• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.118-129
• /
• 2022

The purpose of this report is to study a strategic model of promotion activities through various analysis and sales forecasting by selecting wearable products for domestic online companies and collecting sales data. For data analysis, various algorithms are used for analysis and the results are selected as the optimal model. The gradation boosting model, which is selected as the best result, will allow nine independent variables to be entered, including promotion type, price, amount, gender, model, company, grade, sales date, and region, when predicting dependent variables through supervised learning. In this study, the review values set as dependent variables for each type of sales promotion were studied in more detail through the ensemble analysis technique, and the main purpose is to analyze and predict them. The purpose of this study is to study the grades. As a result of the analysis, the evaluation result is 95% of AUC, and F1 is about 93%. In the end, it was confirmed that among the types of sales promotion activities, value-added benefits affected the number of reviews and review grades, and that major variables affected the review and review grades.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.27 no.11
• /
• pp.147-155
• /
• 2022

In this study, we developed a system to dynamically balance a daily stock portfolio and performed trading simulations using gradient boosting and genetic algorithms. We collected various stock market data from stocks listed on the KOSPI and KOSDAQ markets, including investor-specific transaction data. Subsequently, we indexed the data as a preprocessing step, and used feature engineering to modify and generate variables for training. First, we experimentally compared the performance of three popular gradient boosting algorithms in terms of accuracy, precision, recall, and F1-score, including XGBoost, LightGBM, and CatBoost. Based on the results, in a second experiment, we used a LightGBM model trained on the collected data along with genetic algorithms to predict and select stocks with a high daily probability of profit. We also conducted simulations of trading during the period of the testing data to analyze the performance of the proposed approach compared with the KOSPI and KOSDAQ indices in terms of the CAGR (Compound Annual Growth Rate), MDD (Maximum Draw Down), Sharpe ratio, and volatility. The results showed that the proposed strategies outperformed those employed by the Korean stock market in terms of all performance metrics. Moreover, our proposed LightGBM model with a genetic algorithm exhibited competitive performance in predicting stock price movements.

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.12 no.2
• /
• pp.163-184
• /
• 1995

본 논문은 금융실명제가 기업에서 발표하는 회계학적 이익정보에 대한 주식가격의 변화에 미치는 영향을 분석하였다. 이는 금융실명제실시 이후에는 기업에서 창출해 내는 기업이익이 진정한 이익에 보다 더 접근을 할 것이라 예상과 채무분석가의 기업이익에 대한 예측치는 진정한 이익에 대한 예측치이므로 금융실명제 실시 이후에는 예측오차가 감소할 것이다는 일반적 예상을 검증하기 위한 것이다. 본 논문은 먼저 1992년과 1993년 12월 결산기업에 대하여 비기대이익을 계산하여 두 해에서의 차이를 분석하였고, 계산된 비기대이익과 기업이익 공시시점에서의 비정상수익율과의 관계를 회귀분석을 통하여 분석하였다. 채무분석가의 예측치로서 대우경제연구소에서 1992년과 1993년 12월에 각각 발표한 각 상장기업의 이익에 대한1992년 및 1993년의 예상치를 각각 년도의 예상기업 이익으로 사용하고 실제로 1993년과 1994년 초에 공시되는 기업이익과의 차이를 조사하였다. 비정상수익율의 계산은 시장위험조정모형과 시장조정모형을 사용하였고 일별수익율에 의하여 측정하였다. 사건 시점은 주주총회 일을 중심으로하여 여러 사건 기간을 택하여 분석을 하였다. 실증적 분석 결과를 보면, 전체표본을 대상으로한 재무분석가의 추정치에 의하여 계산된 비기대이익의 분산이 금융실명제 실시 이후가 실시 이전에 비하여 더 크게 나타났다. 이러한 결과는 금융실명제의 실시로 인하여 재무분석가의 예측이 오히려 더 부정확하게 나타난 것이라 할 수 있다. 이러한 결과는 실명제 실시에 따라서 기업이익예측에 대한 불확실성이 더 증가를 하여 기업이익 공시시점에서의 비기대이익의 측정에서의 오차가 오히려 증가하였다는 것을 알 수 있다. 그러나 전체표본을 소그룹으로 나누어서, 1부에 속한 기업들과 대형 주기업들을 대상으로한 분석에서는 이 두 소그룹에 속한 기업들이 각각 금융실명제실시 이후가 금융실명제 실시 이전보다 비기대이익의 분산이 작게 나타났다. 이러한 결과는 1부에 속한 기업들과 대형주기업들에서 는 금융실명제실시로 채무분석가들의 이익 예측치가 더 정확성을 지니게 된 것으로 해석된다. 이익반응계수의 추정에서 예상했던 바와는 반대로 금융실명제 실시 이후에 계수의 크기가 오히려 감소하였다. 소그룹으로 나누어서 분석한 결과도 마찬가지였다. 금융실명제 실시가 기업회계이익에 미친 영향은 비기대이익의 측정을 통하여 일부 가설과 일치하는 결과를 얻었고, 이익반응계수의 측정에서는 가설과 일치하는 결과를 얻지 못하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.29 no.2
• /
• pp.51-59
• /
• 2024

This study examines the relationship between the release of the news and the individual stock returns. Investors utilize a variety of information sources to maximize stock returns when establishing investment strategies. News companies publish their articles based on stock recommendation reports of analysts, enhancing the reliability of the information. Defining release of a stock-recommendation news article as an event, we examine its economic impacts and propose a binary classification model that predicts the stock return 10 days after the event. XGBoost and LightGBM models are applied for the study with accuracy of 75%, 71% respectively. In addition, after categorizing the recommended stocks based on the listed market(KOSPI/KOSDAQ) and market capitalization(Big/Small), this study verifies difference in the accuracy of models across four sub-datasets. Finally, by conducting SHAP(Shapley Additive exPlanations) analysis, we identify the key variables in each model, reinforcing the interpretability of models.

• Knowledge Management Research
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.71-85
• /
• 2021

The purpose of this study is to find out which artificial intelligence methodology is most suitable for creating a foreign exchange rate prediction model using the indicators of bond market and interest rate market. KTBs and MSBs, which are representative products of the Korea bond market, are sold on a large scale when a risk aversion occurs, and in such cases, the USD/KRW exchange rate often rises. When USD liquidity problems occur in the onshore Korean market, the KRW Cross-Currency Swap price in the interest rate market falls, then it plays as a signal to buy USD/KRW in the foreign exchange market. Considering that the price and movement of products traded in the bond market and interest rate market directly or indirectly affect the foreign exchange market, it may be regarded that there is a close and complementary relationship among the three markets. There have been studies that reveal the relationship and correlation between the bond market, interest rate market, and foreign exchange market, but many exchange rate prediction studies in the past have mainly focused on studies based on macroeconomic indicators such as GDP, current account surplus/deficit, and inflation while active research to predict the exchange rate of the foreign exchange market using artificial intelligence based on the bond market and interest rate market indicators has not been conducted yet. This study uses the bond market and interest rate market indicator, runs artificial neural network suitable for nonlinear data analysis, logistic regression suitable for linear data analysis, and decision tree suitable for nonlinear & linear data analysis, and proves that the artificial neural network is the most suitable methodology for predicting the foreign exchange rates which are nonlinear and times series data. Beyond revealing the simple correlation between the bond market, interest rate market, and foreign exchange market, capturing the trading signals between the three markets to reveal the active correlation and prove the mutual organic movement is not only to provide foreign exchange market traders with a new trading model but also to be expected to contribute to increasing the efficiency and the knowledge management of the entire financial market.

• Journal of the KSME
• /
• v.26 no.5
• /
• pp.394-397
• /
• 1986

과거에는 정기적인 진단으로 인력 및 장비의 손실 등 여러 가지 낭비를 초래해 왔으나, 설비기 계에 대하여 진동에 의한 예측검사를 함으로써 생산전체의 공정, 품질관리, 신뢰성, 인명의 안 전등의 측면에서도 많은 효율을 기대할 수 있다. 또한 고도의 컴퓨터 시스템을 이용하여 소프 트웨어의 개발이 다양화 되면, 보다 저렴한 가격으로 진단을 해나갈 수 있을 것이다. 현재 우 리나라의 형편을 살펴보면 설비진단에 대한 이상진동의 현상과 이상판별기준 및 데이터가 축적 되어 있지 않은 실정이다. 설비진단기술을 보다 발전시켜 나가기 위해서는 설비진단을 할 수 있는 기기의 개발이 시급하며 이를 전문적으로 다룰 수 있는 전문용역회사를 창출하여 각종 플 랜트의 정기적인 점검 및 예측점검을 시도해 나가는 것이 바람직한 방향이라 사료되며 또한, 이를 위하여서는 각종 데이터의 정립 및 전문기술 인력의 양성에 온 힘을 기울여아 할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.778-780
• /
• 2017

적절한 주택공급 및 주택정책을 위해서는 인구 및 가구 구조의 변화에 따른 주택수요의 예측의 정확성이 요구되고 있다. 본 연구에서는 기존 주택수요 예측에 있어서의 DB의 문제점들을 살펴보고 개선방안 및 빅데이터를 활용할 수 있는 DB 구축방안을 제시하였다. 향후, 기존에 활용되지 않고 있는 주택공시가격, 건축물대장, 가계동향조사, 인구주택 총조사 등을 활용하여 주택수요를 분석할 수 있도록 파일럿시스템을 개발하여 타당성을 검토할 예정이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2009.07a
• /
• pp.642_643
• /
• 2009

초전도 동기모터는 공심형의 구조로 인하여 3차원적인 해석을 수행해야 정확한 출력 특성을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 3차원 유한요소해석을 통하여 초전도 동기모터의 역기전력을 산정하고, 이를 이용하여 부하에 따른 효율, 역률, 부하각, 고정자 전류 등을 예측하여 적합한 설계안을 도출하고자 한다. 특히 계자코일에 사용되는 고온초전도 선재의 가격이 현재 3~4 만원/m 정도로 고가이므로, 코일의 턴수를 변화시키면서 역기전력을 계산하여 적정 설계안을 도출하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.196-200
• /
• 2006

인터넷의 보급으로 인해 Tele Marketing과 Direct Marketing을 주로 하던 보험업의 시장 환경은 on-line판매라는 새로운 판매 채널을 크게 변하였다. 보험업의 경우 인터넷의 도입으로 인해 보험소비자는 가격 및 상품 정보를 보다 쉽게 획득할 수 있고, 비교 견적을 통하여 자신에게 보다 합리적인 의사결정을 할 수 있다. On-line 환경의 급진전에 따른 자동차 보험시장에서 후발주자에 해당하는 on-line 자동차 보험 회사의 급격한 고객 확대는 주목할 변화이다. 따라서 off-line 보험시장을 대체할 수 있는 on-line 보험의 성장 가능성 예측이 중요하다. 본 연구에서는 on-line 자동차 보험사에 대한 분석과 통계자료를 바탕으로 시스템 다이내믹스 기법을 이용하여 on-line 자동차 보험의 성장에 대해 분석 해 보았다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
• /
• v.15 no.3
• /
• pp.119-126
• /
• 1998

유리섬유 강화 열가소성 복합재료는 고상성형법에 의해 저렴한 가격으로 큰 부피의 제품의 제조에 널리 사용될 수 있어 아주 좋은 전망을 가지고 있다. 그러나 이러한 재료의 성형성이나 재료거동의 특성은 아직 잘 파악되지 않았다. 본 연구의 주안점은 이러한 재료의 단순 굽힘에서의 굽힘성형성을 연구하는데 두었다. 실험에 사용된 재료는 임의의 방향으로 위치한 유리섬유를 중량비로 20 %, 35 %, 40 % 함유한 폴리프로필렌이다 굽힘시험은 75 $^{\circ}C$에서 150 $^{\circ}C$ 사이의 온도에서 25 $^{\circ}C$ 씩 증가하면서 행했고, 편치속도는 2.54 mm/sec와 0.0254 mm/sec에서 행했다. 단순 굽힘시험에서 측정된 굽힘성형성은 해석적 모델로 예측한 결과와 비교하였다. 실험결과와 예측결과가 비교적 잘 일치함을 보였으며, 굽힘성 map으로써 성형 온도와 펀치반경의 좌굴에 대한 효과를 가시화 함은 물론 좋은 성형조건을 선정할 수 있는 좋은 도구로써 나타내었다.