• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.42-50
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• 2023

기술의 발전은 제작 기법, 편집 기술 등 미디어 산업 전반에 걸쳐 디지털 혁신을 이루어 왔고, OTT 서비스와 스트리밍 시대를 관통하며 소비자 관람 형태의 다양성을 가져왔다. 빅데이터와 딥러닝 네트워크의 융합으로 뉴스 기사, 소설, 대본 등 형식을 갖춘 글을 자동으로 생성하였으나 작가의 의도를 반영하고 문맥적으로 매끄러운 스토리를 생성한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성 기술로 스토리보드 속 사진의 흐름을 파악하고, 언어모델을 통해 이야기 흐름이 자연스러운 스토리를 자동 생성하는 것을 기술한다. 합성곱 신경망(CNN)과 주의 집중기법(Attention)을 활용한 이미지 캡션 생성 기술을 통해 스토리보드의 사진을 묘사하는 문장을 생성하고, 첫 번째 이미지 캡션을 KoGPT-2에 입력하여 생성된 새로운 글과 두 번째 이미지의 캡션을 다음 입력값으로 활용한 재귀적 접근 방안을 제안하여 전후 문맥이 자연스럽고 기획 의도에 맞는 스토리를 생성하는 연구를 진행한다. 본 논문으로 인공지능을 통해 작가의 의도를 반영한 스토리를 자동으로 대량 생성하여 콘텐츠 창작의 고통을 경감시키고, 인공지능이 디지털 콘텐츠 제작의 전반적인 과정에 참여하여 미디어 지능화를 활성화한다.

• 경영정보학연구
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• 제22권3호
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• pp.119-142
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• 2020

본 연구는 유튜브 이용자들이 정보탐색 중 발견하게 되는 유튜브의 IT 기능들이 휴리스틱 단서로써 컨텐츠에 대한 태도 및 시청 의도에 미치는 영향에 대하여 살펴보고자 하였다. 휴리스틱-체계적 모델(Heuristic-Systematic Model: HSM)에 따르면 사람들은 유용한 정보를 빠르게 선택하여 처리해야 하므로 눈에 띄는 단서인 휴리스틱 단서에 의존하는 경향을 보인다. 본 연구에서는 유튜브 내 존재하는 IT 기능들을 기반으로 발현되는 휴리스틱 단서에 집중하였다. 문헌 연구 및 인터뷰를 기반으로, 콘텐츠에 대한 태도에 영향을 미치는 여러 가지 요소 중에서도 유튜브 내 IT 기능을 통해 발현될 수 있는 세 가지 요인인 사회적 지지, 유튜버의 자기표현, 상호작용성을 도출하여, 해당 요인들을 바탕으로 실험을 진행하였다. 유튜브 속 IT 기능들이 활발히 사용되어 사회적 지지, 유튜버의 자기표현, 상호작용성이 높게 인지되는 경우, 해당 콘텐츠에 대한 태도가 호의적으로 형성되어 시청 의도에 긍정적인 영향을 줄 수 있을 것이라 예상하였다. 데이터 분석 결과, 사용자들은 사회적 지지와 유튜버의 자기표현, 상호작용성을 높게 인지할수록 콘텐츠에 대한 태도를 호의적으로 형성하였으며 이는 시청 의도로까지 이어지는 것을 확인하였다. 본 연구는 유튜브 내 수많은 콘텐츠들 속에서 특정 콘텐츠에 대한 시청을 이끌어내기 위해서 유튜브에서 제공하는 어떠한 IT 기능 요소들을 활용해야 하는지 체계적으로 분류하여 그 역할을 검증함에 의의가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제20권3호
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• pp.17-31
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• 2018

최근 비즈니스의 경쟁 우위를 확보하기 위한 정보시스템 프로젝트의 성공 여부가 많은 이해관계자들에게 매우 중요해지고 있다. 정보시스템 프로젝트 성공에 관심을 갖는 주요 이해관계자는 일반적으로 시스템이 필요한 사용자, 이를 구축하는 개발자, 그리고 정보시스템 프로젝트 성공을 책임지는 관리자가 있다. 그런데, 최근 이러한 이해관계자들 간의 가교 역할을 수행하는 비즈니스 분석가의 필요성이 늘어나고 있다. 하지만 정보시스템 프로젝트 관리자와 개발자와 관련한 역량에 대한 연구는 많이 진행된 반면, 최근 늘어나고 있는 비즈니스 분석가의 역량에 대한 연구는 많이 진행되지 않고 있다. 본 연구는 정보시스템 프로젝트에 투입되는 비즈니스 분석가에게 필요한 역량은 무엇이고, 비즈니스 분석가에 대한 이해관계자들의 기대치와 만족도의 수준과 그 차이를 연구하고, IPA 기법을 활용하여, 비즈니스 분석가들이 집중적으로 개발해야 할 역량과 그렇지 않은 역량이 무엇인지를 조사하는 것이다. 본 연구 결과는 최근 정보시스템 프로젝트에 투입되는 비즈니스 분석가들에 대한 채용, 평가 및 교육에 필요한 역량 모델 또는 교육 프로그램 개발에 기초적인 정보를 제공하는데 큰 기여를 할 수 있을 것으로 확신한다.

• 경영정보학연구
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• 제19권2호
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• pp.115-136
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• 2017

온라인 커뮤니티는 우리 일상생활에서 큰 비중을 차지하고 있다. 수없이 많은 온라인 커뮤니티가 존재하지만, 그 가운데 소수의 커뮤니티만이 다수의 사용자를 끌어들이는 데 성공하고 압도적인 대다수의 커뮤니티는 생존하기 위해 분투하는 롱테일 현상(long tail phenomenon)이 나타나고 있다. 다양한 온라인 커뮤니티가 공존할 수 있고, 실제로 공존하게 하기 위해서는 사용자를 지속적으로 끌어들이고 커뮤니티를 성공시키는 데 중요한 역할을 하는 요인이 무엇인지 이해할 필요가 있다. 공존 문제는 조직생태학 관련 문헌에서 심도 있게 다뤄져 왔다. 그러나 온라인 커뮤니티와 전통적인 조직 사이에 유사점과 함께 차이점도 있다는 점을 감안해 조직 이론을 온라인 세계에 직접 적용할때 유의해야 한다. 본 연구는 Davids et al.(2007)이 제시한 로드맵에 따라 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션을 실시하여, 선행 연구를 토대로 새로운 이론을 개발하고자 한다. 서로 공존하는 커뮤니티 두 곳을 설정하여 연구를 실시한 결과, 커뮤니티의 규모와 참여 비용이 커뮤니티 발전에 상당한 영향을 미친다는 사실을 알 수 있었다. 커뮤니티가 클수록 자주 접속하는 적극적인 사용자가 더 많이 유입될 수 있다. 한편 참여 비용이 낮을수록 가입자들이 게시물을 읽고 게재하는 활동이 활성화된다. 이와 함께 관심사 분포가 커뮤니티의 주제 트렌드에 중요한 영향을 미친다는 사실도 발견했다. 단일 주제에 집중하는 집단의 경우, 주제가 초기에 광범위했는지 협소했는지 여부와 무관하게 커뮤니티는 신속하게 해당 주제 쪽으로 모여들 수 있다. 이 같은 시뮬레이션 모델은 연구문헌에 이론적인 시사점을 제시하는 동시에, 온라인 커뮤니티 운영자들에게도 실질적인 지침을 제공해 준다.

• 대한치과보철학회지
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• 제46권4호
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• pp.325-334
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• 2008

연구목적: 본 연구의 목적은 하악골 충격 시 구강보호장치의 재료적 성질에 따른 악골과 두부에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 연구재료 및 방법: 경질과 연질의 서로 다른 성질을 가지는 구강보호장치를 두부외상이나 뇌질환 병력이 없고 정상교합과 자연치열을 가진 한국 성인 여성에게 제작하고, CT를 이용하여 악골과 두부의 3차원 유한요소모델을 제작하였다. 이 유한요소모델은 두개골, 뇌, 상악골, 하악골, 관절원판, 치아와 구강보호장치를 포함하며 407,825개의 elements와 82,138개의 node로 구성되어 있다. 0.1초동안 하악골 3부위에서 800 N으로 사선 방향의 힘을 가하였을 때 두 가지 재료에 따른 상악 치아, 상악골 및 두개골의 응력분포를 평가하였고 동일한 조건하에서 두 재료에 따른 뇌의 변위량을 비교하였다. 결과: 이 연구를 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 상악치아에서 유효응력 값을 비교하였을 때 연질의 구강보호장치가 경질의 구강보호 장치보다 응력값이 유의차 있게 작게 나타났다 (P < .05). 2. 상악골과 두개골에서 응력값을 비교하였을 때 연질의 구강보호장치가 경질의 구강보호장치보다 응력값이 유의차 있게 작게 나타났다 (P < .05). 3. 경질의 구강보호장치에서 연질의 구강보호장치보다 상악치아 및 상악골과 두개골에 더 많은 응력집중부위를 보였다. 4. 경질의 구강보호장치와 연질의 구강보호장치 간에 하악 충격 시 뇌의 변위량은 연질의 구강보호장치 쪽이 크게 나타났으나 유의차는 없었다. 본 연구를 통하여 악골 충격 시에 경질 및 연질 구강보호장치가 상악골과 두개골에서의 응력분포에 미치는 양상을 알 수 있었지만, 아직도 이의 상관관계를 모두 파악하기에는 불충분한 점이 많으리라 생각되며, 스포츠 외상에 따른 구강보호장치의 재료에 따른 상관관계에 대하여 보다 더 많은 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 경영과정보연구
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• 제36권1호
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• pp.115-141
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• 2017

본 연구는 최근 지속적으로 주목 받고 있는 사물인터넷 중 공공 부문에 대한 핵심적인 기술수용요인을 찾고자 한다. 기존연구에서는 사물인터넷은 디지털 시스템을 작동하기 위해 인간의 개입이 거의 관여하지 않는 반면 사람에게 전달하는 많은 산출물(정보)을 제공한다는 점에서 전통적으로 사용해 온 디지털 시스템과 매우 다르다고 정의하고 있다. 일반적으로 전통적인 디지털 시스템은 사람이 주체이지만, 사물인터넷은 디지털 시스템을 작동하기 위하여 인간이 객체가 되는 것이다. 다시 말하면, 사물과 사물간의 네트워크만을 가지고도 디지털 시스템을 작동하게 할 수 있다는 것을 말한다. 결국 이러한 장점들이 그 기능을 발휘하여 공공부문에서 사물인터넷을 통하여 사회적 비용을 상당히 줄이는 성과도 최근 보고된바 있다. 그러나 이러한 많은 사물인터넷의 강점에도 불구하고 사물인터넷에 대한 사용자의 기술수용요인을 구체적으로 밝힌 연구는 거의 없다. 이는 사물인터넷의 개발 시에 목적성에만 부합하면 된다는 개념을 말하고 있다. 만약 이러한 목적 부합적인 개발에만 집중하게 되면, 사용자가 어떤 기술을 사용하고 있는지 구체적인 이유에 대하여 간과하게 되어 향후 사용자들은 지속적 사용을 거부할 수 있다는 것을 의미한다. 이에, 본 연구에서는 1986년부터 2003년까지 기술수용모델에 대한 도입, 확인, 확장, 정교화의 4단계 과정을 거친 검증모형을 활용하여 공공부문에 사물인터넷 개발 시에 반드시 반영해야 할 요인들을 사용자들로부터 찾고자 한다. 본 연구결과를 요약하면, 공공사물인터넷의 결과에 대한 설명력이 가장 중요한 요인으로 유일하게 지각된 사회적 유용성과 사용용이성에 영향을 주는 것으로 나타났다. 결국 사용자에게 사용에 대한 긍정적 태도를 확보한 경우 지속사용의도를 긍정적 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 본 연구의 시사점을 정리하면, 공공사물인터넷 서비스가 제공될 때는 결과에 대하여 사용자가 쉽게 이해할 수 있으며, 사람과 사물이 그리고 사람 간에 그 결과에 대하여 상호소통이 가능해야 함을 의미한다. 이는 현재 제공 되고 있는 공공 사물인터넷에 결과에 대한 이해를 위해 사용자 노력이 많이 필요하다는 것을 말한다.

• 대기
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• 제20권4호
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• pp.467-482
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• 2010

수치모델 및 자료동화 기법이 급격히 발달하고 여러 가지 물리 역학적 과정이 개선되며, 이를 운영하는 컴퓨팅 시스템이 발달함에 따라 수치예보 기술 및 성능이 개선되었지만, 낙뢰와 같이 주로 중규모 시스템에 동반되어 발생하거나, 수십 km 이내의 국지적인 악기상에 동반된 경우 아직까지는 수치모델의 예측성은 매우 낮다고 할 수 있다. 이렇게 낮은 낙뢰 탐지 및 예측성을 개선하기 위하여 지상 및 고층, 원격 탐사된 자료를 종합적으로 활용하여 낙뢰 탐지 및 예보에 접근할 필요성이 있다. 또한 한반도의 대기상태가 점차 하층에서의 온난화와 습윤화로 인하여 불안정화되고 있는 상태에서 최근 데이터를 이용하여 새로운 지침을 모색할 필요가 있다. 본 연구에서는 남한 지역에서 발생하는 낙뢰현상의 탐지 가능성 및 예측성을 높이기 위하여 기상청 신낙뢰관측 시스템에서 관측된 낙뢰 자료와 우리나라 5개 고층 관측소 (오산, 광주, 포항, 제주, 백령도)에서 관측된 고층기상관측자료를 분석하여 낙뢰 발생시 안정도 지수와 환경변수의 객관적인 특성을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 분석한 안정도 지수 및 대기환경변수는 CAPE, SSI, LI, KI, LCLT, MLMR, TPW 그리고 바람시어 등이다. 낙뢰와 고층기상관측 자료사이의 대응(match-up) 자료 선정기준으로는 레윈존데의 실제적인 비양 및 관측시간을 기준으로 -2hr~+1 hr 사이 그리고 고층기상관측소를 기준으로 100 km 이내에 낙뢰가 발생한 경우로 하였다. 장소 및 시간에 따라 정도의 차이는 있으나 낙뢰가 발생했을 때의 대류권 하층의 기온과 혼합비는 평시에 비해 약 1 K, $1{\sim}2gkg^{-1}$ 높게 나타나고 있다. 또한 각 안정도 지수와 환경변수를 낙뢰 발생시와 비발생시로 구분하여 지수들의 분포를 분석한 결과 변수에 따라 분리수준이 높은 경우도 있지만 대부분 많은 중첩이 나타나고 있어 특정 안정도 지수만을 이용하여 낙뢰탐지가 쉽지 않음을 확인하였다. 낙뢰 발생시와 비발생시에 값들의 분리가 상대적으로 높은 지수들를 이용하여 낙뢰탐지에 최적인 임계값을 산출하였다. 낙뢰와 같이 현상의 유무로 구분되는 이진변수의 탐지수준 분석에는 주로 분할표가 이용된다. 여기서 안정도 지수별 낙뢰탐지 최적의 임계값은 분할표로부터 도출되는 POD, FAR, ACC, CSI, HSS 등 다양한 평가측도 중에서 낙뢰와 같이 발생빈도가 적은 현상의 분석에 적합한 HSS를 최대로 하는 값으로 도출하였다. Table 6에서 보는 바와 같이 전지역에서 HSS의 값이 크지 않을 뿐만 아니라 각 안정도 지수 및 환경변수의 개수 및 임계값이 지역에 따라 상이하게 나타나고 있다. 따라서 이들 자료를 현업에서 이용하기 위해서는 보다 많은 사례와 낙뢰-고층기상관측자료 대응(match-up) 자료 선정기준의 정교화 등이 필요하다. 또한 낙뢰, 집중호우와 같은 악기상의 현황과 발달과정에 대해 많은 정보를 제공해 주는 위성, 레이더 등 원격탐사자료와의 종합적인 활용이 필요하다.

• 벤처창업연구
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• 제15권2호
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• pp.153-169
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• 2020

가상비서에 기반해 구매활동을 하는 새로운 방식의 음성쇼핑(Voice shopping)이 주목받고 있다. 전 세계적으로 음성쇼핑 시장이 성장을 하고 있고, 우리나라도 음성쇼핑의 본격적 상용화를 눈앞에 두고 있다. 음성쇼핑 관련 서비스의 발전을 위해서는 서비스의 질, 새로운 방식에 맞는 효율적 프로세스, 고객관계 구축 방법 등 새로운 쇼핑방식과 관련한 세부적 이슈에 대해 구체적으로 고찰하는 작업이 필요하다. 그러한 시도의 일환으로서, 이 연구는 음성쇼핑에 대해 소비자들이 갖는 인식 및 태도에 영향을 미치는 요인을 판별하고자 한다. 이 연구에서는 171명의 온라인쇼핑 이용객의 설문조사 응답데이터를 기반으로 분석을 실시했다. 인지된 유용성, 사용 용이성 등 기술수용모델(Technology Acceptance Model)의 전형적 요인 외에 인지된 유희성이라는 요인을 추가하여 음성쇼핑에 대한 이용의도에 미치는 영향을 분석했다. 특별히 이 연구에서는 사용자의 속성이 미치는 영향에 집중하고자 한다. 음성쇼핑의 확산을 위해서는 유효한 타깃 고객을 설정하는 게 필요하며, 사용자에 대한 이해가 선행되어야 원활한 고객관계 구축이 가능해지기 때문이다. 따라서 이 연구에서는 사용자 혁신성 및 지식수준 등 사용자의 속성에 따라 음성쇼핑 이용의도와 관련한 요인이 어떻게 영향을 받는지 분석하고자 한다. 분석결과, 사용자 혁신성은 인지된 유용성과 사용 용이성, 인지된 유희성 모두에게 긍정적 영양을 줬다. 사용자 지식기반은 인지된 유용성과 사용 용이성, 인지된 유희성 모두에게 유의하지 않았으나, 이 변수들의 외생변수 역할을 하는 사용자 혁신성에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 한편 확장된 기술수용모델 변수 중에서는 인지된 유용성과 인지된 유희성이 음성쇼핑의 이용의도에 긍정적 영향을 주고, 사용 용이성은 음성쇼핑 이용의도에는 유의한 영향이 없으나 인지된 유용성과 유희성을 모두 높이는 것으로 나타났다. 이 연구는 음성쇼핑 플랫폼 및 연관 서비스 개발시중점을 두어야 할 지향점 및 고객관계 설정 방향에 대한 시사점을 제시하는 데 의의가 있다.

• 감성과학
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• 제5권4호
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• pp.59-66
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• 2002

본 실험은 청각 사상관련전위(ERP)를 이용하여 다양한 성격 특질 모형들의 생물학적 근거와, 구조의 공통점과 차이점을 명확히 하기 위해서 설계되었다. 48명의 대학생 피험자들에게 4가지 성격 측정 검사(NEO-Pl-R, EPQ-R, BIS/BAS 척도, IVE)를 시행하고, 이어 두 종류의 청각 자극 세트(50㎳와 300㎳)를 이용한 오드볼 과제를 통해 ERP를 측정하였다. 설문지 간의 상관과, 설문지와 ERP 내외생적 구성 요소 간의 상관, 그리고 그 상관의 두피 분포 양상을 통합적으로 고려하여 해석하였다. 각 성격 검사의 외향성 척도에 해당한다 할 수 있는 E, E, BAS-FUN은 양성 모두에서 높은 수준의 설문지 척도 간 정적 상관을 보였으나, 50㎳ 자극으로 유발된 P3 진폭은 E와 BAS-FUN에 대해서만 유의하게 높은 상관을 나타내었다 이 결과는 Eysenck의 모델과 일견 일치하는 결과이지만, 그가 개발한 EPQ-R의 외향성 척도(E)보다는 오히려 다른 척도들이 뇌파에 반영된 성격의 생물학적 기제를 측정하기 위한 적절한 도구일 수도 있음을 시사한다. 신경증적 경향성을 반영하는 N과 N 척도는 50㎳ 자극에 대한 여성 피험자의 N1, P2 진폭과 유의한 상관을 보였다. 그러나 이론적으로 두 척도에 등가적인 것으로 예상되었던 BIS 척도는 설문지 간 상관이나 ERP요소와의 상관에서 모두 유의한 결과를 보이지 않았다. Eysenck가 성격의 세 번째 축(차원)으로 제시했던 P(정신병적 경향성) 역시 여성 피험자들에게서 두드러지는 설문지간 상관을 보였으나, 300㎳자극에 대한 P2 진폭과의 정적인 상관은 양성을 합한 자료에서만 발견되었다. 여성의 상관 분포는 비록 통계적으로 유의한 수준에는 이르지 못하였으나, 양성 자료의 분포와 유사함이 확인되었다 이 실험의 결과는 P3 진폭과 외향성 간의 부적인 상관 관계를 보고하였던 기존 연구들을 지지한다. 또한 본 실험에서 확인된 Eysenck 모델의 신경증적 경향성이나 정신병적 경향성이 ERP의 비교적 초기에 나타나는 외생적 구성 요소들(Nl, P2)과의 상관 양상은, P3 요소에 집중하였던 기존 연구들이 외향성 이외의 차원으로 일관된 결과를 얻어내지 못했던 이유를 설명해줄 수 있을 것이다. 또한 성격 차원과 그것을 지표 하는 ERP구성 요소 간의 관계를 해석할 때에 성별이나 유발 자극의 속성을 고려해야 함을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.177-192
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• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.