• Journal of Ginseng Research
• /
• 제1권1호
• /
• pp.33-50
• /
• 1976

인삼이 중추신경계에 대한 작용을 검토하기 위한 일련의 연구로 본 연구에서는 전하 와 마우스를 사용하여 다음과 같은 몇 가지 행동연구를 행하였다. 1) 수면과 일반행동 분석 흰쥐를 사용하여 음식물이 충분한 정상상태와 96∼120시간 굶주린 절식상태에서 나타내는 일반행동을 분석하였다. 정상상태에서 100mg/kg 인삼투여 군은 대조 군에 비해 음식 먹는 회수가 유의성 있게 증가하였고, 반면 몸치장활동이 유의성 있게 감소 되었다, 96∼120시간의 절식상황에서는 두 인삼투여를 모두 대조 군에 비해 이동행동, 탐색행동과 같은 활동성이 유의성 있게 많고 장자기와 같은 무 활동성은 유의성 있게 감소되었다. 2) 조건 회피 반응 흰쥐를 사용하여 왕복 회피형 shuttle box에서 전기충격(VS)을 받지 않고 불빛(CS)에 의해 회피한 조건반응(CR)의 수를 학습의 지표로 삼아, 인삼 사포닌 2.5, 5.0, 50, 및 100mg/kg 투여 군과 식염수 군간에 성적을 비교하였다. 모든 인삼 사포닌투여 군의 성적이 식염수 대조 군에 비해 앞서는 경향이 뚜렷하지만 통계적으로 유의성 있는 경우는 2.5mg/kg경우 뿐이었다. 3) 공격적 정서반응 전기충격을 마우스의 발바닥에 가해 일어난 싸움에 인삼 사포닌이 어떠한 영향을 미치는가를 알아 보았다. 인삼 사포닌을 400 mg/kg로 투여 하면 chlorpromazine 2 mg/kg로 투여한 동물처럼 공격적 행동이 유의성 있게 감소되었다. 그러나 100mg/kg의 경우에는 이렇다 할 변화를 초래하지 못하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제16권4호
• /
• pp.43-65
• /
• 2010

오늘날 치열한 경쟁과 환경변화로 인해 많은 기업들은 고객관계관리(Customer Relationship Management, 이하 CRM)를 경영혁신의 도구로 인식하고 많은 투자 및 노력을 기울이고 있다. CRM 시스템의 개선 및 전략적 보완을 위한 지속적 노력과 더불어 이에 대한 이론적 연구가 활발하게 실시되었지만, 시스템 도입이 기업성과에 미치는 영향에 대한 실증연구는 포괄적으로 다루어지지 않았다. 최근 국내 금융업, 호텔, 항공 등의 분야에서 고객관계관리 도입으로 인한 기업성과에 대한 실증연구가 실시되었고, 외국에서는 병원관리학을 중심으로 균형성과표의 활용에 대한 연구가 실시되었지만, 국내 제약산업에 대해서는 이러한 연구들이 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 제약회사 고객관리 시스템의 수준이 Kaplan and Norton에 의해 제안된 균형성과표의 이론적 틀에 따라 기업성과에 어떠한 영향을 미치는지 연구해 보고자 하였다. 실증분석결과, CRM 시스템 수준은 기업성과에 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 시스템이 제공하는 유용한 분석자료들이 고객유지, 고객만족 및 고객수익성 개선에 유의적인 영향을 주어 결과적으로 기업의 수익성, 성장성 및 주주가치 증대에 폭 넓게 기여하며, 효율적 내부 프로세스로 뒷받침되는 바람직한 선순환구조를 제시하고 있다고 생각된다. 그러나 세부분석결과, 영업사원실적평가 시스템은 단기수익성 증대에만 유의적 영향을 주었고, 고객 분석시스템은 기업성과에 미치는 유의성이 없는 것으로 나타났다. 이는 제약회사 구성원들의 전통적 업무방식 고수, 단기목표 지향성 및 장기적 기업성과지표에 대한 인식 부족에서 기인한다고 생각된다. 연구결과, 제약기업에 보다 적합한 CRM 시스템의 개발과 보완, 인식률과 활용도 제고의 필요성이 제안되며, 표본 확대 및 대표성 개선을 통해 보다 의미 있는 연구결과가 제시될 수 있을 것이다.

• 한국식품영양과학회지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.409-414
• /
• 2009

본 연구는 녹용 추출물이 scopolamine으로 기억손상을 유발한 실험동물의 기억력 개선과 AChE, MAO-B의 활성억제, 신경전달 물질인 ACh 함량을 치매 치료제인 tacrine과 비교하여 분석하였다. 공간인지력을 평가하는 Morris water maze test에서 scopolamine(2 mg/kg, i.p.)으로 기억손상을 유발한 경우 4일간의 인지훈련에도 불구하고 platform을 찾아가는 escape latency 시간이 증가되었으며, tacrine과 녹용추출물 투여군은 훈련 2일째부터 유의적으로 escape latency 시간이 감소하였다. 실험 5일째 platform을 제거한 probe test에서도 녹용 추출물 처리군은 scopolamine 처리군보다도 escape latency 시간이 유의적으로 감소하여 장기기억 개선효과가 있음을 보여주었다. 뇌의 신경전달물질인 ACh 생성은 대조군 대비 scopolamine 투여군은 84.7% 감소하였으나, 녹용 추출물 투여군(97.5%)은 치매 치료제인 tacrine(97.8%)과 비슷하게 정상적인 수치로 ACh 생성량을 증가시켰다. Tacrine 처리군은 scopolamine 투여로 상승한 뇌조직과 혈청의 AChE 활성을 유의적으로 감소시켰고, 녹용 추출물 처리군은 뇌조직의 AChE 활성을 유의적으로 감소시켰다. 뇌조직의 MAO-B 활성은 그룹 간 유의적인 차이는 없었으나, tacrine과 녹용 추출물 처리군이 scopolamine 투여군보다 MAO-B 활성을 감소시키는 경향을 보였다. 따라서 녹용 추출물은 scopolamine으로 기억손상을 유발한 치매 동물모델에서 신경전달물질을 분해하는 효소의 활성을 저해함으로써 장기기억 활성을 촉진하고 콜린성 신경계를 자극하여 기억 및 학습 증진에 효과적으로 작용하는 천연물 유래 기능성 물질로 사료된다.

• 한국조경학회지
• /
• 제48권4호
• /
• pp.19-28
• /
• 2020

도시화로 인한 도시열섬현상(Urban Heat Island)이 심화되면서 도시차원의 열 관리가 중요한 이슈로 다뤄지고, 도시열섬현완화 방안으로 녹지사업과 환경정책이 시행되고 있고, 도시공원 및 녹지와 열의 관계를 분석하는 다수의 연구가 수행되었다. 하지만 열이라는 특성은 다수의 요인이 복합적으로 얽혀있어 선형적 상관관계를 통한 해석에 한계가 있다. 본 연구는 변수요인들이 다양하고 데이터의 양이 방대하여 기존의 통계분석방식으로는 분석하기 어려운 분야에서 강점을 갖는 심층신경망 모형 방법론을 사용하여 여름철 서울지역의 공원 및 녹지의 열섬저감효과를 평가하는 것을 목표로 연구를 진행하였다. 이를 위해서 Landsat 8 인공위성영상을 활용하여 동시간의 광역적인 데이터를 취득하였고, ArcGis 10.7을 이용하여 서울시를 30m×30m 그리드로 격자화하여, 각 격자에 열섬저감을 측정할 수 있는 환경변수를 구축하였다. Python 3.7과 Keras를 이용하여 심층신경망 모형을 생성하여 지표면 온도와 변수 간의 관계를 분석하였다. 분석 결과, 인공신경망 모형은 높은 설명력을 가지는 것을 확인하였다. 또한 일반적인 연구 결과와 마찬가지로 인접 녹지와의 거리가 가까울수록, 공원면적이 커질수록, 공원의 식생활력도가 높을수록 지표면 온도가 낮아짐을 확인하였다. 식생활력도에 의한 냉각효과가 많이 있는 것을 확인하였고, 일부 선행연구에서 녹지에 인접할수록 0.3℃ ~ 2.3℃ 저감될 수 있는 특성이 나타나고, 공원의 크기가 크면 2℃~3℃ 저감효과가 나타난다는 결과를 보이고 있는데, 본 연구결과와 비교해 보면 도출된 효과가 과대평가되었을 가능성을 확인하였다. 본 연구의 결과는 향후 도시열섬현상 완화를 위해 새로운 도시녹지를 조성시 효과적인 녹지 구성을 위한 정보로 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.39-54
• /
• 2013

전자상거래의 폭발적 증가는 소비자에게 더 유리한 많은 구매 선택의 기회를 제공한다. 이러한 상황에서 자신의 구매의사결정에 대한 확신이 부족한 소비자들은 의사결정 절차를 간소화하고 효과적인 의사결정을 위해 추천을 받아들인다. 온라인 상점의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로써의 가치를 인정받고 있다. 그러나 사용자의 기호를 제대로 반영하지 못하는 추천시스템은 사용자의 실망과 시간낭비를 발생시킨다. 본 연구에서는 정확한 사용자의 기호 반영을 통한 추천기법의 정교화를 위해 데이터마이닝과 다중모형조합기법을 이용한 상품추천시스템 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 크게 두 개의 단계로 이루어져 있으며, 첫 번째 단계에서는 상품군 별 우량고객 선정 규칙을 도출하기 위해서 로지스틱 회귀분석 모형, 의사결정나무 모형, 인공신경망 모형을 구축한 후 다중모형조합기법인 Bagging과 Bumping의 개념을 이용하여 세 가지 모형의 결과를 조합한다. 두 번째 단계에서는 상품군 별 연관관계에 관한 규칙을 추출하기 위하여 장바구니분석을 활용한다. 상기의 두 단계를 통하여 상품군 별로 구매가능성이 높은 우량고객을 선정하여 그 고객에게 관심을 가질만한 같은 상품군 또는 다른 상품군 내의 다른 상품을 추천하게 된다. 제안하는 상품추천시스템은 실제 운영 중인 온라인 상점인 'I아트샵'의 데이터를 이용하여 프로토타입을 구축하였고 실제 소비자에 대한 적용가능성을 확인하였다. 제안하는 모형의 유용성을 검증하기 위하여 제안 상품추천시스템의 추천과 임의 추천을 통한 추천의 결과를 사용자에게 제시하고 제안된 추천에 대한 만족도를 조사한 후 대응표본 T검정을 수행하였으며, 그 결과 사용자의 만족도를 유의하게 향상시키는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권3호
• /
• pp.1-17
• /
• 2019

빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권1호
• /
• pp.329-352
• /
• 2022

미세먼지는 폐나 혈관에 침투해 각종 심장 질환이나 폐암 등의 호흡기 질환을 일으키는 것으로 보고되고 있다. 지하철은 일 평균 천만 명이 이용하는 교통수단으로, 깨끗하고 쾌적한 환경조성이 중요하나 지하터널을 통과하는 지하철의 운행 특성과 터널에 갇힌 미세먼지가 열차 풍으로 인해 지하역사로 이동하는 등의 문제로 지하역사의 미세먼지 오염도는 높은 것으로 나타나고 있다. 환경부와 서울시는 지하역사 공기질 개선대책을 수립하여 다양한 미세먼지 저감 노력을 기울이고 있다. 스마트 공기질 관리 시스템은 공기질 데이터 수집 및 미세먼지 농도를 예측하여 공기질을 관리하는 시스템으로 미세먼지 농도 예측 모델이 중요한 구성 요소이다. 그동안 시계열 데이터 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어왔지만, 지하철 역사의 미세먼지 농도 예측과 관련해서는 통계나 순환신경망 기반의 딥러닝 모델 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 시공간 트랜스포머를 포함한 4개의 트랜스포머 기반 모델을 제안한다. 서울시 지하철 역사의 대합실을 대상으로 한 시간 후의 미세먼지 농도 예측실험을 수행한 결과, 트랜스포머 기반 모델들의 성능이 기존의 ARIMA, LSTM, Seq2Seq 모델들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 트랜스포머 기반 모델 중에서는 시공간 트랜스포머의 성능이 가장 우수하였다. 데이터 기반의 예측을 통하여 운영되는 스마트 공기질 관리 시스템은 미세먼지 예측의 정확도가 향상될수록 더욱더 효과적이고 에너지 효율적으로 운영될 수 있다. 본 연구 결과는 스마트 공기질 관리 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 벤처혁신연구
• /
• 제3권2호
• /
• pp.111-128
• /
• 2020

기업의 글로벌화 과정에서 제3자 물류서비스(Third Party Logistics Provider, 3PL) 이용이 강화되고 있다. 이에 본 연구의 목적은 3PL기업이 제공하는 물류정보시스템의 효과성을 검정하기 위한 연구이다. 이를 위해 3PL 물류정보 시스템의 특성이 화주기업의 공급사슬성과 즉, 물류성과, 고객성과, 조직성과에 미치는 영향과 화주기업의 3PL 기업에 대한 충성도 즉 3PL 기업성과 간의 관계를 검정하고자 한다. 아울러 화주기업과 3PL기업간의 장기관계지향성이 화주기업의 공급사슬관리와 3PL기업성과간의 관계에서 조절역할을 하는지를 검정하여 3PL기업에 전략적 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 연구의 가설검정을 위해 화주기업을 대상으로 총 205부의 데이터 수집하여 분석에 사용하였으며 SPSS 24.0과 AMOS 21.0 통계프로그램을 활용하여 분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 3PL물류정보시스템의 정확성, 적시성, 유용성은 모두 화주기업의 공급사슬성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 3PL물류정보시스템의 정확성, 적시성, 유용성은 모두 3PL기업성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 화주기업의 공급사슬성과는 3PL기업성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 끝으로, 장기관계지향성은 화주기업 공급사슬성과와 3PL기업성과 간의 관계에서 조절영향을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 3PL물류기업의 물류정보시스템을 통한 경쟁우위확보를 위해 학술적 및 실무적 시사점의 제공을 목적으로 한다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
• /
• 제6권1호
• /
• pp.56-64
• /
• 1995

오늘날 우리사회가 맞고 있는 가치관의 변화, 도덕성의 불괴와 더불어 가정폭력은 중대한 사회문제로 대두되고 있는 실정이다. 흔히 문제가 되는 가정 폭력으로는 배우자학대, 아동학대, 노인학대, 근친상간등을 들수있는데 특히 근친상간은 그 문제의 은폐성으로 인하여 정확한 발생빈도조차 파악되지 않고 있다는점이 그 심각성을 더해주고 있다. 그러나 아동에 대한 성적학대의 한 형태인 근친상간이 높은 빈도로 발생하고 있다는 사실은 여러문헌을 통하여 간접적으로 알려진 사실이다. 근친상간은 매우 역기능적인 가족관계에서 유발되며 이러한 환경에서 성장한 자녀가 성인이 된후 그들의 자녀를 성적으로 학대하는 경향이 높다는 악순환성에서 그 심각성을 엿볼수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 근친상간 경험청소년의 성격적특성, 근친상간 발생 가정내 가족원의 성격적특성과 정신병력 유무 및 근친상간발생 가정의 가족역동을 알아보기 위함이다. 연구방법은 설문지와 면담을 통한 측정조사연구로써 조사대상자는 중학교 1학년에서 고등학교 3학년까지 재학중인 학생청소년 1,237명과 소년원, 분류심사원에 재원중인 비행분류심사원, 범죄 청소년 601명중 불충분한 응답자 142명을 제외한 1,696명을 대상으로 하였다. 조사결과 전체 연구대상자중 근친상간경험비율은 3.7%였으며 근친상간유형별로는 형제-자매간 근친상간유형이 1.6%로 가장 높았다. 근친상간경험 청소년의 성격특성은 근친상간비경험 청소년에 비해 미숙하고, 융통서이 적으며, 의사표현력의 결여, 충동적, 학업성적의 저조와 긴장, 불안 및 의존적 성향을 보여주었으며 가족원중에도 우울증환자, 알코올중독자, 정신병력자 및 범법행위자등이 많았다. 또한 근친상간발생 가정의 가족역동은 근친상간이 발생하지 않은 가정의 가족역동에 비해 매우 역기능적이었음을 알수 있었다. 즉 근친상간 발생 가정의 가정분위기는 매우 불안정하였으며, 자녀에 대한 부모의 거부적 태도, 가족원간의 불화, 원만하지 않은 부부관계등을 보여주었다.로 나타났으며, 특히 LNNB-C의 지적 과정 척도(C11)와 FSIQ간에 가장 높은 부적 상관을 보여주었다. 이러한 절과들은 모두 뇌손상을 진단하는 신경심리 검사로서 한국판 LNNB-C의 타당도 및 진단 변별력이 우수함을 입증해주는 결과라 할 수 있다.形 父母平定尺度)(CAPRS), 아동행동조사표(兒童行動調査表) 및 연속과제수행(連續課題遂行)에서 호전을 보였고, 투여 2개월후에서도 같은 양상의 호전을 보였으며, 또한 아동행동조사표(兒童行動調査表)에서 외향성(外向性)은 물론 소통불능(疏通不能)${\cdot}$사회적위축(社會的萎縮)${\cdot}$과잉행동(過剩行動)${\cdot}$공격성(攻擊性)${\cdot}$비행요인(非行要因)에서도 호전양상을 보였다. 이와같은 결과는 이 두 약물이 모두 주의력(注意力)과 인지기능(認知機能)을 증진시키기는 하였으나, 보다 뚜렷한 변화는 methylphenidate 투여후에 볼 수 있었다. 특히 methylphenidate투여후 연속과제수행(連續課題遂行)에서 민감도(敏感度)와 반응오류수(反應誤謬數)의 호전이 있었으나 반응기준(反應基準)에는 변화가 없었다는 소견, 그리고 단기기억수행(短期記憶遂行)에서의 호전과 '같은 그림 찾기' 검사의 오류수(誤謬數)에서 변화가 없었다는 소견은 methylphenidate가 훈기요인(勳機要因)의 호전에 의한 이차적인 변화에 의한 것이 아니라 주의집중력(注意集中力)에 직접적으로 효과를 나타내는 것으로 해석할 수 있었다. 또한 이같은 소견으로 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애환아(過剩運動障碍患兒)에서의 충동성(衝動性)은 이 장애의 중심증상이 아니거나, 이들 약물투여에 의해 호전되지 않거나, 호전의 측정에 문제가 있을 수도 있겠다. 마지막으로 주의력결핍(注意力缺乏)${\cdot}$과잉운동장애(過剩運動障碍)에서 과잉행동(過剩行動)과

• 지능정보연구
• /
• 제23권2호
• /
• pp.107-122
• /
• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.