• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.572-578
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• 2020

주식 시장은 기업 실적 및 경기 상황뿐만 아니라 정치, 사회, 자연재해 등 예기치 못한 요소들에 영향을 받는다. 이런 요소들을 고려한 정확한 예측을 위해서 다양한 기법들이 사용된다. 최근 인공지능 기술이 화두가 되면서 이를 활용한 주가 예측 시도 또한 이루어지고 있다. 본 논문은 단순히 주식 관련 데이터뿐만 아닌, 거시 경제적 지표 등을 활용한 여러 종류의 데이터를 이용하여 주가에 영향을 미치는 요소에 관한 연구를 제안한다. KOSDAQ을 대상으로 1년 치 종가, 외국인 비율, 금리, 환율 데이터를 다양하게 조합한 후에 딥러닝의 Nonlinear AutoRegressive with eXternal input (NARX) 모델을 활용한다. 이 모델을 통해 1달 치 데이터를 생성하고 각 데이터 조합을 통해 만들어진 예측값을 RMSE를 통해 실제값과 비교, 분석한다. 또한, 은닉층에서 뉴런의 수, 지연 시간을 다양하게 설정하여 RMSE를 비교한다. 분석 결과 뉴런은 10개, 지연 시간은 2로 설정하고, 데이터는 미국, 중국, 유럽, 일본 환율의 조합을 사용할 때 RMSE 0.08을 보이며 가장 낮은 오차를 기록하였다. 본 연구는 환율이 주식에 가장 영향을 많이 미친다는 점과 종가 데이터만 사용했을 때의 RMSE 값인 0.589에서 오차를 낮췄다는 점에 의의가 있다.

• 한국의사학회지
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• 제24권2호
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• pp.25-55
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• 2011

The currently existing "Bonchojeonghwa (本草精華)" is a manuscript without the preface and the epilogue, composed of 2 books in 2 volumes. This book is a quintessence of knowledge on science of medicinal ingredients (medicinal phytology I herbal science) as well as an trial of new development in Chosun medical science. I.e. this book includes surprising change representing medical science in Chosun dynasty as a single publication on science of medicinal ingredients. It holds a value essential to clinician as a specialized book in medicinal ingredients, and Includes richer content on medicinal ingredients than any other books published before. In addition, it is away from boring list-up of superfluous knowledge as seen in "Bonchokangmok(本草綱目)" published in China, and well summarizes essential knowledge which can be used within a range of medicines available in Korea. This book has an outstanding structure that can be even used in today's textbook on science of medicinal ingredients, as it has clear theory, system and classification. Because it handles essential learning points prior to prescription to disease, it is possible to configure new prescription and adjustment of medicinal materials. Moreover, this book can play a good role for linguistic study at the time of publication, because it describes many drugs in Hangul in many parts of the book. "Bonchojeonghwa" includes a variety of animals, plants and mineral resources in Korea, like "Bonchokangmok" which was recently listed in UNESCO. As such, it has a significance in natural history as well as pharmacy in Korean Medicine. It has various academic relationships all in biologic & abiologic aspects. It has importance in sharing future biological resources, building up international potential, setting up the standard for biologic species under IMF system, and becoming a base for resource diplomacy. We should not only see it as a book on medicinal ingredients in terms of Oriental Medicine, but also make an prudent approach to it in terms of study strengthening Korea's national competitiveness. After bibliographical reviewing on the features & characteristics of the only existing copy of "Bonchojeonghwa" housed in Kyujanggak(奎章閣) of Seoul National University, the followings are noted. First, "Bonchojeonghwa" is a specialized book on medicinal ingredients voluntarily made by private hands to distribute knowledge on drugs in the desolate situation after Imjinoeran (Japanese Invasion in 1592), without waiting for governmental help. Second, it raised accessibility and practicality by new editing. Third, it classified 990 different kinds of drugs into plant, animal, and mineral at large, and dassified more in detail into 15 'Bu' and 48 'Ryu' at 258 pages. Fourth, the publication of this book is estimated to be around 1625~1633, at the time of Injo's reign in 17th century. Fifth, it contains the existing & up-to-date knowledge at the time of publication, and it is possible to see the supply-demand situation by Hangul descriptions in 149 places in the book. By the fact that there are many linguistic evidences of 17th century, explains well when the book was published.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.115-123
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• 2010

정보통신기술의 발달로 기존의 방식과는 달리 다양한 플랫폼에서 풀 브라우징 서비스를 통해 영상 콘텐츠의 제공이 가능하게 되었다. 이러한 패러다임의 변화는 소비자의 수용태도에 변화를 줄 뿐만 아니라, 영상 콘텐츠 제작 방식에도 변화를 요구한다. 하지만 영상 콘텐츠의 많은 부분이 모바일 플랫폼에 맞추어 적당히 변형되거나 사이즈 변환과 같은 기본적인 변환으로 수용자들에게 서비스되고 있다. 이것은 모바일 특성에 맞는 콘텐츠 유형 및 제작이 아닌 사용자에게 전달되는 방식으로의 변화만을 의미하므로, 모바일 콘텐츠 특성에 맞는 영상제작 및 편집과 같은 미학적인 면에서의 제작방식에 변화가 요구되어진다. HD영상의 전환으로 인하여 카메라 앵글, 구도, 조명등과 같이 제작 방식에 변화가 생긴 것과 마찬가지로 풀브라우징 서비스에 맞는 영상제작 기법으로 변화되어야 한다. 본 연구는 HD 영상제작에 따른 제작 방식 변화를 바탕으로 스마트 폰 시장 확장에 따른 모바일 기기에 적합한 동영상 편집기법에 대한 방향을 제안하고자 한다. 이를 위해, 현재 이러닝 제작에 사용되고 있는 화면 전환기법과 편집기법을 영상제작에 응용하거나, 종횡비의 변화, 다중화면 기법 등과 같은 다양한 편집기법을 이용하여 스마트 폰 플랫폼에 적합한 영상 변환 및 편집 방법을 제시하고자 한다. 이러한 새로운 시도들은 기존의 웹이 가지고 있었던 개방성, 적시성과 같은 특성들을 모바일에 적용하여 줌으로써 새로운 패러다임을 이끌고 가며 플랫폼으로써 자리를 잡아갈 것이다. 또한 개인 문화 영역으로 확대되어 단순 의사전달도구에서 벗어나 표현도구와 놀이도구로써 자리 잡을 것이다.

• 한국식품과학회지
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• 제52권3호
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• pp.263-273
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• 2020

본 연구에서는 양파(Allium Cepa L.) 과육과 과피를 이용하여 in vitro 신경세포 보호효과 및 Aβ로 유도된 인지기능 장애 마우스 모델에서의 개선효과를 검증하고자 하였다. 양파 과육 분획물(EOF)과 과피 분획물(EOP) 모두 PC-12 세포에서 Aβ로 유도된 세포 독성에 대하여 신경세포 보호효과(세포 내 산화적 스트레스 억제, 세포 생존율 및 세포막 보호효과)를 나타냈다. Aβ로 유도된 인지장애 마우스 모델에서의 행동실험(Y-미로, 수동회피 및 Morris 수중 미로 시험) 결과 또한 양파 과육 분획물(EOF)과 과피 분획물(EOP) 모두 효과적인으로 학습 및 기억능력을 개선시키는 것으로 나타났다. 행동실험 후 마우스 뇌조직에서의 산화적 스트레스에 대한 생체 방어 기작의 일종인 SOD 함량의 증가, oxidized GSH/총 GSH 및 MDA 함량 감소를 나타냄에 따라 산화적 스트레스에 대한 우수한 항산화효과가 긍정적인 영향을 미친 것으로 판단된다. 또한, 뇌조직으로부터 분리한 미토콘드리아에 대하여 막 전위(MMP) 보호 및 ATP 함량 증가를 나타냈으며, 미토콘드리아와 관련된 apoptosis 경로에서 BAX의 감소 및 cytochrome c 방출 억제를 통해 caspase 3/7의 활성을 억제하는 것으로도 나타났다. 결국, 양파 과육 분획물(EOF)과 과피 분획물(EOP)은 AChE의 활성 억제 및 ACh의 함량을 증가시킴으로써 효과적인 콜린성 시스템 보호효과를 나타냄에 따라, Aβ로 유도된 인지기능 장애를 예방할 수 있는 고부가가치 건강기능식품 소재로의 활용 가능성이 기대된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권1호
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• pp.29-41
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• 2022

이상기후로 인한 불안정한 식량 수급을 해결하기 위한 대안 중 하나로 식물공장의 필요성이 증대되고 있다. 식물공장 내 기류는 재배작물의 증산작용과 열교환에 중요한 인자 중 하나로 인식되고 있다. 한편, 디지털트윈(Digital Twin: DT)은 실체계를 가상세계에 복제한 것으로 실체계만으로 불가능한 다양한 서비스를 제공하는 수단으로 주목받고 있다. 본 연구에서는 디지털트윈 개념을 실제 운용중인 식물공장 기류해석에 적용하여 다양한 상황에 기류를 예측할 수 있는 기류 예측 DT 모델 개발을 목표로 하였다. 이를 위해 먼저 기류 해석용 디지털트윈 수학적 형식론을 제시하고, 이를 기반으로 실제 운용중인 식물공장의 기류예측 모델링에 필요한 정보들을 명세한다. 이어서 식물공장 내 형상을 CAD로 구현하고 유동해석을 위한 전산유체역학(CFD) 구성요소들을 결합하여 DT 모델을 개발하였다. 마지막으로 DT 모델의 시뮬레이션 해석 결과를 식물공장에서 수집한 실제 기류값과 비교하는 모델의 실증 및 기계학습 기반 보정을 통해 정확도가 높은 기류 예측용 DT 모델을 완성하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제13권3호
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• pp.515-532
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• 2021

본 연구에서는 산업현장에서 요구하는 실무형 인재를 양성하기 위해 추진하고 있는 고용노동부 일학습병행제 교육훈련에서 문제 기반 학습(PBL)을 활용하는 실태를 분석하여 공업분야 일학습병행제에서의 PBL 활용방안을 도출하고자 하였다. 24개 NCS 대분류 분야 중에서 가장 많은 일학습병행제 참여 실적을 가지고 있는 공업분야인 기계분야를 중심으로 실태를 분석하였다. 연구방법으로는 문헌분석, 설문조사, FGI를 수행하였다. 먼저 일학습병행제와 일학습병행제에서의 PBL 적용현황, 공업분야를 중심으로 PBL 수업모형 등 관련 선행연구를 분석하였다. 다음으로는 일학습병행제에서의 PBL 인식과 운영현황을 알아보기 위해 총 515명의 공동훈련센터 교수, 기업현장교사, 학습근로자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 본 논문에서는 총 515명 중 108명의 기계분야 응답자의 설문조사 결과를 전체 결과와 비교하여 제시하였다. 마지막으로는 일학습병행제에서 PBL 활용경험이 있는 총 25명을 대상으로 FGI를 실시하여 보다 심층적인 실태와 애로사항을 수렴하였고 그 결과를 결론 및 제언에 반영하였다. 본 연구의 주요 결론과 제언을 제시하면 다음과 같다. 첫째, PBL은 4차산업혁명시대의 미래 역량인 비판적 사고와 분석능력, 문제해결능력을 향상시키기 위해서 일학습병행제의 주요한 교수학습방법으로 더욱 확대될 필요가 있다. 둘째, 실험·실습이 많고 협업을 통한 프로젝트로 작업이 수행되는 공업분야의 특성 상 PBL은 보다 효과적으로 활용될 수 있을 것이다. 셋째, 일학습병행제에 참여하고 있는 모든 분야와 모든 기업에서 PBL이 효과적이며 잘 활용할 수 있는 것은 아니므로 어떠한 유형과 NCS 분야, 직무기술 수준에서 보다 잘 활용할 수 있을지 추가적인 고려가 필요하다. 넷째, PBL로 진행된 OJT를 위한 적절한 평가방법이 필요하다. 마지막으로, 일학습병행제에 맞는 PBL 운영 모델의 개발, 우수사례 및 가이드라인 보급, PBL 실행역량을 고려한 참여기업 선정, 교수자이자 평가자로서 기업현장교사의 역량 강화, 일학습병행 참여기업의 형태와 역량을 고려한 e-PBL의 적극적인 도입 등이 일학습병행제에서 보다 효과적인 PBL 활용과 후속연구를 위해 제안되었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.35-43
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• 2022

본 연구는 부산 시내에 소재하고 있는 대학 방사선(학)과에 재학중인 학생들을 대상으로 온라인 수업에 대한 만족도를 알아보기 위해 설문조사를 실시하고 분석하였다. 그 결과 온라인 수업에 대한 만족도는 학제에서는 4년제 대학 재학생의 만족도가 점수가 높게 나타났고 학습 참여 만족도를 제외하고 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<0.001, p<0.05). 학년별 수업 만족도는 4학년의 점수가 높게 나타났고, 학습 참여 만족도를 제외하고 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<0.001, p<0.01, p<0.05). 강의 과목수에 따른 만족도 조사에서는 4~7개의 강의를 수강한 학생들의 점수가 학습 참여 만족도를 제외하고 높게 나타났으며 통계적으로 유의미한 차이를 나타냈다(p<0.01, p<0.05). 교수자와의 소통 방법에서는 이메일을 사용한 학생들의 점수가 높게 나타났으며 강의 만족도에서는 통계적으로 유의미한 차이를 나타냈다(p<0.05). 온라인 수업에 대한 하위변수들 간 상관관계 분석에서는 전 영역에서 통계적으로 유의미한 상관관계가 성립되었다. 학생들이 선호하는 수업방식은 녹화수업과 유튜브 등 외부콘텐츠를 이용한 수업이 많았고, 온라인 수업의 장점을 묻는 질문에는 반복적 수업과 시간과 장소에 구애받지 않는 것이 장점이라 답변한 학생이 많았다. 온라인 수업의 단점을 묻는 질문에는 집중력저하와 교수자와의 소통 부족이라고 답변한 학생이 많았다. 본 연구는 앞으로 늘어날 온라인 수업의 만족도를 향상시키기 위한 기초 자료를 제공하고자 시행하였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 온라인 수업에 대한 학생들의 만족도가 향상될 수 있도록 양질의 온라인 수업이 더 많이 제작되기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.1-25
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• 2020

본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.83-105
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• 2016

의료IT 서비스의 유망 분야인 정신건강 증진을 위한 주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service) 구현의 핵심은 개인의 주관적 웰빙 상태를 정확하고 무구속적이며 비용 효율적으로 측정하는 것인데 이를 위해 보편적으로 사용되는 설문지에 의한 자기보고나 신체부착형 센서 기반의 측정 방법론은 정확성은 뛰어나나 비용효율성과 무구속성에 취약하다. 비용효율성과 무구속성을 보강하기 위한 온라인 텍스트 기반의 측정 방법은 사전에 준비된 감정어 어휘만을 사용함으로써 상황에 따라 감정어로 볼 수 있는 이른바 상황적 긍부정성(contextual polarity)을 고려하지 못하여 측정 정확도가 낮다. 한편 기존의 상황적 긍부정성을 활용한 감성분석으로는 주관적 웰빙 상태인 맥락에서의 감성분석을 할 수 있는 감정어휘사전이나 온톨로지가 구축되어 있지 않다. 더구나 온톨로지 구축도 매우 노력이 소요되는 작업이다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인상에 사용자의 의견이 표출된 비정형 텍스트로부터 주관적 웰빙과 관련한 상황감정어를 추출하고, 이를 근거로 상황적 긍부정성 파악의 정확도를 개선하는 방법을 제안하는 것이다. 기본 절차는 다음과 같다. 먼저 일반 감정어휘사전을 준비한다. 본 연구에서는 가장 대표적인 디지털 감정어휘사전인 SentiWordNet을 사용하였다. 둘째, 정신건강지수를 동적으로 추정하는데 필요한 비정형 자료인 Corpora를 온라인 서베이로 확보하였다. 셋째, Corpora로부터 세 가지 종류의 자원을 확보하였다. 넷째, 자원을 입력변수로 하고 특정 정신건강 상태의 지수값을 종속변수로 하는 추론 모형을 구축하고 추론 규칙을 추출하였다. 마지막으로, 추론 규칙으로 정신건강 상태를 추론하였다. 본 연구는 감정을 분석함에 있어, 기존의 연구들과 달리 상황적 감정어를 적용하여 특정 도메인에 따라 다양한 감정 어휘를 파악할 수 있다는 점에서 독창성이 있다.

• 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.