• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.51-58
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• 2024

본고는 Kospi와 S&P500 지수를 이용해 한미 주식시장 간 차이를 보고 이를 통해 정책적 시사점을 논하고자 한다. 이를 위해 기존 시계열 분석 방법에 더해 심층학습 방법으로 시장간 비교를 하되 주가 예측력, 자료 생성 능력 측면에서 비교를 했다. 월별자료에서 시계열간 차이는 크지 않고 일별 자료에서 안정성 측면에서 차이가 약하며, 예측력이나 모의자료 생성에서도 차이가 크지 않았다. 본 연구결과와 같이 시장가격 움직임의 패턴이 한미간에 차이가 크지 않다면, 공매도의 부작용에 대한 대책으로 담보비율, 보고주기와 같은 직접적 규제보다 미국과 유사하게 투자자들의 자산운용 전략에 영향을 미치는 장기 주식보유에 대한 세제혜택과 같은 제도개편이 효과적이라 본다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.577-582
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• 2024

국내 펫 보험은 2007년 첫 도입되어 현재 2024년 지금까지 많은 보험상품들이 생겼고 펫 보험 시장은 매년 증가하고 있는 추세이다. 하지만 실상은 2022년 기준 펫 보험 가입률은 전체 반려인의 0.8%이며 반려인들은 비싼 보험료 및 보장내역, 까다로운 가입 기준으로 인해 펫 보험 가입을 꺼리고 있다. 본 논문에서는 반려동물 안구질환 및 질환의 위치를 인식하고 건강나이를 예측 가능한 모델링을 제안한다. 먼저 EfficientNet을 활용해 반려동물의 안구질환을 인식하고 OpenCV를 활용 질환의 발병 위치와 크기를 인식하여 반려동물의 건강나이를 산출한다. 산출된 해당 건강나이를 바탕으로 보험사에서 펫 보험료 산정 시 보조하는 역할을 하고자 한다. 이 모델링은 반려동물 안구질환 및 건강나이로 합리적인 펫 보험 가격 산정 보조가 가능하다.

• 한국지리정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.72-85
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• 2019

본 연구는 일상생활 가운데 누구나 겪을 수 있는 성폭력 범죄 위험의 예측을 목적으로 한다. 2011-2015년 5년 간 청주시 일부 지역에서 발생한 성폭력 범죄를 대상으로 베이지안 통계 기반의 Weight of Evidence를 적용·분석하였다. Weight of Evidence를 활용하여 분석한 결과 첫째, 투입된 관련요인(Evidence) 총 26개 중 주거용도면적, 건축물 사용승인일, 개별주택가격, 용적률, 지하층 수, 대지면적, 보안등, 오락시설 8개만이 신뢰도를 만족하여 각각의 가중치(Weight)가 산출되었다. 둘째, 가중치가 산출된 8개의 관련요인을 결합하여 최종적으로 예측 지도를 도출하였다. 성폭력 범죄가 발생할 위험이 75.5%인 지역은 대상지역 전체면적의 20.7%(2.0㎢)를 차지하였으며 16.5% 지역은 3.3%(0.3㎢), 34.5% 지역은 19.0%(1.8㎢)로 나타났다. 본 연구는 성폭력 범죄 위험의 발생 확률과 이를 감소시킬 수 있는 환경적 요인 또는 조건을 도출하였다. 이와 같은 결과는 경찰의 범죄예방 활동 등 성폭력 범죄 피해 최소화를 위한 선제적 대응방안 마련의 기초자료로서 활용될 수 있을 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제83권2호
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• pp.133-147
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• 1994

폐지의 재활용은 부족한 제지원료의 조달 뿐 아니라, 많은 환경문제를 야기하고 있는 쓰레기의 감량, 에너지 절약 및 임목자원 절약 등과 관련하여도 중요한 의미를 갖고 있다. 이 연구는 (1)국내폐지의 수요 및 공급함수를 추정하고 (2)이들 모델을 이용하여 폐지의 수급을 예측하였으며 (3)모델에 포함된 변수들의 수요(需要) 공급탄력성(供給彈力性)을 추정함으로써 폐지의 재활용을 촉진시킬 수 있는 정책수립의 기초자료제공을 위하여 수행되었다. 이 연구에서는 폐지를 폐신문지, 폐골판지 및 기타 잡폐지의 3가지로 구분하여 각각의 수요 공급함수를 추정하였는 바, 수요함수는 종이 종이제품의 생산량 및 도매물가지수의 함수로 추정되었으며, 공급함수는 폐지의 가격, 전년도 종이 종이제품의 수요량 및 운송비의 함수로 추정되었다. 폐지의 총수요량은 1990년 3,342천톤에서 2000년에는 11,645천톤으로 약 3.5배 증가할 것으로 예측되었으며, 공급량은 1990년 총 1,875천톤에서 2000년에 약 7,396천톤으로 추정되었다. 총 폐지의 자급율은 2000년에 평균 약 63.5%에 이를 것으로 예측되었으나 폐신문지의 자급율은 16%로 추정되어 2000년에는 약 2,205천톤의 폐신문지를 외국에서 수입하여야 할 것으로 예측되었다. 끝으로 현재 폐지재활용에 관한 문제점을 제시하고 폐지가 갖고 있는 경제적 물리적 특성 및 구명된 폐지시장의 수급구조를 바탕으로 재활용을 촉진할 수 있는 몇가지 방안을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.81-93
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• 2022

주식 투자는 가장 널리 알려진 재테크 방법들 중 하나지만 실제 투자를 통해 수익을 얻기는 쉽지 않기 때문에 과거부터 효과적이고 안정적인 투자 수익을 얻기 위한 다양한 투자 전략들이 고안되고 시도되어 왔다. 그중 변동성 돌파 전략(Volatility Breakout)은 일일 단위로 일정 수준 이상의 범위를 뛰어넘는 강한 상승세를 돌파 신호로 파악하여 상승하는 추세를 따라가며 일 단위로 빠르게 수익을 실현하는 전략으로 널리 쓰이고 있는 단기 투자 전략들 중 하나이다. 그러나 주식 종목마다 가격의 추이나 변동성의 정도가 다르며 동일한 종목이라도 시기에 따라 주가의 흐름이 일정하지 않아 주가를 예측하고 정확한 매매 시점을 찾아내는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 단순히 종가 또는 장기간에 걸친 수익률을 예측하는 기존 연구 방법들과는 달리 단기간에 수익을 실현할 수 있는 주식과 같은 시계열 데이터 분석에 적합한 양방향 장단기 메모리 심층 신경망을 이용하여 변동성 돌파 전략 기반 매매 시의 수익률을 예측하여 주식을 매매하여 방법을 제안한다. 이렇게 학습된 모델로 테스트 데이터에 대하여 실제 매매를 가정하여 실험한 결과 기존의 장단기 메모리 심층 신경망을 이용한 종가 예측 모델보다 수익률과 안정성을 모두 상회하는 결과를 확인할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.17-26
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• 2023

본 연구논문에서는 LSTM 기반의 학습 모델 적용과 그 효용성을 높일 수 있도록 몇 가지 평활 기법을 비교, 적용하고자 한다. 적용된 평활 기법은 Savitky-Golay, 지수 평활법, 가중치 이동 평균 등이다. 본 연구를 통해 비트코인 데이터에 LSTM모델 적용 시 보여준 결과 값보다 전처리 과정에서 적용된 Savitky-Golay 필터가 적용된 LSTM 알고리즘이 예측 성능에 유의미한 좋은 결과를 보였다. 예측 성능 결과를 확인하기 위해 비트코인 가격 예측에 따른 복잡 요인을 제거하는데 사용된 LSTM의 경우와 Savitzky-Golay LSTM 모델에 따른 학습 손실율과 검증 손실율을 비교하고 그 신뢰성을 높일 수 있도록 20회 평균값으로 실험하였다. 그 결과 (3.0556, 0.00005), (1.4659, 0.00002)의 값을 얻을 수 있었다. 결과적으로는 비트코인과 같은 암호화폐가 주식보다 더한 변동성을 가지는 만큼 데이터 전처리 과정에서 평활 기법(Savitzky-Golay)을 적용하여 잡음(Noise)을 제거하였으며, 전처리 후의 데이터는 LSTM 신경망 학습을 통해서 비트코인 예측률을 높이는데 가장 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.128-130
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• 2021

본 연구는 광어의 적정 생산량 예측을 위한 회귀분석 자동화 시스템 구축을 목표로 한다. 현재 우리나라의 세계 각국과 FTA 체결 및 시장 개방 가속화 등으로 인해 한국 광어 양식 사업들은 환경의 특수성과 불확실성에 의해 많은 어려움을 겪고 있다. 또한 최근 연어, 방어 등의 수입 수산물의 급증과 국민들의 식생활 변화로 소비 부진 및 가격 하락 등의 문제를 해결할 방안이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 양식 광어의 수급 안정과 경제적 가치를 분석하여 적정한 광어 생산량을 알기 위해 빅 데이터를 활용한 회귀분석 자동화 시스템을 구현하였으며, 파이썬 모듈인 xlwings를 활용하여 광어의 생산금액과 생산량에 대한 가중치를 구하고 추후 생산될 광어의 양을 예측하는 데 활용하였다. 따라서 이러한 광어 생산량 예측에 대한 분석 결과를 토대로 향후 광어 양식 업계에서는 적정 생산량 달성 및 수급 조절 방안을 마련할 수 있을 것이며, 이는 불필요한 경제적 손실을 줄이고 데이터를 기반한 새로운 가치창출을 도모할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 시도한 데이터 접근 방식을 통해 향후 여러 분야의 연구에서는 인공신경망, 다중회귀분석 등 다양한 분석 기법을 활용할 수 있고 이는 다양한 업계에서 효과적으로 빅데이터를 분석하고 활용할 수 있는 기초적인 자료의 토대가 될 것이다.

• 재무관리연구
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• 제24권4호
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• pp.107-134
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• 2007

본 연구는 코스피 200 선물시장의 거래변화량과 미결제약정변화량이 수익률과 변동성에 대한 가격예측기능이 있는지를 가설설정을 통해 실증 분석하는 데 있다. 이와 더불어 지수선물시장의 정보효율성과 함께 경제적 의미를 유추하고자 한다. 분석 자료는 1998년 7월 7일부터 2005년 12월 29일까지 최근월물 코스피 200 지수선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 이용하였다. 설정된 가설을 검증하기 위한 분석모델로는 VAR 모형을 이용한 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해와 ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형 등 다양한 동태적 금융시계열기법들을 이용하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 그랜즈 인과관계분석, 충격반응함수 및 분산분해분석의 결과, 코스피 200 선물거래변화량뿐만 아니라 미결제약정변화량도 수익률의 가격발견에 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량 간에는 상호 피드백적인 예측력을 보였으나, 미결제약정변화량이 상대적으로 거래변화량에 대해 보다 일관성 있게 예측정보를 제공하였다. 이러한 결과는 Jacobs and Oncochie(1998), Kocagil and Shachmurove(1998), Mougoue(2002), Yang et al(2005), 의 연구결과와 대동소이하였다. ARMA(1,1)-GJR-GARCH(1,1)-M모형을 이용한 분석결과, 코스피 200 선물수익률과 변동성은 전기의 거래변화량과 미결제약정으로부터 조건부평균방정식과 조건부분산방정식에서 영향을 받고 있는 결과를 보였으며, 정보에 대한 비대칭적 정보효과도 존재함을 보였다. 또한 코스피 200 선물거래변화량과 미결제약정변화량도 코스피 200 수익률로부터 영향을 받는 결과를 보였다. 이러한 결과들은 코스피 200 선물시장이 효율적 시장이 아니며 정보의 비대칭성도 존재함을 알 수 있다. 따라서 투자자들은 과거의 코스피 200 선물수익률, 변동성, 거래변화량 및 미결제약정변화량을 충분히 분석함으로써 초과이익을 달성할 여지를 가지고 있음을 추론해 볼 수 있다.

• 수산해양기술연구
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• 제48권1호
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• pp.72-81
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• 2012

Using artificial neural network (ANN) technique, auction prices for common mackerel were forecasted with the daily total sale and auction price data at the Busan Cooperative Fish Market before introducing Total Allowable Catch (TAC) system, when catch data had no limit in Korea. Virtual input data produced from actual data were used to improve the accuracy of prediction and the suitable neural network was induced for the prediction. We tested 35 networks to be retained 10, and found good performance network with regression ratio of 0.904 and determination coefficient of 0.695. There were significant variations between training and verification errors in this network. Ideally, it should require more training cases to avoid over-learning, which leads to improve performance and makes the results more reliable. And the precision of prediction was improved when environmental factors including physical and biological variables were added. This network for prediction of price and catch was considered to be applicable for other fishes.

• 한국의상디자인학회지
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• 제17권1호
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• pp.25-37
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• 2015

본 연구의 목적은 해외여행 동기에 따라 여행자들의 집단을 나누고 각 집단별로 해외여행시 구매하는 상품이나 이용 매장의 특성을 비교하는데 있다. 문헌연구를 통해 여행동기와 구매상품의 종류와 속성, 쇼핑장소의 유형과 속성에 대한 주요 문항들을 추출하였다. 20-50대 해외여행 경험자 431명을 대상으로 설문조사를 실시하였고 K-평균 군집분석을 통해, 적극적 집단, 소극적 집단, 자연 쾌락추구 집단, 가족 발견추구 집단의 4개의 군집이 확인되었다. 적극적인 여행자들은 해외에서 구매하는 모든 상품종류에 대해 가장 높은 관심을 보였으며 다른 세 집단보다 유의하게 차이가 있었다. 특히 소극적인 여행자나 자연 쾌락추구 여행자들보다 패션 사치품이나 기념품 구매를 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 또한 상품 속성에서 디자인과 명성, 실용성, 가격과 품질 등의 요인들을 중요하게 고려하였다. 구매 장소 측면에서는 적극적 집단은 지역 시장, 패션매장, 선물매장 순으로 선호하였으며 소극적인 여행자들은 패션매장을 더 선호하는 것으로 나타났다. 구매장소 속성의 중요도는 편의성, 디스플레이, 매장위치 및 판촉활동 순으로 중요시되었으며 적극적인 여행자들은 다른 세 집단 여행자들보다 매장 편의성에 대한 관심이 유의하게 높았다. 가족 발견중심 여행자와 자연 쾌락추구 여행자 집단은 쇼핑행동이 비슷하거나 일부 요인에서만 차이가 있었다. 소극적 여행자들은 나머지 세 집단과 구별되게 모든 쇼핑행동에 대한 관심이 낮았다. 여행동기에 근거한 시장세분화는 서로 다른 쇼핑행동을 예측할 수 있는 변별력이 있음을 보여주었다.