• 패션비즈니스
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• 제9권6호
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• pp.160-174
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• 2005

Despite the decrease in the number of children due to low birth rate, the domestic children's apparel market has been achieving steady growth as family income is rising thanks to more opportunities for working women, parents spend more on their children, and they prefer brand products that make their children look special. In addition, the market is suffering from hard competition as large enterprises have joined the race. The present study purposed to survey the children's apparel market in Korea, which is in a transitional period, and to contribute to the development of the market with Korean brands. For this purpose, we analyzed the characteristics of children's apparel brands in the 21st century based on the current state of the domestic children's apparel market and, based on the findings, forecasted the future trend of children's apparel brands, suggested improvements for expected problems, proposed standards for coping with changes such as diversification, high quality and differentiation in the children's apparel market, and provided consumers with information on how to purchase products. According to the result of analyzing the characteristics of children's apparel brands in the 21st century, brands are categorized largely into four types - life cultural brands, functional product brands, character brands and brands advancing to China. Life cultural brands equipped with all necessities for children are expanding, and with the deepening social problems of environmental pollution and the reduction of the child population, functional products made of environment-friendly materials are spreading widely, targeting infants and children. Furthermore, for extending age targets and diversifying products, children's apparel is using characters. The use of characters is expected to have a considerable effect on the growth of brands because children are more subjective as consumers than before and they are more easily persuaded with characters. Domestic children's apparel brands advancing to China have a high expectation of success in overcoming the limitation of the local market that has reached its peak and growing into global brands. Korean apparel makers are struggling to overcome the depressed domestic market, to recover consumers' consumption, to cope with market opening, to pursue high value of sensibility and to expand the seniors' market, etc. In this situation, future trends of children's apparel brands will be the expansion of family brands, brand totalization, quality price, niche market (pre-teen market), etc. In response to these trends, we made the following suggestions for improvement. 1. Children's apparel brands are evolving into family brands as well as into total brands through voluming. Today, however, apparel makers are advancing to the children's apparel market with the concept of adults' apparel and, as a result, children's apparel is merely adults' apparel of reduced size, having problems in design, color and materials. Thus, apparel makers must develop design considering the wide range of size and the characteristics of children's apparel, strengthen sourcing abilities to create revenues, and make thorough survey of customers to find common denominators between adults' apparel and children's apparel considering that characteristic that the target class is different from the buyer class. Furthermore, they must make active investments in human resources, develop outstanding products through advanced planning and design, and support marketing techniques and management systems to stores. 2. As the declining birth rate will continue to have a negative effect on the market, it may be difficult to expand the market size but there is still a margin for growth through high-sensibility and high-quality products. The competitiveness of brands is determined by their market shares. Accordingly, concepts should be specialized according to lifestyle, customers' diverse needs should be satisfied, and cross-coordination should be achieved within a brand. 3. Considering Korean parents who do not spare investment in their children despite shrinking consumption, functional products must be high value-added goods that can enhance efficiency. However, in the current situation of the infants' apparel industry where a textile manufacturer supply its products to multiple brands, it is difficult to develop unique products only based on materials. Thus, it is considered urgent to appeal to consumers not by relying on materials only but by finding methods of applying their own characters to children's dress.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_1호
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• pp.959-974
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• 2021

Forel-Ule Index (FUI)는 자연에 존재하는 담수 및 해수의 색을 남색부터 고동색까지 21 가지의 등급으로 구분하는 지표이다. FUI는 여러 선행연구에서 수계의 부영양화 지수, 수질인자, 광 특성 등과 연관 지어 분석되었으며, 여러 수질인자의 광학적 정보를 동시에 가지고 있는 새로운 수질 지표로써의 가능성이 제시되었다. 본 연구에서는 500 m의 높은 공간해상도를 가지는 정지궤도 해양위성해색탑재체(Geostationary Ocean Color Imager; GOCI) 관측 자료와 Random Forest (RF) 기계학습 기법을 활용하여 Ocean Colour-Climate Change Initiative(OC-CCI) 기반의 4 km FUI 자료를 공간 상세화 시켰다. 이를 활용하여 우리나라 연안 해역에 대한 수질인자와의 상관관계와 주요 해역에 대한 FUI의 공간적 분포 및 계절별 특성 변화를 분석하였다. 검증 결과 RF 기법으로 추정한 RF FUI는 결정계수(R²)=0.81, 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error; RMSE)=0.7784로, Pitarch의 OC-CCI FUI 알고리즘을 적용하여 계산한 GOCI FUI 추정 정확도(R²=0.72, RMSE=0.9708) 대비 향상된 결과를 보였다. RF FUI는 총 질소(Total Nitrogen), 총 인(Total Phosphorus), 클로로필-a(Chlorophyll-a), 총 부유물질(Total Suspended Solids), 투명도(Secchi Disk Depth)를 포함하는 5가지 수질인자와 각각 0.87, 0.88, 0.97, 0.65, -0.98의 상관계수로 강한 상관성을 보였다. 산출된 FUI의 시간적 패턴 역시 여러 수질인자와의 물리적 관계를 반영하며 유의미한 계절적 패턴의 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 한반도 연안 수질 관리에서 고해상도 FUI의 활용 가능성을 제시하였다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제8권4호
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• pp.223-232
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• 2021

일반적으로 도심지에서의 유출은 도로 노면을 따라 유출되어 빗물받이를 통해 우수관거로 배수된다. 따라서 적절한 도로 배수능력의 평가는 도로와 빗물받이 뿐만 아니라 우수관거의 설계에서도 필수적이다. 하지만 도시 도로부의 지형학적 및 수리학적 조건을 반영한 흐름해석 방안에 대한 명확한 기준이 제시되어 있지 못한 실정이다. 그러므로 기존에 적용되던 흐름해석 모형(등류/ 부등류) 및 도달시간 산정방법 (임계/고정)을 분석하여 최적의 도로의 흐름해석 방안이 제시되어야 한다. 본 연구에서는 도로 표면 흐름해석을 위한 알고리즘을 개발하고 등류와 부등류 흐름해석 모형 및 도달시간 산정방법을 매개변수로 적용한 수치적 분석을 수행하여 다양한 도로조건에서의 강우 유출특성을 모의하였다. 도로조건은 국내의 설계기준을 고려하여 2차선 도로의 폭 (6 m)과 경사 (도로 종경사 1 - 10%, 도로 노면경사 2% 및 측구 횡경사 2 - 10%)가 고려되었다. 또한, 도로 표면의 흐름은 노면경사를 따라 측구에서 차집되어 하류부의 빗물받이를 통해 배수되도록 하였으며, 측구의 폭은 0.5 m로 선정하였다. 모의 결과 도로의 유출특성은 도로 경사 조건에 따라 민감하게 변화하였으며, 부등류 해석모형이 도로의 하류부로 강우가 차집되며 변화하는 측구부에서의 유출특성을 반영하여 등류 흐름해석 모형에 비해 최대 23.66%, 평균 11.80% 긴 도달시간과 최대 9.50%, 평균 4.73% 작은 도로 표면 총 유출량을 나타냈다. 따라서, 우수 유출량을 산정하기 위하여 도달시간을 강우의 지속시간으로 반영하는 임계지속시간을 적용한 부등류 흐름해석을 수행하는 것이 적합하다고 판단되었다. 개발된 알고리즘은 다양한 흐름해석 기법을 통합하여 도로 노면에서의 유출특성을 정밀하게 모의하고 있으므로 도로의 배수 설계에 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권5호
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• pp.171-180
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• 2023

우리나라 3대 수면 질환으로는 코골이, 수면무호흡증, 불면증이 있다. 수면 부족은 만병의 근원이며 수면 부족으로 인한 질병은 심혈관계 질환, 인지장애, 비만, 당뇨, 대장염, 전립선암에 이르기까지 다양하게 나타난다. 수면 관리 중요성을 인식한 정부도 2018년 7월부터 수면다원검사를 국민건강보험 혜택을 적용해서 작은 부담으로 검사를 받아볼 수 있도록 하고 있다. 그럼에도 불구하고 불면증 환자는 시간적·공간적·경제적 부담감을 해소하고 일상생활 속에서 수면의 질을 관리할 필요가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 병원이 아닌 일상생활 속에서 수면관리에 활용할 수 있는 안대형 생체신호 측정기기를 개발하였다. 측정기기에서는 6개 생체신호(안구동작, 뒤척임, 체온, 산소포화도, 심박수, 오디오)를 측정할 수 있다. 사용되는 센서로는 안구동작, 뒤척임은 자이로스코프센서(MPU9250, InvenSense, 미국)가 사용되었다. 센서값 입력 범위는 258~460°/sec 단위로 조정되며, 입력 범위값 내에서 작동상태를 확인하였다. 체온, 산소포화도, 심박수는 센서(MAX30102, Analog Devices, 미국)를 사용하였다. 체온은 30~45℃ 작동상태를 확인했으며, 산소포화도 사용범위는 미사용상태는 0%이고 사용상태는 20~90%의 작동상태를 확인하였다. 심박수의 범위는 40~180 bpm에서 작동상태를 확인하였다. 오디오 신호는 센서(AMM2742-T-R, PUIaudio, 미국)를 통해서 생체신호를 측정하며 감도는 -42±1 dB이며 주파수 범위는 20~20 kHz에서의 작동상태를 확인하였다. 시스템 구성은 생체신호 측정기기와 데이터수집 장치로 PC 및 모바일 애플리케이션으로 구성되었다. 측정된 데이터는 모바일과 PC로 수집되며 수집된 데이터는 수면의 단계를 판단하고 수면 유도와 수면장애에 대한 사전 선별기능을 진행할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있다. 앞으로 간편하게 가정에서 불면증 환자들에게 수면의 질을 측정할 수 있게 되어 불면증 환자들의 치료에 도움이 될 것으로 예상한다.

• 벤처창업연구
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• 제19권2호
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• pp.197-214
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• 2024

본 연구는 과학기술특성화대학의 학생창업 지원정책에 대한 학생들의 인식을 조사하고, 상향적 접근 방식을 적용하여 정책 수행 대상자인 학생들의 요구 사항을 반영한 정책개선 방안을 도출하고자 수행되었다. 이를 위해 KAIST 학생들을 대상으로 한 설문 조사 및 분석을 통해 학생창업 지원 정책의 효과적인 실행 방안을 탐색하였다. 연구 결과, 학생창업 현장과의 정책목표 공유, 정책 수립 시 학내 학생창업 현장의 의견 반영, 학생 창업가 육성을 위한 창업친화적학사제도 체계의 구축에 대한 개선의 시급성이 높게 나타나고 있었다. 관련하여 집행기관의 역량 강화, 교육과정 내에서의 마케팅 및 시장개척 역량, 사업가로서의 조직관리 및 실무역량 향상의 필요성이 제기되었다. 이에 따라 본 연구에서는 다음과 같은 개선방안을 제안하고자 한다. 첫째, 창업지원 정책의 투명성 및 접근성 강화가 요구되며, 학생들이 정책목표를 명확히 이해하고, 창업지원정책에 쉽게 접근할 수 있도록 정보의 투명성과 접근성을 향상시켜야 한다. 둘째, 학생 중심의 창업정책개발이 요구되며, 학생창업지원 정책을 개발함에 있어 학생들의 의견을 적극적으로 반영하여, 학생들의 요구와 실제 창업 환경을 고려한 맞춤형 정책을 수립해야 한다. 셋째, 과기특성화대학 특성이 반영된 창업친화적학사제도의 개선이 요구되며, 학생들이 창업활동에 더욱 적극적으로 참여할 수 있도록 적극적인 창업친화적학사제도를 도입하거나 개선하여, 창업 활동을 학점으로 인정하거나 창업 관련 교과목을 확대하는 등의 조치를 취해야 한다. 이 연구 결과를 토대로 과학기술특성화대학에서 학생창업을 더욱 적극적으로 지원하고, 창업가정신을 고취시키는 데 의미 있는 기초자료를 제공하고, 대학이 기술혁신과 사회적 가치 창출에 기여하는 혁신 창업생태계 조성에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.69-93
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• 2017

ICT는 제조기반 산업사회에서 가치사슬의 효율성/효과성의 지원을 목적으로 도입되었으나 정보기반 산업사회에서는 ICT가 시장 가치 창출의 주체가 되어 다중 가치사슬의 형성 가능성을 기대하게 하였다. 즉, ICT의 발전은 공급 및 수요의 다변화와 다양성의 동인이 되면서 가치를 창출하기 시작했고, 이를 중심으로 하는 신 가치 사슬의 등장은 구 가치사슬과의 충돌의 문제를 야기하였다. 즉, 다중 가치사슬이 존재 가능한 플랫폼에서는 가치사슬 간의 충돌, 중첩, 생성, 상실 등의 동적 상황 등에 따른 신/구 가치의 창출과 소멸 등이 발생하게 된다. 예를 들어, ICT에 기반을 둔 우버택시 서비스는 신 가치사슬을 형성하여 택시서비스 시장에서 신/구 가치사슬간의 충돌을 야기했다. 제조기반 산업사회에서는 단일 가치사슬의 시장 선점이 중요하였으나, ICT 기반 융합 제품/서비스/정보가 유통되는 플랫폼에서는 시장 상황 변수의 동적 변화에 따라 다중의 가치사슬이 존재하면서 서로 충돌과 공존을 야기하게 되었다. 따라서 ICT에 기반을 둔 지능형 정보사회의 발전과 함께 시장가치 최대화를 위해 다중 가치사슬 간 충돌 최소화와 공존의 최대 가능성을 높일 수 있는 모형의 제시가 중요하다. 본 연구에서는 먼저 의료서비스 시장을 중심으로 하는 다중 가치사슬의 동적 플랫폼 형성에 대해 논의한다. 즉, 의료서비스 시장에 ICT 기반 원격 및 지능형 의료서비스 등이 구 시장에 진입함으로써 발생하는 가치사슬 간의 충돌을 최소화하고 공존 가능성을 높이기 위한 공존 요인 변수에 대해 논의 한다. 이를 위해 다중의 공급과 소비 및 서비스가 존재 가능한 다중 가치사슬이 충돌 및 중첩하는 과정에서 공존 요인 변수 등에 기반하여 가치 사슬들을 동적으로 생성/변화/소멸 및 공존하기까지 의료서비스 플랫폼에 대해 논의한다. 또한 플랫폼 내의 각 가치사슬의 생산가치의 증가와 가치사슬 간의 상호 작용에 의한 부가가치의 창출 등에 의해 플랫폼의 총 가치가 증가 될 수 있음을 논의한다. 마지막으로 공존 모형을 제안하고 실험을 통해 가치사슬 간의 공존 가능성을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.