• 제목/요약/키워드: trade intelligence

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인터랙티브 전시 환경에서 개인화 마케팅 서비스를 위한 모바일 프레임워크 설계 (Designing Mobile Framework for Intelligent Personalized Marketing Service in Interactive Exhibition Space)

  • 배종환;소수환;최이권
    • 지능정보연구
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    • 제18권1호
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    • pp.59-69
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    • 2012
  • 기존의 전시환경에서 전시 참여업체는 처음에 작성된 개인 정보를 사용하여 모든 관람객에게 동일한 마케팅 정보를 전달하게 된다. 즉, 전시 관람객의 선호도나 반응의 변화에 따른 적절한 대비가 어렵고 개인 별 선호 취향에 따른 개별 대응이 힘들다. 관람객 개개인에게 차별화된 맞춤형 서비스를 제공하기 위해서는 관람객 개개인의 의도를 인지할 수 있어야 하고, 그 인지된 정보를 기준으로 해서 선별적인 서비스를 제공해야 한다. 본 논문에서는 전시 공간에서 관람객 개개인의 선호도와 상황을 인식하고, 인식된 정보를 기반으로 하여 관람객 개인별로 가장 적합한 전시 참가 업체의 마케팅 정보나 부스 정보를 관람객이 소유한 스마트 폰을 통해 제공 하며, 전시 공간에 설치되어 있는 인터랙션이 가능한 디바이스들과 전시 관람객 개개인이 소지하고 있는 스마트 폰 간의 인터랙션 서비스를 제공하기 위한 모바일 프레임 워크를 설계하였다.

M&W 파동 패턴과 유전자 알고리즘을 이용한 주식 매매 시스템 개발 (Development of a Stock Trading System Using M & W Wave Patterns and Genetic Algorithms)

  • 양훈석;김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.63-83
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    • 2019
  • 투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

Smart Store in Smart City: 소비자 감성기반 상권분석 시스템 개발 (Smart Store in Smart City: The Development of Smart Trade Area Analysis System Based on Consumer Sentiments)

  • 유인진;서봉군;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.25-52
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    • 2018
  • 본 연구는 소비자들이 상권에 대하여 수행하는 웹 탐색 활동과 감성평가를 반영하는 데이터인 지역구 연관감성어휘를 기반으로 서울시 내 대형 상업 공간으로 정의할 수 있는 각 지역구 간의 연관 감성 네트워크에 대하여 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 나아가 도출한 소셜 네트워크 지표를 지역구 공공 데이터와 결합하여 보다 다각적 측면을 고려한 지역구 상권의 매출액에 영향을 미치는 요인들을 검증하였고 그 영향력의 변화 또한 확인해 보았다. 정적 데이터로 표현되는 공공 데이터만을 통해 구성된 모형으로도 높은 설명력을 가지는 것을 확인할 수 있었으나, 소셜 네트워크 분석 결과로 도출된 네트워크 지표와 결합된 모형에서는 그 설명력이 더욱 향상된 것이 확인되었다. 공공 데이터에 대한 회귀 분석 결과, 투입된 22개의 요인들 중 '골목 상권 수,' '1인당 거주면적,' '주거환경만족도,' '거래증감률,' '3년 이상 생존율'의 5개의 요인이 지역구 상권 매출액에 유의한 영향을 미치는 것이 확인되었다. 이후 공공 데이터와 네트워크 지표 결합 모형에서 투입된 지표들은 '에고 네트워크의 밀도,' '연결 중심성,' '근접 중심성,' '매개 중심성,' '아이겐벡터 중심성'이며, 이 중 '연결 중심성'과 '아이겐벡터 중심성'이 매출액에 유의한 영향을 미치며 모형 내에서 가장 높은 영향력을 보유한 것이 확인되었다. 본 연구는 각 상권이 소비자가 원하는 감성을 고려한 도시 전략 계획 수립과 이행의 실증적 근거로 활용될 수 있을 것이며, 상권에 진입하거나 재창업하는 자영업자나 잠재 창업자를 바탕으로 지역구 상권이 보유한 감성과 그 관계 구조를 고려한 상권 진입 방향성을 제공할 수 있을 것이다.

기계학습을 이용한 수출신용보증 사고예측 (The Prediction of Export Credit Guarantee Accident using Machine Learning)

  • 조재영;주지환;한인구
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.83-102
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    • 2021
  • 2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.

최적 화물 선적을 위한 화주 에이전트 기반의 협상방법론 (A Negotiation Method based on Consignor's Agent for Optimal Shipment Cargo)

  • 김현수;최형림;박남규;조재형
    • 지능정보연구
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    • 제12권1호
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    • pp.75-93
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    • 2006
  • 화주의 선박 선정과정은 선박과 화물의 일정에 따른 1차 선정과 화물을 재선적하여 하나의 단위로 선복을 집중시키는 2차 선정으로 구분된다. 지금까지 3자 물류업체는 이러한 선적업무가 수작업으로 진행됨으로써 비효율성을 초래하였다. 그러므로 본 연구에서는 에이전트 협상을 통해 전체 물류비를 감소시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 화물의 집중과 배분을 통해 얻을 수 있는 물류비 절감을 최대화시키기 위해 재고비와 운송비간의 상관관계에 서 최적점을 찾아야 하며 이를 화주간 협상으로 해결할 수 있다. 실험에서는 현업에서 이루어지는 화물 선적방법인 EPDS(Earliest Possible Departure-Date Scheduling)와 LPDS(Latest Possible Departure-Date Scheduling)에 본 협상방법론을 접목하여 SBF(Scheduling Bundle Factor, 선적동시 처리량)에 따른 재고비, 운송비 그리고 물류비등을 도출하고 실험결과를 분석하였다. 분석결과, 에이전트 기반의 협상방법론이 EPDS와 사용될 경우 전체 물류비를 최소화시킬 수 있었다.

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국제 경쟁력과 의류산업의 대응에 관한 연구 (A Study on Apparel Products Performance Effecting the International Marketing Strategies)

  • 김문숙
    • 대한가정학회지
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    • 제32권5호
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    • pp.165-182
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    • 1994
  • Korea's clothing industry which has been country's leading export industry and basic strategical industry is now faced with many difficulties both domestically and internationally. Domestically it is faced with continuing shortage of manpower in both production line and management high labour cost causing increase in price putting more weight on behavior of consumers resulting in change of industrial environment and continuing structural problems of industry itself. Internationally it is faced with strengthening of import regulations and protectionism of developed countries and rapid emergence of underdeveloped countries as leading exporting nations. In reality export plays the most essential role in our economy and is especially sensitive to the external environmental factors. Already economic bloc phonomenon can be seen everywhere and is continuing to accelerate in place such as E. U in Europ, North & South America as NAFTA, and South East Asian contries which recent tendency of economic unity effort is present. These countries of such economic blocs are imposing heavy custom duties reinforcing provision of country origin and acting out strict inspection regulations in order to protect the interest of their own industry. Therefore it is vital to manufacture excellent quality goods For these reasons study in this area has brought attention in Korea as well as worldwide in the recent years. Apparel industry which requires professional technology and ability is the most competitive international business. In order to challenge the international market the high level of intelligence is most required to produce high quality goods. The purpose of this study is to analyze the relationship between functions and roles of marketing and to approach problems in more efficient manner. Apparel industry is composed of various programs such as design pattern making merchandising and textile science. To succeed in the business is to give the highest satisfaction to the targeted market. Hence this study will example the factors that determine the Cost Quality and Performance of apparel products. The study will involve following steps; firstly establish relationship between the quality concept and productivity of apparel products Secondly inquire in to marketing strategy laying stress on apparel production related factors focusing on merchandising marketing production and operations Thirdly prospect 21st century apparel industry focusing on garment production and trade and also other countries structural improvement Fourthly establish the new dimension of competitive factors by grasping the actual circumstance of Korea's apparel industry in the international market. The research method will include; First reality approach method by analysing the present state of industry Second literal analysis such as marketing comparisons between leading apparel exporting countries.

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ICT 융합 산업의 현황 및 전망 (Analysis and Forecasting for ICT Convergence Industries)

  • 장희선;박종태
    • 서비스연구
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    • 제5권2호
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    • pp.15-24
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    • 2015
  • 우리나라 경제 발전에서 중요한 역할을 수행하여 왔던 ICT(Information and Communication Technology) 산업은 2014년, 어려운 여건 속에서도 휴대폰, 반도체 등 주력제품의 수출 증가로 863억 달러 규모의 무역수지 흑자를 달성하였다. 이러한 발전의 원동력으로는 정부의 선제적인 지원 정책과 기업의 투자를 꼽을 수 있으며 특히, 1960년대부터 시작된 정보화 정책과 최근의 국가정보화와 산업융합 발전 기본 계획을 통한 지원으로 우리나라는 2014년 UN 전자정부 준비지수 1위, 2015년 네트워크 준비도 지수 12위를 기록하였다. 그러나 국내외적으로 불안한 경제상황으로 ICT 산업 발전의 정체기에 들어선 요즘 세계적으로 관심과 수요가 높은 ICT 융합 분야에서의 선제적인 기술, 제품과 서비스를 개발함으로써, 향후에도 무한경쟁의 시대에서 IT Korea 강국의 이미지를 확고히 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 ICT 융합 시장의 현황과 전망을 분석하고 특히, 클라우드, 3D 융합 및 사물인터넷 분야에 대한 국내외시장 현황을 진단한다. 세계 ICT 융복합 시장은 2020년 3조 6천억 달러, 국내 시장은 110조 원 이상이 될 것으로 전망되며, 성장 가능성이 높으나 아직 우리나라가 초기 단계 수준인 사물 인터넷과 3D 융합 산업 분야에 대한 기술개발과 정책 지원이 필요하다. 그리고 최근 미래사회의 전망에 대한 연구결과로부터 도출된 헬스케어, 금융, 인공지능, 인체 플랫폼 및 보안분야에서 우리나라가 선제적이고 주도적으로 관련 기술 및 서비스를 개발하기 위해 필요한 법 제도 및 정책 마련이 요구된다.

산업기술의 해외유출행위에 대한 간첩죄 처벌 타당성 연구 (A Study on the Feasibility of the Espionage Charges for the Industrial Technology Divulgence)

  • 김항곤;이창무
    • 시큐리티연구
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    • 제57호
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    • pp.253-275
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    • 2018
  • 세계는 지금 20세기 중반이후 군사력 위주의 안보개념보다는 경제안보가 국가안보개념으로 문제화되고 있고, 각국의 정보기관들은 자국이익을 위해 경제정보수집에 나서는 한편, 미국은 '경제 스파이법'(1996년), 우리나라의 경우는 '산업기술의 유출방지 및 보호에 관한 법률'(2006년)을 제정하여 산업스파이의 규제 및 색출활동에 적극 대응하고 있다. 우리나라에서도 형법개정을 통해 산업스파이활동을 국가안보를 위협하는 간첩죄로 처벌하려 하는데, 산기법상 15년 이하의 징역 또는 15억원 이하의 벌금으로 처벌하는 규정에서 형법상 간첩죄로 사형, 무기 또는 5~7년 이상의 징역으로 강력하게 처벌하려고 하는 것이 적절한지에 대한 검토가 필요하다. 선진외국에서 처음부터 '적국'이 아닌 '외국'을 대상으로 형법상 간첩죄를 규정하고 있으면서도 경제관련 특별법으로 산업스파이활동을 규제하듯이, 우리나라가 형법개정을 통해서 간첩죄로 처벌하여 산업스파이활동을 처벌하고, 이를 통해 예방하고자 하는 것은 산업계에 국가가 지나치게 개입하여 산업의 자율성을 해치는 부작용을 초래할 여지가 있고, 또한 현행 형법상 간첩죄로 의율하여 사형, 무기 또는 7년 이상의 징역으로 처벌하는 것은 지나친 확대해석을 통한 법적용으로서 경제활동을 위축시킬 우려가 크기 때문에, 현행 산기법 등 경제 관련법을 개정하여 산업기술 보호와 국가안보 목적을 달성하는 것이 바람직하다고 생각한다.

미술품 거래정보 온라인 제공시스템 구축을 위한 정보전략계획 (A Study on the Information Strategy Planing for the Construction of the Online Information System for the Transaction of Art)

  • 서병민
    • 디지털융복합연구
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    • 제17권11호
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    • pp.61-70
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    • 2019
  • 사회경제적 발전과 교육부의 창의인성교육의 강화와 함께 일반국민도 미술품에 대한 향유문화가 고조되고 있고, 미술품이 투자대체제로써의 관심이 증대되고 있는 흐름 속에 미술품 시장의 산업화가 확대되고 있다. 최근 정부에서도 미술진흥 중장기 계획 수립을 발표하는 등 미술품 시장 활성화를 위한 정책적 의지를 나타내고 있다. 4차산업혁명 시대의 도래로 인공지능(AI), 가상현실(VR), 빅데이터 등 지능정보기술과 융 복합하는 현대미술 콘텐츠가 선보이고 있고, 인문학 및 창의융합에 대한 사회적 관심도 고조되고 있다. 이에 따라 누구나 쉽게 미술시장 정보에 접근할 수 있게 하고, 작가와 가격대별 검색기능과 분석자료, 비평 등 통합정보를 제공하는 등 미술시장의 투명화와 활성화 전략의 수립이 필요하다. 본 논문은 미술시장 경매거래정보 제공, 미술시장 보고서 및 뉴스 제공, 홍보 플랫폼 제공, 미술시장 분석서비스 및 회원관계관리 서비스를 제공하는 미술품 거래정보 온라인 제공시스템 구축을 위한 정보시스템계획을 수립하였다. 이를 위해 미술시장에 대한 환경분석과 중점분석을 통해 미래모델을 수립하였으며, 이에 따른 전략과제와 이행계획도 수립하였다.

변동성 돌파 전략을 사용한 S&P 500 지수의 자동 거래와 매수 및 보유 비교 연구 (Comparative Study of Automatic Trading and Buy-and-Hold in the S&P 500 Index Using a Volatility Breakout Strategy)

  • 홍성혁
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.57-62
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    • 2023
  • 본 연구는 미국 S&P 500 지수를 변동성 돌파 전략을 활용하여 Buy and Hold 방식과 비교 분석한 연구이다. 변동성 돌파 전략은 시장의 상대적 안정 또는 집중된 시기 후의 가격 움직임을 활용하는 거래 전략이다. 특히, 낮은 변동성 기간 후에 큰 가격 움직임이 더 자주 발생한다는 것이 관찰된다. 주식이 한동안 좁은 가격 범위에서 움직이다가 가격이 갑작스레 상승 또는 하락하는 경우, 그 주식이 해당 방향으로 계속 움직일 것으로 예상된다. 이러한 움직임을 활용하기 위해 거래자들은 변동성 돌파 전략을 채택한다. 'k' 값은 최근 시장 변동성의 측정값에 곱하는 배수로서 활용된다. 변동성의 측정 방법 중 하나로는 최근 거래일의 최고가와 최저가 차이를 나타내는 평균 진정 범위(ATR)가 있다. 'k' 값은 거래자들이 거래 임계값을 설정하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구는 'k' 값을 일반적인 값으로 연산하여 Buy and Hold 전략과 수익률을 비교 하여, 변동성 돌파전략을 사용한 알고리즘 트레이딩이 약간은 높은 수익률을 이룩하였다. 추후에는 인공 지능 딥러닝 기법을 이용하여 S&P 500 지수의 자동 거래를 위한 최적의 K 값을 구하고, 이를 통해 수익률을 극대화하기 위한 시뮬레이션 결과를 제시할 예정이다.