• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.118-129
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• 2022

본 논문에서는 국내 온라인 기업의 Wearable 제품을 선정하고 판매 데이터를 수집해 다양한 분석과 매출 예측을 통해 판촉 활동의 전략 모델을 연구하는 데 목적이 있다. 데이터 분석을 위해 여러 가지의 알고리즘을 사용하여 분석할 것이며, 최상의 모형으로 결과를 선택할 것이다. 최상의 결과로 선택된 모형인 Gradient Boosting 모델은 지도학습을 통해 종속변수 예측에 있어서 판촉 유형, 가격, 판매 수량, 성별, 모델, 판매경로, 제품 성능, 판매 날짜, 지역 등 9개의 독립변수를 투입할 수 있게 된다. 본 연구에서는 판매촉진 유형별로 종속변수로 설정된 리뷰 값을 앙상블 분석 기법을 통해 더욱더 세부적으로 학습하고 분석 및 예측이 주목적이며, 판매촉진 활동을 통한 고객에게 할인 혜택을 주어질 경우와 주어지지 않을 경우에 리뷰 평점을 연구하는 데 목적이 있다. 분석 결과로 본다면 평가 결과는 AUC 95% 수준이며, F1도 93% 정도이다. 결국 판매촉진 활동 유형 중 가치 부가 혜택이 리뷰 수와 리뷰 평점에 영향을 준다고 것을 확인할 수 있었으며, 주요 변인들이 리뷰와 리뷰 평점의 영향을 준다는 것도 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.147-155
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• 2022

본 연구에서는 그래디언트 부스팅 기계학습과 유전 알고리즘을 이용하여 일별 주식 포트폴리오를 동적으로 구성하는 시스템을 구축하고 트레이딩 시뮬레이션을 통해 성능을 분석하였다. 이를 위해 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 종목들의 가격 데이터 및 투자자별 거래정보를 포함한 다양한 데이터를 수집하고, 전처리 과정과 변수가공을 통해 학습-예측에 이용될 변수들을 생성하였다. 첫 번째 실험에서는 예측정확도와 정밀도, 재현율 및 F1 점수 등 네 가지 지표를 활용하여 그래디언트 부스팅 기법들(XGBoost, LightGBM, CatBoost)의 성능을 비교 평가하였다. 두 번째 실험에서는 전 단계에서 선택된 LightGBM과 유전 알고리즘을 적용하여 상장 종목들의 일별 수익 여부를 학습-예측하였다. 그리고 예측된 수익 발생확률을 바탕으로 종목을 선별하여 트레이딩 시뮬레이션을 시행하고, CAGR, MDD, 사프지수 및 변동성 측면에서 코스피, 코스닥 지수와의 성능을 비교 평가하였다. 분석 결과, 제안된 전략들 모두 네 가지 성능평가 지표상에서 시장 평균을 넘어서는 것으로 나타났으며, 그래디언트 부스팅과 유전 알고리즘의 결합이 주식 가격 예측에 효과적으로 이용될 수 있음을 보여주었다.

• 재무관리연구
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• 제12권2호
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• pp.163-184
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• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.51-59
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• 2024

투자자는 수익의 극대화를 위해 언론사의 기사를 포함한 다양한 정보를 활용하여 투자 전략을 수립한다. 이에 국내 언론사에서도 신뢰도 있는 투자정보를 제공하기 위해, 애널리스트의 종목분석 보고서에 기초한 종목 추천기사를 게재하고 있다. 본 연구에서는 종목 추천기사 게재를 하나의 사건(event)으로 간주하고, XGBoost와 LightGBM 모델을 활용하여 기사 게재 10일 이후 가격의 상승 또는 하락을 예측하는 분류 모델을 제시한다. 또한, 전체 추천종목을 유가증권시장과 코스닥 시장 및 기업규모(대형/소형)에 따라 4가지로 분류하고, 하위 그룹에 따라 모델의 예측 정확도에 차이가 있는지 파악하고자 한다. 학습 결과 전체 모델의 분류 정확도는 XGBoost 75%, LightGBM 71%로 나타났고, 예측 정확도는 유가증권 시장 예측력이 코스닥시장 주식 대비 높게 나타났으며, 대형주의 예측력이 소형주 보다 높게 나타났다. 마지막으로, SHAP(Shapley Additive exPlanations) 분석을 통해 개별 모델의 예측에 중요한 변수를 살펴보고 모델의 해석력을 제고하였다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.71-85
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• 2021

본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.

• 기계저널
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• 제26권5호
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• pp.394-397
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• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.778-780
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• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2009년도 제40회 하계학술대회
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• pp.642_643
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• 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.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.196-200
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• 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.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권3호
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• pp.119-126
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• 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.