• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.292-294
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• 2001

본 논문에서는 최소의 시간과 최적의 가격으로 경매를 진행하는 역경매 에이전트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 경매의 진행단계에 따라 판매자들의 입력한 횟수 및 가격에 대한 정보를 바탕으로 최적 가격에 대한 가이드를 제공하여 구매자의 희망 가격에 근접한 최적의 가격으로 경매를 할 수 있도록 지원한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.375-382
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• 1999

본 연구는 데이터마이닝 기법과 전문가 지식을 활용한 옵션가격 결정모형을 제시하는데 목적이 있다. 첫째, 데이터마이닝 기법 주의 하나인 인공신경망 기법을 활용하여 변동성과 옵션가격을 추정하고, 이를 전통적인 재무이론의 결과와 비교하였다. 인공신경망으로 추정된 변동성은 기존의 모형에 비해 개선된 성과를 보였으며, 가격결정모형은 대등한 성과를 보였다. 또한 모수적 기법과 비모수적 기법의 통합을 통해 성과의 개선을 가져올 수 있음을 보였다. 둘째, 시장 참여자들의 정보를 반영하여 옵션의 이론적 가격결정모형의 성과를 개선할 수 있는 사례기반추론시스템을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.363-366
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• 2006

최근 전자 상거래가 증가하면서 인터넷 경매를 통하여 물품을 거래하는 경우가 확산되고 있다. 하나 기존 인터넷 경매 시스템들은 경매 물품의 경매 가격을 판매자의 결정에만 의존하고 있어서, 판매자가 물품의 경매 시작가격, 낙찰 예상가격, 즉시 구매가격 등을 정하는데 어려움을 가지고 있었다. 이를 해결하기 위하여 과거의 경매 기록을 데이터베이스로 구축하여 이를 통하여 판매자에게 경매 가격을 제시하는 방법이 제시되었다. 그러나 여기서는 경매 물품에 따라서 경매 가격에 중요한 영향을 미치는 속성 정보와 가중치 부여에 대한 기준이 제시되지 못하여 잘못된 정보 제공으로 경매 물품의 가격이 지나치게 낮게 결정되거나 높아서 유찰되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 과거의 경매 기록과 인터넷 전자상거래 사이트의 가격 정보로부터 경매 가격 결정 요인과 가중치를 추출하여, 사례 구조화 과정을 통하여 사례베이스로 구축하고, 이를 적용하여 적합한 경매 가격을 자동으로 생성하여 이를 판매자에게 추천하는 시스템을 구현한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.85-88
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• 1999

전자거래 시스템에서 상품정보에 대한 자연언어 질의 문장은 상품명과 가격의 범위를 인식하는 것이 가장 중요한 요소이다. 가격의 범위를 인식하려면 가격 어휘와 가격지정어로 이루어진 가격범위 구문에 대한 별도의 처리 방법이 요구된다. 아라비아 숫자와 수사들로 구성된 가격어휘를 인식하는 수사어절 인식 알고리즘과 구문분석기를 이용하여 상품정보를 검색하는 질의 문장으로부터 상품명에 대한 가격의 범위를 인식하는 자연언어 질의어 처리 방법을 제안한다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.33 no.2
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• pp.176-185
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• 2010

구매 계약과 구매에 직접적인 영향을 미치는 상품 가격에 반응하는 소비자의 행동은 꾸준한 주목을 받아왔다. 기존의 많은 연구에서 소비자는 상품을 사거나 계약을 할 때 과거 있었던 가격 또는 변할 수 있는 미래 가격을 고려하지 않고 현재 주어진 가격에만 반응을 보인다는 가정을 하였다. 또 다른 연구에서는 소비자는 미래 있을 가격이 어떠한 확률 분포를 따르는 지를 정확히 알고 반응을 보인다고 조금은 과장된 가정을 하였다. 하지만 최근의 연구에서는 소비자가 상품 판매자의 가격 결정 정책을 고려하면서 상품 구매 또는 구매 계약을 한다는 즉 가격에 민감한 반응을 보인다는 가정을 하게 되었다. 이 연구에서는 소비자가 상품 구매나 구매 계약 시 필요한 정보들 중 가장 중요한 상품의 가격을 어떻게 얻어서 이용하는지 분석해 보고자 한다. 즉 상품의 미래 가격 변화를 소비자가 어떻게 추정하여 구매 계약과 구매 시 이용 하는지를 분석하고자 한다. 이 연구에서는 소비자가 상품 구매 계약 시 가격을 추정하는 방법으로 과거의 경험에서 얻어진 가격들을 이용한다는 가정하의 수학적 모형을 세워 소비자의 가격 추정이 실제 상품 구매와 계약에 미치는 영향 그리고 판매자의 가격 결정에 미치는 영향을 분석해 보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11c
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• pp.2175-2178
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• 2002

기존 협상 시스템의 가격 변동 정책의 형태를 살펴보게 되면 시간의 변화에 따른 단순한 가격 변화율을 채택하여 사용하여 왔다. 하지만 이러한 고정적인 전략에 의한 협상 방법은 많은 문제점을 가지고 있다. 특히, 협상 대상으로 가격 하나만을 고려하였기 때문에 구매자의 요구조건을 만족하지 못하며, 동적으로 변하고 있는 시장상황에 맞지 않는 결과를 초래할 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 변화하는 거래 환경에 적응하는 동적 가격변화 방식의 e-Marketplace를 설계하였다. 동적 가격변화 방식을 통해 기존 시스템들이 가지고 있는 단순한 가격변동 정책을 새롭게 개선하여 동적인 가격정책을 통하여 거래를 성사시킬 수 있는 동적 가격 협상 시스템을 제안한다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.11 no.2
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• pp.31-48
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• 2006

Commercial internet auction systems have been successfully used recently. In those systems, because auction prices of auction items are given by sellers only, the success bid rate can be decreased due to the large difference between the reserve price and the normal price. In this paper, we propose an agent that generates auction prices to sellers based on past auction data and item prices gathered from the web Through performance experiments, we show that the successful bid rate increases by preventing sellers from making unreasonable reserve prices. Using the pricing agent, we design and implement an XML-based auction system on the web.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.03a
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• pp.291-300
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• 1999

본 논문은 인공신경망과 귀납적 학습방법 등의 인공지능 방법과 선물가격결정에 대한 기존 재무이론을 사용하여 일상어휘로 표현되는 파생상품 가격예측 모형을 개발하는데 있다. 모형의 개발은 1단계로 인공신경망이나 기존의 선물가격결정이론(평균보유비용모형이나 일반균형모형)을 이용하여 선물 가격을 예측한 후, 서로 비교분석하여 인공신경망 모형의 우수성을 확인하였다. 귀납적 학습방법중 CART 알고리듬을 사용하여 If-Then 규칙을 생성하였다. 특히 실용적 측면에서 선물가격의 일상어휘화를 통한 모형개발을 여러 가지 방법으로 시도하였다. 이러한 선물가격 예측모형의 유용성은 일단 If-Then 규칙으로 표현되어 전문가의 판단에 확실한 이론적인 근거를 제시할 수 있는 장점이 있으며, 특히 의사결정지원시스템으로 활용화 될 경우 매우 유용한 근거자료로 활용될 수 있다. 이러한 선물가격 예측모형은 정확성은 분석표본과 검증표본으로 나누어 검증표본에서 세가지 기본모형(평균보유비용모형, 일반균형모형, 인공신경망 모형)과 각 모형의 귀납적 학습방법 모형의 다른 3가지 어휘표현방법 3가지를 모형별로 비교 분석하였다. 분석결과 인공신경망모형은 상당한 예측력을 갖고 있는 것으로 판명되었으며, 특히 CART를 기반으로 한 일상어휘 기반의 선물가격예측 모형은 예측력이 높은 것으로 나타났다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.10 no.1
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• pp.231-248
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• 1993

1987년의 블랙 먼데이 이후 많은 연구는 내재적(內在的) 가치(價値)와 상관없는 주가변동성(株價變動性), 즉 '노이즈'거래와 투기적 거래에 의한 주가변동성을 감소시킬 수 있는 방안을 강구하기 위하여 주식시장의 미시적 구조문제에 관심을 가져왔다. 정부기관이나 증권거래소에서 행해진 연구에 의하면 신용규제(信用規制)와 더불어 거래제동시스템을 하나의 해결책으로서 제시하였다. 그러나, 신용규제에 대해서는 많은 실증적 연구가 이루어진 반면, 거래제동시스템의 효과에 대해서는 주식시장에서의 실무적인 경험부족으로 상대적으로 극히 미미한 실정이다. 또한 거래제동시스템의 도입이 주식시장의 주가변동성을 감소시키는 효과가 있는 지에 대한 이론적 분석도 학자간에 의견이 분분하다. 본 연구는 한국증권시장에서 가격제한폭제도(價格制限幅制度)가 주가의 변동성을 감소시키는 효과가 있는 지에 대한 보다 신뢰성있는 실증적 증거를 제시하고 있다. 한국증권시장에서의 가격제한폭제도는 주가수준에 따라 개별주식별로 가격제한폭비율이 다르기 때문에, 가격제한폭제도가 주가변동성에 미치는 효과를 분석하는데 있어 가격제한폭 이외의 다른 요인을 통제하는 것이 가능하다 본 연구에서는 가격제한폭비율이 높은 포오트폴리오와 가격제한폭비율이 낮은 포오트폴리오를 구성하여 두 포오트폴리오 간에 주가변동성의 차이가 있는지를 비교하였다. 본 연구의 결과는 가격제한폭제도가 주가변동성을 줄여주는 긍정적인 효과가 있다는 것을 강하게 보여주고 있다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.33 no.1
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• pp.75-87
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• 2017

The purpose of this study is to utilize the system dynamics to carry out a medium and long-term forecasting analysis of the bunker price. In order to secure accurate bunker price forecast, a quantitative analysis was established based on the casual loop diagram between various variables that affects bunker price. Based on various configuration variables such as crude oil price which affects crude oil consumption & production, GDP and exchange rate which influences economic changes and freight rate which is decided by supply and demand in shipping and logistic market were used in accordance with System Dynamics to forecast bunker price and then objectivity was verified through MAPEs. Based on the result of this study, bunker price is expected to rise until 2029 compared to 2016 but it will not be near the surge sighted in 2012. This study holds value in two ways. First, it supports shipping companies to efficiently manage its fleet, offering comprehensive bunker price risk management by presenting structural relationship between various variables affecting bunker price. Second, rational result derived from bunker price forecast by utilizing dynamic casual loop between various variables.