• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.635-646
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• 2016

본 논문에서는 한국의 주택분양시장과 전세시장 간의 특징적인 상관관계를 고려하여 선분양제도 하에서 분양물량과 전세물량을 동시에 공급하여 안정적으로 주택사업을 수행할 수 있는 주택사업모델을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안한 주택사업모델 상에서 분양물량 및 전세물량의 비율 변화에 따른 위험분산효과를 검토하기 위하여 마코위츠 포트폴리오 이론을 활용하였다. 분양물량과 전세물량을 결정하기 위하여 분양물량을 결정하는 대리변수로 주택매매가격지수를, 전세물량을 결정하는 대리변수로 주택전세가격지수를 활용하였다. 또한 주요 지역을 대상으로 제안한 주택사업모델의 지역별 위험분산효과를 확인하였다. 분석 결과를 종합하면, 먼저 본 연구에서 제안한 주택사업모델은 시장 변동에 따라 특징적인 동태적 관계를 가지고 있는 매매시장과 전세시장의 특성을 반영한 방안임에 따라 위험분산효과는 존재하는 것을 확인되었다. 이는 결국 본 논문에서 제안하는 주택사업모델이 기본적인 가능성을 확인시켜줄 수 있을 것으로 판단된다. 또한 지역별 주택시장 특성에 따른 가격변동 리스크에 효과적으로 대응할 수 있는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 주택사업모델을 통해 시행사, 건설회사, 소비자 및 정부 등 각종 시장 참여주체들은 각각 다양한 효과를 기대할 수 있다. 하지만 실제적으로 본 모델을 시장에 적용하기 위해서는 정부의 재정적 지원이 필요할 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.229-250
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• 2022

포트폴리오 최적화 이론의 초석인 Markowitz의 평균-분산 포트폴리오 모형 (1952)이 발표된 이후로 많은 분야에서 포트폴리오 최적화에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 기존의 평균-분산 포트폴리오 모형은 주로 목적함수나 제약식에 비선형 볼록 형태를 포함한다. 이를 Dantzig의 선형계획법을 적용하여 선형으로 변환시켜 알고리즘 계산 시간을 효율적으로 감소시켰다. 또한 시계열 데이터 특성을 반영하여 시간에 따른 가중치를 고려하는 가우시안 커널 가중치 공분산을 제안하였다. 여기에 일정 부분은 벤치마크에 투자하고 나머지는 포트폴리오 최적화 모형으로 제안된 자산들에 투자하는 퍼터베이션 방법을 적용하여 평균 수익률과 위험도를 목적에 맞게 조절하도록 하였다. 또한, 본 논문에서는 안정적이면서도 적은 자산을 보유하게 포트폴리오를 구성하여 관리비용(management costs)과 거래비용(transaction costs)를 낮출 수 있는 Dantzig-type 퍼터베이션 포트폴리오 모형을 제안하였다. 제안된 모형의 성능은 5개의 실제 데이터 세트로 벤치마크 포트폴리오와 비교 분석하여 평가하였다. 최종적으로 제안한 최적화 모형은 벤치마크보다 높은 기대수익률이나 낮은 위험도를 갖는 포트폴리오를 구성하여 퍼터베이션 목적을 만족하며, 투자한 자산의 수와 시간에 따른 자산 구성 변화를 일정 수준 이하로 조절하는 희소하며 안정적인 결과를 얻었다.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제10권1호
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• pp.25-41
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• 2004

There have been many studies to build a model that can help investors construct optimal portfolio. Most of the previous models, however, are based upon the path-breaking Markowitz model (1959) which is a quantitative model. One of the most important problems with that kind of quantitative model is that, in reality, most of the investors use not only quantitative, but also qualitative information when they select their optimal portfolio. Since collecting both types of information from the markets are time consuming and expensive, making a set of target assets smaller, without suffering heavy loss in the rate of return, would attract investors. To extract only desired assets among all available assets, we need knowledge that identifies investors' preference for the risk of the assets. This study suggests two-layer decision-making rules capable of identifying an investor's risk preference and an architecture applying them to a quantitative portfolio model based on risk and expected return. Our knowledge-based portfolio system is to build an investor's preference-oriented portfolio. The empirical tests using the data from Korean capital markets show the results that our model contributes significantly to the construction of a better portfolio in the perspective of an investor's benefit/cost ratio than that produced by the existing portfolio models.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권5호
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• pp.637-649
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• 2022

Investors aim to increase their profitability by investing in the stock market. An adroit strategy for minimizing related risk lies through diversifying portfolio operationalization. In this paper, we propose a six-step stocks portfolio selection model. This model is based on data mining clustering techniques that reflect the ensuing impact of the political, economic, legal, and corporate governance in Mongolia. As a dataset, we have selected stock exchange trading price, financial statements, and operational reports of top-20 highly capitalized stocks that were traded at the Mongolian Stock Exchange from 2013 to 2017. In order to cluster the stock returns and risks, we have used k-means clustering techniques. We have combined both k-means clustering with Markowitz's portfolio theory to create an optimal and efficient portfolio. We constructed an efficient frontier, creating 15 portfolios, and computed the weight of stocks in each portfolio. From these portfolio options, the investor is given a choice to choose any one option.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.63-73
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• 2023

This study explores modern portfolio theory by integrating the Black-Litterman portfolio with time-series clustering, specificially emphasizing K-shape clustering methodology. K-shape clustering enables grouping time-series data effectively, enhancing the ability to plan and manage investments in stock markets when combined with the Black-Litterman portfolio. Based on the patterns of stock markets, the objective is to understand the relationship between past market data and planning future investment strategies through backtesting. Additionally, by examining diverse learning and investment periods, it is identified optimal strategies to boost portfolio returns while efficiently managing associated risks. For comparative analysis, traditional Markowitz portfolio is also assessed in conjunction with clustering techniques utilizing K-Means and K-Means with Dynamic Time Warping. It is suggested that the combination of K-shape and the Black-Litterman model significantly enhances portfolio optimization in the stock market, providing valuable insights for making stable portfolio investment decisions. The achieved sharpe ratio of 0.722 indicates a significantly higher performance when compared to other benchmarks, underlining the effectiveness of the K-shape and Black-Litterman integration in portfolio optimization.

• 천문학논총
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• 제32권1호
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• pp.235-237
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• 2017

The AKARI NEP Deep Field Survey is an international multiwavelength survey over $0.4deg^2$ of the sky. This is the deepest survey made by the InfraRed Camera (IRC) of the infrared astronomical satellite AKARI with 9 filters continuously covering the $2-25{\mu}m$ range, including three filters in the Spitzer gap between the IRAC and MIPS coverages. This enabled us to make sensitive MIR detection of AGN candidates at z~ 1, based on hot dust emission in the AGN torus. It is also efficient in detecting highly obscured Compton-thick AGN population. In this article, we report the first results of X-ray observations on this field. The field was covered by 15 overlapping Chandra ACIS-I observations with a total exposure of ~300 ks, detecting ${\approx}450$ X-ray sources. We utilize rest-frame stacking analysis of the MIR AGN candidates that are not detected individually. Our preliminary analysis shows a marginal detection of the rest-frame stacked Fe $k{\alpha}$ line from our strong Compton-thick candidates.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.48-58
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• 2013

주식시장은 시간에 따라 계속 변하고 특별한 이유 없이 주가가 급등하거나 급락하는 사건들이 발생하기도 한다. 이런 이유로 주식시장은 복잡계로 인식되고 있으며 주가 변동을 예측하는 것은 어려운 일이다. 이 논문에서는 주식시장을 개별 주식들의 네트워크로 이해하고 시간에 따라 변하는 한국 주식시장 네트워크를 분석하였다. 코스피200 지수를 구성하는 137개 회사의 주식들을 대상으로 주식 사이의 상관관계를 측정한 결과 주식 간 상관관계가 매우 높을 때 주가가 급락하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 또한, 우리는 이러한 네트워크 분석 결과를 바탕으로 주식 포트폴리오를 구성하는 방법을 제안한다. 제안 방법으로 구성된 포트폴리오의 효율성을 보이기 위해 실제 주식들을 대상으로 모의 투자 실험을 수행하였고, 마코위츠의 효율적 포트폴리오 구성 알고리즘을 이용해 구성한 포트폴리오의 수익률과 비교하였다. 실험 결과 제안 방법으로 구성된 포트폴리오는 평균적으로 약 10.6%의 수익률을 보였으며, 같은 기간 마코위츠의 효율적 포트폴리오의 수익률보다 약 3.7% 높으며, 코스피200 수익률보다 약 5.6% 정도 높게 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1479-1494
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• 2015

최적의 포트폴리오를 선택하기 위한 연구는 평균-분산모형을 시작으로 다양하게 진행되어 왔다. 과거에는 위험자산의 확률분포가 정규분포를 따른다고 가정하여, 투자자가 보유한 위험자산의 분산이 최소화되고 기대수익률이 최대가 되도록 포트폴리오를 구성하도록 하였다. 그러나 실제 위험자산의 분포에는 극단적인 사건들이 많이 발생하기 때문에 정규분포보다 훨씬 꼬리부분이 두꺼우며, 또한 왼쪽꼬리와 오른쪽꼬리가 대칭적이지도 않은 것으로 밝혀졌다. 이에 본 논문에서는 위험자산의 확률분포를 극단치 이론에서 널리 사용되는 일반화 파레토분포 (GPD)로 모형화하였고 체계적인 위험의 추정을 위하여 VaR를 이용하는 한편, 최적의 포트폴리오의 탐색을 위해서는 유전자 알고리즘을 사용하였다. 제안 방법의 적정성을 확인하기 위해 국내 증시에서 최적 포트폴리오를 탐색해 보았으며, 그 결과 GPD로 투자자산의 위험을 추정하였을 때 가장 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제37권4호
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• pp.496-498
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• 2010

Purpose: Lacerations requiring formal wound closure compose a significant number of all childhood injuries presenting to the emergency department. The problem with conventional suture technique are that suture removal is quite cumbersome, especially in children. Unwanted soft tissue damage can result in the process of suture removal, which calls for sedation, stressful for both medical personnel and child. The purpose of this study is to introduce the convenient suture technique for pediatric facial lacerations. Methods: Children under the age of four, presenting to the emergency department with facial lacerations were enrolled in the study. From March 2008 to June 2009, 63 patients (41 males and 22 females) with an average age of 1.4 years were treated with our convenient suture technique using utilized a loop suspended above a double, flat tie. Clean, tension free wounds were treated with our technique, wounds with significant skin defect and concomitant fractures were excluded. Results: The Patients were followed-up in 1, 3 and 5 days postoperatively. On the third hospital visit, suture removal was done by simply cutting the loop suspended above the wound margin and gently pulling the thread with forceps. There were no significant differences in the rates of infection and dehiscence compared with conventional suture technique. Conclusion: The use of our technique was to be simple with similar operative time compared with conventional suture technique. Removal of suture materials were easy without unwanted injuries to the surrounding tissue which resulted in less discomfort for the patient and greater parental satisfaction, minimized the complications. It can be considered as a viable alternative in the repair of pediatric facial lacerations.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.441-450
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• 2014

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.