• 한국수자원학회논문집
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• 제53권6호
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• pp.427-436
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• 2020

기후 변화는 한반도 가뭄 특성에 영향을 미칠 것으로 예측되지만 불확실성이 존재한다. 이에, 본 연구는 지면 모델링 시스템 중 하나인 WRF-Hydro 모형에 기후변화와 토지이용 시나리오를 이용하여 한반도 미래 가뭄을 예측하는 것을 목표로 하였다. 기후 변화 자료는 RCP2.6과 RCP8.5 시나리오, 지표면 변화 자료는 공통사회경제경로(Shared Socio-economic Pathway, SSP) 시나리오를 사용하였다. 임계수준 방법을 적용하여 유출량과 순일차 생산량(Net Primary Productivity, NPP)값을 이용한 미래 수문학적 가뭄과 생태학적 가뭄을 정의하였고, 각 시나리오 별 가뭄의 기간과 강도의 특성을 평가하였다. 수문학적 가뭄 기간은 RCP2.6-SSP2 가까운 미래(2031-2050)와 RCP8.5-SSP2 먼 미래(2080-2099) 시나리오에서, 생태학적 가뭄 기간은 RCP2.6-SSP2 먼 미래와 RCP8.5-SSP2 가까운 미래에서 긴 가뭄 기간을 보였다. 가뭄 강도는 가뭄 기간과 다르게, 두 가뭄 모두 RCP2.6-SSP2 먼 미래와 RCP8.5-SSP2 가까운 미래에서 큰 강도를 보였다. 수문학적 가뭄의 경우 RCP2.6-SSP2 먼 미래가 가장 심도가 크고 임계수준의 크기의 영향을 많이 받았다. 그러나 생태학적 가뭄 심도는 RCP2.6-SSP2 가까운 미래와 RCP2.6-SSP2 먼 미래에서 큰 심도를 보이고, 임계수준에 따른 심도 크기의 시나리오 별 차이는 작았다. 이 연구는 기후변화와 토지이용변화에 따른 한반도 미래 수문학적 및 생태학적 가뭄 특성을 이해하고 관리하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제21권3호
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• pp.171-182
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• 2018

탄성파 처리 기술개발 분야의 오픈-소스 소프트웨어인 Madagascar를 이용하여 신호 대 잡음비가 낮고 속도정보가 불확실한 현장 탄성파 자료에 대해 자료처리를 수행하고, 오픈-소스 소프트웨어의 현장 적용성을 시험하였다. 파이썬(python) 기반의 Madagascar는 방법론적으로는 다차원 자료 분석이 가능하고, 처리 공정의 재현성이 뛰어나 효율적인 자료처리가 가능하다는 장점이 있지만, 다소 복잡한 사용법과 자료 구조 시스템으로 인해 현장 자료에 대한 자료처리 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 현장 자료에 대한 Madagascar의 효용성을 확인하기 위해 기본적인 탄성파 자료처리(자료입력, 지형 정보 일치, 진동수-파수 필터, 예측 곱풀기, 속도 분석, 수직 시간차 보정, 겹쌓기, 참반사 보정)를 수행하였다. 테스트를 위해 사용한 현장 자료는 서해 군산분지에서 에어건 음원과 480채널의 스트리머로 취득한 해양 탄성파 탐사자료이며, 각 자료처리 단계마다의 결과를 Landmark사의 상용 소프트웨어인 ProMAX (SeisSpace R5000)을 사용하여 처리한 결과와 비교하였다. 그 결과 데이터 입출력 및 관리, 처리 과정의 재현성 및 자동 속도 분석 측면에서는 Madagascar가 상대적으로 높은 효율성을 보였고, 신호 품질 향상을 위한 전처리 결과는 상용 소프트웨어와 유사함을 확인하였다. 반면에, 심부 지층에 대한 영상화 결과는 상용 소프트웨어로 처리한 결과가 보다 뛰어남을 확인하였다. 이러한 결과는 상용 소프트웨어의 경우 다양한 겹반사 제거 모듈이 적용되었고, 상호 대화식 인터페이스로 인해 보다 정교한 자료처리가 가능하였기 때문이다. 그러나, Madagascar의 경우에도 현재 전 세계에서 많은 연구자들이 다양한 자료처리 알고리듬을 개발하여 지속적으로 공개하고 있기 때문에, 향후 이러한 최신 알고리듬을 적용한다면 상업용 수준의 자료처리가 가능해져 보다 향상된 결과를 도출할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.143-159
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• 2015

불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.

• 한국도시환경학회지
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• 제18권4호
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• pp.531-546
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• 2018

동아시아지역을 대상으로 황사배출량 산정 모듈 및 이를 적용한 예보시스템을 개발하였고, 개발된 모형의 화학수송모델링 정합도 및 실시간 예보 운영 평가를 진행하였다. 2015년 화학수송모델링 정합도 평가 결과, 중국 지역에서는 황사 배출량을 적용한 예보 모형이 과대평가하는 기간이 있으나 대부분 지역에서 저평가 되었던 $PM_{10}$ 을 보완하고, 통계수치가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 한국 지역에서는 황사 발생일인 2월 22일~24일, 3월 16일~17일(서울지역대상)에는 황사의 유입을 적절히 모사하였으나 황사가 관측되지 않은 4월에는 황사를 적용한 예보모델이 과대평가하는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 황사를 적용한 예보모형은 한반도 대부분 지역에서 저평가 되었던 $PM_{10}$ 을 보완하고, 통계수치가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 2017년 예보 성능 평가 결과, 황사배출량을 적용한 예보모델은 기존 모델과 비교하였을 때, POD는 대부분 개선되지만, A는 유사 또는 감소, FAR는 대부분 증가하는 경향이 나타났다. 황사배출량을 적용한 예보모형은 동아시아 지역에 저평가 하고 있는 $PM_{10}$ 을 보완하는 장점이 있지만, 황사배출량 산정의 불확실성 등이 내제되어 모델이 측정값을 과대모의하여 오경보율이 높다. 따라서 한반도 지역에 대표 대기질 예보모형으로 사용하기는 부적절하다고 판단된다. 그러나 황사 기간에는 황사배출량 모델의 모사성능은 우수하였으므로, 황사가 발생하는 기간에는 기존 모델과 융합하여 예보관이 예보하는 것이 필요하다고 사료된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권1호
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• pp.65-100
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• 2023

본 연구는 컨테이너터미널 운영사 구성원의 조직신뢰가 조직시민행동에 미치는 영향과 두 변수 간의 관계에서 조직적후원의 조절효과를 검증하고자 한다. 본 연구의 목적을 효율적으로 달성하기 위하여 문헌조사와 설문지를 배포하여 실증분석을 진행하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 컨테이너터미널 운영사 구성원의 조직신뢰는 조직시민행동에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 상사에 대한 신뢰보다 회사에 대한 신뢰가 더 중요하게 나타나는 것으로 보아 제도적 측면에서의 신뢰형성이 조직시민행동에 더 많은 영향을 미친다는 것을 의미한다. 둘째, 컨테이너터미널 운영사 구성원의 조직적후원은 교육보상적지원 확대를 통해서 조직시민행동의 적극적 참여를 이끌어낼 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 셋째, 컨테이너터미널 운영사의 조직적 후원 중 정서적 지원과 교육보상적지원이 조직신뢰와 조직시민행동 간의 관계에서 부분적 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 정서적지원은 회사에 대한 신뢰와 조직시민행동 간의 관계에서 배려적·적극적 참여 행동에 조절효과가 있으며, 상사에 대한 신뢰와 조직시민행동 간의 관계에서 배려적·적극적 참여·비불평적 행동에 조절효과가 있는 것으로 분석되었다. 교육보상적지원은 회사에 대한 신뢰와 조직시민행동 간의 관계에서 이타적·배려적·적극적 참여·비불평적 행동에 조절효과가 있으며, 상사에 대한 신뢰와 조직시민행동 간의 관계에서 배려적·적극적 참여·비불평적 행동에 조절효과가 있는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과는 구성원들의 회사에 대한 신뢰가 컨테이너터미널 운영사의 정서적 지원과 교육보상적 지원을 통해 더욱 증가한다는 것을 의미한다. 불확실성이 커질수록 조직구성원들의 조직에 대한 신뢰를 높이는 것은 매우 중요하다. 조직에 대한 소속감, 자긍심, 몰입감 등을 높일 수 있는 정서적 후원과 업무수행환경 개선 및 교육의 기회 제공, 공정한 보상시스템 등의 교육보상적 후원을 통해서 조직신뢰를 높이고 효과적인 조직시민행동을 이끌어냄으로써 조직의 지속가능한 성장을 실현할 수 있을 것이다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-15
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• 2019

2012년 Psy의 강남스타일은 K-pop의 세계적인 성장 가능성을 보여주었고 2018년에서 2019년 사이 BTS가 3년 연속 빌보드 1위를 달성하며 글로벌 흥행에 성공했다. 세계 음악 시장에서의 성공은 엄청난 경제적 수익과 문화적 파급력을 가져오기 때문에 K-pop의 글로벌 흥행은 지속되어야 한다. 그러나 세계 음악 시장에서 K-pop의 성공은 역사가 짧고 일부 가수에 제한되어 있어 앞으로도 K-pop의 인기가 지속될 수 있을지는 불확실하다. 본 연구는 K-pop의 본질인 음악적 측면의 성공 요인을 분석하여 K-pop 음악의 지속적 성장을 위한 방향성을 찾고자 한다. 세계적으로 흥행한 K-pop 음악의 특징을 찾기 위해 전 세계인들이 접속하는 공간이자 대중음악의 유행에 민감하게 반응하며 글로벌 인기를 반영하는 유튜브의 K-pop MV 조회 수 상위 20곡을 연구 대상으로 선정했다. K-pop MV 조회 수 상위 20곡의 창작자를 조사해 글로벌 흥행에 성공한 K-pop 음악이 어떻게 제작되었는지 알아보았다. 조회 수 상위 20곡 모두 다수 창작자의 공동 작업에 의해 만들어졌다. 유행의 주기가 짧은 아이돌 음악 시장에서 신속하게 완성도 높은 곡들을 만들기 위해 각 분야의 전문가들이 모여 함께 음악을 제작하는 체계적인 집단 창작 시스템이 확립되었다. 음악도 상품화되어 공장의 분업과 같은 원리를 적용해 완성도 높은 음악을 효율적, 지속적으로 제작하기 위한 방법이다. 글로벌 트렌드를 반영하기 위해 해외 프로듀서와 협업한 곡이 많고 사운드가 중시되는 댄스 음악에서 작곡가의 역할은 사운드까지 총괄하는 프로듀서로 확대되었다. 특정 프로듀서와 아티스트가 지속적으로 작업하며 연이은 히트곡을 만들었는데 지속적인 관계 속 상호간의 특징과 생각을 파악하여 음악 제작의 효율성과 음악의 진정성을 향상시킬 수 있었다. 조회 수 상위 20곡의 음악을 분석한 결과, 초국적 장르 융합, 빈번한 영어 가사의 사용, 최신 글로벌 트렌드의 반영, 세련된 사운드는 해외 청취자들에게 친숙하면서도 트렌디한 음악 스타일로 접근성을 높였다. 곡의 동기가 반복되는 후크송은 한국어를 모르는 청취자에게도 강렬한 인상을 남기며 쉽게 따라 부르고 기억되는 음악이 되었으며 명확한 콘셉트로 아티스트의 정체성을 확립하였다. 건전하고 참신한 주제는 해외 팬들의 정서적 공감을 이끌어낼 뿐 아니라 한국적 정서도 반영되었다. 현재 K-pop의 세계적 성공은 우연이 아닌 국내 음악 제작자들이 해외 진출을 목표로 다양한 방법을 시도하며 발전을 거듭한 결과이다. K-pop은 음악 스타일이 비슷하다는 비판도 제기되고 있으나 다양한 장르가 융합된 실험적 음악, 독특한 콘셉트 등으로 경쟁적인 음악 시장에서 새로운 차별점을 만들어내고 있다. 해외 진출을 염두에 두고 제작된 만큼 K-pop은 세계적으로 흥행할 만한 요소들을 지니고 있고 장점을 지속하면서 취약한 부분을 보완한다면 세계 음악 시장에서의 인기를 지속하며 영향력을 확장시킬 수 있을 것이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.933-948
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• 2023

대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R²=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제17권6호
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• pp.89-104
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• 2022

산업 현장에서 축적된 기술과 전문성을 갖고 있는 시니어의 창업은 사회적인 측면에서 매우 중요하다. 본 연구는 시니어를 대상으로 4차 산업혁명기에 코로나19로 인해 변화된 일자리 사회구조와 최근 급격하게 진행되고 있는 고금리 및 글로벌 공급망 문제 등으로 불안 요인과 불확실성이 증폭된 경제 상황 속에서 시니어의 주요한 창업역량 변수들이 창업의도에 어떤 영향을 미치는가 실증적으로 검증하고자 하였다. 또한 예비창업자 개인 심리적 특성인 마인드셋의 관점에서 성장 마인드셋과 고정 마인드셋이 시니어 창업의도에 유의미한 영향을 미치는지 실증적으로 검증하고자 하였다. 창업자의 심리적 특성을 마인드셋의 관점에서 접근하여 창업분야에 적용하려고 시도하고 실무적 시사점을 얻고자 하였다. 본 연구는 마인드셋의 구성 요인인 성장 마인드셋, 고정 마인드셋과 창업역량의 기술적 역량, 네트워크 역량, 자금조달 역량이 시니어 창업의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고 창업효능감의 매개효과를 검증하였다. 실증분석 결과는 성장 마인드셋과 기술적 역량은 창업의도에 정(+)의 효과를 미치는 것으로 검증되었다. 또한 성장 마인드셋과 기술적 역량이 창업의도에 미치는 영향에서 창업효능감의 매개효과가 유의한 것으로 검증되었고 시니어 창업에 있어 성장 마인드셋과 기술적 역량이 중요한 변수임을 검증하였다. 연구 결과 다음의 정책적 시사점을 준다. 시니어 창업을 활성화하기 위해서는 첫째, 창업자 교육 시 효과의 극대화를 위해 창업자의 심리적 특성인 성장 마인드셋 특성에 부합한 맞춤형 창업교육 등의 프로그램이 필요하다. 둘째, 기술 역량과 전문성을 갖춘 시니어 창업에 대해서는 저금리의 정책금융 확대 등 정부지원 확대로 기술창업의 저변확대가 요구된다. 셋째 시니어에게 축적되어있는 전문성과 기술력을 퇴직 후에도 창업에 연계될 수 있도록 퇴직 전부터 창업 프로그램의 제공 등 창업을 준비할 수 있는 제도적 시스템의 지원이 필요하다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권7호
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• pp.481-491
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• 2024

최근 발생한 가뭄으로 인해 수력발전량이 감소하고 있다. 또한, 미래 기후변화로 인해 가뭄의 빈도와 강도는 커질 것으로 예상되며, 이는 다목적댐의 수력발전량에 대한 불확실성이 커지게 할 것이다. 따라서 미래 기후변화 시나리오에 따른 수력발전량을 추정하고, 가뭄이 수력발전량에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 SSP2-4.5와 SSP5-8.5 시나리오에 따른 소양강댐과 충주댐의 수력발전량을 분석하였다. My water에서 제공되는 수력발전량, 발전방류량 및 총방류량 자료를 바탕으로 수력발전량에 대한 회귀방정식을 개발하고, SSP 시나리오에 따른 미래 수력발전량을 추정하였다. 또한 환경 빅데이터 플랫폼을 통해 제공되는 4개의 GCM (CanESM5, ACCESS-ESM1-5, INM-CM4-8, IPSL-CM6A) 모델에 대한 강수량 자료를 기반으로 표준강수지수(SPI)를 산정하여 연간 가뭄 심각도를 계산하고, 가뭄에 따른 수력발전량을 비교 분석하였다. 전체적인 분석 결과 기후변화는 수력발전량에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소양강댐의 경우, SSP2-4.5 및 SSP5-8.5 시나리오에서 수력발전량이 감소하는 추세가 나타났고, SSP2-4.5 시나리오에서 CanESM 모델은 2031년에 65%, SSP5-8.5 시나리오에서 ACCESS-ESM1-5 모델은 2029년에 54% 감소하는 것을 나타냈다. 충주댐의 경우, SSP2-4.5와 SSP5-8.5 시나리오에서 기준 기간 대비 월평균 수력발전량이 INM-CM4 모델을 제외하고 감소 추세를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.