미래 예측의 방법은 기술적 특성 또는 기술적 성능으로 예측이 가능할 수 있다. 그러므로 기술예측은 경제적, 사회적 이익을 산출해 낼 수 있는 전략적 연구 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기술적 특성으로 미래를 예측하는 방법의 연구를 통하여 미래 시장을 예측하였다. 특별한 제품의 수요 욕구에 따라 시장을 점유하는 시점의 예측을 통해 미래 예측 방법을 연구하였다. 시장수요 예측을 위하여 대표적인 계량적 분석 방법인 연평균성장률(CAGR) 모형, BASS 모형, Logistic 모형, 곰페르츠 성장모형(Gompertz Growth Curve) 등의 비교를 통해 미래시장의 수요예측 모형을 제안하였다. 본 연구는 Rogers의 혁신확산 이론을 접목하여 제품이 시장에 확산되는 시점을 예측하였다. 연구결과로 특별한 제품이 시장을 점유하기 위한 다양한 요인들의 확산 시점을 통해 특별한 상품이 미래 시장에서 성숙하는 시점을 예측할 수 있는 방법론을 개발하였다. 그러나 시장을 예측하기 위한 전문가 판단에 대한 오류를 줄이는 것은 한계점이 있다.
본 논문은 키워드검색광고와 관련하여 의사결정자인 광고주의 입장에서 분석한 통계모델 기반 검색엔진최적화(Search Engine Optimization)논문이다. 일반적으로 키워드입찰은 노출순위를 대상으로 하는 입찰가액에 의해 이루어지고 있다. 그런데, 대부분 광고주는 수천 개 이상의 많은 키워드를 관리함에 있어, 매시간적으로 바뀌는 키워드별 입찰가액을 통해 입찰광고시스템을 관리하고 있는데, 사실상 시간과 인력자원측면에서 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 입찰가액을 중심으로 하는 입찰시스템에 대해 의문점을 제기하고, 새로운 관점에서 노출순위를 의사결정변수로 하는 새로운 검색광고모델을 재정의하여 제시하였다. 새로운 검색광고모델에 대한 최적화실증분석을 위해 예측모델과 최적화모델을 제시하였다. 연구과정은 우선 키워드의 특성에 따라 키워드그룹을 원천 제조브랜드 유통브랜드의 범주화기준을 제시한 후, PC 와 모바일 매체별로 대표 키워드 선정한 후 노출순위와 클릭률이 비선형분포임을 보였고, 통계적 관계를 검토하였다. 클릭률예측 및 입찰가액예측을 위한 통계적 시나리오를 제시하였고, 적합성 분석을 통해 최적의 예측모델을 선정한 후, 선정된 예측모델을 기반으로 하여 클릭률과 기대이익(전환율)에 관한 최적화목적함수를 정의하고 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 본 논문에서 제시한 검색광고모델은 클릭률 기반의 클릭수와 전환율 기반의 기대이익으로 표현되는 최적화모델 모두에서 개선효과가 있음을 확인하였다. 다만, 기대이익 최적화모델의 경우에는 핵심키워드임에도 불구하고 기대이익이 낮아 광고에서 배제되는 문제를 있음을 확인하고 대안을 제시했다. 마코브체인분석을 통해 핵심 경유키워드 개념을 도입하였고, 최적화목적함수에 대해 핵심경유키워드의 기회이익을 반영한 최적화수정모델을 제시하여 적용가능성을 확인하였다. 본 논문은 키워드입찰시스템의 의사결정변수를 노출순위의 관점으로 전환하는 새로운 모델을 제안하였고, 키워드 범주별 및 노출순위 기반의 통계적 예측을 제시하고, 포트폴리오 구성에서의 최적화실증분석을 통해 노출순위 기반 예측모델의 유효성을 확인함과 동시에, 키워드간의 확산효과를 포함하는 수정모델제시 등 전략적인 입찰을 제안한 점에 시사점이 있다.
국내적으로는 '60년 이래 급속히 진전되어 온 산업화와 도시화로 발생되는 환경오염문제를 조 속히 해결하고, 헌법에 보장되어 있는 국민의 환경권을 보호하기 위하여 적극적이고 효율적이며 쾌적한 환경조성이 절실하다. 국외적으로는 '92년 6월 브라질의 리우데자에이로에서 열린 유엔 환경개발회의(UNCED) 이후 범지구적인 환경문제의 해결의 중요성이 인식되어 있다. 그러나 선진국은 자국의 이익을 추구하기 위해 우수한 환경기술을 앞세워 무역 규제의 수단으로 활용 하려 하고 있다. 환경기술의 우위확보가 주해결방법이 될 환경라운드(Green Round)는 WTO의 활동이 시작될 '95년부터 본격화되리라고 예측되고 있다.
실명제 실시 이후인 1993년부터 1995년까지 증권거래소에 보고된 내부자 주식거래자료를 분석하여 내부자 거래의 정보효과를 보고자 하였다. 내부자 거래를 이용하면 대체적으로 내부자가 매수나 매도한 이후 주가 움직임을 예측할 수 있었으나 매수와 매도 포트폴리오의 움직임에서 차이가 발견되었다. 내부자 거래이익의 결정요인을 분석하였으나 외국의 연구와는 달리 내부자 유형에 따른 초과수익률의 차이점은 발견되지 않았다. 내부자 거래 연구에서와 같이 장기적인 성과를 연구할 경우 벤치마크의 선정이 매우 중요하다는 것을 본 연구에서 보여주고 있다. 특히 사건일 전의 주가움직임이 상승 추세를 따르면 시장모형의 경우 편의의 발생가능성이 커지는 것을 보여준다.
소매점에서 판매를 최대화하여 이익을 극대화하기 위해서는 투자비용을 최소화하고 재고를 최소로 유지하며, 결품을 최소화해서 매출을 보호해야 한다. 수요의 동향이 다양화 됨으로써 예측이 점점 어려워지고, 재고를 최소화하고, 빠른 납기를 충족시키고, 판매 기회의 손실을 최소화 하기란 점점 어려워지고 있다. 또한 매출의 보호와 재고의 축소는 서로 상반되는 내용을 담고 있다. 전통 Industrial Engineering(IE)에서 경제적 주문량(EOQ)을 결정하여 재고 회전율을 높이고 발주 비용과 재고 비용을 최소화하는 연구는 많이 다루어져 왔다. 본 논문에서는 TOC의 쓰루풋 증대의 관점에서 최적의 재고 보충 관리 방안을 제시하고자 한다.
금융 분야에서 주가예측연구는 거래 안정성 및 이익 실현 등을 목적으로 한다. 기존의 통계적 예측기법은 무작위로 예측한 결과와 정확도 측면에서 비슷하거나 낮은 예측 신뢰도 때문에 실제 거래 결정에 참고 되기 어렵다. 인공지능 모델은 데이터특성과 변동패턴을 학습해 예측하기 때문에 향상된 정확도를 달성한다. 그러나 장기간의 시계열 데이터를 사용해 주가를 예측하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 본 논문에서는 K-means 클러스터링 기반의 데이터 증강 및 입력 시퀀스의 Window-size 별 정규화 기법과 시계열 학습에 특화된 LSTM 모델을 활용하여 안정적이고 신뢰성 있는 주가예측 방법을 제안한다. 이를 통해 더욱 정확하고 신뢰성 있는 예측 결과를 얻고, 나아가 시장 안정성에 기여할 뿐 아니라 높은 수익도 추구할 수 있다.
본 연구는 최근의 제도개선으로 그 중요성이 증대되고 있는 상대가치계산 방식의 대안으로서 주가수익가치평가방식(Price-Earnings Valuation:이하 'P/E방식'이라 한다)을 우리 나라 시장에 적용하고 그 정확성을 검증한다. P/E방식에 따른 기업의 주가는 당해 기업의 주당수익과 유사기업으로부터 산출된 적정 주가수익비율(P/E 배수)을 곱함으로서 결정된다. 1988년에 우리 나라 시장에 상장된 기업을 대상으로 P/E방식을 사용한 연구결과는 두가지측면에서 중요한 시사점을 제공하고 있다. 첫째, 유사기업 선정시 현행 표준산업분류표보다는 주당수익 혹은 주당경상이익을 선정기준으로 사용했을 때 예측오차가 훨씬 줄어들고 있음을 보여주고 있다. 둘째, 비교기준가격산정시점이 상장시점에 근접할수록 예측오차는 더 적음을 보여주고 있다. 특히 P/E방식을 사용할 때 유사기업선정기준에 대한 본 연구의 결과는 금융선진국을 중심으로 한 선행연구결과와 일치하지 않고 있으며[Alford(1992), Kahle and Walkling(1996)], 우리 나라 공모주의 가격산정 및 기존 상장주식의 향후 비교가치 평가시에 반드시 고려될 필요가 있다고 본다.
이수기와 같이 장기적인 관점에서 저수지운영을 해야 하는 관리자는 해당 기간동안의 이익을 최대화하는 전략을 필요로 한다. 이를 위해서는 미래 유입량의 불확실성을 고려한 최적화 모형에 근거한 운영률을 수립해야 할 것이다. 본 연구에서는 금강수계의 이수기를 대상으로 추계학적 최적화 기법인 표본 추계학적 동적계획법(Sampling Stochastic Dynamic Programming)을 적용하여 최적 연계운영 시스템을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 모형은 상용프로그램인 CSUDP와의 비교를 통해 검증되었으며 이를 기반으로 과거자료를 이용한 SSDP/Hist모형과 앙상블 유량예측(Ensemble Streamflow Prediction)을 이용한 SSDP/ESP모형을 개발하여 두 모형의 장${\cdot}$단점을 비교 분석하였다. 발전부분은 두 모형이 비슷하였으나 용수공급 측면에서는 SSDP/ESP가 SSDP/Hist 보다 우수함을 알 수 있었다.
기업의 성장성과 기업 주식가치를 매출, 매출원가, 영업이익율 등의 정형데이터와 경제, 경영관련 뉴스 등 비정형 데이터를 토대로 다양한 알고리즘을 활용해 분석하고, 그 결과의 유의성을 검증한다. 주성분회귀분석, 인공신경망, 나이브 베이지안 분류자, 긍/부정 사전분석 모델을 통해 분석된 결과를 검토하여 각 분석모델 별 성능을 확인하고, 기업 성장성 예측을 위해 활용 가능한 모델과 필요한 데이터를 제시한다.
정보통신 기술은 아날로그 산업에서 디지털 산업을 거쳐 현재는 스마트 산업으로 이어지는 수단으로 활용되어 왔다. 특히 산업 사회생활에서 문서로 직접 주고받던 환경에서 메일, 전자문서 교환 등으로 바뀌면서 편리성과 비용절감을 통해 산업 사회생활 발전에 기여하고 있다. 최근 빅데이터 기술은 대용량 정보를 분석하여 기상예측, 신약개발, 유전자 분석 등의 다양한 분야에 활용되고 있다. 그러나 대용량 정보 안에는 개인 식별을 할 수 있는 정보가 포함되어 있어, 빅데이터 기술을 바로 적용하기에는 개인정보보호법이 정하는 개인정보보호 이용에 관한 법률에 대한 준비가 미흡한 실정이다. 예를 들어 공공기관의 데이터를 활용하여 날씨 예측, 재난 방재 서비스 등을 통해 국민의 삶을 제고함과 동시에 경제적으로 많은 이익을 가져올 수 있다. 그러나 개인정보를 타인이 악의적으로 이용할 수 있어 개인에게 경제적, 정신적 피해를 줄 수 있다. 또한 개인정보의 노출은 과거와 달리 삭제되거나 잊혀지지 않고 영구적으로 재사용이 가능하기 때문에 이를 사전에 막을 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본고는 빅데이터 등장에 따른 시장구조 변화 및 경제적 파급효과를 분석하고, 법리적 분석을 바탕으로 빅데이터 기술이 올바르게 시장에 정착할 수 있은 법(규제)방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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