• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.161-177
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• 2015

정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.

• 경영과정보연구
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• 제35권3호
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• pp.195-212
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• 2016

이 연구는 1분 단위의 거래량가중평균가격(VWAP)을 이용하여 한국 유가증권시장에 상장된 기업을 대상으로 특허권 취득 공시의 초과수익률 및 누적초과수익률 및 이벤트 차익거래 전략을 이용하였을 경우의 실현수익률을 분석하였다. 이상의 연구목표에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구결과 특허권 취득공시 후 1분 뒤 평균 0.92%의 누적초과수익률이 유의하게 발생하여 한국유가증권시장이 실시간으로 효율적인 준강형 시장임을 확인하였다. 또한 기업규모(size)에 따라 3개 패널로 분류하여 연구한 결과, 소형주의 초과수익률이 중형주보다 적어 한국유가증권시장에서 규모효과가 더 이상 존재하지 않는다는 최근의 자산가격결정모형과 관련한 연구결과를 부분적으로 지지하였다. 둘째, 공시 시점에 매입하는 이벤트 차익거래 전략의 실현수익은 마켓 메이킹 전략이 가장 우수한 실현수익률을 보였으며 시장가로 매수 매도하는 전략은 음(-)의 수익률을 실현하였다. 이와 같은 결과는 즉각적으로 시장가 매수주문을 하는 전략보다 시장가주문과 지정가주문의 유입률, 주문의 취소율과 같은 주문흐름(order flow)과 체결확률을 고려한 마켓 메이킹 전략을 병행할 때 실현수익률이 향상될 수 있음을 시사한다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제52권3호
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• pp.347-354
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• 2014

본 연구에서는 연소 배가스 중에 포함된 이산화탄소의 탄산화 반응을 통한 고부가화합물 제조기술의 경제성평가를 수행하고 화합물 생산 계획에 따른 이익 및 내부수익률(Internal Rate of Return, IRR)을 분석하였다. 본 연구에서 고려된 기술을 이용하면 발전소에서 발생되는 연소배가스 중의 이산화탄소와 전기분해를 통해 발생되는 가성소다와의 탄산화 반응을 통해 고부가화합물(중탄산나트륨, $NaHCO_3$)의 생산 및 이산화탄소의 저감이 동시에 가능하다. 또한 전기분해에서 생산되는 염소 및 수소 가스는 다시 차아염소산나트륨(NaOCl) 및 고순도 염산의 제조에 적용된다. 기술의 경제성 평가를 위한 방법으로는 순현재가치법(Net Present Value method, NPV) 및 내부수익률(Internal Rate of Return, IRR)을 활용하여 일일 100톤의 이산화탄소를 처리할 수 있는 공정을 대상으로 20년간 상업운전을 가정하였다. 상기 가정하에서 20년간의 내부수익률은 약 67.2%, 20년간의 운전기간을 통한 총 이익은 순현가 기준으로 약 346,922 백만원으로 산출되었다. 그리고 2015년부터 시행예정인 탄소배출권 거래가 활성됨에 따른 ETS 수익을 고려할 경우 총이익은 약 60억원 향상되는 것으로 분석이 되었다. 상기 분석을 살펴보면 이산화탄소의 탄산화 반응을 통한 고부가화합물 제조기술은 온실가스 저감효과를 가져올 뿐만 아니라 경제성이 뛰어난 것으로 생각된다.

• 한국산림과학회지
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• 제99권4호
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• pp.479-486
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• 2010

당해년도 송이 생산량 추이와 가격 예측을 위하여 수매되는 송이의 일자별 생산량과 품질등급의 관련성을 분석하였다. 2000년부터 2008년까지의 9년간 영덕군 산림조합의 수매자료를 분석한 결과, 송이 수매량 변화와 각 품질등급이 차지하는 비율은 극심한 가뭄과 이상기온 등 특이한 해를 제외하면, 고급품(1등급과 2등급) 송이는 초기에 50%를 넘는 비율을 차지하다가 점차 줄어드는 모습을 나타낸 반면, 저급품(개산품, 파손품 및 벌레 먹은 것 등)의 경우에는 수매량이 정점을 이룬 이후에 지속적으로 그 비율이 증가하는 것으로 나타났다. 송이 수매량이 정점에 도달하기 1~9일 전에 고급품의 비율과 저급품의 비율이 반전되었으며, 이를 통하여 고급품 송이에 비하여 개산품의 비율이 많아지면 조만간 송이 생산량이 줄어들게 됨을 예측할 수 있었다. 고급품 송이가 차지하는 비율은 전체 수매량의 패턴과 비슷하지만 3~4일 정도 앞서 나가는 모습을 보여주고 있었으며, 매일의 송이 수매량은 3~4일 전의 고급품 수매량과 0.5 이상(3일전의 상관계수는 0.51, 4일전은 0.54)의 상관관계를 나타내었다. 따라서 송이 수매품의 품질등급 분포 검토를 통해 예측하는 해당 시점 이후의 송이 생산량 추이(증가 또는 감소 여부)를 예측할 수 있다고 판단되었다. 또한, 고급품 송이 가격은 수매량과 반비례하는 관계가 뚜렷하게 나타난다. 따라서 송이 수매량 추이는 송이 가격변화를 예측할 수 있는 정보를 제공하게 되므로 송이 유통에서도 중요한 역할을 할 수 있음을 알 수 있었다.

• 재무관리연구
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• 제25권4호
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• pp.53-78
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• 2008

외국인 투자자가 한국 시장에 투자를 하는 경우 외국인 투자자는 투자자산에 내재된 환위험과 함께 수익을 환산하는 과정에서의 환위험에 노출된다. 외국인 투자자의 이러한 상황은 투자자산에 내재된 환위험만을 고려하면 되는 국내 투자자와는 구분되는 상황이다. 이러한 차이는 외국인 투자자가 환위험에 대해 국내 투자자와는 다르게 반응하는 원인이 될 수 있다. 환위험에 관한 국내의 기존 연구는 한국 기업들이 환위험에 노출되어 있고 이에 대한 관리가 필요하다는 점을 잘 보여주었다. 또한 동일한 시장이라 하더라도 시장 참여자의 특성에 따라 시장이 분할 될 수 있다는 증거들이 보고되었다. 이러한 기존 연구 결과는 환위험이 시장을 분할하는 요인이 될 수 있음을 지지하는 것이다. 이 연구는 한국유가증권시장에서 외국인 투자자들의 환위험에 대한 반응을 거래량 자료와 주문량 자료를 이용하여 분석하였다. 분석 결과 외국인 투자자는 환위험을 나타내는 공분산이 음수인 경우 매도거래를 증가시킨다. 이는 환율이 상승하면서 주식수익률이 하락하는 환위험을 적극적으로 관리하기 위한 거래의 결과로 해석할 수 있다. 주문자료에 대한 분석 결과도 이러한 해석을 뒷받침한다. 한편, 외국인 투자자는 공분산이 음수인 경우 매입거래도 증가시키는 것으로 분석되었는데 이는 환율이 하락하면서 주식수익률이 상승하고 투자수익의 환산이익도 함께 증가하는 관계를 적극적으로 활용하기 위한 거래의 결과로 해석할 수 있다. 그러나 외국인 투자자의 매입주문비율 분석 결과는 거래자료 분석 결과와는 달리 유의적인 결과가 나타나지 않았다. 이 연구의 분석 결과는 외국인 투자자는 국내 자산에 내재된 환위험에 대해서 국내 투자자와는 다른 반응을 보인다는 가설을 지지한다. 외국인 투자자는 환율이 상승(하락)하는 경우 기업가치가 상승(하락)하는 방향의 환위험에서는 국내 투자자와 차별적인 반응을 보이지 않는다. 그러나 환율이 상승(하락)하면 기업 가치가 하락(상승)하는 방향의 환위험에서는 국내투자에 비해 거래를 증가시키는 차별적인 특성을 보인다. 이러한 결과는 한국유가증권시장에서 외국인투자자는 환위험에 대하여 국내 투자자와는 다른 평가를 하고 있으며 이러한 차이는 투자자산의 평가에 반영되고 있음을 나타낸다.

• 한국기후변화학회지
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• 제4권4호
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• pp.409-416
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• 2013

최근 기후변화로 인한 인류의 피해가 나날이 늘고 있지만, 개인의 환경의식을 높일 수 있는 환경교육에 대한 공급은 수요를 따라 가지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 설문조사를 통해 향후 환경분야 교재 개발에 필요한 기초자료를 제공하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 서울과 경기 지역에서 총 139명의 학생을 대상으로 설문조사를 통해 과학기술과 기후변화, 신재생에너지에 관한 인식을 물어봤다. 가장 먼저 기초과학, 건강 및 의학, 우주항공, 생명과학, 전기전자, 정보통신, 에너지 및 자원, 환경 등 8가지 과학기술 분야 각각에 대한 관심도를 물었다. 이 결과, '건강 및 의학'에 대한 관심도가 49.6%로 가장 높았고, '환경'이 46.8%로 뒤를 이었다. 또한, "매우 관심 있다"고 응답한 학생에게 그 이유를 물어본 결과, '환경' 분야에선 '삶의 질 향상과 직접 연관되므로'라는 응답이 53.8%로, '개인적인 관심 때문'(38.5%)보다 많아, 다른 분야에서 '개인적인 관심 때문'이란 많은 것과 차이를 보였다. 기후변화와 관련해 대다수 중, 고등학생은 해마다 계절의 변화에 '차이가 있다'고 응답(90.6%)했고, 본인 혹은 지인들이 기후변화로 인한 피해를 경험한 경우는 18.0%로 조사됐다. 또한, 청소년들은 일생 동안 기후변화로 인해 자연재해를 '경험할 것'이란 응답이 94.2%로 매우 많아, 기후변화는 이미 일상적인 문제로 받아들여지고 있었다. 또한, 응답자들은 기후변화 해결을 위해 정부가 '전국민적 에너지 절약 운동'을 가장 우선적으로 추진해야 한다(30.9%)는 견해가 가장 많았고, '태양광, 풍력 등 신재생에너지 보급 확대'(24.5%), '폭염, 폭설, 홍수 등 재난에 대비한 기후변화 적응 대책시행'(22.3%), '온실가스 감축을 위한 배출권 거래제, 탄소세 등 제도 도입'(20.9%), '기타'(1.4%) 순으로 응답됐다. 신재생에너지의 뜻을 인지한 경우는 69.1%로 비인지(18.7%)보다 많았다. 그러나 '매우 잘 알고 있었다'는 18.7%로 적어, 현재는 신재생에너지에 대해 막연하게 아는 학생이 많은 것으로 파악됐다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.123-138
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• 2017

주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제12권1호
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• pp.111-125
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• 1990

본고(本稿)는 원화환율(貨換率)의 적정운용(適正運用)을 모색해 보았다. 이를 위해 먼저 Lipschitz(1980)의 방식을 따라 원화(貨)의 실질실효환율(實質實效換率)을 안정시킬 수 있는 적정통화(適正通貨)"바스켓"을 구성해 보았다. 80년대 중반 이후 이를 적용했을 경우 실제의 경우보다 원화(貨)의 실질실효환율(實質實效換率)이 훨씬 안정될 수 있었음이 입증되었다. 또한 특정시점에서 구한 적정가중치(適正加重値)를 계속해서 적용하는 것보다 주요환율(主要換率)과 상대물가간(相對物價間)의 관계변화(關係變化)에 따라 가중치(加重値)를 수정해 나가는 것이 바람직하다는 점도 지적되었다. 이와 같은 적정통화(適正通貨)"바스켓"과 그에 기초한 "바스켓"환율(換率)은 우리의 경상수지(經常收支)나 생산성(生産性) 변화추이(變化推移)와 함께 시장평균환율제도하(市場平均換率制度下)에서 적절한 환율운용(換率運用)을 위한 중장기적(中長期的) 지표(指標)의 하나가 될 수 있을 것이다.

• 재무관리연구
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• 제22권1호
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• pp.71-91
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• 2005

본 논문은 KOSPI 200 지수옵션 시장을 대상으로 각 월별 옵션 만기시 원월물에서 근월물로 바뀌는 옵션의 이월현상 효과를 분석하였다. KOSPI 200 지수옵션 시장은 외국의 제반 옵션 시장과는 달리 거래가 근월물에만 집중되고, 근월물에 대한 거래가 근월물의 만기일에도 매우 활발하게 이루어지는 특색을 갖고 있다. 따라서 원월물에서 근월물로 이전되는 과정에서 만기이월에 따라 옵션 가격이 영향을 받는다면, 이는 학술적으로는 옵션시장의 효율성에 대하여, 실무적으로는 옵션 거래전략에 대하여 함의를 갖는다고 말할 수 있다. 본 연구는 1999년부터 2001년까지의 KOSPI 200 지수옵션의 내재변동성을 활용하여 이루어줬으며 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 만기일을 포함한 주의 월요일부터 다음 월요일까지, 그리고 만기일 주간의 수요일에서 금요일까지 각 기간 동안의 콜옵션 가격은 전반적으로 하락하는 현상이 발생하였다. 둘째, 기간을 세분화하여 분석하였을 때, 콜옵션은 근월물의 만기일인 목요일에는 가격상승 현상이 나타났으나 해당옵션이 근월물이 된 금요일에는 더 큰 폭의 가격하락 현상이 나타났다. 반대로 풋 옵션은 목요일에는 가격하락 현상이, 금요일에는 가격상승 현상이 나타났다. 이러한 만기 이월현상은 처음으로 밝혀졌으며 그 방향성이 근월물의 만기일에는 옵션을 활용한 복제선물에의 매수포지션, 만기 익일에는 반대로 매도포지션으로 나타난 점은 KOSPI 200 지수 선물의 전반적인 저평가 현상에 대한 차익거래의 수단으로 투자자들이 옵션 시장을 활용한다는 개연성에 대한 증거가 된다. 이러한 결과는 옵션의 가격이 완전시장 가정 하에서 옵션의 가격에 영향을 미친다고 간주되는 변수들뿐만 아니라 옵션의 근월물 여부에도 영향 받고 있음을 의미하며, 이는 효율적 시장가설이나 완전시장 가설에 배치된다고 할 수 있다. 또한 위와 같은 결과를 바탕으로 투자전략을 수립할 때, 시장거래자중 콜옵션을 매수하려고 하는 투자자는 만기일 이후에, 반대로 콜옵션을 매도하려고 하는 투자자는 만기가 포함된 주 초반에 하는 것이 더 효과적임을 의미한다.