• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
• /
• 제30권5호
• /
• pp.749-754
• /
• 2017

Objective: The objective of the present study was to investigate the effects of farrowing month (FM), parity and sex on the growth performance of Berkshire swine raised in alternative production systems. Methods: A total of 40 farrowing records from 27 sows and 1,258 body weight (BW) records from 274 piglets collected over a two-year period were used for the analysis. The BWs were recorded at birth, weaning (28 d), 56, 84, 112, and 140 days. Any BW not recorded on schedule was recalculated to conform the days of age among corresponding BW records, using growth curves drawn with polynomial functions whose power was determined by the number of existing observations for each individual. Results: The mean parity (${\pm}$standard deviation) of the sows was $3.42{\pm}2.14$. The sows that farrowed in June had the lowest number of total born with an average of $6.25{\pm}2.22$ piglets per sow. However, the lowest average number of piglets weaned at day 28 was found in sows that farrowed in May, as well as the highest number recorded for the stillborn piglets with an average of 2.67 piglets per sow. Moreover, the smallest increase in weight from birth to weaning occurred in piglets that were farrowed in May, which also corresponds with the average daily gain (ADG) of 0.29 kg and the last recorded weight measurement on day 140 of $41.69{\pm}1.45kg$. Contrastingly, the highest growth rate was found among pigs farrowed in June, with the largest increase in weight of 7.55 kg from birth to weaning, the highest ADG of 0.51 kg from birth to 140 day of age and the highest BW of $74.70{\pm}1.86kg$ recorded on day 140. Conclusion: Pigs farrowed in June also had the least number of piglets that died between birth and weaning. The zone of thermal comfort found in sows reared in indoor confinement systems did not improve the reproductive performance of the sows reared in an outdoor, alternative production system, while the growth performance of the piglets was improved when the ambient temperature was consistently hot or consistently cold.

• 대한치과교정학회지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.535-546
• /
• 1996

이 연구는 한국인 하악치열궁 형태를 분류하고, 교두정에서 브라켓 높이의 협면점까지 거리를 계측하여 이상적인 호선 제작에 도움을 얻기위하여 시행되였다. 13세에서 25세사이의 정상적인 교합자 159명의 석고모형을 대상으로 순측 및 협측 교두정을 지나는 하악치열궁선에서 견치간, 제1대구치간 및 제2대구치간 폭경과 이들의 고경을 계측한 다음, 유클리안 거리를 이용한 평균군집분석을 시행하여 치열궁형태를 5가지로 분류하고, 각각의 6차 다항식과 결정계수를 구하였으며, 교두정에서 브라켓 높이의 협면점까지의 거리를 계측하고 비교검토하여 다음의 결과를 얻었다. 1. 5가지 하악치열궁선을 실제의 크기로 작도하고, 1형, 2형, 3형, 4형 및 5형으로 명명하였다. 2. 각각의 치 열궁선은 하악 제2대구치간 폭경으로 표현되는 6차다항식과 결정 계수를 산출하였으며 이 식으로 $97\%$이상 설명이 가능하였다. 3. 각 치열궁선의 분포는 5형이 $24.5\%$로 가장 많았으며, 2형과 3형이 각각 $20.8\%$ 1형은 $17.6\%$, 4형은 $16.3\%$의 분포를 보였다. 4. 한국인의 하악치열궁선은 프랑스인에 비하여 폭경이 넓고 고경이 낮은 특성을 보였다. 5. 교두정에서 브라켓높이의 협면점까지의 거리는 절치가 1.0, 견치는 1.9, 제1소구치는 2.6, 제1 및 제2 대구치는 2.7 이였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.641-650
• /
• 2010

컬러 이미지 센서는 광전 변환을 일으키는 촬상 소자와 내부의 영상처리 과정을 거쳐서 컬러 이미지를 출력한다. 일반적으로 출력 영상은 원 피사체의 XYZ 3 자극치와 카메라 RGB 출력 신호 사이의 변환 관계인 카메라 전달 특성에 의해 결정된다. 본 논문에서는 컬러 이미지 센서의 내부 조정 항목인 노출-증폭-레벨(shutter-gain-level, SGL)의 특성함수와 자동 화이트 밸런스 상태를 이용한 카메라 전달 행렬을 이용하여 영상의 colorimetry(측색) 상태를 분석하는 기법을 제안한다. 제안 방법으로부터 실제 영상물의 색도와 휘도 등을 예측할 수 있다. 연구에 사용된 컬러 이미지 센서의 AE(auto exposure) 상태와 실제 휘도의 관계를 정량화하여 SGL 함수를 유도하여 영상의 휘도를 예측 한다. 그리고 영상의 색도는 최소 제곱 다항식 모델링 (polynomial modeling)을 이용하여 기준 환경에서 얻은 카메라 전달 행렬과 AWB(auto white balance) 상태를 통해 예측한다. 실험을 통해서 컬러 이미지 센서를 이용한 제안된 영상의 색도와 휘도 예측 기법의 성능이 우수함을 볼 수 있고, 예측된 결과는 실제 영상물 계측과 시청 환경 측정을 이용한 디스플레이 화질 설정 시스템, 보안 등의 다양한 분야에서 응용이 가능하다.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제19권4호
• /
• pp.407-418
• /
• 2006

본 논문에서는 일차전단변형이론(FSDT)을 이용한 복합재료 적층평판의 고정밀 해석기법을 소개한다. 전단수정계수가 자동적으로 포함되도록 횡방향 전단 변형에너지를 혼합변분이론(mixed variational theorem)을 이용하여 개선하였다. 혼합변분이론에서는 변분을 횡방향 응력들에 대해서만 취하였다. 가정된 횡방향 전단응력은 효율적인 고차이론(Cho and Parmerter, 1993)으로부터 구하였다 횡방향 수직응력은 3차 다항식으로 가정하였고, 무전단 응력조건과 평판의 윗면과 아랫면에서의 응력을 만족하는 조건을 부과함으로써 얻었다. 한편, 변위들에 대해서는 일차전단변형이론의 변위장을 사용하였다. 이렇게 해서 얻어진 변형 에너지를 본 논문에서는 EFSDTM3D이라고 명명 하였다. 본 논문에서 개발된 EFSDTM3D는 변위와 응력의 계산에서 고전적인 FSDT와 같은 정도의 계산 효율을 가지면서, 동시에 변위와 응력의 두께방향의 정확도를 면내 방향 응력들에 대한 최소오차자승법에 기초하여 응력 회복 과정을 적용함으로써 개선하였다. 계산된 결과는 고전적인 FSDT, 3차원 탄성해, 그리고 참고문헌 중에서 이용 가능한 결과들과 비교하여 검증하였다.

• 공학논문집
• /
• 제2권1호
• /
• pp.113-123
• /
• 1997

이 논문은 위성 지구국용 수정곡면 카세그레인 안테나를 설계하는 것이다. 수정곡면 카세그레인 안테나 설계는 다음과 같은 절차로 수행된다. 1) 원하는 안테나 사양을 만족하도록 개구면 전계분포 설계, 2) 적절한 구조 퍼래미터 결정, 3) 반사판 곡면 좌표 추출 등이다. 이를 위해서 개구면 전계 분포는 Hansen 단일변수 분포를 선택하고, 개구면에 의한 원거리 복사패턴은 각스펙트럼법을 이용하여 예측한다. 설계 주파수에서 정해진 사양을 만족하도록 개구면을 설계한 후, 이 분포가 다른 주파수에서도 사양에 만족되는지 확인한다. 주어진 급전 패턴이 설계된 개구면 분포로 변환되도록 주 및 부반사판 곡면을 합성한다. 곡면추출에 필요한 급전 패턴으로 빔웨이브 가이드의 복사패턴을 이용한다. 설계된 시스팀은 원형 개구면을 갖고, 좌우 대칭이며, 축들이 기울어지지 않는 구조를 갖는다. 종합보간법을 이산적 반사판 설계 데이터들에 적용하여, 연속적인 반사판 곡면 함수를 얻는다. 기저 함수로 JPS함수를 사용한다. 설계는 주파수 17.7-20.2GHz의 수신밴드와 27.5-30GHz의 송신밴드를 갖는 Ka밴드에서 동작하는 카세그레인안테나를 설계한다.

• 한국식품과학회지
• /
• 제27권3호
• /
• pp.387-393
• /
• 1995

삼투건조시 물질이동 특성을 알아보기 위하여 수분과 용질의 이동을 확산식으로 평가하여 침지온도와 농도에 따른 영향을 조사하였으며 또한 품질변화 정도는 carotene 함량을 지표로 하여 반응속도식으로 구명하고자 하였으며 삼투공정시 수분의 이동을 기존의 건조모델로 표현하고자 적합도를 알아보았다. 수분손실이나 용질의 증가는 온도와 농도가 증가함에 따라 높은값을 보였으며 농도보다는 온도의 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 확산계수 또한 고온과 고농도에서 높은 값을 가져 확산이 빠르게 일어남을 알 수 있었다. 고온에서는 수분 손실이 용질의 증가보다 높아 용질의 확산계수가 수분의 확산계수보다 높았으며, 품질변화를 나타내는 반응속도상수는 온도의 증가보다 농도의 증가에 따라 더 큰 값을 가져 고농도에서 파괴가 많이 일어남을 알 수 있었다. 확산계수와 품질변화 속도상수에 대한 온도의 영향을 알아보고자 Arrhenius 식에 적합시켜 본 결과 낮은 농도인 $20^{\circ}Brix$에서 확산에 많은 활성화에너지가 필요하고 고농도인 $60^{\circ}Brix$에서는 상대적으로 낮은 활성에너지로도 용질의 확산이 일어난다는 것을 알 수 있었고 활성화 에너지의 크기로 보아 수분의 이동은 $40^{\circ}Brix$에서, 용질의 이동은 $60^{\circ}Brix$에서 이동이 효과적으로 일어남을 알 수 있었다. 침지온도와 농도를 독립변수로 하여 확산계수와 반응속도상수를 예측하고자 각 독립 변수의 최적함수를 구하여 수립한 최적 함수 모델식과 polynomial 형태로 모델화 하였을 경우 수분이나 용질의 확산계수는 높은 적합도를 결정계수를 가지나 품질변화를 나타내는 반응속도강수는 다소 낮아 온도와 농도의 함수로 예측하기에는 미흡한 것으로 나타났다. 삼투건조 공정 중 수분의 이동을 시간의 함수로 표현하기 위한 가장 적합한 모델은 quadratic 모델의 $R^{2}$값이 침지온도와 농도에 관계없이 전반적으로 0.99 이상으로 나타나 다른 모델보다 더 높은 적용 가능성을 보였다. 따라서 quadratic 모델을 이용하여 삼투건조공정에서의 시간에 따른 수분함량을 예측할 수 있으며 확산계수와 아울러 물질이동 특성을 나타낼 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.145-152
• /
• 2007

본 논문은 지표면 현상의 관측에 날씨의 영향을 거의 받지 않는 마이크로파 L-밴드(1.95 GHz)와 C-밴드(5.3 GHz) scatterometer 시스템을 이용하여 농업과학기술원 내의 논에서 자라는 추청벼를 대상으로 2006년 5월 29일부터 10월 9일까지 생육에 따른 군락의 후방산란계수를 관측한 데이터와 작물의 생육과의 관계를 살펴보고 또한, 측정 시스템의 개요, 측정 시스템의 보정 방법들을 기술하고자 한다. Scatterometer 시스템의 송수신기로 HP 8753D 벡터 네트워크 분석기를 사용하며, 타워 위에 안테나를 설치하여 3.4 m의 높이에서 측정하도록 하였다. L-밴드와 C-밴드 scatterometer는 VV-, VH-, HV-, HH-편파를 측정하여 fully polarimetric한 데이터를 얻도록 설계된 레이더시스템으로 입사각을 $30^{\circ}{\sim}60^{\circ}$에서 $10^{\circ}$간격으로 각각 30개의 독립적인 샘플을 측정하여 통계적으로 후방산란계수를 얻었다. 타워에서 발생하는 전파 잡음과 안테나 패턴의 부엽에 의한 지면에서의 수직반사(coherent 성분) 전파를 제거하기 위해 네트워크 분석기의 time gating 기능을 사용하며, 55 cm 크기의 trihedral 전파반사기를 보정용 반사기로 사용하고, STCT(single target calibration technique) 방법을 이용하여 시스템을 보정하였다. 측정 결과를 분석하여 주파수, 입사각도, 편파의 변화에 대한 벼의 후방산란 특성과 벼의 생육상태와의 관계를 살펴보았다. L-밴드와 C-밴드 모두 벼의 생육과 밀접한 결과를 나타내었으나, 입사각이 작을 때는 C-밴드와의 상관이 높게 나타났고 입사각이 커질수록 L-밴드와의 상관이 높게 나타났다. 편파는 L-밴드와 C-밴드 모두 hh 편파가, 입사각은 50도에서 가장 생육의 변이를 잘 설명하는 것으로 나타났다. 생육 데이터 모두를 이용한 경우보다는 유수형성기 또는 출수기 등 벼 생육의 질적인 변화를 보이는 시기에 따라 나누어 분석하는 것이 변화추이를 더 잘 설명하는 것으로 나타났다.

• 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.

• 지능정보연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.119-133
• /
• 2020

Fama에 의하면 효율적 시장에서는 일시적으로 높은 수익을 얻을 수는 있지만 꾸준히 시장의 평균적인 수익을 초과하는 투자전략을 만드는 것은 불가능하다. 본 연구의 목적은 변동성의 장중 비대칭적 전이효과를 이용하는 변동성 매도전략을 기준으로 투자 성과를 추가적으로 개선하기 위하여 SVM을 활용하는 투자 전략을 제안하고 그 투자성과를 분석하고자 한다. 한국 시장에서 변동성의 비대칭적 전이효과는 미국 시장의 변동성이 상승한 날은 한국 시장의 아침 동시호가에 변동성 상승이 모두 반영되지만, 미국 시장의 변동성이 하락한 날은 한국 시장의 변동성이 아침 동시호가에서 뿐만 아니라 장 마감까지 계속해서 하락하는 이상현상을 말한다. 분석 자료는 2008년부터 2018년까지의 S&P 500, VIX, KOSPI 200, V-KOSPI 200 등의 일별 시가지수와 종가지수이다. 11년 동안의 분석 결과, 미국 시장의 변동성이 상승으로 마감한 날은 그 영향력이 한국 시장의 아침 동시호가 변동성에 모두 반영되지만, 미국 시장의 변동성이 하락으로 마감한 날은 그 영향력이 한국 시장의 아침 동시호가뿐만 아니라 오후 장 마감까지도 계속해서 유의적으로 영향을 미치고 있다. 시장이 효율적이라면 미국 시장의 전일 변동성 변화는 한국 시장의 아침 동시호가에 모두 반영되고 동시호가 이후에는 추가적인 영향력이 없어야 한다. 이러한 변동성의 장중 비정상적 전이 패턴을 이용하는 변동성 매도전략을 제안하였다. 미국 시장의 전날 변동성이 하락한 경우 한국 시장에서 아침 동시호가에 변동성을 매도하고 장 마감시에 포지션을 청산하는 변동성 데이트레이딩전략을 분석하였다. 연수익률은 120%, 위험지표인 MDD는 -41%, 위험과 수익을 고려한 성과지수인 Sharpe ratio는 0.27을 기록하고 있다. SVM 알고리즘을 이용해 변동성 데이트레이딩전략의 성과 개선을 시도하였다. 2008년부터 2014년까지의 입력자료를 이용하여 V-KOSPI 200 변동성지수의 시가-종가 변동 방향을 예측하고, 시가-종가 변동율이(-)로 예측되는 경우에만 변동성 매도포지션을 진입하였다. 거래비용을 고려하면 2015년부터 2018년까지 테스트기간의 연평균수익률은 123%로 기준 전략 69%보다 크게 높아지고, 위험지표인 MDD도 -41%에서 -29%로 낮아져, Sharpe ratio가 0.32로 개선되고 있다. 연도별로도 모두 수익을 기록하면서 안정적 수익구조를 보여주고 있고, 2015년을 제외하고는 투자 성과가 개선되고 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.39-55
• /
• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.