• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.151-164
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• 2024

상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH₃ 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권4호
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• pp.247-269
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• 2007

현대에 있어 동질적인 품질과 편익을 제공하는 제품을 가지고 다수의 기업들이 시장점유율 증대와 고객확보를 위하여 치열한 경쟁을 벌이고 있는 가운데 가격할인은 기업이 즐겨 사용하는 촉진수단이다. 가격할인은 단기적 매출향상, 소비자의 브랜드전환, 신제품의 시장침투 등의 목적을 달성하기 위하여 사용된다. 실제로 과거의 실증연구에 의하면 다양한 형태의 가격할인이 판매증대에 효과적이며 가격할인은 소비자의 지각가치를 증가시킨다고 하였다. 하지만 할인된 가격은 제품의 품질을 의심하게 하거나 낮게 평가하는 부정적인 효과가 있다는 사실이 밝혀졌으며, 모든 제품카테고리와 모든 구매상황에 대하여 가격할인이 소비자의 지각가치를 향상시킨다고 볼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 브랜드애호도의 차이가 있는 제품을 대상으로 가격할인율에 따라 소비자의 지각가치에 어떠한 영향을 미치는지를 연구함으로서 브랜드애호도의 조절효과를 분석하였다. 브랜드애호도가 강한 제품에 대한 지각획득가치와 지각거래가치는 가격할인율이 낮을 때 보다 큰 경우에 증가할 것으로 예측하였으나 분석결과 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났는데, 이것은 브랜드애호도가 강한 경우에는 가격할인에 의한 지각희생의 감소량이 크지 않았고 브랜드 자체에 대한 신뢰도와 속성에 대한 만족도가 높기 때문에 가격인하가 브랜드선택에 큰 영향을 미치지 않았다는 것을 의미한다고 할 수 있다. 반면 브랜드애호도가 약한 제품에 대한 지각획득가치와 지각거래가치는 가격할인율이 낮을 때 보다 큰 경우에 감소한 것으로 나타났다. 이는 브랜드애호도가 약한 경우에는 제품으로부터 획득하게 되는 편익에 대한 만족도와 신뢰도가 낮은데 이러한 특성을 고려해보면 가격할인이 클 때에 제품의 품질과 편익을 더욱 평가절하하거나 심리적으로 지각희생의 크기가 증가됨에 따라 지각가치가 감소되었음을 의미한다고 할 수 있다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.19-45
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• 2008

본 연구는 인터넷쇼핑몰 비주얼 머천다이징의 주요차원을 고객이 쇼핑몰에 진입한 후 정보탐색과 대안평가를 거치는 등의 쇼핑과정을 토대로 AIDA모형 관점에서 점포, 제품, 촉진에 초점을 맞추었다. VMD의 주요차원(primary dimensions)으로는 점포디자인, 머천다이징, 그리고 머천다이징단서로 구분하였다. 선행연구 결과를 토대로 점포다자인의 하위차원으로는 차별성, 간결성, 위치확인성을, 머천다이즈의 하위차원으로는 제품구색, 명성, 정보성을, 그리고 머천다이징단서의 하위차원으로는 제품추천 및 링크를 설정하여 VMD태도와의 관계를 탐색적으로 조사하였다. 연구결과 이들 세 차원은 종속변수에 유의한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 중소기업연구
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• 제31권2호
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• pp.103-120
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• 2009

창업보육센터는 창업을 준비하는 예비창업자 및 신규 창업자에게 사업을 영위하는데 필요한 자원 및 서비스를 제공하고, 사업을 수행하는 과정에서 발생되는 다양한 문제의 해결에 도움을 주고 있다. 그러나 이러한 지원은 상황에 따라 기업의 자생력을 높이기보다는 창업보육센터에 대한 의존도를 높이는 경향이 있다. 본 연구는 창업보육서비스를 제공형태에 따라 인프라 지원, 네트워크 연계 지원, 직접 지원으로 분류한 후에 이들 서비스의 제공이 입주기업의 창업보육센터 의존도에 미치는 영향관계를 살펴보고, 아울러 입주기간에 따른 조절효과를 살펴보았다. 연구결과 세 가지 보육서비스 모두 의존도에 영향을 미치는 것으로 파악되었으며, 입주기간에 따른 조절효과는 기간이 늘어날수록 네트워크 연계 지원서비스에 정의 효과가 있는 반면 직접 지원서비스는 부의 효과가 있는 것으로 파악되었다. 이러한 결과는 입주기간이 늘어감에 따라 직접 지원서비스의 경우에는 입주기업이 센터의 자원을 흡수하여 기업의 역량으로 만들어 가지만, 네트워크 연계 지원서비스는 기업의 센터에 대한 의존도를 높이고 있다는 것을 보여준다. 따라서 신생기업이 자생력을 갖기 위해서는 보육서비스를 보육기간에 따라 차별적으로 제공해야 한다는 시사점을 제시하고 있다.

• 유통과학연구
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• 제8권3호
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• pp.49-56
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• 2010

At the initial stage of Internet advertising, banner advertising came into fashion. As the Internet developed into a central part of daily lives and the competition in the on-line advertising market was getting fierce, there was not enough space for banner advertising, which rushed to portal sites only. All these factors was responsible for an upsurge in advertising prices. Consequently, the high-cost and low-efficiency problems with banner advertising were raised, which led to an emergence of keyword advertising as a new type of Internet advertising to replace its predecessor. In the beginning of 2000s, when Internet advertising came to be activated, display advertisement including banner advertising dominated the Net. However, display advertising showed signs of gradual decline, and registered minus growth in the year 2009, whereas keyword advertising showed rapid growth and started to outdo display advertising as of the year 2005. Keyword advertising refers to the advertising technique that exposes relevant advertisements on the top of research sites when one searches for a keyword. Instead of exposing advertisements to unspecified individuals like banner advertising, keyword advertising, or targeted advertising technique, shows advertisements only when customers search for a desired keyword so that only highly prospective customers are given a chance to see them. In this context, it is also referred to as search advertising. It is regarded as more aggressive advertising with a high hit rate than previous advertising in that, instead of the seller discovering customers and running an advertisement for them like TV, radios or banner advertising, it exposes advertisements to visiting customers. Keyword advertising makes it possible for a company to seek publicity on line simply by making use of a single word and to achieve a maximum of efficiency at a minimum cost. The strong point of keyword advertising is that customers are allowed to directly contact the products in question through its more efficient advertising when compared to the advertisements of mass media such as TV and radio, etc. The weak point of keyword advertising is that a company should have its advertisement registered on each and every portal site and finds it hard to exercise substantial supervision over its advertisement, there being a possibility of its advertising expenses exceeding its profits. Keyword advertising severs as the most appropriate methods of advertising for the sales and publicity of small and medium enterprises which are in need of a maximum of advertising effect at a low advertising cost. At present, keyword advertising is divided into CPC advertising and CPM advertising. The former is known as the most efficient technique, which is also referred to as advertising based on the meter rate system; A company is supposed to pay for the number of clicks on a searched keyword which users have searched. This is representatively adopted by Overture, Google's Adwords, Naver's Clickchoice, and Daum's Clicks, etc. CPM advertising is dependent upon the flat rate payment system, making a company pay for its advertisement on the basis of the number of exposure, not on the basis of the number of clicks. This method fixes a price for advertisement on the basis of 1,000-time exposure, and is mainly adopted by Naver's Timechoice, Daum's Speciallink, and Nate's Speedup, etc, At present, the CPC method is most frequently adopted. The weak point of the CPC method is that advertising cost can rise through constant clicks from the same IP. If a company makes good use of strategies for maximizing the strong points of keyword advertising and complementing its weak points, it is highly likely to turn its visitors into prospective customers. Accordingly, an advertiser should make an analysis of customers' behavior and approach them in a variety of ways, trying hard to find out what they want. With this in mind, her or she has to put multiple keywords into use when running for ads. When he or she first runs an ad, he or she should first give priority to which keyword to select. The advertiser should consider how many individuals using a search engine will click the keyword in question and how much money he or she has to pay for the advertisement. As the popular keywords that the users of search engines are frequently using are expensive in terms of a unit cost per click, the advertisers without much money for advertising at the initial phrase should pay attention to detailed keywords suitable to their budget. Detailed keywords are also referred to as peripheral keywords or extension keywords, which can be called a combination of major keywords. Most keywords are in the form of texts. The biggest strong point of text-based advertising is that it looks like search results, causing little antipathy to it. But it fails to attract much attention because of the fact that most keyword advertising is in the form of texts. Image-embedded advertising is easy to notice due to images, but it is exposed on the lower part of a web page and regarded as an advertisement, which leads to a low click through rate. However, its strong point is that its prices are lower than those of text-based advertising. If a company owns a logo or a product that is easy enough for people to recognize, the company is well advised to make good use of image-embedded advertising so as to attract Internet users' attention. Advertisers should make an analysis of their logos and examine customers' responses based on the events of sites in question and the composition of products as a vehicle for monitoring their behavior in detail. Besides, keyword advertising allows them to analyze the advertising effects of exposed keywords through the analysis of logos. The logo analysis refers to a close analysis of the current situation of a site by making an analysis of information about visitors on the basis of the analysis of the number of visitors and page view, and that of cookie values. It is in the log files generated through each Web server that a user's IP, used pages, the time when he or she uses it, and cookie values are stored. The log files contain a huge amount of data. As it is almost impossible to make a direct analysis of these log files, one is supposed to make an analysis of them by using solutions for a log analysis. The generic information that can be extracted from tools for each logo analysis includes the number of viewing the total pages, the number of average page view per day, the number of basic page view, the number of page view per visit, the total number of hits, the number of average hits per day, the number of hits per visit, the number of visits, the number of average visits per day, the net number of visitors, average visitors per day, one-time visitors, visitors who have come more than twice, and average using hours, etc. These sites are deemed to be useful for utilizing data for the analysis of the situation and current status of rival companies as well as benchmarking. As keyword advertising exposes advertisements exclusively on search-result pages, competition among advertisers attempting to preoccupy popular keywords is very fierce. Some portal sites keep on giving priority to the existing advertisers, whereas others provide chances to purchase keywords in question to all the advertisers after the advertising contract is over. If an advertiser tries to rely on keywords sensitive to seasons and timeliness in case of sites providing priority to the established advertisers, he or she may as well make a purchase of a vacant place for advertising lest he or she should miss appropriate timing for advertising. However, Naver doesn't provide priority to the existing advertisers as far as all the keyword advertisements are concerned. In this case, one can preoccupy keywords if he or she enters into a contract after confirming the contract period for advertising. This study is designed to take a look at marketing for keyword advertising and to present effective strategies for keyword advertising marketing. At present, the Korean CPC advertising market is virtually monopolized by Overture. Its strong points are that Overture is based on the CPC charging model and that advertisements are registered on the top of the most representative portal sites in Korea. These advantages serve as the most appropriate medium for small and medium enterprises to use. However, the CPC method of Overture has its weak points, too. That is, the CPC method is not the only perfect advertising model among the search advertisements in the on-line market. So it is absolutely necessary that small and medium enterprises including independent shopping malls should complement the weaknesses of the CPC method and make good use of strategies for maximizing its strengths so as to increase their sales and to create a point of contact with customers.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제22권3호
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• pp.99-124
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• 2012

Our society has long been talking about necessity for innovation. Since companies in particular need to carry out business innovation in their overall processes, they have attempted to apply many innovation factors on sites and become to pay more attention to their innovation. In order to achieve this goal, companies has applied various information technologies (IT) on sites as a means of innovation, and consequently IT have been greatly developed. It is natural for the field of IT to have faced another revolution which is called cloud computing, which is expected to result in innovative changes in software application via the Internet, data storing, the use of devices, and their operations. As a vehicle of innovation, cloud computing is expected to lead the changes and advancement of our society and the business world. Although many scholars have researched on a variety of topics regarding the innovation via IT, few studies have dealt with the issue of could computing as IT. Thus, the purpose of this paper is to set the variables of innovation attributes based on the previous articles as the characteristic variables and clarify how these variables affect "Performance Expectancy" of companies and the intention of using cloud computing. The result from the analysis of data collected in this study is as follows. The study utilized a research model developed on the innovation diffusion theory to identify influences on the adaptation and spreading IT for cloud computing services. Second, this study summarized the characteristics of cloud computing services as a new concept that introduces innovation at its early stage of adaptation for companies. Third, a theoretical model is provided that relates to the future innovation by suggesting variables for innovation characteristics to adopt cloud computing services. Finally, this study identified the factors affecting expectation and the intention to use the cloud computing service for the companies that consider adopting the cloud computing service. As the parameter and dependent variable respectively, the study deploys the independent variables that are aligned with the characteristics of the cloud computing services based on the innovation diffusion model, and utilizes the expectation for performance and Intention to Use based on the UTAUT theory. Independent variables for the research model include Relative Advantage, Complexity, Compatibility, Cost Saving, Trialability, and Observability. In addition, 'Acceptance for Adaptation' is applied as an adjustment variable to verify the influences on the expected performances from the cloud computing service. The validity of the research model was secured by performing factor analysis and reliability analysis. After confirmatory factor analysis is conducted using AMOS 7.0, the 20 hypotheses are verified through the analysis of the structural equation model, accepting 12 hypotheses among 20. For example, Relative Advantage turned out to have the positive effect both on Individual Performance and on Strategic Performance from the verification of hypothesis, while it showed meaningful correlation to affect Intention to Use directly. This indicates that many articles on the diffusion related Relative Advantage as the most important factor to predict the rate to accept innovation. From the viewpoint of the influence on Performance Expectancy among Compatibility and Cost Saving, Compatibility has the positive effect on both Individual Performance and on Strategic Performance, while it showed meaningful correlation with Intention to Use. However, the topic of the cloud computing service has become a strategic issue for adoption in companies, Cost Saving turns out to affect Individual Performance without a significant influence on Intention to Use. This indicates that companies expect practical performances such as time and cost saving and financial improvements through the adoption of the cloud computing service in the environment of the budget squeezing from the global economic crisis from 2008. Likewise, this positively affects the strategic performance in companies. In terms of effects, Trialability is proved to give no effects on Performance Expectancy. This indicates that the participants of the survey are willing to afford the risk from the high uncertainty caused by innovation, because they positively pursue information about new ideas as innovators and early adopter. In addition, they believe it is unnecessary to test the cloud computing service before the adoption, because there are various types of the cloud computing service. However, Observability positively affected both Individual Performance and Strategic Performance. It also showed meaningful correlation with Intention to Use. From the analysis of the direct effects on Intention to Use by innovative characteristics for the cloud computing service except the parameters, the innovative characteristics for the cloud computing service showed the positive influence on Relative Advantage, Compatibility and Observability while Complexity, Cost saving and the likelihood for the attempt did not affect Intention to Use. While the practical verification that was believed to be the most important factor on Performance Expectancy by characteristics for cloud computing service, Relative Advantage, Compatibility and Observability showed significant correlation with the various causes and effect analysis. Cost Saving showed a significant relation with Strategic Performance in companies, which indicates that the cost to build and operate IT is the burden of the management. Thus, the cloud computing service reflected the expectation as an alternative to reduce the investment and operational cost for IT infrastructure due to the recent economic crisis. The cloud computing service is not pervasive in the business world, but it is rapidly spreading all over the world, because of its inherited merits and benefits. Moreover, results of this research regarding the diffusion innovation are more or less different from those of the existing articles. This seems to be caused by the fact that the cloud computing service has a strong innovative factor that results in a new paradigm shift while most IT that are based on the theory of innovation diffusion are limited to companies and organizations. In addition, the participants in this study are believed to play an important role as innovators and early adapters to introduce the cloud computing service and to have competency to afford higher uncertainty for innovation. In conclusion, the introduction of the cloud computing service is a critical issue in the business world.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제44권5호
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• pp.1114-1124
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• 1997

연구배경 : Endothelin(이하 ET로 약함)은 폐혈관 내피세포에서 생산되며 강한 혈관 수축작용이 있는 peptide이다. 일차성 폐동맥고혈압과 급성 폐동맥색전증 환자의 혈장내 ET이 증가하고 이들 질환에서의 심폐기능장애에 ET이 중요한 역할을 하리라고 추측되나 ET증가의 기전에 대해서는 알려진 바 없다. 이들 두 질환은 모두 혈전증이 중요한 병태생리 소견이므로 저자들은 혈소판과 활성화된 혈소판에서 유리된 매개체들이 폐혈관 내피세포에서 ET 생산을 증가시킬 것이라고 가정하고 이를 확인하기 위하여 연구를 시행하였다. 방 법 : 소 폐동맥내피세포 배양배지에 혈소판, thrombin(0.1~10u/ml), transforming growth factor-${\beta}1$(TGF-${\beta}1$, 1-1000pM), serotonin(1-100uM), 및 내독소(1ug/ml)를 첨가한 후 18시간 배양하여 배지내로 유리된 immunoreactive ET(이하 ir-ET로 약함)을 방사선면역측정법으로 정량분석 하였다. 결과 : 소 폐동맥내피세포 배양 상청액내 ir-ET은 배양 시간에 비례하여 증가하였으며 혈소판 $10^8/ml$을 첨가한 군에서는 배양 8시간 및 18시간 후에 대조배지군에 비해 유의하게 높았다(p<0.05). 혈소판 첨가군에서 배양 상청액내 ir-ET은 혈소판의 수가 증가함에 따라 증가하는 경향을 보였고 $10^8/ml$에서는 대조배지군에 비해 유의하게 높았다 (0<0.05). Ir-ET를 증가시키지 않는 혈소판 ($10^7/ml$)에 ir-ET을 유의하게 증가시키지 않는 농도의 thrombin (0.1u/ml) 또는 내독소(1ug/ml)를 각각 첨가한 군에서 배양 상청액내 ir-ET은 배지 대조군과 단독 첨가군 (thrombin 0.1u/ml, 내독소 1ug/ml)에 비해 각각 유의하게 높았다(p<0.05). 소 폐동맥내피세포 배양 상청액내 ir-ET은 thrombin(1-10ug/ml), TGF-${\beta}1$(100-1000pM) 첨가군에서 각각 대조배지군에 비해 유의하게 높았으며 (p<0.05), serotonin(1-100uM) 첨가군은 대조배지군파 유의한 차이가 없었다. 결 론 : 소 폐동맥 내피세포에서 ET 생산을 자극하며 그 기전은 혈소판과 활성화된 혈소판에서 유리되는 TGF-${\beta}1$ 등의 매개물에 의한 내피세포의 자극으로 생각되며 이외에 혈소판에 의한 내피세포의 ET 생산 반응 조절(priming) 가능성도 추측할 수 있다.

• 대한치과보철학회지
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• 제46권1호
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• pp.65-82
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• 2008

오늘날의 시장 경제는 소비자 중심으로 빠르게 변모하고 있다. 이는 점점 가속화 되어가는 소비자의 생활수준과 교육수준의 향상, 다양한 대중매체를 통한 구매자의 상품에 대한 접근의 용이성에 기인한다. 다양한 선택의 대안 속에서 자신의 가치를 만족시킬 수 있는 상품을 선택할 수 있는 소비자 중심의 시장 경제체제는 소비자의 소득수준의 증가와 전 국민 의료보험의 실시로 인한 의료 수요확대를 통해 의료분야에서도 그 두각을 나타내고 있다. 최근 우리나라의 의료계는 의료기관의 수 및 의료 인력의 증가로 인해 경쟁이 강화되고 있는 실정이고, 이러한 경쟁 강화를 통해 소비자의 시장 선택의 폭은 넓어지게 되었다. 이런 시점에 소비자의 입장에서 본 의료서비스에 있어서의 고객만족도에 영향을 미치는 요인, 서비스의 문제점, 개선점에 대한 조사와 연구는 필요 불가결하다고 하겠다. 이 연구는 2006년 1월 23일부터 4월 15일 까지 서울시에 소재한 연세대학교 치과병원에 내원한 환자 784명을 대상으로 진행되었으며 구조화된 설문지를 이용하여 자기기입식 방법으로 자료를 수집하여 이를 분석하였다. 본 연구의 결과를 살펴보면 다음과 같다. 1. 응답자의 사회인구학적인 특성은 성별이나 결혼여부는 적절하게 표본이 추출 된 것으로 보이나 직업에서는 학생 및 대학(원)생, 내원이 유와 현재 받고 있는 치료에 있어서는 교정치료가 높은 비율로 나타났다. 2. 치과병원에 대한 전반적인 만족도는 전체의 74%가 높은 만족을 나타내었다. 3. 독립변수들 중 구체적 서비스 항목에 대해서는 '서비스시스템', '친절도', '설명', '대기시간설명', '예약시스템', '응급상황에의 대처', '치과진료경험의 풍부', '치과적 지식의 유무', '병원의 규모', '소독', '내부시설', '주차' 에 대한 만족도는 높게, '치료비', '치료 준비시간', '대기시간', '치료시간', '예약기간' 에 대한 만족도는 낮게 나타났다. 4. 독립변수들 간의 상관관계 분석을 실시하였고 이들 사이에는 높은 선형관계가 없었다. 5. 독립변수들과 종속변수 사이의 상호관련성을 평가하기 위한 프로빗 회귀분석 결과 총 34개의 독립변수 중에서 불편감 해소, 서비스 시스템, 친절도, 설명, 한 번 내원 시 치료시간, 예약시스템, 지식의 유무, 내부시설에 대한 만족도의 8개 독립변수가 유의수준 1%하에서 서로 높은 상호관련성을 보였다. 고객의 만족은 전적으로 고객의 주관적인 평가에 의존한다. 환자들의 욕구가 다양화되고 고급화되면서 의료서비스에 대한 기대수준이 높아지고 있기 때문에 이에 부합하는 서비스를 제공하는 것이 의료서비스의 고객인 환자를 만족시키는 필수 요건이 된다. 많은 의료기관이 환자를 중심으로 하여 고객만족을 위한 병원, 고객감동을 위한 병원이 되기 위하여 노력을 하고 있으며, 이는 치과의료 분야에 있어서도 적용되고 있는 현실이다. 내원환자들의 만족도를 향상시키기 위해서는 이 연구의 결과를 기초로 한 새로운 병원 경영 전략의 수립과 그로 인한 의료 서비스의 질 향상으로 고객이 만족하는 양질의 의료서비스를 제공하는 노력이 필요하리라 여겨진다.

• 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.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제21권1호
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• pp.103-122
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• 2011

Recently, numerous documents have been made available electronically. Internet search engines and digital libraries commonly return query results containing hundreds or even thousands of documents. In this situation, it is virtually impossible for users to examine complete documents to determine whether they might be useful for them. For this reason, some on-line documents are accompanied by a list of keywords specified by the authors in an effort to guide the users by facilitating the filtering process. In this way, a set of keywords is often considered a condensed version of the whole document and therefore plays an important role for document retrieval, Web page retrieval, document clustering, summarization, text mining, and so on. Since many academic journals ask the authors to provide a list of five or six keywords on the first page of an article, keywords are most familiar in the context of journal articles. However, many other types of documents could not benefit from the use of keywords, including Web pages, email messages, news reports, magazine articles, and business papers. Although the potential benefit is large, the implementation itself is the obstacle; manually assigning keywords to all documents is a daunting task, or even impractical in that it is extremely tedious and time-consuming requiring a certain level of domain knowledge. Therefore, it is highly desirable to automate the keyword generation process. There are mainly two approaches to achieving this aim: keyword assignment approach and keyword extraction approach. Both approaches use machine learning methods and require, for training purposes, a set of documents with keywords already attached. In the former approach, there is a given set of vocabulary, and the aim is to match them to the texts. In other words, the keywords assignment approach seeks to select the words from a controlled vocabulary that best describes a document. Although this approach is domain dependent and is not easy to transfer and expand, it can generate implicit keywords that do not appear in a document. On the other hand, in the latter approach, the aim is to extract keywords with respect to their relevance in the text without prior vocabulary. In this approach, automatic keyword generation is treated as a classification task, and keywords are commonly extracted based on supervised learning techniques. Thus, keyword extraction algorithms classify candidate keywords in a document into positive or negative examples. Several systems such as Extractor and Kea were developed using keyword extraction approach. Most indicative words in a document are selected as keywords for that document and as a result, keywords extraction is limited to terms that appear in the document. Therefore, keywords extraction cannot generate implicit keywords that are not included in a document. According to the experiment results of Turney, about 64% to 90% of keywords assigned by the authors can be found in the full text of an article. Inversely, it also means that 10% to 36% of the keywords assigned by the authors do not appear in the article, which cannot be generated through keyword extraction algorithms. Our preliminary experiment result also shows that 37% of keywords assigned by the authors are not included in the full text. This is the reason why we have decided to adopt the keyword assignment approach. In this paper, we propose a new approach for automatic keyword assignment namely IVSM(Inverse Vector Space Model). The model is based on a vector space model. which is a conventional information retrieval model that represents documents and queries by vectors in a multidimensional space. IVSM generates an appropriate keyword set for a specific document by measuring the distance between the document and the keyword sets. The keyword assignment process of IVSM is as follows: (1) calculating the vector length of each keyword set based on each keyword weight; (2) preprocessing and parsing a target document that does not have keywords; (3) calculating the vector length of the target document based on the term frequency; (4) measuring the cosine similarity between each keyword set and the target document; and (5) generating keywords that have high similarity scores. Two keyword generation systems were implemented applying IVSM: IVSM system for Web-based community service and stand-alone IVSM system. Firstly, the IVSM system is implemented in a community service for sharing knowledge and opinions on current trends such as fashion, movies, social problems, and health information. The stand-alone IVSM system is dedicated to generating keywords for academic papers, and, indeed, it has been tested through a number of academic papers including those published by the Korean Association of Shipping and Logistics, the Korea Research Academy of Distribution Information, the Korea Logistics Society, the Korea Logistics Research Association, and the Korea Port Economic Association. We measured the performance of IVSM by the number of matches between the IVSM-generated keywords and the author-assigned keywords. According to our experiment, the precisions of IVSM applied to Web-based community service and academic journals were 0.75 and 0.71, respectively. The performance of both systems is much better than that of baseline systems that generate keywords based on simple probability. Also, IVSM shows comparable performance to Extractor that is a representative system of keyword extraction approach developed by Turney. As electronic documents increase, we expect that IVSM proposed in this paper can be applied to many electronic documents in Web-based community and digital library.