• 대한토목학회논문집
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• 제29권4B호
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• pp.385-396
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• 2009

본 연구에서는 현재 업무, 영업, 욕탕, 공공용수 등으로 구분되어 있는 비가정용수의 업종을 국가산업표준분류에 근거하여 9개 대분류 40개 중 소분류로 세분화하여 각 업종별 사용량 원단위를 도출하였다. 논산, 서산 등 6개 도시의 비가정용수 월별사용량자료와 통계청에서 조사하는 사업장별 산업서비스조사 자료를 토대로 각 업종별 사용량 원단위, 면적, 종업원 등의 상관관계분석, 세부업종별 분산분석 등을 수행하여 통계적으로 의미있는 원단위 특성을 제시하였다. 비가정용수 주요업종의 사용량 원단위를 미국 5개 지역에서 조사된 자료와 비교한 결과, 모든 업종에서 단위면적당 사용량이 미국에 비해 적은것으로 나타났다. 조사자료 가운데 효과적인 물사용량(Efficiency Benchmarks)으로 추천되는 누적확률 25%에 해당하는 값의 경우에도 우리나라 물사용량이 적었으며, 특히 학교의 경우 단위면적당 1일 사용량($0.4{\sim}6.2l/m^2/d$)과 학생 1인당 1일 사용량(11.9-64.0 l/student/d)의 평균값과 범위가 매우 유사한 결과를 보였다. 비가정용수의 용수사용량에 영향을 미치는 내외부인자에 대하여 상관관계분석을 수행한 결과, 비가정용수사용량의 원단위 기준인자로서는 단위면적이 가장 적절한 것으로 나\widehat{타났으며, 다만 교육업의 경우 구성원의 물사용경향이 일정하기 때문에 단위면적보다도 학생수(교직원포함})와 물사용량사이의 상관관계가 더 높은 것으로 나타났다. 대표적인 외부인자인 기온에 따른 각 업종별 물사용량 변화를 분석한 결과, 학원업, 도소매업, 음식점업이 기온에 따라 물사용량 증감이 뚜렷하였고, 숙박업과 병원업은 기온과의 상관성이 매우 낮은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과에서는 비가정용수의 합리적인 수요관리를 위해서 기존의 상수도통계에서 구분하고 있는 업종에 대한 재검토 필요성을 제기하였으며, 이러한 업종구분을 토대로 통계청의 산업서비스 조사자료와 지자체 수도요금부과자료를 이용하여 비가정용수의 세부업종별 물사용량을 추적하여 분석하고 관리할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.427-435
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• 2023

이상기상으로 인한 봄꽃 개화 시기의 변화는 식물의 생장기간 뿐 아니라 생물계절을 포함한 생태계의 모든 측면에 영향을 미친다. 따라서 봄꽃 개화 시기를 예측하는 것은 산림 생태계의 효과적인 관리에 필수적이다. 본 연구에서는 464곳의 산림에서 수집된 날씨정보를 기반으로 대한민국 산림의 대표적인 5가지 수종(미선나무, 아까시나무, 철쭉, 산철쭉, 마가목)의 2023년 개화 시기를 예측하기 위해 과정 기반 모형을 사용하였다. 이를 위해 28개 지역의 9년간(2009-2017) 개화 시기 자료를 활용하여 모형을 개발하였다. 개화 시기는 식물의 세 개 이상의 위치에서 처음으로 꽃이 피는 것을 기준으로 측정되었다. 본 연구에서는 STDD와 GDD 과정 기반 모형을 사용하여 개화 시기를 예측하였으며, 두 모형 모두 일반적으로 우수한 성능을 보였다. 과정 기반 모형의 주요 입력변수인 날씨 자료는 산악기상관측시스템과 기상청에서 제공하는 기온 정보를 융합하여 1km의 공간 해상도로 일 단위 기온 자료를 생성하였다. 지역별 보정 계수를 생산하고 적용하기 위해 랜덤포레스트 기계 학습을 활용하여 STDD와 GDD 모형을 기반으로 예측 정확도를 개선하였다. 결과적으로 보정 계수가 적용될 때 대부분의 수종에서 개화 시기의 예측 오차가 작았으며, 특히, 미선나무, 아까시나무, 철쭉에서 평균제곱근오차가 각각 1.2, 0.6, 1.2일로 매우 낮았다. 모형 성능을 평가하기 위해 10회의 무작위 샘플링 테스트를 실시하고, 최적의 결정계수 값을 가진 모형을 선택하여 모형의 성능을 평가하였다. 그 결과, 마가목을 제외한 모든 수종에서 보정 계수가 적용된 모형에서 결정계수가 최소 0.07에서 최대 0.7 증가하였으며 최종적으로 75%에서 90%의 설명력을 가졌다. 이를 기반으로 수종별 보정 계수를 산출하였으며, 1km 해상도의 전국 단위 개화시기예측 지도를 제작하였다. 본 연구는 식물의 계절 변화에 대한 자료로 활용될 것으로 예상되며, 수종 및 지역별로 개화 시기를 상세히 설명하여 기후 변화로 인한 계절 변화를 연구하는 데에 유용할 것으로 기대된다. 또한 우리나라 산림의 주요 수종에 대한 정확도 높은 개화 시기 예측 서비스는 산림 방문객들의 산림 경험 만족도를 크게 높일 수 있으며, 양봉업 등 임업 종사자들의 경제적 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제17권4호
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• pp.193-204
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• 2022

본 연구는 키오스크 사용자를 대상으로 소비자 만족 수준 측정 및 개선의 영향력 정도를 분석하였다. 현대에 이르러 기술의 발전과 온라인 환경의 개선으로 인해 단순노동 업무는 10여 년 후 사라질 확률이 90%가 임박한다. 국내 연구에서도 단순 노무 직종'이 약 36%의 확률로 진보된 기술에 영향을 받아 사라질 것으로 예측되며 기업으로서도 인력 구인과 인건비 등의 문제로 인해 점차 무인화를 진행하며 그 대체재로써 키오스크를 선호하고 있다. 특히 최근 전 세계적으로 큰 유행으로 번지고 있는 코로나19 바이러스로 인해 비대면 서비스에 대한 수요가 높아지며 키오스크 도입 경향은 더욱 가속화되어 세계시장에서 2021년 835억 원 규모로 성장하며 연평균 8.9%의 성장세를 보여주고 있다. 하지만, 이러한 키오스크의 무인이라는 특성으로 인해 일부 소비자는 여전히 사용에 어려움을 겪고 있으며 이러한 기술 사용이 익숙지 않은 소비자들을 중심으로 비대면 서비스 자체에 대한 거부감과 서비스 오류에 대한 불안감 등으로 서비스 공동 생산자에 대한 이해가 부족해 점원과 소비자 간의 역할 갈등을 유발하거나 기술 사용이 익숙한 세대와 서비스 제공 측면에서 불평등이 이루어지고 있다. 또한, 키오스크는 대표적인 기술 기반 셀프서비스 산업이기에 사용자가 불편함을 느끼거나 추가적인 노동을 한다고 여기면 전체적인 서비스 가치 하락을 경험하여 키오스크 산업 자체의 성장세를 억제할 수 있다는 점에서 소비자 중심의 키오스크 개선 방향성 연구는 중요하다. 이에 실제 사용자들을 중심으로 직접 사용함에서 중점 사항에 대한 인터뷰를 진행하여 디스플레이 배색, 글자 크기, 기기의 디자인, 기기의 크기, 내부 UI(인터페이스), 정보의 양, 인식 센서(바코드, NFC 등), 디스플레이 밝기, 자체 이벤트, 반응속도 항목을 추출하였다. 이후 설문을 활용하여 각 기대 평가 항목의 Kano 모델 품질 속성 분류를 진행하였으며 최빈값만을 고려하여 차순위의 통계적 의미가 무시된다는 Kano 모델의 단점을 보완하기 위하여 이를 정확한 수치로 계산할 수 있는 Timko의 고객 만족 계수를 활용하였으며 연구를 통해 키오스크 기대 평가 항목들의 개선 영향력을 최종적으로 분별하여 개선 우선순위를 도출하기 위하여 PCSI Index 분석을 추가로 진행하였다. 그 결과 개선의 영향력은 내부 UI(인터페이스), 글자 크기, 인식 센서(바코드, NFC 등), 반응속도, 자체 이벤트, 디스플레이 밝기, 정보의 양, 기기의 크기, 기기의 디자인, 디스플레이 배색 순으로 나타났으며 이를 통해 키오스크 기반 분야별 연구의 종합적인 비교 및 벤처 산업의 개선 방향성 설정에 이바지하고자 한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권2호
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• pp.169-177
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• 2024

본 연구는 분비나무의 수고 특성에 따른 개체군 동태 분석이 가능한지 알아보고자 수행되었다. 이는 기존 수령 및 흉고직경에 기반한 개체군 동태 분석이 고지대의 척박한 환경에서 더디게 생장하는 분비나무 특성을 반영하기 어렵다고 판단하였기 때문이다. 이를 위해 분비나무군락이 대표적으로 분포하고 있는 설악산, 오대산, 태백산국립공원을 대상으로 분비나무 수령과 흉고직경급 분포에 따른 개체군 동태 분석의 한계를 검증하고, 수고 생장 특성을 조사하여 수고에 기반한 수직적 구조를 통한 개체군 동태 파악이 가능한지 종합 분석하였다. 연구 결과, 분비나무 개체군 동태 파악에 있어 수령 분포는 모든 수목에 대한 실질적인 시료 채취의 어려움과 더불어 동일한 임분 내에서도 광조건 등에 따라 수령 분포가 다양하게 나타나기 때문에 한계가 있었다. 또한 흉고직경급 분포는 치수 단계에서 세분화된 구분이 어려워 피음 조건에서 치수 단계로 오래 머무르다 광 조건이 적합해지면 급격히 생장하는 분비나무 특성을 반영하기 어려웠다. 반면, 분비나무 수고 특성을 종합 분석한 결과, 전나무속 개체군 동태 특성에 해당하는 밀도가 높고 유사한 수고 단계에서의 주된 수목 고사, 하층에서의 U자형 개체군 동태 등을 충분히 반영하는 것으로 나타났다. 또한 피음 조건에서 하층 분비나무 개체의 연간 수고 생장량이 커지는 전환점이 되는 수고값을 확인할 수 있었으며, 해당 수고에서야 분비나무 개체가 다른 관목 및 초본의 피압으로부터 벗어나 진계 생장이 본격적으로 일어나게 됨을 알 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 고지대 분비나무의 개체군 동태를 이해하는데 있어 수고를 통한 수직적 구조가 활용될 수 있음을 확인할 수 있었고, 향후 현장에서도 수고 특성에 기반하여 직관적으로 분비나무군락의 유지 여부등을 파악할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국작물학회지
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• 제68권4호
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• pp.402-412
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• 2023

기후변화에 대응하기 위해 재배지역 차이에 따른 쌀귀리(Avena sativa L.)의 품질을 비교하고자 재배지역이 다른 G1과 G2 그룹의 국내 농가에서 쌀귀리 조양 품종을 2020년부터 2022년까지 3년 동안 수집하여 외관 품질, 영양성분, 기능성 성분 등을 분석하였다. 외관 품질의 경우는 2020년에 G2지역에서 명도와 황색도에서 G1지역에 비해 유의하게 높게 나타나 차이가 있었지만 다른 연도에서는 재배지역간에 차이가 없었다. 쌀귀리 종자의 활력을 검정한 결과는 2022년에서만 G1지역에서 G2지역보다 전기전도도 값이 유의적으로 낮게 나타났다. 영양성분 중에서 수분 함량은 3개년 모두에서 G1지역보다 G2지역에서 더 높게 나타났으며 조단백질 함량 역시 모든 연도에서 G1지역보다 G2지역에서 유의적으로 높게 나타났다. 탄수화물 함량은 조단백질 함량과 반비례하게 3년간 모든 연도에서 G2지역보다 G1지역에서 유의미하게 높게 나타났다. 조지방 함량은 2022년을 제외하고 G2지역보다 G1지역에서 유의미하게 높게 나타난 경향을 보였다. 그리고 쌀귀리에 풍부하게 함유되어 있는 기능성 성분인 베타글루칸을 분석한 결과 3.4-4.2% 범위로 나타났으며 2020년을 제외하고 재배지역간의 유의적인 차이는 없었다. 또한 귀리에만 존재하는 대표적인 기능성 성분인 아베난쓰라마이드는 2021년과 2022년 2년에 걸쳐 함량을 분석한 결과, 아베난쓰라마이드 함량은 2.4-20.7 ㎍/g 범위로 나타났으며 2년 모두 G2지역에서 G1지역보다 유의적으로 아베난쓰라마이드 함량이 높게 나타나는 경향을 보였다. 본 연구가 진행되는 재배지역간의 기온을 파악하기 위해 2020년부터 2022년까지 쌀귀리 생육기의 평균기온과 최저기온 평균값을 조사한 결과, 재배 한계지로 설정된 G2지역과 주산지로 설정된 G1지역 해남의 1월 평균기온과 1월 최저기온 평균값이 유사하였다. 결론적으로 재배지역 차이에 따라 재배되고 있는 쌀귀리 품질에서 일부 영양성분과 기능성 성분에 차이를 확인하였기에 기후변화로 인해 쌀귀리의 재배면적이 확대되는 상황에서 품질에 영향을 미치는 성분들의 변화에 대한 지속적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 의료법학
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• 제24권4호
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• pp.67-101
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• 2023

생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.

• 한국가금학회지
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• 제51권2호
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• pp.57-63
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• 2024

전세계적인 기후변화로 인해 국내 평균기온과 여름철 폭염 강도가 심화되면서 고온스트레스로 인가축 피해를 완화하기 위한 사양 전략이 필요한 상황이다. 국내육계사의경우 터널식 환기계사나 쿨링패드 등 시설을 설치하여 여름철 실내온도를 저감하고 있다. 그러나 쿨링패드의 경우 계사내부의 습도를 증가시켜 역으로 피해를 유발할 수 있어 사용시 주의를 요한다. 따라서 본 연구에서는 국내의 대표적 계사 형태인 터널식 환기 무창 육계사에서 쿨링패드를 가동시 계사 내부의 온도 저감 효과를 더위지수(temperature-humidity index; THI)로 함께 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 우리나라의 각각 다른 지역에 위치한 8개의 터널식 환기 무창계사 육계농가를 대상으로 여름철(6~9월) 온도와 습도 데이터를 수집하였다. 해당 농가들은 쿨링패드의 유무에 따라 2개의 처리군으로 나뉘었으며, 출하 2주 전 기준으로 온습도 데이터를 추출하여 계사 내·외부간 온습도 및 THI의 편차를 구하였다. 메타분석 결과, 여름철 가장 더운 낮시간대인 14시를 기준으로 대조구 대비 쿨링패드 보유 농가에서 내외부 온도의 차이가 크고, 해가 지는 16시대에 내외부 온도의 차이가 줄어드는 것으로 관찰되었다(P<0.05). 쿨링패드에 따른 상대습도에 대한 유의적인 차이는 없었으나(P>0.05), 스트레스를 수치화한 THI 지수로 환산하였을 때, 오후 3시부터 대조구 대비 쿨링패드 보유 처리구가 THI 편차 값이 감소하여 효과가 줄어드는 것으로 판단되었다(P<0.05). 본 연구의 결과 14시 쿨링패드를 보유한 농가는 쿨링패드가 없는 대조구 농가보다 계사내외부 온도차가 크게 나타났고, 이는 계사내부 온도저감에 효과가 있다고 판단할 수 있다. 따라서 쿨링패드 사용시 계사내 더위피해를 저감하는 데 효과가 있을 것으로 생각되며, 본 연구의 결과는 하절기 육계의 고온스트레스 저감을 위해 쿨링패드 운용시 참고자료로 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.227-252
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• 2018

인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

• 한국수산과학회지
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• 제15권1호
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• pp.1-25
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• 1982

우리나라 남서부에 위치한 대표적 인공호인 옥정호에서 1980년 5월부터 1981년 8월까지 16개월 동안 매월 호소의 이화학적 요인들과 동식물 Plankton의 계절적 변동과 수직적 변동, 그리고 어류상 등을 조사하여 종합적인 육수생물학식 연구를 시행하였다. 표층수의 수온은 8월에 최고 $28.2^{\circ}C$, 1월과 2월에 최저 $3.5^{\circ}C$였다. 저층인 수신 40m 깊이의 수온은 9월이 최고 $8.5^{\circ}C$, 2월에 최저 $3.5^{\circ}C$로서 그 차이는 $5^{\circ}C$였다. 수온 만화에 따른 수온 탁층의 분포 및 수직 안정도를 보면 11월부터 3월까지 저수온기에는 완전 수직혼합이 일어나며 2월에는 표층에서 저층까지 모두 $3.5^{\circ}C$였다. 4월부터 6월까지 표층수 수온의 상승으로 인하여 표층부터 l0m 수신의 층까지에 걸쳐 양층이 형성되며, l0m 이하의 저층수는 $5.6\sim7.1^{\circ}C$의 범위로 성층이 생겼다. 고수온의 표층은 점점 깊어져 $7\sim10$월에는 $15\sim25m$ 수신에 수온탁층이 형성되어 수직 혼합이 일어나는 표층과 안정된 저층으로 구분되었다. 8월의 표층수는 $28.2^{\circ}C$, 저층수온도 상당히 상승되어 9월에는 $8.5^{\circ}C$까지 상승하여 호수의 혼합이 의외로 큰 것을 알 수 있었다. pH의 년중변화는 표층에서 6.8(1월)$\sim$9.0(8월)의 범위이며, 중층에서는 $6.5\sim7.0$, 저층에서는 $6.0\sim7.5$ 였다. DO는 년중 보화상태였고, 저수온기인 겨울철에는 약간 과보화 상태였으며, 년중 각 DO의 약층은 나타나지 않아, 저층까지 DO양은 비교적 높았다. 투명도는 최고가 2월에 4.6m 였고, 최저가 8월에 1.7m 였으며 1980년 8월의 예비조사시에도 8월에 0.9m로 조사기간중 최하였다. 이렇게 낮은 투명도는 이 때 최대로 번모한 Anabaena spiroides, Melosira granulata 등 때문인 것으로 생각된다. 염소양, 지산태 지소, COD, 인산염의 분석결과는 1980년의 값에 비하여 1931년의 값이 다소 증가된 경향을 보인다. 또 칼슘, Mg, Fe와 같은 무기물질들의 분석결과로 보아 옥정호의 수질은 연수로 평가되었고 크룸이나 수은과 같은 중금속물질들도 극히 미양 검출되었다. 조사기관신 본 호에서 채집된 Plankton의 출현종은 모두 7과 72속 107종이었다. 그 중 Phytoplankton은 Cyanophyta가 12종, Bacillariophyta 19종, Chlorophyta 23종이었고, Zooplankton은 Protozoa14종, Rotifera 29종, Cladocera 4종, Copepoda 6종이었다. Phytoplankton의 생산은 $7\sim10$월의 대번식(Peak는 10월 $1,504\times10^3\;cells/l$)과 $1\sim4$월의 소번식(Peak2월 $236\times10^3\;cells/l$)의 2회의 Peak를 나타냈다. Phytoplankton의 종 조성 만화의 양상을 보면 Melosira granulata, Anabaena spiroides와 같이 고수온기인 $7\sim10$월에 번무하는 무리, Asterionella gracillima, Synedra acus, S. ulna와 같이 저수온기에 다양 출현하여 겨울철에 번무하는 무리, 그리고 Microcystis aeruginosa, Ankistrodesmus falcatus와 같이 소양씩 주년 출현하는 세 무리로 대별할 수 있다. Zooplankton의 종 조성 및 출현 양상을 보면 주요 종들은 Thermocyclops taihokuensis, Difflugia corona, Bosmina longirostris, Bosminopsis deitersi, Keratella quadrata, Asplanchna priodonta, A. herricki 등이며, 이들은 $10\sim11$월부터 익년 2월 혹은 4월까지의 저수온기에 출현이 없거나 있어도 매우 적었다. 수직 일견변동은 주로 Microcystis aeruginosa, M. incerta, Anabaena spiroides, Melosira granulata, Bosmina longirstris에 의하여 나타났다. 특히 M. granulata는 일몰과 더불어 저층으로 밀집하는 이동을 했으며 B. longirostris는 일몰과 더불어 표층으로 부상하고 일출과 더불어 전 수층에 확산되는 양상을 보였다. 본 호에서 채집된 어류는 10과 31속 41종이었다. 그 중 Pseudoperilampus uyekii와 Coreoleuciscus splendidus를 포함한 13종의 어류는 한국 특산종으로 우리나라의 다른 호소들에 비하여 어류상이 다양하였다.