• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 2005.11a
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• pp.147-153
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• 2005

When a customer wants to buy an item at the Internet shopping mall, one of the difficulties is to decide when to buy the item because its price changes over time. If the shopping mall can be able to recommend appropriate buying points, it will be greatly helpful for the customer. Therefore, in this presentation, we propose a method to recommend buying points based on the time series analysis using a database that contains past prices data of items. The procedure to provide buying points for an item is as follows. First, we search past time series patterns from the database using normalized similarity, which are similar to the current time series pattern of the item. Second, we analyze the retrieved past patterns and predict the future price pattern of the item. Third, using the future price pattern, we recommend when to buy the item.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.16 no.2
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• pp.19-37
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• 2011

With the advancement of Internet, electronic commerce has rapidly expanded and considered as a major retail channel. In the early days of the Internet, many studies compared offline and online stores on their price level and dispersion. Since e-commerce is considered matured, we need to see price change behavior in e-commerce rather than comparing it with traditional channels. Thus, this study investigated the trend of price changes in e-commerce. The data that was gathered from a price comparison site also contained six product categories. The decrease in minimum and average price was identified and the increase in maximum price was also identified. The critical factors in the increase of maximum price are number of sellers (positive effect) and the time span after a product was released (negative effect). The differences in price changes between product categories were also investigated.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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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.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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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.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.12 no.6
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• pp.11-20
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• 2007

Even though much research has been performed to recommend favorite items to the buyers in the internet shopping mall, to the best of our knowledge. it is hard to find previous research on the recommendation of buy points. In this paper, we propose a method which can be used to recommend buy points of an item to the buyers. To do this, a database containing normalized price patterns is constructed from the archive of past prices. Then, the future price pattern is retrieved from the database based on the similarity. Here, regression analysis is used to find and analyze the elements that affect the price. We also present performance results showing that the proposed method can be useful for shopping malls.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.22 no.1
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• pp.63-70
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• 2014

This study is to analyze impact of geography and timing on the real transactions prices of apartment complexes in Seoul using data provided by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport. The average real transactions and location data of apartment complex was combined into the GIS data. First, the pattern of apartment real transaction price change by period and by area was analyzed by kriging, the one of the spatial interpolation technique. Second, to analyze the pattern of apartment market price change by administrative district(administrative 'Dong' unit), the average of market price per unit area was calculated and converted to Moran I value, which was used to analyze the clustering level of the real transaction price. Through the analysis, spatial-temporal distribution pattern can be found and the type of change can be forecasted. Therefore, this study can be referred as of the base data research for the housing or local policies. Also, the regional unbalanced apartment price can be presented by analyzing the vertical pattern of the change in the time series and the horizontal pattern of the change based on GIS.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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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.

• Proceedings of the Korea Society for Energy Engineering kosee Conference
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• 1996.10b
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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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• v.2 no.3
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• pp.2-18
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• 1980

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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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.