• 제목/요약/키워드: 데이터 자산

검색결과 366건 처리시간 0.025초

다이나믹 토픽모델링 및 네트워크 분석 기법을 통한 블록체인 관련 국내 연구 동향 분석 (Analyzing Research Trends in Blockchain Studies in South Korea Using Dynamic Topic Modeling and Network Analysis)

  • 김동훈;오찬희;주영준
    • 정보관리학회지
    • /
    • 제38권3호
    • /
    • pp.23-39
    • /
    • 2021
  • 본 연구에서는 국내 블록체인 연구의 전반적인 동향 및 시간에 따른 주제를 파악하기 위해 대학 및 기관 협력 네트워크 분석, 키워드 동시출현 네트워크 분석, 다이나믹 토픽모델링 기법을 활용한 시계열 주제 분석을 실시하였다. 대학 및 기관 협력 네트워크 분석 결과, 숭실대학교, 순천향대학교, 고려대학교, 한국과학기술원 등이 블록체인 연구의 주요 대학으로 나타났으며 대학 이외의 기관으로는 국방부, 한국철도기술연구원, 삼일회계법인, 한국전자통신연구원 등이 주요 연구기관으로 나타났다. 키워드 동시출현 네트워크 분석 결과, 가상자산(암호화폐, 비트코인, 이더리움, 가상화폐), 블록체인 기술(분산원장, 분산원장기술), 금융(스마트계약), 정보보안(보안, 프라이버시, 개인정보) 등에 대한 키워드들이 주요하게 나타났으며, 모든 네트워크 중심성 지표에서 스마트계약이 가장 높은 수치를 나타내어 주요한 주제임을 확인할 수 있었다. 마지막으로 시계열 주제분석 결과, 블록체인기술, 블록체인생태계, 블록체인 적용분야1(무역, 온라인투표, 부동산), 블록체인 적용분야2(식품, 관광, 유통, 미디어), 블록체인 적용분야3(경제, 금융) 등 다섯 개의 주요 주제들을 도출하였으며, 각 주제별 대표 키워드들의 비율변화를 통해 주제별 변화를 관찰할 수 있었다. 본 연구는 기존의 국내 블록체인 연구동향 연구들과 크게 세 가지 관점(데이터, 방법론, 해석)에서 차이점을 나타내고 있다. 1) 최근 2년 사이 급증한 블록체인 연구를 포함하였고, 2) 대학 및 기관 네트워크 분석과 시계열 주제분석이라는 새로운 분석기법 및 연구방법을 활용하였으며, 3) 이를 통해 블록체인 연구를 주도하는 대학 및 기관을 식별하고 국내 블록체인 연구 트렌드를 파악하였다. 끝으로, 연구결과가 블록체인 관련 연구 협력 및 정책 수립과 관련 기술 개발 계획에 활용될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 시사한다.

온라인 신문 아카이브 연구 국내외 구축 사례를 중심으로 (A Study on the Online Newspaper Archive : Focusing on Domestic and International Case Studies)

  • 송주형
    • 기록학연구
    • /
    • 제48호
    • /
    • pp.93-139
    • /
    • 2016
  • 신문의 역할은 정부의 비판과 감시다. 공공의 문제에 해설과 논평을 하는가 하면 다양한 여론을 형성하고 전달한다. 메타데이터가 확실한 사진 기록물을 담고 있으며, 지역신문의 경우 로컬리티 확보의 중요한 도구다. 신문에 실린 광고와 신문의 편집 역시도 시대의 단면을 보여준다. 이런 신문의 기록학적 가치 때문에 도큐멘테이션 전략을 수립할 때도 신문은 늘 우선적으로 수집이 고려되는 기록물이다. 신문을 보존하고 관리하기 위한 신문 아카이브는 여러모로 중요한 의미를 지닌다. 기자들이 기사를 작성하기 위해 이용하기도 하고, 다양한 학문 분야의 연구를 위한 자료로도 활용이 된다. 신문의 교육적 활용인 NIE에도 이용되지만 신문 아카이브는 디지털 시대에 들어와 더욱 중요한 위치를 차지한다. 미디어 자산을 통합 관리하는 MAM의 핵심에 아카이브가 위치하기 때문이다. 신문 제작뿐만 아니라 신문사 경영 등 전 영역에 걸쳐 새로운 역할을 온라인 아카이브가 하게 될 거라는 전망들이 나오고 있다. 한국에서도 이미 1991년 기사통합 DB인 KINDS가 서비스를 시작했고, 네이버에서는 뉴스 라이브러리라는 온라인 신문 아카이브를 구축해 운영하고 있다. KINDS의 경우 초기에는 뜨거운 반응이 있었으나, 현재는 이용률이 저조한 상태이다. "조선일보", "중앙일보" 등 주요 신문사가 빠져 있고, 이용자 인터페이스도 불편한 점이 많기 때문이다. 하지만 공공예산이 투입되어 무료로 이용할 수 있다는 점이나, 지방지에 대한 접근성 등은 큰 장점이다. 고신문의 경우 국립중앙도서관에서 지속적으로 디지타이징을 하고 있다. 개별 신문사들의 경우도 아카이브라고 하기 민망한 수준이자만 서비스를 제공하고 있다. 미국의 경우 의회도서관에서 국립인문기금과 함께 역사적 신문을 디지타이징 하는 'CHRONICLING AMERICA' 프로젝트를 진행 중이다. 각 주의 대학과 역사협회, 공공 도서관에 기금을 줘 매년 10만 페이지의 지역신문을 디지타이징하고 있다. 영국 역시도 국립도서관이 중심이 되어 'The British NEWSPAPER Archive'라는 온라인 신문 아카이브를 구축하고 있는데, 미국과 달리 유료로 운영된다. 이곳 역시도 합동정보시스템위원회의 공공예산이 투입되었으며, 지금도 구축을 계속 이어가고 있다. 개별 신문사들은 아카이브 솔루션을 구매해 온라인 아카이브를 구축하는 경우가 많다. ProQuest Archiver, Gale Cengage-NewsVault가 대표적인 아카이브 플랫폼으로 신문 자체가 표준화되고 규격화되어 있는 만큼 이를 통한 아카이브 구축도 효율적인 방법으로 보인다. 국내의 온라인 신문 아카이브를 개선하기 위해서는 아카이브에 대한 인식의 전환과 함께 과감한 투자 등이 요구된다.

서비스 산업의 특허권 혁신 특성에 대한 연구 (A Study on the Characteristics of Patent Innovation in the Service Industry)

  • 장병열
    • 서비스연구
    • /
    • 제14권2호
    • /
    • pp.82-100
    • /
    • 2024
  • 글로벌 기술 경쟁의 격화로 인해 무형 자산으로서 특허 등 지식재산의 전략적, 경제적 중요성이 커지고 있다. 본 연구의 목적은 서비스 산업의 특허권 혁신 현황을 파악하고 이에 기반하여 서비스 산업의 특허권 혁신 특성과 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 기업활동조사 데이터를 바탕으로 서비스 산업의 특허권 혁신 특성을 파악하기 위한 조사와 분석을 수행하였다. 서비스 산업의 특허권 보유 기업 비율, 서비스 산업별 특징, 서비스 산업별 비중, 특허권 보유 건수 등을 분석하였다. 또한 서비스 산업 특허권 변화 추이를 조사하였다. 서비스 산업의 특허권 혁신 분석결과를 기반으로 타산업과 서비스산업을 비교·분석하였다. 특히 서비스 산업별 특허권 보유 기업 비율 증가율과 특허권 보유 기업 비율 관점에서 서비스산업을 4가지 유형으로 나누고 산업별 유형을 도출하였다. 분석 결과를 기반으로 서비스 산업의 특허권 혁신 특성을 제시하였다. 연구결과 서비스 산업 기업이 특허권을 보유한 비율은 타 산업의 보유 비율보다 낮았고 타 산업과의 격차가 확대 되고 있어 서비스 기업의 특허권 혁신 성과가 타 산업보다 낮은 것으로 나타났다. 전체 서비스 산업 중 특허권 보유 기업 비율이 상대적으로 높은 서비스 산업은 전문, 과학 및 기술 서비스업, 수도, 가스, 증기 및 공기조절 공급업, 정보통신업이었다. 특허권 보유 기업 비율 증가율이 높은 서비스 산업은 운수 및 창고업, 예술, 스포츠 및 여가관련 서비스업, 사업시설 관리, 사업 지원 및 임대 서비스업으로 나타났다. 서비스 산업 기업이 보유한 평균 특허 건수는 타 산업보다 낮았고 특허권 보유 건수 증가율도 타 산업보다 낮아 격차가 확대되고 있다. 서비스 산업의 특허권 혁신은 특허권 보유 기업 비율과 특허권 보유 기업 비율의 증가율 관점에서 4개 사분면 유형으로 구분할 수 있으며 서비스 산업은 개별 서비스 산업이 속한 사분면의 특허권 혁신 특성에 맞는 정책 지원이 필요한 것으로 연구되었다.

산업의 주식시장 선행성에 관한 실증분석 - 자산간 수익률 예측 가능성 - (A Study on Industries's Leading at the Stock Market in Korea - Gradual Diffusion of Information and Cross-Asset Return Predictability-)

  • 김종권
    • 대한안전경영과학회:학술대회논문집
    • /
    • 대한안전경영과학회 2004년도 추계학술대회
    • /
    • pp.355-380
    • /
    • 2004
  • 이 논문은 과거의 산업 포트폴리오 수익률이 어떻게 확률추세(stochastic trend)로부터 전체 주식시장과 두 가지 거시경제 변수(경기동행지수와 산업생산)들을 예측할 수 있는 지를 알아보는 데에 초점을 두고 있다. 먼저, 산업들의 포트폴리오 수익률과 전체 주식시장 수익률이 VAR모형을 토대로 볼 경우 Granger 인과관계를 갖고 있는지를 살펴보았다. 이 분석의 결과에서 건설, 금속, 무역, 반도체, 보험, 비금속광물, 서비스, 섬유, 식료, 운수/창고, 유통, 의류, 자동차부풀, 전기전자, 정유, 조선, 종이/목재, 증권, 컴퓨터, 통신, 화학 등 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 있다. 즉, 당월(t)의 비금속광물과 정유, 금속 포트폴리오 수익률 등은 다음 월(t+1)의 전체 주식시장 수익률과 음(-)의 상관관계를 갖고 있는 것을 알 수 있었다. 이는 역사적인 데이터를 살펴볼 때, 이들 산업 제품의 가격의 상승은 향후 경제에 악영향을 주기 때문인 것이다. 반면에, 의류 및 무역 등의 경우에는 반대로 이들 산업들의 포트폴리오 수익률이 전체 주식시장 수익률과 양의 상관관계를 나타내 이들 산업들에 있어서 높은 수익률은 향후 경제가 상승국면이 예상됨을 나타내어 주고 있다. 이와 같은 산업별 포트폴리오 수익률과 거시경제변수 간의 높은 상관관계를 토대로 하여 전체 주식시장 수익률 예측을 가능하게 하는 업종 정보(sector information)의 점진적 확산(slow diffusion) 현상이 발생하게 되는 것이다.수 있었다.의 20세 이하 골절 및 탈구가$30.3\%까지 감소하게되어 년도가 증가함에 따라 청장년 층에 비하여 소아골절 및 탈구가 전체적으로 감소하는 경향을 보였다. 스키골절의 부위별 발생빈도는 1990년 이전까지 하지골절 및 탈구가 많았으나 이후 점차 상지의 골절 탈구가 증가하였다 하지에서 가장 많은 골절은 경골 골절이었으며, 경골골절은 회전력에 의한 나선형골절이 $76.5\%로 가장 많았고 년도에 따른 변화는 보이지 않았다. 스키손상의 발생빈도는 초기에 비하여 점차 감소하는 경향을 보였으며, 손상의 특성도 부위별, 연령별로 다양한 변화를 나타내었다.해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나 경쟁혈류가 관찰되었다. 결론: 동맥 도관만을 이용한 Off pump CABG를 시행하여 감염의 위험성을 증가시키지 않으면서 영구적인 신경학적 합병증을 일으키지 않았고 좋은 혈관 개존율을 보여주었다. 따라서 동맥 도관을 이용한 Off pump CABG는 관상동맥의 협착의 정도에

  • PDF

시계열 군집분석을 통한 디지털 음원의 순위 변화 패턴 분류 (Derivation of Digital Music's Ranking Change Through Time Series Clustering)

  • 유인진;박도형
    • 지능정보연구
    • /
    • 제26권3호
    • /
    • pp.171-191
    • /
    • 2020
  • 본 연구는 현대 사회에서 가장 가치 있는 문화자산이자 한류의 흐름에서 특히 중요한 위치를 차지하는 디지털 음악에 초점을 두었다. 디지털 음악에 대하여 공신력 있는 음원 차트인 '가온 차트'에 진입한 음원들의 73주간 순위 변화를 수집하였으며 유사한 특징을 가지는 패턴들로 분류하였다. 이후 각 순위 변화 패턴으로부터 주목할 만한 특징에 대한 설명적 분석을 수행하였다. 구체적으로 음원에 대한 신뢰도 이슈가 발생하기 이전 기간의 국내 발매된 디지털 음원들로 한정하여 시점을 일치시킨 후 시계열 군집분석을 통해 패턴을 도출하고자 하였다. 데이터 수집과 전처리를 통하여 742건의 중복되지 않는 음원들을 확보하였고, 시계열 순위 변화에 대한 시계열 군집분석 결과 16개의 패턴들이 도출되었다. 이후 도출된 패턴들을 기반으로 '스테디셀러'와 '원 히트 원더'의 두 가지 유형의 대표적인 패턴을 확인하였다. 나아가 두 패턴에 대하여 차트 내에서 음원의 생존 기간과 음원 순위에 관점에서 다섯 가지의 세분화된 패턴으로 분류하였다. 각 패턴들이 가지는 중요한 특징들은 다음과 같다. 원 히트 원더형 패턴에서 아티스트의 슈퍼스타 효과와 편승효과가 강하게 나타났으며, 소비자들의 디지털 음원 선택에 강한 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 나아가 스테디셀러형 패턴을 통해서 매우 오랜시간 소비자들의 선택을 받는 음원들을 확인하였고, 소비자의 니즈를 관통하며 가장 많은 선택을 받는 음원들이 오히려 원 히트 원더형 패턴이 아니라 스테디셀러: 중기 패턴에 포진하고 있음을 확인하였다. 특히 주목할 만한 점은 스테디셀러형 패턴을 통해 기존의 패턴과는 상반되는 '차트 역주행' 현상을 확인했다는 것이다. 본 연구는 디지털 음원을 중심으로 상대적으로 소외되었던 분야인 시간의 흐름에 따른 음원의 순위 변화에 초점을 두었고, 음원의 흥행과 순위를 예측하는 것이 아니라 순위 변화의 패턴을 세분화함으로써 음원 연구에 대한 새로운 접근을 시도하였다는 점에서 의의가 있다.

Support Vector Regression을 이용한 GARCH 모형의 추정과 투자전략의 성과분석 (Estimation of GARCH Models and Performance Analysis of Volatility Trading System using Support Vector Regression)

  • 김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
    • /
    • 제23권2호
    • /
    • pp.107-122
    • /
    • 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.