• 제목/요약/키워드: financial performance

검색결과 2,278건 처리시간 0.031초

인공지능의 사회적 수용도에 따른 키워드 검색량 기반 주가예측모형 비교연구 (Comparison of Models for Stock Price Prediction Based on Keyword Search Volume According to the Social Acceptance of Artificial Intelligence)

  • 조유정;손권상;권오병
    • 지능정보연구
    • /
    • 제27권1호
    • /
    • pp.103-128
    • /
    • 2021
  • 최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

동해안별신굿 굿놀이의 변화양상과 요인 (Changing Aspects and Factors of Shaman's Play in Donghaeanbyeolsingut)

  • 김신효
    • 공연문화연구
    • /
    • 제38호
    • /
    • pp.33-69
    • /
    • 2019
  • 이 글은 한 마을의 별신굿 변화과정을 살피는 일환의 하나로 굿놀이의 변화에 주목하고자 한다. 현재 동해안별신굿에서 연행하는 굿놀이를 하나의 별신굿에서 모두 볼 수 있는 곳은 영덕군 병곡면 백석2리와 남정면 구계리별신굿을 들 수 있다. 그 가운데 백석2리별신굿은 5년두리로 10년두리인 구계리별신굿에 비하여 굿의 주기가 짧아 변화를 포착하기에 용이하다. 백석2리별신굿에서는 중도둑잡이. 원님놀이, 탈굿, 말놀이, 호탈굿, 거리굿 등 다양한 굿놀이가 연행되고 있다. 동해안별신굿에서 연행되는 굿놀이는 연행될 때마다 새로운 본이 만들어 질 만큼 일정부분 변화가 지속되고 있다. 변화의 정도에 따라 소극적인 변화와 적극적인 변화로 구분할 수 있다. 소극적인 변화는 즉흥적인데 반해 적극적인 변화는 의도적인 경우가 많다. 즉흥적인 변화에 해당하는 굿놀이는 중도둑잡이, 말놀이, 호탈굿을 들 수 있고 의도적인 변화는 원님놀이, 탈굿, 거리굿이다. 굿놀이의 가장 큰 변화는 마을의 별신굿이 사라지는 일이다. 인적자원의 부족이나 경제적인 어려움, 종교적 갈등 또는 합리적인 사고로 인하여 굿을 중단하게 되면 결국 굿놀이도 없어지므로 가장 큰 변화이다. 그 다음 변화가 별신굿 기간을 줄이거나 시간의 단축이다. 이로 인한 굿놀이의 탈락 또는 축약으로 변화의 원인이 된다. 온전한 마을굿에서 굿놀이의 변화는 가변적이며 창의적이다. 관중의 개입으로 인한 변화는 주로 즉흥적이다. 이에 비해 연행자의 사전 계획에 의한 변화는 의도적이며 그 변화의 폭도 크다. 굿놀이의 변화요인은 시대적인 요구와 전승집단의 인식에 크게 영향을 받는다. 전승환경에 따른 변화로는 인적자원의 부족과 개인주의, 생업환경의 변화와 시간제약을 주요원인으로 들 수 있다. 연행주체에 따른 변화로는 연행자의 교체와 편입을 들 수 있다. 이와 함께 연행자에게 자율성을 부여함으로써 굿놀이가 변하는 주요 원인으로 작용한다. 영행양상에 따른 변화로는 관중의 개입과 감독자의 부재, 사회적 관심사의 수용을 들 수 있다.

프리어나운싱 정보속성이 스타트업 신제품 구매의도에 미치는 영향에 관한 연구: 확장된 통합기술수용이론(UTAUT2)을 중심으로 (A Study of the Influence of Start-up New Product Preannouncing Information Attributes on Purchase Intention: Focused on UTAUT2)

  • 한병철;유재현
    • 벤처창업연구
    • /
    • 제18권5호
    • /
    • pp.1-16
    • /
    • 2023
  • 스타트업은 독창적인 아이디어를 상품화하여 이윤을 만들어내는 것을 목적으로 하는 조직으로 스타트업의 신제품이 어떻게 시장에 정착할 수 있으며, 지속가능한 성장을 만들어 낼 수 있는가에 대한 연구는 스타트업의 성공에 중요한 요소라고 할 수 있다. 기존 연구에서 신제품의 시장진출 및 마케팅에 대한 연구는 다양한 방면에서 진행되었으나, 기업의 규모가 대부분 대기업이나 중소기업에 맞춰져 있어, 스타트업 관점에서의 신제품 마케팅 전략에 대한 연구는 부족했다고 볼 수 있다. 이에, 본 연구에서는 상대적으로 인지도나 인프라가 열악한 스타트업의 신제품이 어떻게 시장에서 주목을 받을 수 있는가와 이러한 주목이 스타트업의 지속가능한 성장에 어떻게 영향을 미치는 지에 관하여 프리어나운싱 마케팅 전략 활용의 관점에서 그 실효성을 분석하고자 하였다. 특히, 스타트업 신제품에 대한 프리어나운싱 마케팅 전략에서 고객경험을 향상시키는 수단으로서의 관련성, 생동감, 새로움 등의 정보 특성 요인이 확장된 통합기술수용이론의 주요 변수인 성과기대와 쾌락적 동기 하에서 고객의 구매의도에 어떠한 영향을 미치는지를 규명하고자 하였다. 연구를 수행한 결과, 스타트업 프리어나운싱 정보의 속성 중 관련성, 생동감, 새로움이 확장된 통합기술수용이론의 성과기대, 쾌락적 동기에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났으며, 성과 기대와 쾌락적 동기는 프리어나운싱 된 스타트업 신제품 구매의도에 긍정적인 영향을 미치고 있음이 나타났다. 이러한 연구결과는 신제품 프리어나운싱 마케팅 전략을 활용하여 신규 시장에 진출하는 스타트업에게 고객의 구매의도에 영향을 미치는 주요 요인을 제시하여, 스타트업이 마케팅 전략을 수립할 때 적용할 수 있는 실무적인 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

  • PDF

지능형 변동성트레이딩시스템개발을 위한 GARCH 모형을 통한 VKOSPI 예측모형 개발에 관한 연구 (A Study on Developing a VKOSPI Forecasting Model via GARCH Class Models for Intelligent Volatility Trading Systems)

  • 김선웅
    • 지능정보연구
    • /
    • 제16권2호
    • /
    • pp.19-32
    • /
    • 2010
  • 학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

도시보건소 직원의 보건소 업무에 대한 인식 및 견해 (A Study on Perception and Attitudes of Health Workers Towards the Organization and Activities of Urban Health Centers)

  • 이재무;강복수;이경수;김천태
    • Journal of Yeungnam Medical Science
    • /
    • 제12권2호
    • /
    • pp.347-365
    • /
    • 1995
  • 도시 보건소 직원의 보건소 업무에 대한 인식 및 태도를 파악하기 위하여 대구직할시 7개 보건소 직원 310명을 대상으로 1994년 8월 15일부터 9월 30일까지 설문조사를 실시하여 252명(회수율 81.3%)의 자료를 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 조사대상은 남자가 95명(37.3%), 여자가 157명(62.3%)이고, 60.3%가 대졸이상자였다. 현재 근무부서의 시설이 보건사업을 수행하는데 적합하다고 한 의견이 28.6%, 적합하지 않다가 51.1%였고, 보유 기자재가 사업수행에 적합하다가 19.4%, 적합하지 않다가 39.0%였으며, 보건소의 인력수가 적정하다가 28.6%, 적합하지 않다가 44.8%였다. 근무부서의 예산이 보건사업 수행에 적합하다고 한 의견이 13.1%, 적합하지 않다가 38.5%였다. 지방자치제 실시후 사업내용이 바뀌어야 한다고 한 의견이 51.9%, 지방자치제의 실시가 자신의 근무부서의 업무에 도움이 된다고 한 의견이 25.4%, 도움되지 않는다가 24.6%였다. 지방자치제 실시에 따라 보건소의 조직과 기능이 개선되어야 한다는 의견은 78.6%였다. 사업 목표량의 설정이 해당 부서나 지역의 실정에 비추어 맞게 책정되어 있다는 의견이 11.1%, '그렇지 않다'가 43.3%였다. 업무 수행을 위한 전문적인 지식이나 기술에 대한 교육을 더 받아야 한다고 한 의견이 57.5%, 더 받을 필요없다가 20.6%였고, 자신의 업무수행에 자율성이 있다고 생각하는 견해가 35.7%, 자율성이 없다가 25.8%였으며, 현재 하고 일에 만족한다가 39.3%, 만족하지 못한다가 16.3%였다. 보건소의 인사관리에 대해서는 11.5% 합리적이라고 하였고, 47.3%가 불합리적 이라고 하였으며, 보건소가 주민들로부터 신뢰를 받고 있다는 의견이 41.3%, '그렇지 않다'는 의견이 13.1%였다. 보건소에서 지역주민에게 제공하는 서비스 중에서 잘 시행되고 있는 사업은 결핵관리, 일반진료, 모자보건사업의 순이었으며, 부족한 사업은 보건교육, 치과진료, 위생, 통합보건사업의 순이었다. 향후 보건소에서 주민에게 제공해야 할 서비스로는 노인보건사업, 가정의료사업, 재활보건사업, 당뇨병관리, 고혈압관리, 학교보건사업, 정신보건사업의 순으로 지적하였다. 보건소 근무자들은 시설, 기자재, 인력, 예산, 인사관리, 사업목표량의 설정 및 평가, 인사관리 등에 대해서는 부정적인 의견이 많았으며, 업무수행을 위한 보수교육, 지방자치제 실시를 통한 업무의 변화, 업무의 자율성, 업무의 만족도 면에서는 대체로 긍정적인 의견을 가진 것으로 나타났다.

  • PDF

Support Vector Regression을 이용한 GARCH 모형의 추정과 투자전략의 성과분석 (Estimation of GARCH Models and Performance Analysis of Volatility Trading System using Support Vector Regression)

  • 김선웅;최흥식
    • 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.

참여자관점에서 공급사슬관리 시스템의 성공에 영향을 미치는 요인에 관한 실증연구 (An Empirical Study on the Determinants of Supply Chain Management Systems Success from Vendor's Perspective)

  • 강성배;문태수;정윤
    • Asia pacific journal of information systems
    • /
    • 제20권3호
    • /
    • pp.139-166
    • /
    • 2010
  • The supply chain management (SCM) systems have emerged as strong managerial tools for manufacturing firms in enhancing competitive strength. Despite of large investments in the SCM systems, many companies are not fully realizing the promised benefits from the systems. A review of literature on adoption, implementation and success factor of IOS (inter-organization systems), EDI (electronic data interchange) systems, shows that this issue has been examined from multiple theoretic perspectives. And many researchers have attempted to identify the factors which influence the success of system implementation. However, the existing studies have two drawbacks in revealing the determinants of systems implementation success. First, previous researches raise questions as to the appropriateness of research subjects selected. Most SCM systems are operating in the form of private industrial networks, where the participants of the systems consist of two distinct groups: focus companies and vendors. The focus companies are the primary actors in developing and operating the systems, while vendors are passive participants which are connected to the system in order to supply raw materials and parts to the focus companies. Under the circumstance, there are three ways in selecting the research subjects; focus companies only, vendors only, or two parties grouped together. It is hard to find researches that use the focus companies exclusively as the subjects probably due to the insufficient sample size for statistic analysis. Most researches have been conducted using the data collected from both groups. We argue that the SCM success factors cannot be correctly indentified in this case. The focus companies and the vendors are in different positions in many areas regarding the system implementation: firm size, managerial resources, bargaining power, organizational maturity, and etc. There are no obvious reasons to believe that the success factors of the two groups are identical. Grouping the two groups also raises questions on measuring the system success. The benefits from utilizing the systems may not be commonly distributed to the two groups. One group's benefits might be realized at the expenses of the other group considering the situation where vendors participating in SCM systems are under continuous pressures from the focus companies with respect to prices, quality, and delivery time. Therefore, by combining the system outcomes of both groups we cannot measure the system benefits obtained by each group correctly. Second, the measures of system success adopted in the previous researches have shortcoming in measuring the SCM success. User satisfaction, system utilization, and user attitudes toward the systems are most commonly used success measures in the existing studies. These measures have been developed as proxy variables in the studies of decision support systems (DSS) where the contribution of the systems to the organization performance is very difficult to measure. Unlike the DSS, the SCM systems have more specific goals, such as cost saving, inventory reduction, quality improvement, rapid time, and higher customer service. We maintain that more specific measures can be developed instead of proxy variables in order to measure the system benefits correctly. The purpose of this study is to find the determinants of SCM systems success in the perspective of vendor companies. In developing the research model, we have focused on selecting the success factors appropriate for the vendors through reviewing past researches and on developing more accurate success measures. The variables can be classified into following: technological, organizational, and environmental factors on the basis of TOE (Technology-Organization-Environment) framework. The model consists of three independent variables (competition intensity, top management support, and information system maturity), one mediating variable (collaboration), one moderating variable (government support), and a dependent variable (system success). The systems success measures have been developed to reflect the operational benefits of the SCM systems; improvement in planning and analysis capabilities, faster throughput, cost reduction, task integration, and improved product and customer service. The model has been validated using the survey data collected from 122 vendors participating in the SCM systems in Korea. To test for mediation, one should estimate the hierarchical regression analysis on the collaboration. And moderating effect analysis should estimate the moderated multiple regression, examines the effect of the government support. The result shows that information system maturity and top management support are the most important determinants of SCM system success. Supply chain technologies that standardize data formats and enhance information sharing may be adopted by supply chain leader organization because of the influence of focal company in the private industrial networks in order to streamline transactions and improve inter-organization communication. Specially, the need to develop and sustain an information system maturity will provide the focus and purpose to successfully overcome information system obstacles and resistance to innovation diffusion within the supply chain network organization. The support of top management will help focus efforts toward the realization of inter-organizational benefits and lend credibility to functional managers responsible for its implementation. The active involvement, vision, and direction of high level executives provide the impetus needed to sustain the implementation of SCM. The quality of collaboration relationships also is positively related to outcome variable. Collaboration variable is found to have a mediation effect between on influencing factors and implementation success. Higher levels of inter-organizational collaboration behaviors such as shared planning and flexibility in coordinating activities were found to be strongly linked to the vendors trust in the supply chain network. Government support moderates the effect of the IS maturity, competitive intensity, top management support on collaboration and implementation success of SCM. In general, the vendor companies face substantially greater risks in SCM implementation than the larger companies do because of severe constraints on financial and human resources and limited education on SCM systems. Besides resources, Vendors generally lack computer experience and do not have sufficient internal SCM expertise. For these reasons, government supports may establish requirements for firms doing business with the government or provide incentives to adopt, implementation SCM or practices. Government support provides significant improvements in implementation success of SCM when IS maturity, competitive intensity, top management support and collaboration are low. The environmental characteristic of competition intensity has no direct effect on vendor perspective of SCM system success. But, vendors facing above average competition intensity will have a greater need for changing technology. This suggests that companies trying to implement SCM systems should set up compatible supply chain networks and a high-quality collaboration relationship for implementation and performance.

러프집합분석을 이용한 매매시점 결정 (Rough Set Analysis for Stock Market Timing)

  • 허진영;김경재;한인구
    • 지능정보연구
    • /
    • 제16권3호
    • /
    • pp.77-97
    • /
    • 2010
  • 매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

CNN 보조 손실을 이용한 차원 기반 감성 분석 (Target-Aspect-Sentiment Joint Detection with CNN Auxiliary Loss for Aspect-Based Sentiment Analysis)

  • 전민진;황지원;김종우
    • 지능정보연구
    • /
    • 제27권4호
    • /
    • pp.1-22
    • /
    • 2021
  • 텍스트를 바탕으로 한 차원 기반 감성 분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 다양한 산업에서 유용성을 주목을 받고 있다. 기존의 차원 기반 감성 분석에서는 타깃(Target) 혹은 차원(Aspect)만을 고려하여 감성을 분석하는 연구가 대다수였다. 그러나 동일한 타깃 혹은 차원이더라도 감성이 나뉘는 경우, 또는 타깃이 없지만 감성은 존재하는 경우 분석 결과가 정확하지 않다는 한계가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 차원과 타깃을 모두 고려한 감성 분석(Target-Aspect-Sentiment Detection, 이하 TASD) 모델이 제안되었다. 그럼에도 불구하고, TASD 기존 모델의 경우 구(Phrase) 간의 관계인 지역적인 문맥을 잘 포착하지 못하고 초기 학습 속도가 느리다는 문제가 있었다. 본 연구는 TASD 분야 내 기존 모델의 한계를 보완하여 분석 성능을 높이고자 하였다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 기존 모델에 합성곱(Convolution Neural Network) 계층을 더하여 차원-감성 분류 시 보조 손실(Auxiliary loss)을 추가로 사용하였다. 즉, 학습 시에는 합성곱 계층을 통해 지역적인 문맥을 좀 더 잘 포착하도록 하였으며, 학습 후에는 기존 방식대로 차원-감성 분석을 하도록 모델을 설계하였다. 본 모델의 성능을 평가하기 위해 공개 데이터 집합인 SemEval-2015, SemEval-2016을 사용하였으며, 기존 모델 대비 F1 점수가 최대 55% 증가했다. 특히 기존 모델보다 배치(Batch), 에폭(Epoch)이 적을 때 효과적으로 학습한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 모델로 더욱 더 세밀한 차원 기반 감성 분석이 가능하다는 점에서, 기업에서 상품 개발 및 마케팅 전략 수립 등에 다양하게 활용할 수 있으며 소비자의 효율적인 구매 의사결정을 도와줄 수 있을 것으로 보인다.

RFID 구매고객의 구매 의사결정과 수용에 대한 탐색적 연구 (An Exploratory Study of Purchasing Decision Making and Adoption on the RFID Purchasing Customer)

  • 서필수;장장이;심경수
    • 벤처창업연구
    • /
    • 제3권4호
    • /
    • pp.89-116
    • /
    • 2008
  • 최근 기업은 유비쿼터스 컴퓨팅에 핵심 기술이자 신기술 적용 제품인 RFID를 도입하여 재고관리, 공정효율성, 비용절감, 제품의 신뢰성 등을 통해 경영활동의 효율성과 고객 만족도를 향상시키고자 제품을 도입하고 있다. 그러나 신제품(솔루션) 도입 시 기업은 많은 위험요소를 안고 있다. 따라서 본 연구는 RFID 구매자들에게 존재하는 구매 위험, 공급자의 속성과 정보, 구매의사결정 단계 및 구매 행동 등 이론적 배경을 근거로 연구문제를 돌출하고 이를 분석하여 시사점을 제시함으로서 RFID 공급사 및 산업마케터들의 마케팅전략을 수립에 도움이 되고자 시작되었다. 연구 결과, (1)신규 구매의 경우 제품의 신뢰성, 기술명세의 정확성, 단순 재구매의 경우 가격의 적절성이 중요한 속성으로 나타났고, (2)정보원천은 두(신규 구매와 단순 재구매) 경우 모두 제품 성능 테스트결과, 조직 내의 기술자, 그리고 타사 구매자들의 의견 및 견본확인 등을 통해 정보를 얻고, (3)구매위험지각 정도는 신규구매의 경우에는 기능상의 문제 발생 가능성과 같은 성과 위험, 수리 및 투자비용 상의 손실 가능성과 같은 재정적 위험 등, 단순재구매의 경우에는 보다 나은 제품 구매에 대한 기회 손실과 같은 미래 기회 손실 위험 등이 나타났고, (4)구매센터의 역할은 신규구매의 경우에는 사용부서, 기획부서 구매부서 순이고, 단순재구매의 경우에는 사용부서, 구매부서 순이며, (5)구매의사결정단계별 영향력은 두 경우 모두 단계별 차이를 보이고 있으나 경영층 보다 사용부서, 기획부서, 구매부서의 비중이 높게 나타났다.

  • PDF