• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2002.11a
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• pp.348-364
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• 2002

본 연구는 기술개발상의 위험을 진단하면서, 상업화의 위험을 시장분석을 통하여 관찰하고 가격변동으로 인한 민감도를 고려하면서, 신기술 적용상의 장기적인 이익 및 수익의 예측정확도를 극대화하고 시장점유율을 예측할 수 있는 새로운 기법으로서 사례기반추론을 통한 신기술 사업성 평가시스템을 제시하고자 한다. 또한 본 연구가 새롭게 제시하는 기법과 새롭게 재무분석 분야에서 연구되고 있는 성장옵션 모형을 활용한 신기술 가격결정 시스템을 개발하고자 한다. 이 두 가지 시스템을 통하여 신기술의 마케팅적 관점, 재무걱 관점, 시스템적 관점을 모두 파악할 수 있으며 보다 객관적이고 과학적이며 예측 정확도가 높은 신기술의 화폐적 가치를 산출할 수 있게 될 것이다. 신기술의 사업성 평가에 관한 연구는 향후 한국기업의 국가경쟁력을 위해서 꼭 필요한 과업이며 신기술 기반의 중소기업을 효율적으로 지원하기 위해서도 꼭 이루어져야만 하는 중요 과업이 아닐 수 없다. 그러나 이러한 과업의 중요성에 비해서 그 동안 관련 연구는 거의 이루어지지 않았고(황규성, 2001) 다만 은행 등 금융권의 실무자들이 쉽게 적용할 수 있는 단순한 방법들이 제시되는 정도에 불과하였다. 이렇듯 관련 연구가 부족한 이유는 관련 분야가 재무관리, 회계학, 마케팅, 관련 기술분야 등 광범위하게 걸쳐져 있고 실무적인 성격이 강하여 학문적으로 일반화하기가 쉽지 않기 때문이다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.12 no.1
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• pp.183-213
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• 2006

본 연구의 목적은 공적분 검정과 예측오차 분산분해 방법을 이용하여 우리나라 주식시장에서 주가지수와 거시경제 변수들과의 계량적 관계를 파악하고 종합주가지수와 밀접한 관련성이 있는 변수를 사용하여 종합주가지수와 거시경제변수들 사이의 모형을 추정하는 것이다. Johansen 공적분 검증을 이용한 결과를 보면 종합주가지수와 7개의 거시경제변수들(총통화, 소비자물가지수, 금리, 산업생산지수, 원 달러 환율, 국제원유가격, 경상수지) 사이에 상당히 밀접한 연관성이 있으며, 이들 변수들 사이에 장기적 균형 관계가 존재하였다. 예측오차 분산분해 방법을 사용한 분석결과에서는 종합주가지수의 분산을 예측하는데 있어서 이들 거시경제변수들의 설명력이 매우 높게 나타났다. 또한 우리나라의 주식시장에서는 금리, 국제원유가격, 경상수지 등의 요인보다는 원 달러 환율, 소비자물가지수, 산업생산의 비중이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 우리나라의 자본시장에서는 1997년 말 외환위기를 전후로 하여 현저한 구조적 변화가 존재하였기 때문에 백터오차수정모형을 설정할 때에는 외환위기 이전기간과 이후기간으로 나누어서 분석하는 것이 더욱 타당함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2005.11a
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• pp.511-515
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• 2005

기업은 고객이 원하는 시기에 원하는 제품을 구매할 수 있도록 항상 준비가 되어 있어야 한다. 고객의 수요를 만족시키기 위하여 기업은 다양한 수요예측방법을 통하여 적절한 재고 수준과 수요예측을 하고 있다. 제조 기업의 경우에는 다른 산업에 비하여 정확한 수요예측과 낮은 재고 수준의 유지가 비용과 직접적인 연관이 있기 때문에 제조 기업은 경제적인 주문량 결정(Economic Order Quantity: EOQ)이 매우 중요한 문제이다. 주문량을 결정하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 본 논문에서는 고객 지연을 방지하기 위하여 경제적 주문량 결정에 고객 지연과 관련된 비용을 포함시키는 것은 물론 고객 지연이라는 상황을 방지하는 노력의 한 방법으로 가격 할인(discount system)을 이용하고자 한다. 가격 할인을 이용하여 고객으로 하여금 빠른 주문을 유도하고 그로 인하여 고객 지연 상황의 발생을 줄여보려고 한다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.12 no.2
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• pp.25-42
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• 1995

본 연구에서는 기업인수 합병공시 전후에 관찰되는 매수 매도가격차이중에서 정보비용부분의 움직임을 살펴봄으로써 정보비대칭하의 시장미시구조이론을 검증하였다. 공시일을 예측할 수 없는 기업인수 합병공시를 대상으로 함으로써 효율적시장가설의 검증을 병행하는데 본 연구의 의의가 있다. 검증의 결과는 시장미시구조이론과 효율적시장가설을 지지한다. 공시전 전체기간에 대한 분석에서는 스프레드의 증가가 없었으나 부분기간에 대한 분석에서 스페셜리스트가 스프레드를 증가시키는 것을 확인하였다. 스프레드의 증가는 공시 3일전과 4일전에 나타났으며 이는 정보거래자에 대한 손실을 피하기 위하여 스프레드를 증가시킨다는 이론의 예측과 일치하는 증거이다. 그러나 정보누출과 이의 감지에는 시간차이가 존재하였다. 우호적공개매수와 적대적공개매수의 비교분석에서도 기업인수의 실현여부와 관련된 정보비대칭 현상에 대해 이론의 예측과 일치하는 결과를 얻었다.

• Korean System Dynamics Review
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• v.9 no.1
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• pp.125-141
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• 2008

It is very difficult to predict future demand/supply, price for resources with acceptable accuracy using regression analysis. We try to use system dynamics to forecast the demand/supply and price for nickel. Nickel is very expensive mineral resource used for stainless production or other industrial production like battery, alloy making. Recent nickel price trend showed non-linear pattern and we anticipated the system dynamic method will catch this non-linear pattern better than the regression analysis. Our model has been calibrated for the past 6 year quarterly data (2002-2007) and tested for next 5 year quarterly data(2008-2012). The results were acceptable and showed higher accuracy than the results obtained from the regression analysis. And we ran the simulations for scenarios made by possible future changes in demand or supply related variables. This simulations implied some meaningful price change patterns.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.522-525
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• 2017

본 연구는 국내 각 과일별 재배 면적 및 해당 지역의 날씨 등의 데이터를 이용하여 실 생산량을 예측하고 각 과일별 경합관계를 적용하여 실제 수입 되는 과일의 수입량과의 상관관계를 분석하여 실제 가격을 예측하고자 한다. 본 결과를 통해 다변화 되는 국내 과일 시장에서 농업, 수입업에 대한 방향성 제시를 그 목적으로 둔다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• v.20 no.6
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• pp.2933-2940
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• 2018

It is known that fruit is more affected by the weather than other crops. Therefore, in order to create high value for farmers, it is necessary to develop a wholesale price model considering the weather. Peaches produced under relatively limited conditions were chosen as subjects of study. The data were collected from 2015 to 2017 provided by okdab 4.0. The meteorological data used for the analysis were generated by weighting the cultivation area and the variables with high correlation among the weather data were selected from the day before to 7 days before. Randomforest, gradient boosting machine, and XGboost were used for the analysis. As a result of analysis, XGboost showed the best performance in the sense of RMSE and correlation, and price prediction was comparatively well predicted, but the accuracy of the trading volume prediction was not so good enough. The top three weather variables affecting to the peach were minimum temperature, average maximum temperature, and precipitation.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2002.07a
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• pp.400-406
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• 2002

현대농업의 한 부분인 축산업은 우리나라 경제에 큰 비중을 차지하고 있다. 축산업의 자동화 및 무인화는 현재 농촌의 인력부족 문제를 해결할 뿐만 아니라, 우리 농민의 수익도 높일 수 있으며, 나아가서 우리 농업의 국제경쟁력을 제고할 수 있다. 영국 등 다른 선진국에서는 자국의 양돈농가를 위하여 돼지의 무게를 예측할 수 있는 돼지의 무게를 예측시스템을 개발하였다. 돼지 무게 예측시스템은 돼지의 무게를 예측할 수 있으므로 가격이 좋은 시기에 사육한 돼지를 출하함으로써 농가의 소득에 많은 기여를 하고 있다. 지금 우리 축산업 농가의 양돈업 기계화는 이미 실현되었으나 관리 자동화면에서 아직 많이 부족하다. 그 중에 하나가 바로 돼지의 무게 측정이다. (중략)

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.7
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• pp.169-179
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• 2021

This study shows that the two-stage k-means clustering method can improve prediction performance by predicting the stock price, To this end, this study introduces the two-stage k-means clustering algorithm and tests the prediction performance through comparison with various machine learning techniques. It selects the cluster close to the prediction target obtained from the k-means clustering, and reapplies the k-means clustering method to the cluster to search for a cluster closer to the actual value. As a result, the predicted value of this method is shown to be closer to the actual stock price than the predicted values of other machine learning techniques. Furthermore, it shows a relatively stable predicted value despite the use of a relatively small cluster. Accordingly, this method can simultaneously improve the accuracy and stability of prediction, and it can be considered as the new clustering method useful for small data. In the future, developing the two-stage k-means clustering is required for the large-scale data application.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.12
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• pp.49-57
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• 2021

With the advent of the era of the fourth industry, more and more scientific techniques are being used to solve decision-making problems. In particular, big data analysis technology is developing as it becomes easier to collect numerical data. Therefore, in this study, in order to overcome the limitations of qualitatively analyzing investment trends, the association of various products was analyzed using associated analysis techniques. For the experiment, two experimental periods were divided based on the COVID-19 economic crisis, and sales information from individuals, institutions, and foreign investors was collected, and related analysis algorithms were implemented through r software. As a result of the experiment, institutions and foreigners recently invested in the KOSPI and KOSDAQ markets and bought futures and products such as ETF. Individuals purchased ETN and ETF products together, which is presumed to be the result of the recent great interest in sector investment. In addition, after COVID-19, all investors tended to be passive in investing in high-risk products of futures and options. This paper is thought to be a useful reference for product sales and product design in the financial field.