• 제목/요약/키워드: Modeling information

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연관지식의 효율적인 표현 및 추론이 가능한 지식그래프 기반 지식지도 (Knowledge graph-based knowledge map for efficient expression and inference of associated knowledge)

  • 유기동
    • 지능정보연구
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    • 제27권4호
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    • pp.49-71
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    • 2021
  • 문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.

네이버 뉴스 댓글을 이용한 산업 분야별 담론의 감성에 기반한 주제 트렌드 및 여론의 변화와 주가 흐름의 연관성 분석 (Analyzing Topic Trends and the Relationship between Changes in Public Opinion and Stock Price based on Sentiment of Discourse in Different Industry Fields using Comments of Naver News)

  • 오찬희;김규리;주영준
    • 정보관리학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.257-280
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    • 2022
  • 본 연구에서는 대한민국 정부가 지정한 국가전략기술 사업인 반도체, 이차전지, 바이오 산업에 대한 여론을 파악하고 여론의 변화와 주가 흐름의 연관성을 분석하기 위해 각 산업별 대표 기업에 대한 기사의 댓글을 분석하였다. 반도체 산업에서 '삼성전자', 'SK하이닉스', 이차전지 산업에서 '삼성SDI', 'LG화학', 바이오 산업에서 '삼성바이오로직스', '셀트리온'을 선정하여 이를 제목에 포함하고 있는 2020년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지 발행된 네이버 뉴스 기사의 댓글 47,452개를 수집하고 분석하였다. 먼저, 해당 댓글을 긍정, 중립, 부정의 감성으로 나누고 각 감성 그룹에서의 시간의 흐름에 따른 댓글의 동적인 주제를 분석하여 각 산업별 여론의 트렌드를 파악하였다. 분석 결과 반도체 산업 분야의 경우 투자, 코로나19관련 이슈, 삼성전자라는 대기업에 대한 신뢰, 정부 정책 변화로 인한 타격에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 이차전지 산업체의 경우 투자, 배터리, 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 바이오 산업체의 경우 투자, 코로나19 관련 이슈 및 기업 이슈에 대한 언급이 주제 토픽으로 나타났다. 다음으로, 댓글의 감성이 실제 주가와 연관성이 있는지를 알아보고자 각 대표 기업 별 주가의 변화와 댓글의 감성 점수 변화를 시각적 분석기법을 이용하여 비교 분석하였다. 분석 결과, 댓글의 감성 점수와 주가의 변화 흐름이 매우 유사하게 나타남을 통해 여론의 감성 점수 변화와 주가의 흐름에는 연관성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 주가와의 연관성이 높은 뉴스 기사 댓글을 분석했다는 점, 수집 시기를 코로나19로 선정하여 코로나19라는 특수한 상황에서의 여론 트렌드 변화를 파악했다는 점, 국가전략기술제도에 속하는 산업 기업에 대한 여론을 분석하여 정부기관의 관련 정책 제정에 객관적인 근거를 제공하였다는 점에서 의의를 지닌다.

영화의 선호도 유창성에 영향을 미치는 영화의 처리 유창성 요인에 관한 연구 (The Study on the Factors of film's Processing Fluency Inducing Film's Preference Fluency)

  • 최낙환;임아영
    • Asia Marketing Journal
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    • 제13권4호
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    • pp.29-54
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    • 2012
  • 본 연구는 영화 관람과정에서 이루어지는 관객의 정보처리 용이성과 선호도 유창성의 관계를 살펴보기 위한 것이다. 따라서 본 연구는 영화에 대한 정보처리의 유창성 정도가 영화의 선호도 결정 용이성에 영향을 주다고 가정하고, 선행연구를 토대로 영화의 처리 유창성을 물리적 특성의 식별 용이성인 영화의 지각적 유창성과 표적에 대한 의미 처리 용이성을 의미하는 개념적 유창성으로 구분하였다. 그리고 영화를 구성하는 표현 요소들을 지각적 유창성요인과 개념적 유창성요인으로 구분하여 이들의 영향 관계를 탐색하였다. 본 연구의 결과, 첫째, 영화의 개념적 유창성과 지각적 유창성은 모두 영화의 선호도 유창성에 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 소리 표현의 식별성과 배우의 역할 표현 식별성은 영화의 지각적 유창성에 영향을 주지만, 영상 표현의 식별성은 유의하지 않은 것으로 탐색되었다. 마지막으로, 대사 표현의 적합성과 스토리 구성력은 영화의 개념적 유창성에 영향을 주는 것으로 탐색되었다.

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역학적 규모축소 기온을 이용한 남한지역 벼 수확일 1개월 예측 (1-month Prediction on Rice Harvest Date in South Korea Based on Dynamically Downscaled Temperature)

  • 허지나;임은순;하수빈;김용석;김응섭;이준리;조세라;심교문;강민구
    • 한국농림기상학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.267-275
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    • 2023
  • 본 연구에서는 농촌진흥청에서 홍콩과학기술대학교와 국제공동연구를 통해 개발중인 1개월 농업기상 예측 시스템을 이용하여 2012-2022년 기간 동안 1개월 과거기후 예측 정보를 생산하고, 유효적산온도 기법을 적용하여 벼 수확일 전망 가능성을 살펴보았다. 상세한 기후정보를 얻기 위해, 지역기후모델(WRF)을 이용하여 전지구 기후예측 정보(CFSv2)를 남한지역에 대해 5 km 해상도로 규모축소하였다. 벼 수확일은 역학적 규모축소된 최고기온과 최저기온 과거예측 자료를 유효적산온도에 적용하여 추정하였다. 모형의 최고기온(최저기온)는 벼 생육기간(5월~10월)에 대해 관측과 비교하여 약 1.2 ℃ (0.1 ℃) 정도 과소모의하였다. 벼 수확일 추정 자료는 정성적으로 관측의 전반적인 공간 패턴을 모의하면서 지형효과에 의한 상세한 지역적 편차를 모의하였다. 그러나 음의 기온 오차가 유효적산온도에 투영되어, 예측자료에서 추정한 벼 수확일이 관측에서 추정한 벼 수확일과 비교하여 정량적으로 약 9일 늦게 모의하였다. 본 연구를 통해 1개월 기상예측 정보와 유효적산온도를 이용하여 남한 전역에 대해 공간적으로 연속적인 상세한(5 km) 벼 수확일 정보를 사전에 얻을 수 있는 가능성을 보았다. 예측정보의 신뢰성을 확보하고, 유효적산온도 뿐만 아니라 농업모형과 연계한다면 다양한 작목에 대한 농업정보들을 사전에 생산할 수 있을 것으로 생각된다.

Crunchbase를 바탕으로 한 Generative AI 영향 분석: ChatGPT 등장 전·후를 중심으로 (Analysis of the Impact of Generative AI based on Crunchbase: Before and After the Emergence of ChatGPT)

  • 김나윤;금영정
    • 벤처창업연구
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    • 제19권3호
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    • pp.53-68
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    • 2024
  • Generative AI는 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며, 이를 비즈니스 환경에서 효과적으로 활용하기 위한 방안이 모색되고 있다. 특히 OpenAI사에서 개발한 Large Language Model인 GPT-3.5 모델을 적용한 ChatGPT 서비스의 대중 공개 이후 더욱 주목받으며 전반적인 산업 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 이 연구는 Generative AI, 특히 그 중에서도 OpenAI사의 GPT-3.5 모델을 적용한 ChatGPT의 등장에 초점을 맞춰 스타트업 업계에 미치는 영향을 조사하고 등장 이전과 이후에 일어난 변화를 비교하였다. 본 연구는 스타트업 업계에서 Generative AI가 어떻게 활용되고 있는지를 상세히 조사하고 ChatGPT의 등장이 업계에 미친 영향을 분석함으로써 비즈니스 환경에서 Generative AI의 실제 적용과 영향력을 밝히는 것을 목표로 한다. 이를 위해 ChatGPT 발표 전후에 등장한 Generative AI 관련 스타트업의 기업 정보를 수집하여 산업군, 사업 내용, 투자 정보 등의 변화를 분석하였다. 키워드 분석, 토픽 모델링, 네트워크 분석을 통해 스타트업 업계의 동향과 Generative AI의 도입이 스타트업 업계에 어떤 혁신을 가져왔는지 파악하였다. 연구 결과, ChatGPT의 등장 이후 Generative AI 관련 스타트업의 창업이 증가한 것을 알 수 있었으며 특히 Generative AI 관련 스타트업의 자금 조달 총액과 평균 금액이 크게 증가한 것을 확인할 수 있었다. 또한, 다양한 산업군에서 Generative AI 기술을 적용하고자 하는 시도를 보이고 이를 활용한 기업용 애플리케이션, SaaS 등 서비스와 제품의 개발이 활발해지며 새로운 비즈니스 모델의 등장에 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 Generative AI가 스타트업 업계에 미치는 영향을 확인하였으며, 이러한 혁신적인 신기술의 등장이 비즈니스 생태계에 어떠한 변화를 가져다 줄 수 있는 지 이해하는데 이바지할 수 있다.

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인구통계특성 기반 디지털 마케팅을 위한 클릭스트림 빅데이터 마이닝 (Clickstream Big Data Mining for Demographics based Digital Marketing)

  • 박지애;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제22권3호
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    • pp.143-163
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    • 2016
  • 인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.

중국 가전유통경로에서 한국제품 현지 판매업체와 도매업체간 갈등 및 영향전략이 성과에 미치는 영향: 관계 질의 조절효과 (The Impact of Conflict and Influence Strategies Between Local Korean-Products-Selling Retailers and Wholesalers on Performance in Chinese Electronics Distribution Channels: On Moderating Effects of Relational Quality)

  • 전달영;권주형
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제16권3호
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    • pp.1-32
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    • 2011
  • 본 논문의 주된 연구목적은 중국 가전유통시장에서 한국제품을 판매하는 현지 소매업체와 도매업체간의 갈등, 의존, 영향전략 및 성과간의 관계를 분석하고, 특히 '��시'(關係, guanxi)의 조절효과를 분석함으로써 중국에 진출하는 한국 가전기업들에게 효율적인 유통경로 관리방안을 제시하고자 하는 것이다. 제안한 연구모형과 가설들을 검증하기 위하여 중국 후베이성(湖北省), 후난성(湖南省), 쟝시성(江西省), 허난성(河南省) 등의 중남(中南)지역에서 한국 가전제품을 판매하는 소매상을 직접 방문하여 최종 97개의 판매업체 자료를 수집하였다. 구조방정식 모형과 조절 회귀분석을 통해 알아낸 분석 결과를 연구주제별로 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 한국제품 현지판매업체가 지각하는 도매상과의 목표불일치는 기대대로 소매상의 갈등을 유의하게 높이었으나, 역할모호성은 갈등에 유의한 영향을 주지 못하였다. 둘째, 갈등나선형 이론과 일치하게 현지판매업체가 도매업체에 대해 의존성이 증대될수록 현지판매업체가 지각하는 갈등은 감소하는 것으로 나타났다. 셋째, 도매업체가 시행하는 정보교환, 권고 등의 비강압적 영향전략은 갈등을 조장하지 않으면서, 현지판매업체들의 거래만족 및 재무성과를 제고하는데 일익을 담당하였다. 반면에 도매업체가 사용하는 위협, 법적 호소 등의 강압적 영향전략은 갈등을 심각하게 높이면서도 성과에는 도움이 되지 못하였다. 넷째, 중국 가전산업의 도매상과 소매상간에 형성된 '��시'(關係, guanxi) 즉 관계의 질의 조절효과를 분석해보면, 먼저 상호신뢰, 몰입 등의 관계의 질은 비강압적 영향전략이 성과에 미치는 영향에 조절변수 역할을 하지 못해, 비강압적 영향전략과 관계 질은 서로 영향을 받지 않고 독립적으로 성과를 높이는데 사용될 수 있는 전략임을 알 수 있다. 반면에 관계의 질은 강압적 영향전략이 성과에 미치는 영향에 조절변수 역할을 하였다. 즉 관계의 질이 잘 형성되어 있다면 적대적 특성을 가진 강압적 영향전략이 사용되더라도 관계 질의 순기능 역할로 관계 질이 낮은 경우보다 소매상이 지각하는 성과를 높이는 것을 알 수 있다. 다섯째, 갈등의 경우도 관계의 질은 갈등이 성과에 미치는 영향에 조절변수 역할을 하였다. 관계의 질이 높게 형성되어 있다면, 갈등이 높은 상황이 발생하더라도 역기능은 줄어들어, 거래관계의 질이 높은 소매상은 갈등을 보다 긍정적으로 받아들여 시너지 효과를 창출함으로써 관계의 질이 낮은 소매상보다 성과를 높일 수 있음을 알 수 있다. 결론적으로, 중국 가전산업에서 거래 관계 질이 높게 형성되어 있다면 강압적 영향전략과 갈등이 성과에 미치는 역기능을 상쇄할 수 있어 상거래에서 '��시'(關係, guanxi)를 통한 거래관계의 질이 중요함을 확인하였다.

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지속적 관여도 및 인지된 위험이 소비자의 온라인 상인선택 프로세스에 미치는 영향에 관한 연구: 요구신뢰 수준 개념을 중심으로 (How Enduring Product Involvement and Perceived Risk Affect Consumers' Online Merchant Selection Process: The 'Required Trust Level' Perspective)

  • 홍일유;이정민;조휘형
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제22권1호
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    • pp.29-52
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    • 2012
  • Consumers differ in the way they make a purchase. An audio mania would willingly make a bold, yet serious, decision to buy a top-of-the-line home theater system, while he is not interested in replacing his two-decade-old shabby car. On the contrary, an automobile enthusiast wouldn't mind spending forty thousand dollars to buy a new Jaguar convertible, yet cares little about his junky component system. It is product involvement that helps us explain such differences among individuals in the purchase style. Product involvement refers to the extent to which a product is perceived to be important to a consumer (Zaichkowsky, 2001). Product involvement is an important factor that strongly influences consumer's purchase decision-making process, and thus has been of prime interest to consumer behavior researchers. Furthermore, researchers found that involvement is closely related to perceived risk (Dholakia, 2001). While abundant research exists addressing how product involvement relates to overall perceived risk, little attention has been paid to the relationship between involvement and different types of perceived risk in an electronic commerce setting. Given that perceived risk can be a substantial barrier to the online purchase (Jarvenpaa, 2000), research addressing such an issue will offer useful implications on what specific types of perceived risk an online firm should focus on mitigating if it is to increase sales to a fullest potential. Meanwhile, past research has focused on such consumer responses as information search and dissemination as a consequence of involvement, neglecting other behavioral responses like online merchant selection. For one example, will a consumer seriously considering the purchase of a pricey Guzzi bag perceive a great degree of risk associated with online buying and therefore choose to buy it from a digital storefront rather than from an online marketplace to mitigate risk? Will a consumer require greater trust on the part of the online merchant when the perceived risk of online buying is rather high? We intend to find answers to these research questions through an empirical study. This paper explores the impact of enduring product involvement and perceived risks on required trust level, and further on online merchant choice. For the purpose of the research, five types or components of perceived risk are taken into consideration, including financial, performance, delivery, psychological, and social risks. A research model has been built around the constructs under consideration, and 12 hypotheses have been developed based on the research model to examine the relationships between enduring involvement and five components of perceived risk, between five components of perceived risk and required trust level, between enduring involvement and required trust level, and finally between required trust level and preference toward an e-tailer. To attain our research objectives, we conducted an empirical analysis consisting of two phases of data collection: a pilot test and main survey. The pilot test was conducted using 25 college students to ensure that the questionnaire items are clear and straightforward. Then the main survey was conducted using 295 college students at a major university for nine days between December 13, 2010 and December 21, 2010. The measures employed to test the model included eight constructs: (1) enduring involvement, (2) financial risk, (3) performance risk, (4) delivery risk, (5) psychological risk, (6) social risk, (7) required trust level, (8) preference toward an e-tailer. The statistical package, SPSS 17.0, was used to test the internal consistency among the items within the individual measures. Based on the Cronbach's ${\alpha}$ coefficients of the individual measure, the reliability of all the variables is supported. Meanwhile, the Amos 18.0 package was employed to perform a confirmatory factor analysis designed to assess the unidimensionality of the measures. The goodness of fit for the measurement model was satisfied. Unidimensionality was tested using convergent, discriminant, and nomological validity. The statistical evidences proved that the three types of validity were all satisfied. Now the structured equation modeling technique was used to analyze the individual paths along the relationships among the research constructs. The results indicated that enduring involvement has significant positive relationships with all the five components of perceived risk, while only performance risk is significantly related to trust level required by consumers for purchase. It can be inferred from the findings that product performance problems are mostly likely to occur when a merchant behaves in an opportunistic manner. Positive relationships were also found between involvement and required trust level and between required trust level and online merchant choice. Enduring involvement is concerned with the pleasure a consumer derives from a product class and/or with the desire for knowledge for the product class, and thus is likely to motivate the consumer to look for ways of mitigating perceived risk by requiring a higher level of trust on the part of the online merchant. Likewise, a consumer requiring a high level of trust on the merchant will choose a digital storefront rather than an e-marketplace, since a digital storefront is believed to be trustworthier than an e-marketplace, as it fulfills orders by itself rather than acting as an intermediary. The findings of the present research provide both academic and practical implications. The first academic implication is that enduring product involvement is a strong motivator of consumer responses, especially the selection of a merchant, in the context of electronic shopping. Secondly, academicians are advised to pay attention to the finding that an individual component or type of perceived risk can be used as an important research construct, since it would allow one to pinpoint the specific types of risk that are influenced by antecedents or that influence consequents. Meanwhile, our research provides implications useful for online merchants (both online storefronts and e-marketplaces). Merchants may develop strategies to attract consumers by managing perceived performance risk involved in purchase decisions, since it was found to have significant positive relationship with the level of trust required by a consumer on the part of the merchant. One way to manage performance risk would be to thoroughly examine the product before shipping to ensure that it has no deficiencies or flaws. Secondly, digital storefronts are advised to focus on symbolic goods (e.g., cars, cell phones, fashion outfits, and handbags) in which consumers are relatively more involved than others, whereas e- marketplaces should put their emphasis on non-symbolic goods (e.g., drinks, books, MP3 players, and bike accessories).

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딥러닝 시계열 알고리즘 적용한 기업부도예측모형 유용성 검증 (Corporate Default Prediction Model Using Deep Learning Time Series Algorithm, RNN and LSTM)

  • 차성재;강정석
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.1-32
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    • 2018
  • 본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

수치모델을 이용한 진해만 내 소규모 내만의 해수교환율 비교 (Comparison of Seawater Exchange Rate of Small Scale Inner Bays within Jinhae Bay)

  • 김남수;강훈;권민선;장효상;김종구
    • 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.74-85
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    • 2016
  • 진해만의 소규모 내만인 당항포만, 당동만, 원문만, 고현성만, 마산만에서의 해수교환율 평가를 위하여 EFDC 모델을 이용해 진해만 전체의 해수유동을 재현하고, 라그랑지(입자추적) 및 오일러(염료확산) 모델기법을 병행하여 해수교환율을 각각 산정하였다. 그 결과 입자추적 방법으로 산정한 해수교환율은 당항포만에서 60.84%로 가장 높고, 마산만에서 30.50%로 가장 낮게 평가되었고, 염료확산 방법으로 산정한 해수교환율은 당항포만에서 45.40%로 가장 높고, 마산만에서 34.65%로 가장 낮게 평가되었다. 당항포만에서 해수교환율이 가장 좋은 이유는 좁은 만 입구로 인한 유속의 가속화 때문이며, 입자추적 방법의 경우 입자가 빠져나갔다가 다시 들어오기 힘든 형태적 특성 때문으로 판단되었다. 한편, 라그랑지 입자의 경우 낙조류에 의해 만을 빠져나갔다가 창조류에 의해 다시 유입될 때 온전한 입자가 그대로 유입하지만, 염료의 경우에는 만을 빠져나간 후 다시 유입하더라도 외해수에 의해 희석되어 유입하기 때문에 염료확산 방법으로 산정한 해수교환율이 전반적으로 더 높게 나타나는 경향을 보였고, 두 가지 방법에 의해 산정된 해수교환율은 같은 조건에서 비교하더라도 상대적으로 전혀 다르게 나타났다. 따라서, 해수교환율을 평가할 때에는 이 두 가지 방법을 병행하거나, 연구의 목적 및 해역의 특성을 충분히 고려하여 모델링 기법을 선정해야만 보다 합리적인 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 한편, 폐쇄도 지수와 라그랑지 및 오일러 방법으로 산정한 해수교환율을 비교한 결과, 폐쇄도 지수가 높을수록 수치모형 기법에 상관없이 해수교환율이 높게 나타났다. 따라서, 폐쇄도 지수가 만의 폐쇄성을 지시하는 지수로 사용하기에 적합하지 않고 수정 및 보완이 필요하다고 판단되었다.