• 월간경쟁저널
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• 133호
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• pp.2-13
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• 2007

• 재무관리연구
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• 제14권3호
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• pp.73-111
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• 1997

본 논문은 1980년${\sim}$1995년의 16년동안 한국주식시장에 있어서 주식수익률의 시계열자기상관성을 확인하는 행태적 측면과 투자수익률의 경제성을 파악하는 투자성과측면으로 구분된 단계적 검증을 실시함으로써 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략의 존재 및 그 초과수익률의 크기를 연구하였는바 이 연구에서 발견된 중요한 내용은 다음 다섯가지로 요약된다. 첫째, 한국주식시장에 있어서 거래전략의 개발가능성을 평가하기 위하여 특정시점을 기준으로 투자기간수익률과 분석기간수익률간의 시계열자기상관성을 검증한 행태적 측면의 실증결과에 의하면, 시계열속성을 나타내는 베타계수가 유의적인 양(+) 혹은 음(-)을 나타내기 때문에 특정시점 이전의 주식수익률은 목표투자기간동안에 투자할 대상을 선정하는데 중요한 정보원천이 될 수 있으며, 각 투자기간에 있어서 분석기간이 길어질수록 더욱더 유의적인 음(-)의 베타계수를 나타냄에 따라 계속거래전략보다 반전거래전략의 개발가능성이 높음을 알 수 있었다. 둘째, 주식시장에 전후수익률간의 시계열속성을 활용하여 투자를 하는 경우에 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략이 존재하는지를 파악하기 위하여 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 초과수익률간의 차이로써 측정된 수익률을 이용한 실증결과에 의하면, 행태적 측면의 결과와 일관되게 분석기간수익률의 정보를 이용하여 투자기간에 투자하는 경우에 시장수익률을 평균적으로 초과하는 거래전략이 존재하고, 또한 Loser와 Winner포트폴리오의 수익률차이값 중 유의적인 음(-)의 값보다는 유의적인 양(+)의 값이 보다 많으므로 반전거래 전략의 활용가능성이 높음을 확인하였다. 셋째, 분석기간에 기초한 투자기간에 대한 투자전략상의 유용성을 최대한 발휘할 수 있는 거래전략과 투자기간을 검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오의 수익률차이의 1개월 평균값에 의하면, 반전거래전략을 지지하는 경우가 계속거래전략의 경우보다 약 5배이상 높은 값을 실현하였고, 반전거래전략 중에서 분석기간 4개월에 대한 투자기간 24개월의 거래전략이 가장 높은 경제적 성과를 실현하였다. 넷째, 투자종목의 선택측면에서 각 거래전략의 실질적 유용성을 확인하기 위하여 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오의 고유한 속성을 검증한 결과에 의하면, 각 투자기간에 있어서 분석기간의 길이가 길어질수록 Winner포트폴리오는 유의적인 양(+)의 값을, Winner포트폴리오는 유의적인 음(-)의 값을 나타내었고, 특히 투자기간보다 분석기간의 기간길이가 긴 (투자기간<분석기간)에 이러한 경향이 더욱 뚜렷했다. 따라서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가 설정한 투자기간보다 더욱 긴 분석기간의 주식가격정보에 의하여 최대한 발휘될 수 있음을 확인하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권1호
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• pp.63-70
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• 2014

본 연구는 국토교통부에서 제공하는 아파트 실거래가자료를 이용하여 2006~2010년까지 5년간의 서울시 아파트실거래가 변화패턴을 시공간적으로 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 아파트별 평균 실거래가, 동별 평균 아파트 실거래가 자료를 위치정보자료와 연결하여 GIS데이터로 구축하였다. 분석방법으로는 먼저 공간보간기법 중 크리깅(kriging)을 이용하여 개별 아파트의 시기별/면적별 실거래가의 변화패턴을 분석하였다. 둘째 행정구역(행정동)별 아파트실거래가의 변화패턴을 분석하기 위해 단위 면적별 실거래가의 평균을 계산하여 Moran I 값으로 변환한 후 거래가격의 공간상의 군집도를 분석하였다. 이를 통해 시공간상의 분포패턴을 파악하고, 변화유형까지 유추할 수 있어 주택 및 지역정책에 기초자료로 활용할 수 있다. 시계열 자료를 바탕으로 종적인 변화패턴과 GIS를 이용한 횡적 변화패턴을 분석하기 때문에 아파트가격의 지역 불균형을 한눈에 살펴 볼 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제2권1호
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• pp.67-82
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• 1995

경제학에서 분석하는 연도별 국민총생산액, 월별 소비자물가지수, 경영학에서 분석하는 어느 제품의 월별 판매량, 특정주식의 일별 종가 및 거래량, 기상학에서 관찰되는 일별 최고온도 및 최저온도, 태풍의 경로, 등등 여러 학문분야에서 접할 수 있는 통계자료들은 시간이 흐름에 따라 변하는 시계열자료(time series data)들이 많다. 따라서 대부분의 학문분야에서 시계열 분석이 필요하다.(중략)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.435-438
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• 2020

시장예측 문제를 해결하기 위하여 과거부터 꾸준한 연구가 진행되어왔다. 하지만 금융 시계열 데이터에는 분산이 일정하지 않으며 Non-stationarity 등 예측을 하는 것에 있어서 여러 가지 방해 요인이 존재한다. 또한 광범위한 데이터 변수는 기존에 사람이 직접 경험적으로 선택하는 것에 한계가 있기 때문에, 모델이 변수를 자동으로 추출할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 여러 가지 금융 시계열 데이터의 문제를 고려하여 타임 스텝 정규화를 제안하며 자동 변수 추출을 위해 LSTM 형태의 오토 인코더 모델을 학습하였으며 LSTM 네트워크를 이용하여 시장 예측하는 모델을 제안한다. 해당 시스템은 실제 주식 거래나 시장 거래를 위하여 온라인 학습이 가능하며 긴 기간을 테스트 구간으로 실험한 결과 미래의 수익률을 예측하는 것에 있어서 우수한 성능을 보였다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 1997년도 한국전자거래학회 종합학술대회지
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• pp.167-184
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• 1997

암호화 기술의 확장성과 비도 측면에서 우수한 공개키 기반 하부구조(Public Key Infrastructure)는 공개키를 보증하는 기반 기술과 인증서의 안전한 사용 기술로 구성되어있으며, 전자상거래의 기본 기술중 하나이다. 이러한 기본 기술 중에는 키 복구(Key Recovery) 및 비밀 분산(Secret Sharing) 기술등이 포함되며, 인증기관(Certificate Authority： CA)을 통한 키 관리 효율성 및 인중 기관과 사용자 간 안전한 정보 교환 기술이 요구된다. 본 논문에서는 인터넷 기반의 전자 상거래 시 사용되는 공개키 기반 하부구조에 대하여 검토 분석한다.

• 한국CDE학회지
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• 제8권1호
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• pp.52-57
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• 2002

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.574-577
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• 2019

국내 에너지 생산량의 고갈과 더불어 태양열, 풍력 등이 지속적 가능한 신재생 대체 에너지로 떠오르는 것과 더불어 가정에서 직접 전력을 생산하는 전력생산시스템이 주목을 받고 있다. 이를 위한 정부의 정책으로 태양광 패널을 이용하여 전력을 생산하고 이를 이웃 간의 전력 거래를 할 수 있는 실증사업을 실시하였다. 본 논문에서는 이 실증 사업에서 보안성과 안정성을 높이고 빠른 거래가 가능한 블록체인 기반 P2P 전자거래 시스템을 설계하고, 이를 통해 신재생 에너지 거래 시스템 개발 기술의 기술 사업화 과정에서 발생할 수 있는 경제적 리스크를 최소화할 수 있는 기틀을 마련한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.943-950
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• 2019

머신 러닝은 인력을 대체함으로써 업무 효율성을 크게 높일 수 있다. 특히 4차 산업혁명 시대의 요청에 따라 인공지능을 포함한 머신 러닝의 중요성은 점점 커지고 있다. 본 논문은 MLP, RNN, LSTM, ANFIS 신경망 알고리즘 이용하여, 월별 전력 거래량을 예측한다. 본 논문에서는 통계청에서 제공하는 월별 전력 거래량과 월별 전력 거래금액, 최종에너지 소비량, 자동차용 경유 가격에 대한 2001~2017년까지의 공공 데이터를 사용하였다. 본 논문은 제시하는 각각의 알고리즘들을 학습시키고, 알고리즘이 예측하는 시계열 그래프를 이용하여 예측 결과를 보여주고 RMSE를 이용하여 이들 중에서 가장 우수한 알고리즘 제시한다.