• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 1999년도 추계학술대회
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• pp.331-340
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• 1999

국제원유가격의 변동은 세계 각국의 경제에 상당한 영향을 미치고 있다. 이러한 원유가격의 변동을 정확히 예측하기 위해서는 원유가격 변동요인의 정립이 필히 요구된다. 본 연구에서는 전통적으로 원유가격의 중요한 변동요인으로 알려져 있는 OPEC의 원유생산량과 걸프전쟁 이후 주요한 국제원유가격 변동요인으로 알려져 있는 OPEC의 원유생산량과 걸프 전쟁 이후 주요한 국제원유가격 변동요인으로 주목받고 있는 미국의 원유재고량의 영향과 역할을 공적분(Cointegration) 모형과 오차수정모형(Error-Correction Model)을 통해 분석하였다. 분석결과, 원유생산량과 더불어 원유재고량도 원유가격의 중요한 변동요인으로 작용함을 알 수 있었다. 장·단기 탄력성의 경우, 원유생산량의 생산탄력성은 단기에 비해 장기에 더 탄력적으로 나타났으며 장기에는 원유재고량의 변동이 생산량의 변동보다 오히려 원유가격에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 원유가격은 첫해에서 나타난 불균형을 대략 12%의 조정속도로, 장기균형으로 조정됨을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.170-177
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• 2017

제주지역 토지가격은 연일 기록적인 상승세를 나타내고 있다. 그리고 이러한 현상은 지역 주민들에게 부동산 구매에 대한 실질적인 어려움을 유발할 뿐만 아니라, 심리적 박탈감을 불러일으키고 있다. 이에 본 연구는 지속적으로 상승하고 있는 제주지역 토지가격 안정화를 위한 방안을 검토하기 위하여 제주지역의 토지 가격 상승에 영향을 주고 있는 요인들을 분석하고, 이를 토대로 제주지역 토지가격 안정화를 위한 지역단위 정책 대안을 제시하고자 하였다. 연구 결과 '물가상승률', '금리', '인구 수' 등 7개의 변수를 포함한 토지가격 예측 모형을 개발하였다. 모형에 의하면 제주지역 토지가격은 지속적으로 가파르게 상승될 것으로 추정되며, 2020년에는 2015년 토지 실거래가의 1.7배 수준으로, 2025년에는 3배 수준으로 증가하는 것으로 예측되었다. 다만 각 변수의 연평균 증가율을 적용하여 토지가격을 추정하였기 때문에 각 변수의 변화에 따라 실제 가격과 오차가 발생할 수 있으나, 모형에 포함된 변수의 최근 변화 추세를 고려할 때 향후 지속적으로 토지가격이 가파르게 상승할 것이라는 점에서는 이견이 없을 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 연구 결과를 바탕으로 '입도 관광객 수 관리를 위한 관광정책 수립', '개발행위 허가 기준 강화'의 정책 대안을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 두 가지 정책은 지역주도로 시행이 가능한 바, 국가단위 제도 변화에 비해 효과가 미약할 수 있으나 지역 차원에서 토지가격 안정화를 위한 노력을 지속한다는데 의의가 있다고 할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권11호
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• pp.383-391
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• 2017

본 연구는 2003~2014년 기간 동안 원유, 동, 그리고 밀 선물시장에서 투기거래자들의 투자심리와 가격 움직임 간의 관계를 그랜저(Granger) 인과관계검정을 사용하여 분석하였다. 분석 결과, 대체적으로 각 선물시장에서 투기거래 포지션은 수익률을 예측하는데 도움이 되지 못했으며, 역으로 시장수익률이 투자자들의 투자심리에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 가격상승기와 재상승 후 완만한 하락기에서 더욱 두드러진 경향을 보였다. 한편, 원유 및 동 선물시장의 가격하락기에서는 투자심리지수 변화가 양(+)의 방향으로 수익률을 예측하는 것으로 나타났는데, 이는 가격하락기에는 투자심리가 악화됨에 따라 가격의 하락폭이 더욱 확대되는 현상에 부합하는 결과이다. 투기거래 포지션이 시장가격에 미치는 영향은 뚜렷하지 않으므로 선물시장의 투기거래에 대한 정책당국의 과도한 규제는 바람직하지 않으나, 가격하락기에는 투기거래자들의 매도거래나 지수거래자들의 포지션 청산이 가격하락을 더욱 부추길 수도 있으므로 포지션 제한을 강화하는 등의 적절한 대책이 강구될 필요가 있다.

• 정보관리학회지
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• 제24권2호
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• pp.123-141
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• 2007

주시가격을 예측하는 것은 주식 가격 변동에 영향을 미치는 많은 요인과 요인 간의 상호작용에 기인하여 매우 어렵다고 알려져 있다. 이 연구는 어떤 회사에 대한 좋은 기사는 그 회사의 주식가격을 오르도록 영향을 미칠 것이고 나쁜 기사는 그 반대의 작용을 할 것이라는 가정에서 시작했다. 여러 회사들에 대한 기사와 그 회사의 주식가격이 기사가 공개된 후에 어떻게 변했는가에 대한 분석을 통하여 위 가정이 맞는 것을 확인했다. 즉 기사의 내용을 기사에 나온 회사에 대하여 호의적인지 아닌지 신뢰성 있게 분류하는 방법이 있다면 어느 정도의 주식 가격 예측은 가능할 것이다. 많은 기사를 일관적으로 빨리 처리하기 위하여 상장회사에 대한 기사를 자동 분석하는 다단계 뉴스 분류시스템을 개발한 후 성능을 확인하여 자동 시스템이 무작위로 주가 변동을 예측했을 경우보다 높은 정확률을 보이는 것을 확인했다.

• 한국산림과학회지
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• 제98권3호
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• pp.284-289
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• 2009

이 논문은 VAR 모형과 계량경제모형으로 섬유판 수요를 추정하고 예측정확성을 비교하였으며, VAR 모형을 이용하여 섬유판 수요의 분산분해와 충격반응을 분석하고, 섬유판 수요를 예측하였다. VAR모형은 소비량, 자체가격, 건설업총생산의 시차변수와 더미변수로 구성되어 있고, 계량경제모형은 자체가격, 비목재가격, 건설업총생산, 더미변수로 구성되어 있다. 더미변수는 1990년대 말에 발생한 구제금융의 영향을 반영하였다. 결과에 의하면 섬유판 수요예측은 VAR모형이 계량경제모형보다 더 효율적이다. VAR모형을 이용하여 섬유판 수요의 분산을 분해한 결과에 의하면 섬유판 최종소비처의 산출수준을 나타내는 건설업총생산의 변화가 약 12개월 후에 섬유판 수요변화의 약 50%를 설명하고, 자체가격의 변화가 약 30%를 설명하는 것으로 나타났다. 즉 건설업총생산이 자체가격보다 섬유판 수요에 더 큰 영향을 미친다. 한편 건설업총생산의 충격에 대한 섬유판 수요의 반응은 12개월 동안 서서히 감소하는 반면에 자체가격의 충격에 대한 반응은 6개월이 지나면 거의 사라진다. 즉 건설업총생산이 자체가격보다 섬유판 수요에 더 오래 영향을 미친다. VAR모형을 이용하여 예측한 섬유판의 수요는 건설투자의 증가로 인하여 연평균 약 1.4%씩 증가하여 2010년에 약 220만$m^3$, 2015년에 약 240만$m^3$가 될 것으로 예상된다.

• 서비스연구
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• 제14권1호
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• pp.27-43
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• 2024

중고차 시장에서 온라인 플랫폼 서비스의 시장 점유율은 지속적으로 증가하고 있다. 또한 중고차 온라인 플랫폼 서비스는 서비스 이용자에게 차량의 제원, 사고 이력, 점검 내역, 세부 옵션, 그리고 중고차의 가격 등을 공개하고 있다. 2023년 현재 국내 자동차 시장에서 SUV 차종의 신차 점유율은 50% 이상으로 확대되었으며, 하이브리드 차종은 신차 판매량이 지난해에 비해 두 배 이상 증가하였다. 이에 따라 이들 차종은 국내 중고차 시장에서도 인기를 끌고 있다. 기존 연구는 전체 차량 또는 브랜드별 차량을 대상으로 머신러닝 모델을 실행하여 중고차 가격 예측 모델을 제안하였다. 반면 국내 자동차 시장에서 SUV와 하이브리드 차종의 인기는 매년 상승하고 있으나, 이들 차종을 대상으로 중고차 가격 예측 모델을 제안한 연구는 찾기 어려웠다. 본 연구는 국내 시장에서 자국 브랜드가 생산한 세단, SUV, 그리고 하이브리드 차종을 대상으로 차량 제원과 옵션, 총 72개의 특성을 활용하여 이들 차종별 가장 우수한 중고차 가격 예측 모델을 선정하였다. 이를 위해 특성 선택으로 Lasso 회귀 모델을 활용하여 특성을 선별한 후 동일 샘플링으로 앙상블 모델을 실행하였다. 그 결과 모든 차종에서 최우수 모델은 CBR 모델로 선정되었으며, 차종별 최우수 모델을 대상으로 Tree SHAP Value의 시각화를 실행하여 특성의 기여도 및 방향성을 확인하였다. 본 연구의 시사점으로 온라인 플랫폼 서비스를 이용하는 매매관계자에게 차종별 중고차 가격 예측 모델을 제안하고 특성의 기여 수준과 방향성을 확인함으로써 이들 간 정보의 비대칭으로 야기된 문제 해결에 지원이 될 것으로 기대한다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 1999년도 추계 학술대회 발표논문집(한국기술혁신학회)
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• pp.333-340
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• 1999

국제원유가격의 변동은 세계 각국의 경제에 상당한 영향을 미치고 있다. 이러한 원유가격의 변동을 정확히 예측하기 위해서는 원유가격 변동요인의 정립이 필히 요구된다. 본 연구에서는 전통적으로 원유가격의 중요한 변동요인으로 알려져 있는 OPEC의 원유생산량과 걸프전쟁 이후 주요한 국제원유가격 변동요인으로 주목받고 있는 미국의 원유재고량의 영향과 역할을 공적분(Cointegration) 모형과 오차수정모형(Error-Correction Model)을 통해 분석하였다. 분석결과, 원유생산량과 더불어 원유재고량도 원유가격의 중요한 변동요인으로 작용함을 알 수 있었다. 장·단기 탄력성의 경우, 원유생산량의 생산탄력성은 장기에 비해 단기에 더 탄력적으로 나타났으며 원유재고량의 재고탄력성은 단기에 비해 장기에 더 탄력적으로 나타났으며 장기에는 원유재고량의 변동이 생산량의 변동보다 오히려 원유가격에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 원유가격은 첫해에서 나타난 불균형을 대략 12%의 조정속도로, 장기균형으로 조정됨을 알 수 있었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제14권2호
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• pp.475-491
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• 2005

공업용수 수요량 예측방법으로 현재 사용되고 있는 부지면적원단위법의 문제점을 분석하고 이에 대한 대안으로 수요함수를 이용하는 방법을 분석한다. 실제 조사 자료인 산업 총조사보고서의 자료와 비교하면 최근의 공업용수 수요량은 부지면적 원단법의 수요량 예측치보다는 본 연구에서 사용한 수요함수를 이용하여 추정한 수요량 예측치가 훨씬 더 정확하게 추정되었음을 보여준다. 그리고 가격 변화에 따른 수요량 변화 효과가 상당함을 보이고 있으므로 공업용수 수요량 관리를 위한 가격정책의 유효성을 보여준다. 따라서 향후 공업용수 수요량 추정에서는 부지면적원단위법보다는 용수 가격 및 산출량 등 경제적인 변수를 고려한 수요함수를 이용하는 것이 바람직하다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2917-2932
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• 2018

우리나라 식생활에 밀접한 관련을 가지고 있는 채소인 양파의 수급불균형 해결을 위한 생산량 예측 모형 개발의 노력이 많은 연구를 통해 이뤄지고 있다. 하지만 양파의 수확기와 저장 가능성을 고려해 봤을 때 생산량 예측만으로는 수급불균형 해결이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양파의 생산량 정보와 가격의 다양한 요인이 포함되어 있으며 일상에서 쉽게 접할 수 있는 인터넷 기사를 이용하여 가격 예측을 위한 감성사전을 구축하고자 한다. 양파 기사는 2012년부터 2016년까지의 데이터를 사용하였고 도매시장 가격을 통한 문서구분을 통해 4가지 TF-IDF를 비교하여 적합한 TF-IDF를 사용하였다. 분석을 위하여 분할적 군집분석 중 k-means 군집, 밀도기반군집(DBSCAN; density based spatial cluster applications with noise), 가우시안혼합분포군집(GMM; Gaussian mixture model) 군집을 통하여 가격에 대한 긍정/부정 단어를 구분한 결과 GMM 군집이 의미 있는 긍정, 부정, 무정의 3개의 사전으로 구성되었다. 구축된 사전의 합리성을 비교하기 위하여 가격 상승 기사와 가격 하락 기사의 분류에 로지스틱 회귀분석을 적용한 결과 85.7%의 정확도로 구축된 사전의 합리성을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.592-595
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• 2021

양자 알고리즘인 그루버나 쇼어 알고리즘에 의해 현존하는 암호 체계들이 무너질 수 있으며, 블록체인 네트워크를 기반으로 타원곡선 암호 및 타원곡선 전자서명을 사용하는 암호화폐의 안전성 또한 위협받고 있다. 따라서 암호화폐에도 양자 컴퓨터에 대한 대응책이 필요하다. 본 논문에서는 시계열 예측에 적합한 순환형 신경망을 활용하여 양자 저항성을 가지는 암호화폐들의 가격을 예측하고 분석한다. 데이터가 부족하였으나 학습 결과 0.005 이하의 손실을 달성하였으며, 최근 15일의 데이터를 통해 예측한 결과, 모두 소폭 상승할 것으로 나타났다. 향후에는 더 많은 데이터를 통해 더 정확한 예측이 가능한 신경망을 설계하고 다양한 양자 관련 이슈들을 참고하여 분석을 수행하고자 한다.