• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2005년도 종합학술대회
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• pp.147-153
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• 2005

최근 인터넷 쇼핑몰에서 상품을 구매하는 고객들에게 편의성과 효율성을 제공하기 위하여 구매자들의 선호도나 가격에 맞는 상품을 추천해 주는 연구들이 활발하게 진행되고 있지만추천된 상품들의 구매시점에 관한 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 적극적인 마케팅 일환으로 판매가격의 흐름을 시계열 패턴으로 분석하여 상품의 구매시점 정보를 제공하는 방안을 제안한다. 이를 위하여 과거의 판매 기록 데이터베이스에 있는 판매가격의 기준이 되는 패턴과 유사한 변화를 보이는 패턴을 정규화된 유사도로써 검색하고, 검색된 가격 패턴을 기준으로 미래의 가격 패턴의 변화를 분석하여, 미래 가격 패턴의 변화 폭에 따라 상품에 대한 구매시점을 제공한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권2호
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• pp.19-37
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• 2011

인터넷의 발달과 함께 온라인을 통한 상거래 활동은 급증해 왔다. 전자상거래 초기에 기존의 오프라인 업체들과 온라인 업체들 간의 가격수준 및 편차에 대한 연구들이 많이 이루어졌으나, 전자상거래가 활성화되고 성숙된 지금은 이러한 채널 유형별 비교보다는 전자상거래 업체들의 가격변화 행태에 대한 연구가 필요하다. 이에 따라 본 연구에서는 전자상거래 상에서 제품이 판매되기 시작한 시점부터 시간이 흐름에 따라 가격이 어떻게 변화하는지를 분석하였다. 가격비교 사이트로부터 가격자료를 수집하여 분석에 활용하였다. 이를 통해 시간이 흐를수록 최저가와 평균가격이 하락하는 것을 보였으며, 최고가는 시간이 흐를수록 오히려 상승하는 패턴을 보였다. 최고가의 상승에는 판매업체 수 증가가 양의 영향을, 출시 이후 기간이 음의 영향을 미치는 것을 보였으며 이 두 가지의 영향력에 따라 제품군별로 상이한 상승 패턴을 보였다. 또한, 제품군의 유형별로도 판매업체 수에 따라 상이한 가격변화 패턴을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.508-510
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• 2003

주식 가격의 결정은 시장 내 수요와 공급에 의해서 결정되며, 가격 변동은 일정한 패턴으로 움직인다고 가정한다. 이러한 패턴을 찾아내어 주식가격의 변동을 예측하는 분석 방법을 기술적 분석이라 한다. 기술적 분석에서는 수요.공급의 변화에 의해 추세가 변동되고, 모든 형태의 주가모형은 반복하려는 경향을 보인다고 가정한다. 이러한 가정하에 본 논문에서는 한국주가지수 200의 과거지수와 거래량을 분석하고, 일정한 패턴을 이용하여 미래의 지수를 예측하는 방법을 연구하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.491-494
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• 2004

최근 인터넷 쇼핑몰에서 상품을 구매하는 고객들에게 편의성과 효율성을 제공하기 위하여 구매자들의 선호도나 가격에 맞는 상품을 추천해 주는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 이러한 상품을 추천하는 연구들은 다양하게 발전하고 있지만 추천된 상품들의 구매시점에 관한 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 적극적인 마케팅 일환으로 상품을 구매할 시점을 추천해 주는 방안을 제안한다. 이를 위하여 과거의 판매 기록 데이터베이스에 있는 판매가격의 기준 시계열 패턴과 유사한 시계열 패턴을 정규화 변환된 유사도로써 검색한다. 검색된 과거 가격 패턴을 기준으로 미래 가격 패턴을 분석하여, 미래 가격 패턴의 변화에 따라 상품 구매시점을 추천한다. 또한 본 논문에서는 이러한 구매시점을 추천하는 상품 추천 시스템을 설계한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.11-20
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• 2007

인터넷 쇼핑몰에서 구매자들이 원하는 상품을 추천해 주는 연구들은 활발하게 진행되고 있지만, 상품의 구매시점 추천에 대한 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 논문에서는 구매자에게 상품의 구매시점을 추천해 줄 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해서 과거의 판매 기록으로부터 정규화 된 가격패턴 데이터베이스를 구축하고, 이로부터 가격패턴을 분석한 뒤, 앞으로의 가격 변화를 예측하여 구매자에게 제시한다. 또한 가격 변화에 영향을 미치는 요소들의 분석과 이 결과를 예측에 반영하기 위하여 회귀분석을 활용한다. 그리고 성능평가를 통하여 제안하는 방법의 활용 가능성이 높음을 보인다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.63-70
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• 2014

본 연구는 국토교통부에서 제공하는 아파트 실거래가자료를 이용하여 2006~2010년까지 5년간의 서울시 아파트실거래가 변화패턴을 시공간적으로 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 아파트별 평균 실거래가, 동별 평균 아파트 실거래가 자료를 위치정보자료와 연결하여 GIS데이터로 구축하였다. 분석방법으로는 먼저 공간보간기법 중 크리깅(kriging)을 이용하여 개별 아파트의 시기별/면적별 실거래가의 변화패턴을 분석하였다. 둘째 행정구역(행정동)별 아파트실거래가의 변화패턴을 분석하기 위해 단위 면적별 실거래가의 평균을 계산하여 Moran I 값으로 변환한 후 거래가격의 공간상의 군집도를 분석하였다. 이를 통해 시공간상의 분포패턴을 파악하고, 변화유형까지 유추할 수 있어 주택 및 지역정책에 기초자료로 활용할 수 있다. 시계열 자료를 바탕으로 종적인 변화패턴과 GIS를 이용한 횡적 변화패턴을 분석하기 때문에 아파트가격의 지역 불균형을 한눈에 살펴 볼 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.130-130
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• 2011

물은 인간생활에 없어서는 안될 필수재화이며 경제활동의 모든 생산활동에도 필요 불가결한 재화이다. 최근 기후변화로 인해 우리나라의 기후변화 패턴은 극한 홍수와 극한 가뭄을 경험하고 있다. 우리나라의 기상 패턴을 살펴보면 6-7년 주기로 극심한 가뭄이 발생하고 있다. 2009년 태백지역에서는 식수가 중단되는 극심한 가뭄을 경험한 바 있다. 기후변화로 인한 영향중 가뭄의 특성은 언제부터 가뭄이 발생한 것인지에 대한 판단이 어렵고 또한 갑작스러운 강우발생으로 가뭄이 해갈됨으로써 가뭄피해의 심각성을 인지하지 못하는 것이다. 따라서 가뭄에 대한 대응정책은 상대적으로 뒤로 미루어져왔다. 본 연구는 가뭄이 발생할 경우, 그 정도에 따라 물의 잠재가격 추정을 통해 가뭄이 미치는 사회경제적 피해와 파급효과를 분석하기 위한 모형과 결과를 제시하였다.

• 한국에너지공학회:학술대회논문집
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• 한국에너지공학회 1996년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.45-53
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• 1996

한전은 1995년 5월에 가격기능에 의한 수요관리 효과를 증진시키기 위하여 계절·시간대별 차등요금(이하 계시별 요금)을 대폭적으로 변경하였다. 본 연구는 이와 같은 요금구조 변경에 대한 수용가의 반응도 분석을 위한 것이다. 이를 위하여 요금구조 변경전인 95년 4월을 기준으로 1년후인 1996년 4월의 일반용(을) 및 산업용(병) 갑 및 을 종별에 대한 가격탄력성과 수용가의 부하패턴 변화를 측정하였다. 가격탄력성은 산술적 모형을 이용하면 산업평균 최대부하 시간대가 -0.0121, 중부하 및 경부하 시간대가 각각 -0.0788 및 -0.0012으로 산출되었다. 또한 회귀모형을 이용할 경우 최대부하 시간대가 -0.0126, 중부하 시간대가 -0.0018 및 최대부하 시간대가 0.0006로 나타났다. 한편 계시별 요금에 대한 수용가의 반응성은 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 계시별 요금이 피크시간대에 매우 낮으나 분명한 수요감소에 영향을 주고 있다. 둘째, 산업별로의 수용가의 반응성이 매우 다르다. 셋째, 상업용 수용가의 반응도가 매우 낮다. 넷째, 같은 가격탄력성은 수용가의 규모가 클수록 가격 변화에 대한 수용가의 반응성은 낮은 것으로 나타났다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제2권3호
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• pp.2-18
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• 1980

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.467-469
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• 2003

본 논문에서는 KOSIP 200선물을 예측하기 위한 시스템으로 과거의 자료를 사용하여 거래패턴과 그 변화 및 시장의 가격과 거래량의 패턴을 학습하며, 미래의 선물가를 예측하는 시스템으로 역전파 신경망(Backpropagation Neural Network)을 학습 알고리즘으로 하는 L2K시스템 실험과 다양한 입력데이터와 훈련데이터의 변화를 테스트 하여 최적의 네트워크 구성하여 정확도를 향상 시켰다.