• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.1-19
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• 2018

주가 예측은 학문적으로나 실용적으로나 중요한 문제이기에, 주가 예측에 관련된 연구가 활발히 진행되었다. 빅 데이터 시대에 도입하면서, 빅 데이터를 결합한 주가 예측 연구도 활발히 진행되고 있다. 다수의 데이터를 기반으로 기계 학습을 이용한 연구가 주를 이룬다. 특히 언론의 효과를 접목한 연구 방법들이 주목을 받고 있는데, 그중 온라인 뉴스를 분석하여 주가 예측에 활용하는 연구가 주를 이루고 있다. 기존 연구들은 온라인 뉴스가 개별 회사에 대한 미치는 영향을 주로 살펴보았다. 또한, 관련성이 높은 기업끼리 서로 영향을 주는 것을 고려하는 방법도 최근에 연구되고 있다. 이는 동질성을 가지는 산업군에 대한 효과를 살펴본 것인데, 기존 연구에서 동질성을 가지는 산업군은 국제 산업 분류 표준에 따른다. 즉, 기존 연구들은 국제 산업 분류 표준으로 나뉜 산업군이 동질성을 가진다는 가정하에서 분석을 시행하였다. 하지만 기존 연구들은 영향력을 가지는 회사를 고려하지 못한 채 예측하였거나 산업군 내에서 이질성이 존재하는 점을 반영하지 못했다는 한계점을 가진다. 본 연구는 산업군 내에 이질성이 존재함을 밝히고, 이질성을 반영하지 못한 기존 연구의 한계점을 K-평균 군집 분석을 적용하여, 주가에 영향을 미치는 산업군의 동질적인 효과를 반영할 수 있는 방법론을 제안하였다. 방법론이 적합하다는 것을 증명하기 위해 3년간의 온라인 뉴스와 주가를 통해 실험한 결과, 다수의 경우에서 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었으며, 국제 산업 분류 표준 산업군 내에서 이질성이 클수록 본 논문에서 제시한 방법이 좋은 효과를 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 국제 산업 분류 표준으로 나누어진 기업들이 높은 동질성을 가지지 않는 다는것을 밝히고 이를 반영한 예측 모형의 효율성을 입증하였다는 점에서 의의를 가진다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.23-48
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• 2021

한국경제는 지난 수십년간 정부의 수출전략정책에 힘입어 지속적으로 경제 성장을 이룩해왔으며, 수출의 증가는 경제의 효율성 향상, 고용창출, 기술개발 촉진 등 우리나라의 경제 성장을 견인하는 주도적인 역할을 해왔다. 전통적으로 우리나라 수출에 영향을 미치는 주요 요인은 크게 경제적 요인과 산업구조적 요인이라는 두가지 관점에서 찾아볼 수 있다. 첫번째, 경제적 요인은 환율과 글로벌 경기 변동과 관련된 것으로서, 환율이 우리나라 수출에 미치는 영향은 환율 수준 및 환율 변동성에 따른 영향으로 나누어 살펴볼 수 있으며, 글로벌 경기 변동은 세계 수입 수요에 영향을 미쳐 우리나라 수출을 좌우하는 절대적 요인으로 볼 수 있다. 두 번째, 산업구조적 요인은 국제 분업화의 둔화, 중국의 특정 수입품 자국내 대체 증가, 수출 주력 산업의 해외생산 형태 변화 등 산업이나 제품에 따라 발생한 고유한 특징이다. 가장 최근 글로벌 교류와 관련된 연구들을 살펴보면, 경제적 요인 및 산업구조적 요인과 더불어 문화적인 측면이 중요함을 여러 문헌에서 피력하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 각국의 한국 수입액 예측 모형에 문화적 요인을 함께 반영하여 예측 모형을 개발하고자 하였으며, 구체적으로 문화적 요인이 수입액에 미치는 영향을 PUSH-PULL 프레임워크 관점에서 반영해보고자 하였다. PUSH 관점은 한국이 자신의 브랜드를 개발하고 적극 홍보하는 관점으로 K-POP, K-FOOD, K-CULTURE 등으로 대표되는 한국의 브랜드에 대한 각국의 관심 정도로 정의할 수 있다. 또한, PULL 관점은 각 국가의 국민들의 문화적, 심리적 특징으로 해당 국가의 지배체계, 남성성, 위험 회피성, 시간에 대한 단기/장기 지향성 등으로 대표되는 각 국의 문화 코드로서 한류문화를 얼마나 수용할 성향을 띄고 있는지로 정의할 수 있다. 본 연구에서 제시한 최종 예측 모델의 고유한 특징은 Design Principle에 기반하여 설계한 것인데, 1) 신규로 추가한 데이터 소스를 통해 한국에 대한 관심 및 문화적 특성이 반영될 수 있는 모형으로 구축하였고, 2) 경제적 요인 등의 변화와 품목 및 국가 Code를 입력하면 예측값을 바로 불러올 수 있도록 실용적으로 편의성 있게 설계하였으며, 3) 이론적으로도 의미 있는 결과를 도출하기 위해서 입력과 목표 변수간의 관계를 해석 가능한 알고리즘을 중심으로 설계하였다는 점이다. 본 연구는 기술적 측면, 경제적 측면, 정책적 측면에서 의미 있는 시사점을 제시할 수 있으며, 수입액 예측 모형을 활용하여 중소·중견기업의 수출 지원 전략에 의미 있는 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권1호
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• pp.11-18
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• 2018

본 연구에서는 다중 기후모델에 의한 미래 기후자료를 기반으로 SWAT-K 유역모형을 적용하여, 제주도 지역의 미래 기후변화에 따른 수자원 영향을 평가하였다. 기후모델에 따른 미래 전망자료의 불확실성을 고려하여 9개의 GCM 모델의 기후자료를 미래기간(2010~2099년)에 대한 SWAT-K 모형의 기상자료로 적용하였다. 과거(1992~2013년) 및 미래기간에 대한 연도별 수문변화를 분석한 결과 강수량, 유출량, 증발산량, 함양량 모두 증가하는 추세로 나타났다. 과거기간에 비해 유출량의 변화가 가장 크게 나타났으며(최대 50% 증가), 증발산량은 상대적으로 작게 나타났다(최대 11% 증가). 월별로는 8월과 9월의 강수량 증가에 따라 유출량과 함양량도 크게 증가하는 반면, 동일기간에 대한 증발산량은 감소하는 것으로 분석되었다. 1월과 12월은 반대의 경향이 나타났다. 미래의 물수지 변화를 분석한 결과 강수량 대비 유출량, 증발산량, 함양량의 비율은 변화가 크지 않으나, 과거와 비교했을 때 RCP 8.5 시나리오에서 유출량 비율은 최대 4.3% 증가하는 반면, 증발산량 비율은 최대 3.5% 감소하는 것으로 나타났다. 기존의 타 연구와 본 연구에서 도출한 결과를 종합해 볼 때, 현재 제시되고 있는 기후변화 시나리오 가정 하에서는 미래로 갈수록 점차 강수량과 유출량이 증가할 것이고 특히 여름철 강수량 및 유출량의 증가가 예상된다. 이로 인해 제주도 지역의 함양량도 함께 증가할 것으로 판단할 수 있다. 다만, 본 연구는 장기적인 측면에서 자연적인 기후변화로 인한 영향을 분석한 것이며, 추가적으로 단기적인 수재해 대응을 위한 홍수와 가뭄관리, 인위적인 용수 수급 관리 등에 대한 종합적인 분석을 통해 제주도 수자원의 지속가능한 이용을 위한 대응방안이 필요하다고 판단된다.

• 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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• 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.