• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2019년도 추계 학술논문 발표대회
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• pp.50-51
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• 2019

Globally, South Korea is a country that has a lot of $CO_2$ emissions and has steadily increased its total greenhouse gas emissions since the 1990s. With the recent implementation of the carbon emission trading system in Korea, the importance of calculating $CO_2$ emissions of construction equipment is increasing, hence the need for accurate calculation of environmental penalties through allocating carbon emission rights. This study presents a methodology to predict the price of carbon credits using big data analysis method. This methodology is based on correlating and regression analysis of trends in carbon emission prices and search volumes. This study aims to support faster and more accurate budget calculations in the planning of the construction process based on the predicted price of carbon emission rights.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.1058-1060
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• 2013

한국의 옵션시장은 1997년 7월 7일부터 시작되었다. 이후로 시장 규모는 가파르게 성장하였으며 최근에는 하루 평균 거래대금이 1조원에 이른다. 시장을 예측하는 것은 불가능하다. 하지만 통계적 특성을 이용하면 지속적인 수익을 얻을 수 있다. 지수선물의 미결제약정은 장시작 시간인 9시부터 증가하기 시작하여 정오 근방에 최대 약 4000 계약 너머까지 증가하고, 다시 하락하기 시작하여 장 종료 시간인 15시에는 장시작시의 미결재약정으로 환원되는 특성이 있다. 이러한 특성을 변동성과 연관지어 해석하고 시간기반의 간단한 전략을 적용하면 하루에 약 1.07%의 수익을 얻을 수 있다. 이 때 8번의 거래가 발생하고 매매수수료를 제외하고 순이익을 얻기 위해서는 수수료가 저렴한 증권사를 찾아야 한다. 미결제약정의 특징을 변동성으로 해석할 수도 있지만 본 논문에서는 새로운 방식인 변동속도로 해석한다. 옵션의 가격은 내재가치와 시간가치로 이루어진다. 통계적으로 지수가 하락하는 속도가 상승하는 속도보다 빠르므로, 풋옵션의 변동성은 콜옵션의 변동성보다 통계적으로 크다. 이러한 속도 특성을 활용하면 0.15%에 이르는 매매 수수료를 제외하더라도 하루에 약 1.4%의 수익을 얻을 수 있다.

• 한국수산과학회지
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• 제56권2호
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• pp.243-252
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• 2023

Fluctuations in the price of aquaculture products have recently intensified. In particular, wholesale price fluctuations are adversely affecting consumers. Therefore, there is an emerging need for a study on forecasting the wholesale price of aquaculture products. The present study forecasted the wholesale price of olive flounder Paralichthys olivaceus, a representative farmed fish species in Korea, by constructing multivariate long-short term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU) models. These deep learning models have recently been proven to be effective for forecasting in various fields. A total of 191 monthly data obtained for 17 variables were used to train and test the models. The results showed that the mean average percent error of LSTM and GRU models were 2.19% and 2.68%, respectively.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.457-458
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• 2024

반도체 칩 부족에 따른 신차 생산 중단 및 중고차 가격 급상승, 항구 파업으로 수입 차량 인도 지연 등 예측 불가능한 사회 현상이 빈번히 발생하는 상황에서도 신속히 대응하며 운영해야하는 자동차 딜러쉽의 총괄 관리자 역할은 매우 중요하다. 본 연구는 캐나다 온타리오 주 내 현대자동차 딜러쉽을 대표하는 8명의 지점장들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. AHP 기법을 통해 총괄 관리자에게 가장 중요한 핵심 역량을 파악하였고, 의사 결정, 직원과의 관계, 코칭 및 멘토링 등이 핵심 역량으로 도출되었다. 본 연구 결과는 향후 채용 과정에서 평가 지표로 활용될 수 있고, 현직 총괄 관리자들의 역량 향상을 위한 교육 시스템 구축 및 적용을 통해 딜러쉽의 성공적인 운영과 더 큰 성과 창출에도 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.563-564
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• 2024

부동산시장은 경제의 중심 요소 중 하나로, 거래량과 가격 변동 등이 직접적인 영향을 미친다. 특히, 부동산시장은 경제 지표 외에도 정책이나 심리에 따라 변동하는 경향이 있어 심리적 요인의 변화와 분석에 대한 요구가 지속된다. 본 연구는 소비자 심리지수(CCSI)와 부동산시장 소비심리지수(REI) 간 상관관계를 분석하여 부동산시장의 건정성 유지 및 효율성 향상에 기여하고자 한다. 본 연구에서는 선형 회귀분석 및 상관분석을 통해 소비자 심리지수와 부동산시장 소비심리지수 간 연관성 연구를 진행했다. 경제적 상황 및 소비자 심리 변화가 부동산시장 소비심리지수에 영향을 미친다는 것을 보여주며, 이는 부동산시장의 예측과 전략 수립에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2007년도 춘계학술대회
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• pp.471-476
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• 2007

본 논문의 목적은 과거의 산업 포트폴리오 수익률이 확률추세로부터 어떻게 전체 주식시장과 두 가지 거시경제 변수인 경기동행지수와 산업생산 등을 예측할 수 있는 지를 알아보는 데에 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 연구모형을 설정한 후 세 가지 검정절차를 제시하고 이를 실증적으로 분석하였다. 당월의 전체 주식시장 수익률은 과거의 시차를 지닌 특정 산업부문 포트폴리오 수익률에 대하여 양(+)의 상관관계를 유지하고 있다는 '예측 1'과 전체 주식시장의 수익률은 특정 산업부문의 수익률에 대하여 선행성을 지닐 수 없다는 '예측 2'에 대한 검정 결과는 '예측 1'과 '예측 2'가 지지되고 있음을 파악할 수 있었다. 그리고 산업별 포트폴리오 수익률과 거시경제변수 간의 높은 상관관계를 토대로 하여 전체주식시장 수익률 예측을 가능하게 하는 업종 정보의 점진적 확산 현상이 발생하게 되는가를 검토하기 위하여 각 산업들의 포트폴리오 수익률과 전체 주식시장 수익률이 VAR모형을 토대로 볼 경우 Granger 인과관계를 갖고 있는 지를 분석하였다. 분석결과 21개 업종은 각 산업별 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률을 5% 수준에서 통계적으로 유의한 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 이들 21개의 산업별 포트폴리오 수익률은 경제적으로도 중요한 의미를 지니고 있어 산업제품의 가격 상승과 하락이 경제에 미치는 영향을 파악할 수 있다. 특히 음료 업종에서 전체 주식시장 수익률과 상호간의 인과성을 나타내었으며, 인터넷과 화장품 업종에서는 전체 주식시장 수익률이 이들 업종에 대하여 일방적인 영향을 보이고 있음을 알 수 있었다.>$mgN\;{\cdot}\;L^{-1}$ 및 0.000-0.804 $mgN\;{\cdot}\;L^{-1}$이였다. 규소농도는 0.0-6.2 $mgSi\;{\cdot}\;L^{-1}$의 범위로 3-5월에 매우 낮았으며, 계절적인 변화가 뚜렷히 나타났다. 저질의 입자는 0-125인 silt및 coarse silt로 이루어져 있으며, COD는 51.4-116.9 $mgO_2\;{\cdot}\;gdw^{-1}$로 평균 93.0 $mgO_2\;{\cdot}\;gdw^{-1}$ 이였다. 저질내의 TP및 TN의 농도는 각각 0.04-1.46 $mgP\;{\cdot}\;gdw^{-1}$ 및 0.12-1.03 $mgN\;{\cdot}\;gdw^{-1}$이었다. 표층의 엽록소 a의 정점별 평균값은 정점 1, 2 및 3에서 각각 15.6, 15.2 및 16.0 $mg\;{\cdot}\;m^{-3}$으로 유사하였다. 식물플랑크톤은 총 49종이 출현하였으며, 생물량은 50-23, 350 cells ${\cdot}\;mL^{-1}$로 2001년 9월에 가장 많았다. 이 시기의 우점종은 녹조류인 Schroederia judayi이였으며, 생물량은 20,417 cells ${\cdot}\;mL^{-1}$이였다. 송지호의 수질을 개선하기 위해서는 인위적으로 화학성층을 파괴시켜 심충에 용존산소를 공급시켜야 할 것으로 판단되며, 모래톱으로 인해 막혀져 있는 해수

• 마케팅과학연구
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• 제17권4호
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• pp.247-269
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• 2007

현대에 있어 동질적인 품질과 편익을 제공하는 제품을 가지고 다수의 기업들이 시장점유율 증대와 고객확보를 위하여 치열한 경쟁을 벌이고 있는 가운데 가격할인은 기업이 즐겨 사용하는 촉진수단이다. 가격할인은 단기적 매출향상, 소비자의 브랜드전환, 신제품의 시장침투 등의 목적을 달성하기 위하여 사용된다. 실제로 과거의 실증연구에 의하면 다양한 형태의 가격할인이 판매증대에 효과적이며 가격할인은 소비자의 지각가치를 증가시킨다고 하였다. 하지만 할인된 가격은 제품의 품질을 의심하게 하거나 낮게 평가하는 부정적인 효과가 있다는 사실이 밝혀졌으며, 모든 제품카테고리와 모든 구매상황에 대하여 가격할인이 소비자의 지각가치를 향상시킨다고 볼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 브랜드애호도의 차이가 있는 제품을 대상으로 가격할인율에 따라 소비자의 지각가치에 어떠한 영향을 미치는지를 연구함으로서 브랜드애호도의 조절효과를 분석하였다. 브랜드애호도가 강한 제품에 대한 지각획득가치와 지각거래가치는 가격할인율이 낮을 때 보다 큰 경우에 증가할 것으로 예측하였으나 분석결과 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났는데, 이것은 브랜드애호도가 강한 경우에는 가격할인에 의한 지각희생의 감소량이 크지 않았고 브랜드 자체에 대한 신뢰도와 속성에 대한 만족도가 높기 때문에 가격인하가 브랜드선택에 큰 영향을 미치지 않았다는 것을 의미한다고 할 수 있다. 반면 브랜드애호도가 약한 제품에 대한 지각획득가치와 지각거래가치는 가격할인율이 낮을 때 보다 큰 경우에 감소한 것으로 나타났다. 이는 브랜드애호도가 약한 경우에는 제품으로부터 획득하게 되는 편익에 대한 만족도와 신뢰도가 낮은데 이러한 특성을 고려해보면 가격할인이 클 때에 제품의 품질과 편익을 더욱 평가절하하거나 심리적으로 지각희생의 크기가 증가됨에 따라 지각가치가 감소되었음을 의미한다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.414-427
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• 2015

본 연구는 오피스시장의 흐름을 고려하여 대형오피스빌딩 중심의 기존연구에서 벗어나, 중소형오피스빌딩에 대한 다양한 분석을 통해 모형별 중요변수 도출 및 예측력을 검증하여, 중소형 오피스를 대상으로 투자를 하고자 하는 투자자들에게 정보를 제공함이 목적이다. 중소형오피스빌딩은 대형오피스빌딩과 달리 규모에 대한 기준이 불명확하고, 주거용과 상업용이 혼재되어 있는 경우가 많기 때문에 자료수집의 한계가 있기 때문에 기존 연구는 대형오피스빌딩을 대상으로 변수간의 인과관계 추정에 탁월한 회귀모형에 편중되었다. 본 연구에서는 강남구 중소형오피스빌딩을 직접 전수조사하고 최종 1,056개의 자료를 추출하여 인과관계 과정을 추정하는 선형회귀모형외에, 반복학습을 통해 최적의 결과를 만들어내는 신경망모형 및 의사결정나무모형을 통해 매매가격 결정요인을 추가로 분석하였으며, 이를 통해 대형오피스빌딩과의 차별점을 비교하였다.