주식시장은 항상 변하며 특별한 이유 없이도 주가가 급락하거나 급등하는 현상도 나타난다. 그러므로 주식시장은 복잡계로 인식되고 있으며, 주가의 변화는 예측하기 어렵다. 최근에 많은 연구자는 주식시장을 개별 주식 간의 네트워크로 간주하고 그것을 이해하려고 하며, 인터넷에서 실시간으로 생성되는 빅데이터를 통해 주가의 변화를 밝히려고 노력하고 있다. 우리는 주가와 인터넷 특히 주식토론방에 나타나는 사람들의 반응 간의 상관관계에 주목한다. 이 상관관계를 밝히기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 57개 회사와 관련 있는 게시물들을 수집하고 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았지만, 주가와 게시물 수의 상관관계가 주식 수익률과 관계가 있는 것으로 나타났다. 우리는 이 분석결과를 기반으로 주식투자 포트폴리오를 추천하는 새로운 방법을 제안한다. '다음' 포털의 주식토론방 데이터를 이용한 모의 투자 실험 결과에서, '다음' 주식토론방 데이터를 사용한 경우 제안 방법으로 구성한 주식 포트폴리오의 월평균 수익률은 약 1.55%로 마코위츠의 효율적 포트폴리오의 수익률보다 약 0.72% 높으며, 코스피 평균 수익률보다 약 1.21% 높게 나타났다. 또한 '네이버' 주식토론방 데이터를 사용한 경우는 모의 투자 수익률이 약 0.90%로 기존 방법과 마코위츠 효율적 포트폴리오와 코스피 평균 수익률보다 각각 0.35%와 0.40%, 0.58% 높게 나타났다. 이 연구는 인터넷 주식토론방에 나타난 사람들의 집단적인 행위는 주식시장을 이해하는 데 많은 도움을 줄 수 있으며, 주가와 사람들의 집단행위 사이의 상관관계가 주식투자에 활용될 수 있음을 제시하였다.
본 연구는 4차 산업혁명 시대에 부합하는 국민연금서비스는 어떠해야 하는가라는 문제의식으로 출발한다. 이를 위해 국내와 해외의 공공 및 민간 기관의 비대면 서비스 현황을 검토하고, 이를 바탕으로 중장기적으로 국민연금공단의 비대면 서비스를 활성화하기 위한 시사점을 도출하고자 한다. 먼저 국민연금공단의 비대면 서비스 현황과 본인인증 방식을 검토하였다. 다음으로 미국, 영국, 캐나다, 호주의 공적연금기관 및 민간기관의 비대면 공적연금서비스 현황 및 본인인증 방식을 검토하였다. 분석 결과에 기초한 시사점으로 4차 산업혁명의 국민연금서비스에 미치는 영향분석과 미래전략 도출, 업무별 비대면 신고 신청 방법의 채널 확대, 비대면 본인인증방식으로서 핀테크 도입, 연금서비스를 포함한 생활서비스를 통합적으로 관리할 인터넷통합포털 구축을 통한 서비스 채널 단일화를 제시하였다. 4차 산업혁명 시대 국민연금 비대면서비스의 장기적 과제로 정부민원 통합포털의 초연결성 확보, 인공지능로봇의 도입을 통한 지능화 및 자동화를 고려할 수 있다.
최근 소셜 네트워킹 서비스(Social Networking Service)에 대한 산업계화 학계의 관심이 집중되고 있다. 그러나 소셜 네트워킹 서비스의 폭발적 성장을 가능케 한 동인과 비즈니스 모델에 대한 이해가 배재된 무분별한 모방만으로는 개방형 생태계의 성공적인 안착을 도모하기 어렵다. 따라서 본 연구는 소셜 네트워킹 서비스의 플랫폼 전략, 비즈니스 모델을 분석하여 웹 기반 플랫폼 서비스를 추구하는 사업자들에게 시사점을 제공하는 것을 주요 목적으로 한다. 소셜 네트워킹 플랫폼은 개인 이용자에게 자신의 개인 정보를 공유하고 갱신할 자발적 동기를 부여하였다는 측면에서 개인화 광고를 가능케 하여 양면시장의 다른 소비자인 광고주들에게 전폭적인 지지를 받고 있다. 소비자의 참여를 유도하여 양적 팽창을 가능케 한 동인은 이용자 간 상호작용 유도와 플랫폼의 개방성에 있으며 이 플랫폼은 향후 광고 시장뿐 아니라 통신시장에 편재된 개별 기업들의 고유 영역으로 그 영향력을 확장하고 있다. 따라서 포털 사업자, 네트워크 사업자들은 소셜 네트워킹 서비스를 단순히 새로운 웹 서비스로만 인지하는 수준에서 벗어나 개별 일반 소비자의 수요를 응집시킬 수 있는 서비스 플랫폼의 확산 방안을 도출하고 광고주들의 수요를 충족시키지 위해 미디어의 진화를 촉진시켜야 한다.
International journal of advanced smart convergence
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제11권1호
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pp.19-27
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2022
Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.
인터넷 포털 사이트와 사회 관계망 서비스 등의 온라인 공간(online communities)은 시간과 공간의 제약 없이 접속 가능하다는 장점 때문에 많은 사용자들이 의견을 교환하고 정보를 얻기 위해 사용하고 있다. 이와 함께 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 의도적으로 유포하는 비정상 정보도 증가하고 있는데 허위 상품 평이나 정치적 선동 의견이 이에 해당한다. 기존에는 이러한 비정상 정보 탐지를 위해 한 시점에서의 비정상 정보를 수집하고 특징을 분석하여 검열 시스템을 제안하였다. 그러나 비정상 정보를 유포하는 기법은 기존의 탐지 시스템을 회피하고 보다 효율적으로 정보를 전파하기 위해 지속적으로 변화하므로 탐지 시스템도 이에 맞추어 변화할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 비정상 정보 유포 기법의 시간에 따른 변화를 관찰하는 시스템을 제시한다. 이 시스템은 클러스터링(clustering)을 활용해 비정상 정보를 유포 방식에 따라 군집(cluster)으로 분류하며 이러한 군집의 변화를 분석하여 유포 방식의 변화를 추적한다. 제안한 시스템을 검증하기 위해 3번의 선거 기간 전후에 포털 사이트에서 수집된 백만 개 이상의 의견을 대상으로 실험하였으며, 그 결과 비정상 정보 게재에 자주 사용되는 시간, 추천수 조작 방법, 다수의 ID 활용 방법 등에 대한 변화를 관찰할 수 있었다. 이 시스템을 주기적으로 사용해 탐지 시스템을 개선한다면 보다 빠르고 정확하게 비정상 정보의 유포를 탐지할 수 있을 것이다.
이 연구에서는 인터넷 사용자들의 여론지각 단서로서의 인터넷 여론조사 결과에 주목, 이슈 유형별로 게시된 의견의 분석을 통해 여론조사 결과가 이슈별로 의견표명에 어떤 영향을 미치는지 추적했다. 그 결과 여론조사 결과가 우세한 의견으로 집중된 합의형 이슈의 경우에는 소수로 지각된 의견이 의견게시판에서 점차 감소하는 것으로 나타났으나, 여론조사 결과가 찬반 대결양상으로 나뉘는 갈등형 이슈에서는 초기 의견으로 형성된 주장이 논의가 끝나는 과정까지 꾸준히 동일한 입장에 머무르는 의견 분포를 나타냈다. 설문형태에 따른 과업(task)유형의 차이가 의견의 분포나 상호작용성에 미친 영향력을 분석한 결과 의견의 다양성 측면에서는 차이를 보이지 않아 인터넷이 다양한 의견을 개진할 수 있는 공간이라는 기존의 기대와는 상반된 결과를 얻었다. 찬반형 주제보다 정책 제시형 주제에 대한 의견표명의 적극성이 높았고, 합의형 이슈의 경우 여론조사 결과 다수의견이 게시판에서의 다수의견을 증가시킨 반면, 갈등형 이슈의 경우에는 인터넷 이용자들이 게시판에 나타난 의견방향을 관찰한 후 대세를 추종하는 승자편승적 경향을 나타냈다.
2009년 개정 의료법은 전문병원 인증 제도를 도입하였다. 병원이 일정 요건을 갖추어 보건복지부장관으로부터 특정 질병 또는 특정 치료에 대하여 전문병원으로 인증을 받으면 그 병원의 명칭에 '전문병원' 등의 표시를 넣고 '보건복지부(장관)지정 전문병원'이라는 글귀가 적힌 인증 마크를 쓸 수 있다. 이후 각각 광고 일반 및 의료광고에 대하여 규제 권한을 갖고 있는 공정거래위원회와 보건복지부는 인터넷키워드검색광고에서 '전문' 등의 검색어를 넣었을 때 그 검색결과 값에 전문병원으로 인증 받지 아니한 의료기관이 노출되는 것을 금지하는 가이드라인을 발표하고 이를 집행하고 있다. 그러나 전문병원 정책이 적절한 것이었는지는 별론, 위와 같은 가이드라인은 법적 근거가 없고, 전문병원이 전문화를 통하여 제3차 진료기관과 경쟁할 수 있는, 그리하여 당해 병원의 경영을 개선함은 물론 전체 의료전달체계의 개선에도 기여하는 방향이 아닌, 나름의 방식으로 전문화를 도모 중인 제1차 및 다른 제2차 진료기관이 법적으로 허용되는 전문적 기술 등의 광고를 하는 것을 차단함으로써, 즉 경쟁을 배제함으로써 전문병원의 이익을 도모하려는 것으로서 바람직하지도 아니하다. 이 글에서는 전문병원 인증의 법적 성질과 광고 규제의 한계, 키워드검색광고의 법리 및 인터넷서비스제공자의 책임의 관점에서 이와 같은 점을 분석하였다.
Since most medical facilities and medical personnel are concentrated in urban areas in South Korea, an imbalance of access to medical facilities causes a gap in medical resource availability between urban and rural areas. Accessibility to medical facilities is a means of assessment that evaluates a measure of inequality in utilization of medical resources. The evaluation of accessibility uses Euclidean distance, in general; however, this method has its limits in that Euclidean distance cannot reflect actual distance. This study aims to estimate real road distance from village halls to medical facilities in rural areas using Open Application Programming Interface (Open API) of an internet portal site. Using real road distance, we evaluated medical accessibility and compared it with Euclidean distance. The accessibility to primary medical institutions was valued relatively well, but secondary and tertiary medical institutions were vulnerable in Pyeonchang-gun. Comparing Euclidean distance with real road distance from village halls to medical facilities, real road distance appeared to be approximately 1.4 times that of Euclidean distance. This calculation is similar to the circuity factor of Gangwon-do in Korea that estimated to fix the limits of Euclidean distance and assumed real road distance.
인터넷 이용자의 증가와 함께 이메일 카드의 사용빈도가 급증하고 있다. e 카드는 실시간(real-time)으로 전송되는 장점에 더해 동영상과 효과음을 다중적(multiplex)으로 즐길 수 있는 카드이다. 또한 이용자는 자신의 정서에 따른 선택(alternative)이 가능하다. 이러한 이유로 절은 층에서는 종이카드에서 전자 카드로의 선호도 전이가 뚜렷이 나타나고 있으며 이메일 카드 전문 사이트의 경우 이를 캐릭터 프로모션을 위한 매체로 적극 활용하고 있다. 엽기토끼 '마시마로'가 플래시 애니메이션으로 성공한 이후, 플래시 카드는 캐릭터 비즈니스에 있어 중요한 매체로 인식되어 적극 활용되면서 인터넷 환경을 이루는 주요한 시각물로 자리 잡고 있다. 본 연구는 e 카드 가운데 이용자의 인기를 끌고 있는 플래시 카드를 위주로 하고 이것이 사용자에게 주는 미감의 동인에 대한 고찰로써, 표현 속에 내재되어 있는 의미를 분석하고 이를 엔트로피 개념으로 설명하였다. 즉 애니메이션의 내용은 단순 구성에 따른 단순성 추구에, 표현 형식은 일상성에서의 이탈로부터 얻어지는 이화효과에 기반을 둔 것으로 요약하고, 이 두가지에서 산출되는 것은 구조적 주제의 이완에 따른 긴장 감소의 즐거움으로 보고 미감의 동인을 여기에 설정하였다.
Emergency statistics for cities and provinces are currently derived using simple results of comparative numerical data, but there is a limit to the ability to analyze and compare deviations relevant to a specific city and province. This study aims to derive various correlations through statistical analysis of emergency and rescue data for Gwangju Metropolitan City and to develop an analytical model that can be applied nationwide. With the new statistical model, further detailed analysis is possible beyond simple evaluation of rescue data, through links to other institutions and analyses using keywords from Internet portal sites and social networks. Second, a system which that can analyze data that are not shared is required. Through this system, a large amount of data can be automatically analysed in real time. Third, the results should flow back for application in various policies. A real-time monitoring and management system should be created for abnormal patterns of disease. In addition, the results should be available to tailor services for individuals, communities, or specific organizations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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