• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.25 no.1
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• pp.171-181
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• 2022

The real estate price index plays key roles as quantitative data in real estate market analysis. International organizations including OECD publish the real estate price indexes by country, and the Korea Real Estate Board announces metropolitan-level and municipal-level indexes. However, when the index is set on the smaller spatial unit level than metropolitan and municipal-level, problems occur: missing values. As the spatial scope is narrowed down, there are cases where there are few or no transactions depending on the unit period, which lead index calculation difficult or even impossible. This study suggests a supervised learning-based machine learning model to compensate for missing values that may occur due to no transaction in a specific range and period. The models proposed in our research verify the accuracy of predicting the existing values and missing values.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.25 no.1
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• pp.23-49
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• 2008

We test the hypothesis that the gradual diffusion of information across asset markets leads to cross-asset return predictability in Korea. And, the aim of this paper is related to forecast the stock market, business cycle index and industrial production by various indicators of economic activities in Korea. For this, our paper sets models and focuses on empirical test. The stock market on this month correlate with industries in Korea. The stock market doesn't lead to industries. The industries and macroeconomic variables have high correlation. We test that gradual diffusion of industrial information will predict stock market in Korea. For this, we analysis on possibility of Granger cause by VAR models between industries and stock market. As a result, 21 portfolios cause to Kospi statistically significance at 5%. Especially, the Beverage portfolio has bilateral Granger causality to Kospi. In case of Internet and Cosmetics portfolio, Kospi has unilateral Granger causality to it. The predictability of specific industries has a relation to Macroeconomic variables. What industrial portfolios predict to Business Coincidence Index? The only 6 industrial portfolios of 36 portfolios have a statistically significance at 10%. And, 9 portfolios have a statistically significance at 5%.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.44 no.3
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• pp.187-194
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• 2020

It is very important to forecast freight volume accurately to establish major port policies and future operation plans. Thus, related studies are being conducted because of this importance. In this paper, stepwise regression analysis and artificial neural network model were analyzed to compare the predictive power of each model on Gwangyang Port, the largest domestic port for coal and iron ore transportation. Data of a total of 121 months J anuary 2009-J anuary 2019 were used. Factors affecting coal and iron ore trade volume were selected and classified into supply-related factors and market/economy-related factors. In the stepwise regression analysis, the tonnage of ships entering the port, coal price, and dollar exchange rate were selected as the final variables in case of the Gwangyang Port coal volume forecasting model. In the iron ore volume forecasting model, the tonnage of ships entering the port and the price of iron ore were selected as the final variables. In the analysis using the artificial neural network model, trial-and-error method that various Hyper-parameters affecting the performance of the model were selected to identify the most optimal model used. The analysis results showed that the artificial neural network model had better predictive performance than the stepwise regression analysis. The model which showed the most excellent performance was the Gwangyang Port Coal Volume Forecasting Artificial Neural Network Model. In comparing forecasted values by various predictive models and actually measured values, the artificial neural network model showed closer values to the actual highest point and the lowest point than the stepwise regression analysis.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.14 no.3
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• pp.699-728
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• 2005

This article is basically an extension of Barten(1993), Brown et al. (1995), Holt and Bishop's(2002) price formation system. A new dynamic price formation system is attempted considering full rationality of the consumers' side. The underlying idea of the new dynamic price formation system is that consumers are rational and farsighted and thus consider past and future consumptions in addition to current consumption to accept the prices traders called. In an empirical application, the U.S. commercial fish demand data are particularly interesting to this analysis in which the species are over fished, including many of the most valuable species. Especially, the grouper-snapper complex are under management jurisdiction of the National Marine Fisheries Council. In the empirical section, it shows how to adapt the model to estimate the marginal values to consumers of commercial fisheries. Since it is conceived of regulations as inducing movements along the marginal value curves, it is of growing importance to regional and national policy makers who are confronted with competing claims on diminishing fish stocks by commercial fisheries interests. It performs well and shows the plausible signs and magnitudes of price flexibilities and interaction among species. It further contributes to the general methodology of applied economics.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.11
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• pp.59-70
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• 2013

As people invest most of their asset in real estate, there is high interest in changing in housing and real estate prices in the future for a digital economy. Various variables are affecting the housing and real estate market. Among them, four variables : households, productive population, interest rate and index price are chosen and analyzed representatively. This study is aimed to build decision model of apartment prices in Seoul empirically. From the analysis result the stock index is the only variable which is significant statistically to apartments in Seoul. From this study, the households and productive population show the same direction as shown in the previous studies before but not significant statistically. Among the independent variables, the stock index is chosen as a major variable of determinant of Seoul apartment price. From the result of the research, prediction of stock market should be preceded to forecast the movement of housing and real estate market in the future.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.630-632
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• 1998

본 논문에서는, Multi[le-Buffered a$\times$a Crossbar 수위치의 성능 분석 모형을 제안하고 스위치에 장착된 buffer 의 개수의 중가에 다른 성능 향상 추이를 분석하였다. buffered스위치 기법은 다수 데이터 패킷을 동시에 전송할 때 네트웍에서 발생되는 충돌문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방법으로 널리 알려져있다. 제안된 성능 예측 모형은 스위치 입력 단에 유입되는 데이터 패킷이 buffered 스위치 내부에서 전송되는 유형을 확률적으로 분석하여 수립되었다. 모형의 수학적 복잡도 해결을 위하여 확률 식 유도 과정 등에 steady state 개념을 도입하였다. 제안한 모형은 스위치 크기 및 스위치에 장착된 buffer의 개수와 무관하게 buffered a$\times$a 크로스바 스위치의 성능 예측을 가능케 하고, 나아가서 이들로 구성된 다층 연결 망의 성능 분석에 확대 적용이 가능하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구는 실효성 검증을 위하여 병행된 시뮬레이션 결과는 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이터와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다. 또한, 분석 결과 스위치에 소수의 버퍼를 장착했을 때, throughput이 크게 증가하지만, 네 개 이상의 버퍼를 장착되는 버퍼의 개수가 네 개 정도일 경우 가격 대 성능비가 우수한 것으로 추론되었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.2
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• pp.217-224
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• 2003

The volatility in the financial data is usually measured by conditional variance. Two main streams for gauging conditional variance are stochastic volatility (SV) model and autoregressive type approach (GARCH). This article is conducting comparative study between SV and GARCH through the Korean Stock Prices Index (KOSPI) data. It is seen that SV model is slightly better than GARCH(1,1) in analyzing KOSPI data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1156-1159
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• 2021

수도권을 중심으로 한 부동산 가격 상승이 지속적으로 진행되고 있다. 한국은행에서는 기준금리 인상으로 과열된 부동산 시장의 안정을 바라고 있다. 하지만 기준금리 인상이 부동산 시장에 미치는 영향이 크지 않다고 보는 시각도 많다. 이에 본 논문에서는 머신러닝과 딥러닝을 이용하여 서울 지역의 부동산 매매지수를 예측하고 기준금리를 추가 변수로 이용하여 결과를 비교하였다. 실험 결과 선형적으로 증가 중인 시장 특성상 전통적 모델인 선형회귀가 우수한 성능을 보였으며, 기준 금리를 변수로 추가한 경우 예측력이 근소하게 증가하였으나 그 영향은 크지 않음을 볼 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.200-203
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• 2008

최근 전력산업에서의 에너지 가격 및 공급과 수요의 변동, 그리고 기후의 변화에 의해서 부하 예측은 전력회사 경영방침 계획에 있어 중요한 요소가 되었다. 이 논문에서 전력계통의 최적 운용 계획을 위하여 우리가 제안한 기법은 다차원 분석이 가능한 3D 큐브 마이닝과 시간의 변화에 따른 패턴 예측이 가능한 캘린더 기반 시간 데이터 마이닝 기법이다. 이를 통하여 무선 부하 감시 시스템의 부하 데이터의 다차원 분석이 가능하고, 시간 변화에 따른 서로 다른 부하 패턴의 예측이 가능하도록 한다.

• The Korean Journal of Food And Nutrition
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• v.13 no.3
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• pp.221-225
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• 2000

서울,충북지역의 주부 590명을 대상으로 시판김치의 사용실태를 설문 조사한 결과는 다음과 같다. 시판김치의 구매는 30대에서 많았고 고졸의 경우에 많았다. 직업 유무, 월수입, 주거 및 가족형태는 시판 김치 이용과 유의적인 차이를 보이지 않았지만 연령과 교육수준에 따라서는 유의적인 차이(P<0.05)연령이 낮을수록, 교육수준은 높을수록 시판김치를 이용하는 것으로 나타났다. 시판김치의 선호도는 배추김치가 73.2%로 높게 나타났고, 시판김치 구매 장소는 주로 대형 수퍼마켓을 이용하였으며, 1회 구매분량은 3포기를 구맹하는 경우가 가장 많았다. 구매 이유는 편리하기 때문과 가사와 자녀로 시간이 부족하여 구매하는 경우가 많았다. 또한 어떻게 담그는지 몰라서 구매하는 경우도 있었다. 제품 선택 동기는 주로 구맹 경험에 의해서 시판결치를 구입하였다. 광고를 보고 구매하는 경우도 있었고 재료나 점원의 권유에 의해서 구매하는 경우도 있었다. 응답자들이 가장 맣이 지적한시판 김치으 개선점은 가격이었다. 가격이 비싸다고 생각하는 경구가 많았다. 그밖에 위생명, 맛의 다양성, 분량과 용기의 개선도 필요하다고 생각하는 경우가 있었다. 향후 시판김치 구매 여부에 대해서는 73.2%가 긍정적으로 응답하여 앞으로도 시판김치를 구매할것으로 나타났다. 이상의 결과를 보면 상품화 된 김치의 이용은 젊은 세대뿐만 아니라 교육수준의 향상에 의해 주부들의 라이프 스타일이 식생화에도 반영되기 때문에 계속증가할 것으로예측된다. 그러므로 본 연구의 결과를 토대로 하여 가격면, 위생면, 맛의 다양성, 분량과 용기 등에 있어서도 한 단꼐 개선된 고품질 김치의 생산이 요구된다고 볼 수 있다.