• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.56-67
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• 2012

UCC(UCC: User Created Contents)가 온라인상으로 활발히 거래되고 있다. 현재 UCC의 가격은 판매자가 한번 결정을 하면 이후로는 변함이 없는 고정 정책으로 결정된다. 하지만 시장의 수요와 공급은 매시 변화하고, 이러한 변화에 따라 동적으로 가격을 결정하는 연구들이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 UCC를 검색하는 사용자들을 분석하여 UCC의 동적인 가격 결정 모형을 제안하였다. 트렌드 변화 반영 결정 모형과 상대적 가격 모형을 고안하였고, 시스템 변수와 시장 변수를 통제하여 다양한 환경에서의 실험을 수행하였다. 또한 컴퓨터 모델링 및 시뮬레이션을 통해 성능을 입증하였다. 본 연구의 결과는 UCC 시장에서의 매출 및 수익 향상에 중요한 지침을 제공할 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권3호
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• pp.515-526
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• 2009

자동차 보험 산업에 있어 담보되는 위험도에 따른 적정 보험가격의 산출은 매우 중요하다. 본 논문에서는 자동차 보험 산업에서 보험가격 산출 방법이 어떻게 발전되어 왔는지에 대하여 고찰하고, 여러 통계적인 방법으로 산출한 보험가격과 실제 담보되는 위험도의 비교 분석을 통하여 보다 나은 통계적 보험가격 산출 방법을 제안하고자 한다. 그 중에서 일반선형모형을 중심으로 다루었으며, 오차항의 분포에 대한 다양한 가정을 통하여 최적의 접근 방법에 대한 논의를 하였다. 일반선형모형에 있어 오차항의 분포에 대한 적절한 가정은 모형의 최적화를 위한 중요한 가정이다. 본 연구에서는 일반적으로 널리 사용되지 않았음에도 불구하고 자동차 보험 사고 손해액과 매우 유사한 성격을 가지고 있는 트위디 분포를 오차항의 분포 가운데 하나로 적용하여 비교하였다. 실증자료 분석으로서 국내 자동차 보험사의 실제 자료를 통하여 여러 접근 방법에 대한 적정성 비교를 수행하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.249-258
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• 2021

최근 암호화폐거래소로 투자자들이 몰리면서 비트코인 가격이 급등락하고 있다. 본 연구의 목적은 딥러닝 모형을 이용하여 비트코인의 가격을 예측하고, 투자전략을 통해 비트코인의 수익성이 있는지를 분석하는 것이다. 비선형성과 장기기억 특성을 보이는 비트코인 가격 예측모형으로는 LSTM을 활용하며, 예측 가격을 입력변수로 하는 이동평균선 교차전략의 수익성을 분석하였다. 2013년부터 2021년까지의 LSTM 예측 가격을 이용한 비트코인 이동평균선 교차전략의 투자 성과는 단순 시장가격을 이용한 이동평균선 교차전략과 벤치마크전략 Buy & Hold 보다 각각 5.5%와 46% 이상의 수익률 개선 효과를 보여주었다. 최근 데이터까지 확장하여 분석한 본 연구의 결과는 기존의 연구들과 마찬가지로 암호화폐 시장의 비효율성(inefficiency)을 지지하고 있으며, 비트코인 투자자들에게는 딥러닝 모형을 이용한 투자전략의 실전 활용 가능성을 보여주었다. 향후 연구에서는 다양한 딥러닝 모형들의 성과 비교를 통해 최적의 예측모형을 개발하고 비트코인 투자전략의 수익성을 개선할 필요가 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.870-874
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• 2008

국내 전자저널의 보급은 2000년대 초반 전자정보 공동구매 컨소시엄이 형성되면서 급속도로 확산되었다. 그러나 출판사별로 상이한 가격정책이 면밀히 검토되지 못한 것이 사실이며, 출판사 주도의 가격정책에 대해 보다 합리적이고 융통성 있는 가격모형을 개발할 필요성이 제기되어 왔다. 따라서 이 연구는 문헌조사를 통하여 기존에 제시된 가격모형을 파악하고, 국내 최대 전자정보 공동구매 컨소시엄인 KESLI에 제시된 다양한 전자저널 컨소시엄의 가격정책 사례를 분석하여, 이를 바탕으로 보다 합리적인 가격모형을 개발할 수 있도록 하고자 하였다.

• 한국에너지공학회:학술대회논문집
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• 한국에너지공학회 1996년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.45-53
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• 1996

한전은 1995년 5월에 가격기능에 의한 수요관리 효과를 증진시키기 위하여 계절·시간대별 차등요금(이하 계시별 요금)을 대폭적으로 변경하였다. 본 연구는 이와 같은 요금구조 변경에 대한 수용가의 반응도 분석을 위한 것이다. 이를 위하여 요금구조 변경전인 95년 4월을 기준으로 1년후인 1996년 4월의 일반용(을) 및 산업용(병) 갑 및 을 종별에 대한 가격탄력성과 수용가의 부하패턴 변화를 측정하였다. 가격탄력성은 산술적 모형을 이용하면 산업평균 최대부하 시간대가 -0.0121, 중부하 및 경부하 시간대가 각각 -0.0788 및 -0.0012으로 산출되었다. 또한 회귀모형을 이용할 경우 최대부하 시간대가 -0.0126, 중부하 시간대가 -0.0018 및 최대부하 시간대가 0.0006로 나타났다. 한편 계시별 요금에 대한 수용가의 반응성은 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 계시별 요금이 피크시간대에 매우 낮으나 분명한 수요감소에 영향을 주고 있다. 둘째, 산업별로의 수용가의 반응성이 매우 다르다. 셋째, 상업용 수용가의 반응도가 매우 낮다. 넷째, 같은 가격탄력성은 수용가의 규모가 클수록 가격 변화에 대한 수용가의 반응성은 낮은 것으로 나타났다.

• 재무관리연구
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• 제11권1호
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• pp.97-122
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• 1994

시장균형상태(市場均衡狀態)의 조건(條件)하에서 주식의 기대수익률을 설명할 수 있는 가격결정(價格決定) 요인(要因)이 무엇을 의미하는가를 규명하는 일은 증권시장을 설명하기 위한 중요한 과제이다. 본 논문의 연구 목적은 재정가격결정모형(栽定價格決定模型)을 적용하여 주식수익률에 대한 요인(要因)을 분석(分析)하고, 최적 포트폴리오 구성 주식수와 유의적인 가격결정 요인 및 이들이 설명하는 경제적(經濟的) 의미(意味)를 찾는데 있다. 특히 ML방식의 요인분석 과정에서 헤이우드 상황(狀況)(Heywood case)을 확인하고 정밀한 요인(要因)의 추정을 위하여 이를 제거하였으며, 헤이우드 상황(狀況)이 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석(實證分析) 결과(結果) 요인분석에서 최적 포트폴리오 구성 주식수는 35개이며, 이때의 가격결정(價格決定) 요인수(要因數)는 $2{\sim}3$개 정도이다. 그리고 주식의 가격결정요인으로 일관성 있게 설명하는 경제변수(經濟變數)로는 종합주가지수, 산업생산성지수, 실업률지수, 기업소규모지수 등이다. 그리고 Heywood case 발생 표본은 균형모형 설정에 교란요인이 됨을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.412-414
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• 2017

농산물에 대한 가격을 정확하게 예측하는 것은 정부와 지방자치단체, 농업관련 주체들에게 중요한 정보가 된다. 또한 농산물의 생산 및 출하는 기상상황에 큰 영향을 받는다. 본 논문에서는 기상상황에 따른 가격변동성이 큰 배추에 대해 최근 각광받는 딥러닝 기술을 적용하여 가격 예측 모형을 제안하였다. 기존의 배추 가격 예측 모형과 예측 성능을 비교하였고 그 우수성을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제31권2호
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• pp.217-228
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• 2018

부동산 투기근절, 공평과세 목적으로 부동산 실거래 신고제도가 도입된 이후, 정부에서 운영 중인 부동산거래관리시스템에는 연간 약 200만 건의 부동산 실거래 신고자료가 축적되고 있다. 인터넷이 발달하고 정보에 대한 접근성이 높아진 요즘, 부동산 투자에 대한 관심 증가로 부동산 가격정보에 대한 요구도 나날이 증가하고 있다. 하지만 이는 단순히 거래사례에 대한 정보만을 제공할 뿐이라 공동주택 실거래의 경우 동, 호수, 토지건물 실거래의 경우 지번을 개인정보보호 등의 이유로 공개하고 있지 않아 실거래의 위치별 정확한 데이터를 구득하기 어려운 실정이어서 정보의 비대칭성이 여전히 존재하고 이러한 부동산 정보의 특수성이 부동산시장에서의 투기가 근절되지 않는 이유 중 하나이다. 본 논문에서는 축적된 실거래 신고가격 데이터를 활용하여 실거래 미발생 지점에 대한 시세가격 추정 모형을 도출하는 것으로, 부동산 가격이 지리적 위치에 따라 결정되는 특수성을 가지는 것을 고려하여 공간구조가 반영될 수 있도록 공간회귀 모형을 통한 추정 토지 시세가격의 정확도를 살펴보았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.411-420
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• 2015

본 연구는 최근 급격하게 상승하는 전세가격에 의해 한국시장에 존재하는 독특한 주거형태인 전세의 사용가치와 서민 주거안정에 대한 심각한 사회 문제가 대두됨에 따라 주거부담 완화를 위한 금융 정책 수립의 올바른 방향을 모색하기 위해 전세보증대출에 영향을 미치는 직접적 요인과 시장 변동성에 대해 분석하고자 했다. 이에 전세가격, 매매가격, 대출금리 등과 같은 전세보증대출 수요에 영향을 미치는 직접적인 관련 변수를 정의하고, 분석 데이터들의 동태적인 설명을 위해 시계열 분석 모형인 벡터오차수정모형(Vector Error Correction Model, VECM)을 이용하였다. 2010년 1월부터 2014년 12월까지의 전세가격과 대출에 관한 은행 자료들을 활용하여 분석한 결과, 전세가격의 상승은 대출금리 인하나 주택 매매가격 상승보다 전세보증대출 증가의 직접적인 요인으로 작용하고 있음을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권1호
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• pp.181-189
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• 2017

본 연구는 아파트 신규 공급 시 시장 내 경쟁력 있는 분양가격을 결정하기 위한 산정기준을 마련하였다. 도출된 모형은 건설사가 새로운 아파트 분양 시 가격결정을 토지비와 공사비 등 들어가는 비용에 일정 이윤을 합하는 방식이 아니고 최근 공급한 새로운 아파트 단지의 가격을 기준으로 결정하는 방법으로 이루어지고 있음을 고려하여 인근 아파트와 분양가격 비교분석의 모형을 만들었다. 아파트를 새로 공급할 때 결정요인에 대하여 1단계 4가지요인, 2단계 9가지요인, 3단계 25가지 요인으로 계층화하여 분석함으로써 새로이 공급되는 아파트의 가격을 산정하기 위한 기준을 마련하고자 한다. 분양가격 결정요인의 상대적 중요도도 파악하여서 신규공급 아파트 분양가격의 분양시 지표로 활용한다. 또한 2단계 9가지 요인특성을 기준으로 분양가 비교 모형을 만들어 실무에 적용할 수 있도록 제시하였다. 향후에는 마케팅 외적인 요인도 추가적으로 고려하여 일반화된 기준을 찾는 연구가 필요 할 것이다.