• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.31-36
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• 2021

중국 우한발 코로나 19 바이러스로 인하여 세계 경제가 침체하여, 미국연방준비제도를 비롯한 대부분 국가에서는 통화량을 늘려 경기를 부양하는 정책을 내놓았다. 주식 투자자들 대부분은 기업에 대한 재무제표 분석이 없이 유명 유튜버의 추천종목이나 지인의 말만 듣고 투자하는 경향이 있어서 주식투자의 손실 가능성이 크다. 따라서, 본 연구에서는 기존 자동매매 조건에서 발전된 인공지능 딥러닝 기법을 이용하여 주가에 영향을 미치는 거시지표를 분석하고 예측하여 주가에 미치는 상관관계를 통한 개별주가예측에 가중치를 부여하고 주가를 예측한다. 또한, 주가는 실시간 증시뉴스에 민감하게 반응하기 때문에 증시뉴스 텍스트 마이닝을 통하여 인공지능으로 예측된 주가에 가중치를 반영하여 더 정확한 주가 예측을 하여 주식 투자자에게 매매의 판단 근거를 제공하여 건전한 주식투자가 되도록 이바지하였다.

• 아태비즈니스연구
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• 제13권1호
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• pp.167-183
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• 2022

Purpose - The purpose of this study is to show the need to use the past long-term returns for investment decisions in U.S. equity funds and to suggest an investment strategy using long-term returns. Design/methodology/approach - This study solves the problem of high return volatility in long-term returns and proposes new investment portfolios based on the behavior of fund investors according to past returns. For the investment portfolio of this study, 60 months are divided into several periods and the average of the performance ranks for each period is used. Findings - First, funds with high average returns over multiple periods have lower future outflows and higher future returns than funds with high 60-month cumulative returns. Second, funds with low average returns over multiple periods have lower future inflows and lower future returns than funds with low 60-month cumulative returns. The findings mean that when making decisions based on past long-term returns, it is a smarter investment choice to buy funds with high average returns over multiple periods and sell funds with low average returns over multiple periods. Research implications or Originality - This study shows that it is necessary to use long-term returns in fund investment by analyzing the characteristics of the portfolio based on past returns. In addition, the study is meaningful in that it suggests a way to use long-term returns more efficiently based on the behavior of fund investors and shows that such investments lead to higher returns in the future.

• 정보화정책
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• 제29권4호
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• pp.91-108
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• 2022

근대적 방식의 관광 개발이 야기한 여러 도시 문제들에 대한 해결책으로 '스마트관광도시'가 주목받고 있다. 그러나 스마트관광도시로의 발전을 위한 구체적인 방향이나 지침이 부족한 상황에서 일부 지자체들은 천편일률적인 관광앱을 개발하는데 막대한 투자비용을 들이고 있다. 이에 본 연구는 국내·외의 주요 관광도시에 두루 적용할 수 있는 표준화되고 객관적인 '스마트관광도시 경쟁력 지표'를 개발하고, 서울을 포함한 세계 여러 도시들의 스마트관광도시 경쟁력 수준을 평가하고자 하였다. 평가 지표는 매력성, 접근가능성, 디지털 준비도, 지속가능성, 마지막으로 협력적 파트너십으로 구성되었다. 도시별 분석 결과, 싱가포르가 가장 높은 수준의 스마트관광도시 경쟁력을 갖고 있는 것으로 평가되었으며, 이어 암스테르담, 뉴욕, 서울, 바르셀로나, 코펜하겐의 순으로 나타났다. 반면 호치민과 방콕은 상대적으로 스마트관광도시화에 더 많은 노력이 필요한 것으로 나타났다. 이를 통해 향후 스마트관광도시 관련 사업들을 지속적이고 체계적으로 모니터링 할 수 있는 글로벌 표준으로도 활용하여 유의미한 시사점을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

• 미래기술융합논문지
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• 제1권2호
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• pp.01-09
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• 2022

최근 기업과 공공기관에서 안전 이슈는 더는 미룰 수 있는 상황이 아니며, 대형 안전사고가 발생했을 때 직접적인 금전적 손실뿐 아니라 해당 기업 및 공공기관에 대한 사회적 신뢰가 함께 떨어지는 간접적인 손실도 매우 커진다. 특히 사망 사고의 경우는 더욱 피해가 심각하다. 이에 따라 기업 및 공공기관은 산업 안전 교육과 예방에 대한 투자를 확대함에 따라, 고위험 상황이 존재하는 산업현장에서 사용자 행동반경에 영향을 받지 않고 안전관리 서비스가 가능한 개방형 AI 학습모델 생성 기술, 에지단말간 AI협업 기술, 클라우드-에지단말 연동 기술, 멀티모달 위험상황 판단기술, AI 모델 학습 지원 기술을 이용한 시스템 개발이 이루어지고 있다. 특히 인공지능 기술의 발전과 확산으로 안전 이슈에도 해당 기술을 적용하기 위한 연구가 활발해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 고위험 현장 안전관리를 위해 AI 모델 학습 지원이 가능한 개방형 클라우드 플랫폼 설계 방안을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.748-756
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• 2022

Thanks to the competition of AlphaGo and Sedol Lee, machine learning has received world-wide attention and huge investments. The performance improvement of computing devices greatly contributed to big data processing and the development of neural networks. Artificial intelligence not only imitates human beings in many fields, but also seems to be better than human capabilities. Although humans' creation is still considered to be better and higher, several artificial intelligences continue to challenge human creativity. The quality of some creative outcomes by AI is as good as the real ones produced by human beings. Sometimes they are not distinguishable, because the neural network has the competence to learn the common features contained in big data and copy them. In order to confirm whether artificial intelligence can express the inherent characteristics of different arts, this paper proposes a new neural network model called Humming. It is an experimental model that combines vgg16, which extracts image features, and DeepJ's architecture, which excels in creating various genres of music. A dataset produced by our experiment shows meaningful and valid results. Different results, however, are produced when the amount of data is increased. The neural network produced a similar pattern of music even though it was a different classification of images, which was not what we were aiming for. However, these new attempts may have explicit significance as a starting point for feature transfer that will be further studied.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.283-297
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• 2022

본 연구는 중국기업의 '일대일로' 연선 국가에 대한 직접투자 전략과 구조를 더닝(Dunning)의 OLI 패러다임 관점에서 분석하였다. 중국기업의 '일대일로' 연선 국가에 대한 투자는 크게 두 가지 전략적 목적에서 추진 되었다. 하나는 '일대일로' 연선 국가의 자원보유 특성상 에너지자원 확보를 위한 투자이고, 또 다른 하나는 중국 국내경제의 문제인 과잉설비 문제를 해결하기 위한 이전(移轉) 투자이다. 중국기업의 이러한 '일대일로' 연선 국가에 대한 투자는 더닝이 OLI 패러다임에서 제기하고 있는 투자 결정 조건, 즉 소유권 우위와 지역특유의 우위 그리고 내부화 우위를 갖춘 가운데 투자를 진행한 것으로 평가된다. 다만 차이가 있다면, 이 지역이 갖는 특수성으로 인해 자원보유 현황 및 제도적 환경의 영향 외에 국제관계의 이해관계 구도, 종교적 갈등 문제와 문화적 이질성 그리고 이 지역 국가들의 중국기업에 대한 인식의 문제 등의 영향으로 투자국가와 투자방식 그리고 투자업종을 달리하고 있다는 점이다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.81-94
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• 2022

최근 고액의 실물자산이나 채권을 분할하여 여러 투자자가 공동으로 투자하는 이른바 조각투자가 인기를 얻고 있다. 2016년 설립된 뮤직카우는 음원 유통에 따른 저작권료 참여 청구권을 조각투자할 수 있는 서비스를 세계 최초로 시작하였다. 본 연구에서는 딥러닝 알고리즘 중 하나인 LSTM 모델을 사용하여 뮤직카우에서 거래되는 저작권료 참여 청구권의 가격을 예측하는 연구를 진행하였다. 청구권의 이전 가격과 거래량, 저작권료와 같은 청구권과 관련된 변수 외에도, 음악저작권료 참여 청구권 시장 상황을 나타내는 종합 지표와 경제 상황을 반영하는 환율, 국고채 금리, 한국종합주가지수도 변수로 사용하였다. 연구 결과 상대적으로 거래량이 낮은 조각투자의 사례에서도 LSTM 모델이 거래가격을 잘 예측하는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권2호
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• pp.123-138
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• 2022

우리나라는 동북아지역에서 아시아 허브항만의 위상을 유지하기 위해 항만시스템의 업그레이드에 막대한 예산을 투입하고 있다. 그 결과로 우리나라 대표항만인 부산항은 세계 5위 수준의 컨테이너 물동량 처리 수준을 보이고 있다. 그러나 부산항을 제외한 다른 항만은 낮은 순위에 자리하고 있다. 이 연구는 자료포락분석(DEA) 모델과 Malmquist 생산성지수(MPI)를 이용하여 국내 주요 항만의 효율성과 생산성을 분석하는데 목적이 있다. 특히 변수의 수가 의사결정단위(DMU) 수를 초과할 경우 판별력이 약해지는 DEA모델을 보완하기 주성분분석(PCA, Principal Component Analysis)을 DEA모델에 결합한 PCA-DEA모델을 이용하였다. 그리고 MPI는 다년간의 항만의 생산성을 측정하기 위하여 적용하였다. 그 결과로 우리나라 주요항만의 효율성과 생산성 순위를 결정할 수 있었으며, 광양항과 울산항 2010년과 2018년 비교시 효율성 측면에서 상위권을 보였으며, 생산성 분석 결과에 있어서 대산항과 목포항이 다른 항만에 비해 상대적으로 높게 나타났다. 이 연구결과는 항만별 경쟁력을 객관적으로 평가하고 전략을 마련하는데 활용될 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권4호
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• pp.150-156
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• 2022

As the 4th industrial revolution emerges, the implementation of smart factories are essential in the manufacturing industry. However, 80% of small and medium-sized enterprises that have introduced smart factories remain at the basic level. In addition, in root industries such as injection molding, PLC and HMI software are used to implement functions that simply show operation data aggregated by facilities in real time. This has limitations for managers to make decisions related to product production other than viewing data. This study presents a method for upgrading the level of smart factories to suit the reality of small and medium-sized enterprises. By monitoring the data collected from the facility, it is possible to determine whether there is an abnormal situation by proposing an appropriate algorithm for meaningful decision-making, and an alarm sounds when the process is out of control. In this study, the function of HMI has been expanded to check the failure frequency rate, facility time operation rate, average time between failures, and average time between failures based on facility operation signals. For the injection molding industry, an HMI prototype including the extended function proposed in this study was implemented. This is expected to provide a foundation for SMEs that do not have sufficient IT capabilities to advance to the middle level of smart factories without making large investments.

• 한국물환경학회지
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• 제39권4호
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• pp.343-355
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• 2023

After the implementation of the total pollution load control system, the effect of improving river water quality by expanding investments in basic environmental facilities, inducing operational efficiency, and reducing the load of various pollutants was clear. However, since the implementation of the system, the management of non-point pollutants has been neglected; management focused on specific substances (biochemical oxygen demand (BOD) and total phosphorus (T-P)) and lacked specific cause analysis and action plans, failed to establish a relationship between water quality and pollution load, failed to reflect stakeholder demands for river water quality management, and failed to apply technical conditions. Therefore, to overcome the limitations raised and achieve a practical and efficient advanced total pollution system, the current system was partially improved and will continue to be improved. This study analyzed the performance and limitations of the total pollution system and introduced recent improvements and the contents that are being improved. The main contents included reducing emissions and reduction monitoring, using water quality tele-monitoring system (TMS) data and self-measurement data, adding population-inducing facilities, and adjusting regional development projects from 20 to 30 multi-family housing units, currentizing each pollutant source according to the roadmap. If the system is improved in a developmental direction and responds to various changes, it will be a more practical and effective policy.