• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.243-244
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• 2016

은행거래를 하려면 Active X를 기반으로 하는 보안 통합설치프로그램, 공인인증 보안프로그램, 개인 PC방화벽 프로그램 등 보안에 필요한 프로그램을 설치해야한다. 그러나 Active X의 보안취약점으로 앞으로 나올 브라우저에서는 Active X대신 웹 표준 모듈을 기반으로 하는 보안 시스템을 제공하고 있다. 본 논문은 Active X를 대체할 수 있는 것으로 웹 표준 모델에 근거한 QR코드 및 지문인식을 통한 인증을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 적용한다면, 보다 안전한 은행거래를 하는데 도움을 줄 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제23권5호
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• pp.823-834
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• 2010

주가에 영향을 미치는 정보는 장 중 뿐만 아니라 거래가 중단되고 있는 밤사이에도 계속해서 발생하고 있다. 거래가 중단되고 있는 비거래시간대에 발생하는 정보는 밤사이 누적되어 있다가 아침 동시호가에 한꺼번에 반영되면서 주가의 변동성을 확대시킬 수 있다. 본 연구는 비거래시간대의 주식시장정보가 장중 주가변동성에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 분석모형으로는 시계열통계모형과 변동성지수모형을 제시한다. 실증분석을 위한 표본자료는 2008년 3월 3일부터 2010년 6월 22일까지의 578일간의 KOSPI 200 주가지수와 VKOSPI 지수의 일별 시가지수와 종가지수이다. 실증분석 결과 비거래시간대의 시장정보가 호재가 많아 아침 시가가 상승으로 시작하는 날은 장중변동성이 추가 하락할 확률이 커짐을 밝혔다. 한국거래소가 2010년 하반기를 목표로 VKOSPI 선물을 상장시킬 것으로 예상되어, 본 연구의 결과는 투자자들에게 중요한 투자정보를 제공하게 될 것으로 예상된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권1호
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• pp.161-170
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• 2013

외환차액거래는 국제외환 시장에서 외국의 통화를 거래하는 것으로 현물시장에서 이뤄지는 장외 통화선물 거래를 의미한다. 외환차액거래 데이터를 이용하여 의사결정나무와 그래디언트 부스팅 방법을 이용한 수익모델을 비교하였다. 금융시장의 예측을 위해 사용되고 있는 시계열분석과 같은 방법들은 장기간의 예측 모형을 설명하기에 장점이 있지만, 파동이많고 짧은 시간에 가격이 급변하는 외환시장을 예측하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 단기간 즉 1, 3, 5분에서 외환시장의 수익구조를 의사결정나무와 앙상블기법의 하나인 그래디언트 부스팅으로 비교하여 매수, 매도거래 시 수익을 만들기 위한 규칙을 연구하였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제21권3호
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• pp.519-542
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• 2012

본 논문은 EU ETS 기간 전과 후를 비교함으로써 탄소누출이 일어났는가를 실증적으로 분석하였다. 해외직접투자를 탄소누출의 지표로 활용하여 EU 11개국을 대상으로 한 1995년부터 2009년까지의 패널데이터를 이용하여 생산비용과 환경비용과의 패널 분석을 하였다. 시장 추구형 해외직접효과도 아울러 고려하여 해외시장잠재력도 아울러 고려하였다. 본 분석에 의하면 제조업을 대상으로 한 일부모형에서 탄소누출이 확인되었다. 하지만 다양한 모형에서 일관되게 확인되지 않아서 EU 배출권거래제를 전후하여 탄소누출이 뚜렷하게 일어났다고 단정하기는 힘들다. 비교적 데이터의 시계열이 짧음에도 불구하고 일부모형에서 탄소누출이 검증되었다는 사실을 볼 때 향후 국내 배출권거래제 도입시 우리나라도 탄소누출의 가능성을 염두에 두고 배출권거래제 제도를 설계해야 할 것이다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2005년도 종합학술대회
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• pp.147-153
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• 2005

최근 인터넷 쇼핑몰에서 상품을 구매하는 고객들에게 편의성과 효율성을 제공하기 위하여 구매자들의 선호도나 가격에 맞는 상품을 추천해 주는 연구들이 활발하게 진행되고 있지만추천된 상품들의 구매시점에 관한 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 적극적인 마케팅 일환으로 판매가격의 흐름을 시계열 패턴으로 분석하여 상품의 구매시점 정보를 제공하는 방안을 제안한다. 이를 위하여 과거의 판매 기록 데이터베이스에 있는 판매가격의 기준이 되는 패턴과 유사한 변화를 보이는 패턴을 정규화된 유사도로써 검색하고, 검색된 가격 패턴을 기준으로 미래의 가격 패턴의 변화를 분석하여, 미래 가격 패턴의 변화 폭에 따라 상품에 대한 구매시점을 제공한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제9권2호
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• pp.17-31
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• 2004

인터넷 경매 시스템에서는 물품의 판매자가 경매 물품에 적합한 낙찰 예정가를 제안하는 것이 매우 중요하다. 최근에 정보검색 이론의 사례 유사도에 기초하여 경매 물품의 낙찰 예정가를 자동으로 생성하는 에이전트가 연구되었다. 그러나, 이것은 과거의 경매 물품 전체를 대상으로 가장 유사한 사례의 낙찰가를 낙찰 예정가로 생성하므로, 최근의 추세를 반영한 가격을 생성하지 못하는 단점 이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 시계열 분석에서 사용하는 이동 평균을 이용하여 최근의 경매 자료에 높은 가중치를 부여하여 낙찰 예정가를 생성하는 방법을 제안한다. 성능 실험을 통하여, 새로운 방법 이 판매자가 경매 물품에 대하여 불합리한 낙찰 예정가를 제시하는 것을 방지함으로써 낙찰률을 높일 수 있음을 보인다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다. 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고요한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미있는 정보로 변환시켜줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망의 모형결합을 통해 기존연구과는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이브릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다. 기존의 주기분할방법론은 모형개발자입장에서 여러 가지 통계기준치중에서 최적의 기준치를 합리적으로 선택해야 하는 문제가 추가적으로 발생하며, 본 연구에서는 이상의 제반 문제들을 개선시키기 위해 통합방법론으로서 기존의 인공신경망모형을 구조적으로 확장시켰다. 이 모형에서 기존의 입력층 이전단계에 새로운 층이 정의된다. 이렇게 해서 생성된 새로운 통합모형은 기존모형에서 생성되는 기본적인 학습파라미터와 더불어, 본 연구에서 새롭게 제시된 주기분할층의 파라미터들이 모형의 학습성과를 높이기 위해 함께 고려된다. 한편, 이러한 학습과정에서 추가적으로 고려해야 할 파라미터 갯수가 증가함에 따라서, 본 모델의 학습성과가 local minimum에 빠지는 문제점이 발생될 수 있다. 즉, 웨이블릿분석과 인공신경망모형을 모두 전역적으로 최적화시켜야 하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해서, 최근 local minimum의 가능성을 최소화하여 전역적인 학습성과를 높여 주는 인공지능기법으로서 유전자알고리즘기법을 본 연구이 통합모델에 반영하였다. 이에 대한 실증사례 분석결과는 일일 환율예측문제를 적용하였을 경우, 기존의 방법론보다 더 나운 예측성과를 타나내었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권6호
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• pp.991-998
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• 2009

본 논문은 주가지수선물거래 등에서 유용한 역할을 하는 시계열 데이터의 방향성 예측 문제를 다룬다. 여기서 시계열의 방향성 예측이란 시계열 값의 상승 혹은 하락을 예측하는 문제를 뜻한다. 방향성 예측을 위해 본 연구에서는 시계열 요소분해모형과 자기회귀 누적 이동평균 과정 모형을 고려한다. 특히 방향성 예측의 주된 통계량으로서 모형 외 편차와 모형 내 편차를 고려하며 모형 내 편차가 좀 더 유용함을 보인다.

• 재무관리연구
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• 제10권1호
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• pp.199-229
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• 1993

본 연구(硏究)는 선물거래의 선진국이라고 할 수 있는 미국(美國), 영국(英國), 일본(日本)등을 대상으로 선물계약(先物契約)의 증거금변경(證據金變更)이 시장활동(市場活動) 즉 거래량(去來量), 미결제포지션(open interest), 가격변동성(價格變動性)에 미치는 영향(影響)을 만기별(滿期別)로 구분하고 또한 시계열(時系列) 현상(現狀)을 제거한 후 비교분석(比較分析)함으로써 이러한 분석결과를 토대로 우리나라가 주가지수선물을 도입하는데 있어서 차후의 증거금관리(證據金管理)에 대한 하나의 정책적(政策的) 방향(方向)을 제시(提示)하고자 하였다. 연구결과(硏究結果)를 요약(要約)하면 증거금(證據金)은 시장활동(市場活動)인 거래량(去來量)과 선물계약(先物契約)의 수요(需要) 즉 미결제포지션에는 상당한 영향(影響)을 미치나 가격변동(價格變動)에 미치는 영향은 미약하며 그러한 효과는 비교적 단기적(短期的)인 것으로 밝혀졌다. 아울러 그러한 효과는 국가간(國家間) 및 상품간(商品間)에 큰 차이 없이 거의 공통적(共通的)인 현상(現狀)임이 밝혀졌다. 구체적으로 본 연구가 시사하는 바는 연구결과(硏究結果) 중 증거금변경(證據金變更)에 따른 미결제포지션의 움직임을 거래량(去來量)과 연관(聯關)시켜 생각해 볼 때 증거금인하시(證據金引下時) 단기에 거래량이 유의적으로 증가하면서 동시에 미결제포지션이 유의적으로 증가하는 것으로 보아 증가되는 많은 거래량은 선물시장 참여자들이 새로운 포지션을 취하기 때문인 것으로 보여진다. 이러한 사실은 거래소가 증거금인하(證據金引下)를 통하여 잠재적인 시장참여자들의 비용(費用)을 낮춤으로써 시장유동성(市場流動性) 제고(提高)를 유도하는 경우 이러한 시도는 단기적(短期的)으로는 어느 정도 효과(效果)를 거둘 수 있음을 시준(示晙) 한다. 또한 증거금변경이 가격변동성(價格變動性)에 미치는 영향은 크지 않은 것으로 밝혀져 일반적으로 선물거래소들이 취하고 있는 증거금정책으로써 가격변동성을 관리하기 위한 증거금(證據金) 운용정책(運用政策)은 적어도 단기에 있어서는 어느 정도 효과를 보나 그 효과는 크지 않은 것으로 판단된다. 이러한 사실들은 증거금변경이 이루어지는 시점이 일반적으로 시장활동(市場活動)의 변화(變化)가 나타나기 시작한 후 1개윌 이내에 이루어져 왔다는 사실을 고려한다면 많은 선물거래소들이 취하고 있는 증거금관리정책은 비교적 단기적인 효과를 위한 것이며 그러한 정책(政策)들은 나름대로 소기의 목적(目的)으로 달성하고 있는 것으로 보인다. 끝으로 증거금변경이 선물시장활동에 미치는 효과의 국가간(國家間)의 차이(差異)가 없고 또한 상품간(商品間)에도 사실상 차이(差異)가 없다는 사실은 앞으로 선물시장을 개설할 우리나라의 입장에서 볼 때 선물증거금(先物證據金) 운용(運用)에 관한 정책수립시(政策樹立時) 금융선진국(金融先進國)의 증거금(證據金) 정책운용(政策運用)을 통한 시장관리(市場管理) 경험(經驗)을 어느 정도 참고할 수 있음을 시사한다고 할 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권3호
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• pp.423-436
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• 2011

정보기술의 발달과 함께 금융 자유화 확대 및 글로벌 금융시장의 동조화 등으로 인해 금융시장의 변동성이 현저하게 증폭되는 현상을 나타내고 있다. 최근 행태경제학 분야에서 이에 대한 주요 원인으로 금융시장의 무리행동에 대한 이론적 연구가 활발하게 진행되고 있지만 무리행동의 동적 속성에 대한 계량적 측정이 쉽지 않기 때문에 무리행동의 시계열적 속성을 파악할 수 있는 경험적 연구는 거의 전무하다. 따라서 본 연구는 QR-GARCH (quantile regression for generalized autoregressive conditional heteroskedasticity)모형을 이용하여 시변 무리행동을 시계열적으로 측정할 수 있는 무리 행동 측정법을 새롭게 제안하였다. 이 무리행동 측정법의 유용성과 개별 주가의 시변 무리행동 행태를 분석하기 위해 기업 규모별 세 그룹 (대기업, 일반기업, 소기업)으로 나눈 개별 주가 자료를 이용한 실증분석 결과를 수행하였으며 몇 가지 의미 있는 사실을 발견하였다. 우선 일부 대기업을 제외한 대부분의 주식 거래자에게서 무리행동이 발생하고 있으며 특히 일반기업 주식 거래자들의 경우 대기업과 소기업 주식 거래자들에 비해 강한 무리행동과 함께 심한 무리행동의 변화를 보여준다. 또한 예상과 달리 일부 무리행동 파라미터 시계열 자료에서 자기상관이 지속적으로 나타나고 있는데 이런 결과는 기업에 따라 주식 거래자의 쏠림현상이 오래 지속될 수도 있음을 의미한다.