• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.668-671
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• 2015

이 논문은 대한민국의 주식시장에 상장한 기업의 지배구조 분석을 위해 대주주가 어떠한 형태로 주식을 보유하고 있는지에 대한 네트워크 분석이다. 분석대상은 주식시장에 상장한 기업과 그 기업의 주식의 대주주 데이터를 모두 수집하였다. 이를 기업과 대주주 행위자 간에 주식을 보유하고 있는 네트워크를 분석하여 그 보유형태의 의미를 파악하였다. 분석결과 네트워크 형태는 크게 '전체분석, 산업분석, 군집분석, 상장기업분석, 대주주분석, 계열사 분석' 여섯 가지이다. 네트워크 분석결과 주식시장은 전형적인 척도 없는 네트워크 형태를 나타내었으며 반면 그룹간의 계열사 네트워크는 전형적인 계층구조로써 좁은 세상 네트워크의 사례를 나타내었다. 따라서 투자 성향이 갖거나 대주주 간의 이해관계가 있거나 투자상품들이 포트폴리오로 조합원 경우 대주주 간의 네트워크가 밀집된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.48-58
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• 2013

주식시장은 시간에 따라 계속 변하고 특별한 이유 없이 주가가 급등하거나 급락하는 사건들이 발생하기도 한다. 이런 이유로 주식시장은 복잡계로 인식되고 있으며 주가 변동을 예측하는 것은 어려운 일이다. 이 논문에서는 주식시장을 개별 주식들의 네트워크로 이해하고 시간에 따라 변하는 한국 주식시장 네트워크를 분석하였다. 코스피200 지수를 구성하는 137개 회사의 주식들을 대상으로 주식 사이의 상관관계를 측정한 결과 주식 간 상관관계가 매우 높을 때 주가가 급락하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 또한, 우리는 이러한 네트워크 분석 결과를 바탕으로 주식 포트폴리오를 구성하는 방법을 제안한다. 제안 방법으로 구성된 포트폴리오의 효율성을 보이기 위해 실제 주식들을 대상으로 모의 투자 실험을 수행하였고, 마코위츠의 효율적 포트폴리오 구성 알고리즘을 이용해 구성한 포트폴리오의 수익률과 비교하였다. 실험 결과 제안 방법으로 구성된 포트폴리오는 평균적으로 약 10.6%의 수익률을 보였으며, 같은 기간 마코위츠의 효율적 포트폴리오의 수익률보다 약 3.7% 높으며, 코스피200 수익률보다 약 5.6% 정도 높게 나타났다.

• 재무관리논총
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• 제14권1호
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• pp.83-96
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• 2008

본 연구는 Random Matrix Theory(RMT)방법에 의하여 분해된 상관행렬이 원래 주식간 상호작용을 충분히 반영하고 있는지 여부를 Mantegna(1999)에 의하여 제안된 주식 네트워크와 실증적으로 결합 검증하였다. 분석결과에 의하면, RMT 방법으로 분해된 상관행렬을 주식 네트워크와 결합하였을 때, 분해된 상관행렬은 주식간 상호작용에서 의미 있는 요인들의 속성을 적절히 반영하고 있다는 것을 실증적으로 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통하여, 주식간 상호작용을 계량화한 상관행렬을 RMT방법에 의하여 특정 속성을 갖는 상관행렬로 분해하여 재무이론과 결합 검증한다면, 주식간 상호작용을 보다 잘 이해하는데 유용한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1396-1399
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• 2012

본 논문은 주식 투자 포트폴리오를 구성하기 위해 클러스터링 기법을 이용하는 방법을 제안한다. 클러스터링 기법은 패턴 공간 상의 특징 벡터로 표현된 패턴 데이터를 몇 개의 부분집합으로 나누는 작업을 의미한다. 본 연구에서는 주식시장 네트워크에 클러스터링 기법을 적용하여 안정성과 수익률이 높은 포트폴리오를 구성하는 방법을 제안한다. 그리고 추천 클러스터의 투자 적합여부를 데이터를 통해 확인한다. 2007년 주식 데이터를 대상으로 실험한 결과, 추천 클러스터의 수익률이 전체 수익률을 상회함을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.127-128
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• 2022

최근 많은 증권사 및 다양한 금융사기업에서 투자자의 주식투자를 돕는 투자자문 인공지능, 로보어드바이저를 제안하고 활용한다. 본 논문에서는 증권사 등에서 사용되고 있는 주식 시세예측 알고리즘의 성능을 상호 비교분석한다. 주식 시계열 데이터 예측에 용이한 4가지의 인공지능 알고리즘인 LSTM, GRU, 딥Q 네트워크강화학습, XGBoost 알고리즘의 성능을 분석하고 비교하는 시스템을 구현하였다. 본 연구에서는 구현된 성능 분석 시스템을 통해 어떤 알고리즘이 주식 시세를 예측하고 활용하기 위해 가장 좋은 성능을 가졌는지 비교분석하고 해당 시스템의 결과분석이 주식예측에 어떠한 영향을 주는지를 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.449-452
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• 2021

산업제어시스템은 IT 기술의 발전에 따라 다양한 기기 환경과 네트워크를 적용해 진화하고 있다. 이러한 상황에서 사이버 보안의 위협은 가중되고 있으며, 이를 예방하는 방법의 하나로 산업제어시스템에 탑재되는 소프트웨어의 소스코드 개발 과정에서 보안 취약점을 예방하기 위해 소스코드 보안 룰을 적용하여 위반사항을 제거한다. 본 연구에서는 소스코드 보안 룰에서 적용 우선순위를 선정하기 위한 가이드를 개발한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.967-970
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• 2014

인터넷 게시판이나 트위터 같은 온라인 매체는 쉬운 접근성과 실시간 특성으로 어떤 사건에 대한 사용자들의 반응이 즉각적으로 나타난다. 또한, 실시간으로 엄청난 양의 데이터가 생성되고 있어 이 데이터를 잘 분석한다면 실제 사회에서 나타나는 다양한 현상들에 대해 파악할 수 있다. 최근 주식 시장에서도 이러한 온라인 데이터들을 분석하여 주가 변동이나 주식 시장 상황을 이해하려는 연구가 시도되고 있다. 이 논문에서는 주식 토론방의 게시물과 주가 사이에 어떤 상관관계가 있는지를 분석하고, 이를 이용한 주식 투자 종목 추천 시스템을 제안하고자 한다. 먼저 주가와 주식 토론방 게시물들 사이의 상관관계를 분석하기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 55개의 회사를 대상으로 주가와 주식 토론방 게시물을 분석하였다. 2008년부터 2013년까지 6년 동안 각 회사의 주가와 게시물의 상관관계를 분석한 결과 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았다. 하지만 주가와 게시물 수의 상관관계가 높을수록 주식 수익률이 높은 경향을 보였다. 이 논문에서는 주가와 게시물 수의 상관관계 정보를 이용한 투자 종목 추천 알고리즘을 제안하였고, 모의투자 실험을 통해 제안 방법의 효율성을 보였다. 2008년 1월부터 2013년 12월까지의 주가와 주식 토론방 데이터를 이용한 모의투자 실험에서 제안 방법으로 구성한 포트폴리오의 1개월 평균 수익률은 약 1.82%로, 주식 네트워크 특성을 이용한 기존 방법보다 약 0.64% 높은 수익률을 보였다. 또한, 마코위츠의 효율적 포트폴리오와 KOSPI200 수익률보다 각각 약 0.85%와 1.48% 높게 나타났다.

• 발명특허
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• 제36권1호
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• pp.72-76
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• 2011

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.441-450
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• 2014

주식시장은 항상 변하며 특별한 이유 없이도 주가가 급락하거나 급등하는 현상도 나타난다. 그러므로 주식시장은 복잡계로 인식되고 있으며, 주가의 변화는 예측하기 어렵다. 최근에 많은 연구자는 주식시장을 개별 주식 간의 네트워크로 간주하고 그것을 이해하려고 하며, 인터넷에서 실시간으로 생성되는 빅데이터를 통해 주가의 변화를 밝히려고 노력하고 있다. 우리는 주가와 인터넷 특히 주식토론방에 나타나는 사람들의 반응 간의 상관관계에 주목한다. 이 상관관계를 밝히기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 57개 회사와 관련 있는 게시물들을 수집하고 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았지만, 주가와 게시물 수의 상관관계가 주식 수익률과 관계가 있는 것으로 나타났다. 우리는 이 분석결과를 기반으로 주식투자 포트폴리오를 추천하는 새로운 방법을 제안한다. '다음' 포털의 주식토론방 데이터를 이용한 모의 투자 실험 결과에서, '다음' 주식토론방 데이터를 사용한 경우 제안 방법으로 구성한 주식 포트폴리오의 월평균 수익률은 약 1.55%로 마코위츠의 효율적 포트폴리오의 수익률보다 약 0.72% 높으며, 코스피 평균 수익률보다 약 1.21% 높게 나타났다. 또한 '네이버' 주식토론방 데이터를 사용한 경우는 모의 투자 수익률이 약 0.90%로 기존 방법과 마코위츠 효율적 포트폴리오와 코스피 평균 수익률보다 각각 0.35%와 0.40%, 0.58% 높게 나타났다. 이 연구는 인터넷 주식토론방에 나타난 사람들의 집단적인 행위는 주식시장을 이해하는 데 많은 도움을 줄 수 있으며, 주가와 사람들의 집단행위 사이의 상관관계가 주식투자에 활용될 수 있음을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.1152-1164
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• 2011

주식 가격은 연속적으로 변화하는 스트림 데이터이다. 이러한 데이터의 특성상 시간의 흐름에 따라 주식 가격의 동향이 달라질 수 있기 때문에 주식 가격 동향의 예측은 가격이 갱신될 때 마다 연속적으로 이루어져야 한다. 본 논문은 HTM 모델을 이용하여 원하는 종목의 주식 가격 동향을 설정된 구간 간격에 따라 연속적으로 주식 가격 동향을 예측하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 정규화 과정을 거친 후 그 결과를 스트림 센서로 전달하는 선처리기와 연속적인 입력 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 스트림 센서를 제시한다. 또한, 각 레벨별 예측 결과를 저장하여 상위 단계로 전달하는 선 예측 저장 노드를 고안하고 이를 이용하여 주식 가격 동향을 예측하는 HTM 네트워크를 제시한다. 그리고 본 시스템을 실제 주식 가격으로 실험하여 그 성능을 제시한다.