• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권4호
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• pp.29-64
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• 2011

상품의 이용가능성은 소비자 욕구를 충족시킬 수 있는 중요한 점포 능력 중의 하나이다. 그러나 구매하고자 하는 상품이 없는 품절(stockouts)상황이 발생했을때 소비자는 구매의사 결정의 어려움에 직면하고 이러한 어려움은 소비자의 부정적인 반응, 예컨대 점포에 대한 불만족을 야기한다. 본 연구에서는 상품의 이용가능성 상설, 즉 품절상황에서의 소비자 대체선택행동을 이끌어 내는 결정요인들을 파악하여, 이러한 변수들이 품절에 대한 소비자반응과 행동에 어떠한 영향을 미치는가를 규명하고자 한다. 세부적으로 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 구매환경의 상황적인 특성(예: 구매 긴급성, 당황정도), 점포 특성(예: 상품구색, 매장편의성), 소비자 특성(예: 브랜드애호도, 점포애호도) 등에 초점을 맞추어 이러한 요인들이 품절시 소비자반응(상품대체, 구매연기, 점포전환 등의 대체선택행동)에 미치는 영향을 실증적으로 밝히는 것을 목적으로 하였다. 특히 본 연구에서는 선행연구에 비해 상품구색, 전반적인 점포 가격 이미지 등의 점포특성 변수들을 추가적으로 고려하여 분석하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 대형할인마트, 슈퍼마켓 등의 다양한 소매업태에서 품절상황을 경험하고 나오는 353명의 소비자들로부터 자료를 수집하여 다항로짓분석(multinomial logit analysis)을 이용하여 연구모형과 연구가설을 검증하였다. 소비자 선택행동에 대한 MNL 모델 추정결과 품절상황에서 상품대체, 구매연기, 점포전환 행동에 대해 구매의 긴급성, 당황 정도, 구매량, 사전 계획구매, 상품구색, 전반적 점포가격 이미지, 브랜드애호도, 점포애호도 요인들이 소비자 선택행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 살펴보면, 품절상황시 소비자의 점포 내 상품대체행동을 이끄는 결정요인으로 구매의 긴급성, 당황정도, 구매량, 사전 계획구매, 상품구색의 다양성, 저렴한 점포가격이미지, 브랜드애호도, 점포애호도 등이 유의하였으며, 구매연기를 유도하는 결정요인으로 구매의 긴급성, 구매량, 브랜드애호도 등으로 판명되었다. 품절시 소비자가 다른 점포로 전환하게 하는 요인은 구매의 긴급성, 구매량, 사전 계획구매, 상품구색의 다양성, 저렴한 점포가격이미지, 브랜드애호도, 점포애호도 등으로 파악되었다. 마지막으로 품절시 점포 편의성과 판매원 서비스 요인들은 소비자 대체 행동에 유의한 영향을 주지 못하였다.

• 한국수산과학회지
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• 제3권3호
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• pp.177-186
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• 1970

1. 1969년 10월에 전복 Haliotis discus hannai Ino를 재료로 하여 간출 자극에 의한 산란 유발 시험을 실시하여 다량의 수정란을 얻을 수 있었으며 수정율은 1차가 약 $50.0\%$ 2차가 약 $30.0\%$였다. 2. 산란시의 수온은$16.0^{\circ}\~23.0^{\circ}C$내외였으며 사육 수온 $14.0\~18.8^{\circ}C$범위에서 발생 경과시간은 Torcho-phore기(담륜자)까지는 약 22시간, Veliger기(피면자)까지는 약 34시간, 부유 유생기 까지는 $2.5\~3$일이 경과되었으며 7일 경가후부터 부착이 시작되어 9일째는 섬모가 없어지면서 부착이 완료되었다. 이어서 주구각이 생기기 시작하였고, 첫 호수공은 110일만에 생겼다. 3. 10웜 10일에 산란 부화한 유생의 성장크기는 15일만에 0.40mm로 크고, 49일만에 1.39 mm의 포복기 유생으로 자랐다. 첫 호수공은 110일만에 2.14 mm로 큰 후에 생겼으며, 월동이 끝나는 170일 만에는 5.20 inn로 크고 228일만에 10.00 mm로 자랐다. 그 월별 성장은 $L=0.9981\;e^{0.17659M}$의 관계식으로 표시된다. 4. 부유 유생의 사육 밀도는 약 10개/100cc 내외로 하였으며, 부착기는 $30\times20\;cm$ 크기의 굴곡이 있는 플라스틱 판을 사용한 결과 약 $10\~600$개가 부착하였으나 부착 직전에 넣은 것과 저면에 둔 것이 부착율이 양호하였다. 5. 부착 후의 폐사율은 주구각이 형성되는 10일 경과 후는 약 $8\%$가 폐사하였고, 수온이 $10^{\circ}C$로 하강하는 (28일 경과) 때는 $67.9\%$, 제 1호수공이 생기는 (110일 경과) 때는 $79.0\%$, 월동이 끝나는 170일 경과 후는 약 $87.0\%$가 폐사되어 생잔율은 약 $13.0\%$였다. 6. 초기 먹이인 Navicula sp.의 부착 성적은 표면 5cm 하에서는 17일이 경과한 후 $34.3\times10^4/cm^2$개체로 증가하였고 수면 45 cm하에서는 15일만에 $27.2\times10^4/cm^2$ 개체로 증가되었으며 저면인 85 cm하에서는 15일만에 $26.3\times10^4/cm^2$ 개체로 증가되었다. 7. 3.0 mm 크기의 새끼 전복의 1개월간의 전체 이동 저리는 11.36m였으며, $18:00\~21:00$ 사이가 52.2 이동율로서 가장 이동이 심하였다. 8. 2.0mm내외의 전복은 $0^{\circ}\~\;-1.8^{\circ}C$의 수온 범위에서 $16:00\~20:00$시까지는 1.15 cm의 이동이 $0:00\~08:00$시 까지는 0.1cm의 이동이 있었다. 9. 동해안 쪽인 포항 연안파 남해안 쪽인 여수돌산도아 흑산도에서 채집된 전복에 대하여 각장에 대한 과의 관계를 보면 돌산도산 $W=0.2479\;L^{2.5721}$, 흑산도산 $W=0.1001\;L^{3.1021}$, 포항산 $W=0.9632\;L^{2.0611}$의 식으로 표시되었고 해안 쪽의 포항산이 남해안산에 비하여 각장에 대한 체중의 증가가 완만한 것으로 보였다.

• 한국수산과학회지
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• 제20권1호
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• pp.41-51
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• 1987

다획성적색육어류인 고등어를 원료로하여 우리나라 사람의 기호에 맞고 즉석(卽席)수우프의 원료로 이용할 수 있는 고등어분말수우프를 제조하기 위한 가공조건 및 이의 효율적인 저장방법과 제품의 맛성분에 대하여 검토하였다. 가공조건은 고등어를 필레로 만들어 $95^{\circ}C$의 열수 중에서 10분간 자숙한 다음 압착하여 가다랑어자숙 엑스분 중에서 5분간 침지하였다. 이것을 $80^{\circ}C$에서 8시간의 훈건 및 엄증을 3차례 반복하여 수분함량이 약 $10\~12\%$되도록 하여 50 mesh 크기로 분쇄한후 $(PET/Al\;foil/CPP:\;5{\mu}m/15{\mu}m/70{\mu}m,\;15\times17cm)$ 적층필름주머니에 일정량 충전하여 포장용기내의 공기를 질소치환 혹은 탈산소제를 봉입포장하여 저장함으로서 제품의 품질변화를 최대한 억제시킬 수 있었다. 한편 제품제조시 가다랑어자숙엑스분중에 침지처리함으로서 제조중 지방산화의 억제 및 제품의 풍미를 향상시킬 수 있었다. 고등어분말수우프의 수분함량은 $11.3\~12.3\%$, 조지방 $12.0\%$, 조단백질 $73.0\%$, 회분 $3.2\%$ 및 구분활성은 $0.52\~0.56$의 범위로서 저장중 거의 변화가 없었고, 제품의 pH, 휘발성염기질소 및 아미노질소는 저장기간이 경과함에 따라 약간씩 증가하는 경향이었다. 저장중 제품의 수용성 및 지용성 갈변도는 함기포장제품(C)의 경우 증가하는 경향을 나타내나 질소치환포장제품(N)이 나 탈산소제 봉입 포장제 품(O)은 거의 변화가 없었고, 과산화물값, 카르보닐값 및 TBA값을 측정한 결과 제품(N) 및 (O)는 저장중 지방산화를 효율적으로 억제 할 수 있었다. 제품의 주요구성지방산은 16:0, 18:1, 22:6, 18:0 및 20:5 등이었으며 제품제조 및 저장중 폴리엔산은 다소 감소한 반면, 포화산 및 모노엔산의 조성비는 증가하였다. 고등어분말수우프제품의 주요한 맛성분이라고 추정되는 IMP의 함량은 $420.2\~454.2mg/100g$으로서 저장중 약간씩 감소하는 경향이었고, 주요불휘발성 유기산은 lactic acid, succinic acid, $\alpha-ketoglutaric\;acid$ 등으로 함량은 각각 902.2 mg/100 g, 28.3 mg/100g 및 8.6mg/100g이었다. 이외에 malic acid 등 6종의 유기산이 미량 함유되어 있었다. 제품의 유리아미노산 및 관련화합물의 조성은 histidine이 641.8 mg/100g으로 가장 많았고, alanine 214.7 mg/100g, hydroxyproline이 48.9mg/100g, 이외에 lysine, glutamic acid 및 anserine 등이 전체의 $80.8\%$를 차지하였다. 고등어분말수우프의 맛성분은 건물량 기준으로 유리아미노산 및 관련화합물이 1,279.4 mg/100g, 불휘발성유기산이 948.1mg/100g, 핵산 관련물질 672.8 mg/100g, 총 creatinine이 430.4 mg/100g, betaine 86.6mg/100g 및 미량의 TMAO로 이루어져 있었고 국물로 우려낼때 맛성분의 추출조건은 $100^{\circ}C$에서 1분간의 고온단시간 추출이 적합하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.93-112
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• 2015

소비자의 소비성향이 필요 품목을 중심으로 근거리에서 구매하는 근린형으로 변화함에 기존의 소매점은 식료품, 생활용품을 위주로 제공하는 슈퍼마켓, 하이퍼마켓 또는 편의점으로 진화하고 있다. 따라서 소매점이 한정된 공간에서 효율적으로 공간을 활용하고 매출을 증대하기 위해서는 소비자의 구매욕을 충족시킬 수 있는 상품배치와 적정한 재고수준을 유지하는 것이 매우 중요하다. 본 연구에서는 소매점의 판매 상품에 대하여 RFM 기반 SOM 군집화를 하여 효율적으로 매장을 관리할 수 있는 상품 배치전략 및 재고전략을 제안하였다. 실제 M마트의 판매데이터를 이용하여 RFM모델을 상품에 적용한 후, 기존 문헌 연구뿐만 아니라 해석 가능성, 응용 가능성 등을 고려하여 3X3 총 9개의 군집으로 분류하여 분석한 결과, 주요 군집으로 R값, F값, M값이 모두 높은 군집, R값, F값, M값 모두 낮은 군집, R값만 높은 군집, F값만 높은 군집이 도출되었다. 본 논문에서는 다른 군집과 비교시 R값, F값, M값이 차이를 보이는 주요 4개의 군집의 상품 배치 및 재고 전략을 제시하였다. R값, F값, M값이 모두 높은 군집의 상품은 소비자 동선을 늘림으로써 상품 노출을 확대시킬 수 있는 장소에 배치하여야 할 뿐만 아니라 높은 수준의 재고를 보유할 필요가 있다. 반면에 R값, F값, M값이 모두 낮은 군집의 상품은 가시성이 낮은 곳에 배치하고 최소한의 안전재고만 보유할 필요가 있다. 또한 R값이 높은 군집은 신상품으로 매장 입구에 배치하여 상품의 판매를 유도할 필요가 있다. 그리고 F값만 높은 군집의 경우, R값과 M값이 평균 값 보다 작은 상품들의 군집이므로 최근에는 판매가 저조하며 빈도 수에 비해 총 판매액이 낮다는 것을 유추할 수 있다. 따라서 현재보다 과거에 많이 판매된 저가의 상품군집으로 재고 수준을 점차 감소시킬 필요가 있다. 본 연구에서 제시한 방법은 POS 시스템의 보유한 소매점에서 상품배치 및 재고관리 방법으로 활용되어 매장의 수익성 증대에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.117-127
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• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.59-77
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• 2012

기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.1-23
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• 2018

E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.101-124
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• 2018

최근 다양한 분야에서 새로운 기술이 출현하고 있으며, 이들 대부분은 기존 기술들의 융합(Convergence)을 통해 형성되고 있다. 또한 가까운 미래에 출현하게 될 유망한 융합 기술을 예측함으로써 변화하는 기술 지형에 선제적으로 대응하기 위한 수요가 꾸준히 증가하고 있으며, 이러한 수요에 부응하여 많은 기관과 연구자들은 미래 유망 융합 기술 예측을 위한 분석을 수행하고 있다. 하지만 이와 관련한 기존의 많은 연구들은 (i) 고정된 기술 분류 기준을 분석에 사용함으로써 기술 분야의 동적 변화를 반영하지 못했다는 점, (ii) 예측 모형 수립 과정에서 주로 범용성 네트워크 지표를 사용함으로써 기술의 융합이라는 목적에 부합하는 고유 특성을 활용하지 못했다는 점, 그리고 (iii) 유망 분야 예측 모형의 정확성 평가를 위한 객관적 방법을 제시하지 못했다는 점 등에서 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 (i) 토픽 모델링을 통해 기존의 고정된 분류 기준이 아닌 실제 기술시장의 동적 변화에 따른 새로운 기술군을 도출하고, (ii) 기술 성숙도 및 기술군 간 의존 관계에 따라 각 기술군의 융합적 특성을 반영하는 잠재 성장 중심성(Potential Growth Centrality) 지표를 산출하였으며, (iii) 잠재 성장 중심성에 근거하여 예측한 유망 기술의 성숙도 증가량을 시기별로 측정하여 예측 모형의 정확도를 평가하는 방안을 제시한다. 이와 더불어 제안 방법론의 성능 및 실무 적용 가능성의 평가를 위해 특허 문서 13, 477건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 잠재 성장 중심성에 따른 예측 모형이 단순히 현재 활용되는 영향도 기반의 예측 모형에 비해 최대 약 2.88배 높은 예측 정확도를 보임을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.119-133
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• 2020

Fama에 의하면 효율적 시장에서는 일시적으로 높은 수익을 얻을 수는 있지만 꾸준히 시장의 평균적인 수익을 초과하는 투자전략을 만드는 것은 불가능하다. 본 연구의 목적은 변동성의 장중 비대칭적 전이효과를 이용하는 변동성 매도전략을 기준으로 투자 성과를 추가적으로 개선하기 위하여 SVM을 활용하는 투자 전략을 제안하고 그 투자성과를 분석하고자 한다. 한국 시장에서 변동성의 비대칭적 전이효과는 미국 시장의 변동성이 상승한 날은 한국 시장의 아침 동시호가에 변동성 상승이 모두 반영되지만, 미국 시장의 변동성이 하락한 날은 한국 시장의 변동성이 아침 동시호가에서 뿐만 아니라 장 마감까지 계속해서 하락하는 이상현상을 말한다. 분석 자료는 2008년부터 2018년까지의 S&P 500, VIX, KOSPI 200, V-KOSPI 200 등의 일별 시가지수와 종가지수이다. 11년 동안의 분석 결과, 미국 시장의 변동성이 상승으로 마감한 날은 그 영향력이 한국 시장의 아침 동시호가 변동성에 모두 반영되지만, 미국 시장의 변동성이 하락으로 마감한 날은 그 영향력이 한국 시장의 아침 동시호가뿐만 아니라 오후 장 마감까지도 계속해서 유의적으로 영향을 미치고 있다. 시장이 효율적이라면 미국 시장의 전일 변동성 변화는 한국 시장의 아침 동시호가에 모두 반영되고 동시호가 이후에는 추가적인 영향력이 없어야 한다. 이러한 변동성의 장중 비정상적 전이 패턴을 이용하는 변동성 매도전략을 제안하였다. 미국 시장의 전날 변동성이 하락한 경우 한국 시장에서 아침 동시호가에 변동성을 매도하고 장 마감시에 포지션을 청산하는 변동성 데이트레이딩전략을 분석하였다. 연수익률은 120%, 위험지표인 MDD는 -41%, 위험과 수익을 고려한 성과지수인 Sharpe ratio는 0.27을 기록하고 있다. SVM 알고리즘을 이용해 변동성 데이트레이딩전략의 성과 개선을 시도하였다. 2008년부터 2014년까지의 입력자료를 이용하여 V-KOSPI 200 변동성지수의 시가-종가 변동 방향을 예측하고, 시가-종가 변동율이(-)로 예측되는 경우에만 변동성 매도포지션을 진입하였다. 거래비용을 고려하면 2015년부터 2018년까지 테스트기간의 연평균수익률은 123%로 기준 전략 69%보다 크게 높아지고, 위험지표인 MDD도 -41%에서 -29%로 낮아져, Sharpe ratio가 0.32로 개선되고 있다. 연도별로도 모두 수익을 기록하면서 안정적 수익구조를 보여주고 있고, 2015년을 제외하고는 투자 성과가 개선되고 있다.