• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.53-77
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• 2015

국내 모바일 커머스 시장은 현재 소셜커머스가 이용자 수 측면에서 오픈마켓을 압도하고 있는 상황이다. 산업계에서는 모바일 시장에서 소셜커머스의 성장에 대해 빠른 모바일 시장진입, 큐레이션 모델 등을 주요 성공요인으로 제시하고 있지만, 이에 대한 학계의 실증적인 연구 및 분석은 아직 미미한 상황이다. 본 연구에서는 사용자 리뷰를 바탕으로 모바일 소셜커머스와 오픈마켓의 사용자 이용경험을 비교 분석하는 탐험적인 연구를 수행하였다. 먼저 본 연구는 구글 플레이에 등록된 국내 소셜커머스 주요 3개 업체와 오픈마켓 주요 3개 업체의 모바일 앱 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 LDA 토픽모델링을 통해 1만여건에 달하는 모바일 소셜커머스와 오픈마켓 사용자 리뷰를 지각된 유용성과 지각된 편리성 토픽으로 분류한 뒤 감정분석과 동시출현단어분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 국내 모바일 커머스 상에서 오픈마켓 이용자들에 비해 소셜커머스 이용자들이 서비스와 이용편리성 측면에서 더 긍정적인 경험을 하고 있음을 증명하였다. 소셜커머스는 '배송', '쿠폰', '할인'을 중심으로 서비스 측면에서 이용자들에게 긍정적인 이용경험을 이끌어내고 있는 반면, 오픈마켓의 경우 '로그인 안됨', '상세보기 불편', '멈춤'과 같은 기술적 문제 및 불편으로 인한 이용자 불만이 높았다. 이와 같이 본 연구는 사용자 리뷰를 통해 서비스 이용경험을 효과적으로 비교 분석할 수 있는 탐험적인 실증연구법을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 LDA 토픽모델링과 기술수용모형을 통해 사용자 리뷰를 서비스와 기술 토픽으로 분류하여 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 향후 소셜커머스와 오픈마켓의 경쟁 및 벤치마킹 전략에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.111-126
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• 2017

연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

• 통상정보연구
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• 제10권4호
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• pp.457-491
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• 2008

무대장치 및 특수조명서비스 수출시장은 대기업들로서는 관심이 소홀한 틈새시장이 될 수 있다는 점에서 중소기업에게는 유리하다는 측면이 있다. 현실적으로 글로벌 대기업들은 대형 건설 프로젝트에 관심을 집중하는 성향이었으므로 중소형 규모로 시행되는 무대장치 및 특수조명서비스 공사의 경우는 중소기업에 적합할 수 있다는 것이다. 그러나 문제는 해외의 광활한 시장에 중소기업이 뛰어들어 제조-서비스 연계형 수출을 실행할 수 있는 능력이 있는지 그 여부에 있으며, 실제 이러한 수출경험은 거의 축적되어 있지 않다는 점이 우려스러운 것이다. 한국경제의 특성상 글로벌 틈새시장 하나라도 긴요하지 않을 수 없는 것이 현실이므로 무대장치 및 특수조명서비스의 결합형 수출프로세스에 대한 지원제도 구축이 시급한 이유가 바로 여기에 있는 것이다. 본 연구는 지금까지 국내시장에 주력하고 있는 무대장치 및 특수조명서비스 관련 산업에 대하여 수출상품화의 필요성을 강조하고 우리나라의 제조업 위기를 보완할 수 있는 성장동력화의 가능성을 분석해 보았다. 현재는 한국의 수출산업이 나아가야 할 글로벌 틈새시장으로만 보이지만 소득증가에 따른 문화산업의 발전가능성이 예견되고 있으므로 이 분야의 관련 산업들은 향후 더욱 성장할 것으로 판단된다. 한국의 플랜트 수출이 현재 활황기에 있는 사례를 면밀히 분석하여, 중소기업의 해외진출 업종으로 적합한 무대장치 및 특수조명서비스를 틈새시장에서 출발하여 주력시장으로 성장시킬 수 있 도록 교훈을 얻고 제조-서비스 연계형 수출모델을 구상하여 해외진출을 추진할 필요가 있다. 이와 같은 한국경제 및 수출환경의 배경에서 본 연구는 제조-서비스 연계형 수출상품화 모델을 개발함으로써 한국수출의 한계를 극복하는 데에 도용을 줄 수 있는 대안을 모색하고자 시도되었다. 그 동안 극소수의 해외진출 중소기업이 있었으나 글로벌 시장에의 적응력 부족 및 문화적 차이의 숙지 미흡 등 이 분야의 수출산업화 경험부족으로 실패한 사례가 있다. 그러나 점점 가시화되고 있는 한국 제조업의 한계를 방치할 수는 없으므로 보완책을 마련하는 일이 시급하며, 그 대안적 역할을 수행할 수 있는 분야로 서비스수출을 제안할 수 있다. 본 연구의 결과 무대장치 및 특수조명서비스 분야의 제조-서비스 연계형 수출 모델은 마래 성장가능성이 높은 분야로 예상될뿐더러 제조부문 및 서비스부문의 시너지 효과를 기대할 수 있다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 실행전략의 골격은 제조 및 서비스 산업의 두 축을 결합, 복합, 융합함으로써 다양한 수출상품을 파생시켜 나갈 수 있다는 강점을 기대할 수 있다는 점도 동 부문의 연계형 수출모델의 성공가능성을 높여주고 있다. 본 연구의 결과는 동 부문에 관련된 산업의 해외시장 진출 기회를 적극적으로 모색할 수 있도록 동기부여의 효과를 제공할 것으로 기대된다. 또한 글로벌 틈새시장의 해외진출을 가속화시킬 계기마련과 아울러 이 분야의 수출진흥을 위한 정책적 제도마련의 기회도 될 것으로 확신한다 또한 연구의 진행 방법과 관련하여 본 과제의 수행으로 산학협력 관계를 긍정적으로 이해하고 이를 활성화시킬 수 있는 계기가 될 수 있음을 확신한다.

• 한국기록관리학회지
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• 제2권2호
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• pp.1-38
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• 2002

이 연구는 기록물관리법의 제정과 관련하여 한국의 공공기관 및 기록관리학계 그 실무단체들의 기록관리 활동현황과 그 발전방향에 대하여, '1)정부기관 기록관리의 활동현황과 발전방향, 2)민간차원 기록관리의 활동현황과 발전방향'으로 2구분하고, 이를 각각 고찰한 것이다. 그 결과, 1) <정부기록보존소>는 국가 중앙기록물관리기관의 기능과 사명을 완수하기 위하여, <정부기록보존소>가 현재 추진하고 있는 전문서고의 신축 문제와, 이 신축서고에 국가의 상징시설로서의 <대통령기록관>을 입주시키는 문제, 향후 <정부기록보존소>의 위상(位相) 정립 문제를 가장 중점적(重點的)으로 완결(完結)하여야 할 것을 논술하였다. 그러기 위하여 현재의 <정부기록보존소>는, 이 기관이 장차 국가 중앙기록물관리기관으로서 장관급 또는 최소한 차관급 이상(以上)이 관장(管掌)하는 청(廳)단위 이상의 독립국가기관 예컨데 <국가기록관리청(國家記錄管理廳)> 등의 명칭으로 그 위상이 제고(提高)되도록 조처(措處)하여야 할 것임을 주장하였다. 그리하여 이 기관이 대통령 지속기구 등으로 편입되면서 그 업무의 독립성과 자율성이 보장되어야 하는 방안이 가장 바람직할 것임을 주장하였다. 2) <한국기록관리협회>는 1)종래의 기록매체인 종이기록물의 보존관리에 관한 문제, 2)컴퓨터를 비롯한 뉴미디어에 의한 기록물의 관리보존문제, 3)기록물 관리 보존의 시설 및 장비의 문제, 4)기록보존 관리의 전문인력 교육 양성 문제, 5)기록관리의 제도 및 정책의 문제 등의 방향으로 그 발전에 지속적으로 매진하여야 할 것이다. 이러한 점에서 <한국기록관리협회>는 그 개인회원과 기업체회원 등이 합심하여 우리나라 기록보존의 발전에 밑거름이 되어야 할 것임을 강조하였다. 3) <한국기록관리학회>가 주최한 3차에 걸친 국제학술대회의 의의와 그 실적에 대한 분석 등을 고찰하였다. <한국기록관리학회>는 '제1회 국제학술대회'에서 한 중 일 동양삼국의 기록관리활동의 현황을 파악하고 이에 기록관리학의 연구 및 교육과정 등 한국기록관리학이 나아가야 할 방향의 설정하였다. '제2회 국제학술대회'에서 "지식경영과 메터데이터의 활용"이라는 심포지움을 개최하여 지식기반정보사회에서 기록관리학과 문헌정보학의 소임과 역할을 다짐하였다. '제3회 국제학술대회'에서는 미국을 위시한 독일과 네덜란드 등 서구(西歐)의 디지털(전자)기록물의 보존관리 등 세계적인 첨단 기록관리학의 발전동향을 우선적으로 소개 파악하기 위하여 전자기록물의 관리 보존에 관하여 중점적으로 고찰하였다. 아울러 동양 삼국 기록관리학 미래의 발전방향을 조명(照明)하였다. 그리하여 <한국기록관리학회>는 장차 한국기록관리학의 발전과 관련한 여러 이론적 연구와 그 실무활동에 대한 근거를 꾸준하게 제시하여 주어야 함과, 우수한 기록관리 전문인력을 배출할 수 있는 합리적인 교육과정 등을 연구 제시하여야 함도 파악하였다. 4) 한국기록관리학회지 수록논문의 분석에서는, 기록관리학의 각 영역을 6구분하고, 학회지에 수록된 논문들을 분석하였다. 그 결과, 특기할만한 사항으로는 (1)'기록관리학의 제도와 정책'에서 차후 <지방기록보존소> 및 <자료관> 설립과 관련한 연구가 필요함을 파악하였다. 본 분석에서는 이들 <자료관>등을 설립할 때에는 그 지방의 역사와 특성을 고려하여 가장 강점(强點)이 있는 주제의 기록물들을 특성화(特性化)시키는 방안이 가장 바람직할 것임을 주장하였다. (2)'기록관리학 전문 교과과정 및 인력제도'에서, 석사학위 이상의 기록물관리 전문요원은 기록관리의 현장에서 차후 관리직으로 나아가야 함을 지적하고, 오히려 기록관리학 학부를 졸업하고 기록물관리 현장에서 직접 그 업무를 수행할 수 있는 실무전공자가 절실하게 요구되는 현실임을 주장하였다. 따라서 문헌정보학전공을 개설하고 있는 대학교에서 기록관리학전공을 신설하고, 이에 따라 기록관리학 학사를 배출함으로써 이 분야의 국가적인 수요에 부응할 필요가 절실함을 주장하였다. 또한 기록관리전문요원의 자격은 완화되어야 함을 주장하였다.

• 농업과학연구
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• 제4권2호
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• pp.254-282
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• 1977

벼의 생육(生育) 및 수량(收量)에 관(關)한 주요양적형질(主要量的形質)의 유전(遺傳)에 관(關)한 정보(情報)를 얻고져 1974년(年) 농백(農白), 통일(統一), 팔굉(八紘), 만경(萬頃), 금남풍(金南風)을 교배친(交配親)으로 전조합(全組合) 이면교배(二面交配)를 실시(實施)하여 $F_1$종자(種子)를 얻었으며 1975년(年) 이들 $F_1$ 및 교배친(交配親) 품종(品種)을 재배(栽培)하여 여러 형질(形質)을 조사(調査)하고 그 결과(結果)를 Griffing 및 Hayman의 방법(方法)에 따라 유전분석(遺傳分析)을 하였던 바 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 통일(統一)을 교배친(交配親)으로 한 조합(組合)에서는 출수기(出穗期)가 늦어지는 쪽이 우성(優性)이었고 출수기(出穗期)가 늦어지는 방향(方向)으로 각(各) 조합(組合)에서 모두 높은 Heterosis를 나타내었던 바 높은 우성효과(優性效果)와 비대립유전자간(非對立遺傳子間)의 교호작용(交互作用)도 인정(認定)되었는데 통일(統一)을 제외(除外)한 품종(品種)을 양친(兩親)으로 한 조합(組合)에서는 출수기(出穗期)가 빠른 쪽이 우성(優性)이었고 상가적효과(相加的效果)가 우성효과(優性效果)에 비(比)해 현저(顯著)히 큰 부분우성(部分優性)을 나타내었으며 비대립유전자간(非對立遺傳子間)의 교호작용(交互作用)도 인정(認定)되지 않았다. 2. 통일(統一)을 교배친(交配親)으로 한 조합(組合)에서는 장간(長稈)쪽으로 높은 Heterosis율(率)을 나타내었으며 간장(稈長)이 긴 것이 짧은 것에 비(比)해 우성(優性)이었고 상가적효과(相加的效果)에 비(比)해 우성효과(優性效果)가 매우 커서 초월우성(超越優性)을 나타내었으며 협의(狹意)의 유전력(遺傳力)은 아주 낮았다. 그리고 교배조합(交配組合)에 따라 모본효과(母本效果)와 정역효과(正逆效果)가 현저(顯著)하였다. 3. 이삭의 추출도(抽出度)는 모든 조합(組合)에서 양친(兩親)의 평균(平均)보다 약간 길었으며 추출도(抽出度)가 길어지는 방향(方向)으로 부분우성(部分優性)을 나타내고 있었다. 우성효과(優性效果)에 비(比)해 상가적작용(相加的作用)이 현저(顯著)히 컷고 광의(廣意) 및 협의(狹意)의 유전력(遺傳力)도 모두 높았다. 추출도(抽出度)에서도 간장(稈長)에서와 같이 모본효과(母本效果)와 정역효과(正逆效果)가 유의(有意)하였다. 4. 지엽각(止葉角)은 대체로 예각(銳角)의 방향(方向)이 우성(優性)이었으나 팔굉(八紘)에서만은 교배조합(交配組合)에 따라 예각(銳角)과 둔각(鈍角)의 두 가지 상반(相反)되는 방향(方向)으로 Heterosis를 보였다. 우성효과(優性效果)가 상가적효과(相加的效果)보다 약간 높았는데 지엽각(止葉角)의 유전(遺傳)에는 교배조합(交配組合)에 따라 비대립유전자간(非對立遺傳子間)의 교호작용(交互作用)도 상당히 크게 작용(作用)한 것으로 보여진다. 5. 지엽장(止葉長)과 지엽폭(止葉幅)에서는 모두 이들이 증가(增加)되는 방향(方向)이 우성(優性)이었으나 Heterosis의 정도(程度)는 교배조합(交配組合)에 따라 각각 다르게 나타났다. 지엽장(止葉長)의 유전(遺傳)에서는 상가적효과(相加的效果)에 비(比)해 아주 높은 우성효과(優性效果)를 보여 초월우성(超越優性)이 인정(認定)되었던 반면(反面) 지엽폭(止葉幅)에서는 우성효과(優性效果)는 적었고 상가적효과(相加的效果)가 매우 크게 나타나 부분우성(部分優性)을 보였으며 광의(廣意) 및 협의(狹意)의 유전력(遺傳力)이 모두 높았다. 그리고 지엽장(止葉長), 지엽폭(止葉幅) 및 지엽각(止葉角)에서는 모두 모본효과(母本效果)나 정역효과(正逆效果)는 인정(認定)되지 않았다. 6. 통일(統一)을 한쪽친(親)으로 하는 조합(組合)의 수장(穗長)은 모두 양친(兩親)에 비(比)해 현저(顯著)히 길었으나 그 외의 조합(組合)에서는 $F_1$의 수장(穗長)이 양친(兩親)의 평균치(平均値)와 비슷하였고 수장(穗長)의 유전(遺傳)에는 상가적(相加的) 효과(效果)보다 우성효과(優性效果)가 크게 작용(作用)하였으며 수장(穗長)이 길어지는 방향(方向)이 우성(優性)이었고 협의(狹意)의 유전력(遺傳力)은 아주 낮았다. 7. 수수(穗數)가 많은 것이 적은 것에 대(對)해 우성(優性)이었으며 $F_1$의 Heterosis 정도(程度)는 교배조합(交配組合)에 따라 각각상이(各各相異)하였다. 수수(穗數)의 유전(遺傳)에는 우성효과(優性效果)가 상가적효과(相加的效果)보다 약간 크게 작용(作用)하고 있어 완전우성(完全優性)에 가까우며 모본효과(母本效果)와 정역효모(正逆效母)에 유의성(有意性)이 인정(認定)되었다. 8. 수당입수(穗當粒數)는 교배조합(交配組合)에 따라 각각(各各) 정부(正負)의 상반(相反)되는 방향(方向)으로 Heterosis가 나타났으며 Heterosis의 정도(程度)도 조합(組合)에 따라 상이(相異)하였다. 평균(平均) 우성방향(優性方向)은 수당입수(穗當粒數)가 증가(增加)되는 쪽이었으나 조합(組合)에 따라 우성(優性)의 방향(方向)은 수당입수(穗當粒數)가 증가(增加)되는 경우와 감소(減少)되는 경우를 동시(同時)에 인정(認定)할 수 있었다. 수당입수(穗當粒數)의 유전(遺傳)에는 우성효과(優性效果)가 아주 크게 나타났으며 비대립유전자(非對立遺傳子)의 교호작용(交互作用)도 인정(認定)되었다. 9. 등숙비율(登熟比率)은 조합(組合)에 따라 출수기(出穗期)의 지연(遲延)에 기인(基因)되는 등숙장해(登熟障害)와 기타 환경(環境)의 영향으로 그 유전양식(遺傳樣式)의 파악(把握)이 거의 불가능(不可能)하였으나 통일(統一)을 제외(除外)한 조합(組合)에서는 등숙비율(登熟比率)이 증가(增加)하는 방향(方向)의 우성효과(優性效果)가 인정(認定)되었다. 10. 천입중(千粒重)은 무거운 것이 가벼운 것에 대(對)해 우성(優性)이었고 우성(優性)의 정도(程度)는 상가적효과(相加的效果)가 우성효과(優性效果)에 비(比)해 현저(顯著)히 높아 부분우성(部分優性)을 나타내었다. 천입중(千粒重)은 광의(廣意) 및 협의(狹意)의 유전력(遺傳力)이 모두 높았으며 모본효과(母本效果)나 정역효과(正逆效果)는 인정(認定)되지 않았다. 11. 고중(藁重)은 통일(統一)을 한쪽 친(親)으로 하는 조합(組合)에서는 고중(藁重)이 무거워지는 방향(方向)으로 높은 Heterosis를 보였으나 그외(外)의 조합(組合)에서는 양친(兩親)의 평균(平均)보다 고중(藁重)이 감소(減少)되었고 조합(組合)에 따라 우성(優性)의 방향(方向)이 정부(正負)로 나타날 뿐 아니라 그 정도(程度)도 서로 다르며 비대립유전자간(非對立遺傳子間)의 교호작용(交互作用)도 현저(顯著)하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 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.

• 마케팅과학연구
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• 제20권2호
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• pp.188-198
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• 2010

此研究旨在考察负口碑(即NWOM)对在线行销的影响, 着重分析服务失败的描述以及通信服务商的意向是如何影响消费者对企业竞争力的评估, 对企业的态度, 以及积极的口碑行销和行为意向. 对通信说服力的研究着重于 "谁说了什么; 对谁;通过何渠道;有何影响(Chiu 2007)". 在此我们研究了电子网络发布, 尤其是 "什么" 的两个方面: 通信服务失败的等级以及个人发布的知觉意向. 电子负口碑看似正在毁掉产品或企业的声誉, 这也就不难理解为什么人们总对它带有偏见, 认为其不可靠. 根据归因理论, 人们总会寻求事件的原因, 尤其是那些消极的意外的事件(Weiner 2006). Hennig-Thurau和Walsh (2003)提出 "既然读者的知识和对在线信息的作者信任度都很有限, 可以把电子口碑当做是表达-行为关系的有效调节. 此据此我们提出以下假设: 假设1. 在衡量(a)企业竞争力, (b)人们对企业的态度, (c)积极的口碑, 以及(d)行为意向时, 面临高等级服务失败电子负口碑的对象得分低于面临低等级服务失败电子负口碑的对象. 假设2. 在衡量(a)企业竞争力, (b)人们对企业的态度, (c)积极的口碑, 以及(d)行为意向时, 面临警告意向电子负口碑的对象得分低于面临报复意向电子负口碑的对象假设3. 在电子负口碑中, 服务失败的等级和知觉意向互相影响, 因此在衡量(a)企业竞争力, (b)人们对企业的态度, (c)积极的口碑, 以及(d)行为意向时, 警告意向的电子负口碑的平均反应值大于报复意向的电子负口碑. 主要研究包括一个2 (服务失败的严重性) x 2(警告意向VS报复意向的负口碑)的析因实验. 将通过模拟的在线网络发布信息刺激在线对象. 这一方案描述的服务失败是在传统的零售机构不接受礼物卡, 通过一家在线的研究公司从全国抽样. 共有113个对象参与此研究, 共分析了104份调查问卷. 研究对象认为该方案很现实, 92.3%对此反应强烈. 方案的运作相当令人满意, 所有的措施都经预先的测试验证, 各个项目也经分析证实可靠并有效. 多变量方差分析结果显示多变量间无明显的互相影响, 因此我们只研究主要影响-后倾向和服务失败的严重性. 后倾向主要影响对企业的态度, 积极的口碑和行为意向. 服务失败的严重性主要影响4个因变量: 企业的竞争力, 对企业的态度, 积极的口碑和行为意向. 需特别指出的是, 当电子负口碑描述为严重的服务失败时, 企业的竞争力低于电子负口碑描述为较轻的服务失败时. 当电子负口碑描述为严重的服务失败时, 对企业的态度差于电子负口碑描述为较轻的服务失败时. 当电子负口碑描述为严重的服务失败时, 企业的口碑差于电子负口碑描述为较轻的服务失败时. 当电子负口碑描述为严重的服务失败时, 行为意向低于电子负口碑描述为较轻的服务失败时. 因此, 假设1中的abcd都得到了支持. 另外, 衡量对企业的态度时, 警告意向的电子负口碑得分低于报复意向的电子负口碑. 衡量企业的口碑时, 警告意向的电子负口碑得分低于报复意向的电子负口碑. 衡量行为意向时, 警告意向的电子负口碑得分低于报复意向的电子负口碑. 因此与假设2中的a项不符, 尽管结果指向的是假设方向. 除此之外, 在假设的三个变量中, 后倾向对服务失败的严重性无明显的多变量或单变量影响. 因此, 假设3被推翻. 此研究有研究和管理的双重蕴涵, 如之前的研究一样, 此研究结果证实了服务失败的严重性影响消费者知觉, 态度, 积极的口碑以及行为意向(Weun et al. 2004). 关于进一步的相关性, 在线内容证实了该反应, 这意味着企业需要努力进行服务补救. 至于电子负口碑的知觉意向, 如之前的研究一样, 此研究结果意味着读者对原始资料的意向影响其对知觉, 态度, 积极口碑和行为意向的作用大小. 对管理者的蕴涵在于, 当消费者发现在线交流可靠且有影响力时, 不是所有的交流都同等重要. 电子口碑的好处在于它可以监测潜在的问题并提供纠正的可能性, 即使有潜在的危害.