• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.26 no.1
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• pp.1-21
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• 2020

With the rapid development of artificial intelligence technology, various techniques have been developed to extract meaningful information from unstructured text data which constitutes a large portion of big data. Over the past decades, text mining technologies have been utilized in various industries for practical applications. In the field of business intelligence, it has been employed to discover new market and/or technology opportunities and support rational decision making of business participants. The market information such as market size, market growth rate, and market share is essential for setting companies' business strategies. There has been a continuous demand in various fields for specific product level-market information. However, the information has been generally provided at industry level or broad categories based on classification standards, making it difficult to obtain specific and proper information. In this regard, we propose a new methodology that can estimate the market sizes of product groups at more detailed levels than that of previously offered. We applied Word2Vec algorithm, a neural network based semantic word embedding model, to enable automatic market size estimation from individual companies' product information in a bottom-up manner. The overall process is as follows: First, the data related to product information is collected, refined, and restructured into suitable form for applying Word2Vec model. Next, the preprocessed data is embedded into vector space by Word2Vec and then the product groups are derived by extracting similar products names based on cosine similarity calculation. Finally, the sales data on the extracted products is summated to estimate the market size of the product groups. As an experimental data, text data of product names from Statistics Korea's microdata (345,103 cases) were mapped in multidimensional vector space by Word2Vec training. We performed parameters optimization for training and then applied vector dimension of 300 and window size of 15 as optimized parameters for further experiments. We employed index words of Korean Standard Industry Classification (KSIC) as a product name dataset to more efficiently cluster product groups. The product names which are similar to KSIC indexes were extracted based on cosine similarity. The market size of extracted products as one product category was calculated from individual companies' sales data. The market sizes of 11,654 specific product lines were automatically estimated by the proposed model. For the performance verification, the results were compared with actual market size of some items. The Pearson's correlation coefficient was 0.513. Our approach has several advantages differing from the previous studies. First, text mining and machine learning techniques were applied for the first time on market size estimation, overcoming the limitations of traditional sampling based- or multiple assumption required-methods. In addition, the level of market category can be easily and efficiently adjusted according to the purpose of information use by changing cosine similarity threshold. Furthermore, it has a high potential of practical applications since it can resolve unmet needs for detailed market size information in public and private sectors. Specifically, it can be utilized in technology evaluation and technology commercialization support program conducted by governmental institutions, as well as business strategies consulting and market analysis report publishing by private firms. The limitation of our study is that the presented model needs to be improved in terms of accuracy and reliability. The semantic-based word embedding module can be advanced by giving a proper order in the preprocessed dataset or by combining another algorithm such as Jaccard similarity with Word2Vec. Also, the methods of product group clustering can be changed to other types of unsupervised machine learning algorithm. Our group is currently working on subsequent studies and we expect that it can further improve the performance of the conceptually proposed basic model in this study.

• Digital Contents
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• no.7 s.158
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• pp.71-77
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• 2006

2004년 전세계 온라인 음악시장규모는 41억4,100만달러규모에 달했으며, 2005년에는 전년동기대비 63.0% 성장한 67억4,800만달러에 이른 것으로 추정된다. 또한 2010년에는 연평균35.0% 성장해 302억3,100만달러에 달할 것으로 전망된다. 이처럼 온라인 음악시장이 기존음반시장에 비해 향후 전망이 긍정적인 까닭은 2003년 ‘iTunes’의 성공으로 인해 음반회사들의 온라인음악에 대한 인식이 전환되었기 때문이다. 전세계 주요음반회사들은 디지털화된음악파일을 CD를 대신하는 새로운형태로 인정하기 시작했고, 새로운 수익창출부문으로 활용하기 시작했다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.13 no.1
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• pp.137-158
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• 1996

주식투자에 따른 체계적 위험인 베타는 실증분석에 따르면 장기적으로는 안정적이지만 단기적으로는 불안정하다. 본 연구에서는 3개월과 1년의 기간별로 추정된 규모별 및 업종별 포트폴리오 베타의 불안정성을 검토하고, 베타의 불안정성을 설명할 수 있는 거시경제변수를 찾아보고자 하였다. 베타추정시 시장수익률의 선택이 실증분석결과에 미치는 영향을 검토하고자 시장수익률로서 종합주가지수 수익률과 산술평균 수익률을 이용하여 베타를 추정하고, 이를 이요한 회귀분석 결과에 따르면 시장수익률로서 종합주가지수 수익률보다는 산술평균 수익률을 사용한 경우에 분석결과에 논리적 일관성이 있는 것으로 판단된다. 규모별 포트폴리오 베타와 거시경제변수간의 관계를 분석한 결과 금리차이와 수출비율은 소기업 포트폴리오 베타와는 음의 관계를, 대기업 포트폴리오 베타와는 양의 관계를 보이고 있다. 그리고 회사채금리는 소기업 포트폴리오 베타와 양의 관계를, 대기업 포트폴리오 베타와는 음의 관계를 보이고 있다. 거시경제변수와 업종별 포트폴리오 베타와의 회귀분석에서는 대부분의 거시경제변수가 일부 포트폴리오 베타와는 양의 관계를, 다른 포트폴리오 베타와는 음의 관계를 보이고 있다.

• Mineral and Industry
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• v.15 no.1
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• pp.15-24
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• 2002

납석은 전남 일대를 중심으로 약 5,200만 톤이 부존 되어 있고 매년 약 80-90만 톤씩 생산되고 있어 , 국내 비금속광 중 생산액 순으로 4위 정도를 차지하고 있다. 수요의 대부분은 국내에서 조달하고, 생산량의 약 30% 정도를 수출하고 있지만 최근에는 고품위 광석을 중심으로 수입이 증가하는 추이를 보이고 있다. 방석의 국내 수요도 과거에는 내화벽돌용이 주를 이루었지만 근래에는 유리 장성유용이 가장 큰 시장역할을 하는 것으로 변모하였다. 물량만으로는 시멘트 부원료용이 가장 많지만 가격이 낮아 시장규모는 별로 크지 못하다. 시장가격을 기준으로 추정한 국내 납석시장의 규모는 수출시장을 포함할 경우 200억 원 규모이지만 소수의 상위 생산광산에서 주요한 시장을 차지하고 있어 다수의 소규모 광산들은 약 40억원 정도의 시장을 두고 경쟁하고 있다. 납석은 저가 광물인 만큼 고부가가치화를 시키려는 노력이 필요하며, 다량 부존되어 있는 저품위광을 활용하기 위한 노력과 다른 비금속광물과의 경쟁력을 지닐 수 있도록 분체물을 처리하는 분야의 연구 역시 필요할 것이다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.16 no.2
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• pp.225-237
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• 2003

We analyze the factors leading to discrepancy in estimators and predictors of e-commerce size each survey institution, and then we make a evaluation criterion to obtain objective and standard results in e-commerce surveys. We would like to guarantee reliability for e-commerce statistics published by the survey institutes and the public ones by adapting the criterion which suggested.

• Digital Contents
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• no.12 s.103
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• pp.64-65
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• 2001

지난 4월말 통계청이 발표한 전자상거래 통계조사 결과에 따르면 올해 1~2월말 현재 국내 인터넷 소매 시장 규모는 약 3,490억원에 달한 것으로 나타났다. 통계조사가 지난해 4월부터 시작되 전년 동기대비 다소 어려우나 지난4~5월 시장규모와 단순 비교해 보면 약 48%정도 증가한 수치다. 1~2월의 쇼핑몰 매출이 일반적으로 다른 시기에 비해 낮은 점을 감안하면 실제 성장률은 보다 높을 것으로 추정되고 있다.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.18 no.3
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• pp.387-415
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• 2015

In this study, we have proposed an estimation model of domestic market size using the linking between standard statistical classification systems, and reviewed the practical applicability of the model. The results of the mining and manufacturing survey of Statistics Korea conducted on the basis of KSIC (Korea Standard Industrial Classification) and Korea trade statistics based on HS (The Harmonized Commodity Description and Coding System; Harmonized System) classification were linked for the model by using the correspondence tables provided by Statistics Korea and United Nations Statistics Division. The most serious problem to adopt the integrated KSIC-ISIC-HS correspondence table for the estimation of domestic market size is the complex multiple linkages among KSIC and HS codes. In this study, we have suggested the method to divide the amount of trade corresponding to the HS codes linked to more than two ISIC codes based on the ratio of shipments corresponding to the ISIC codes as the weight. Then, it is possible to analyze the domestic market size of 125 ISIC codes in the manufacturing industry and to forecast the market size in the near future by using the model. Although the model has some limitations such as the difficulty in analysis on more subdivided items than ISIC items, the impossibility of the analysis on items in industries except for manufacturing, errors in the shipment due to some missing data, this study has significance in the sense that it provided the analysis method of domestic market size by using the most objective, reliable and sustainably useful data.

• Venture DIGEST
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• s.61
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• pp.9-9
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• 2004

세계 10대 휴대폰기업으로 성장한 우리나라는 명실공히 휴대폰 기술강국으로 부상하였다. 2000억 규모로 추정되는 휴대폰 윈도우시장에서도 앞선 기술력을 기반으로 한 성장세가 뚜렷하다. 많은 휴대폰 부품업체들이 이 시장에 진출해 다양한 제품을 출시하며 휴대폰 주요 부품의 국산화율을 높이고 있다.

• Defense and Technology
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• no.2 s.132
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• pp.54-63
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• 1990

앞으로 장비의 소형화 경향은 계속될 것이다. 병사와 소총에 부착되는 장비가 작을수록 시뮬레이션은 실제상황에 더욱 근접할수 있을 것이다. 대부분의 사용군에서 제병연합훈련은 훨씬 더 장기목표인 듯하며, 초기단계에서는 소규모 보병단위부대에서 TES분야에서만 시장규모가 약 3억불 수준으로 추정된다. 장차 TES사용이 확대되어 TES 분야에서의 활황이 예상되며, 독일, 프랑스 및 영국의 업체들중 최종 승자가 TES시장을 거의 독점할 것으로 전망된다

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.375-378
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• 2001

현재까지 행해진 주식시장 거품에 관한 연구들은 주가를 형성하는 근본요인으로서 현금배당만을 고려하고 있다. 그러나 현금배당은 경영자에 의해 조정가능하므로 진정한 기업가치를 나타내는 신호로 보기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 기업가치를 더 정확히 반영하기 위하여 기업의 자본상에 나타나는 자금변동을 고려한 '순현금배당'을 도입한다. 상태-공간 모형과 칼만필터링 추정법을 이용하여 KOSPI 시장 자료에 대해 실증분석한 결과, 현금배당만 고려할 때와 '순현금배당'을 고려했을 때 추정된 거품이 매우 다른 양상을 보였다. 특히 한국의 금융위기시점을 고려하여 볼 때 '순현금배당'을 이용한 것이 실제 현상과 더 잘 부합하는 것으로 나타났다. 이는 주식시장의 거품을 연구하는데 있어 현금배당과 자금변동을 함께 고려하는 것이 더 정확한 추정결과를 얻을 수 있음을 시사한다.