• 제목/요약/키워드: Real-time support

검색결과 1,550건 처리시간 0.03초

3차원 게임에서 객체들의 상호 작용을 디자인하기 위한 제어 기법 (A Control Method for designing Object Interactions in 3D Game)

  • 김기현;김상욱
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
    • /
    • 제9권3호
    • /
    • pp.322-331
    • /
    • 2003
  • 3차원 게임은 게임 시나리오의 다양한 요소에 의한 복잡도가 증가함에 따라 게임 객체들의 상호 관계를 제어하기 위한 문제점을 가진다. 그러므로, 게임 시스템은 각 게임 객체들의 응답을 조정하는 방법의 필요성을 가진다. 또한, 게임 시나리오의 결과에 따라 게임 객체들의 행동 애니메이션을 제어하기 위한 개념들도 필요하다. 사실적 게임 시뮬레이션을 생성하기 위해 시스템은 게임 객체들의 상호작용을 디자인 할 수 있는 구조를 포함해야 한다. 본 논문에서 게임 시나리오상에 게임 객체들의 상호작용 설계를 위해 동적 제어를 디자인하는 기법을 소개한다. 이 방법을 위해 특정 규칙을 이용한 의사결정이 가능한 지능적 에이전트 기반 구조로써 게임 에이전트 시스템을 제안한다. 게임 에이전트 시스템은 환경 데이터 처리, 게임 객체 시뮬레이션, 게임 객체들간의 상호작용 제어, 게임 객체들의 다양한 상호 관계를 정의할수 있는 시각 저작 인터페이스를 제공하기 위해 이용되어진다. 이들 기술들은 게임 객체의 자율성과 연관된 충돌 회피 기법 등을 처리한다. 또한, 장면의 변경으로부터 게임 객체들의 일관된 의사 결정력을 가능하게 한다. 본 논문에서는 규칙기반 행동 제어가 게임 객체의 시뮬레이션을 안내하기 위해 디자인되어졌다. 시각적 요소들로 구성된 에이전트 상태 결정 네트워크는 정보전달과 게임 객체들 사이의 현상태를 추론할 수 있다. 이들 기법들은 실시간으로 게임 객체들간의 동작 상태 변이를 체크하고 모니터링 할 수 있다. 마지막으로 간단한 사례 연구 예와 함께 제어 기법의 타당성을 제시한다.

업무성과에 영향을 주는 업무용 모바일 어플리케이션의 주요 요인에 관한 연구 (An Empirical Study on the Influencing Factors of Perceived Job Performance in the Context of Enterprise Mobile Applications)

  • 정성훈;김기민
    • Asia pacific journal of information systems
    • /
    • 제24권1호
    • /
    • pp.31-50
    • /
    • 2014
  • The ubiquitous accessibility of information through mobile devices has led to an increased mobility of workers from their fixed workplaces. Market researchers estimate that by 2016, 350 million workers will be using their smartphones for business purposes, and the use of smartphones will offer new business benefits. Enterprises are now adopting mobile technologies for numerous applications to increase their operational efficiency, improve their responsiveness and competitiveness, and cultivate their innovativeness. For these reasons, various organizational aspects concerning "mobile work" have received a great deal of recent attention. Moreover, many CIOs plan to allocate a considerable amount of their budgets mobile work environments. In particular, with the consumerization of information technology, enterprise mobile applications (EMA) have played a significant role in the explosive growth of mobile computing in the workplace, and even in improving sales for firms in this field. EMA can be defined as mobile technologies and role-based applications, as companies design them for specific roles and functions in organizations. Technically, EMA can be defined as business enterprise systems, including critical business functions that enable users to access enterprise systems via wireless mobile devices, such as smartphones or tablets. Specifically, EMA enables employees to have greater access to real-time information, and provides them with simple features and functionalities that are easy for them to complete specific tasks. While the impact of EMA on organizational workers' productivity has been given considerable attention in various literatures, relatively little research effort has been made to examine how EMA actually lead to users' job performance. In particular, we have a limited understanding of what the key antecedents are of such an EMA usage outcome. In this paper, we focus on employees' perceived job performance as the outcome of EMA use, which indicates the successful role of EMA with regard to employees' tasks. Thus, to develop a deeper understanding of the relationship among EMA, its environment, and employees' perceived job performance, we develop a comprehensive model that considers the perceived-fit between EMA and employees' tasks, satisfaction on EMA, and the organizational environment. With this model, we try to examine EMA to explain how job performance through EMA is revealed from both the task-technology fit for EMA and satisfaction on EMA, while also considering the antecedent factors for these constructs. The objectives of this study are to address the following research questions: (1) How can employees successfully manage EMA in order to enhance their perceived job performance? (2) What internal and/or external factors are important antecedents in increasing EMA users' satisfaction on MES and task-technology fit for EMA? (3) What are the impacts of organizational (e.g. organizational agility), and task-related antecedents (e.g., task mobility) on task-technology fit for EMA? (4) What are the impacts of internal (e.g., self-efficacy) and external antecedents (e.g., system reputation) for the habitual use of EMA? Based on a survey from 254 actual employees who use EMA in their workplace across industries, our results indicate that task-technology fit for EMA and satisfaction on EMA are positively associated with job performance. We also identify task mobility, organizational agility, and system accessibility that are found to be positively associated with task-technology fit for EMA. Further, we find that external factor, such as the reputation of EMA, and internal factor, such as self-efficacy for EMA that are found to be positively associated with the satisfaction of EMA. The present findings enable researchers and practitioners to understand the role of EMA, which facilitates organizational workers' efficient work processes, as well as the importance of task-technology fit for EMA. Our model provides a new set of antecedents and consequence variables for a TAM involving mobile applications. The research model also provides empirical evidence that EMA are important mobile services that positively influence individuals' performance. Our findings suggest that perceived organizational agility and task mobility do have a significant influence on task-technology fit for EMA usage through positive beliefs about EMA, that self-efficacy and system reputation can also influence individuals' satisfaction on EMA, and that these factors are important contingent factors for the impact of system satisfaction and perceived job performance. Our findings can help managers gauge the impact of EMA in terms of its contribution to job performance. Our results provide an explanation as to why many firms have recently adopted EMA for efficient business processes and productivity support. Our findings additionally suggest that the cognitive fit between task and technology can be an important requirement for the productivity support of EMA. Further, our study findings can help managers in formulating their strategies and building organizational culture that can affect employees perceived job performance. Managers, thus, can tailor their dependence on EMA as high or low, depending on their task's characteristics, to maximize the job performance in the workplace. Overall, this study strengthens our knowledge regarding the impact of mobile applications in organizational contexts, technology acceptance and the role of task characteristics. To conclude, we hope that our research inspires future studies exploring digital productivity in the workplace and/or taking the role of EMA into account for employee job performance.

선택적 자질 차원 축소를 이용한 최적의 지도적 LSA 방법 (Optimal supervised LSA method using selective feature dimension reduction)

  • 김정호;김명규;차명훈;인주호;채수환
    • 감성과학
    • /
    • 제13권1호
    • /
    • pp.47-60
    • /
    • 2010
  • 기존 웹 페이지 자동분류 연구는 일반적으로 학습 기반인 kNN(k-Nearest Neighbor), SVM(Support Vector Machine)과 통계 기반인 Bayesian classifier, NNA(Neural Network Algorithm)등 여러 종류의 분류작업에서 입증된 분류 기법을 사용하여 웹 페이지를 분류하였다. 하지만 인터넷 상의 방대한 양의 웹 페이지와 각 페이지로부터 나오는 많은 양의 자질들을 처리하기에는 공간적, 시간적 문제에 직면하게 된다. 그리고 분류 대상을 표현하기 위해 흔히 사용하는 단일(uni-gram) 자질 기반에서는 자질들 간의 관계 분석을 통해 자질에 정확한 의미를 부여하기 힘들다. 특히 본 논문의 분류 대상인 한글 웹 페이지의 자질인 한글 단어는 중의적인 의미를 가지는 경우가 많기 때문에 이러한 중의성이 분류 작업에 많은 영향을 미칠 수 있다. 잠재적 의미 분석 LSA(Latent Semantic Analysis) 분류기법은 선형 기법인 특이치 분해 SVD(Singular Value Decomposition)을 통해 행렬의 분해 및 차원 축소(dimension reduction)를 수행하여 대용량 데이터 집합의 분류를 효율적으로 수행하고, 또한 차원 축소를 통해 새로운 의미공간을 생성하여 자질들의 중의적 의미를 분석할 수 있으며 이 새로운 의미공간상에 분류 대상을 표현함으로써 분류 대상의 잠재적 의미를 분석할 수 있다. 하지만 LSA의 차원 축소는 전체 데이터의 표현 정도만을 고려할 뿐 분류하고자 하는 범주를 고려하지 않으며 또한 서로 다른 범주 간의 차별성을 고려하지 않기 때문에 축소된 차원 상에서 분류 시 서로 다른 범주 데이터간의 모호한 경계로 인해 안정된 분류 성능을 나타내지 못한다. 이에 본 논문은 새로운 의미공간(semantic space) 상에서 서로 다른 범주사이의 명확한 구분을 위한 특별한 차원 선택을 수행하여 최적의 차원 선택과 안정된 분류성능을 보이는 최적의 지도적 LSA을 소개한다. 제안한 지도적 LSA 방법은 기본 LSA 및 다른 지도적 LSA 방법들에 비해 저 차원 상에서 안정되고 더 높은 성능을 보였다. 또한 추가로 자질 생성 및 선택 시 불용어의 제거와 자질에 대한 가중치를 통계적인 학습을 통해 얻음으로써 더 높은 학습효과를 유도하였다.

  • PDF

정확히 재가중되는 온라인 전체 에러율 최소화 기반의 객체 추적 (Object Tracking Based on Exactly Reweighted Online Total-Error-Rate Minimization)

  • 장세인;박충식
    • 지능정보연구
    • /
    • 제25권4호
    • /
    • pp.53-65
    • /
    • 2019
  • 영상 기반의 보안 시스템의 증가함에 따라 각 용도마다 다른 다양한 객체들에 대한 처리들이 중요해지고 있다. 객체 추적은 객체 인식, 검출과 같은 작업들과 함께 필수적인 작업으로 다뤄진다. 이 객체 추적을 달성하기 위해서 다양한 머신러닝이 적용될 수 있다. 성공적인 분류기로써 전체 에러율 최소화(total-error-rate minimization) 기반의 방법론이 사용될 수 있다. 이 전체 에러율 최소화 기반의 방법론은 오프라인 학습을 기반으로 하고 있다. 객체 추적은 실시간으로 처리하며 갱신해야하는 것이 필수적이므로 온라인 학습(online learning)을 기반으로 하는 것이 적합하다. 온라인 전체 에러율 최소화 방법론이 개발되었지만 점근적으로 재가중되는(approximately reweighted) 작업이 포함되어 에러를 누적시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확하게 재가중되는(exactly reweighted) 방법론을 제안하면서 온라인 전체 에러율 최소화가 달성되었다. 이 제안된 온라인 학습 방법론을 객체 추적에 적용하여 총 8개의 데이터베이스에서 다른 추적 방법론들 보다 좋은 성능이 달성되었다.

분산 객체 컴퓨팅 환경에서 실시간 협약 및 적응 스트림 서비스를 위한 QoS 통합 플랫폼의 구축 (The Construction of QoS Integration Platform for Real-time Negotiation and Adaptation Stream Service in Distributed Object Computing Environments)

  • 전병택;김명희;주수종
    • 한국정보처리학회논문지
    • /
    • 제7권11S호
    • /
    • pp.3651-3667
    • /
    • 2000
  • 최근 인터넷 기반의 분산 멀티미디어 환경에서 가장 성장하는 기술로는 스트림 서비스 기술과 분산 객체 기술을 꼽을 수 있다. 특히, 분산 객체 기술에 스트림 서비스 기술을 통합하려는 연구들이 진행되고 있다. 이 기술들은 다양한 스트림 서비스 관리 모델과 프로토콜의 연구에서 적용되고 있다. 그러나, 기존에 제시된 관리 모델들은 스트림 전송의 서비스 질(QoS)에 대한 지원이 미흡하다. 또한, 서비스 질에 관련된 기능들이 특정 응용 서비스의 부속 모듈로 개발됨에 따라, 확장이나 재사용을 지원할 수 없는 문제점을 나타내고 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 분산 객체 기술을 적용하여 확장 및 재사용이 용이하고 스티림의 서비스의 질을 보장하는 QoS 통합 플랫폼을 제안했다. 제안된 플랫폼의 구조는 사용자 제어 모듈, QoS 관리 모듈 및 스트림 객체의 세가지 컴포넌트로 구성된다. 스트림 객체는 TCP/IP 상에서 RTP 패킷을 송·수신 기능을 한다. 사용자 제어 모듈은 CORBA 객체를 이용하여 스트림 객체들을 제어한다. QoS 관리 모듈은 사용자 제어 모듈간에 서비스 질을 유지하는 관리 기능을 한다. QoS xd합 플랫폼의 구축을 위해 관련 모듈들을 독립적으로 구현하고, 이들이 CORBA 환경에서 플랫폼 독립성, 상호운용성, 이식성을 갖도록 그들간에 인터페이스들을 IDL로 정의하였다. 제안된 플랫폼의 구현을 위해 Solaris 2.5/2.7에 호환되는 OrbixWeb 3.1c, 자바언어와 Java Media Framework API 2.0, Mini-SQL1.0.16 및 관련 이미지 캡쳐보드 및 영상카메라를 사용하였다. 본 플랫폼의 기능검증을 위한 결과로서, 플랫폼 상에서 스트림 서비스가 진행되는 동안, 클라이언트와 서버의 GUI를 통해 위에서 기술한 모듈들의 수행결과와 QoS 제어 과정으로부터 얻어지는 수치적 데이터를 보였다.

  • PDF

미끼식물을 이용한 화상병 감염 기주 매몰지 내 화상병균 제거 효율 검증 및 병 재발 모니터링 (Monitoring the Reoccurrence of Fire Blight and the Eradication Efficiency of Erwinia amylovora in Burial Sites of Infected Host Plants Using Sentinel Plants)

  • 박인웅;송유림;응우옌 트렁 부;오엄지;황인선;함현희;김성환;박덕환;오창식
    • 식물병연구
    • /
    • 제28권4호
    • /
    • pp.221-230
    • /
    • 2022
  • Erwinia amylovora에 의해 발생하는 화상병은 2015년에 국내에서 처음으로 보고된 이후 2021년 기준으로 전국 22개 지역으로 전파되었다. 우리나라는 식물방역법에 따라 화상병이 발생한 사과 및 배 과원은 발생주율을 기준으로 모든 기주식물들을 완전히 제거하여 구덩이에 매몰처리한다. 이후, 3년간 화상병균 전파를 막기 위해 매몰지 위에 기주식물 식재를 금하고 있다. 매몰처리법에 의한 화상병균 박멸 효과를 확인하기 위하여, 화상병 감수성 식물을 미끼식물로 이용하여 매몰지에 식재 후 화상병 재발 유무를 확인하였다. 이를 위해, 2019년부터 2021년에 매몰처리한 경기도 안성시와 충북 충주시 소재 매몰지 3곳을 선정하여 미끼식물 감시시설을 설치하였다. 화상병 감수성 식물인 사과(부사)를 미끼식물로 선정하고, 각 감시시설당 5주를 식재하였다. 감시시설은 울타리와 그물로 격리하였다. 또한, 실시간 모니터링을 위한 CCTV와 동작감지기, 그리고 현지 기상상황을 기록하는 센서를 설치하였다. 감시시설을 주기적으로 방문하여 육안으로 화상병 발병 유무를 확인하였다. 미끼식물로부터 화상병 의심 증상을 나타내는 표본을 채취하고 화상병균 특이적 프라이머를 이용하여 loop-mediated isothermal amplification polymerase chain reaction (PCR)과 conventional PCR을 통해 화상병균 감염 유무를 확인하였다. 그 결과, 현재까지 어떠한 미끼식물에서도 화상병균은 검출되지 않았다. 따라서, 현재 시행되고 있는 매몰 후 화상병 기주식물 3년 식재 금지 조항을 완화하는 근거로 본 연구 결과를 제시하고자 하며, 이를 통해 국내 과수산업과 농가의 피해를 최소화하는 데 기여할 수 있을 것이라 생각된다.

머신러닝기반 범죄발생 위험지역 예측 (Predicting Crime Risky Area Using Machine Learning)

  • 허선영;김주영;문태헌
    • 한국지리정보학회지
    • /
    • 제21권4호
    • /
    • pp.64-80
    • /
    • 2018
  • 우리나라의 시민들은 범죄에 대한 일반적인 사항만을 알 수 있을 뿐, 자신이 범죄위험에 얼마나 노출되어 있는지를 파악하기 어렵다. 경찰의 입장에서도 범죄발생 지역을 예측할 수 있다면 경찰력이 부족한 상황에서 효율성 있게 범죄에 대처 가능할 것이지만 아직 우리나라에서는 예측시스템이 없고, 관련 연구도 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 범죄발생 위험지역 예측 자동화 시스템 개발의 첫 번째 단계로 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보와 도시지역 자료를 바탕으로 머신러닝 방식을 통해 한국형 범죄발생 위험지역 예측 모형을 개발하고자 한다. 또한 시나리오를 가정하여 범죄발생 확률을 지도로 시각화함으로써 사용자의 이해도를 높이도록 하였다. 선행 연구 및 사례에서 범죄발생에 영향을 미치는 요인 중 빅데이터로 구축 가능한 범죄정보, 날씨정보(기온, 강수량, 풍속, 습도, 일조, 일사, 적설, 전운량), 지역정보(평균 건폐율, 평균 용적율, 평균 높이, 총 건축물수, 평균 공시지가, 평균 주거용도면적, 평균 지상층수)를 머신러닝에 활용할 수 있도록 데이터를 사전 처리하였다. 머신러닝 알고리즘으로서 지도학습 모형 중 다양한 분야에서 활용되며 정확도가 높다고 알려진 의사결정나무모형, 랜덤포레스트모형, Support Vector Machine(SVM)모형을 활용하여 범죄 예측 모형을 구축하고 비교 분석하였다. 그 결과 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 낮아 예측력이 높은 의사결정나무모형을 최적모형으로 선정하였다. 이를 바탕으로 가장 빈번하게 발생하는 절도와 폭력범죄를 대상으로 시나리오를 작성하여 범죄 발생 위험지역을 예측한 결과, 사례도시 J시는 위험지역이 3가지 패턴으로 발생하는 것으로 나타났으며, 각각 발생확률을 3 등급으로 구분하여 $250{\times}250m$ 단위의 지도형태로 시각화할 수 있었다. 본 연구는 향후 자동화 시스템으로 개발하여 시시각각으로 변하는 도시 상황에 따라 실시간으로 예측 결과를 시각화하여 제공함으로써 보다 범죄로부터 안전한 도시환경 조성에 기여하고자 한다.

강유위(康有爲) 사상의 과학적 배경과 '천유경계(天遊境界)' (A study on the scientific background of thinking of Kang Youwei and a stage of 'Tianyou')

  • 한성구
    • 한국철학논집
    • /
    • 제27호
    • /
    • pp.197-222
    • /
    • 2009
  • 강유위는 근대 중국 변법파의 대표적 인물로 동서고금을 가로지르는 그의 학문적 열정과 구세정신(救世精神)은 다양한 영역에서 괄목할 만한 성과를 만들어 냈다. 특히 전통을 비판적으로 수용하는 과정 속에서 그가 무기로 삼았던 서양 근대과학은 전통 '천도(天道)' 관념을 비판하는 데 매우 효과적이었으며, 이를 기초로 발전시킨 변화관과 연화(演化)사상은 그가 궁극적으로 추구하는 '대동사회(大同社會)'를 그려내는 데 막대한 영향을 미쳤다. 그는 서양의 근대 과학과 학술에 대해 강렬한 지적(知的) 욕구를 가지고 있었지만 체계적인 서학(西學) 교육을 받지 못했기에 여러 한계를 드러냈다. 그럼에도 불구하고 그의 사상역정은 양무운동 시기의 "기물(器物)"적 과학인식 태도를 벗어나 보편적 가치 체계로서 과학을 인식할 수 있는 계기를 마련했다는 점에서 매우 중요한 의의가 있다 강유위(康有爲)는 서양 진화론의 영향을 받아 비록 대동 이상을 제시하긴 하였지만 "대동극락(大同極樂)"이 "차안세계(此岸世界)"에서 절대로 실현될 수 없음을 잘 알고 있었기에 대동(大同)의 이상으로부터 이탈해 "천유(天遊)"경지로 관심을 돌리게 되었다. 즉 이상과 현실의 괴리, 그리고 그가 가정한 단선적(單線的) 대동주의(大同主義)의 실현 불가능에 대한 생각이 그를 "천유(天遊)" 경계로 나아가게 한 것이다. 강유위(康有爲)는 젊은 시절 그가 찬탄해 마지않았던 과학 기구가 사람의 인식능력을 확대시켜 "대도(大道)"에 가까이 가도록 해 준다는 점에는 여전히 동의하고 있었다. 하지만 "기물(器物)"과 인간 감관(感官)의 유한한 능력이 "천(天)"의 무한함에 비추어볼 때 보잘 것 없다는 것은 그를 절망적으로 만드는 점이었다. 그는 현실 사회와 정치를 개혁하는 데 있어서도 이런 비관적인 현실에 깊은 절망감을 느꼈다. 이런 비관주의적 경향은 그가 대동(大同) 이상을 추구하기보다 "천유(天遊)"경지에 경도되게 된 이유이며, 『대동서(大同書)』를 완성함과 동시에 곧바로 『제천강(諸天講)』을 저술함으로써 사람들이 혼란된 사회 속에서 인생 위안을 얻을 수 있는 "천유지학(天遊之學)"을 제창한 원인이라 할 수 있다.

CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 지능정보연구
    • /
    • 제25권4호
    • /
    • pp.141-154
    • /
    • 2019
  • 인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

기업의 SNS 노출과 주식 수익률간의 관계 분석 (The Analysis on the Relationship between Firms' Exposures to SNS and Stock Prices in Korea)

  • 김태환;정우진;이상용
    • Asia pacific journal of information systems
    • /
    • 제24권2호
    • /
    • pp.233-253
    • /
    • 2014
  • Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.