• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.119-133
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• 2021

각 산업에서 대량의 데이터가 생산되면서, 빠른 경영 의사결정을 위해 시계열 패턴 예측 연구가 수많이 진행되고 있다. 하지만 데이터에 내재된 불확실성으로 인해 비선형 시계열 데이터의 특정 패턴을 예측하는 데 한계가 존재하고, 기업경영의 전략적 의사결정 어려움이 존재한다. 또한, 최근 수십 년간 불규칙한 랜덤워크 모형의 시계열 데이터 예측을 위해 산업의 목적에 맞는 금융시장 데이터를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있지만, 특정 규칙을 예측하고 지속가능의 기업목적 달성 어려움이 있다. 본 연구에서는 룰렛 데이터와 금융시장 데이터를 Chaos 분석기법을 이용하여 예측 결과를 비교분석하고 유의미한 결과를 도출하였다. 그리고, 본 연구는 카오스 분석이 시계열 자료를 분석하는데 있어 새로운 방법을 모색하는데 유용함을 확인하였다. 룰렛 게임의 특성을 한국 주가지수 선물의 시계열과 비교 분석하여 추세가 확인되는 경우 예측력을 높일 수 있다는 점을 도출하였으며, 불확실성이 높고 랜덤워크가 존재하는 비선형 시계열 데이터가 특정한 패턴을 가지고 있는지 판단하는데 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.119-138
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• 2017

최근 SNS는 개인의 의사소통뿐 아니라 마케팅의 중요한 채널로도 자리매김하고 있다. 그러나 사이버 범죄 역시 정보와 통신 기술의 발달에 따라 진화하여 불법 광고가 SNS에 다량으로 배포되고 있다. 그 결과 개인정보를 빼앗기거나 금전적인 손해가 빈번하게 일어난다. 본 연구에서는 SNS로 전달되는 홍보글인 비정형 데이터를 분석하여 어떤 글이 금융사기(예: 불법 대부업 및 불법 방문판매)와 관련된 글인지를 분석하는 방법론을 제안하였다. 불법 홍보글 학습 데이터를 만드는 과정과, 데이터의 특성을 고려하여 입력 데이터를 구성하는 방안, 그리고 판별 알고리즘의 선택과 추출할 정보 대상의 선정 등이 프레임워크의 주요 구성 요소이다. 본 연구의 방법은 실제로 모 지방자치단체의 금융사기 방지 프로그램의 파일럿 테스트에 활용되었으며, 실제 데이터를 가지고 분석한 결과 금융사기 글을 판정하는 정확도가 사람들에 의하여 판정하는 것이나 키워드 추출법(Term Frequency), MLE 등에 비하여 월등함을 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.873-879
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• 2020

4차 산업혁명의 핵심자원으로 데이터의 중요성이 부각되고 있으며, 기업에서는 개인 데이터를 불법적으로 수집하여 활용하고 있다. 금융권에서는 블록체인, 빅데이터, AI 기술 등을 활용하여 개인 데이터를 안전하게 관리하고 보다 좋은 서비스를 제공하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 블록체인 기술을 활용하여 개인 데이터를 안전하게 관리할 수 있으며, 기존 시스템 변동 없이 사용할 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 시스템의 구성은 블록체인, 블록체인 연동, 서비스 제공기관, 사용자(App) 등으로 구성된다. 블록체인은 종류와 형태 상관없이 사용이 가능하며, 블록체인 연동 부분에서 블록체인 및 서비스를 구분하여 서비스를 제공한다. 서비스제공기관은 개인 데이터를 이용하기 위해 사용자에게 권한을 요청하고 위임 받아야만 개인 데이터에 접근이 가능하다. 기존 마이데이터 서비스는 사용자 휴대폰에 모든 데이터를 저장하므로 탈옥, 루팅으로 인해 정보가 유출될 수 있으나 제안하는 시스템에서는 블록체인에 개인 데이터를 저장하므로 정보 유출 사고를 방지할 수 있다. 추후 블록체인에 저장된 개인 데이터를 이용하여 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 연구할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.831-841
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• 2017

원주율 ${\pi}$는 임의의 원의 지름에 대한 둘레의 비로 정의되며 상수값을 갖는다. 이 값은 무리수이며 초월수로서 고대로부터 좀 더 정확한 값을 구하기 위한 수많은 노력이 있어왔다. 특히 확률분야에서는 18세기 Buffon의 바늘문제를 기점으로 확률실험을 통하여 ${\pi}$값을 계산하려는 많은 노력이 있어왔다. 통계분야에서 Chong (2008)은 서로 독립인 이변량표준정규확률분포와 단변량 확률보행과정의 차분이 독립인 정규분포를 따른다는 전제조건하에서 ${\pi}$값을 유도하였다. 본 연구에서는 Buffon의 바늘문제와 정사각형에 내접하는 원의 문제에서 유도된 ${\pi}$값을 확률실험을 통하여 근사값을 구해보며 이 값이 실험횟수와 어떤 관계가 있는지 알아본다. 더불어 Chong이 유도한 단변량확률보행과정의 차분에 근거한 ${\pi}$의 일치추정량을 모의실험을 통하여 검증해본다. 나아가 국내외 금융자료를 사용하여 제시된 방법에 의해 계산된 추정값의 수렴여부와 수렴할 경우 극한값과 ${\pi}$의 오차정도를 살펴보고 이를 통하여 효율적시장가설에 대한 설명을 시도한다.

• 한국사회복지학
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• 제66권1호
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• pp.61-85
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• 2014

최근 들어 노인 빈곤층문제가 심각한 사회적 이슈로 대두됨에 따라, 중장년층 은퇴 전후 세대들의 소득과 소비를 중심으로 재정안정성 문제를 살펴보았다. '고령화연구패널조사'자료를 활용하여, 은퇴자그룹과 비은퇴자그룹을 나누고, 연령별 차이를 비교 분석하였다. 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 은퇴자그룹의 개인총소득은 비은퇴자그룹의 개인총소득에 비해 소득이 3배 이상 낮았다. 둘째, '공적연금소득' 수급비율은 은퇴자그룹은 전체의 30%에 불과하고, 공적연금의 비중은 개인총소득의 40% 이하로 나타났다. '개인연금소득'은 두 그룹 모두 수급비율이 1%내외로 매우 낮은 것으로 조사되었고, 은퇴자그룹에서는 '사적이전소득'이 전체소득에서 차지하는 비중이 크다는 것을 확인하였다. 셋째, 소득이 줄어든 만큼 소비는 은퇴를 하더라도 크게 줄지 않기 때문에, 연령이 증가함에 따라 재정안정성이 낮아지는 것으로 나타났다. 넷째, 국가로부터의 노후생활 지원에 대한 기대감은 양 그룹 모두 낮은 것으로 조사되었다. 다섯째, 은퇴자그룹의 공적연금소득에 미치는 영향요인을 비은퇴자그룹 개인 총소득에 미치는 주요 요인과 비교한 결과, 성별, 연령, 학력, 건강상태가 주요 요인으로 나타났다. 본 연구는 은퇴 전후 세대의 노후소득보장을 위한 정부차원에서의 공적연금 확대와 개인연금 활성화 지원의 필요성을 제안한 점에서 기여도가 있다.

• 한국병원경영학회지
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• 제17권1호
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• pp.79-112
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• 2012

The purpose of this study is to examine the differences of profitability based on the analysis of business and medical service performances of four hospitals in Incheon area with similar size. and to compare hospitals with the best and the worst performances and analyze the factors behind the differences. The differences could be caused by differences in medical service statistics, number of staff, and financial results, etc. The data was acquired through the homepage of the National Tax Service(financial statements for the fiscal year 2009) and the Medical Record Association of Incheon(medical service statistics for the years 2008 and 2009) along with questionnaire survey to the hospitals(personnel data for the year 2009). The results of the study are as follows. Medical profits to medical revenues ratio for the hospitals(referred as Hospital A, B, C, and D) shows, in order, C(8.2%), A(8.0%), B(7.8%), and D(7.4%). However, net income to medical revenues ratio shows otherwise: C(8.5%), D(5.8%), A(3.0%), and B(0.6%). Hospital B shows a high medical profit to revenue ratio but the lowest net income to revenue ratio due to large interest expenses. The leverage ratio of Hospital B is the highest (419.6%), resulting in a very low interest coverage ratio(1.1). On the other hand, Hospital C shows favorable results in both profit ratios, with 8.2% and 8.5% each. Hospital C has the lowest leverage ratio(53.0%) and the highest interest coverage ratio(34.9). Therefore, the results show Hospital C has the best performance while Hospital B the worst. The two hospitals(B and C) show similar results in certain areas and big differences in other areas. The area that has the biggest influence on financial results turns out leverage ratio. Hospital B shows 'very good' to 'good' results in terms of medical service statistics in general. However, the leverage ratio is too high and the liquidity ratio too low, resulting in a very low profit ratio. The results of this study have some limitations in terms of generalization as only four hospitals in Incheon area were selected for the study, resulting in a deficiency in the representativeness of the sample. Further studies with bigger sample size and deeper analysis are expected in this area.

• 산경연구논집
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• 제10권8호
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• pp.33-44
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• 2019

Purpose - As the scope of existing digital transformation expanded to various degrees, the Fourth Industrial Revolution came into being. In 2016, Klaus Schwab, Chairman of the World Economic Forum (WEF), said that the new technologies that lead the fourth industrial revolution are AI, Block chain, IoT, Big Data, Augmented Reality, and Virtual Reality. This technology is expected to be a full-fledged fusion of digital, biological and physical boundaries. Everything in the world is connected to the online network, and the trend of 'block chain' technology is getting attention because it is a core technology for realizing a super connective society. If the block chain is commercialized at the World Knowledge Forum (WKF), it will be a platform that can be applied to the entire industry. The block chain is rapidly evolving around the financial sector, and the impact of block chains on logistics, medical services, and public services has increased beyond the financial sector. Research design, data, and methodology - Figure analysis of data and social science analytical software of IBM SPSS AMOS 23.0 and IBM Statistics 23.0 were used for all the data researched. Data were collected from hotel employees in China from 25th March to 10th May. Results - The purpose of this study is to investigate the effect of the block chain characteristics of the existing hotel reservation system on the intention to use and to examine the influence of the block chain characteristics of the hotel reservation system on the intention to use, We rearranged the variables having the same or similar meaning and analyzed the effect of these factors on the intention to use the block chain characteristic of the hotel reservation system. 339 questionnaires were used for analysis. Conclusions - There are only sample hotel workers in this study, and their ages are in their 20s and 30s. In future studies, samples should be constructed in various layers and studied. In this study, the block chain characteristics are set as five variables as security, reliability, economical efficiency, availability, and diversity. Among them, Security and reliability made positive effects on the perceived usefulness. Also, security and economics did on the perceived ease. Availability and diversity did on both perceived usefulness and perceived ease. Perceived ease did on perceived usefulness. And perceived ease and perceived usefulness did on user intent. But security and economics did not on the perceived usefulness

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.1-17
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• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권6호
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• pp.2963-2978
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• 2017

The Top-K query is currently played a key role in a wide range of road network, decision making and quantitative financial research. In this paper, a Top-K recommendation algorithm is proposed to solve the cold-start problem and a tag generating method is put forward to enhance the semantic understanding of the OLAP session. In addition, a recommendation system for OLAP sessions called "OLAP4R" is designed using collaborative filtering technique aiming at guiding the user to find the ultimate goals by interactive queries. OLAP4R utilizes a mixed system architecture consisting of multiple functional modules, which have a high extension capability to support additional functions. This system structure allows the user to configure multi-dimensional hierarchies and desirable measures to analyze the specific requirement and gives recommendations with forthright responses. Experimental results show that our method has raised 20% recall of the recommendations comparing the traditional collaborative filtering and a visualization tag of the recommended sessions will be provided with modified changes for the user to understand.