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토픽모델링을 활용한 국내 문헌정보학 연구동향 분석 (A Study on the Research Trends in Library & Information Science in Korea using Topic Modeling)

  • 박자현;송민
    • 정보관리학회지
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    • 제30권1호
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    • pp.7-32
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    • 2013
  • 본 연구는 국내 문헌정보학 분야의 연구동향을 규명하기 위하여 문헌정보학 주요 학술지인, 정보관리학회지, 한국문헌정보학회지, 한국도서관 정보학회지, 한국비블리아학회지의 1970년도부터 2012년도까지 발표 논문 초록을 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation)기반의 토픽 모델링 실험을 수행하였다. 그 결과를 종합하면 다음과 같다. 첫째, 토픽모델링 실험에서 도출된 연구주제를 문헌정보학 주제분류표와 비교 분석한 결과, '정보학'영역의 디지털도서관, 이용연구, 인터넷, 전문가시스템, 계량정보학, 자동화, 정보검색, 정보시스템, '도서관 서비스'영역의 정보서비스, 도서관 유형별 서비스, 이용자 교육/정보리터러시, 서비스 평가, '문헌정보학 기초'영역의 도서관과 사회, 전문성, '자료조직'영역의 분류, 편목, 메타데이터, '도서관 경영'영역의 도서관 평가, 장서개발/관리, '서지학'영역의 고서지, '도서관 체제'영역의 도서관 및 정보정책, '출판'영역의 도서/출판, '기록관리학'영역의 하위주제 등과 연결할 수 있었다. 또한 가장 많은 연구주제가 발견된 학문영역은 정보학과 도서관서비스로 나타났다. 둘째, 문헌정보학의 주요 연구주제에서 도서관 유형별 서비스 및 평가, 인터넷, 메타데이터의 연구주제는 상승세를 보였으나, 도서, 분류, 편목, 고서지에 관한 연구주제는 하강세를 보였다. 셋째, 학술지를 구분하여 비교 분석한 결과, 정보관리학회지는 도서관에 관한 연구주제보다 정보학에 관한 연구주제가 많이 출현하였고, 한국문헌정보학회지와 한국도서관 정보학회지, 한국비블리아학회지는 도서관에 관한 연구주제가 정보학에 관한 주제보다 많이 나타났다.

공급사슬 관리 구축전략에 관한 연구: LG전자 사례 중심으로 (A study of SCM strategic plan: Focusing on the case of LG electronics)

  • 이기원;이상윤
    • 유통과학연구
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    • 제9권3호
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    • pp.83-94
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    • 2011
  • 국내에서는 일부 대기업을 제외하고는 공급사슬 관리(SCM) 체제 구축에 매우 소극적이며, 중소기업들은 SCM관리의 개념조차 인식하고 있는 경우가 대 다수이다. 이는 공급망 비효율적 관리로 인한 국내 제조업체, 협력업체, 유통업체 및 물류업체들 재고관리 비용, 수요관리 비용 등 비 효율화를 초래하고 있으며, 나아가 국내 기업의 경쟁력 저하에도 큰 영향력을 미치고 있다. 그 이유는 공급사슬 관리(SCM) 태생적인 특징인 공급사슬 관리(SCM) 전체에 대한 정보 공유 및 프로세스 혁신과, 공급사슬 관리(SCM)가 갖는 광범위함 때문이라고도 할 수 가 있다. 이 논문은 성공적인 공급사슬 관리(SCM) 추진을 위한 공급사슬 관리(SCM) 관련 이론적 논의와 구축전략과 도입 및 성공사례를 연구 및 분석을 통하여 현상황에 대한 고찰과 개선방안에 대해서 제안해보고자 한다. 성공적인 공급사슬 관리(SCM) 추진을 위한 방안을 논의하기 위해서는 먼저 공급사슬 관리(SCM)에 대한 이론적 배경에 대한 고찰이 필요하다. 따라서 II장에서는 공급사슬 관리(SCM)에 대한 기본적인 개념과 필요성에 대해서 기술하고, III장에서는 현재 추진되고 있는 공급사슬 관리(SCM)에 대한 문제점에 대해서 기술할 것이다. 마지막으로IV, V장에서는 공급사슬 관리(SCM) 구축전략과 LG전자사례 및 결론을 기술할 것이다.

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법적지정 생태계교란생물의 사육 현황과 관리 개선 방안 - 리버쿠터와 중국줄무늬목거북을 중심으로 (Breeding Status and Management System Improvement of Pseudemys concinna and Mauremys sinensis Designated as Invasive Alien Turtles in South Korea)

  • 김필재;연수정;안현주;김수환;이효혜미
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제7권4호
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    • pp.388-395
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    • 2020
  • 외래생물은 경제 목적으로 수입되었으나, 최근에는 애완용으로 수입되는 사례가 증가하고 있다. 애완동물로 선호도가 높아진 리버쿠터와 중국줄무늬목거북은 2014년부터 사육개체수가 서서히 증가하다가 2017년에 180개체, 2019년에는 281개체를 기록하여 최대로 증가하였다. 그러나 수명이 긴 거북의 특성과 사육여건의 변화로 자연으로 버려진 개체가 발견되었다. 방출된 개체의 생태계위해성 평가를 통해 생물다양성법에 의해 생태계교란 생물로 지정되었다. 따라서 해당 거북 사육자가 계속 사육을 원할 경우 '생태계교란 생물 사육유예 허가 신청서'를 제출하여야 한다. 본 연구는 2020년 3월부터 9월까지 6개월간 접수된 신청서의 정보 (사육 시설의 적합성, 거북 개체수, 사육기간, 획득 방법, 사육자 지역 분포 현황 등)를 분석하고, 사육상태를 검토 결과를 제시하였다. 신청서는 총 614건이 접수되었으며, 사육자의 58%만이 적합한 사육상태를 조성한 것으로 평가되었기 때문에 사육자를 대상으로 동물복지 실현을 위해 적절한 사육 정보 제공과 생태계교란 예방을 위한 유기방지 교육이 필요한 것으로 사료된다. 또한, 신청서 내의 누락된 항목이 다수 발견된 점과 단발적인 신청에 따른 허가 방식으로 인한 문제 발생에 대비하여 대응방안을 만들고 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 판단된다.

온톨로지와 토픽모델링 기반 다차원 연계 지식맵 서비스 연구 (A Study on Ontology and Topic Modeling-based Multi-dimensional Knowledge Map Services)

  • 정한조
    • 지능정보연구
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    • 제21권4호
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    • pp.79-92
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    • 2015
  • 미래 핵심 가치 기술 발굴 및 탐색을 위해서는 범국가적인 국가R&D정보와 과학기술정보의 연계 융합이 필요하다. 본 논문에서는 국가R&D정보와 과학기술정보를 온톨로지와 토픽모델링을 사용하여 연계 융합하여 지식베이스를 구축한 방법론을 소개하고, 이를 기반으로 한 다차원 연계 지식맵 서비스를 소개한다. 국가R&D정보는 국가R&D과제와 참여인력, 해당 과제에 대한 성과 정보, 논문, 특허, 연구보고서 정보들을 포함한다. 과학기술정보는 논문, 특허, 동향 등의 과학기술연구에 대한 기술 문서를 일컫는다. 본 논문에서는 지식베이스에서의 지식 처리 및 관리의 효율성을 높이기 위해 Lightweight 온톨로지를 사용한다. Lightweight 온톨로지는 국가R&D과제 참여자와 성과정보, 과학기술정보를 과제-성과 관계, 문서-저자 관계, 저자-소속기관 관계 등의 단순한 연관관계를 이용하여 국가R&D정보와 과학기술정보를 융합한다. 이러한 단순한 연관관계만을 이용함으로써 지식 처리의 효율성을 높이고 온톨로지 구축 과정을 자동화한다. 보다 구체적인 Concept 레벨에서의 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 국가R&D정보와 과학기술정보 문서들의 토픽 주제어를 추출하고 각 문서 간 연관관계를 추출한다. 일반적인 Concept 레벨에서의 Fully-Specified 온톨로지를 구축하기 위해서는 거의 100% 수동으로 해야 하기 때문에, 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 연구에서는 이러한 수동적인 온톨로지 구축이 아닌 자동화된 온톨로지 구축을 위해 토픽모델링을 활용한다. 토픽모델링을 활용하여 온톨로지 구축에 필요한 문서와 토픽 키워드 간의 관계, 문서 간 의미 상 연관관계를 자동으로 추출한다. 마지막으로, 이와 같이 구축된 지식베이스의 트리플(Triple) 정보를 활용하여, 연구자들의 공동저자관계, 문서간의 공통주제어관계 등을 연구자, 주제어, 기관, 저널 등의 다차원 연관관계를 방사형 네트워크 형식을 이용하여 시각화한 지식맵 서비스들을 소개한다.

클라우드 환경에서 MongoDB 기반의 비정형 로그 처리 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of MongoDB-based Unstructured Log Processing System over Cloud Computing Environment)

  • 김명진;한승호;최운;이한구
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제14권6호
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    • pp.71-84
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    • 2013
  • 컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.

한국표준산업분류를 기준으로 한 문서의 자동 분류 모델에 관한 연구 (A Study on Automatic Classification Model of Documents Based on Korean Standard Industrial Classification)

  • 이재성;전승표;유형선
    • 지능정보연구
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    • 제24권3호
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    • pp.221-241
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    • 2018
  • 지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

텍스트 분석을 활용한 정보의 수요 공급 기반 뉴스 가치 평가 방안 (A Method for Evaluating News Value based on Supply and Demand of Information Using Text Analysis)

  • 이동훈;최호창;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제22권4호
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    • pp.45-67
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    • 2016
  • 최근 정보 유통의 주요 매체인 인터넷 뉴스와 SNS의 매체 간 특성 차이를 주목한 많은 연구가 있었음에도 불구하고, 양 매체의 차이를 정보의 수요 및 공급 관점에서 파악한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 일반적으로 새로운 정보는 언론사의 뉴스 기사를 통해 대중에게 노출되고, 대중은 이러한 기사에 대한 의견 또는 추가정보를 SNS를 통해 공유함으로써 해당 정보를 수용함과 동시에 확산시킨다. 이러한 측면에서 언론사가 뉴스를 제공하는 행위를 정보의 공급으로 파악할 수 있으며, 대중은 SNS를 통해 이에 대한 관심을 능동적으로 나타냄으로써 해당 정보에 대한 소비 수요를 표출하는 것으로 이해할 수 있다. 이는 상품 및 서비스의 가격이 수요와 공급의 관계에 의해 결정되는 것과 유사한 원리로, 정보의 가치를 정보 수요와 정보 공급의 관계에 기반을 두어 측정할 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 정보 공급의 대표 매체로 인터넷 뉴스 기사를, 정보 수요를 나타내는 대표 매체로 트위터를 선정하고, 특정 이슈에 대한 뉴스의 정보로서의 가치를 이와 관련된 트위터의 양으로 평가하는 뉴스가치지수(NVI, News Value Index)를 고안하여 제시한다. 구체적으로 제안 방법론은 각 이슈별로 NVI를 도출하고 이를 통해 시간의 흐름에 따른 정보 가치의 변화를 시각화하여 나타낸다. 또한 본 연구에서는 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 인터넷 뉴스 387,018건과 트윗 31,674,795건에 대한 실험을 수행하였다. 그 결과 대부분의 이슈가 전체 정보 시장의 평균 가치에 수렴하는 형태로 변화함을 알 수 있었으며, 꾸준히 평균 이상의 가치를 가지며 정보 시장을 장악하는 등 특이한 양상을 보이는 흥미로운 이슈도 존재함을 파악할 수 있었다.

조망 및 지형특성에 따른 경관고도 도출과 적용 방안 - 북한산 국립공원 인근의 최고고도지구를 중심으로 - (A Study on the Establishment and Application of Landscape Height Based on View and Topographical Features - Focusing on the Maximum Height Regulation District around Bukhan Mountain National Park -)

  • 장인영;신지훈;조우현;신영선;김언경;권윤구;임승빈
    • 한국조경학회지
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    • 제39권1호
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    • pp.35-45
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    • 2011
  • 서울의 도시경관은 경제성장과 함께 급속하게 성장하고 변화하였다. 서울시는 건축물 난립으로 인하여 경관이 훼손되는 것을 보호하기 위하여 고도지구를 지정하여 도시경관을 보전 관리하기 시작하였다. 도시경관을 보전하기 위한 최고고도지구 지정은 그 목적이 명확하고 규제가 단순하여 시행 및 관리가 용이하지만, 규제 높이에 대한 객관적인 근거가 부족하여 설득력이 부족하다. 또한 일률적인 규제로 인하여 획일적인 경관을 형성하고 재산권 제약 및 지역발전 저해 등으로 인하여 주민으로부터 민원을 발생시키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 많은 연구가 진행되고 있으나, 여전히 일률적인 기준에 의하여 규제되고 있어 보다 객관적이고 합리적인 경관고도 기준 도출이 필요하다. 따라서 본 연구는 국립공원의 자연경관을 보호하기 위한 목적으로 지정되어 있는 북한산 인근의 최고고도지구를 사례 대상지로 선정하여 자연경관의 훼손을 최소화하면서 인공경관과 자연경관이 조화를 이룰 수 있는 경관고도를 제시하고자 하였다. 이를 위하여 문헌조사를 통한 경관고도 기준의 유형 중 절대높이 기준, 조망선 기준, 사선제한 기준에 대하여 파악하고, 경관고도 설정 기본 원칙을 수립하였으며, 북한산 인근의 최고고도지구의 현황 및 문제점을 파악한 후 강북구를 적용 대상지로 선정하여 설문조사를 통하여 우수 조망점과 조망축을 파악하였다. 문헌조사를 통하여 파악한 경관고도 기준의 유형을 기초로 하여 강북구 최고고도지구의 구역을 세분화함으로써 각 구역에 적합한 경관고도 기준을 도출하였다. 도출된 기준은 3차원 시뮬레이션을 통하여 적용해 봄으로써 최종 경관고도를 제시하였다.

증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용한 공모주의 상장 이후 주가 등락 예측 (The prediction of the stock price movement after IPO using machine learning and text analysis based on TF-IDF)

  • 양수연;이채록;원종관;홍태호
    • 지능정보연구
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    • 제28권2호
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    • pp.237-262
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    • 2022
  • 본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.

영국, 미국, 일본의 '역사적 도시공원' 보존 전략 사례 연구 (A Case Study on the Preservation Strategies of 'Historic Urban Parks' in the UK, the USA, and Japan)

  • 길지혜;박희성
    • 한국조경학회지
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    • 제48권2호
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    • pp.20-33
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    • 2020
  • 본 연구는 국제적으로 도시공원의 유산 가치를 인정하고 보존하려는 움직임에 주목하여 국제사회에서 논의되고 있는 도시공원의 보존 동향을 살펴보고자 했다. 국제적으로 '역사적 도시공원' 개념이 등장하게 된 배경과 추진상황을 확인하고, 도시공원의 보존과 관리를 이미 수행하는 영국, 미국, 일본의 사례를 분석하였다. 문화유산의 보전·관리를 중시하는 국제 전문가집단인 ICOMOS에서는 최근 ICOMOS-IFLA 문서를 통해, 역사적 도시공원의 사회적·무형적 가치, 심미적 가치, 생태적 가치, 시민 사회적 가치를 지속하고, 공간 구성, 지형, 빛, 환경과 같은 공원 요소를 보존해야 한다고 하였다. 영국과 미국, 일본은 역사적 도시공원 보존 동향이 나타나게 된 배경, 실제 보존 체계, 보존 대상으로 고려하는 도시공원, 공원 내 보존 요소에 저마다의 특성이 있다. 영국은 시기별로 나타나는 공원의 디자인을 존중하고, 각 시기를 대표하는 공원의 형태 요소를 보존하고자 한다. 미국은 공원의 의미를 물리적 형태뿐 아니라, 문화, 기념성, 사회적 가치 등 다양한 각도에서 파악하여 보존할 공원을 선정하고 관리한다. 일본은 보존 가치가 있는 근대공원을 조사해 선별하고, 공원의 보존 관리를 정책적으로 시행하기 시작했다. 전문가들은 역사적 도시공원의 보존은 기존 정원이나 공원과는 다른 방향으로 이루어져야 한다고 주장한다. 그럼에도 각국 사례를 보면 아직은 문화유산과 도시공원을 다루는 행정과 법제에 따라 물리적 요소를 보존하는데 다소 한정되어 있었다. 변화하는 유산의 개념과 정의의 맥락에서 도시공원의 보존 기준과 방법 또한 발전하고 정교해질 것이다. 도시공원은 역사적으로 여러 가치가 축적된 공간이며, 공원과 도시민의 기억에 많은 역사적 의미를 내재하고 있다. 국제적으로는 이러한 공원의 역사적 가치를 존중하고 보존하는 방향으로 관리가 진행되고 있음을 확인하였다. 도시공원의 가치를 보존하고자 하는 국제 동향은 운영과 관리 문제에 직면한 우리의 도시공원에 시사하는 바가 크다.