• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.720-725
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• 2006

토양수분은 식물의 생장 및 가용수자원 산정 등에 있어서 중요한 요소로서 토양층 상부의 수 m내에 존재하는 수분의 양을 일컫는다. 토양수분과 토양수분의 공간적 시간적 특징들은 증발, 침투, 지하수 재충전, 토양침식, 식생 분포 등을 지배하는 중요한 요소이다. 강우 등으로 인한 지면과 지표하에서의 순간적인 포화공간의 형성 및 유출의 생성 등을 포함하는 과정과 증발산 등은 모두 비포화대(vadose zone) 혹은 토양층에서의 토양수분의 함량에 크게 의존하게 된다(이가영 등(2005)). 분포형 수문모형은 유역을 격자단위로 세분화하여 매개변수를 부여하고, 증발산, 침투, 지표면유출, 중간유출, 지하수유출, 하도 흐름 등 여러 가지 수문요소를 해석하는 종합적인 수문모형이다. 지표면에 내린 강우가 증발, 침투, 유출될 지는 토양수분의 함량에 크게 의존하게 되며, 따라서 토양수분에 대한 적절한 모의가 분포형 수문모형의 정확도를 좌우하는 핵심이라 할 수 있다. 본 연구에서는 분포형 수문모형인 WEP 모형을 경안천 유역(유역면적: $575km^2$, 유로연장: 49.3㎞)에 적용하여 토양수분의 시공간분포를 모의하였다. 지점별 토양수분 모의결과, 토양 매개변수의 최대, 최소값 내에서 적절히 모의됨을 확인하였으나, 관측값이 없어 실질적으로 타당한지 여부는 검증하지 못하였다. 토양수분비율, 연간 증발산량, 지표면 유출량 공간분포를 비교한 결과, 토양수분비율이 연간 증발산량 모의에 직접적인 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 일부격자에서는 토양수분이 지나치게 높게 모의되었는데, 지하수위와 관련있는 것으로 보이며, 구축된 자료가 부족한 지하대수층에 대한 정보부족이 토양수분 계산에도 영향을 준 것으로 보인다. 본 연구는 WEP 모형의 토양수분 해석능력에 대한 시험적용에 그 의의가 있으며, 향후 토양 및 지표하 매개변수 정보가 충분히 갖추어지고, 토양수분 관측결과 있는 대상유역에 대한 적용이 요구된다.-Moment 방법에 의해 추정된 매개변수를 사용한 Power 분포를 적용하였으며 이들 분포의 적합도를 PPCC Test를 사용하여 평가해봄으로써 낙동강 유역에서의 저수시의 유출량 추정에 대한 Power 분포의 적용성을 판단해 보았다. 뿐만 아니라 이와 관련된 수문요소기술을 확보할 수 있을 것이다.역의 물순환 과정을 보다 명확히 규명하고자 노력하였다.으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가 설정한 투자기간보다 더욱 긴 분석기간의 주식가격정보에 의하여 최대한 발휘될 수 있음을 확인하였다.(M1), 무역적자의

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.530-534
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• 2006

조류발전은 조류 유속이 빠른 곳에 수차발전기를 설치하여 해수의 운동에너지로부터 전기를 생산하는 발전방식이다. 2001년부터 해양연구원에서는 울돌목의 우수한 조류발전 개발 여건을 바탕으로 조류에너지 실용화 기술을 개발하고 있다. 본 연구에서는 조류발전 시스템에 사용되는 헬리컬 수차의 효율을 현장실험을 바탕으로 판단하고자 하였다. 현장실험을 위하여 지름 2.2 m, 높이 2.5 m의 수차를 제작하고, 울돌목 협수로의 한 쪽 면에 쟈켓구조물을 설치하여 수차를 거치한다. 수차가 회전함에 따라 회전봉에 일정 마찰을 주어 토크와 RPM을 측정하고, 함께 측정된 유속자료를 이용하여 수차를 효율을 산정한다. 유속-수차효율, TSR(수차의 날개속도와 유속의 비)-수차효율의 상관관계로 실험결과를 고찰하였다. 1중 날개 수차인 경우에 유속 1.4에서 2.6 m/s 사이에서 최대효율이 30 - 35 % 정도였고, 2중 날개 수차에 대한 실험에서는 유속 1.4에서 2.6 m/s 사이에서 최대수차효율이 25 - 35 % 사이임을 알 수 있었다. TSR과 최대수차효율의 상관관계는 실험 case별로 조금씩 다르다. 전체적으로 1중 날개의 경우가 최대수차효율에서 2중 날개보다 TSR 값이 조금 큰 경향을 나타냄을 알 수 있다. 이것은 1중 날개가 2중 날개보다 가벼워 좀 더 큰 RPM을 발생시켜서 나타난 현상으로 생각된다. 현재의 실험결과들을 이용하여 TSR과 최대수차효율을 상관관계를 나타내는 모델식을 도출하였다. 현장시험결과를 종합하면, 현장조류발전 시설이 최소 600 kW의 전력이 생산되기 위해서는 지름 3 m, 높이 3.6 m 인 수차 3개가 하나의 축에 설치되어야하는 것으로 계산되었다. 정격유속이 4.8 m/s이고 수차의 지름이 3m 라면, 최적 전력발생시의 RPM은 1중 날개의 경우 79이고 2중 날개의 경우는 63정도임을 추정할 수 있었다.촬영하여 실시간으로 전송하기 때문에 홍수시 하천 상황에 대한 모니터링 목적으로 사용될 수 있다. 영상수위계는 우물통 등을 이용하는 기존 방법과 비교하여 구조물이 필요 없어 설치 비용이 저렴하고, 영상에 의한 하천 모니터링 기능을 자체적으로 가지고 있기 때문에 효율적이라고 할 수 있다.따른 4개의 평가기준과 26개의 평가속성으로 이루어진 2단계 기술가치평가 모형을 구축하였으며 2개의 개별기술에 대한 시범적용을 실행하였다.하는 것으로 추정되었다.면으로의 월류량을 산정하고 유입된 지표유량에 대해서 배수시스템에서의 흐름해석을 수행하였다. 그리고, 침수해석을 위해서는 2차원 침수해석을 위한 DEM기반 침수해석모형을 개발하였고, 건물의 영향을 고려할 수 있도록 구성하였다. 본 연구결과 지표류 유출 해석의 물리적 특성을 잘 반영하며, 도시지역의 복잡한 배수시스템 해석모형과 지표범람 모형을 통합한 모형 개발로 인해 더욱 정교한 도시지역에서의 홍수 범람 해석을 실시할 수 있을 것으로 판단된다. 본 모형의 개발로 침수상황의 시간별 진행과정을 분석함으로써 도시홍수에 대한 침수위험 지점 파악 및 주민대피지도 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 있을 것으로 판단되었다.4일간의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 농업과학연구
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• 제4권2호
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• pp.344-390
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• 1977

본(本) 연구(硏究)는 계획기간내(計劃期間內)의 재적수확량(材積收穫量)을 최대화(最大化)하고 각분기(各分期)의 수확량(收穫量)과 수확면적(收穫面積)을 일정(一定) 범위(範圍)로 제약(制約)하여 계획기간내(計劃期間內)의 보속수확(保續收穫)을 도모(圖謀)하는 동시(同時)에 후계림(後繼林)의 법정영급배치(法正令級配置)가 유도(誘導)될 수 있는 적정수확안(適正收穫案)을 선형계획법(線型計劃法)에 의하여 선정(選定)하고, 제약량(制約量)의 변화(變化)가 총수확량(總收穫量) 및 분기별(分期別) 수확량(收穫量)과 수확면적(收穫面積)에 미치는 영향(影響)을 구명(究明)하는데 목적(目的)이 있다. 서울 대학교(大學校) 농과대학(農科大學) 부속연습림중(附屬演習林中) 개벌작업급(皆伐作業級)에 속하는 219개(個) 소반(小班)을 대상(對象)으로 하였으며, 이 삼림(森林)은 영급구성면(令級構成面)에서 볼 때 유영급(幼令級) 임분(林分)이 많다는 점(點)에서 전국(全國) 삼림(森林)을 대표(代表)한다고 할 수 있다. 본(本) 연구(硏究)에서는 한 분기년수(分期年數)를 5년(年), 계획기간(計劃期間)을 10분기(分期), 1영급(令級)을 5영개(令皆)로 하였으며, 벌채영급(伐採令級)의 범위(範圍)는 5~9영급(令級)이다. 한편, 후계림(後繼林)은 현실림(現實林)이 수확(收穫)되는 즉시 조림(造林)되고, 미립목지(未立木地)는 1분기내(分期內)에 조림(造林)되며 다음 벌기(伐期)까지 충분(充分)한 입목도(立木度)가 이루어지는 것으로 전제(前提)하였다. 소반(小班)을 벌구(伐區)로 하여, 각벌구(各伐區)가 계획기간내(計劃期間內)에 벌채(伐採)될 수 있는 모든 가능(可能)한 대체수확안(代替收穫案)을 그의 영급(令級)에 따라 작성(作成)하고, 여기에 현실림(現實林)과 후계림(後繼林)의 벌기예상수확량(伐期豫想收穫量)을 대입(代入)하여 각대체안(各代替案)의 계획(計劃) 기간내(期間內) 수확량(收穫量)($V_{i,\;k}$)을 산정(算定)하였다. 이때 각벌구(各伐區)의 벌기예상수확량(伐期豫想收穫量)은 기존(旣存) 임분수확표(林分收穫表)와 산림조사부(山林調査簿) 자료(資料)를 이용(利用)하는 범위내(範圍內)에서 추정(推定)하였으며, 각벌구(各伐區)에 소속(所屬)되는 대체수확안중(代替收穫案中)에서 $V_{i,\;k}$가 가장 큰 수확안(收穫案)을 적정수확안(適正收穫案)으로 선정(選定)하였다. 우선 제약조건(制約條件)이 없을 때의 적정수확안(適正收穫案)을 선정(選定)하여 분기별(分期別) 수확량(收穫量)과 수확면적(收穫面積), 총수확량(總收穫量)을 계산(計算)한 다음, 이를 기준(基準)으로 하여 분기별(分期別) 수확량(收穫量)의 상한(上限)($V_{j-max}$)과 하한(下限)($V_{j-min}$) 및 수확면적(收穫面積)의 상한(上限)($A_{j-max}$)과 하한(下限)($A_{j-min}$)을 결정(決定)하였다. 이러한 여러가지 제약조건하(制約條件下)의 적정수확안(適正收穫案)은 LP수확조절(收穫調節)모델을 유도(誘導)하여 선정(選定)하였으며, 제약조건(制約條件) 및 벌채영급범위(伐採令級範圍)의 변화(變化)가 총수확량(總收穫量)에 미치는 영향(影響)을 분석(分析)하고자 감응도분석(感應度分析)을 실시(實施)하였다. 본(本) 연구(硏究) 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 제약조건(制約條件) 없이 적정수확안(適正收穫案)을 선정(選定)한 결과(結果), 수확면적(收穫面積)이 분기별(分期別)로 큰 차이(差異)를 보였다. 즉, 총수확량(總收穫量)의 68.8%가 10분기(分期)에 편재(偏在)되어 있고 6~7분기(分期)에는 전(全)혀 수확량(收穫量)이 없으며, 분기별(分期別) 수확면적(收穫面積)도 이와 유사(類似)한 경향(傾向)을 보였다. 이와 같이 분기별(分期別) 수확량(收穫量) 및 수확면적(收穫面積)에 차이(差異)가 많은 것은 현실림(現實林)의 영급구성(令級構成)과 입목축적(立木蓄積)이 대단히 불규칙(不規則)하기 때문이다. 2. 수확량(收穫量)과 수확면적(收穫面積)의 분기별(分期別) 변동폭(變動幅)을 줄이면서 계획기간내(計劃期間內)의 재적수확량(材積收穫量)을 최대화(最大化)하고자, LP수확조절(收穫調節) 모델에 의하여 $A_{min}=150ha$ $A_{max}=400ha$, $V_{min}=5,000m^3$, $V_{max}=50,000m^3$일 때의 적정수확안(適正收穫案)을 선정(選定)한 결과(結果), 대체(大體)로 5분기(分期) 이후(以後)부터 보속수확(保續收穫)과 법정영급배치(法正令級配置)가 가능(可能)하게 되었다. 3. LP수확조절(收穫調節)모델에 간벌계획(間伐計劃)을 포함(包含)시켜 최적해(最適解)를 구(求)하면, 총수확량(總收穫量)이 증가(增加)함은 물론, 간벌계획(間伐計劃)을 포함(包含)시키지 않았을 경우(境遇)에 비하여 분기별(分期別) 보속수확(保續收穫)의 실현(實現)에 유리(有利)한 적정수확안(適正收穫案)을 선정(選定)해 주는 효과(效果)가 있다. 4. 보속수확(保續收穫)과 법정영급배치(法正令級配置)가 실현(實現)될 수 있는 시기(時期)는 제약량(制約量)의 강도(强度)가 높아짐에 따라서 빨라지며, 분기별(分期別) 수확량(收穫量)은 수확면적(收穫面積)에 비하여 제약량(制約量)의 변화(變化)에 따른 평준화(平準化) 경향(傾向)이 뚜렷하고, 분기별(分期別) 수확량(收穫量)의 평준화(平準化)가 이루어지면 분기별(分期別) 수확면적(收穫面積)은 이에 종속(從屬)되어 평준화(平準化)하는 경향(傾向)이 있다. 5. 제약조건(制約條件)의 강도(强度)가 높아짐에 따라 총수확량(總收穫量)은 점감적(漸減的)으로 감소(減少)하므로 빠른 시기(時期)에 엄정보속(嚴正保續)과 엄정영급배치(嚴正令級配置)를 의도(意圖)할 수록 총수확량(總收穫量)의 손실(損失)은 그만큼 더 증가(增加)한다. 6. 같은 계획기간(計劃期間) 및 제약조건하(制約條件下)에서의 총수확량(總收穫量)은 벌채영급(伐採令級)을 낮추고, 그 범위(範圍)를 넓힐수록 증가(增加)한다. 또한 벌채영급(伐採令級) 범위(範圍)의 상한(上限)을 고정(固定)하고, 그 하한(下限)을 1영급(令級)씩 높였을 때에 총수확량(總收穫量)이 감소(減少)되는 속도(速度)는, 그 범위(範圍)의 하한(下限)을 고정(固定)하고 상한(上限)을 1영급(令級)씩 낮추었을 때의 감소(減少) 속도(速度)보다 크다. 7. 본(本) 연구(硏究)에 제시(提示)된 LP수확조절(收穫調節)모델은 영급구성(令級構成)이 복잡(複雜)한 임분(林分)에 적용(適用) 가능(可能)하며, 간벌계획(間伐計劃)을 간단히 포함(包含)시킬 수 있고, 제약량(制約量)의 변화(變化)에 따른 총수확량(總收穫量)의 손실(損失)을 쉽게 계측(計測)할 수 있는 등 여러가지 장점(長點)이 있으므로, 우리나라의 현행(現行) 삼림수확조절법(森林收穫調節法)을 보완(補完)하기 위해서도 이 기법(技法)이 유효(有效)하게 이용(利用)될 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.