• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.363-366
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• 2019

객체들의 움직임의 흐름을 나타내는 궤적 데이터에서 함께 움직이는 궤적을 찾아 움직임 패턴을 탐색하는 연구들이 많이 이루어져 왔다. 하지만, 궤적 스트림 데이터에서 궤적의 이동 패턴을 탐색하는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 그래서 본 논문은 시간의 흐름에 따라 흘러 들어오는 궤적 스트림 데이터에서 궤적의 이동 패턴을 탐색하여 동행 그룹을 탐색하는 새로운 방법을 제안한다. 기존에도 궤적 스트림 데이터에서 궤적들이 주어졌을 때 궤적들의 이동 패턴을 찾는 연구들은 존재하였으나 발견된 궤적이 언제 생성되었고 언제 소멸되었는지에 대한 정보를 자동으로 출력해 주는 연구는 아직 이루어진 바가 없다. 본 논문에서는 서로 다른 시간에 나타나고 사라지는 모습을 가진 궤적 스트림 데이터에서 동일한 시간에 나타나는 궤적을 찾는 방법을 제안한다. 제안 방법은 객체들의 좌표를 점진적으로 클러스터링을 수행하여 사용자에게 입력받은 지속 시간 이상 클러스터를 유지한 동행 그룹의 객체들을 반환한다. 또한, 기존 연구와 달리 해당 객체들의 지속 시간인 시작과 끝 시간도 자동으로 출력해 준다.

• Korean Journal of Environment and Ecology
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• v.14 no.4
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• pp.341-346
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• 2001

계룡산국립공원의 탐방객 수는 매년 조금씩 감소하는 추세를 보이고 있으며, 천제 탐방객 중 56.4%가 접근성이 용이한 동학사지구로 탐방하고 있었다. 이용이 가장 많은 기간 중 일요일에 4개의 매표소를 기준으로 정상을 향한 등반비율을 각각 갑사매표소(72.2%), 천장(47.7%), 동학사(30.6%), 신원사(6.9%)의 순으로 조사되었으며, 나머지는 등반하지 않고 매표소 근처만을 탐방한 후에 되돌아가는 것으로 조사되었다. 계룡산국립공원의 탐방패턴은 지역별, 요일별로 차이를 보이는 것으로 조사되었다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.9 no.1
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• pp.207-222
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• 1992

본(本) 연구(硏究)는 주식시장의 변화가 경기변동에 대하여 갖는 선행성(先行性)의 유무(有無)와 선행기간(先行期間) 및 선행패턴을 검정하였다. 기존의 경기 정점(peak)과 저점(trough)에 따른 선행시차분석(先行時差分析)이나 주식시장과 경기변동간의 단순회귀모형에 의한 ${\beta}$계수 측정 방법과는 달리, 교차상관관계(交叉相關關係)에 의한 선행 결합여부를 검정하고 Granger 정의에 입각한 인과관계검정(因果關係檢定)을 시도하였다. 1975년부터 1991년까지의 월별자료를 이용하여 교차상관계수(交叉相關係數)에 의한 Ljung-Box Q-통계량 검정을 실시한 결과 주식수익률과 경기동행지수 순환변동치는 선행결합(先行結合)하고 있음을 알 수 있었으며, t-7기의 주식수익률과 t기의 경기동행지수 순환변동치간의 계수가 가장 크게 나타났다. 또한 주식수익률의 lead 1에서 3기까지 보다는 lead 4기 이후에 크게 나타났으며 업종별(業種別)로는 제조업(製造業) 관련분야에서 유의적으로 나타났다. Granger 정의에 의한 인과관계(因果關係) 검정(檢定)을 실시한 결과, 12개월 내지 9개월 전부터 1개월 전까지의 주식수익률을 이용하는 것이 경기동행지수 순환변동치의 과거 정보만을 이용하는 것보다 예측오차를 줄일 수 있는 것으로 나타나 주식수익률이 경기동행지수 순환변동치의 원인변수라 할 수 있을 것이다. 업종별(業種別) Granger 검정결과는 교차상관계수(交叉相關係數)에 의한 Ljung-Box Q-통계량 검정결과와 유사하게 나타났는데 이는 검정결과의 신뢰성을 높여주었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.12a
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• pp.727-730
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• 2009

국내일반은행 연체율은 그룹(대출형태)별로 다양한 원인에 의해서 연체율 결정이 이루어지고 있어 복잡성을 띠고 있다. 본 연구에서는 복잡성을 띠고 있는 연체율의 제 변인들을 파악하기 위해 패널 데이터 모형를 이용한 연구 모형을 설정하고 이를 통해 연체율에 결정적으로 영향을 미치는 제 변인에 대하여 조사, 분석, 검증한다. 본 연구는 3 그룹(기업대출, 가계대출, 신용카드 대출)을 분석대상으로 하였다. 분석기간은 2005년 1월부터 2009년 6월까지의 자료를 이용하였고. 국내은행 연체율을 종속변수로 설정하고 소비자물가지수, 종합주가지수, 환율, 동행(경기)종합지수, 국민주택채권, 고용률을 독립 변수로 투입하였다. 국내일반은행 연체율 요인을 추정한 결과 소비자물가지수는 정(+)의 영향을 미치는 유의한 변수로 나타나고 동행(경기)종합지수와 종합주가지수는 음(-)의 영행을 나타내는 유의적인 변수이지만 환율, 국민주택채권 그리고 고용률은 각각 유의적인 음(-)의 영행을 나타내는 비유의적인 변수로서 연체율에 큰 영향으로 주지는 않은 것으로 나타났다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.4
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• pp.56-64
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• 2016

With the development of information technologies and the wide spread of smart devices, the number of users of social network services has increased exponentially. Studies that identify user preferences and recommend similar users in these social network services have been actively done. In this paper, we propose a new scheme to recommend social network friends with similar preferences through the moving pattern analysis of mobile users. The proposed scheme removes the meaningless trajectories via companions, short time trajectories, and repeated trajectories to determine the correct user preference. The proposed scheme calculates user similarity using the meaningful trajectories and recommends users with similar preferences as friends. It is shown through performance evaluation that the proposed scheme outperforms the existing schemes.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.771-772
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• 2015

소셜미디어 상 고객들이 쏟아내는 말을 실시간으로 분석, 조사하는 방법으로 버즈 모니터링 이라는 시스템을 이용하여 웹상의 다양한 정보를 자동으로 검색하고 수집하고 있다. 본 논문에서는 여행사에 관해 소셜 미디어 상의 빅 데이터를 이용하여 보다 정확하고 효율적인 정보 수집과 분석이 가능하도록 하기위한 분석 모델을 제안하고 실제 국내 여행사에 관해 비교 분석한다. 먼저 여행사별 인지도,이미지와 선호도 분석을 하고 관광관련 상품과 서비스에 대한 분석과 함께 소비자 분석으로서 관광의 목적, 동행인 등 소비자의 생활패턴에 대한 분석을 한다. 또한 여행사 관련 영향력자 경향을 트위터 상에서 살펴본 결과 해당 여행사 이용경험자와 관련 뉴스를 제공하는 언론, 이벤트에 관심 있는 사용자들로 유형화 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1996.10a
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• pp.313-316
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• 1996

주식과 부동산은 각각 금융자산(financial asset)과 실물자산(real asset)의 대표 격으로 투자자들에게 매력적인 투자대상이다. 투자자들은 경제 여건의 변화에 따라 나타나는 두 자산의 수익률 차이를 최대한 이용하려고 노력해 왔다. 흔히들 주가와 지가는 서로 대칭적인 것으로 주가가 오르면 지가가 떨어지고, 지가가 오르면 부동산 시장으로 자금이 몰려서 주가가 떨어지는 것으로 얘기하는 경우가 많으나, 실제로는 동행관계로서 완급차이가 있을 뿐이다. 경기변동 곡선을 따라 경기변동에 민감한 주가가 우선적으로 반응하고 뒤이어 지가가 1년여의 시차를 두고 비슷한 패턴을 보이고 있다. 지금까지 대부분의 논문은 지가결정 모형을 세우기 위한 것으로 주가 이외에도 다른 여러 독립 변수들이 지가에 어떤 영향을 주는지를 연구하였다. 지가가 종속변수로서 여러 가지 실물 경기의 상황에 영향을 받는 것처럼 주가도 역시 다른 경기지표의 영향을 받는다. 그러므로 본 연구의 목적은 과거 30여년간의 우리나라 주가와 지가의 움직임을 통하여 주가와 지가 사이의 인과관계를 규명하는데 있다. 즉 주가와 지가 사이에 일방적인 인과관계가 있어서 주가가 지가에 선행하는지, 혹은 주가와 지가 사이에 상호적인 인과관계가 있는지 실증적인 연구를 통하여 알아보고자 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.25 no.1
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• pp.179-196
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• 2019

Recently, the "Smart Consumer" has been emerging. He or she is increasingly inclined to search for and purchase products by taking into account personal judgment or expert reviews rather than by relying on information delivered through manufacturers' advertising. This is especially true when purchasing cosmetics. Because cosmetics act directly on the skin, consumers respond seriously to dangerous chemical elements they contain or to skin problems they may cause. Above all, cosmetics should fit well with the purchaser's skin type. In addition, changes in global cosmetics consumer trends make it necessary to study this field. The desire to find one's own individualized cosmetics is being revealed to consumers around the world and is known as "Finding the Holy Grail." Many consumers show a deep interest in customized cosmetics with the cultural boom known as "K-Beauty" (an aspect of "Han-Ryu"), the growth of personal grooming, and the emergence of "self-culture" that includes "self-beauty" and "self-interior." These trends have led to the explosive popularity of cosmetics made in Korea in the Chinese and Southeast Asian markets. In order to meet the customized cosmetics needs of consumers, cosmetics manufacturers and related companies are responding by concentrating on delivering premium services through the convergence of ICT(Information, Communication and Technology). Despite the evolution of companies' responses regarding market trends toward customized cosmetics, there is no "Intelligent Data Platform" that deals holistically with consumers' skin condition experience and thus attaches emotions to products and services. To find the Holy Grail of customized cosmetics, it is important to acquire and analyze consumer data on what they want in order to address their experiences and emotions. The emotions consumers are addressing when purchasing cosmetics varies by their age, sex, skin type, and specific skin issues and influences what price is considered reasonable. Therefore, it is necessary to classify emotions regarding cosmetics by individual consumer. Because of its importance, consumer emotion analysis has been used for both services and products. Given the trends identified above, we judge that consumer emotion analysis can be used in our study. Therefore, we collected and indexed data on consumers' emotions regarding their cosmetics experiences focusing on consumers' language. We crawled the cosmetics emotion data from SNS (blog and Twitter) according to sales ranking ($1^{st}$ to $99^{th}$), focusing on the ample/serum category. A total of 357 emotional adjectives were collected, and we combined and abstracted similar or duplicate emotional adjectives. We conducted a "Consumer Sentiment Journey" workshop to build a "Consumer Sentiment Dictionary," and this resulted in a total of 76 emotional adjectives regarding cosmetics consumer experience. Using these 76 emotional adjectives, we performed clustering with the Self-Organizing Map (SOM) method. As a result of the analysis, we derived eight final clusters of cosmetics consumer sentiments. Using the vector values of each node for each cluster, the characteristics of each cluster were derived based on the top ten most frequently appearing consumer sentiments. Different characteristics were found in consumer sentiments in each cluster. We also developed a cosmetics experience pattern map. The study results confirmed that recommendation and classification systems that consider consumer emotions and sentiments are needed because each consumer differs in what he or she pursues and prefers. Furthermore, this study reaffirms that the application of emotion and sentiment analysis can be extended to various fields other than cosmetics, and it implies that consumer insights can be derived using these methods. They can be used not only to build a specialized sentiment dictionary using scientific processes and "Design Thinking Methodology," but we also expect that these methods can help us to understand consumers' psychological reactions and cognitive behaviors. If this study is further developed, we believe that it will be able to provide solutions based on consumer experience, and therefore that it can be developed as an aspect of marketing intelligence.