• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권3호
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• pp.119-144
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• 2020

Purpose Real estate usually takes charge of the highest proportion of physical properties which individual, organizations, and government hold and instability of real estate market affects the economic condition seriously for each economic subject. Consequently, practices for predicting the real estate market have attention for various reasons, such as financial investment, administrative convenience, and wealth management. Additionally, development of machine learning algorithms and computing hardware enhances the expectation for more precise and useful prediction models in real estate market. Design/methodology/approach In response to the demand, this paper aims to provide a framework for forecasting the real estate market with machine learning algorithms. The framework consists of demonstrating the prediction efficiency of each machine learning algorithm, interpreting the interior feature effects of prediction model with a state-of-art algorithm, LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation), and comparing the results in different cities. Findings This research could not only enhance the academic base for information system and real estate fields, but also resolve information asymmetry on real estate market among economic subjects. This research revealed that macroeconomic indicators, real estate-related indicators, and Google Trends search indexes can predict real-estate prices quite well.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 추계학술대회 논문집 전력기술부문
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• pp.365-368
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• 2002

최근 몇 년간 전 세계적으로 전력 및 에너지 시장의 성장률은 매우 급격한 상승세를 기록하고 있어 가까운 장래에 전력 및 에너지 시장에서의 거래금액이 다른 어떤 상품 시장에서의 거래금액보다도 많아질 것으로 보인다. 전 세계적으로 가스 및 전기에너지 산업의 구조적 변화는 이러한 시장에 참여하고자 하는 많은 관전 기업들에게 사업상의 문제를 불러일으키고 있다. 전력 및 에너지시장은 매우 변화가 심하며, 이러한 변화에 장기적으로 대처하지 못할 경우 위험요소가 증대되어 큰 손실을 입을 수 있다. 또한 전력시장거래에서 소비자의 전력수요를 정확히 예측하고 그에 따른 최적의 발전량을 결정하는 것은 전력공급업체의 수익성을 높이는 절대적인 요소로 작용한다. 이미 오래전에 경쟁체제가 도입된 서구 국가들에서는 이러한 목적을 수행하기 위한 전력시장해석프로그램(computer-based tool)이 상용화되어 많은 업체들이 경쟁하고 있으며, 전 세계적인 구조개편 확산 움직임에 따라 시장규모가 빠른 속도로 확대되고 있다. 이러한 흐름에 따라, 우리나라에서도 일부 학계와 벤처기업 연구소를 중심으로 관련 연구가 시작되어 진행 중에 있다. 본 논문에서는 우리 연구실에서 전력시장해석 시뮬레이터 개발을 위해 벤치마킹 시뮬레이터로 도입한 PLEXOS에 대한 간단한 소개와 PLEXOS를 이용한 샘플 계통 및 시장의 전력시장가격 예측을 수행해 보고자 한다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제22권1호
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• pp.3-29
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• 2013

The purpose of this study is to estimate consumer preferences on hybrid cars and electric cars by employing a choice experiment reflecting the various market conditions, such as different projected market shares of green vehicles and $CO_2$ emission regulations. Depending on different market scenarios, we examine as to which attribute and individual characteristic affect the preferences of potential consumers on green vehicles and further, forecast the potential market shares of green cars. The primary results, estimated by a conditional logit and panel probit models, indicate that sales price, fuel cost, maximum speed, emission of air pollutants, fuel economy, and distance between fuel stations can significantly affect consumer's choice of environment-friendly cars. The second finding is that the unique features of electric cars might better appeal to consumers as the market conditions for electric cars are improved. Third, education, age, and gender can significantly affect individual preferences. Finally, as the market conditions become more favorable toward green cars, the forecasted market shares of hybrid and electric vehicles will increase up to 67% and 14%.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.371-375
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• 2008

최근 우리나라 주택 시장은 잦은 정책 변화 등 내부적 요소와 해외 경제 환경 변화 등 외부적 요소에 의해 예측할 수 없는 상황이 계속되고 있다. 특히 미래 주택 시장에 대한 가격, 수요, 공급을 예측하는 데에 있어 어려움을 겪고 있다. 이에 따라 주택 시장 변화에 대한 다양한 분석이 이루어지고 있으나 부분적이고 단편적인 시각이 주를 이루고 있어, 인과관계에 따른 주택시장을 분석할 수 있는 시스템적 논리의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 주택의 수요와 공급에 의해 결정되는 주택시장의 기본 원리를 바탕으로 시스템 다이내믹스(System Dynamics)를 이용한 주택 시장 작동 원리를 작성하여, 내 외부 환경변화에 따른 주택 시장의 영향을 파악할 수 있는 기본 모형을 구축하고자 한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.863-870
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• 2002

The current class scheduling has difficulties in reflecting students' preferences for the classes that they want to take and forecasting the demands of classes. Also, it is usually a repetitive and tedious work to allocate classes to limited time and cesourres Although many research studios in task allocation and meeting scheduling intend to solve similar problems, they have limitations to be directly applied to the class-scheduling problem. In this paper. a class scheduling system using multi agents-based negotiation is suggested. This system consists of student agents, professor agents and negotiation agents each agent arts in accordance with its respective human user's preference and performs the repetitive and tedious process instead of the user The suggested system utilizes negotiation cost concept to derive coalition in the agent's negotiation. The negotiation cost is derived from users' bidding prices on classes, where each biding price represents a user's preference on a selected class. The experiments were performed to verify the negotiation model in the scheduling system. The result of the experiment showed that it could produce a feasible scheduling solution minimizing the negotiation cost and reflecting the users' performance. The performance of the experiments was evaluated by a class success ratio.

• 한국빅데이터학회지
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• 제3권1호
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• pp.13-20
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• 2018

주식 시장에 대한 예측은 오랜 기간 많은 이들의 꿈이었다. 하지만 수많은 노력에도 불구하고 주식 시장을 정확하게 예측하기란 쉬운 일이 아니었다. 본 연구는 주식 시장의 방향성에 주목하여 이 방향성을 예측할 수 있는 감성사전을 구축하는 새로운 방법을 제시한다. 이를 위해 2015년 1월 1일부터 2017년 12월 31일까지 3년간의 증시 뉴스 25,000여 건의 데이터를 수집하여, 문맥을 고려하기 위한 Word2Vec을 적용하였다. 이를 바탕으로 뉴스에 감성분석을 실시하여 KOSPI 종가 지수를 예측해 보았다.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제6권1호
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• pp.99-123
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• 2005

Although the generation market is competitive, the power market is easily exercised the market power by one generator due to its special futures such as a limited supplier, large investment cost, transmission constraints and loss. Specially, as Korea Electric industry restructuring is similar US competitive wholesale electricity market structure which discovered the several evidences of market power abuse, when restructuring is completed the possibility that market power will be exercised is big. Market power interferes with market competitions and efficiency of system. The goal of this study is to investigate the market price effects of the potential market power and the proposed market power mitigation strategy in Korean market using the forecasting wholesale electricity market model. This modeling is developed based on the system dynamics approach. it can analyze the dynamic behaviors of wholesale prices in Korean market. And then it is expanded to include the effect of market condition changed by 'strategic behavior' and 'real time pricing.' This model can generate the overall insights regarding the dynamic impact of output withholding by old gas fire power plant bon as a marginal plant in Korean market at the macro level. Also it will give the energy planner the opportunity to create different scenarios for the future for deregulated wholesales market in Korea.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제23권3호
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• pp.203-213
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• 2016

We investigate volatility spillover aspects of realized volatilities (RVs) for the log returns of the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) and the Hang Seng Index (HSI) from 2009-2013. For all RVs, significant long memories and asymmetries are identified. For a model selection, we consider three commonly used time series models as well as three models that incorporate long memory and asymmetry. Taking into account of goodness-of-fit and forecasting ability, Leverage heteroskedastic autoregressive realized volatility (LHAR) model is selected for the given data. The LHAR model finds significant decompositions of the spillover effect from the HSI to the KOSPI into moderate negative daily spillover, positive weekly spillover and positive monthly spillover, and from the KOSPI to the HSI into substantial negative weekly spillover and positive monthly spillover. An interesting result from the analysis is that the daily volatility spillover from the HSI to the KOSPI is significant versus the insignificant daily volatility spillover of the KOSPI to HSI. The daily volatility in Hong Kong affects next day volatility in Korea but the daily volatility in Korea does not affect next day volatility in Hong Kong.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.75-82
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• 2022

The purpose of the Consumer sentiment index survey is to determine the consumer's economic situation and consumption spending plan, and it is used as basic data for diagnosing economic phenomena and forecasting the future economic direction. The purpose of this paper is to analyze and predict the future Consumer sentiment index using the ARMA model based on the past consumer index. Consumer sentiment index is determined according to consumer trends, so it can reflect consumer realities. The consumer sentiment index is greatly influenced by economic indicators such as the base interest rate and consumer price index, as well as various external economic factors. If the consumer sentiment index, which fluctuates greatly due to consumer economic conditions, can be predicted, it will be useful information for households, businesses, and policy authorities. This study predicted the Consumer sentiment index for the next 3 years (36 months in total) by using time series analysis using the ARMA model. As a result of the analysis, it shows a characteristic of repeating an increase or a decrease every month according to the consumer trend. This study provides empirical results of prediction of Consumer sentiment index through statistical techniques, and has a contribution to raising the need for policy authorities to prepare flexible operating policies in line with economic trends.

• 대한교통학회지
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• 제20권4호
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• pp.27-38
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• 2002

교통운영의 효율성과 안전성을 획기적으로 향상시키는 차세대교통체계인 ATIS 하부시스템 중 공공성과 사업성을 동시에 가지는 VTIS는 매우 중요하다. 특히, 특정이용자의 수요에 따라 상세한 교통정보를 제공할 뿐만 아니라, 민간부문의 참여도가 높아 부가적인 파급효과의 기대가 크므로 시급한 도입이 예상된다. 하지만 VTIS 서비스 제공매체는 상당히 다양하기에 각 제공매체별로의 적정요금과 요금지불방식도 상당히 다양해지므로, 이에 대한 적절한 기준이나 연구가 시급한 실정이다. 하지만 기존 연구들은 최적경로 산정에만 치중되어 있어 서비스 이용수요와 이용자의 입장이 고려된 적정이용료 산정에 대한 연구는 전무하다. 따라서 본 연구는 가상의 다른 가격시나리오 하에서 VTIS 서비스의 이용여부를 설문조사하고, 이항로짓모형을 이용하여 운전자들의 이용수요를 예측하였다. 그리고 설문조사시 이용응답자를 대상으로 순서형 프로빗 모형을 이용하여 각 지불방식별로 이용행태 범주별로 이용률을 산정하고 이에 민감도 분석을 실시하여 월별 지불방식에서는 2800원, 통화당 지불방식에서는 한 통화당 145원의 적정이용료를 산정하였으며 이때의 VTIS 서비스 이용률은 각각 65%와 75%로 나타났다.