• 무역학회지
• /
• 제41권4호
• /
• pp.293-313
• /
• 2016

동아시아 지역은 FTA 확대로 인해 국경을 초월한 경제일체화가 진척되고 있고, 각국의 규제제도 개혁으로 기업활동의 자유는 높아지고 있으며, 국경을 초월한 공정간 분업이 진전되고 있는 등 무역네트워크의 고도화가 촉진되고 있다. 미국이 주도하는 다자간 FTA인 환태평양경제동반자협정(TPP)은 2016년 2월 4일 뉴질랜드 오클랜드에서 12개국이 협정문에 서명하였는데, 동아시아 무역네트워크의 변화가 예상된다. 본 연구에서는 TPP가 동아시아 무역네트워크에 미칠 영향에 관해 살펴보았다. 연구결과 TPP는 공급사슬의 글로벌화를 이끄는 규제 및 제도로써 공급사슬 구조를 변화시키고, 가치사슬에 긍정적인 효과를 야기한다. 이는 동아시아 무역네트워크에 상당한 영향을 미칠 것이며 참여기업의 경쟁력 강화로 이어질 것이다. 또한 TPP는 향후 아태자유무역지대(FTAAP)의 실현을 위한 토대가 될 것으로 보이는데, 무역의존도가 높은 한국은 이로 인해 변화할 동아시아 무역환경에 효과적으로 대처하기 위한 정책적 노력을 기울여야 할 것이다.

• 통상정보연구
• /
• 제16권1호
• /
• pp.207-226
• /
• 2014

현재 활용되고 있는 OSI(Open System Interconnection) 체재하의 무역 관련 물류정보화 시스템으로는 항공관제시스템, 항만운영정보시스템, 해운 선원정보시스템, 수출입일괄처리시스템 등이 있는데 이들 시스템들은 우리나라 물류 관련 산업의 운영체계를보다 편리하고 효율적으로 개선시키는데 많은 부문에 기여하고 있다. 그렇지만 운영 측면에서는 전자문서의 폭발적인 송수신 폭주로 네트워크의 기술적인 문제점들이 적잖게 노출되어 있다. 우리나라가 물류의 정보중심지로 성장하기 위해서는 글로벌 체재속의 IT기술 중 네트워크를 이용한 제어기법들을 충분히 활용하여야 할 때이며 수출입 물류체계를 한층 더 신속 및 정밀화시켜 고도화 단계로 성장시켜야 할 때이다. 따라서 본 논문의 핵심은 OSI 체재하의 전자무역 네트워크의 효율적인 운영을 위하여 부문별 종합 네트워크와 데이터 단위전송의 침입탐지시스템 등의 관리방법 등을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 네트워크 기능 배분에 따른 조직과 인력의 조정, 사무의 위임전결 등 내부조직의 합리화 방안과 관련법규의 정비 등은 연구범위에 포함하지 않았다. 그러므로 본 논문은 OSI 체재하의 무역 관련 네트워크를 실무적 관점에서 살펴보고, 향후 해석적 기초를 제시하는데 그 목적을 두었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권8호
• /
• pp.21-30
• /
• 2023

인터넷 불법금융광고는 인터넷 카페, 블로그 등을 통해 통장매매, 신용카드·휴대폰결제현금화 및 개인신용정보매매 등 불법금융행위를 목적으로 한다. 금융감독당국의 노력에도 불구하고 불법금융행위는 줄어들지 않고 있다. 본 연구는 인터넷 불법금융광고 게시글에 파이썬 딥러닝 기반 텍스트 분류기법을 적용해 불법여부를 탐지하는 모델을 제안한다. 텍스트 분류기법으로 주로 사용되는 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), 순환 신경망(RNN: Recurrent Neural Network), 장단기 메모리(LSTM: Long-Short Term Memory) 및 게이트 순환 유닛(GRU: Gated Recurrent Unit)을 활용한다. 그동안 수작업으로 심사한 불법확인 결과를 기초 데이터로 이용한다. 한국어 자연어처리와 딥러닝 모델의 하이퍼파라미터 조절을 통해 최적의 성능을 보이는 모델을 완성하였다. 본 연구는 그동안 이뤄지지 않았던 인터넷 불법금융광고 판별을 위한 딥러닝 모델을 제시하였다는데 큰 의미가 있다. 또한 딥러닝 모델에서 91.3~93.4% 수준의 정확도를 보임으로써 불법금융광고 탐지에 딥러닝 모델을 실제 적용하여 불법금융광고 근절에 기여할 수 있기를 기대해 본다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권4호
• /
• pp.147-168
• /
• 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.

• 유통과학연구
• /
• 제13권12호
• /
• pp.95-103
• /
• 2015

Purpose - The Visegrád Group cooperation of the past 14 years and that of V4 for the past 20 years has very important significance in the 21st century that must be maintained. This cooperation is valuable because of the trade routes that connect northern Poland to the Balkans in southern Croatia, which forman important basis for the resuscitation of Central European development. Currently, because of the European manufacturing base and industrial development, an energy supply and stable energy distribution networks have been introduced to secure cooperation and not competition within the Visegrád Group. This paper's research emphasizes the supply chain hub in neighboring countries. Although Central and Eastern European countries are small, they can provide a competitive response to Western Europe if they collaborate with the V4 group and other countries. Research design, data, and methodology - The subjects of this study in the Visegrád Group area are related to the development of Marketing and Distribution Sciences in the integrated European Union. In relation to the existing energy infrastructure, construction companies and financial institutions benefit from large-scale construction projects. Existing or new infrastructure facilities among the V4 must comply with the preconditions of regional energy markets. The network of emerging markets is changing into a European-logistics hub of new markets. This hub is closely associated with the economic development of European self-sustainment given that energy for distribution and consumption is imported from Russia. Therefore, this paper indirectly provides data on the regional distribution of energy as alternative bases in Europe for market expansion to Asia. Results - As a result, it appeared unlikely that V4 failed to implement homogeneity following the standards of Western Europe, as proposed by the EU. Throughout European history, individuals have gathered in Central Europe as an innovation hub. Currently, the region is being established independently for energy industrial development and not for tourism development, and is expected to play a central role in innovation and distribution consumption. Therefore, similar to Western and Northern Europe, V4 only appears to engage in distribution consumption on the basis of the identity that it formed for itself. This area is expected to either create a regional platform or a voice over a single economic policy. Conclusions - To this end, regarding the distribution of consumer groups within and outside the region, the V4 group is expected to be established for various policy areas and as a Eurasian outpost of trade and distribution logistics. In addition, given its purpose of engaging in the distribution of energy cooperation and trade clusters, the Visegrád Group will be in charge of the center axis of the bridge for distribution logistics trading partners from the Western Balkans to Caucasus and Eastern Europe. Thus, the Visegrád Group is entering this region as a platform for market share by enabling all or any investor can gain greater industrial benefits.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제11권2호
• /
• pp.204-208
• /
• 2018

본 논문에서는 시계열 데이터인 주가의 변동 패턴을 학습하고, 주가 가격을 예측하기 적합한 주가 예측 딥러닝 모델을 제시하고 평가하였다. 일반신경망에 시계열 개념이 추가되어 은닉계층에 이전 정보를 기억시킬 수 있는 순환신경망이 시계열 데이터인 주가 예측 모델로 적합하다. 순환신경망에서 나타나는 기울기 소멸문제를 해결하며, 장기의존성을 유지하기 위하여, 순환신경망의 내부에 작은 메모리를 가진 LSTM을 사용한다. 또한, 순환신경망의 시계열 데이터의 직전 패턴 기반으로만 학습하는 경향을 보이는 한계를 해결하기 위하여, 데이터의 흐름의 역방향에 은닉계층이 추가되는 양방향 LSTM 순환신경망을 이용하여 주가예측 모델을 구현하였다. 실험에서는 제시된 주가 예측 모델에 텐서플로우를 이용하여 주가와 거래량을 입력 값으로 학습을 하였다. 주가예측의 성능을 평가하기 위해서, 실제 주가와 예측된 주가 간의 평균 제곱근 오차를 구하였다. 실험결과로는 단방향 LSTM 순환신경망보다, 양방향 LSTM 순환신경망을 이용한 주가예측 모델이 더 작은 오차가 발생하여 주가 예측 정확성이 향상되었다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제43권1호
• /
• pp.72-78
• /
• 2019

중고선은 신조선과 달리 시장참여자에게 즉각적인 시장 진출입 기회를 제공하기 때문에 해운산업에서 중요한 시장이라 할 수 있다. 중고선 거래 시 정확한 선가 추정은 향후 장기적인 자본비용의 부담과 직접적인 관련이 있기 때문에 투자의사결정에서 상당히 중요한 요소가 된다. 기존의 중고선시장과 관련된 연구들은 시장의 효율성검증에 치우쳐 있어 정확한 중고선가 추정을 위한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중고선박 가치추정에 전통적인 계량모델보다 기존연구에서 시도되지 않았던 인공신경망모델을 새롭게 제안하였다. 문헌연구를 통해 중고선 가격에 영향을 미치는 6개 요인(운임, 신조선가격, 총 선복대비 발주량, 해체선 가격, 선령, 사이즈)을 선정하였고, 데이터는 2016년 1월부터 2018년 12월까지 Clarkson에 보고된 파나막스 중고선의 실거래 기록 366건을 이용하였다. 변수선정을 위하여 상관분석과 단계적 회귀분석 실시한 결과 최종적으로 운임, 선령, 사이즈 3개의 변수가 채택되었다. 모델의 설계는 10분할 교차검증으로 인공신경망모델의 파라미터들을 추정하여 진행되었다. 인공신경망 모델의 중고선 가치추정치를 단순 단계적 회귀모형과 비교한 결과 인공신경망모델의 성능이 우수함을 확인하였다. 이 연구는 중고선 선가추정에 미치는 요인들에 대한 통계적인 검증, 성능개선을 위한 기계학습기반의 인공신경망 모델활용이라는 측면에서 차별적 의미가 있다. 또한 정확한 선가 추정이 요구되는 실무에서 통계적인 합리성과 결과의 정확성이 동시에 만족되는 과학적 모델을 제시하여 실무적으로도 도움이 될 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
• /
• 제22권1호
• /
• pp.59-72
• /
• 2020

인공지능이 다루기 어려운 개념에서 아주 익숙한 도구로 자리매김 하고 있다. 이와 더불어 금융권에서도 인공지능 기술을 도입하여 기존 시스템의 문제점을 개선하고자 하는 추세이며, 그 대표적인 예가 이상거래탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)이다. 결제 수단의 다양화 및 전자금융거래의 증가에 따라 치밀해져 가는 사이버 금융사기(Fraud)를 기존의 규칙기반 FDS로는 탐지하기 어려워지고 있다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기술을 적용하여 이상거래 탐지율을 향상시키고, 이상행위에 즉각 대응하며, 탐지 결과의 반영을 자동화하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 딥러닝 FDS 구축에서 핵심 문제는 데이터 불균형과 이상거래 패턴의 변동이다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 활용한 오버샘플링 기법을 통해 데이터 불균형 문제를 개선하고, 이상거래 분류기로써 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 적용하여 이러한 문제를 개선하고자 하였다. 실험 결과, GAN 오버샘플링이 이상거래 데이터의 불균형 문제를 개선하는데 효과를 보였으며, WGAN이 가장 높은 개선 효과가 있음을 확인하였다. 또한 제안 FDS 모형의 AUC가 0.9857로 랜덤포레스트 FDS 모형에 비해 약 6.5% 향상되어, 딥러닝이 이상거래 탐지에 뛰어난 성능을 가짐을 입증하였다. 더불어 딥러닝 모형 중 DNN은 CNN에 비해 오버샘플링의 효과를 더 잘 반영함을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권4호
• /
• pp.241-254
• /
• 2011

Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권1호
• /
• pp.65-82
• /
• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.