• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.249-263
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• 2023

대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.

• 자원환경지질
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• 제56권4호
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• pp.435-445
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• 2023

삼각주는 하천이 운반하던 퇴적물이 호수나 바다, 하천의 본류와 같은 상대적으로 저 에너지의 환경을 만나 쌓인 퇴적 지형이다. 그 중 하천의 합류 지역에 생긴 삼각주는 하천 기하와 수리학적 특성에 큰 영향을 줄 수 있기 때문에 하천 관리 및 연구에서 중요하게 다루어진다. 최근 낙동강 내 대규모 준설과 보 건설로 하천 합류 지역의 평형상태가 깨지고 있다. 하지만 하천의 자연 회복성으로 인한 지속적인 퇴적으로, 인위적인 준설 이전의 자연상태로 되돌아가고 있다. 시계열 관측 결과 합류 지역의 삼각주는 준설 이후 지속적으로 성장하다가, 일정 크기에 도달하면 전반적인 크기의 변화없이 소규모의 성장과 후퇴를 반복하는 동적 평형상태에 이른다. 본 연구에서는 합류 지역 삼각주가 지류의 유사량과 본류의 유량에 따라 체결된 동적 평형 상태에 도달한다는 가정을 바탕으로 합류 지역의 퇴적-침식 작용을 설명하는 모델을 개발하였다. 모델은 지류 공급 퇴적물의 퇴적과 본류로 인한 침식 작용, 두 가지 기작을 토대로 한다. 모델에 사용된 낙동강을 대표하는 침식 계수는 낙동강 내 주된 합류 지역을 이용하여 추정했다. 개발된 모델을 이용하여 지류 유사량과 본류 유량에 따른 합류 지역 삼각주 평형 위치의 민감도 분석을 수행했고, 이후 주된 합류 지역의 연평균 유량, 유사량 데이터를 활용하여 낙동강 합류부 삼각주들의 동적 평형 위치를 예측하였다. 마지막으로 감천-낙동강에 기록된 일별 유량과 유사량 데이터를 활용하여 감천-낙동강 삼각주의 발달에 대한 모의 실험을 진행하였다. 모델을 통해 각 합류부 삼각주의 형성 여부를 예측하였고, 감천-낙동강 삼각주의 거동의 경향 또한 잘 예측하였지만, 단순화 과정에서 발생한 오차와 한계로 인해 감천-낙동강 삼각주에서 실제 발생하는 후퇴를 정확히 예측하지는 못하였다. 본 연구 결과는 합류 지역을 통한 낙동강 본류의 유사 공급량에 대한 기초 정보를 제공하여 하천 정비 및 유지에 기초 모델로 사용할 수 있다.

• 대순사상논총
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• 제28집
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• pp.267-302
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• 2017

이 연구는 목적은 대순사상의 신 개념을 『주역』의 신·신명·신도를 통해 살펴보고 그 특질을 밝히는 것이다. 『역경』과 「역전」은 신 중심에서 천명이나 인간의 자발적인 도덕의지를 부각시키려는 패러다임 전환의 시기에 성립되었기 때문에 『주역』에서 신의 의미는 다양하게 해석되고 있다. 다양한 신 개념 중에서 본 논문은 『주역』의 신 개념을 인격적이고 의지를 가지는 변화의 주체, 형이상의 원리적 측면에서 신묘함, 인간에 내재한 신성과 도덕성으로 나누어 보았다. 그리고 대순사상에서 각각 이를 비교하여 최고신의 신의와 법칙으로서 신도, 형이상의 구현으로서 묘용의 신, 인간에 내재한 덕성으로서 신명에 대한 개념에 접근해보았다. 이에 따라 알아볼 수 있는 대순사상에서 신 개념은 다음과 같다. 첫째, 인격성을 가지는 존재이며 일정한 의지와 뜻을 가지고 만물에 주재하고 있다. 둘째, 형이상자이면서도 형이하에 신묘하게 작용하며 상제의 명을 받아 그 뜻을 태극에 굴신하여 인세에 구현하는 존재이다. 셋째, 인간의 마음을 통해 소통하며 인간과 의도(依導)의 관계에 있다. 신 관한 어휘 가운데 특히 신도는 신 개념을 잘 드러내고 있는 용어로서, 이를 중심으로 신 개념의 특질을 살펴보았다. 신도는 상제의 의지와 뜻 그리고 상제의 명을 부여받은 신들을 통해 세상에 펼쳐진 질서이다. 이렇게 신의 의지가 펼쳐지는 질서의 측면으로 고려해 볼 때, 신도의 주된 뜻은 상생대도이며, 무위이화로 운영되며, 신인의도로 실현된다. 대순사상에서 신인은 서로 신명인사일반의 관계이자, 신은 인간의 사후의 존재로 의지와 감정을 가지며 상호영향을 미치는 유기적관계이다. 생전의 의지와 감정을 가진 존재로서 신은 원과 한을 가지고 있으며, 이러한 신의 원과 한은 해원시대를 맞이하여 상생으로써 그 원이 풀리게 된다. 또한, 신의 행사와 활동은 태극의 이법적 틀에 맞춰 굴신하며 상제의 뜻인 신도에 맞게 움직인다. 이는 신들이 따라야하는 규율이며, 신정체계가 운용되는 법리이다. 상제의 신도와 천명은 태극지기에 굴신하여 이법적으로 그 모습이 펼쳐져 드러나고 신과 인간은 그 이법성에 맞춰 나아갈 때 일은 무위이화로 성사된다. 신도의 실현에 있어서는 인간과 신은 인의예지라는 같은 도의 범주 안에서 있으며, 서로 이끌고 의지하여 신도인 상생의도를 구현하는 것이 신인의 일을 이루는 것이며, 나아가 천지의 도를 완성시키는 것이라 할 수 있다.

• 한국조경학회지
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• 제52권2호
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• pp.51-63
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• 2024

건설분야의 전면 BIM 도입을 위한 정부정책이 실행 중인 가운데, 조경 BIM 모델의 구축 및 활용은 아직까지 저작도구의 한계, 자연소재 모델링의 어려움, 라이브러리 등 BIM 콘텐츠 부족 등의 문제로 어려움을 겪고 있다. 특히 수목은 조경분야의 전문성을 대표하는 설계요소로서 BIM 모델 제작시 반드시 포함되어야 하지만 모델링 과정에서 종종 생략되거나 필요한 정보가 포함되지 않아 BIM 데이터 품질을 저하시킨다. 이에 본 연구에서는 BIM 표준을 준수하고 조경실무에서 상용화할 수 있는 수목 라이브러리를 개발함으로써 조경 BIM 모델의 구축과 활용에 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 Revit을 기반으로 수목의 3D 형상과 속성정보 항목을 선정하여 교목과 관목의 라이브러리를 개발하였다. 형상정보는 수종 고유의 특징을 표현하되 단순화하여 LOD200, LOD300, LOD350 수준으로 작성하였고, 속성정보는 수목의 품명, 규격, 물량산출에 필요한 정보 외에도 생태적 속성정보와 환경성능 정보를 포함하여 총 24개의 항목을 포함시켰다. 파일은 객체명만으로도 조경분야의 객체로서 위계가 드러나고 수목의 구분이 이루어지도록 명칭을 부여하였다. 이렇게 개발한 수목 라이브러리를 활용하여 공동주택단지의 조경 BIM 모델을 작성하고 사용성을 검토하였다. 그 결과, 수목 라이브러리를 사용하여 조경 BIM 모델을 효과적으로 구축할 수 있었으며 도면 작성, 물량 산출, 디자인 검토 등 BIM 모델의 기본적인 활용방안에서 적절히 운용되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 라이브러리에는 지피초화류가 제외되었으며, 수목의 환경성능 등 다양한 데이터베이스가 아직 구축되지 않아 속성정보에 변수들이 탑재되지 않았다는 한계가 있다. 앞으로 자연소재에 대한 BIM 모델링 도구 및 기술 개발, 다양한 데이터베이스 구축에 대한 노력이 필요하며, 라이브러리의 제작, 관리, 보급 및 유통을 담당할 주체와 시스템을 마련해 나가야 한다.

• 식물병연구
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• 제30권2호
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• pp.139-147
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• 2024

Erwinia amylovora는 그람음성의 식물병원세균으로 사과, 배나무에 화상병을 일으켜 전 세계적으로 큰 피해를 발생시키며, 국내에서는 화상병을 2015년 처음 확인한 이래로 매년 꾸준히 발생하며, 발생 지역이 확산되고 있는 실정이다. 본 연구는 2019년부터 2023년까지 최근 5년간 국내의 화상병 발생을 조사하여 병 발생 추이와 요인을 파악하기 위해 수행되었다. 화상병 발생 현황을 5년간 조사한 결과 총 2,029건이 발생했으며 사과나무에서 1,378건(67.9%)으로 발생량이 가장 많았고, 다음으로 배나무에서 645건(31.8%), 기타 장미과 작물인 모과, 산사, 팥배나무에서 병 발생을 확인하였다. 화상병은 2019년에 경기, 충남, 강원, 충북 지역에서 나타나던 것이 2021년에는 경북 안동과 충남 예산, 2023년에는 전북 무주와 경북 봉화 지역으로 확산되었다. 2020년과 2021년에는 화상병이 각각 744건, 618건 발생하여 다른 해(188-245건/년)에 비해 발생량이 많았고, 이 중 914건이 5-7월 사과나무에서 발생하였으며, 동시기에 충주와 제천에서 667건이 발생하였다. 화상병의 발생량은 1-2월 일최고기온과 강우일수, 5-6월 강우일수와 양의 상관관계를 나타냈다. 또한 발병 기주의 수령은 배나무가 평균 25년생으로 평균 10년생인 사과나무보다 높게 나타났다. 이러한 결과는 국내 화상병의 발생 현황과 발생 요인을 이해하기 위한 기초 자료로써 의의가 있으며, 지속적인 화상병 발생 양상 분석을 통한 예방 대책의 수립이 필요할 것으로 판단된다.

• 생태와환경
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• 제57권1호
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• pp.1-16
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• 2024

습지는 생태적 중요성과 경제적 가치에도 불구하고 인간의 과도한 이용으로 인하여 교란받고 있을 뿐만 아니라 유수생태계인 하천에 비하여 습지 연구는 상대적으로 적다. 본 연구는 아열대 기후의 제주도에 분포하는 중·소형 습지 50개소를 대상으로 저서성 대형무척추동물 군집 특성과 주요 종의 분포 특성을 알아보기 위하여 2021년 현장조사를 실시하였다, 현장조사는 국립생태원의 "내륙습지 조사지침(2020)"에 따라 수행되었다. 조사기간 동안 출현한 저서성 대형무척추동물은 총 3문 5강 19목 53과 133종이었다. 습지별 출현종수는 4~31종의 범위였으며 평균 17.5종이 출현하였다. 포식성 곤충인 잠자리목과 노린재목, 딱정벌레목의 세 분류군은 출현종수와 개체밀도가 각각 전체의 67.7%와 68.2%를 차지하였는데, 특히 딱정벌레목의 구성비가 가장 높았다. 한편, 국가습지 유형분류체계에 따른 습지 유형별 출현종수와 개체밀도는 통계적으로 유의미한 차이가 없었다. 본 연구를 통하여 멸종위기 야생생물은 기수갈고둥과 물장군, 물방개의 총 3종이 확인되었으며 큰무늬왕잠자리를 비롯하여 제주도 내에만 국지적으로 분포하는 다수의 종이 기록되었다. 전체 대상 습지는 저서성 대형무척추동물 군집의 유사성에 따라 5개의 그룹으로 세분되었으며 각 그룹은 습지면적과 세립질 입자의 구성비, 습지 장축 길이, 수생식물 구성비의 항목에서 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 지표종분석(ISA) 결과에서 총 19종의 지표종이 선정되었는데, 노란실잠자리는 지표값이 63%로 가장 높았으며 그 다음으로 자색물방개와 깔따구류의 순이었다. 습지 환경과 생물 자료를 지속적으로 축적한다면 지표종의 환경변화에 따른 반응을 보다 객관적으로 제시할 수 있으며 습지생태계의 현재 상태를 평가하고 관리하기 위한 생물학적 지표 개발에 적용이 가능할 것이다. 본 연구 결과는 중·소형 습지에 대한 저서성 대형무척추동물의 생물다양성과 서식환경에 대한 정보를 제공하고 향후 습지 보전과 복원을 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국산림과학회지
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• 제66권1호
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• pp.16-36
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• 1984

화강암질풍화토(花崗岩質風化土)의 미교란(未攪亂) 시료(試料)를 사용하여 일면(一面) 직접(直接) 전단시험(剪斷試驗)으로 측정(測定)한 전단강도(剪斷强度)와 함수비(含水比), 간극비(間隙比), 건조밀도(乾燥密度), 비중(比重)과의 관계(關係)를 통계(統計) 분석(分析)하였고, 화강암질풍화토(花崗岩質風化土)의 사방시공지(砂防施工地)에 식재(植栽)된 리기다소나무림(林)과 리기테-다소나무림(林)에서 토양단면(土壤斷面)을 만들어 산중식토양경도계(山中式土壤硬度計)로 토양(土壤)의 견밀도(堅密度)를 측정(測定)하고 수근분포(樹根分布)를 조사(調査)하여 통계(統計) 분석(分析)한 결과(結果) 다음과 같다. 1) 함수비(含水比), 간극비(間隙比)와 전단강도(剪斷强度) 간(間)에는 유의적(有意的)인 부(負)의 상관(相關)이며 직접적(直接的)인 관계(關係)에 있었다. 2) 건조밀도(乾燥密度)와 전단강도(剪斷强度) 사이에는 정(正)의 상관(相關)이며 직접적(直接的)인 관계(關係)에 있었다. 3) 비중(比重)과 전단강도(剪斷强度) 간(間)에는 유의적(有意的)인 상관관계(相關關係)를 인정(認定)할 수 없었다. 4) 전단강도(剪斷强度)에 영향(影響)을 미치는 영향요소(影響要素)의 직접효과(直接效果)의 크기는 함수비(含水比)>간극비(間隙比)>건조밀도(乾燥密度)의 순위(順位)이다. 5) 다중선형(多重線型) 회귀방정식(回歸方程式)의 분산분석결과(分散分析結果) 함수비(含水比)만이 회귀성(回歸性)이 인정(認定)되므로 함수비(含水比)를 독립변수(獨立變數)로 하여 전단강도(剪斷强度)를 추정(推定)하기 위한 회귀방정식(回歸方程式)은 제한(制限)된 건조밀도(乾燥密度)의 범위내(範圍內)에서 적합도(適合度)가 매우 높게 평가(評價)되었다. 6) 토양(土壤)의 견밀도(堅密度)는 토심(土深)이 깊어짐에 따라 높아진다. 7) 토양(土壤)의 지표경도(指標硬度)와 수근수(樹根數) 간(間)에는 유의적(有意的)인 부(負)의 상관(相關)이며 직접적(直接的)인 관계(關係)에 있었다. 8) 리기다소나무와 리기테-다소나무의 수근(樹根)은 토심(土深) 20cm까지에 대부분 분포(分布)하고 있었다. 9) 리기다소나무림(林)과 리기테-다소나무림(林)에서 측정(測定)한 토양(土壤)의 지표경도(指標硬度)를 독립변수(獨立變數)로한 회귀방정식(回歸方程式)으로 수근수(樹根數)를 추정(推定)할 수 있었으나 낮은 적합도(適合度)를 나타내었다.

• 대한지리학회지
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• 제30권1호
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• pp.68-92
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• 1995

소매업은 경제, 사회, 문화, 정치를 배경으로 소비자의 요구에 부응하며 발전해 가 기 때문에 지역구조의 이해라는 측면에서 증요한 연구 주제이다. 또한 소매업은 일상생활을 영위하기 위한 기본적인 기능이므로, 이에 대한 이해는 삶의 질 향상이라는 측면에서도 중 요하다. 최근, 우리나라는 주민소득의 향상과 그에 따른 수요의 다양화, 개성화, 그리고 정보 화 사회로의 이행, 대기업 및 외국유통업의 참여, 정부의 유통산업 근대화 작업 등 소매업 환경의 변화와 함께 소매업이 크게 변화하고 있다. 따라서 미래의 변화 예측과 바람직한 발 전 방향이 제시되어야 함에도 불구하고, 이에 대한 연구가 미흡하다. 이에 광주시를 연구대 상지역으로 선정하여, 소매업의 입지와 그에 대한 주민의 이용 행태, 그리고 주민의 바람직 한 이용방안을 분석하였다. 이는 입지행태라는 순수한 학문적기여 뿐 아니라, 지역의 효율성 과 평등성의 실현이라는 응용면에서도 중요한 의의를 지닌다.

• 한국작물학회지
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• 제18권
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• pp.124-155
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• 1975

땅콩 품종육성의 기초자료와 환경에 대한 변이를 추구하고저 1968년 국내외에서 수집한 489품종을 작물시험장 시험포장에 파종하여 품종군분류를 시도하였으며 1969년에 이들 주요품종군별로 파종기를 4월 16일부터 7월 7일까지 5회 20일간격으로 5회 파종하여 품종군별 파종기에 따른 주요형질의 변이를 조사한바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 땅콩의 분류는 초형을 주로 하고, 종실의 대소, 개화의 조만, 맥당종실수등을 기준으로 Spanish, Virginia Erect, Virginia Runner, Southeast Runner, Valencia, Semirunnerdm 6개군으로 구분하였다. 2. 품종군별 특징은 다음과 같다. (1) Spanish; 직립, 대립, 만생. (2) Virginia Erect; 직립, 대립, 만생. (3) Virginia Runner; 포복, 대립, 만생. (4) Southeast Runner; 포복, 소립, 조생. (5) Valencia; 직립, 소립, 조생, 맥당 3∼4위. (6) Semirunner; 반립, 대립, 만생. 3. 품종군별 개화일수는 파종기가 지연됨에 따라 전반적으로 단축되었으며 단축정도는 만생군에서 컸다. 4. 분기수는 각파종군 모두 만파일수록 감소하는 경향이나 Spanish와 Virginia Runner는 제1파종기에서 오히려 제2파종기보다 적었으며 각 파종기 모두 Spanish가 가장 적고 Virginia Erect가 가장 많았다. 5. 맥실비율은 각품종군 모두 5월 이후의 파종에서 현저히 감소되었으며 어느 파종기에서나 Spanish와 Southeast Runner가 높았다. 6. 맥당종실수는 어느 품종군에서나 파종기가 늦어짐에 따라 현저히 감소되었으며 소립종군보다는 대립종군에서 맥당종실수가 적었다. 7. 개체당맥실중은 각파종기 모두 제2파종기가 가장 무거웠고 제1파종기도 이보다 가벼웠으며 제2파종기이후의 파종에서는 급격히 감소하였고 각파종기 모두 Southeast Runner가 가장 무겁고 Virginia Runner가 가장 가벼웠다. 8. 개체당종실수는 개체당맥실중과 같은 경향이나 각파종기 모두 대립중에서 적고 소립종에서 많았다. 9. 100립중도 제2파종기이후의 감소는 현저하였으며 제1파종기에서도 제2파종기보다 떨어지는 경향이었다. 10. 10a당 수량에 있어서는 각품종군별 파종기에 따른 변이가 현저하였으며 제2파종기인 5월 7일에서 가장 높고, 기타 파종기에서는 감소정도가 현저하였다. 11. 주경장 분지장에 있어서 Spanish는 제1파종기에서 제2파종기보다 작았으며 기타군은 양파종기간에 비슷하였으나 그 이후 파종기에서는 급격히 감소하였다. 12. 수량과 주요형질의 상관에서 개체당맥수, 100립중, 개체당종실수등이 Virginia Runner이외의 품종군에서 수량과 높은 정의 상관이 있었으며 기타형질의 상관은거의 인정할 수 없었으며 파종기에 따른 상관의 차이가 인정되었다.13. 경로계수 분석에 의한 수량에 대한 직접효과는 모든 품종군별 파종기에서 개체당종실수, 개체당맥중 및 100립중에서 컸으며 기타는 미미하였다. 14. 품종군별 유전력은 전체적으로 개체당맥수, 맥실비율, 100립중, 개체당종실수에서 높았으며 기타가 낮았다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.