• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.143-156
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• 2012

누구나 뉴스와 주가 사이에는 밀접한 관계를 있을 것이라 생각한다. 그래서 뉴스를 통해 투자기회를 찾고, 투자이익을 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 그렇지만 너무나 많은 뉴스들이 실시간으로 생성 전파되며, 정작 어떤 뉴스가 중요한지, 뉴스가 주가에 미치는 영향은 얼마나 되는지를 알아내기는 쉽지 않다. 본 연구는 이러한 뉴스들을 수집 분석하여 주가와 어떠한 관련이 있는지 분석하였다. 뉴스는 그 속성상 특정한 양식을 갖지 않는 비정형 텍스트로 구성되어있다. 이러한 뉴스 컨텐츠를 분석하기 위해 오피니언 마이닝이라는 빅데이터 감성분석 기법을 적용하였고, 이를 통해 주가지수의 등락을 예측하는 지능형 투자의사결정 모형을 제시하였다. 그리고, 모형의 유효성을 검증하기 위하여 마이닝 결과와 주가지수 등락 간의 관계를 통계 분석하였다. 그 결과 뉴스 컨텐츠의 감성분석 결과값과 주가지수 등락과는 유의한 관계를 가지고 있었으며, 좀 더 세부적으로는 주식시장 개장 전 뉴스들과 주가지수의 등락과의 관계 또한 통계적으로 유의하여, 뉴스의 감성분석 결과를 이용해 주가지수의 변동성 예측이 가능할 것으로 판단되었다. 이렇게 도출된 투자의사결정 모형은 여러 유형의 뉴스 중에서 시황 전망 해외 뉴스가 주가지수 변동을 가장 잘 예측하는 것으로 나타났고 로지스틱 회귀분석결과 분류정확도는 주가하락 시 70.0%, 주가상승 시 78.8%이며 전체평균은 74.6%로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.79-94
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• 2013

최근 문화 예술 분야를 활용하여 고부가가치를 창출하며 지속적으로 발전하는 공연예술 시장 환경 속에서 공연 기획자들이나 투자자들은 공연에서 성공을 하기 위한 객관적인 지표를 원한다. 성공적인 공연을 위해서는 관람객들에게 편의를 제공하여 만족도를 높여 주어야 하며, 따라서 재미와 감동, 가치를 높이는 방안도 모색해야 한다. 기존의 만족도 확인 방법으로는 공연기간, 설문조사, 입소문 등 주관적인 평가가 대부분이다. 이것들은 관람객들의 만족도에 대한 평가 기준이 될 수 는 없다. 최근에는 공연에서 관람객의 몰입 정도가 공연의 주요 성공 요인으로 평가되기 시작했다. 공연에 대한 몰입도가 높으면 만족도도 높아진다는 연구 결과도 있다. 그래서 공연에 대한 관람객의 몰입을 실시간으로 확인하는 지표를 개발하는 것은 관람객들의 만족도를 평가하는데 유용하게 사용될 수 잇다. 기존의 몰입도 추출 연구는 대부분 1인을 대상으로 한 연구들이며 전체 관람객들의 몰입도는 개별 몰입도를 통합하여 측정하여 왔다. 하지만, 공연장에서 관람객들의 몰입도를 개별적으로 측정하기에는 경제적으로나 환경적으로 어려운 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는, 공연장의 전체 관람객 몰입도를 측정하기 위하여 차영상 기반의 동기화 기법을 활용하는 모형을 제시 한다. 이 기법은 우선 카메라를 통해 관람객 영상을 수집하고, 이를 차영상 기법을 이용하여 동일 장소, 시간 내 관람객들의 움직임 변화량을 측정하여 동기화 여부를 판단하는 것이다. 본 논문에서 동기화가 되었다는 의미는 관람객들이 몰입하고 있을 때, 자극원에 대하여 동시성을 가지고 반응하는 것을 말한다. 이것을 차영상 기법을 통하여 움직임의 변화량으로 환산하고, 이것을 이용하여 동적 동기화와 정적 동기화인지 구분한다. 그런 후 전체 관람객들의 움직임 변화량들을 비교하여 관람객들의 몰입도를 판단하는 모형을 구축하는 것이다. 이 연구에서는 전체 관객의 몰입도 판단 모형을 제시하고, 실제 관객의 반응 데이터를 이용한 평가를 하여 제시한 연구모형이 실제 공연장에서 그룹 관람객들의 몰입도를 측정할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국수산과학회지
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• 제24권3호
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• pp.203-213
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• 1991

요각류와 모악류 중 주요 수괴 지표종의 분포에 근거하여 한국 동해중부해역의 수층별 수괴의 시$\cdot$공간적 변동을 밝히기 위하여 14개의 정점에서 2월과 $8{\~}9$월에 폐쇄망으로 수층별로 동물 플랑크톤을 채집, 분석하였다. 요각류 중 난류 외양성 종인 Pleuromamma gracilis, Calanus tenuicornis와 모악류의 Sagita enflata 및 S. minima, 한류성 종인 Calanus cristatus, Calanus plumchrus 및 S. elegans 그리고 심해 한해성 종인 Gaetanus armiger의 분포와 수괴 변동과의 관계를 밝혔다. $0{\~}100m$ 수층에서는, 한류성 종인 C. cristatus, C. Plumchrus 및 S. elegans의 분포로써 북한한류 세력이 주문진 연안까지 강하게 영향을 미치는 것을 밝혔다. 주문진-죽변이북 연안해역에서 S. elegans는 출현하지 않다가 죽변연안에서 다시 출현하는 것은 동한난류의 강한 연안측 침투로 북한한류는 하층으로 잠입되고 표층에서 주변해역보다 약 $2{\~}4^{\circ}C$ 높은 고온수가 분포하기 때문이다. 난류종인 S. enflata의 출현역시 이를 뒷받침하고 있다. $100{\~}300m$ 수층에서는, 2월의 경우 울릉도 서북방 해역이 동한난류의 영향을 받는 수괴임을 C. tenuicomis와 P. gracilis의 분포로써 입증하였으며, $8{\~}9$월의 경우, 동한난류의 영향을 받는 울릉도 서북방 해역과 북한한류수계인 속초-주문진 연안역 사이에 혼합성을 띈 수괴가 존재하는 것을 S. bedoti의 분포로써 밝혔다. $300{\~}500m$ 수층의 경우, 2월과 $8{\~}9$월 모두 S. bedoti와 S. enflata의 출현수역인 울릉도 서북방을 제외하고는 모두 동해고유수괴가 존재하는 것으로 나타났다. 8-9원에 있어서 전선 역에 혼합종인 S. bedoti가 풍부한 반면, 난류종인 S. minima와 S. enflata가 없거나 아주 소량 출현하는 것은 수괴 배치이동과 잘 일치하므로, 이들은 전선형성을 밝히는데 유용한 지표종들이었다.

• 생명과학회지
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• 제21권1호
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• pp.102-109
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• 2011

턱끝혀근은 호흡을 위해 상부기도를 확보하는 중요한 근육이지만 정상적으로 수축하지 못하면 상부기도를 폐쇄함으로써 호흡장애가 생길 수있다. 이것은 턱끝혀근을 지배하는 운동신경원의 연접입력 이상으로 생각하고 있으나 이러한 연접입력에 대해서는 잘 알려져 있지 않다. 본 연구에서는 흰쥐의 턱끝혀근을 지배하는 운동신경원과 연접하는 억제성 및 흥분성 신경종말의 분포 양식에 대해 분석하고자 하였으며, 이를 위해 신경추적자인 HRP를 주입하여 턱끝혀근 지배 운동신경원을 표식하고, 운동신경원을 세포체와 가지돌기의 근위부, 중간부 및 원위부로 구분한 후, 전자현미경용 연속절편을 제작하여 GABA, glycine 및 glutamate 항체를 사용한 postembedding immunogold histochemistry를 시행하였다. 정량적 분석은 3개의 턱끝혀근 운동신경원에 연접한 622개의 신경종말 중 157개는 세포체에서, 188개는 14개의 가지돌기 근위부에서, 181개는 35개의 가지돌기 중간부에서, 96개는 28개의 가지돌기 원위부에서 각각 연접 양상을 분석하였다. 관찰한 신경종말의 71.9%에서 사용된 3종류의 아미노산에 대한 면역양성반응이 나타났는데 이 중 32.8%는 GABA 또는 glycine에 대한 면역양성반응을 보였고, 39.1%는 glutamate에 대한 면역양성반응을 보였다. GABA 또는 glycine에 대한 면역양성 신경종말 중 14.2%는 glycine에만 면역양성반응을 보였고, 13.3%는 glycine과 GABA에 동시에 면역양성반응을 보였으며, 5.3%만이 GABA에만 면역양성반응을 보였다. 억제성 아미노산에 면역양성반응을 보인 신경종말에는 납작하거나, 타원형 또는 둥근 형태의 연접소포가 함유된 반면, 흥분성 아미노산에 면역양성반응을 보인 신경종말에는 구형의 소포와 약간의 큰 치밀연접소포가 함유되어 있었다. 억제성 신경종말과 흥분성 신경종말의 분포 비율은 가지돌기 원위부에서 각각 23.9% 대 43.8%로 가장 높았지만, 세포체(35.7% 대 38.2%), 가지돌기의 근위부(34.6% 대 37.8%), 및 중간부(33.1% 대 38.7%)에서는 큰 차이를 보이지 않았다. 억제성 신경종말의 synaptic covering (%)은 세포체에서 가지돌기 원위부로 갈수록 감소되었지만, 흥분성 신경종말의 synaptic covering (%)은 각 부위에서 큰 차이를 나타내지 않았다. 본 연구를 통하여 턱끝혀근 지배 운동신경원은 세포체와 가지돌기의 부위에 따라 GABA, glycine 및 glutamate를 함유하는 전운동신경원들에 의해 서로 다른 양식의 제어를 받고 있다는 것을 알 수 있었으며, 운동신경원의 부위에 따른 이러한 억제성 및 흥분성 연접입력 양식의 차이는 유연한 혀운동의 제어기전과 밀접한 관련이 있을 것으로 추정된다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제4권3호
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• pp.11-20
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• 2004

80, 90년대의 영화에서만 보아오던 가상현실이 과학 및 컴퓨터 기술의 비약적인 발전을 바탕으로 우리에게 가까이 다가오고 있다. 다양한 가상현실 시스템 (VRML, HMD, FishTank, Wall Type, CAVE Type)의 개발과 함께 그 시스템의 발전으로 더욱 현실감 있는 가상현실 구현이 가능해지고 있다. 몰입감이 높은 가상 현실은 이로써 사람들이 일상적으로 경험하기 어려운 환경을 직접 체험하지 않고서도 그 환경에 들어와 있는 것처럼 보여주고 조작할 수 있게 해주는 것이다. 가상현실의 응용분야로는 교육, 고급 프로그래밍, 원격조작, 원격위성 표면탐사, 탐사자료 분석, 과학적 가시화(scientific visualization)등을 들 수 있다. 구체적인 예로서, 탱크 및 항공기의 조종법 훈련, 가구의 배치 설계, 수술 실습, 게임 등 다양하다. 이런 가상현실 시스템에서는 인간 참여자의 실제조작과 가상 작업공간이 하드웨어로 상호 연결된다. 이렇게 상호 연결된 하드웨어로 인간의 오감을 적절하게 자극하여 몰입감을 더하여 준다. 아직 많은 부분이 모자라지만 많은 연구와 노력으로 빠른 시간 안에 거의 인간이 느낄 수 있는 느낌을 가상현실에서도 현실과 같이 느낄 수 있을 것이다. 이 논문에서는 가상현실시스템의 기본적인 정의와 개념 그리고 종류를 알아보고 그 중에서 몰입감이 뛰어난 CAVE형의 가상현실시스템에 대하여 개념분석을 하였고 다음으로 2003년 KISTI(한국과학기술정보연구원)에서 만들어진 경복궁(문화 원형 Content)을 가상현실시스템에서 복원 과정을 Design process를 거쳐 제작되는 과정을 통해 가상현실시스템에서의 VR프로그래밍 방법과 모델링 방법을 제시하였다. 이러한 과정을 통해 몰입형 가상현실 시스템의 활용성에 대해 알아보았고 지금 시점에서 이러한 CAVE형 가상현실 시스템의 활용방안에 대하여 연구해 보았다. 끝으로 가상현실시스템을 활용한 문화재 복원 과정에서 나타난 문제점에 대하여 서술 하고 가상 현실 시스템의 활용 방안을 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.495-505
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• 2006

에어로졸 종류별 구분을 위하여, 2005년 한해 동안 동북아시아지역을 대상으로 MODIS 에어로졸 자료인 에어로졸 광학두께(AOT)와 미세입자 비율(FF)을 분석하였다. 동북아시아 (북위 $20\sim50$도, 동경 $110\simt50$도)의 해양에서 관측된 에어로졸 자료를 이용하였다. AOT와 FF의 상호관계를 이용하면 주요 3가지 대기 오염 에어로졸인 먼지 입자, 해염입자, 오염 입자를 구분할 수 있다. 먼지 입자의 경우 주로 높은 AOT (>0.3)와 낮은 FF(<0.65)의 특징으로 봄철 빈번히 발생한다. 2005년 봄철 평균 AOT에 대한 먼지 입자의 기여도가 24.0%로 다른 계절보다 큼을 알 수 있다. 주로 인위적으로 발생하는 오염입자의 경우 높은 FF(>0.65)와 넓은 AOT범위에서 관측되었다. 여름철 오염입자의 평균 AOT는 $0.31{\pm}0.05$이고 전체 AOT에 대한 기여도는 79.8%로 여름철 오염 입자에 의한 영향이 큼을 알 수 있었다. 해염입자의 특징으로는 대부분의 AOT가 0.1이하로 낮은 AOT(<0.3)값이 나타났으며 FF의 경우 먼지입자보다는 크고 오염입자보다는 낮은 범위의 값이 주로 나타났다. 계절적으로 봄철$(0.33{\pm}0.11)$에 가장 높은 AOT값이 나타났으며(FF; $0.66{\pm}0.21$), 가을철 가장 낮은 AOT$(0.19{\pm}0.05)$값이 나타낫다(FF; $0.60{\pm}0.14$). 공간분포 특징으로는 중국연안으로 갈수록 높아지는 AOT특징이 나타났고, 이는 편서풍대에 속하는 관측지역의 지형학적인 특징으로 인해 중국대륙의 공단지역에서 발생한 에어로졸의 이동 때문인 것으로 여겨진다.증권업자의 중개활동으로 간주되어야 한다. 채권 ETS의 중개 규모가 일정 수준을 넘어설 경우 거래소에 준하는 보고, 공시 및 감시 요건이 부과되는 것이 바람직하다. 다섯째, 채권시장의 효율성을 강화하기 위해서 채권 ETS에 대해서 적용되는 투명성 강화, 시장분할 방지, 공정거래 등에 대한 규제는 거래 대상의 특성에 따라서 탄력적으로 조정될 수 있어야 한다.\pm}8.93ppm,\;20.19{\pm}0.97ppm,\;15.19{\pm}1.66ppm,\;21.20{\pm}1.88ppm,\;15.71{\pm}0.91ppm,\;55.48{\pm}2.42ppm,\;52.12{\pm}2.44ppm,\;23.80{\pm}1.98ppm$ 그리고 $11.14{\pm}0.51ppm$인 것으로 나타났다(비타민 C의 $SC_{50}$ 값:$9.61{\pm}0.93ppm$). 특히 마테 추출물과 솔잎 추출물은 총 페놀 함량이 높으면서 DPPH 라디칼과 superoxide anion 라디칼을 동시에 효율적으로 포착하는 효능을 지니고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 마테와 솔잎의 상업적인 추출물은 기능성 항산화제로서 유용한 소재로 사용 가능 할 것으로 사료된다.트폴리오보다 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

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.