• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권4호
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• pp.819-829
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• 2017

가격의 추세가 형성되면 그 방향으로 진행하려는 price momentum 현상은 여러 국가의 거의 모든 주식, 채권 및 통화 시장에서 관찰되고 있다. KOSPI200선물을 대상으로 거래량 패턴과 일중 price momentum을 분석하였다. KOSPI200선물에서 장이 열릴 때와 닫힐 때 거래량이 집중되는 U자형 거래량 패턴이 관찰되었다. 9시 10분의 가격 수익률이 9시 시초가 대비 양 (+)이면 매수, 음 (-)이면 매도 진입하여 종가에 청산하는 전략의 유효성을 확인함으로써 일중 price momentum 현상이 존재함을 확인하였다. 또한, 9시부터 9시 10분까지 수익률이 점점 증가되는 J자형 가격 패턴 경우는 그렇지 않은 패턴 경우보다 price momentum 현상이 더 강함을 분석하였다. J자형 가격 패턴 여부를 판단하는 방법으로 DTW 분석 방식을 사용하였다. DTW 분석은 일중 가격 움직임을 예측하는데 유용함을 확인할 수 있었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.63-70
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• 2014

본 연구는 국토교통부에서 제공하는 아파트 실거래가자료를 이용하여 2006~2010년까지 5년간의 서울시 아파트실거래가 변화패턴을 시공간적으로 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 아파트별 평균 실거래가, 동별 평균 아파트 실거래가 자료를 위치정보자료와 연결하여 GIS데이터로 구축하였다. 분석방법으로는 먼저 공간보간기법 중 크리깅(kriging)을 이용하여 개별 아파트의 시기별/면적별 실거래가의 변화패턴을 분석하였다. 둘째 행정구역(행정동)별 아파트실거래가의 변화패턴을 분석하기 위해 단위 면적별 실거래가의 평균을 계산하여 Moran I 값으로 변환한 후 거래가격의 공간상의 군집도를 분석하였다. 이를 통해 시공간상의 분포패턴을 파악하고, 변화유형까지 유추할 수 있어 주택 및 지역정책에 기초자료로 활용할 수 있다. 시계열 자료를 바탕으로 종적인 변화패턴과 GIS를 이용한 횡적 변화패턴을 분석하기 때문에 아파트가격의 지역 불균형을 한눈에 살펴 볼 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권1호
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• pp.93-99
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• 2012

본 연구는 행정중심복합도시 건설에 따라 이에 편입되는 지역과 그 주변지역을 포함한 공주시를 대상으로 지가의 시공간적 변화패턴을 파악하는데 목적이 있다. 이를 위해 2000년, 2005년, 2010년을 기준시점으로 209개의 동/리별 평균지가를 산출하여 GIS데이터를 구축하였다. 분석방법으로는 크게 3가지 측면으로 구분할 수 있다. 먼저 공간통계기법의 일종인 크리깅 보간에 의한 5년 단위의 지가변화 추이를 파악하였다. 둘째, 동서축과 남북축의 방향별 변화패턴을 알아보기 위해 경향분석(trend analysis)을 실시하였다. 셋째, 시점별 지가중심점의 이동 방향을 살펴보기 위해 지가를 가중치로 하여 가중평균중심점(weighted mean center)을 산출하였다. 그 결과 지목(Land Category)별 지가변화추세는 행정중심복합도시에 편입되는 동부지역에서 높은 성장세를 보이는 것으로 나타났고, 중심점의 이동방향 역시 동북부지역으로 편중되는 현상을 보였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권3호
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• pp.123-140
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• 2018

Purpose The purpose of this study is to explore the optimal trading frequency which is useful for stock price prediction by using deep learning for charting image data. We also want to identify the appropriate time for accurate forecasting of stock price when performing pattern analysis. Design/methodology/approach In order to find the optimal trading frequency patterns and forecast timings, this study is performed as follows. First, stock price data is collected using OpenAPI provided by Daishin Securities, and candle chart images are created by data frequency and forecasting time. Second, the patterns are generated by the charting images and the learning is performed using the CNN. Finally, we find the optimal trading frequency patterns and forecasting timings. Findings According to the experiment results, this study confirmed that when the 10 minute frequency data is judged to be a decline pattern at previous 1 tick, the accuracy of predicting the market frequency pattern at which the market decreasing is 76%, which is determined by the optimal frequency pattern. In addition, we confirmed that forecasting of the sales frequency pattern at previous 1 tick shows higher accuracy than previous 2 tick and 3 tick.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제9권1호
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• pp.125-141
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• 2008

It is very difficult to predict future demand/supply, price for resources with acceptable accuracy using regression analysis. We try to use system dynamics to forecast the demand/supply and price for nickel. Nickel is very expensive mineral resource used for stainless production or other industrial production like battery, alloy making. Recent nickel price trend showed non-linear pattern and we anticipated the system dynamic method will catch this non-linear pattern better than the regression analysis. Our model has been calibrated for the past 6 year quarterly data (2002-2007) and tested for next 5 year quarterly data(2008-2012). The results were acceptable and showed higher accuracy than the results obtained from the regression analysis. And we ran the simulations for scenarios made by possible future changes in demand or supply related variables. This simulations implied some meaningful price change patterns.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2016년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.257-258
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• 2016

Construction of Multi-Family Housing(MFH) was rapidly spread in the 1990s, it has been mostly passed more than 20 years and it is faced to aging time. Remodeling has emerged a major issue in the construction industry as an alternative of improvement and recovery the initial performance of the deteriorated MFH. But, Many decision-makers are struggling to determine whether to conduct a remodeling because of profitability. In this context, this research was conducted as the following steps to achieve this research goal, i) remodeled MFH cases and comparative cases were collected, ii) the price information based on three time frames (i.e., before remodeling, after remodeling, and present) was collected, and iii) the relative price variation of the remodeled cases was analyzed and finally it is revealed that there are four patterns of price variation.

• 패션비즈니스
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• 제2권4호
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• pp.40-45
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• 1998

The purpose of this study is to investigate how to develop the Korean textile pattern design that can respond properly to the demand of consumers. This is very important to maintain a steady growth of the Korean textile and clothing industry. To serve this purpose, this study conduct surveys (through questionnaires) of European textile design industries centering around Italian textile design industry. The survey result shows that in most European textile pattern design studios, the "repeat" process is not necessarily considered as a part of the textile pattern design process and, in fact, the price of textile pattern design with the "repeat" is 30% higher than the price of textile pattern design without the "repeat". The survey result also exhibits that the inclusion of the "repeat" in the textile pattern design process could limit the ability of expressing creative ideas. As a proposal for the development of Korean textile pattern design, this study suggests that the "repeat" process should be separated from the textile design process and specialized as an independent area of the pattern design.

• 재무관리연구
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• 제15권2호
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• pp.369-399
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• 1998

주가가 과연 예측가능한가의 여부는 이론적으로나 실무적으로 매우 중요한 의미를 가져 이 부분에 대해 많은 연구가 이루어져 왔으나 많은 기존연구들은 주가가 예측 가능하다는 결론을 얻지 못하고 있으며, 예측 가능하다는 연구에서도 예측력이 크지 않게 나타나고 있다. 이러한 실증결과는 실증모형의 선택이 적절하지 못한데서 나타날 수 있다는 가능성을 배제할 수 없다. 기존연구들이 실증분석에서 선형모형을 사용했는데, 선형모형으로는 주가의 예측가능성을 정확히 검증하기 어려운 현실적 요인들이 존재할 수 있다. 증권시장에는 시장실패를 방지하기 위한 규제나 제도 및 시장의 불완전성으로 인해 주가움직임에 선형모형으로 추정하기 어려운 특이패턴이 발생할 수 있기 때문이다. 이 논문에서는 이러한 특이패턴이 존재한다는 가능성을 전제로 비모수적 모형, 그 중에서도 인공신경망모형을 이용하여 주가예측 가능성을 재검증해 보고자 한다. 특히 인공신경망모형을 이용한 예측성과를 동일한 구조를 가지는 선형모형의 성과와 비교함으로써 특이패턴의 고려가 주가예측에 어떤 개선을 제공할 수 있는지를 검증해 보고자 한다. 분석결과를 요약하면, 인공신경망모형이 예측력을 가질 수 있으며, 특히 유사한 구조를 가지는 선형모형보다 우월한 성과를 제공할 수 있다는 가능성을 발견하였다. 이는 선형모형으로 추정하기 어려운 특이패턴이 주가움직임에 존재하며, 따라서 이러한 패턴을 반영할 수 있는 인공신경망모형이 주가예측에 유용하게 사용될 수 있다는 것을 보이는 결과라 볼 수 있다.

• 국토계획
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• 제54권2호
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• pp.54-66
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• 2019

This study analyzed whether a subway accessibility impact on house price is constant since its operation over time or not. The study was approached specifically to answer two research questions. One is "Are there significant temporal variations in the relationship between subway accessibility and housing price transacted after its opening?" The other one is "How the pattern of its temporal variation in housing price is formed as a function of the distance from the nearest station?" The study area is the subway station areas in the Daejeon metropolitan city, South Korea. Its first subway line has started to be opened in 2006 with 12 stations and then opened its additional 10 stations in 2007. It can be more appropriate to observe its impacts of subway accessibility on housing price because it has only one transit line with more than 10-year reaction term to its operation. The study employed alternative models to estimate yearly variation of subway accessibility on house price for the station areas with 500-meter and 1-kilometer radius respectively. While the study originally considered both a hedonic price model with interaction terms of its access distance to yearly transacted housing and a time-variant random coefficient model, the former model was finally selected because it is better fitted. Based on our analysis results, the reaction of house price to its transit line had significant temporal variation over time after opening. In addition, the pattern in its variation from our analysis results indicates that its capitalization impact on house price is over-estimated in its first several years after the opening. In addition, its positive capitalization impact is more effective in the 1000-meter station area than in the 500-meter one.