• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.67-83
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• 2018

2013년 누적인원 2억명을 돌파한 한국의 영화 산업은 매년 괄목할만한 성장을 거듭하여 왔다. 하지만 2015년을 기점으로 한국의 영화 산업은 저성장 시대로 접어들어, 2016년에는 마이너스 성장을 기록하였다. 영화산업을 이루고 있는 각 이해당사자(제작사, 배급사, 극장주 등)들은 개봉 영화에 대한 시장의 반응을 예측하고 탄력적으로 대응하는 전략을 수립해 시장의 이익을 극대화하려고 한다. 이에 본 연구는 개봉 후 역동적으로 변화하는 관람객 수요 변화에 대한 탄력적인 대응을 할 수 있도록 주차 별 관람객 수를 예측하는데 목적을 두고 있다. 분석을 위해 선행연구에서 사용되었던 요인 뿐 아니라 개봉 후 역동적으로 변화하는 영화의 흥행순위, 매출 점유율, 흥행순위 변동 폭 등 선행연구에서 사용되지 않았던 데이터들을 새로운 요인으로 사용하고 Naive Bays, Random Forest, Support Vector Machine, Multi Layer Perception등의 기계학습 기법을 이용하여 개봉 일 후, 개봉 1주 후, 개봉 2주 후 시점에는 차주 누적 관람객 수를 예측하고 개봉 3주 후 시점에는 총 관람객 수를 예측하였다. 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 구성하여 실험하였고 비교를 위해 매 예측시점마다 동일한 예측 요인을 사용하여 총 관람객 수도 예측해보았다. 분석결과 동일한 시점에 총 관람객 수를 예측했을 경우 보다 차주 누적 관람객 수를 예측하는 것이 더 높은 정확도를 보였으며, 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델의 정확도가 대부분 높았으며 통계적으로 그 차이가 유의함으로써 정확도에 기여했음을 확인할 수 있었다. 기계학습 기법 중에는 Random Forest가 가장 높은 정확도를 보였다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권4호
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• pp.51-89
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• 2007

본 연구는 의류 브랜드 온라인 커뮤니티의 이용욕구충족과 커뮤니티 몰입간의 관계 및 이들 관계에 대한 브랜드 이미지의 조절효과를 검증하는 것이다. 9개 캐주얼 의류 브랜드 커뮤니티 회원 317명을 대상으로 온라인 서베이를 실시하여 자료를 수집하였다. 다중회귀분석 결과, 의류 브랜드 커뮤니티에서의 이용욕구 충족은 커뮤니티에 대한 몰입과 유의한 관계가 있었다. 그리고 조절회귀분석 결과, 의류 브랜드 커뮤니티에서의 관계욕구 충족이 커뮤니티 몰입(감정적 몰입, 지속적 몰입, 규범적 몰입)에 영향을 미칠때 의류 브랜드 이미지 수준에 따른 조절효과가 작용함이 발견되었다. 또한 의류 브랜드 이미지의 조절효과는 의류 브랜드 커뮤니티에서의 거래욕구 충족과 커뮤니티에 대한 감정적 몰입의 관계에서도 나타났다. 특히 의류 브랜드 커뮤니티인 경우, 커뮤니티에서의 관계욕구 충족수준에 따른 커뮤니티 몰입의 정도는 브랜드 이미지가 낮을 때 보다 높을 때 더 크게 나타났다. 이것은 의류 브랜드 커뮤니티에서의 이용욕구 충족을 통해 회원들의 커뮤니티 몰입을 증대시키는 전략은 의류 브랜드 이미지 수준이 다른 의류 브랜드 유형에 따라 그 효과에 차이가 있음을 의미한다. 따라서 의류기업의 마케터들은 자사 브랜드의 이미지 수준을 평가하고, 이에 맞춰 커뮤니티 몰입을 증대시키는 전략을 모색할 필요가 있다. 브랜드 커뮤니티에 대한 몰입은 브랜드에 대한 구전이나 재구매 행동과 연결되므로, 명품 의류 브랜드들인 경우 온라인 브랜드 커뮤니티를 구축하고 회원들의 커뮤니티에 대한 몰입을 증대시킴으로써 브랜드 자산을 극대화시킬 수 있을 것이다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권1호
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• pp.1-31
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• 2008

신뢰는 인간관계에서 동서고금을 통해 언제나 주목을 받아온 주제였으며, 신뢰의 중요성은 경영학 분야는 물론 인간생활의 모든 분야에서 이미 오랜 전부터 인식되어 왔다. 그러나 대부분의 연구는 주로 개인 간의 신뢰인 종업원에 대한 신뢰에만 집중하는 단일 차원적 관점에서 연구되어 왔다. 본 연구는 이와 같이 지금까지 주로 단일차원으로 연구되어 온 신뢰 대상을 판매원, 제품/서비스, 그리고 기업의 3차원으로 다차원화하여 이들 신뢰 대상이 재구매 의도에 미치는 영향을 검증하였다. 서울, 대구 경북지역의 거주자로 백화점에서 구매 경험이 있는 남녀 고객을 대상으로 수집된 자료를 분석한 결과, 기존 연구들에서 주로 다루어진 판매원신뢰뿐만 아니라 기업신뢰와 제품/서비스신뢰 또한 고객신뢰의 중요한 대상으로 나타나, 신뢰 대상은 다차원적인 구성개념임이 밝혀졌다. 이들 3차원의 신뢰는 모두 재구매 의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 기업신뢰가 판매원신뢰와 제품/서비스신뢰보다 재구매 의도에 더 영향을 미치는 것으로 나타났다. 판매원신뢰와 제품/서비스신뢰의 영향요인으로 역량과 선의를, 기업신뢰의 영향요인으로 기업 평판과 물리적 환경을 설정하여 검증한 결과 역량과 선의는 판매원신뢰와 제품/서비스신뢰 모두에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 기업신뢰의 경우, 평판은 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 물리적환경은 유의한 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제13권4호
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• pp.111-124
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• 2010

지표면의 환경변화를 관측하는 것은 토지사용과 기후변화, 기상연구, 농업, 지표면의 에너지 균형 및 환경시스템에 매우 중요한 연구로 이용되어지고 있다. 최근 위성영상을 이용한 변화탐지는 국지 단위 환경변화 탐지를 위해 그 필요성이 높아지고 있는 실정이며, 특히 잦은 개발과 변화로 주기적인 탐지가 필요한 도심지역의 변화탐지는 국토환경변화 및 지역계획 연구에 대한 효율적인 의사결정 지원이 가능하므로 그 활용성이 매우 높아지고 있다. 이러한 배경으로, 위성 영상을 이용한 원격탐사 자료를 활용한 분석은 비교적 짧은 시간에 광범위한 지역의 영상 정보를 취득할 수 있기 때문에 국토 환경변화 관리 분야에서의 적용 가능성이 높다. 본 연구에서는 인공위성 자료를 활용하여 변화탐지를 수행할 때 공간정보 추출의 정확성을 높이는 기술 개발을 위해 시계열자료의 통계적 분석을 통한 변화탐지기법 개발을 수행하였다. 전처리된 자료를 이용하여 정규화 식생지수를 산출하고 K-mean clustering 무감독 분류를 통해 처리된 데이터를 연구영역의 10년간 자료를 이용한 평균 정규화 식생지수 값과 표준편차 값을 계산하여 각각의 화소별 상대적인 변화량을 측정하여 변화 정도를 탐지하였다. 일반적으로 변화 탐지 수행 시, 태양광 채널을 이용할 경우 기하학적 특성에 의해 발생하는 방향성 효과를 보정하여야 한다. 본 연구에서는 대기 보정과 방향성 보정이 수행된 중 저해상도 정규화 식생지수를 이용하여 객관적인 변화 임계치 값을 결정하였다. 연구결과 반사도 값의 차이를 이용한 변화탐지보다 객관적이고 명확하게 변화지역을 탐지할 수 있었다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제16권2호
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• pp.279-285
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• 2005

목적 : 이 연구에서는 장시간 약물작용이 지속되는 MPH-OROS를 주의력결핍과잉운동장애 아동에게 투여하여 그 효용성과 안전성 및 부모 만족도를 평가하려고 하였다. 방법 : 연구대상은 DSM-IV의 진단기준을 이용하여 임상적으로 ADHD로 진단 받은 569명의 아동으로 하였다. 이미 약물을 복용중이거나 약을 복용한 적이 없는 아동을 대상으로 이전 약물에서 MPH-OROS로 약물을 바꾸거나 처음으로 MPH-OROS를 복용하였다. 증상의 정도는 MPH-OROS 약물 사용 전과 사용 1주 및 3주에 한국어판 Conners 부모용 평가척도를 사용하여 평가하였다. 임상 호전은 Clinical Global Impression Severity of illness(CGI-S)를 사용하여 MPH-OROS 약물 복용 전과 복용 1주 및 3주에 임상가가 평가하였고 Clinical global impression severity of improvement(CGI-I)로 약물 복용 1주 및 3주에 호전 정도를 평가하였다. 약물 복용 3주에는 약물 복용에 따른 부모 만족도를 설문 조사하였다. 결과 : MPH-OROS의 1일 평균 복용량은 기저선 $25.3{\pm}11.2mg$ 1주 $28.9{\pm}12.7mg$, 3주 $31.3{\pm}13.2mg$이었다. 시간에 따라 용량이 유의하게 증가하였고, 성에 따른 차이는 없었다. 전체의 $13\%$가 중도 탈락했으며, 그 원인으로는 부작용이 가장 많았다. CGI-I의 변화는 시간에 따라 유의하게 감소하는 모습을 보였고, 성에 따른 호전 정도의 차이는 나타나지 않았다. CGI-I에 의한 호전평가에서 MPH-OROS 치료 1주에 호전은 $72.3\%$이고 치료 3주에는 $87.4\%$였다. 한국판 Conners부모용 평가척도 합계 점수는 시간에 따라 유의하게 감소하였다. 한 가지 이상의 부작용을 경험하였던 환자는 119명으로 $20.7\%$에 달하였으며, 가장 많은 빈도로 나타난 것은 식욕부진이고, 불면, 두통, 오심의 순이었다. 기존에 속효성 메틸페니데이트를 사용하던 군과 약물을 처음 사용하는 군을 나누어 부작용 빈도를 살펴보았을 때 크게 차이가 나지 않았다. 부모만족도 설문 결과에서 MPH-OROS 약물치료에 대해 $94\%$의 부모는 전반적으로 만족한다고 응답하였다. 또한 부모가 보고하는 MPH-OROS 의 가장 큰 장점은 오후까지 약물효과 지속, 학교생활 및 수업태도, 가정생활 및 숙제, 과잉행동 개선의 순이었다. 결론 : MPH-OROS는 주의력결핍과잉운동장애의 치료에서 효과적이며 충분히 안전하다.

• 한국전통조경학회지
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• 제33권4호
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• pp.166-175
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• 2015

오늘날 유럽 국가들을 중심으로 경관이 정치, 행정, 학문, 시민사회 등을 망라하는 모든 분야에서 환경만큼 중요한 화두로 사람들의 입에 자주 오르내리고 있다. 그 동안 한국에서는 이러한 국제적 조류에 부응하기 위하여 각 학문 분야나 행정 분야별로 나름대로 경관 개념을 다양한 정책에 반영하려고 노력해 오고 있다. 그럼에도 불구하고 아직까지는 그 성과가 만족할 만한 수준에 있지 않은 실정이다. 이러한 실정을 감안하여 본고는 먼저 경관이 가지는 복합적 가치와 복수적 의미를 유럽의 연구 결과를 토대로 검토해 보았다. 그런 다음 아직까지 경관에 대한 관심이 상대적으로 저조한 한국이 앞으로 추구해 나가야 하는 국토경관의 정책과 연구의 미래 방향을 모색해 보았다. 경관은 지금까지 상황에 따라 다양한 의미로 정의되어 왔을 만큼 지극히 복합적인 개념을 가진 대상이므로 전체론(Holism)의 관점에서 이해되어야 한다. 경관을 연구하는 학문 분야들은 학제 간 또는 다학문적 협력에 그치지 말고 학문의 경계를 초월하는 종합적 접근방법을 공동으로 개발하여 적용해야 한다. 유럽의 경우와 같이, 한국에서도 경관의 질과 다양성의 악화와 퇴보가 사람들의 일상생활의 질에 대하여 부정적 영향을 끼친다는 사실을 법률을 통하여 인정할 필요가 있다. 농촌경관의 급변으로 사라져 가는 자연유산과 문화유산의 보존이 농촌이 노령화를 지나 공동화(空洞化) 되기 이전에 연구와 정책의 중요한 과제가 되어야 한다. 그러기 위해서는 전체론적 관점에서 학문의 경계를 초월하는 방법론을 토대로 경관 특성을 평가하고 그 유형을 분류하는 사업을 시급히 착수해야 할 것이다. 경관에 관한 업무를 취급하는 공무원은 물론이고 정치가, 일반 국민, 학교 학생 등을 상대로 하는 경관에 대한 교육이 시급히 요구된다. 또한 정부는 국가적 차원의 경관 정책을 총체적으로 수립해야 하는 한편 공간계획(Spatial Planning)이나 법률과 같은 분야에 경관 개념이 전반적으로 침투되도록 노력해야 한다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제64권2호
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• pp.87-94
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• 2008

연구배경: 항결핵 약제내성률은 국가결핵관리 사업을 평가하는 중요한 지표 중 하나이다. 최근 보건소보다 민간병의원에서 신고되는 결핵 신환자가 증가하는 추세에서, 이들을 대상으로 초회(일차) 내성률을 조사하고자 하였다. 방법: 2003년에서 2005년까지 민간병의원에서 결핵연구원에 약제감수성 검사를 의뢰한 환자와 결핵감시체계에 신고된 환자 중에서 성명과 주민등록번호가 일치하는 결핵 신환자를 선정하여 그 약제감수성 검사 결과를 조사 하였다. 결과: 3년간 조사 대상자는 5,132명이었고 이 중 내성환자는 689명으로 13.4%이었고, 다제 내성환자는 195명으로 3.8%이었으며, 광역 내성환자는 21명으로 0.4%이었다. 항결핵 약제 내성률이나 다제내성률에 있어서 3년간 통계적으로 유의할만한 내성률의 증감현상은 없었다. 약제별 내성에서는 이소니아지드 내성은 10.3%, 리팜핀 내성은 4.5%이었다. 결핵환자의 남녀 성비에 따른 차이는 남자가 60%, 여성은 40%로 있었지만, 성비에 따른 내성률의 차이는 없었다. 연령대 별로는 20대에서 19.6%로 가장 높았으며, 연령별 내성률은 50대에서 15.8%로 가장 높았고, 10대에서 9.6%로 가장 낮았다. 다제 내성률은 30대에서 5.3%로 가장 높았으며, 70대에서 1.4%로 가장 낮았다. 결론: 본 조사는 민간병의원 환자를 대상으로 검사실 자료를 이용한 최초의 항결핵 약제내성률 조사이며, 보건소 환자를 대상으로 실시한 약제내성률 조사 결과와 통계학적인 유의성을 보이지는 않았다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제27권1호
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• pp.31-36
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• 2016

본 연구에서는 이중에너지 영상을 획득하는 방법으로, 구리판을 이용한 에너지 변조 필터를 사용하였을 때의 선량을 계산 및 측정하였고, 기존의 다른 방법들과 선량을 비교하였다. 몬테칼로 전산모사를 이용하여 에너지 변조 필터에 의한 선량 변화를 평가하기 위하여 MCNPX를 사용하였다. 두경부, 흉부, 복부 촬영에 주로 사용되는 관전압인 80, 120 kVp에 대한 스펙트럼을 SPEC78 프로그램으로 생성하여 선원을 모사하였고, 구리 물질로 이루어진 에너지 변조 필터(밀도: $8.96g/cm^3$)는 두께를 0.5 mm부터 2.0 mm까지 0.5 mm 간격으로 변화시켜가면서 선원으로부터 20.0 cm 거리에 X-선 창을 절반만 가리도록 모델링 하였다. 몬테칼로 전산모사 값과 실제 선량 값을 비교하기 위해서는 교정 상수가 필요하므로, Gafchromic EBT3 필름에 알고 있는 선량을 조사한 후 판독하여 선량 교정 곡선을 획득하였다. 실험과 동일한 조건으로 MCNPX의 f6 tally로 획득한 결과값과 측정값 간의 선량 환산 인자는 $7.2*10^4cGy/output$으로 구해졌으며, 관전압 80 kVp과 관전류 6 mA의 조건으로 콘빔 CT 촬영 시, 평균 10.1 cGy (표준편차 2.7 cGy) 조사됨을 알 수 있었다. 에너지 변조 필터에 기반한 이중 에너지 영상 획득 기술을 적용한 본 연구에서는 이중 에너지 콘빔 CT 시스템의 선량이 단일 에너지 CT 시스템의 선량보다 33~40% 감소함을 알 수 있다. 또한, 에너지 변조 필터에서 발생한 산란선에 의한 선량 증가 효과는 거의 없었다. 따라서, 인체 내 물질 분별력이 우수하여 임상에 널리 응용되었던 기존 이중 에너지 CT 시스템의 상대적으로 피폭선량이 높다는 단점을 효과적으로 개선할 수 있다.