• 벤처창업연구
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• 제13권6호
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• pp.155-166
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• 2018

본 연구의 목적은 중소기업 조직구성원의 자기효능감이 직무열의와 직무성과에 미치는 영향을 연구하고 SEM-ANN (Structural Equation Modeling-Artificial Neural Network) 분석을 적용하여 성별 (Ggender)과 결혼 여부의 변수에 따른 차이를 분석하기 위한 것이다. 연구목적의 달성을 위하여 400명의 중소기업 조직구성원들로부터 자료를 수집하여 285명의 유효표본이 분석에 이용되었다. 본 연구에서 자기효능감은 자신감, 자기조절효능감, 그리고 과제난이도 선호의 세 가지 하위차원으로 구성되었다. 분석 결과, 자신감, 자기조절효능감, 그리고 과제난이도 선호 등의 자기효능감은 직무열의에 직접적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 자기효능감 중 자신감과 자기조절효능감은 직무성과에 정(+)의 유의한 영향을 미치나, 과제난이도 선호는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 직무열의는 직무성과에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 자기효능감과 직무성과 간의 관계에서 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 또한 미혼 남성은 과제난이도 선호, 기혼 남성은 자기조절효능감을 가장 중요시하나, 여성은 결혼 여부에 관계없이 자신감과 자기조절효능감을 중시하는 것으로 나타났다. 본 연구는 주로 교육 및 서비스업종 등에서 이루어지고 있는 자기효능감 관련 연구를 다차원으로 측정하여, 중소기업 구성원들을 대상으로 하여 자기효능감-직무열의-직무성과 간의 프레임워크를 제시하고, 기업들이 조직구성원의 성별, 결혼 여부에 따른 조직구성원 관리의 근거를 찾는데 도움을 줄 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 본 연구의 SEM-ANN 분석 과정은 지금까지 SEM을 이용한 선형적(보상적) 관계에서 영향 또는 기준 변수들의 조합을 분석할 수 있는 비선형적 (비보상적) 관계를 설명한다는 점에서 차별성이 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.208-220
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• 2019

본 연구에서는 낙엽 현상을 정량화하는 모델을 적용하여 광릉숲 천연활엽수림에서 수종에 따른 낙엽의 시기와 속도를 추정하고, 이에 따른 상층 수종의 양분이용특성을 검토하였다. 낙엽은 2015년과 2016년의 가을에 36개의 낙엽수거망을 이용해 주기적으로 수집하였으며, 5개 수종으로 분류하여 측정한 건중량을 딕슨의 모델에 적용했다. 또한 수집시기마다 낙엽의 질소농도를 분석하여 재전류율을 산출하였다. 광릉숲의 낙엽은 10월 초에 시작하여 11월 중순까지 떨어졌는데, 수종에 따라 두 해에 다른 경향을 보였다. 평균적으로 낙엽이 절정인 시기는 상층의 서어나무가 먼저, 졸참나무가 가장 늦게 나타났고, 낙엽의 속도는 팥배나무가 최소 18.6일 동안 빠르게, 까치박달이 최대 40.8일 동안 천천히 나타났다. 한편 낙엽이 절정일 때 상층 수종의 질소 재전류율은 졸참나무 평균 0.45%, 서어나무 평균 0.48%로 나타났으며, 졸참나무의 재전류율은 강수량이 적었던 2015년에 높게 나타났다. 잎은 달려있던 기간의 기온, 강수량, 광주기, $CO_2$ 등의 환경변화에 영향을 받아 탈락되므로 낙엽 현상과 재전류율은 수종에 따라 연간 다른 경향의 차이를 보였다. 향후 낙엽수들의 계절현상을 정량화하고 여러 조건에 따라 비교 분석 한다면 기후변화에 의한 낙엽 시기와 속도의 조절이 수목의 생육 기간을 연장 혹은 단축할 지를 예측하고, 이것이 양분이용특성에 어떠한 영향을 미치는지를 구명할 수 있을 것이다.

• 생태와환경
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• 제53권4호
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• pp.365-373
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• 2020

호소 생태계에 대한 생물측정망 조사 및 평가지침은 동물플랑크톤 조사의 편의성을 고려하여 출현 종 수와 개체군 밀도, 군집 지수 등을 상대적으로 비교하기 위해 수심 5m 이하의 얕은 호소-수변부에서 사선끌기, 수심 20 m 이상 호소-전수심 수직끌기, 그 이상의 깊은 호소-20 m까지의 수심을 대상으로 한 수직끌기를 제시하고 있다. 본 연구에서는 지침에서 제시하는 방법 중 사선끌기법과 20 m 수직 끌기법을 각각 전수심을 대상으로 한 조사 방법과 비교하여 동물플랑크톤 군집 정보의 차이 및 특성에 대해 분석하였다. 군집 지수의 경우 수심이 얕은 호수에서의 사선끌기법/수직끌기법 비교에서는 차이를 보이지 않은 반면, 수심이 깊은 호소에서는 끌기 수심을 20 m로 제한할 경우보다 전수심 수직끌기를 적용했을 때 다양도 및 풍부도 지수가 상승하는 것으로 나타났다. 또한, 사선끌기 및 20 m 수직끌기를 통해 채집한 동물플랑크톤 시료로부터 표면~저층 상층부까지의 전수심을 채집 대상으로 설정한 경우보다 약 3배 정도 높은 개체군 밀도가 계산되어, 동물플랑크톤 총 개체 밀도가 크게 과대 평가되는 것으로 나타났다. 이러한 차이는 동물플랑크톤 수직 분포 특성상 발생하는 수층별 동물플랑크톤 개체 밀도 차이 및 여과된 원수량의 차이에서 비롯된 결과로 판단되며, 이에 따라 호소를 대변하여 수체 간 또는 수체 내 변동을 보다 정확히 파악하고 호 내 2차 생산과 관련한 기능적 정량 지표로서 동물플랑크톤 군집 정보의 활용을 고려할 경우, 수심에 따른 개체군 밀도 분포와 전체 개체수 환산 시 수층별 기여율을 고려한 전수심 수직끌기 방법의 적용이 보다 적절할 것으로 분석되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.235-250
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• 2021

본 연구에서는 '한국 김제의 전형적인 벼 경작 시스템이 기후스마트농업(CSA)의 삼중 도전에 어떻게 부합하고 있는가?'라는 질문에 답하기 위해, (1) 벼 경작 시스템의 에너지, 물, 탄소 및 정보의 흐름을 직접 관측하였고, (2) 생산성/효율성, 온실가스 방출/흡수 및 회복성을 평가할 수 있는 다양한 측정도구(metrics)를 사용하여 기후스마트농업의 관점에서 평가하였다. 국내 플럭스 관측망인 KoFlux 관측지의 하나인 김제의 대표적인 벼 경작 시스템에서 3년간(2011, 2012, 2014)의 생육기간 동안 에디공분산 기술을 사용하여 에너지, 물, 이산화탄소 및 메탄 플럭스의 흐름을 모니터링하였다. 생산 효율성 평가를 위해서는 총일차생산량(GPP), 생태계 호흡량(RE), 곡물 수확량, 빛사용효율(LUE), 물사용효율(WUE), 및 탄소흡수효율(CUE)을 지표로 사용하였다. 온실가스 정량화를 위해서는, 이산화탄소 플럭스(F_CO2)와 메탄 플럭스(F_CH4)의 경우 직접 관측한 자료를 사용하였고, 아산화질소 플럭스(F_N2O)는 IPCC지침에 따라 간접적으로 산출한 자료를 사용하였다. 회복성 평가를 위해서는 자기-조직화(self-organization, S) 지표를 사용하였으며, 벼 경작 시스템에서 가장 포괄적인 세 과정(총일차생산, 메탄플럭스, 증발산)을 대상으로 정보이론을 사용하여 정량화 하였다. 결과에 따르면, 3년 간의 생육 기간 중 2011년이 상대적으로 CSA 삼중 목표를 모두 성취하였으나, 이어지는 2012년과 2014년에 모두 생산량이 감소하고 온실가스 방출이 크게 증가하여 기후스마트 한 관리가 이루어지지 않은 것으로 보인다. 3년 생육기간을 평균한 CSA 지표의 값과 범위의 경우, 생산성에 관련된 지표들은 문헌에 보고된 다른 연구 결과와 비교할 때 대부분 중-상위의 범위에 속했으나, 온실가스 완화의 경우 평균 이하였고, 회복성은 높았지만 보고된 자료가 없어 비교하지 못했다. 기후스마트한 벼재배를 위해서는, 1) 이해 관계자들이 함께 목적에 맞게 목표의 우선순위를 정하고('거버넌스'), 2) CSA 지표를 분석한 결과로부터 얻어진 되먹임(feedback) ('모니터링') 정보를 기반으로, 3) 상황에 맞는 적절한 개입('관리'), 즉 거버넌스/관리/모니터링의 삼합으로 이루어지는 비저니어링이 필요함을 시사한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1285-1300
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• 2022

탁도는 부유물질에 의한 빛의 산란 또는 흡수로 인한 수체의 흐림을 나타내는 수치로 수질 관리 분야에서 중요 지표로 활용되고 있다. 탁도는 소규모의 하천에서 변동성이 심할 수 있으며, 이는 국가하천의 수질에 직접적으로 영향을 준다. 따라서 고해상도의 탁도 공간정보 산출은 매우 중요하다. 이 연구에서는 Korea Multi-Purpose Satellite-3 및 -3A (KOMPSAT-3/3A) 영상으로부터 한강 수계 하천의 고해상도 탁도 매핑을 위한 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) 알고리즘 기반의 탁도 산출 모델을 개발하였다. 이를 위해 총 24장의 KOMPSAT-3/3A 영상과 150장의 Landsat-8 영상으로부터 계산된 대기 상단(Top Of Atmosphere, TOA) 반사율을 활용하였으며, Landsat-8 TOA 반사율은 KOMPSAT-3/3A의 관측 파장 대역에 적합하도록 교차검보정을 수행하였다. 국가수질자동관측망에서 측정된 탁도를 탁도 산출 모델의 참조자료로 사용하였고, 입력 변수로는 탁도가 실측된 위치에서의 TOA 분광반사율과 탁도 분석에 널리 이용되어 온 분광지수인 정규식생지수, 정규수분지수, 정규탁도지수, 그리고 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 대기 산출물(에어로졸 광학 두께, 수증기량, 오존)을 사용하였다. 또한 고탁도와 저탁도에 대한 KOMPSAT-3/3A TOA 분광반사율을 분석하여 탁도를 설명할 수 있는 새로운 정규탁도지수(new normalized difference turbidity index, nNDTI)를 제안하였고, 이를 탁도 산출 모델에 입력 변수로 추가하였다. XGBoost 기반 탁도 산출 모델은 현장관측 탁도와 비교하여 2.70 NTU의 평균 제곱근 오차(root mean square error, RMSE) 및 14.70%의 정규화된 RMSE(normalized RMSE)를 가지는 탁도를 예측하여 우수한 성능을 보였으며, 이 연구에서 새롭게 제안한 nNDTI가 탁도 산출에 있어 가장 중요한 변수로 사용되었다. 개발된 탁도 산출 모델을 KOMPSAT-3/3A 영상에 적용하여 하천 탁도를 고해상도로 매핑하였으며, 탁도의 시공간적 변동에 대한 분석이 가능하였다. 이 연구를 통하여 고해상도의 정확한 탁도 공간정보 산출에 KOMPSAT-3/3A 영상이 매우 유용함을 확인할 수 있었다.

• 한국작물학회지
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• 제68권1호
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• pp.20-26
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• 2023

고구마 괴근에 함유되어 있는 섬유질 함량은 품종에 따라 차이가 있다. 일부 품종에서 찌거나 구워서 섭취 시 입안에서 감지되는 섬유질 함량이 많아 식감을 떨어뜨리는 요인이 되고 있다. 본 시험은 섬유질 분리를 위한 거름망(체)의 적정 눈 크기를 탐색하여 분리 방법을 확립하고, 분리된 섬유질의 조성성분, 염색법을 이용한 섬유질 간이검정 가능성, 그리고 품종 간에 섬유질 함량 차이를 구명하고자 수행한 결과는 다음과 같다. 1. 찐 고구마를 으깬 후 3회 세척하여 섬유질 함량을 측정한 결과 143.3 mg/100 g으로 5회 세척(128.4 mg/100 g)에 비해 분리된 섬유질 양이 많아 3회 세척이 유리하였다. 2. 호감미 품종은 체의 눈이 큰 10 mesh (85.9%)와 30 mesh (9.6%)에서 95.5%가 잔류되었고 진율미 품종은 10 mesh (74.9%) 및 30 mesh (16.7%)에서 87.6%가 잔류되어 섬유질 분리를 위한 체의 눈은 30 mesh (600 ㎛)가 적당하였다. 3. 고구마 품종별 섬유질 함량 분석 결과, 진홍미가 가장 낮았고(24.8 mg/100 g), 호감미(111.4 mg/100 g)으로 가장 높아 호감미의 섬유질 함량은 진홍미의 4.5배 이상이었다. 4. 호감미와 진율미 품종에서 분리된 섬유질의 셀룰로스, 헤미셀룰로스 및 리그닌의 함량은 비슷한 함량을 나타내었고 2품종의 평균은 각각 32.5, 22.3 및 29.6%이었다. 5. 염색된 면적의 분포도와 섬유질 함량과의 상관계수는 0.79 (p < 0.001)로 유의성이 있었으며, 품종 간 염색 분포도가 다르게 나타나 생고구마를 이용한 염색방법으로 섬유질 함량에 대한 간이검정이 가능할 것으로 판단되었다.

• 생태와환경
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• 제55권1호
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• pp.10-18
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• 2022

본 연구는 전국 하구 중 열린 하구를 대상으로 저서성대형무척추동물의 군집현황 및 서식지 주요 변화 동인과의 관계를 분석하였다. 조사하구는 "생물측정망 조사 및 평가 지침"에 따라 이루어졌으며, 해역별로 구분하여 동해하구 80곳, 남해하구 102곳, 서해하구 19곳에서 수행하였다. 총 201개 열린 하구에서 출현한 저서성 대형무척추동물은 4문 9강 41목 139과 269종으로 동해하구 196종, 남해하구 182종 서해하구 90종이었다. 동해해역에서는 곤충강이 높은 개체밀도를 보였으며, 남해는 연갑강, 서해는 환형동물문이 가장 높은 개체밀도를 보였다. SIMPER 분석을 통해서 저서성 대형무척추동물 군집에 기여하는 종을 분석한 결과, 해역별로 주요 기여종의 차이가 구분됨을 확인하였으며, 이 상위 종들의 전체 기여도가 군집의 50% 이상을 차지하였다. 동해의 군집은 하구말단 염도의 영향을 받아 담수종의 기여율이 높았으며, 남해, 서해의 경우 하상 기질 비율에 따른 종 조성을 보였다. 각 해역의 군집은 낮은 유사도를 보였는데, 해역별 종 조성의 유사성은 지역의 차이보다 각 하구의 하상 기질 비율에 따른 군집 조성차이를 보였다. 결과적으로 저서성 대형무척추동물 군집은 지리적 거리보다는 염도와 하상 기질 같은 서식환경의 특성에 따라 종 조성이 구분되는 것을 확인하였다. 이러한 내용은 국내 하구의 저서성 대형무척추동물의 다양성과 분포의 변화를 파악하고 예측해 미래환경변화에 대응할 수 있을 것으로 생각된다

• 해양환경안전학회지
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• 제29권4호
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• pp.297-306
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• 2023

새만금호는 우리나라 최대의 인공호수로 호수의 수질은 갈수록 악화되어 가고 있어 호수의 특성에 맞는 새로운 수질관리 대책이 필요하다. 이에 새만금호의 국가수질측정망 자료를 이용하여 통계분석 기법에 의한 새만금호의 시공간적 수질특성을 분석하였다. 수질항목간의 상관성에서 수온과 TP는 상관성이 있고, 염분과 TN, 그리고 pH와 COD가 상관성이 높았다. 그 외 항목들 간에는 낮은 상관성을 나타내어 관련성이 낮았다. 주성분 분석을 이용한 새만금호의 공간적 수질특성을 보면, 크게 4개의 그룹으로 구분되었는데, 담수 영향구역과 해수 영향구역, 해수와 담수가 혼합되는 중간 수역이 2개 그룹으로 구분되어 각각 다른 수질특성을 나타내었다. 주성분분석을 이용한 시간적 수질특성은 계절적으로 4가지 그룹으로 구분되었다. 그룹I은 늦봄과 초여름에 해당되는 5, 6월이고, 그룹 II는 계절적으로 초봄(3, 4월)과 늦가을(11, 12월)에 해당되는 시기로 나타났으며, 그룹 III은 낮은 수온에 의한 용존산소의 증가가 나타나는 계절인 겨울철(1, 2월)의 수질 특성을 보였고, 그룹 IV는 하계(7, 8, 9, 10월) 성층의 발달로 저층 퇴적물의 높은 인농도와 하계 고수온의 상관성을 가지는 그룹으로 구분되었다. 이는 새만금호가 인위적으로 조성된 호수로써 상류 만경강과 동진강의 유입 영향을 받는 것과 동시에 새만금 방조제에 설치된 가력과 신시갑문을 통한 외해수 유입의 영향을 받음으로써 수질의 변동요소가 달라진 것으로 평가된다. 새만금호의 목표수질을 달성하기 위해서는 상류 유역의 오염원 관리 대책과 함께 새만금호의 수질관리 대책을 수립할 필요가 있다.

• 벤처창업연구
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• 제17권5호
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• pp.67-80
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• 2022

본 연구는 국내 스타트업의 실태를 조사하여 육성 및 지원 등의 정책방안을 도출하기 위해 실시하였다. 연구대상은 국내 최고수준의 혁신 클러스터이고 스타트업 메카로 평가받는 판교테크노밸리가 입지한 성남시 소재 스타트업을 대상으로 연구하였다. 스타트업의 기준으로는 IT, BT, CT 등 신기술 기반의 7년 미만 신생기업으로 정의하고 조사대상을 선정하였다. 이는 기존에 추상적이던 스타트업의 개념을 양적으로 측정가능하게 구체화 하였다는 점에서 기존 연구에서 진일보하였다고 볼 수 있다. 분석결과, 스타트업의 약 94%가 일명 "죽음의 계곡(Death Valley)"이라는 성장단계에 분포하고 있으며, BEP를 넘어 본격적인 성장을 의미하는 스케일업(Scale-up) 이상의 스타트업은 약 6%를 차지하고 있는 것으로 나타났다. 창업초기의 가장 큰 애로사항으로는 창업자금 문제를 꼽고 있으며, 자금을 조달하는데 매출이나 담보 등을 우선시하는 대출평가 방식을 가장 큰 문제로 꼽았다. 또한 스타트업들은 공공기금인 정책자금에 비해 VC, AC, 엔젤투자자 등의 민간투자 자본에 대한 접근성을 낮은 수준으로 평가하였다. 대다수 스타트업들이 해외진출에 관심이 많은 것으로 나타났고, 해외 VC 등의 해외 투자자 매칭을 해외진출을 위한 가장 큰 지원방안으로 꼽았다. 해외시장에서의 종합경쟁력은 100점 만점에 50점 미만인 49.6점으로 나타나 전체적으로 다소 경쟁열위에 있다고 평가했으며, 특히 브랜드 인지도, 마케팅 경쟁력, 판매채널 등에서 경쟁력이 많이 떨어지는 것으로 분석되었다. 국내 스타트업들이 국내시장을 넘어 해외시장에서도 경쟁력을 높이기 위해서는 기술경쟁력 제고와 함께 해외 판매채널(영업채널, 유통망 등)에 대한 공공의 지원과 투자가 우선되어야 하는 것으로 분석되었다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.