• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.13-14
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• 2021

한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)은 지난 11년 간 전사적으로 품질제고전략, 서비스만족전략, 이미지 제고전략 등 3대 고객만족 추진전략을 수립하여 체계적인 "고객만족경영시스템(CSM : Customer Satisfaction Management)"을 구축하고 이를 강화하기 위한 노력을 기울여 왔다. 본 연구의 목적은 과학기술정보서비스에 대한 고객만족도를 기반으로 하여 이용고객을 예측할 수 있는 모델을 구축하는 것이다. 이를 위해 과학기술정보 서비스를 경험한 500명의 의사결정자를 대상으로 과학기술정보서비스에 대한 고객충성도를 측정하였다. 고객의 충성도는 NPS(Net Promoter Score) 이론에 근거하여 하였다. 특히 연구결과 고객만족도 수준에 따라 비추천고객, 중립고객, 추천고객을 예측할 수 있는 모델을 구축하였다. 이와 같은 연구결과는 고객의 긍정적이거나 부정적인 구전으로 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 분석함으로써 기관의 주요 서비스별 고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2010.04a
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• pp.345-350
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• 2010

2009년부터 도입된 근로소득 장려세제(EITC)와 가장 밀접한 관계가 있을 것으로 예상되는 기초생활 보장제도를 고려하고 근로소득 장려세제의 수급요건에 적합한 수급 세대규모와 상관분석 등을 통해 영향 요소를 선정하고 영향 요소를 예측하여 향후 근로소득 장려세제의 수급 규모나 필요 예산을 예측할 수 있는 시스템을 개발하였다. 예측에는 시계열 분석과 사회제도 성장에 적합한 로지스틱곡선 등을 이용하였다. 본 연구에서 제안된 시스템은 향후 제도에 따른 사회적 영향 예측과 제도 개선에 필요한 의사결정을 전략적으로 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.19 no.1
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• pp.149-157
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• 2001

내부순환로 교통관리시스템은 기존의 국내 교통 시스템들과는 달리 충분한 수집체계와 정보제공 체계를 갖추고 있으며, 전략의 구체화와 현실적 실현, 즉 전략의 시스템화를 위해 많은 노력을 기울였다. 그런 노력의 일환으로 이 시스템에서는 다양하고 복잡한 돌발상황을 단순화하고 일반화하기 위해 Uniform Event Reaction Formula라 하는 개념을 사용하였다. 이 개념은 어떤 돌발상황이 발생하면 이로 인해 영향을 받는 반응 영역과 영향을 받지 않는 비반응 영역으로 분리한 후, 반응 영역은 예측을 통한 제어 관리를 수행하고, 비반응 영역은 통상적인 제어 관리만을 수행함을 의미한다. 그러나, 돌발상황에 따른 반응 영역과 비반응 영역의 결정에 필요한 돌발상황 처리시간 예측과 대기행렬 예측 모형은 내부순환로의 도로 및 교통환경에 적합한지 검증되지 않아 많은 시행착오가 예상된다. 특히, 돌발상황의 처리시간 예측은 동질대응 구간 결정의 가장 중요한 요소로서, 현재는 처리시간에 상당한 여유를 두어 운영할 계획이지만 궁극적으로는 내부순환로에 적합한 처리시간 예측 모형의 개발이 필요할 것으로 판단된다.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.10 no.4
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• pp.46-54
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• 2020

This study aims to develop and analyze the performance of a selective option straddle strategy based on forecasted volatility to improve the weakness of typical straddle strategy solely based on negative volatility risk premium. The KOSPI 200 option volatility is forecasted by the SVM model combined with the asymmetric volatility spillover effect. The selective straddle strategy enters option position only when the volatility is forecasted downwardly or sideways. The SVM model is trained for 2008-2014 training period and applied for 2015-2018 testing period. The suggested model showed improved performance, that is, its profit becomes higher and risk becomes lower than the benchmark strategies, and consequently typical performance index, Sharpe Ratio, increases. The suggested model gives option traders guidelines as to when they enter option position.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.10a
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• pp.414-421
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• 2005

시청률은 각 방송사의 주요 수입원인 광고비 책정의 중요한 변수이다. 따라서 프로그램 편성자(Program Planner)는 경쟁 방송사의 편성을 고려한 시청률 최대화 전략을 수립하려 하며, 시청률 예측 모델을 사용하여 그 목적을 달성할 수 있다. 나아가 시청률 예측모델이 정확할수록 현재의 임의적인 광고비 책정 방식보다 정확한 광고비의 가격 책정이 가능해져 보다 합리적인 광고 및 미디어 시장 환경을 성립할 수 있다. 본 연구에서는 최근의 국내 TV 시청률 자료를 이용하여 국내 공중파 방송에 대한 시청률 예측 모델을 성립하고, 이를 이용한 시청률 최대화 전략을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2002.10a
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• pp.51-59
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• 2002

오늘날 비즈니스의 가장 중요한 요소 중의 하나는 타이밍이며, 이의 예측 정확성이나 대응력에 따라 비즈니스의 성패 정도가 달라질 수 있다. 이러한 의사결정력을 강화하기 위해서 많은 기업에서는 글로벌 선도시장의 흐름이나 선진기업의 성공전략에 대한 벤치마킹을 수행한다. 모바일 산업에 관한 한 한국은 글로벌 선도시장으로, 한국의 휴대폰 시장 변천을 분석하고 구매요인 및 요인간 관계를 규명하여 지표화할 수 있으면 여타 국가에서 시장주도 전략에 중요한 역할을 수행할 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 테크놀로지 수용에 대한 기존 문헌연구를 바탕으로 끊임없이 변화하는 정보기술 제품이나 서비스의 수용 여부 및 시장 성장 예측에 대한 프레임워크를 개발 제시하는 것이 본 연구의 기본 목적이다. 개인차원의 기술 수용 모형인 Technology Acceptance Model(TAM) 및 여러 수정모형에서 규명된 다양한 변수들은 실증적인 연구의 결과로서 중요성은 갖으나, 여전히 연구 및 실무 관점에서는 특정 상황에 대한 통계 분석 결과의 제시라는 점에서 한계를 갖는다. 비교 대상국으로 선택한 중국은 그 국토만큼, 인구만큼, 문화만큼 다양하고 복합적인 시장이며, 동시에 누구나 공감하는 거대한 잠재시장이므로, 한국시장의 분석을 바탕으로 중국시장에 대한 향후 성장을 지표로 예측할 수 있다면 국내 기술 및 상품 수출의 기회를 보다 더 수익성있게 포착할 수 있을 것이라고 판단했기 때문이다. 그러나 여기서는 연구의 의의, 대표적인 일부 변수의 평가와 연구방법에 대한 제안에 국한하여 설명한다.

• 프린팅코리아
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• v.9 no.4
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• pp.102-105
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• 2010

미국인쇄산업협회(Printing Industries of America)가 2010~2011년 미국인쇄산업을 전망하는 보고서인 을 공개했다. 이 보고서는 먼저 2007~2009년의 경제 불황에 미국 인쇄산업이 어떻게 대응하였는지에 대한 분석을 통해 거시 경제적 사이클과 인쇄산업의 변화 사이의 상관관계를 설명하고 있다. 또한 향후 2년간의 미국 경제에 대한 전망에 기반하여 인쇄산업이 경험하게 될 미래를 예측하고, 생존을 위한 전략적 팁(tip)도 제시하고 있다. 은 비록 미국 시장에 대한 예측이지만, 한국 인쇄산업에서도 유용하게 활용될 수 있는 의미 있는 시사점들을 제공해주고 있다.

• Water for future
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• v.47 no.2
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• pp.87-97
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• 2014

해안의 침식저감은 해안보전 정책 중에서 가장 중요한 목표가 되고 있다. 하지만, 침식을 야기하는 요인의 다양성과 결과예측의 어려움 등으로 인하여 기존공법의 유효성에 많은 의문이 있다. 이러한 대응효과의 불확실성을 극복하는 하나의 방법으로서 해안모래의 사정에 따라 그때그때 조치하는 유연한 대응을 생각할 수 있는데 이러한 관리형 대응을 실현하기 위해서는 만족할 만한 핵심요소 기술이 필요하다. 최근 들어 구조형식이 간단하면서 경제적인 투과성 철재형 이안제가 개발되었다. 본 해안침식저감용 기술은 파랑제어가 수평판으로 가능하고 착탈식이며 이동이 간단하다. 이러한 특징을 활용하면 해안의 사정에 따라 관리할 수 있는 전략적 해안보전이 가능해 질 수 있다. 특히 본 구조물은 평균해수면 상승에 대해서도 추가비용이 거의 발생하지 않으므로 범용적 활용을 기대할 수 있어서 빠른 기술축척을 기대할 수 있다. 본 연구는 전략적 해안 보전 정책을 수행하기 위한 핵심요소기술의 적용성에 대하여 고찰하였다. 연구결과, 해안의 침 퇴적 사정에 따라 그때그때 파에너지의 투과율을 가변화시킴으로서 해안보호를 경제적으로 할 수 있음을 확인하였다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.6
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• pp.861-866
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• 2022

Seoul introduced the shared bicycle system, "Seoul Public Bike" in 2015 to help reduce traffic volume and air pollution. Hence, to solve various problems according to the supply and demand of the shared bicycle system, "Seoul Public Bike," several studies are being conducted. Most of the research is a strategic "Bicycle Rearrangement" in regard to the imbalance between supply and demand. Moreover, most of these studies predict demand by grouping features such as weather or season. In previous studies, demand was predicted by time-series-analysis. However, recently, studies that predict demand using deep learning or machine learning are emerging. In this paper, we can show that demand prediction can be made a little better by discovering new features or ordering the importance of various features based on well-known feature-patterns. In this study, by ordering the selection of new features or the importance of the features, a better coefficient of determination can be obtained even if the well-known deep learning or machine learning or time-series-analysis is exploited as it is. Therefore, we could be a better one for demand prediction.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.377-396
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• 2023

As the cryptocurrency market continues to grow, it has developed into a new financial market. The need for investment strategy research on the cryptocurrency market is also emerging. This study aims to conduct an empirical analysis on an investment methodology of cryptocurrency that combines short-term trading strategy and deep learning. Daily price data of the Ethereum was collected through the API of Upbit, the Korean cryptocurrency exchange. The investment performance of the experimental model was analyzed by finding the optimal parameters based on past data. The experimental model is a volatility breakout strategy(VBS), a Long Short Term Memory(LSTM) model, moving average cross strategy and a combined model. VBS is a short-term trading strategy that buys when volatility rises significantly on a daily basis and sells at the closing price of the day. LSTM is suitable for time series data among deep learning models, and the predicted closing price obtained through the prediction model was applied to the simple trading rule. The moving average cross strategy determines whether to buy or sell when the moving average crosses. The combined model is a trading rule made by using derived variables of the VBS and LSTM model using AND/OR for the buy conditions. The result shows that combined model is better investment performance than the single model. This study has academic significance in that it goes beyond simple deep learning-based cryptocurrency price prediction and improves investment performance by combining deep learning and short-term trading strategies, and has practical significance in that it shows the applicability in actual investment.