• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권4호
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• pp.443-472
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• 2014

To survive in the global competitive environment, enterprise should be able to solve various problems and find the optimal solution effectively. The big-data is being perceived as a tool for solving enterprise problems effectively and improve competitiveness with its' various problem solving and advanced predictive capabilities. Due to its remarkable performance, the implementation of big data systems has been increased through many enterprises around the world. Currently the big-data is called the 'crude oil' of the 21st century and is expected to provide competitive superiority. The reason why the big data is in the limelight is because while the conventional IT technology has been falling behind much in its possibility level, the big data has gone beyond the technological possibility and has the advantage of being utilized to create new values such as business optimization and new business creation through analysis of big data. Since the big data has been introduced too hastily without considering the strategic value deduction and achievement obtained through the big data, however, there are difficulties in the strategic value deduction and data utilization that can be gained through big data. According to the survey result of 1,800 IT professionals from 18 countries world wide, the percentage of the corporation where the big data is being utilized well was only 28%, and many of them responded that they are having difficulties in strategic value deduction and operation through big data. The strategic value should be deducted and environment phases like corporate internal and external related regulations and systems should be considered in order to introduce big data, but these factors were not well being reflected. The cause of the failure turned out to be that the big data was introduced by way of the IT trend and surrounding environment, but it was introduced hastily in the situation where the introduction condition was not well arranged. The strategic value which can be obtained through big data should be clearly comprehended and systematic environment analysis is very important about applicability in order to introduce successful big data, but since the corporations are considering only partial achievements and technological phases that can be obtained through big data, the successful introduction is not being made. Previous study shows that most of big data researches are focused on big data concept, cases, and practical suggestions without empirical study. The purpose of this study is provide the theoretically and practically useful implementation framework and strategies of big data systems with conducting comprehensive literature review, finding influencing factors for successful big data systems implementation, and analysing empirical models. To do this, the elements which can affect the introduction intention of big data were deducted by reviewing the information system's successful factors, strategic value perception factors, considering factors for the information system introduction environment and big data related literature in order to comprehend the effect factors when the corporations introduce big data and structured questionnaire was developed. After that, the questionnaire and the statistical analysis were performed with the people in charge of the big data inside the corporations as objects. According to the statistical analysis, it was shown that the strategic value perception factor and the inside-industry environmental factors affected positively the introduction intention of big data. The theoretical, practical and political implications deducted from the study result is as follows. The frist theoretical implication is that this study has proposed theoretically effect factors which affect the introduction intention of big data by reviewing the strategic value perception and environmental factors and big data related precedent studies and proposed the variables and measurement items which were analyzed empirically and verified. This study has meaning in that it has measured the influence of each variable on the introduction intention by verifying the relationship between the independent variables and the dependent variables through structural equation model. Second, this study has defined the independent variable(strategic value perception, environment), dependent variable(introduction intention) and regulatory variable(type of business and corporate size) about big data introduction intention and has arranged theoretical base in studying big data related field empirically afterwards by developing measurement items which has obtained credibility and validity. Third, by verifying the strategic value perception factors and the significance about environmental factors proposed in the conventional precedent studies, this study will be able to give aid to the afterwards empirical study about effect factors on big data introduction. The operational implications are as follows. First, this study has arranged the empirical study base about big data field by investigating the cause and effect relationship about the influence of the strategic value perception factor and environmental factor on the introduction intention and proposing the measurement items which has obtained the justice, credibility and validity etc. Second, this study has proposed the study result that the strategic value perception factor affects positively the big data introduction intention and it has meaning in that the importance of the strategic value perception has been presented. Third, the study has proposed that the corporation which introduces big data should consider the big data introduction through precise analysis about industry's internal environment. Fourth, this study has proposed the point that the size and type of business of the corresponding corporation should be considered in introducing the big data by presenting the difference of the effect factors of big data introduction depending on the size and type of business of the corporation. The political implications are as follows. First, variety of utilization of big data is needed. The strategic value that big data has can be accessed in various ways in the product, service field, productivity field, decision making field etc and can be utilized in all the business fields based on that, but the parts that main domestic corporations are considering are limited to some parts of the products and service fields. Accordingly, in introducing big data, reviewing the phase about utilization in detail and design the big data system in a form which can maximize the utilization rate will be necessary. Second, the study is proposing the burden of the cost of the system introduction, difficulty in utilization in the system and lack of credibility in the supply corporations etc in the big data introduction phase by corporations. Since the world IT corporations are predominating the big data market, the big data introduction of domestic corporations can not but to be dependent on the foreign corporations. When considering that fact, that our country does not have global IT corporations even though it is world powerful IT country, the big data can be thought to be the chance to rear world level corporations. Accordingly, the government shall need to rear star corporations through active political support. Third, the corporations' internal and external professional manpower for the big data introduction and operation lacks. Big data is a system where how valuable data can be deducted utilizing data is more important than the system construction itself. For this, talent who are equipped with academic knowledge and experience in various fields like IT, statistics, strategy and management etc and manpower training should be implemented through systematic education for these talents. This study has arranged theoretical base for empirical studies about big data related fields by comprehending the main variables which affect the big data introduction intention and verifying them and is expected to be able to propose useful guidelines for the corporations and policy developers who are considering big data implementationby analyzing empirically that theoretical base.

• 마케팅과학연구
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• 제20권1호
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• pp.15-26
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• 2010

由于生产的全球化以及国家之间的文化交流, 东方元素越来越吸引世界的眼球. 在时装界, 一个时装设计师的文化背景往往可以催生新颖的设计理念, 使他卓尔不群. 人们对于东方元素的喜爱, 给传统时装市场带来了巨大的商机, 并且把基于文化的业务拓展到全球时装市场. 然而, 包含韩国传统文化的国际品牌还有待开发. 为了发展有韩国特色的国际品牌, 韩国人首先要在国内服装市场上认同本国文化, 然后才能进军国外市场. 便服非常适合采纳韩国元素, 因为这种衣服有很多用途, 很容易被广泛接受和使用. 而且, 多用途便服和时尚内衣的市场需求越来越大. 尽管便服市场在快速发展, 但是对便服的专门研究尚不多见, 目前在对发展中的现代化传统服装、时尚产品和品牌的研究中, 并不包括对便服的研究. 因此, 本论文调查了韩国的便服市场, 研究了消费者对含有韩国传统时装设计特色的便服的评价. 分析了对于韩国传统时装设计元素有购买意向的先例之间的关系, 并且比较了不同生活群体的消费目标. 产品质量, 零售服务质量, 感受价值以及对拥有韩国传统设计元素的便服的喜好被作为购买意向的先决条件. 同时, 本文设计了一个结构方程模型, 用于探讨它们之间的关系以及它们对购买意图的影响. 产品质量和市场营销中的零售服务质量结合在一起, 成为影响人们对韩国特色便服的偏好和价值感知的因素. 而且, 偏好和价值感知对购买意向的影响可以用同一模型来检验. 通过网上调查系统由女性消费者完成了一共357份的自填式问卷, 并制定了一份调查样本人群的生活方式、对于产品和销售服务的标准、对于韩国特色便服的价值感知、偏好以及购买意向的调查问卷. 此外, 问卷还将调查便服的采购和使用行为, 以便检验韩国便服的市场地位. 并且使用描述性分析, 因素分析, 聚类分析来分析数据, 以及使用AMOS 7.0.来进行方差分析和建立结构方程模型. 对于韩国便服市场地位的调查结果显示, 在我们的样本人群中大多数消费者都购买了便服. 便服在目前被认为是在家里穿的衣服, 是消费者比较而言投入较低的衣服. 在调查中显示, 大多数消费者每年仅仅购买2到3次便服, 花费在10美元以下. 购买便服的消费者们的生活方式共有四类: 传统价值导向的生活方式, 品牌影响的生活方式, 追求休闲的生活方式以及健康导向的生活方式, 这四类共计有12个项目. 基于这些生活方式要素, 便服消费者们又可以分为两类: 安乐派和保守派. 文章估量了对含有韩国传统时尚设计元素的便服的购买行为各组成部分之间的关系, 产品质量和零售服务质量都会影响到购买便服的偏好和价值感知. 这个研究结论证明, 高质量的产品和零售服务会对便服形成积极的优先效应. 价值感知和对便服的偏好会对购买意图产生积极的影响. 这个结果表明, 对便服所含有的韩国传统时尚设计因素的强烈偏好和价值感知能增强购买意图. 在两种不同生活方式的群体(即安乐派和保守派)的模型比较中, 结果显示产品质量和零售服务质量对安乐派群体的偏好和感知价值都有积极影响. 然而, 对保守派来说, 只有零售服务质量对偏好和购买意图有积极的影响. 由于安乐派对购买意图显示出更重大的影响, 包含韩国传统时尚设计因素的便服品牌应该关注安乐派的这些特征. 然而, 保守派对包含韩国传统时尚设计因素的便服在偏好和购买意图的关系中显得更强. 因此对包含韩国传统时尚设计因素的便服品牌来说, 它应该把重点放在如何激发保守群体消费者对便服的积极偏爱上. 这些结果提供了关于韩国便服消费者生活方式的信息, 也对那些计划进入韩国便服市场的时尚品牌, 尤其是那些与现行研究样本相似的, 目标为女性消费者的时尚品牌提供了有用的信息. 这一研究也为便服品牌和那些打算创造含有韩国传统时尚因素的高价值品牌提供了策略和市场洞察力. 考虑到不同生活方式群体的类型和便服或传统时尚商品之间的关系, 品牌设计者和市场策划人员可以运用这一研究成果作为市场定位, 目标设定, 以及市场销售策略的一个参考.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.111-124
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• 2018

본 연구는 만성질환 중의 하나인 고지혈증 유병을 예측하는 분류모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 SVM과 meta-learning 알고리즘을 이용하여 성과를 비교하였다. 또한 각 알고리즘에서 성과를 향상시키기 위해 변수선정 방법을 통해 유의한 변수만을 선정하여 투입하여 분석하였고 이 결과 역시 각각 성과를 비교하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 한국의료패널 2012년 자료를 이용하였고, 변수 선정을 위해 세 가지 방법을 사용하였다. 먼저 단계적 회귀분석(stepwise regression)을 실시하였다. 둘째, 의사결정나무(decision tree) 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 유전자 알고리즘을 사용하여 변수를 선정하였다. 한편, 이렇게 선정된 변수를 기준으로 SVM, meta-learning 알고리즘 등을 이용하여 고지혈증 환자분류 예측모형을 비교하였고, TP rate, precision 등을 사용하여 분류 성과를 비교분석하였다. 이에 대한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 모든 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM의 정확도는 88.4%, 인공신경망의 정확도는 86.7%로 SVM의 정확도가 좀 더 높았다. 둘째, stepwise를 통해 선정된 변수만을 투입하여 분류한 결과 전체 변수를 투입하였을 때보다 각각 정확도가 약간 높았다. 셋째, 의사결정나무에 의해 선정된 변수 3개만을 투입하였을 때 인공신경망의 정확도가 SVM보다 높았다. 유전자 알고리즘을 통해 선정된 변수를 투입하여 분류한 결과 SVM은 88.5%, 인공신경망은 87.9%의 분류 정확도를 보여 주었다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 meta-learning 알고리즘인 스태킹(stacking)을 적용한 결과로서, SVM과 MLP의 예측결과를 메타 분류기인 SVM의 입력변수로 사용하여 예측한 결과, 고지혈증 분류 정확도가 meta-learning 알고리즘 중에서는 가장 높은 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.59-83
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• 2018

고객과 대중의 니즈를 파악하기 위한 감성분석의 중요성이 커지면서 최근 영어 텍스트를 대상으로 다양한 딥러닝 모델들이 소개되고 있다. 본 연구는 영어와 한국어의 언어적인 차이에 주목하여 딥러닝 모델을 한국어 상품평 텍스트의 감성분석에 적용할 때 부딪히게 되는 기본적인 이슈들에 대하여 실증적으로 살펴본다. 즉, 딥러닝 모델의 입력으로 사용되는 단어 벡터(word vector)를 형태소 수준에서 도출하고, 여러 형태소 벡터(morpheme vector) 도출 대안에 따라 감성분석의 정확도가 어떻게 달라지는지를 비정태적(non-static) CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하여 검증한다. 형태소 벡터 도출 대안은 CBOW(Continuous Bag-Of-Words)를 기본적으로 적용하고, 입력 데이터의 종류, 문장 분리와 맞춤법 및 띄어쓰기 교정, 품사 선택, 품사 태그 부착, 고려 형태소의 최소 빈도수 등과 같은 기준에 따라 달라진다. 형태소 벡터 도출 시, 문법 준수도가 낮더라도 감성분석 대상과 같은 도메인의 텍스트를 사용하고, 문장 분리 외에 맞춤법 및 띄어쓰기 전처리를 하며, 분석불능 범주를 포함한 모든 품사를 고려할 때 감성분석의 분류 정확도가 향상되는 결과를 얻었다. 동음이의어 비율이 높은 한국어 특성 때문에 고려한 품사 태그 부착 방안과 포함할 형태소에 대한 최소 빈도수 기준은 뚜렷한 영향이 없는 것으로 나타났다.

• 시큐리티연구
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• 제39호
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• pp.185-215
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• 2014

한국은 지금까지 북한의 테러범죄로 인해 많은 피해를 입었다. 현재 북한정권에 의한 테러 범죄행위 발생 가능성은 그 어느 때보다 높은 시점이고, 김일성 정권의 북한 테러범죄 행위는 통치자금 확보라는 목적 하에 독재로 자행되어 왔다. 이후 김정일 김정은 정권 동안 테러범죄 행위를 살펴보면, 비(非)권력 집단의 목표인 권력쟁취 경제이권 확보 등을 성취하고자 하는 갈등이 원인으로 작용하여 범죄행위로 표출되고 있음이 드러난다. 본 연구는 테러 대책의 궁극적인 목적이 장차 발생할 가능성 높은 위협에 대하여 사전예측 대비해야 한다는 측면에 초점을 맞추었으며, 이를 위해 집단 간 권력 갈등이 범죄의 한 요인이 된다고 설명하는 George B. Vold(1958)의 이론을 적용했다. 이에 다양한 북한 테러범죄 원인 중 각 시대별 고위층 권력 갈등으로 인한 테러범죄 행위를 분석하고, 이러한 시대적 흐름에 맞는 향후 대응방안을 제시하였다. 북한의 테러범죄 행위는 김정일 정권 이후, 고위층 간 권력 판도가 시대별로 급격히 변화하면서 세력 쟁취와 이권 강탈을 위한 권력 갈등으로 인해 더욱 심화되었다. 북한 고위층의 권력 갈등이 북한 테러범죄에 많은 영향을 미치고 있음에도 불구하고, 이에 관련된 정보 첩보 수집이 단편적인데다가 미국에 의존하는 등 실제적인 대응이 미약한 실정이다. 게다가 북한 테러범죄에 대한 심각성 및 시급함의 공감도 역시 높지 않아서 체계적인 국제공조가 이루어지지 않고 있으며, 공조 방안에 대한 논의조차 원활하게 진행되지 않고 있다. 더욱이 최근 DDoS공격 청와대 홈페이지 변조 GPS 교란전파 발사 무인정찰기 침투 등 수 많은 테러범죄 행위가 있었음에도 불구하고, 한국은 이 같은 비(非)대칭 테러범죄 행위가 미칠 파문에 비해 그 심각성을 깊이 인식하지 못하고 있다. 이제 북한 테러범죄의 원인을 밝히고 대응하기 위해 휴민트(HUMINT) 테킨트(TECHINT) 등을 통한 고위층 정보 수집을 확대하고, 이를 종합 분석하는 전담부서를 설치하는 한편, 탈북자 등 정보원의 보호 및 감독을 통한 포괄적인 수집체제를 확립해야 한다. 그리고 북한 테러와 관련된 국제협력에 적극 동참하여, 국제협약을 이끌어낼 수 있도록 국제적인 공조를 구축해야 한다. 또한 핵 미사일 테러와 함께 한층 정교해지고 첨단화 되어가는 사이버 전자 테러 전문기술에 대비하기 위해 법령 제 개정 및 관련 기구 예산 등 제도적 정비와 기술을 보완할 수 있는 전문 인력 양성 및 기술개발 등 실질적인 대응방안을 마련해야 할 것이다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제31권1호
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• pp.71-103
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• 2009

공기업을 주축으로 한 공공기관의 지출 규모가 2007년 한국 GDP의 28%에 달하는 등 공공기관이 한국경제에 미치는 영향은 대단히 크다. 그러나 공기업의 방만경영이 오히려 국가경쟁력을 저해하고 있기 때문에 공기업 개혁을 지속적으로 추진해야 한다는 비판의 목소리는 새정부 들어서도 계속되고 있다. 특히, 공기업 CEO 등 임원 선임에 대한 정치적 논란이 국민들의 불신을 초래하고 있다. 본 연구는 공기업 개혁을 위한 여러 방안 중 공기업의 내부지배구조가 공기업 경영성과에 미치는 영향을 분석하였다. 공기업의 민영화 여부와 관계 없이 공기업의 소프트웨어적인 지배구조 개선 문제가 대단히 중요하기 때문이다. 공기업의 지배구조와 경영성과에 대한 선행 연구는 민간기업의 해당 연구에 비해 소수에 불과하다. 선행 연구는 대부분 공기업 CEO의 소위 낙하산 임용이 경영성과에 부정적 영향을 미친다고 비판하였다. 그러나 최근 들어 공기업 CEO의 임용유형과 경영성과 간에는 상관관계가 없다는 반대의 견해도 제시되고 있다. 본 연구는 다음과 같은 점에서 선행 연구와 차별된다. 첫째, 선행 연구는 공기업의 CEO와 경영성과 간의 관계에 초점을 맞추었다. 그러나 본 연구는 CEO뿐만 아니라 공기업 경영에서 핵심적인 역할을 하는 내부감사인과 경영성과 간의 관계도 더불어 분석하였다. 둘째, 선행 연구는 낙하산 인사에 집중하여 CEO의 임용유형과 경영성과 간의 관계를 분석하였으나, 본 연구는 임용유형(독립성)뿐만 아니라 CEO 및 내부감사인의 전문성이 경영성과에 미치는 영향을 함께 분석하였다. 셋째, 선행 연구는 연구자별로 다양한 표본을 선택하여 비재무적인 지표를 중심으로 분석하였다. 반면, 본 연구는 정부가 공식적으로 지정한 공기업과 외부 회계감사를 거친 해당 공기업의 재무제표를 대상으로 분석하여 연구자의 주관성을 배제하였다. 본 연구는 회귀분석모형을 사용하여 공기업 CEO와 내부감사인의 독립성 및 전문성과 당년도 경영성과 간의 상관관계를 분석하였다. 샘플은 정부가 공기업으로 지정한 24개 기관의 2003년부터 2007년까지의 재무정보와 해당 공기업의 이사회 회의록에서 추출한 인사정보를 활용하였다. CEO의 독립성은 CEO가 해당 공기업 출신 인사인지 아닌지로 파악하였고, 내부감사인의 독립성은 내부감사인이 학계 경제계 시민단체 출신인지 그렇지 않으면 정치권 정부부처 군 출신인지로 파악하였다. 또한 CEO와 내부감사인의 전문성은 업무전문성과 재무전문성으로 나누어 분석하였다. 통제변수로는, 공기업의 설립연수, 자산규모, 정부지원 비율, 연도별 더미변수를 활용하였다. 분석 결과, 내부감사인의 독립성 및 재무전문성과 당해 연도의 경영성과는 통계적으로 유의한 (+)의 관계가 있었다. 또한 CEO의 업무전문성 및 재무전문성과 경영성과는 통계적으로 유의하지 않았지만(+)의 관계가 있었다. 그러나 통상의 관념과 달리 CEO의 독립성과 경영성과는 통계적으로 유의하지 않지만 (-)의 관계가 있었다. 공기업 CEO의 독립성이 경영성과에 미치는 영향은 보통의 우려와 달리 최근 들어 어느 정도 해소된 것으로 보이며 독립성보다는 공기업 CEO와 내부감사인의 전문성이 공기업의 경영성과에 보다 중요한 역할을 미치는 것으로 해석된다. 본 연구는 다음과 같은 한계를 가지고 있다. 첫째, 공기업은 민간기업과 달리 공공성과 기업성을 동시에 추구하고 있다. 그러나 본 연구는 공기업의 공공성에 대한 검토는 배제하고 기업성을 중심으로 연구하였다. 둘째, 본 연구는 중앙정부의 공기업에 한정하여 분석하였다. 따라서 본 연구 결과를 지방자치단체의 공기업에 적용할 때는 세심한 주의가 필요하다. 마지막으로, 본 연구는 공기업 임원 인사 시 제기되는 투명성 및 민주성과 관련된 사항은 연구자의 주관성이 개입될 여지가 있어 배제하였다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권1호
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• pp.33-58
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• 2008

본 연구는 서비스실패가 아니라 제품실패 이후, 회복노력의 효과를 실패심각성에 따라 확인하는 것이다. 회복노력은 보상노력, 장점노력 및 단점노력으로 구분되었다. 보상노력은 실패상황을 직접적으로 되돌리려는 의도로 구체적인 보상을 제공하는 방안으로, 장점노력은 제품실패를 초래하는 이유가 특정한 장점을 추구하는 과정에서 불가피하게 발생할 수 있는 문제임을 언급하는 것과 같이 추가적인 상대적 장점을 설명하는 방식으로, 그리고 단점노력은 자사제품이 서비스실패를 초래할 수 있는 문제점을 지니고 있는 반면에 경쟁제품은 또 다른 측면의 단점을 지니고 있다는 점을 부각시켜 소비자의 자사제품에 대한 부정적 태도를 회복시키려고 방안이라고 개념화되었다. 그러한 회복노력들이 실질적으로 효과가 있다고 결론을 내리기 위해서, 회복노력이 제공되지 않는 상황과 비교하여 소비자의 태도나 의향이 우호적인지 검토된다. 가설검증을 위해 화장품산업에서 소비자들을 대상으로 가상적인 시나리오를 이용한 실험을 실시하였다. 연구 결과, 전반적으로 회복노력들은 효과적인 전략임이 확인되었고, 보상노력은 장점노력이나 단점 노력보다 효과적이었다. 특히 심각성이 높은 실패조건에서 단점노력은 장점노력보다 긍정적인 제품태도를 유도하였다. 심각성이 낮은 실패조건에서 장점노력과 장점노력의 효과는 기대할 수 없었다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.109-131
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• 2014

최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 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.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.163-176
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• 2014

소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.