• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.143-156
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• 2012

누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.

• 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.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제22권3호
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• pp.329-352
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• 2005

자외선 영역에서 최대 세기를 보이는 라이먼 알파(121.6nm)선은 태양 채층과 전이영역의 방출선으로 지구 고층 대기 변화의 주요 원인이 되기 때문에, 태양연구에서 가장 중요한 파장대의 하나이다. 그렇지만, 이전의 라이먼 알파선의 관측은 콜로라도 대학 등 미국의 여러 대학들에서 탐사 로켓에 의해 수행된 단속적인 관측들뿐이었고, 여러 위성에 의한 관측들도 시간 분해능이 아주 떨어지는 장기 관측들뿐이었다. 그러므로 인공위성에 탑재되어 충분한 시간 분해능과 연속적인 관측이 충족될 수 있는 라이먼 알파선 태양망원경의 개발은 세계적으로도 중요한 과학적 의미를 갖고 있으며, 인공위성의 운영에 막대한 영향을 미치는 지구 고층 대기에 대한 태양 자외선 복사의 영향을 연구하기 위한 실용적인 목적도 갖고 있다. 이러한 배경에 의해 본 연구는 과학기술위성2호 탑재용 자외선 태양카메라(LIST: $Lyman-{\alpha}$ Imaging Solar Telescope)를 개발하기 위한 목적으로 system 규격결정이 이루어졌으며 광학계, 기계구조 및 전자회로의 예비 설계가 완성되었다. 또한 system requirements에 맞춰 광학계, 기계구조 및 전자회로의 예비 구조 설계가 완료되었으며 기계 구조해석 및 열해석, test plan 결정 및 verification test matrix 작성도 완료되었다. 부분별로는 상세설계가 완료되어 제작에 착수하였으며 본 탑재체의 데이터에 맞는 데이터 획득 시스템을 결정하기위한 기반 조사가 완료되었다. 과학적 운영을 위해서는 태양의 진공 자외선 복사의 연구 방향과 연구 현황 등 데이터를 수집하고, 수집된 자료로 태양에 대해 지속적인 연구가 이루어졌다 자외선 태양카메라 연구개발은 산업적인 파급효과가 큰 광학계의 설계와 비구면 광학계의 제작기술, 첨단 측광기의 기본을 이루는 CCD의 제어기술, 탑재체의 통제 제어 기술이 요구된다. 확보된 우주 탑재체 개발 기술과 결과물들은 본 사업에 적용되었던 시스템 관리 기법과 함께 향후 유사한 우주기술 사업에 이용될 수 있으며 과학적 시스템과 성과물들도 현재 정부가 지원하여 구축하고 있는 우주환경 감시 시스템에 이용될 수 있다.

• 생태와환경
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• 제49권3호
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• pp.197-207
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• 2016

본 연구는 국립공원을 포함한 국내 보호지역에서 반달가슴곰 (Ursus thibetanus)을 효과적으로 보전하고, 종 복원을 성공하기 위해서 종의 재도입에 적합한 지역을 객관적으로 평가하기 위한 기초자료를 제공하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해서 Maxent 모델과 기후, 지형, 그리고 도로 및 토지이용과 관련된 환경 변수를 이용하여 반달가슴곰의 출현 기록이 있는 동아시아, 동남아시아, 그리고 인도를 대상으로 잠재 서식지를 예측하고, 이와 관련된 기후 및 환경 변수의 영향을 평가하였다. 또한 미래 기후변화에 따라서 반달가슴곰에게 적합한 서식 범위의 면적과 지리적인 변화를 분석하였다. 생물보전을 위해서 야생생물의 서식지분포연구에 널리 활용되고 있는 Maxent 모델의 판별정확도를 나타내는 AUC 값이 0.893 (sd=0.121)으로 산출되었다. 이는 반달가슴곰의 잠재 서식지를 예측하고 미래 기후변화에 따른 서식지 변화특성을 평가하는 데 유용하였다. IUCN에서 평가한 반달가슴곰의 분포지도와 비교해서, 현존 지역 (Extant)은 Maxent 모델로 예측된 서식 확률이 국가별 지역적으로 다양하고, 멸종 지역 (Extinct)은 상대적으로 낮았다. 이는 반달가슴곰이 서식하는 환경 특성의 차이가 지역적으로 반영된 결과라 할 수 있다. 반달가슴곰의 잠재 서식지 분포에 영향을 주는 환경은 기후, 지형 그리고 인위적 요소인 도로로부터의 거리와 같은 요소보다 토지피복 유형의 영향이 가장 높았는데, 특히 낙엽활엽수림지역이 더욱 선호될 것으로 예측되었다. 또한 기온의 연간범위보다 연평균강수량과 건조시기의 강수량의 영향이 더욱 클 것으로 예측되었고 도로로부터 거리가 멀어질수록 서식가능성이 높은 것으로 나타났다. 이는 반달가슴곰은 먹이자원뿐만 아니라 인간의 간섭이 없는 보다 안정된 지역을 선호할 것으로 추측된다. 미래 기후변화에 따라서 서식적합지역은 점차 확장할 것으로 전망되었고, 남한에서는 전남, 전북 그리고 강원도지역이, 일본에서는 Kyushu, Chugoku, Shikoku, Chubu, Kanto 그리고 Tohoku의 접경 지역이, 중국에서는 Jiangxi, Zhejiang 그리고 Fujian의 접경 지역이 향후 아시아지역에서 반달가슴곰이 서식할 수 있는 핵심지역이 될 것으로 예상된다. 본 연구는 반달가슴곰의 서식지 보전과 효율적인 관리, 인위적으로 도입된 개체의 방사지점 선정, 향후 서식 범위의 확장에 따른 보호지역 설정 그리고 인간과 충돌지역의 관리에 대한 기초자료로서 활용될 것으로 기대된다.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.45-65
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• 2020

가치가 상승하는 와인에 투자하는 것은 바람직하지만 우리나라에서는 와인 투자 자체가 생소하다. 또한, 와인시장에서의 가격책정은 소수에 의해 이루어지기 때문에 과정 자체가 비합리적이고, 정보가 위조되는 경우가 흔하다. 그러나 올바른 해결책만 있다면 와인시장은 오래 투자할수록 높은 수익을 기대할 수 있다는 점에서 바람직한 투자처가 될 수 있다. 또한, 국내 와인수입량의 꾸준한 증가추세를 통한 국내 와인 소비시장의 확대 또한 기대된다. 본 연구는 앞서 말한 우리나라의 와인 투자 시장의 '올바른 해결책'으로 와인시장 활성화 및 투명성 제고를 위한 컨소시엄 블록체인 프레임워크를 제시한다. 블록체인 거버넌스는 바람직한 의사결정권과 책임성을 보장하기 때문에 와인시장의 단점을 보완해줄 수 있다. 블록체인에 저장된 데이터는 소비자가 모두 확인할 수 있기 때문에 위조와인의 등장 가능성을 낮추고 불합리적으로 가격이 책정되는 과정을 보완한다. 또한 자산의 디지털화로 낮은 현금유동성을 해결하며 스마트 컨트랙트를 통해 공급망 전반의 비용과 시간을 절약하게 되어 와인투자의 진입장벽이 낮아진다. 특히 컨소시엄 블록체인을 통해 블록체인의 거버넌스를 '샤또-유통업자-투자자'로 구성한다면 바람직한 와인 시장을 형성할 수 있다. 생산과정을 블록체인에 저장하여 생산비용을 확보하고 합리적인 출시가를 정하며 유통과정을 블록체인에 저장하여 물류시스템을 효율적으로 운영하고 선물거래 주문량을 예측한다. 마지막으로 투자자들은 이 모든 데이터를 열람함으로써 합리적인 의사결정을 한다. 이는 와인경매시장에 있어서 주요 이해관계자들간의 지식공유체제로서 작동할 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 해당 연구에서는 소유권을 주식처럼 다룰 수 있다는 점에서 대체투자의 새로운 관점을 제시했다. 또한 정보의 투명성을 제고시킬 방안으로써 와인 소유 매매 프레임워크를 제시하였고 식품 수입절차의 간소화와 와인 업계 내 신뢰 형성을 가능하게 했다. 해당 프레임워크를 통해 와인 관련 정보들을 투명하게 기록함으로써 활발한 와인투자가 이루어질 수 있을 것이며 이는 지식경영 측면에서 큰 의의를 가진다. 향후 연구에서는 해당 프레임워크를 확장해 적용할 분야를 연구하고자 한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권2호
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• pp.73-89
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• 2021

핸디사이즈 벌크선 시장은 중대형 선박으로 운송이 불가능한 다양한 화물을 운송할 수 있으며, Spot용·대선 시장이 활성화 되어 있고 중대형 벌크선과 독립적인 성격의 시장으로 단기간에 변화하는 시황 및 용선료 변동성에 의한 위험이 보다 많은 시장이다. 본 연구에서는 부정기 벌크선 선형에서 핸디사이즈 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 요인들을 검정하고 요인들의 과거 값을 이용하여 종속변수의 동태적 반응을 파악 및 단기 예측을 위하여 벡터자기회귀모형(VAR)을 이용하여 분석을 하였다. 인과성 검정 결과 핸디사이즈의 주요 선적 화물인 원료탄, 일본후판, 열연강판의 가격과 선복량, 선박유가와 인과관계가 나타났으며, VAR모형의 적정시차와 안정성을 확인 후 충격반응함수와 예측오차분해분석을 실시하였다. 충격반응함수 분석 결과 원료탄 가격, 열연강판 가격, 선박유가 3가지 변수는 신뢰구간 상한과 하한이 모두 같은 구간으로 유의하다고 나타났으며, 열연강판 가격의 충격이 가장 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 운임지수(BHSI)와 Spot용선료 두 종속변수 모두 거의 동일한 결과로 나타났으며 t시점에서 발생한 원료탄가격의 표준편차 1단위의 충격에 양(+)의 영향, 열연강판 가격의 충격에 양(+)의 영향, 선박유가의 충격에는 음(-)의 영향의 결과를 보였다. 예측오차 분산분해분석 결과 운임지수(BHSI)와 Spot용선료에 영향을 미치는 설명력은 열연강판 가격, 원료탄 가격, 선박유가, 일본후판 가격, 선복량 순으로 동일하게 나타났으며 열연강판 가격의 설명력은 3기부터 점차 상승하여 운임지수에는 30%, Spot용선료에는 26%까지 영향을 미친다고 나타났다. 기존 선행연구와 차별화하여 단기적인 시차 영향을 알아보기 위해 주요 선적화물의 월간 가격 데이터를 사용하여 분석을 수행하였으며, 월 단위 시황 예측이 가능한 유의미한 결과를 도출하였다. 이 연구가 핸디사이즈 선박을 운항하는 선사와 핸디사이즈 용·대선 시장 관계자들에게 단기적인 시황 예측에 도움이 될 수 있다는데 의의가 있다고 생각한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권2호
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• pp.63-77
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• 2022

농업기상재해 조기경보시스템에서 모의되는 농장 규모 풍속 예측자료의 추정오차를 개선하기 위해, 농촌진흥청 농업기상관측망의 2020년 1~12월 풍속 관측자료와 해당 지점에 대한 조기경보시스템 모의 풍속을 이용하여, 87지점 일 8시간대(00, 03, 06 … 21시) 각각 풍속 추정오차를 종속변수로, 추정풍속을 독립변수로 하는 일차 회귀식(Y=aX+b)을 도출하였다. 상관계수가 0.5를 초과하였을 때는 회귀식을 풍속 보정식으로 활용하고, 상관계수가 0.5 이하일 때는 회귀식 대신 해당 지점 및 시간대의 ME를 보정값으로 대체하였다. 풍속 모형을 전국적으로 적용할 수 있도록 87지점×8개 시간의 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 값으로 거리역산가중법으로 공간내삽하여 250m 격자해상도의 분포도를 제작하였다. 모형의 검증을 위하여 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 공간내삽 분포도로 부터 농산촌 지역 13개 기상관측지점의 격자값을 추출하고, 13곳의 2019년 1~12월의 조기경보시스템 모의 풍속(00, 03, 06 … 21시)를 보정한 다음, 기존 추정 풍속과 함께 추정오차를 비교하였다. 검증 지점 풍속의 평균 ME는 0.68m/s에서 보정 후 0.45m/s로 감소하였으며, 평균 RMSE는 1.30m/s에서 1.05m/s로 감소하였다. 조기경보시스템의 풍속은 전 시간대에서 모두 과대 추정되고 있는데, 보정 기법을 적용한 후에는 15시 경을 제외하고 모두 과대추정 경향이 감소하여 ME가 약 33%, RMSE는 19.2% 더 개선되었다. 농업기상재해 조기경보시스템에서 농작물의 풍해 위험 판단은 일 8회의 풍속 평균값으로부터 도출된 일 최대순간풍속을 기반으로 하는데, 풍속의 과대모의 현상을 개선하여 강풍 위험 경보의 오보를 감소시킬 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제29권7호
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• pp.915-929
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• 2023

최근 국민 삶의질 향상, 여가 활동 다변화, 인구구조의 변화 등으로 관광수요 증가 및 관광활동이 다양화되고 있다. 특히 연안도시의 경우, 육상 관광 요소와 해양관광 요소가 공존하는 지역으로 다양한 요인이 관광수요에 영향을 미치고 있다. 본 연구 목적은 본 연구는 행위자 기반의 데이터를 활용하여 관광규모의 시계열 분석을 통해 예측 정확도를 향상시키고, 영향요인을 탐색하고자 한다. 연구 대상은 부산 지역 내 기초자치단체이며, 데이터는 월단위의 관광객수와 관광소비금액을 활용하였다. 연구방법으로 확정적(결정적) 모형인 단변량 시계열 분석과 영향요인을 파악하기 위해 SARIMAX 분석을 수행하였다. 영향요인은 관광소비성향을 설정하였으며, 업종별 소비금액과 SNS 언급량을 중심으로 설정하였다. 연구결과 COVID-19를 고려하지 않은 시계열 모형과 고려한 모형 간의 정확도(RMSE 기준) 차이가 지역별로 최소 1.8배에서 최대 32.7배 향상되었다. 또한 영향요인을 보면 관광소비업종과 SNS 트렌드가 관광객수와 관광소비금액에 유의한 영향을 미치고 있다. 따라서 미래 수요예측을 위해서는 외적 영향을 고려하고, 관광객의 소비성향과 관심도가 지역관광 측면에서 고려 대상이 된다. 본 연구는 연안도시인 부산 지역의 미래 관광수요 예측과 관광규모에 미치고 있는 영향요인을 파악하여 정부 관광정책 및 관광추세를 고려한 관광수요태세 마련을 위한 정책 의사결정에 기여하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.