월드와이드웹(World Wide Web)은 인터넷에 연결된 컴퓨터를 통해 사람들이 정보를 공유할 수 있는 매우 큰 분산된 정보 공간이다. 웹은 1991년에 시작되어 개인 홈페이지, 온라인 도서관, 가상 박물관 등 다양한 정보 자원들을 웹으로 표현하면서 성장하였다. 이러한 웹은 현재 5천억 페이지 이상 존재할 것이라고 추정한다. 대용량 정보에서 정보를 효과적이며 효율적으로 검색하는 기술을 적용할 수 있다. 현재 존재하는 몇몇 검색 도구들은 초 단위로 gigabyte 크기의 웹을 검사하여 사용자에게 검색 정보를 제공한다. 그러나 검색의 효율성은 검색 시간과는 다른 문제이다. 현재 검색 도구들은 사용자의 질의에 적합한 정보가 적음에도 불구하고 많은 문서들을 사용자에게 검색해준다. 그러므로 대부분의 적합한 문서들은 검색 상위에 존재하지 않는다. 또한 현재 검색 도구들은 사용자가 찾은 문서와 관련된 문서를 찾을 수 없다. 현재 많은 검색 시스템들의 가장 중요한 문제는 검색의 질을 증가 시키는 것이다. 그것은 검색된 결과로 관련 있는 문서를 증가시키고, 관련 없는 문서를 감소시켜 사용자에게 제공하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CiteSeer는 월드와이드웹에 존재하는 논문에 대해 한정하여 ACI(Autonomous Citation Indexing)기법을 제안하였다. "Citaion Index"는 연구자가 자신의 논문에 다른 논문을 인용한 정보를 기술하는데 이렇게 기술된 논문과 자신의 논문을 연결하여 색인한다. "Citation Index"는 논문 검색이나 논문 분석 등에 매우 유용하다. 그러나 "Citation Index"는 논문의 저자가 다른 논문을 인용한 논문에 대해서만 자신의 논문을 연결하여 색인했기 때문에 논문의 저자가 다른 논문을 인용하지 않은 논문에 대해서는 관련 있는 논문이라 할지 라도 저자의 논문과 연결하여 색인할 수 없다. 또한 인용되지 않은 다른 논문과 연결하여 색인할 수 없기 때문에 확장성이 용이하지 못하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 검색된 문서에서 단락별 명사와 동사 및 목적어를 추출하여 해당 동사가 명사 및 목적어를 취할 수 있는 가능한 값을 고려하여 하나의 문서를 formal context 형태로 변환한다. 이 표를 이용하여 문서의 계층적 그래프를 구성하고, 문서의 그래프를 이용하여 문서 간 그래프를 통합한다. 이렇게 만들어진 문서의 그래프들은 그래프의 구조를 보고 각각의 문서의 영역을 구하고 그 영역에 포함관계를 계산하여 문서와 문서간의 관계를 표시할 수 있다. 또한 검색된 문서를 트리 형식으로 보여주어 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 검색할 수 있는 문서의 구조적 통합 방법에 대해 제안한다. 제안한 방법은 루씬 검색엔진이 가지고 있는 순위 계산 공식을 이용하여 문서가 가지는 중요한 단어를 문서의 참조 관계에 적용하여 비교하였다. 제안한 방법이 루씬 검색엔진보다15% 정도 높은 성능을 나타내었다.
연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.
연구배경: 유리규산(silica) 자극에 의해 폐장내 대식세포에서 형성되는 proinflammatory cytokines인 IL-1$\beta$, IL-6, TNF-$\alpha$와 fibrogenic cytokine인 TGF-$\beta$, PDGF는 섬유화 과정에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 이러한 cytokine 의 역할과 상호관련성에 대해서는 아직 확실히 밝혀진 바없다. 본 연구는 Balb/C mouse의 폐장단구세포를 silica로 자극시 형성되는 IL-6, TNF-$\alpha$ 폐섬유화의 발생과 유지에 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 TGF-$\beta$ 의 생성을 관찰하고 TGF-$\beta$의 생성에 proinflammatory cytokine이 미치는 영향에 대해서 알아보고자 하였다. 방 법: Balb/C 의 폐장대식세포를 silica로 자극한 후 IL-6, TNF-$\alpha$ TGF-$\beta$의 양을 bioassay로 측정하였고 mRNA의 발현을 in situ hybridization을 통해 관찰하였으며, 대식세포의 TGF-$\beta$ 생성에 대한 IL-1$\beta$, IL-6, TNF-$\alpha$의 영향을 알기 위하여 L-1, IL-6, TNF-$\alpha$에 대한 중화항체를 이용하여 대식세포의 TGF-$\beta$의 생성 억제 유, 무를 관찰하였다. 결 과: Silica로 대식세포자극시 TNF-$\alpha$는 초기 4 시간째 최고의 생성능을 보였으며, IL-6 는 silica 0.2 ${\mu}g/ml$의 농도에서 배양 8 시간째 생성능이 가장 높았고 배양 12 시간째는 다시 감소하였다가 24시간째 증가하는 biphasic한 소견을 보여 주었다. TGF-$\beta$는 silica의 양과 관계없이 배양 24시간째 자연생성능뿐 아니라, silica로 자극시에도 증가되었다. Silica와 TNF-$\alpha$ 50ng/ml을 함께 자극시 TGF-$\beta$의 생성은 현저히 증가되었으며, TNF-$\alpha$ 50 ng/ml과 IL-6 50 ng/ml으로 동시 자극시에는 TNF-$\alpha$에 의한 TGF-$\beta$의 형성이 증가하는 경향을 보였다. TNF-$\alpha$의 중화항체를 전처치 후 silica 자극시 TGF-$\beta$의 생성능을 억제시킴을 관찰할 수 있었다. Anti-IL-$\beta$, anti-IL-6, anti-TNF-$\alpha$ antibody 모두를 통시에 투여하였을 때도 silica에 의한 TGF-$\beta$의 생성능을 억제시킴을 관찰할 수 있었다. Silica 자극 후 대식세포의 in situ hybridization에서 TNF-$\alpha$ mRNA는 2시간째부터 발현되었고 IL-6 mRNA는 4 시간째부터 발현된 후 8 시간째 소실되었고 TGF-mRNA는 12 시간째 가장 강한 발현을 보였다. 결 론: Silica 자극에 의해 폐장대식세포는 자극 초기에는 TNF-$\alpha$가 가장먼저 형성되고 후기에 TGF-$\beta$가 형성되며 TNF-$\alpha$가 TGF-$\beta$ 형성에 중요한 역할을 할 것으로 사료되었다.
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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