장 분명합니다. 직접 분사를 사용하면 기술자는 열악한 연료 혼합 영역에서 성능을 달성할 수 있으며, 이는 직접적으로 낮은 연료 소비로 이어집니다.

14단 또는 100단 기어에서 XNUMX분의 XNUMX의 스로틀로 전동 Touran을 운전하는 한 소비량도 XNUMXkm당 XNUMX리터 미만입니다. 이것은 또한 FSI 기술의 모든 이점이 시내에서 운전하거나 운전대를 잡고 운전할 때 상실되고 소비량이 XNUMXkm당 XNUMX리터까지 증가할 수 있음을 의미합니다. 구할 수 있어야 한다는 뜻입니다.

Touran은 또한 잘 알려진 사실에 만족합니다. 넓음, 솜씨, 재료, XNUMX개(XNUMX열) 개별 착탈식 좌석, XNUMX번째 열에 XNUMX개(평평한) 좌석, 많은 유용한 상자, 많은 캔 공간, 좋은 그립, 효율적인(이 경우 반자동) 에어컨, 크고 읽기 쉬운 센서, 전체 공간의 매우 우수한 인체 공학 등.

(깨끗한) 완벽하지는 않지만 매우 가깝습니다. 좋은 조정 기능에도 불구하고 핸들 바는 여전히 상당히 높으며, 시동 후 습한 날씨에 창에 빠르게 김이 서립니다(다행히도 빠르게 자랍니다). 핸들 바는 플라스틱입니다. 그러나 이 중 어느 것도 그의 안위에는 영향을 미치지 않습니다.

유일한 주요 불만은 이 기술로 측정할 수 없다는 것입니다. Touran은 지나치게 단순하고 합리적인 디자인으로 특히 구별되며 매력이 부족합니다. 빅 골프는 감정적이지 않습니다. 하지만: 아마도 그는 그것을 원하지도 않을 것입니다.

추세선 구축

Statistics -> Regression Wizard -> Equation category : Standard curves -> Equation Name : Linear Curve .

추세 거래를 인식하는 방법 Pocket Option

시장 상황은 끊임없이 변화합니다. 추세 시장과 범위가 있는 시장을 구별할 수 있는 것이 중요합니다. 처음에는 약간의 어려움이 생길 수 있습니다. 오늘 기사에서 이 작업을 안내해 드리고자 합니다.

시장의 추세를 인식

추세는 위쪽과 아래쪽의 양방향으로 발전할 수 있습니다. 가격이 상승하고 더 높은 고점과 더 높은 저점을 형성할 때 우리는 상승 추세가 있다고 말합니다. 가격이 하락하고 고점과 저점이 낮아지면 하락 추세가 있습니다. 간단해 보이죠? 글쎄요, 문제는 추세가 그렇게 강하지 않을 때 시작됩니다. 상승세에도 가끔 가격이 추세선 구축 하락할 수 있습니다. 유사하게, 하락세 동안 가격은 때때로 더 높은 고점과 저점을 형성할 수 있습니다. 이 기간을 통합 시간이라고 합니다.

통합 영역은 지원 및 저항 범위를 만듭니다. 가격은 일반적으로 통합 후 추세선 추세선 구축 방향으로 움직이고 곧 이전 추세를 재개합니다.

추세를 식별하는 것은 차트 기간에 따라 다릅니다. 모범을 고려하십시오 AUDUSD 5분 및 10분 동안 아래 차트 양초 간격.

추세선이 있는 AUDUSD 5백만 차트

더 큰 기간을 선택할 때 통합 영역이 얼마나 좁아지는지 확인하십시오. 추세도 더 쉽게 관찰할 수 있습니다.

동일한 추세선이 있는 AUDUSD 10m 차트

추세에 따라 거래하는 방법

첫 번째 단계는 우리 뒤에 있습니다. 가격 차트에서 추세를 확인했습니다. 다음 작업은 거래 포지션을 입력하기 위한 최적의 포인트를 찾는 것입니다.

추세에 따라 거래하는 것이 좋습니다. 반대하는 것은 훨씬 더 위험합니다.

지지/저항 이탈

차트에 지지선과 저항선을 그리면 가격이 그 이상으로 움직이지 않는 것처럼 보입니다. 그러나 그것은 결국 일어날 것이고 당신은 이 순간을 당신에게 유리하게 사용할 수 있습니다. 캔들이 지지선이나 저항선을 돌파할 때 거래를 시작하세요.

가격은 상승 추세에서 저항을 깨뜨립니다.

지지/저항 반격

다시, 추세 및 통합 영역을 인식합니다. 그리다 지지 또는 저항 줄을 서서 가격을 관찰합니다. 추세선이 지지선이나 저항선을 교차하면 가격이 반등하고 이전 방향으로 계속됩니다. 지금이 거래를 시작하기에 좋은 순간입니다.

하락세 중 지지선 하락

시장의 추세를 식별할 수 있는 것은 가장 중요한 트레이더의 작업 중 하나입니다. 차트에서 가격의 고점과 저가를 결합하면 추세의 방향을 보여주는 추세선을 받게 됩니다.

추세에 따라 거래 Pocket Option 로켓 과학이 아니다

가격 추세선 구축 통합 기간이 발생하므로 주의하십시오. 지지선과 저항선을 그립니다. 가격이 그들을 돌파하거나 반등하는 순간을 찾으십시오. 그것들을 사용하여 거래 포지션을 입력하십시오. 그리고 추세에 따라 거래하는 것을 잊지 마십시오.

Pocket Option 무료 데모 계정을 제공합니다. 가상현금으로 제공되므로 추세선 구축 거래 실패 시 본인의 돈을 잃지 않습니다. 이것은 추세를 식별하고 거래하는 것을 연습할 수 있는 훌륭한 장소입니다. 라이브 계정으로 이동할 자신감이 생길 때까지 데모 계정을 사용하세요.

좋은 거래 하루 되세요!

위험 경고: 이 웹사이트에 나열된 회사에서 제공하는 거래 상품은 높은 수준의 위험을 수반하며 모든 자금의 손실을 초래할 수 있습니다. 잃을 여유가 없는 돈을 거래해서는 안 됩니다.

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