• 제목/요약/키워드: 시계열 회귀 분석

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HSPF와 다중 저류지 모형을 이용한 농업지역 순환관개에 의한 하천 수질 및 배출부하 영향 분석 (Assessment of stream water quality and pollutant discharge loads affected by recycled irrigation in an agricultural watershed using HSPF and a multi-reservoir model)

  • 이경석;이동훈;안영미;강주현
    • 한국습지학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.297-305
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    • 2023
  • 순환관개는 농업유역내 하천수를 상류의 농경지로 재투입시켜 관개용수로써 활용하고 기 사용된 용수는 직접유출 또는 기저유출의 형태로 하천으로 회귀되는 관개방식이다. 순환관개는 용수 및 양분 확보 측면에서 장점이 크지만 순환관개 후 발생하는 회귀수는 과투입된 양분을 함유하고 있어 하천 수질에 악영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서 순환관개에 따른 하천 수질변화에 대한 정량적 분석은 효율적인 농업용수 공급과 수질관리대책 수립을 위해 반드시 필요하다. 유역내 수문 및 오염물질의 순환, 그리고 하천수질에 대한 정량적 영향을 통합적으로 분석하기 위하여 유역모델이 주로 활용되고 있으나 대부분의 유역모델들은 순환관개에 의한 수질 영향을 모의할 수 있는 기능을 제공하고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 HSPF(Hydrological Simulation Program-Fortran) 유역모델과 다중 저류지 모델(Multi-reservoir model)을 연계하여 순환관개 시스템 운영에 따른 하천수질 영향을 분석하고자 하였다. 연구 대상 지역은 경상남도 창녕군 계성천 유역내 순환관개를 시행하고 있는 관곡천 소유역으로 농업활동에 의한 오염물질 배출이 주된 지역이다. 먼저 계성천 및 관곡천을 대상으로 구축된 HSPF모델을 활용하여 관개지역에서의 배출수(직접유출 및 기저유출) 및 하천수에 대한 연간 유량 및 수질 변화 시계열 자료를 생성하고 이를 토대로 자체 구축한 다중저류조 모델을 보정한 후 순환관개 모의에 사용하였다. 다중 저류지 모델에서 관곡천 유역을 관개지역과 관곡천 등 두 개의 하위시스템으로 구성하고 순환관개에 따른 하위시스템내 반응(식물흡수, 흡탈착, 및 소멸) 및 하위시스템 간 물 및 물질(질소 및 인)전달 관계를 모의할 수 있도록 하였다. 최종적으로 순환관개 운영 유무에 따라 총 3개의 시나리오를 구성하여 연간 순환관개용수량 변화에 따른 관곡천 수질영향을 분석하였다.

통계분석을 이용한 낙동강유역의 수질변화 특성 조사 (Evaluation of Water Quality Characteristics in the Nakdong River using Statistical Analysis)

  • 최길용;임태효;이재운;천세억
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제45권11호
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    • pp.1157-1168
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    • 2012
  • 본 연구에서는 시간에 따른 수질 변화를 파악하고 원인에 따른 경향을 분석함으로써 적절한 관리대책을 수립하는 것이 필요하다고 생각되어 이 같은 연구를 하게 되었다. 현재 수질오염이 심각한 낙동강 수계를 대상으로 2006~2010년까지 수질변화를 분석하였다. 수계의 803개, 국가하천 13개소, 지방1급 하천은 10개소, 하천에 합류하는 하천은 31개 지점에서 측정한 수은, BOD(Biological Oxygen Demand), TN(Total Nitrogen)과 TP(Total Phosphorus) 등의 월평균 자료결과를 바탕으로 하여 통계적 분석(상관분석, 회귀분석, 분산분석, 시계열분석)을 통한 낙동강 유역의 인근 지역의 계절별로 수질항목을 확인하였으며, 평가지표에 따른 변화를 측정하고자 하였다. 유역의 지질 및 지형의 영향이 주로 작용하는데 지역의 기후조건, 식생, 지형, 토양, 비포화대 매질의 영향을 받기 때문에 여러가지의 변수를 가지고 유출했으며, 이는 방류량의 결정문제, 호소의 부영양화 문제 등이 제기될 수 있겠으며, 좋은 개선방안을 만들어보려고 한다. 따라서 낙동강의 강우기 유량을 증대하는 대책이 병행되는 것이 바람직하며, 물 관리 대책에는 하천유지용수 확보를 구성을 해야하며, 수로 건설사업 완료를 지속적인 관찰이 필요하다. 그러나 지류에는 물이 흐르지 않는 시기가 발생하는 이유는 자연 상태에서 흘러야 하는 하천수 및 공업용수와 농업용수로 취수했기 때문이다. 따라서 이모든 것을 관찰 및 구성을 하기 위해서는 지속적인 연구가 필요로 하며, 다음과 같은 연구의 목적을 두고 연구조사 하였다.

Life-Sustaining Procedures, Palliative Care, and Cost Trends in Dying COPD Patients in U.S. Hospitals: 2005~2014

  • Kim, Sun Jung;Shen, Jay;Ko, Eunjeong;Kim, Pearl;Lee, Yong-Jae;Lee, Jae Hoon;Liu, Xibei;Ukken, Johnson;Kioka, Mutsumi;Yoo, Ji Won
    • Journal of Hospice and Palliative Care
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    • 제21권1호
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    • pp.23-32
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    • 2018
  • 목적: 미국 병원에서 만성폐색성폐질환으로 사망하는 환자의 연명치료 및 완화의료에 대한 연구는 부족한 현실이다. 이 연구에서는 병원의 의료비 추세 및 완화의료 이용 및 연명치료 이용과의 관련성을 파악하고자 하였다. 방법: 이 연구는 2005~2014년 미국 입원환자 샘플(National Inpatient Sample, NIS)을 후향적 코호트 디자인으로 전환하였으며, ICD-9-CM (International Classification of Diseases, 9th revision) 코드를 활용하여 완화의료 및 집중치료(전신지지치료, 호흡기치료, 호흡기 수술)를 받은 환자를 구분하였다. 결과: 연평균성장률(Compound Annual Growth Rates, CAGR)을 활용하여 병원 의료비의 시계열변화를 확인하였으며, 다수준 다변량 회귀분석을 통해 병원의 의료비에 영향을 미치는 요소를 파악하였다. 전체 77,394,755 입원 건 중 79,314명의 환자가 최종 분석에 사용되었다. 병원 의료비는 연평균성장률이 5.83% (P<0.001)였으며, 전신지지치료와 완화의료의 연평균성장률은 각각 5.98%와 19.89% 였다(모두, P<0.001). 전신지지치료, 호흡기 치료, 호흡기 수술은 각각 59.04%, 72.00%, 55.26%의 병원 의료비 상승에 영향을(모두, P<0.001) 주었던 반면 완화의료는 28.71%의 병원 의료비 감소에 영향을 주었다(P<0.001). 결론: 미국에서 만성폐색성폐질환으로 사망하는 환자 중 전신지지 치료는 병원 의료비 상승의 주된 원인인 반면 완화의료 이용은 비용절감에 영향이 있는 것으로 파악되었다.

고성만 수질의 장기변동 특성 (Characteristic of Long Term Variation of the Water Quality at the Waters of Goseong bay)

  • 권정노
    • 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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    • 제13권4호
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    • pp.279-287
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    • 2010
  • 고성만 해역의 수질 특성 및 정체성을 알기 위해 1987년~2009년간의 만내 1개 정점에 대한 표.저층 수질에 대한 장기관측 자료를 분석하였다. 그 결과 고성만 해역의 수질은 chlorophyll-a, DIP, DIN을 기준으로 중영양(Mesotrophic) 단계이고, 화학적산소요구량(COD) 기준으로 해역등급 2등급으로 볼 수 있어, 고성만은 만내에 유입된 물질수지의 확산이 비교적 더딘 폐쇄성 내만임에도 불구하고 수질은 비교적 양호한 것으로 판단된다. 조사기간 전 기간에 걸친 수질성분에 대해 이동평균 시계열분석, 상관분석 및 회귀분석한 결과 고성만 해역은 시간의 경과에 따라 용존무기인(DIP)은 축적되고, 용존무기질소(DIN)는 감소하는 추세를 보였다. 또한 고성만 해역의 식물성플랑크톤 성장의 제한인자는 용존무기질소(DIN)이고, chlrophyll-a의 농도는 8월의 $4.60{\mu}g/L$로 가장 높았다. 계절 평균 및 계절지수는 11월이 가장 높아 고성만의 영양염 수지는 담수 등에 의한 외부유입보다 만의 내부 즉 수산생물의 대량 양식 및 저층 퇴적물에서의 용출 등이 더 큰 요인으로 작용하는 특징을 보였다. 따라서 고성만 해역의 수질 또는 해역 관리를 위해서는 목적에 따라 동 해역의 용존무기인(DIP), 용존무기질소(DIN) 등의 영양염 수지에 대한 고려가 필요한 것으로 보여진다.

인공지능 기반 수요예측 기법의 리뷰 (A review of artificial intelligence based demand forecasting techniques)

  • 정혜린;임창원
    • 응용통계연구
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    • 제32권6호
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    • pp.795-835
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    • 2019
  • 최근 다양한 분야에서 '빅데이터'가 생성되었다. 많은 기업들은 인공지능(AI)을 기반으로 빅데이터 분석이 가능한 시스템을 구축하여 이익 창출을 시도하고 있다. 인공지능 기술을 접목함으로써 방대한 양의 데이터를 효율적으로 분석하고 효과적으로 활용하는 것은 점점 더 중요해지고 있다. 특히 재무, 조달, 생산 및 마케팅과 같은 다양한 분야에서 국가 및 기업 경영 관리에있어 최소의 오차와 최대의 정확도를 갖춘 수요예측은 절대적으로 중요한 요소이다. 이때 각 분야의 수요패턴을 고려한 적절한 모델을 적용하는 것이 중요하다. 전통적으로 쓰이는 시계열모델이나 회귀모델로도 비대해진 실제 데이터의 복잡한 비선형적인 패턴을 분석할 수 있다. 그러나 다양한 비선형 모델들 중에서 적절한 모델을 선택하는 것은 사전 지식 없이는 어려운 일이다. 최근에는 인공지능 기반의 기법들인 머신러닝이나 딥러닝 기법을 중심으로 이루어진 연구들이 이를 극복할 수 있음을 증명하고 있다. 뿐만 아니라 정형데이터와 이미지나 텍스트의 비정형 데이터 분석을 통한 수요예측도 높은 정확도를 갖춘 결과를 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 수요예측이 비교적 활발하게 일어나는 중요한 분야들을 나누어 설명하였다. 그리고 각 분야별로 갖는 특징적인 성격을 고려한 인공지능 기반의 수요예측 기법에 대해 머신러닝과 딥러닝 기법으로 나누어 소개하였다.

경기순환과 우리나라 정기선 해운의 영업이익률 변동 요인 (The Economic Cycle and Contributing Factors to the Operating Profit Ratio of Korean Liner Shipping)

  • 목익수;류동근
    • 한국항해항만학회지
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    • 제46권4호
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    • pp.375-384
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    • 2022
  • 해운산업은 수요와 공급뿐만 아니라 여러 경제지표와 사회적 사건 등 복잡한 변수에 의하여 영향을 받으며 순환한다. 본 연구는 우리나라 13개 정기선사에 대하여 30여 년의 영업실적을 분석하여 1990년대 말의 외환위기, 2000년대 말의 글로벌 금융위기, 그리고 최근의 코로나 팬데믹 위기 상황에서 정기선 해운기업의 영업이익률에 어떤 요인들이 영향을 미치는지 분석하였다. 정기선사의 특성을 고려하여 원양과 근해로 구분하고, 한국채택국제회계기준(K-IFRS)에 근거한 영업이익률과 시계열에 의한 해상물동량, 선박량 및 거시경제지표를 이용하여 다중회귀분석으로 그 요인을 분석하였다. 한편 사회적 사건으로 인하여 경제지표가 이상하게 탐지된 경기 침체기에 대하여는 별도로 분석하였다. 그 결과 중국컨테이너운임지수 (CCFI)는 원양 및 근해 정기선사 모두에게 정(+)의 영향을 주었다. 한국 컨테이너 선박량은 원양 정기선사에만 정의 영향을 주었고, 세계물동량과 유가는 근해정기선사 영업이익률에 부(-)의 영향을 미쳤다. 더불어 세계와 우리나라 GDP도 미미하게나마 근해선사 영업이익률에 영향을 주었다. 그 외 중국의 GDP, 환율, 이자율 등은 양 그룹의 영업이익률에 유의미한 영향을 주지 못하였다. 또한 경기침체기 중 2009년 글로벌 금융위기를 제외하고 1998년 외환위기 및 2020년 코로나 팬데믹 기간은 오히려 경제지표와 부의 상관관계를 보여주었다. 본 연구는 해운경기 예측의 복잡성과 어려움을 감안하여 금융비용을 고려하지 않은 영업이익률에 초점을 맞추었고, 3번의 경제·사회적 사건을 포함한 장기간의 실증 분석을 통하여 결론을 도출하였다.

국고채, 금리 스왑 그리고 통화 스왑 가격에 기반한 외환시장 환율예측 연구: 인공지능 활용의 실증적 증거 (A Study on Foreign Exchange Rate Prediction Based on KTB, IRS and CCS Rates: Empirical Evidence from the Use of Artificial Intelligence)

  • 임현욱;정승환;이희수;오경주
    • 지식경영연구
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    • 제22권4호
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    • pp.71-85
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    • 2021
  • 본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.

국가별 기술경쟁력이 유니콘기업 증가에 미치는 영향에 관한 연구 (The Effects of Technological Competitiveness by Country on The Increase of Unicorn Companies)

  • 조규훈;양동우
    • 벤처창업연구
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    • 제19권1호
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    • pp.55-73
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    • 2024
  • 유니콘기업은 혁신적인 비즈니스 모델로 단기간 내 높은 기업가치를 인정받으며 전 세계적으로 주목을 받고 있다. 이들의 성장 과정은 스타트업 생태계에 좋은 교훈을 제시해주고 있고 국가 경제발전과 고용 창출 측면에서도 긍정적인 영향을 미치고 있다. 그러나 유니콘기업과 관련한 선행연구들은 이미 유니콘으로 인정받은 기업의 창업자 특성, 환경요인, 비즈니스 모델, 성공·실패 사례 등 다면적 접근보다는 '이벤트 스터디', '사례연구' 중심으로 이루어지고 있고 유니콘기업 발생과 관련한 요인에 대한 거시적 분석은 부족한 실정이다. 이러한 배경에서 본 연구는 선행연구를 통해 살펴본 유니콘의 특성 및 기술기업 비중이 높은 유니콘기업의 현황을 고려하여 '기술인적자원 지표', 'R&D 지표', '기술 인프라 지표' 등 국가의 기술경쟁력이 유니콘기업 증가에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 통계분석을 위해 2017년부터 2020년까지 다양한 국제기구, 통계청에서 발표되는 자료와 CB Insights에서 집계한 유니콘기업 데이터를 44개 분석 대상 국가의 패널데이터로 활용하여 다중 회귀분석으로 검정하였다. 연구 결과 기술 인적자원 지표의 경우 과학 전공자 수가 유니콘기업 증가에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었고 R&D 지표의 경우 R&D 투자총액은 유니콘기업 증가에 정(+)의 영향을 미치는 반면, 삼극 특허 건수(Triad Patent Families), 과학기술논문 발표 수는 유니콘기업 증가에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 기술인프라 지표의 경우 세계 랭킹 500위 대학 수가 유니콘기업 증가에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 선행연구에서 미비하게 다루었던 국가별, 시계열 실증 데이터를 기반으로 국가 기술경쟁력과 유니콘기업 증가 간에 인과관계를 처음으로 밝혔다는 데 학술적 의미가 있으며 UN의 글로벌 산업경쟁력 지수 순위, OECD의 국가별 R&D 투자총액 비교 시 우리나라는 기술력, 성장잠재력이 있는 것으로 평가받고 있는 반면에 혁신경제의 리더로 성장을 견인하고 있는 유니콘기업 수는 상대적으로 적은 상황에 있어 향후 유니콘기업의 발굴, 육성을 위한 정책 수립 시 연구 결과를 활용할 수 있다는 실무적 의의를 가진다.

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생활양식과 혈압의 관련성 (Association of Lifestyle with Blood Pressure)

  • 주리;정종학
    • Journal of Preventive Medicine and Public Health
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    • 제30권3호
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    • pp.497-507
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    • 1997
  • 생활양식과 혈압의 관련성에 대해 조사하기 위하여 1996년 6월부터 9월 사이 영남대학교 의과대학 부속병원 산업의학과에서 건강검진을 받은 사람 가운데 설문조사를 실시하여 성실히 응답한 30세 이상의 성인 남녀 중 고혈압환자 130명(남자 97명, 여자 33명)과 정상혈압자 150명(남자 70명, 여자 80명)을 대상으로 연구를 시행하였다. 조사한 고혈압의 위험요인들로 는 연령, 혈중 총 콜레스테롤, 공복시 혈당, 고혈압 가족력, 음주량, 흡연 여부, 식염의 섭취정도, 주중 육류 섭취 횟수, BMI, 하루 커피 음용량과 주중 규칙적인 운동 횟수가 포함되었다. 고혈압의 위험요인이라고 알려진 각 변수들의 단순 분석 결과, 남자에서는 BMI만이 유의한 차이가 있어, 고혈압군에서 비만인 사람이 더 많았다. 여자에서는 주당 육류 섭취 횟수만이 고혈압군과 정상혈압군에서 유의한 차이가 있었다. 다중로지스틱회귀분석으로 교차비를 구한 결과 남자에서는 공복시 혈당, 혈중 총 콜레스테롤, 고혈압의 가족력, 음주, 식염, BMI가 고혈압의 위험을 증가시키고, 커피의 음용 및 운동이 고혈압의 위험을 감소시키는 변수였으나 통계학적으로 유의한 변수는 공복시 혈당, 고혈압의 가족력, 식염 및 BMI였다. 여자에서는 고혈압의 위험을 증가시키는 변수로서 혈중 총 콜레스테롤, 고혈압의 가족력, BMI, 육류 섭취가 있었고, 이 중 부모 중 한 쪽이 고혈압 환자인 경우, 부모 모두 고혈압 환자일 경우, BMI 및 육류섭취가 고혈압의 유의한 위험요인이었다. 이 연구에서는 여러 변수 중 BMI의 증가가 남녀 모두에서 고혈압의 위험을 증가시키는 유의한 요인이었는데 BMI자체에 영향을 미치는 유전적 혹은 생활양식을 추가한 연구 및 식이 섭취에 있어 용량-반응 관계를 설명할 수 있는 객관적 방법을 통한 연구가 필요할 것으로 생각된다.며, 병원이 4.9% 감소하여 감소폭이 가장 켰다. 총 상병건수에서 고액진료건수가 차지하는 비율은 67.6% 증가하였고, 암환자건수는 8.9% 증가하였으며, 장기입원환자가 차지하는 비율은 오히려 1.2% 감소하였다. 총 진료비 규모는 62.2% 증가하였으며, 고액상병진료비가 차지하는 비율은 5년간 129.9% 증가하였고, 암환자 진료비는 68.5%, 장기입원환자의 진료비는 59.4% 증가하였다. 상병당 입원진료비 및 재원기간을 1989년 수가로 환산하여 변화 추이를 보면, 상병당 총 진료비는 매우 완만한 증가를 보이고, 약제비는 오히려 약간 감소하는 경향이었고, 진료행위료는 지속적으로 상승하는 추세였다. 재원기간은 완만하게 감소하는 양상을 보였다. 연령구간별로 구분하여 분석한 결과 진료비와 재원기간과는 연령에 관계없이 비슷한 상관계수를 보였으나, 의료보험료 수준과 연령구간별 진료비는 상관계수는 매우 작았으며, 연령군별로 큰 차이는 없었다. 시계열 분석 결과 향후 약제비는 매우 완만한 감소 추세를 보일 것이고, 진료행위료와 총 진료비는 지속적으로 증가할 것으로 예측되었으며, 재원기간은 13.0일로 변화가 없을 것으로 예측되었다. 이 연구에서는 진료행위료의 증가가 총 진료비의 상승을 주도하고 있는 것으로 생각된다. 이는 첨단 의료기기나 신기술의 도입에 의한 것으로 의료기관들의 서비스 다각화 전략과도 관련 있는 것으로 생각된다. 또한 의료이용량 즉 입원상병건수의 증가가 진료비 상승에 영향을 많이 미치는 것으로 판단되며 전체 인구 집단의 의료비 상승요인과는 다른 양상을 보일 수 있으므로 노인 인구에 대한 의료비 절감 대책은 다른 연령층과 구별하여 적용할 필요성이 있다고 볼 수 있다. 향후 노인 연령 군별 질병양상의 변화와 서비스량 및 변화에 대한 연구를 개인특성 자료나 의료기관의 특성 등과 연계하여 포괄적인

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인공지능의 사회적 수용도에 따른 키워드 검색량 기반 주가예측모형 비교연구 (Comparison of Models for Stock Price Prediction Based on Keyword Search Volume According to the Social Acceptance of Artificial Intelligence)

  • 조유정;손권상;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.103-128
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    • 2021
  • 최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.