• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.11
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• pp.48-58
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• 2013

The stock market is constantly changing and sometimes a slump or a sudden rising in stocks happens without any special reason. So the stock market is recognized as a complex system and it is hard to predict the change on stock prices. In this paper we consider the stock market to a network consisting of stocks. We analyzed the dynamics of the Korean stock market network and evaluated the changing of the correlation between shares consisting of the time series data of 137 companies belong to KOSPI200. Our analysis shows that the stock prices tend to plummet when the correlation between stocks is very high. We propose a method for recommending the stock portfolio based on the analysis of the stock market network. To show the effectiveness of the recommended portfolio, we conducted the simulated stock investment and compared the recommended portfolio with the efficient portfolio proposed Markowitz. According to the experiment results, the rate of return of the portfolio is about 10.6% which is about 3.7% and 5.6% higher than the average rate of return of the efficient portfolio and KOSPI200 respectively.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.5
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• pp.37-44
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• 2008

In recent years, e-portfolios and webfolios have been highly vaunted as the next great innovation in education. Hundreds of academic institutions are variously studying, using, or innovating e-portfolio systems. Despite the presumed goodness of e-portfolios, some problems remain. In this paper we review the existing e-portfolio management systems, and propose and implement a novel system to overcome the limits of the existing e-portfolio management systems. The propose e-portfolio management system has a structure of competition with others. All of the student's activities are accomplished and preserved within the same personal web space like a blog with mutual engagements and recommendations.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1396-1399
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• 2012

본 논문은 주식 투자 포트폴리오를 구성하기 위해 클러스터링 기법을 이용하는 방법을 제안한다. 클러스터링 기법은 패턴 공간 상의 특징 벡터로 표현된 패턴 데이터를 몇 개의 부분집합으로 나누는 작업을 의미한다. 본 연구에서는 주식시장 네트워크에 클러스터링 기법을 적용하여 안정성과 수익률이 높은 포트폴리오를 구성하는 방법을 제안한다. 그리고 추천 클러스터의 투자 적합여부를 데이터를 통해 확인한다. 2007년 주식 데이터를 대상으로 실험한 결과, 추천 클러스터의 수익률이 전체 수익률을 상회함을 확인할 수 있었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.13 no.1
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• pp.221-235
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• 1996

본 연구는 우리나라 주식시장에 있어서도 소외기업효과와 주가효과가 존재하는지 그 여부를 검증하고자 하였다. 이를 위해 1992년부터 1995년까지 4년간을 분석기간으로 하고 한국증권거래소의 521개의 상장종목을 표본으로 사용하여 증권회사의 추천회수를 기준으로 한 소외도와 주가에 따라 포트폴리오를 구성하였다. 다음으로 시장조정모형과 시장모형을 사용하여 각 포트폴리오의 초과수익률을 구한 후 이를 살펴보았다. 그 결과 소외도와 주가에 따라 구성된 각 포트폴리오들의 분석기간동안의 평균초과수익률이 영과 통계적으로 유의하게 다르지 않으며, 포트폴리오들의 평균초과수익률 사이에도 통계적으로 유의한 차이가 없다는 것을 확인하였다. 이러한 본 연구의 분석결과는 소외기업효과와 주가효과의 존재에 관해 강한 의문을 던져주고 있다. 한편 1월효과의 존재를 뒷받침하며, 또한 소외도와 주가 사이에 상당한 관련성이 있음을 시사하는 실증적 증거도 발견되었다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.4
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• pp.287-308
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• 2022

The explosive growth of cryptocurrency, led by Bitcoin has emerged as a major issue in the financial market recently. As a result, interest in cryptocurrency investment is increasing, but the market opens 24 hours and 365 days a year, price volatility, and exponentially increasing number of cryptocurrencies are provided as risks to cryptocurrency investors. For that reasons, It is raising the need for research to reduct investors' risks by dividing cryptocurrency which is not suitable for recommendation. Unlike the previous studies of maximizing returns by simply predicting the future of cryptocurrency prices or constructing cryptocurrency portfolios by focusing on returns, this paper reflects the tendencies of investors and presents an appropriate recommendation method with interpretation that can reduct investors' risks by selecting suitable Altcoins which are recommended using Apriori algorithm, one of the machine learning techniques, but based on the similarity and association rules of Bitocoin.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.10 no.9
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• pp.199-207
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• 2019

This study aims to analyze the profitability of Robo-Advisors portfolio combined with the analysts' forecasts on the Korean stock prices. Sample stocks are 8 blue-chips and sample period is from 2003 to 2019. Robo-Advisor portfolio was suggested using the Black-Litterman model combined with the analysts' forecasts and its profitability was analyzed. Empirical result showed the suggested Robo-Advisor algorithm produced 1% annual excess return more than that of the benchmark. The study documented that the analysts' forecasts had an economic value when applied in the Robo-Advisor portfolio despite the prevalent blames from investors. The profitability on small or medium-sized stocks will need to be analyzed in the Robo-Advisor context because their information is relatively less known to investors and as such is expected to be strongly influenced by the analysts' forecasts.

• Journal of Gifted/Talented Education
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• v.20 no.1
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• pp.257-287
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• 2010

The purpose of this study is to develop an identification model for gifted students, based on class observations and nominations. The definition, issues and methods of identification were examined to achieve the research goal. Gifted identification model based on class observations and nominations consists of 4 steps: The first is the collection of multidimensional information on students, and the second is the evaluation of the students' portfolios with the rubric that has the criteria of rating scales on each information. At the third, students are observed in the class. Then the students are interviewed for the evaluation of their cognitive and non-cognitive characteristics. At the fourth, the identification committee makes a final decision for the selection of gifted students, after considering all the results from the steps. This model will be helpful to identify gifted students who are regarded to have potential abilities, especially economically disadvantaged students.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.967-970
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• 2014

인터넷 게시판이나 트위터 같은 온라인 매체는 쉬운 접근성과 실시간 특성으로 어떤 사건에 대한 사용자들의 반응이 즉각적으로 나타난다. 또한, 실시간으로 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있어 이 데이터를 잘 분석한다면 실제 사회에서 나타나는 다양한 현상들에 대해 파악할 수 있다. 최근 주식 시장에서도 이러한 온라인 데이터들을 분석하여 주가 변동이나 주식 시장 상황을 이해하려는 연구가 시도되고 있다. 이 논문에서는 주식 토론방의 게시물과 주가 사이에 어떤 상관관계가 있는지를 분석하고, 이를 이용한 주식 투자 종목 추천 시스템을 제안하고자 한다. 먼저 주가와 주식 토론방 게시물들 사이의 상관관계를 분석하기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 55개의 회사를 대상으로 주가와 주식 토론방 게시물을 분석하였다. 2008년부터 2013년까지 6년 동안 각 회사의 주가와 게시물의 상관관계를 분석한 결과 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았다. 하지만 주가와 게시물 수의 상관관계가 높을수록 주식 수익률이 높은 경향을 보였다. 이 논문에서는 주가와 게시물 수의 상관관계 정보를 이용한 투자 종목 추천 알고리즘을 제안하였고, 모의투자 실험을 통해 제안 방법의 효율성을 보였다. 2008년 1월부터 2013년 12월까지의 주가와 주식 토론방 데이터를 이용한 모의투자 실험에서 제안 방법으로 구성한 포트폴리오의 1개월 평균 수익률은 약 1.82%로, 주식 네트워크 특성을 이용한 기존 방법보다 약 0.64% 높은 수익률을 보였다. 또한, 마코위츠의 효율적 포트폴리오와 KOSPI200 수익률보다 각각 약 0.85%와 1.48% 높게 나타났다.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.9 no.1
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• pp.245-268
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• 2003

전통적인 방법에 의한 PER는 단순히 그 지표의 일반적인 높고 낮음에 따라 소위 '저평가 종목'이라는 이름으로 투자자들에게 추천되고 있다. 그러나 이런 방법은 개별기업의 구체적 내용을 정확하고 종합적으로 고려하지 못하고 있다. 본 연구는 전통적인 방법으로 사용되는 PER지표의 문제점을 개선코자 배당평가 모형으로부터 도출한 PER지표의 구성요소들을 독립변수로 활용 회귀분석을 했다. 그리고 이를 근거로 이론 지표를 만든 후, 그 이론 지표를 투자의사결정에 적용하였을 때의 유효성을 검증했다. PER지표를 구성하는 독립변수는 Kisor & Whitbeck(1963), Malkiel & Cragg(1970), A. Damodaran(1996)에 의해 연구된 것을 원용, PER지표의 구성요소들로 기업의 배당성향, 이익 성장을, 그리고 위험변수로서의 베타계수를 선정했다. 투자성과는 포트폴리오 투자가 일반적인 현실을 감안해 가치가중수익률을 사용한 포트폴리오의 투자성과를 측정했고, 표본은 국내 거래소 시장에 1991년부터 2001년까지 계속 상장된 금융업종을 제외한 전종목을 대상으로 했다. 실증분석에 사용된 기간은 1997년부터 2001년까지 5년 동안의 자료이며, 투자성과를 검증하기 위한 검증모형으로 위험 프리미엄 모형을 사용했다. 먼저 동 분석기간 중 전통적인 방법에 의한 PER효과는 나타나지 않았고, 아울러 기업규모 효과도 찾을 수 없었다. 그러나 회귀분석을 통해 구해진 이론 지표를 활용할 경우, 이론 지표에 비해 시장 지표가 과소 평가된 그룹이 과대 평가된 그룹과 비교할 때 투자성과가 더 우수한 것으로 나타났다. 또한 이론 지표를 통해 PER수준이 낮아짐에 따라 투자성과가 더 높아지는 PER효과도 발견됐다. 이와 같이 이론 지표에 의해 나타나는 PER효과는 기업규모 효과와는 독립적인 것으로 보인다. 외환위기 이후 우리시장에 나타난 차별화 장세 속에 아직도 PER효과나 기업규모 효과와 같은 시장이례 현상이 존재하는지는 관심의 대상이 됐다고 본다. 본 연구에 의하면 기업규모 효과와는 별개의 PER효과가 여전히 존재하며, 다만 이 PER 효과는 전통적 의미의 일반적으로 낮은 PER종목이 초과수익률을 내는 것이 아니라, 기업규모가 크더라도 그 기업의 개별특성을 고려했을 때 이와 비교해 상대적으로 PER가 낮은 종목에 투자하면 초과수익을 낼 수 있음을 의미한다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.10
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• pp.441-450
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• 2014

The stock market is constantly changing and sometimes the stock prices unaccountably plummet or surge. So, the stock market is recognized as a complex system and the change on the stock prices is unpredictable. Recently, many researchers try to understand the stock market as the network among individual stocks and to find a clue about the change of the stock prices from big data being created in real time from Internet. We focus on the correlation between the stock prices and the human interactions in Internet especially in the stock message boards. To uncover this correlation, we collected and investigated the articles concerning with 57 target companies, members of KOSPI200. From the analysis result, we found that there is no significant correlation between the stock prices and the article volume, but the strength of correlation between the article volume and the stock prices is relevant to the stock return. We propose a new method for recommending stock portfolio base on the result of our analysis. According to the simulated investment test using the article data from the stock message boards in 'Daum' portal site, the returns of our portfolio is about 1.55% per month, which is about 0.72% and 1.21% higher than that of the Markowitz's efficient portfolio and that of the KOSPI average respectively. Also, the case using the data from 'Naver' portal site, the stock returns of our proposed portfolio is about 0.90%, which is 0.35%, 0.40%, and 0.58% higher than those of our previous portfolio, Markowitz's efficient portfolio, and KOSPI average respectively. This study presents that collective human behavior on Internet stock message board can be much helpful to understand the stock market and the correlation between the stock price and the collective human behavior can be used to invest in stocks.