• 지능정보연구
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• 제2권2호
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• pp.43-54
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• 1996

Financial markets are operating 24 hours a day throughout the world and interrelated in increasingly complex ways. Telecommunications and computer networks tie together markets in the from of electronic entities. Financial practitioners are inundated with an ever larger stream of data, produced by the rise of sophisticated database technologies, on the rising number of market instruments. As conventional analytic techniques reach their limit in recognizing data patterns, financial firms and institutions find neural network techniques to solve this complex task. Neural networks have found an important niche in financial a, pp.ications. We a, pp.y neural networks to Standard and Poor's (S&P) 500 stock index futures trading to predict the futures marker behavior. The results through experiments with a commercial neural, network software do su, pp.rt future use of neural networks in S&P 500 stock index futures trading.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제6권1호
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• pp.107-120
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• 2010

The Internet has been growing at unprecedented rates. The problem of an address shortage could act as a barrier on this growth. In principle, a new Internet standard, IPv6 solves the problem of the address shortage because it has a very large address space. But IPv6 is not yet compatible with the IPv4 and during the IPv4-to-IPv6 transition period IPv4 address will continue to be in demand. Thus for quite some time, the problem of IP address shortage will persist. To solve the problem, we propose the mechanism of secure IP address trading. This mechanism is based on the Resource PKI (RPKI). The RPKI is the working item of IETF. This proposed mechanism maximizes the trust of IP address trading using RPKI.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권3호
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• pp.363-369
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• 2024

In this paper, we develope a LOB(Limit Order Book) analyzing tool for an automated trading system, which features real-time and offline analysis of LOB data in conjunction with execution data. The 10-tier LOB data analyzer developed in this paper, which contains ask/bid prices and the execution data, receivs transaction requests in real-time from the Kiwoom Open API+ server. In the OnReceiveTrData event, the transaction data from the server is received and processed. The real-time data, triggered by the transaction, is received and processed in the OnReceiveRealData event. These two types of data are stored in a database and replayed in the same way as if it were a real-time situation in simulation mode. The LOB data are selectively read and analyzed in a necessary time points. The tool provides various features such as bar chart analysis and pattern analysis of the total shares on the bid side and ask side, which are used to develop a tool to accurately determine the timing of stock trading.

• 경영정보학연구
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• 제18권2호
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• pp.23-38
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• 2016

지금까지 수행된 연구들은 온라인 주식게시판 정보가 주식시장 활동에 미치는 영향의 유무만을 보이는 것에 초점을 맞추었으며, 온라인 주식게시판 정보가 주식투자자에게 매수 의도를 갖도록 하는지, 혹은 매도 의도를 갖도록 하는지에 대해서 연구되지 않았다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인 주식게시판 정보가 주로 주식투자자의 어떠한 거래행태를 불러일으키는지 확인하는 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여, 온라인 주식게시판 정보로서 주식 게시물 수를 온라인 구전활동 정도로 보았으며, 매수 및 매도 거래행태로서 주문불균형을 주식투자자의 거래방향성으로 보았다. 그리고 이를 기반으로 온라인 주식게시판의 장내 및 장외 주식게시물 수와 주문불균형 간의 상관관계를 확인하였다. 실증분석을 위하여, KOSPI에 상장된 40개 주식종목에 대한 온라인 주식시판으로부터 3개월 동안의 전체 게시물 46,077개를 수집하였고, 코스콤 데이터베이스로부터 해당 주식 종목에 대한 매수 및 매도 주도거래 데이터를 수집하여 절대 거래횟수 주문불균형 데이터를 설정하였다. 수집한 모든 데이터는 종목 및 시간에 따른 균형 패널데이터(balanced panel data)로 구성하였고, 패널 벡터자기 회귀 분석을 수행하였다. 본 연구의 분석결과를 살펴보면, 온라인 주식게시판의 1, 2일 전(t-1, t-2) 장내 게시물 수는 당일 주문불균형에 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 온라인 주식게시판의 1일 전(t-1) 장외 게시물 수는 당일 주문불균형에 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 온라인 주식게시판 정보는 주식투자자에게 주로 주식매수 결정에 영향을 미치는 것으로 보여 졌으며, 온라인 주식게시판 정보는 주로 해당 주식을 매수하도록 하는 감성(strong buy or buy sentiment)의 속성을 가진 것으로 추정되었다. 이러한 실증분석 결과를 바탕으로 정보시스템 및 재무행태학 부문의 학술적, 실무적 기여점을 제시한다.

• 정보학연구
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• 제7권2호
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• pp.77-92
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• 2004

전자무역은 종래의 서류거래 대신 EDI나 인터넷 등 컴퓨터 네트워크를 이용하여 전자적 데이터 메시지를 송수신하여 종래의 무역거래방식에 컴퓨터와 정보통신기술을 결합시킨 새로운 형태의 무역거래를 말한다. 따라서, 본고에서는 무역결제 및 무역운송을 중심으로 무역거래의 전자화 현황을 살펴본 향후 전자무역의 활성화 방안을 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2658-2663
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• 2014

증권 시스템의 저지연(Low Latency)을 최소화하고 처리 속도 향상을 위해 다양한 기술(Socket Direct Protocol, TCP/IP Offload Engine)이 도입되고 있다. 그러나 고가의 네트워크 장비 지원으로는 속도 개선에 한계가 있으며, 도입 효과 또한 낮은 것이 현실이다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 주식 체결 시스템의 저지연 극복을 위한 SPT(Safe Proper Time) 전송 방식을 제안한다. 이 제안 기법은 커널에 대한 이해를 기반으로 CPU 오버헤드를 줄이기 위해 CPI(Cycle Per Instruction)를 최소화하고, 데이터 전송의 적시성을 만족하는 전송 방식이다.

• 한국의류학회지
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• 제29권3_4호
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• pp.511-522
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• 2005

The purpose of this study is to analyze the organization of trading area and fashion trend in Gumi based on the observation of fashion brand stores which had been undertaken on a regular basis from July 2001 through July 2004. Gumi has over 1,000 stores located in main trading streets, about $25\%$ of which was fashion retail stores. In July 2004, $64.6\%$ of them was selling branded products, and the number of unisex casual wear stores was the greatest, followed by women's casual wear stores, sportswear stores, and children's wear stores. On the main streets of Gumi, casual attires as well as casual wear stores can be easily observed because the population of eumi is young compared to that of other regions. Among casual wear brands, especially sensory, or trendy casual wear brands such like BNX, A6, Coax, Koolhaas, EXR, and Smex came into Gumi area in large numbers since fall of 2002. From the observation data, dynamic and systemic effects of economic state, population, seasonal elements, product characteristics, etc. on the organizations of trading area were identified.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권2호
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• pp.1-14
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• 2015

본 논문에서는 인터넷 검색 추세와 주식시장 사이에 어떤 관계가 있는지를 알아보고자 한다. 관심 기업의 정보를 얻기 위하여 투자자가 인터넷 검색엔진을 활용하고 이것이 실제 투자로 이어질 수 있다는 가정에서, 기업에 대한 검색량의 변화가 해당 기업의 주가 및 거래량 변동과 어떤 관계성이 있는지를 실제 데이터를 통해 분석하였다. 검색량의 변화를 기초로 한 검색트렌드 투자전략을 대기업 그룹과 중소기업 그룹에 적용하여, 두 그룹의 수익률 등락과 주식거래량에 대한 상관관계를 분석하였다. 7년(2007년~2013년)간의 데이터를 기초로 KOSPI와 KOSDAQ 모두에서 검색트렌드 투자전략이 시장의 평균 수익률 이상을 실현하고, 대기업보다는 중소기업에서 더 투자효과가 높다는 결과를 얻었다. 검색량과 주식거래량의 관계 또한 대기업보다는 중소기업이 더 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권3호
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• pp.83-91
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• 2017

Climate change has been identified as one with the greatest challenges facing nations, government, business and over future decades. Activities to reduce greenhouse gas emissions by the Kyoto Protocol, the international community has been in progress. Korea also has introduced the Emission trading system to reduce greenhouse emission from the supervision of the government. Greenhouse gases emissions quantity should be internationally recognized. Mutual Recognition Arrangement should be recognized as the same greenhouse gas emission. International recognition of domestic verification body of international mutual recognition is required. Efforts are needed to secure the equivalence between the emission rights through direct cooperation with the relative nation accreditation body. Early entry into the IAF/PAC GHG MLA is essential for demonstrating equivalence between greenhouse gas emissions. Emissions trading will also require connection to the EU ETS, California, USA, and Tokyo, Japan to link Emissions trading. In the case of establishing accreditation standards and accreditation criteria, it will be necessary to distinguish between the domestic Energy Target Management System and the Emission Trading System. Independent greenhouse gases verification bodies should be established to meet the requirements of IAF and PAC. It is necessary to revise the qualification criteria for the verification of the greenhouse gas verification body according to international standards requirements. It is necessary to support the role of accreditation bodies of domestic greenhouse gas verification bodies. It is required to join international organizations of international mutual recognition of international trade and the need for pilot projects to link greenhouse gas emissions. The core link to our emission trading system is called EU-ETS, and we will need to join the IAF/PAC GHG MLA GHG. The International Mutual Recognition Agreement (IAF) is expected to allow international interoperability of GHG emissions verification between EA and the PAC. By signing a PAC GHG MLA, it will need to be prepared to prepare for the pilot project to link the emission trading system.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.207-212
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• 2004

본 논문은 주식 매매 시스템을 위한 강화 학습 구조를 제시한다. 매매 시스템에 사용되는 매개변수들은 Q-학습 알고리즘에 의하여 최적화되고, 인공 신경망이 값의 근사치를 구하기 위하여 활용된다 이 구조에서는 서로 유기적으로 협업하는 다중 에이전트를 이용하여 전역적인 추세 예측과 부분적인 매매 전략을 통합하여 개선된 매매 성능을 가능하게 한다. 에이전트들은 서로 통신하여 훈련 에피소드와 학습된 정책을 서로 공유하는데, 이 때 전통적인 Q-학습의 모든 골격을 유지한다. 실험을 통하여, KOSPI 200에서는 제안된 구조에 기반 한 매매 시스템을 통하여 시장 평균 수익률을 상회하며 동시에 상당한 이익을 창출하는 것을 확인하였다. 게다가 위험 관리의 측면에서도 본 시스템은 교사 학습(supervised teaming)에 의하여 훈련된 시스템에 비하여 더 뛰어난 성능을 보여주었다.