• 대한교통학회지
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• 제19권5호
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• pp.21-33
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• 2001

최근 사회 각 분야별로 정보화에 대한 인식이 고조되고 있다. 교통분야에서도 기존의 교통체계에 정보, 통신 등 첨단기술을 접목시켜 정보화를 달성함으로써 시설의 이용효율을 높일 수 있는 지능형교통체계(ITS)의 도입이 추진되고 있다. 건설교통부는 ITS관계법령제정 등 ITS부문의 활성화를 위한 다각적인 노력과 강력한 의지를 표명한 바 있다. 그러나, 각종 기술의 복합체인 ITS는 이러한 노력에도 불구하고 민간업체의 소극적인 참여로 인하여 활성화가 이루어지지 못하고 있는 것이 현실이다. 그러므로, 본 연구논문에서는 ITS의 활성화를 위한 제반요건 중 하나인 ITS시장예측을 목표로 설정하였다. 이를 위하여 ITS부문의 시장예측을 위한 모형의 개발과 적용을 주요 연구내용으로 하였다. 기존의 ITS시장전망과 관련한 연구에서는 대부분의 경우 설문 등에 기초한 정성적 모형을 적용하고 있다 정성적 모형의 경우 객관성 결여로 인한 주관적인 해석방법이 단점으로 지적되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 정량적 모형 특히 정보통신부문의 시장예측에 적합한 확산모형에 근거하여 ITS시장예측모형을 고찰하였다. 모형적용결과, 2020년까지 정상적 시나리오의 경우 누적시장규모가 약 14조 8천억 원의 거대시장으로 형성될 것으로 추정되었다. 특히, ITS부문 중에서도 인프라에 해당하는 교통관리최적화 서비스 분야는 전체 누적시장규모의 약 47%인 6조 9천억 원을 차지하는 최대의 시장을 형성할 것이라 예측되었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제14권6호
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• pp.631-637
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• 2014

최근 모듈러주택 시장은 주거시설 뿐만 아니라 업무시설등에 적용되면서 시장영역이 확대되고 있다. 해외 선진국의 경우 성숙단계로 접어들고 있으며, 국내의 경우 시장이 형성되어 있지 않기 때문에 중 장기 시장 전망을 위한 추세 파악에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 시계열 분석을 기반으로 비선형 예측모형을 활용하여 국내 모듈러주택의 시장수요를 전망하였다. 모듈러주택 시장수요 전망은 신규 주택 건설에 대한 수요량 추정 결과를 기반으로 주택 공급량을 파악하고 주택공급량의 일부를 모듈러주택 수요로 가정하여 시나리오분석을 하였으며, 비선형 예측모형을 활용하여 모듈러주택 시장 전망을 하였다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.119-128
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• 2002

본 연구에서는 전자상거래 개념 및 유형에 대하여 고찰해 보고, 조사기관별 전자상거래 시장 규모 예측치들과 예측방법을 중심으로 비교해 보고자 한다. 또한, 전자상거래 시장규모 예측치의 신뢰성을 증진시키기 위한 몇 가지 방안을 마련하고자 한다.

• 국제지역연구
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• 제14권1호
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• pp.99-119
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• 2010

본 연구는 미국의 천연가스시장과 석유시장, 그리고 유럽의 석유시장을 대상으로 두가지 분석에 주안점을 두었다. 하나는 그랜저 인과관계(Granger-causality) 검증을 통하여 수익률과 변동성 부문에 있어 이질적 상품시장간 또는 동일상품시장내 현/선물간 예측력(predictive power) 여부 확인이며, 다른 하나는 회귀분석을 통한 선물가격의 현물가격 안정화 효과이다. 상품시장간 예측력에서 수익률 부문은 현물수익률과 선물수익률이 서로 상반된 양상을 보였지만 전체적으로 통계적 유의성이 낮게 나타났다. 변동성 부문에서는 석유시장이 천연가스시장에 가지는 예측력과는 달리 천연가스시장은 석유시장에 별다른 영향을 주지 못하는 것을 확인 할 수 있었다. 동일상품시장내 예측력 분석의 수익률 부문에서는 유일하게 유럽 석유시장의 현물수익률이 선물수익률에 예측정보를 가짐을 알 수 있었다. 변동성 부문은 모든 상품시장에서 현물과 선물간 인과관계가 양방향으로 성립함을 확인하였다. 선물가격의 현물가격 안정화 효과 분석 결과, 선물변동성은 현물변동성을 증가시키는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.51-59
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• 2024

투자자는 수익의 극대화를 위해 언론사의 기사를 포함한 다양한 정보를 활용하여 투자 전략을 수립한다. 이에 국내 언론사에서도 신뢰도 있는 투자정보를 제공하기 위해, 애널리스트의 종목분석 보고서에 기초한 종목 추천기사를 게재하고 있다. 본 연구에서는 종목 추천기사 게재를 하나의 사건(event)으로 간주하고, XGBoost와 LightGBM 모델을 활용하여 기사 게재 10일 이후 가격의 상승 또는 하락을 예측하는 분류 모델을 제시한다. 또한, 전체 추천종목을 유가증권시장과 코스닥 시장 및 기업규모(대형/소형)에 따라 4가지로 분류하고, 하위 그룹에 따라 모델의 예측 정확도에 차이가 있는지 파악하고자 한다. 학습 결과 전체 모델의 분류 정확도는 XGBoost 75%, LightGBM 71%로 나타났고, 예측 정확도는 유가증권 시장 예측력이 코스닥시장 주식 대비 높게 나타났으며, 대형주의 예측력이 소형주 보다 높게 나타났다. 마지막으로, SHAP(Shapley Additive exPlanations) 분석을 통해 개별 모델의 예측에 중요한 변수를 살펴보고 모델의 해석력을 제고하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권5호
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• pp.237-244
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• 2015

수출주도정책, FTA 체결 및 규제개선 등과 같은 다양한 시장지향적인 정책을 통해 경제시장의 규모가 지속적으로 커졌다. 이에 따라 올바른 의사결정을 위하여 경제시장을 정확하게 분석, 예측하는 문제가 중요한 이슈가 되었다. 경제시장을 표현하는 여러 지표 중 가장 대표적인 주식지표의 정확한 분석 및 의사결정을 위하여 시계열자료의 모델링에 적합한 은닉마아코프모델을 토대로 자료 내에 내재된 예외적인 특징과 잡음을 제거하기 위한 변환기법의 융합모델을 제안하여 모델 추정과 예측 문제에 적용하였으며 그 유효성을 확인하였다. 실험 결과를 통해, 본 연구에서 제안하는 변환조합을 적용하는 모델추정 기법이 유효한 모델 상태 추정 결과를 보여주었으며 실제 코스피지수와 예측의 문제에서도 매우 유사한 운동양태를 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.623-632
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• 2018

주가 이동 방향의 정확한 예측이 주식 매매에 관한 전략적 의사결정에 중요한 역할을 할 수 있기 때문에 투자자와 연구자 모두의 관심이 높다. 주가 이동 방향에 관한 기존 연구들을 종합해보면, 주식 시장에 따라서 그리고 예측 기간에 따라서 다양한 변수가 고려되고 있음을 알 수 있다. 이 연구에서는 한국 주식 시장을 대표하는 지수와 주식들을 대상으로 이동 방향 예측 기간에 따라서 어떤 데이터마이닝 기법의 성능이 우수한 것인지를 분석하고자 하였다. 특히, 최근 공개경쟁에서 활발히 사용되며 그 우수성이 입증되고 있는 익스트림 그라디언트 부스팅 기법을 주가 이동 방향 예측 문제에 적용하고자 하였으며, SVM, 랜덤 포리스트, 인공 신경망과 같이 기존 연구에서 우수한 것으로 보고된 데이터마이닝 기법들과 비교하여 분석하였다. 12년간 데이터를 사용하여 1일 후에서 5일 후까지의 이동 방향을 예측하는 실험을 통해서, 예측 기간과 종목에 따라서 선택된 변수들에 차이가 있으며, 1-4일 후 예측에서는 익스트림 그라디언트 부스팅이 다른 기법들과 부분적으로 동등함을 가지면서도 가장 우수함을 확인하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권1호
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• pp.193-212
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• 2022

1969년에 처음 고안되어 확산에 대한 마케팅 연구를 이끈 Bass Diffusion Model은 일반적으로 마케팅 연구 및 경영 과학에서 가장 성공적인 모델 중 하나다. 본 연구는 휴대전화 가입 확산을 토대로 Bass 확산 모델의 사용을 설명하며 Bass 확산 모델을 3대 선진국 시장인 한국, 일본, 중국과 신흥시장인 베트남, 태국, 카자흐스탄, 몽골에 적용했다. 실험에서는 비선형 최소자승법을 사용하여 Bass확산 모델의 매개변수를 추정하였고 휴대전화 가입의 확산은 모든 경우에 S 곡선을 따른다. m, p 및 q 매개변수를 획득한 후 국가를 세 그룹으로 그룹화하기 위해 k-평균 클러스터 분석을 사용했으며 국가를 클러스터링함으로써 확산 속도와 패턴이 유사하며 신흥시장이 있는 국가가 선진국의 발자취를 따를 수 있음을 제안한다. 연구의 목적은 시장 성숙도의 시기와 규모를 예측하고 데이터가 Bass 모델의 혁신의 일반적인 확산 곡선을 따르는지 여부를 판단하는 것이다.

• 부동산연구
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• 제27권3호
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• pp.71-86
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• 2017

본 연구의 목적은 딥 러닝 방법을 부동산가격지수 예측에 적용해보고, 기존의 시계열분석 방법과의 비교를 통해 부동산 시장 예측의 새로운 방법으로서 활용가능성을 확인하는 것이다. 딥 러닝(deep learning)방법인 DNN(Deep Neural Networks)모형 및 LSTM(Long Shot Term Memory networks)모형과 시계열분석 방법인 ARIMA(autoregressive integrated moving average)모형을 이용하여 여러 가지 부동산가격지수에 대한 예측을 시도하였다. 연구결과 첫째, 딥 러닝 방법의 예측력이 시계열분석 방법보다 우수한 것으로 나타났다. 둘째, 딥 러닝 방법 중에서는 DNN모형의 예측력이 LSTM모형의 예측력보다 우수하나 그 정도는 미미한 수준인 것으로 나타났다. 셋째, 딥 러닝 방법과 ARIMA모형은 부동산 가격지수(real estate price index) 중 아파트 실거래가격지수(housing sales price index)에 대한 예측력이 가장 부족한 것으로 나타났다. 향후 딥 러닝 방법을 활용함으로써 부동산 시장에 대한 예측의 정확성을 제고할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제35권3호
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• pp.61-72
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• 2019

본 연구는 컨테이너 해운산업의 경쟁력 제고와 발전을 위해 다변량 시계열 모형을 이용한 컨테이너선 시장의 실증적 분석에 기초하여 컨테이너 해운시장의 동태적 움직임에 대한 전략을 제시하고자 했다. 분석 방법론으로는 벡터자기회귀모형(VAR), 벡터오차수정모형(VECM) 등의 다변량 시계열 모형을 사용했다. 실증분석을 위해 컨테이너선 시장의 연간 운송량, 선박량, 운임 자료를 활용했다. 분석 결과에 따르면, 가장 외생적 변수인 운송량 변수가 전체 컨테이너선 시장의 동태적 움직임에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 실증분석 결과에 기초하여 본 논문은 선박 투자, 운임 예측, 선사의 전략 수립 등에 대한 시사점을 제시했다. 선박 투자와 관련해서는 해운시장의 외생 변수인 운송량이 운임 불확실성에 가장 큰 비중을 차지하고 있기 때문에 미래 운임수입 흐름에 기반한 프로젝트 금융 보다는 운항 선주의 재무적 안정성을 강조하는 기업 금융 방식이 컨테이너선 투자의 위험관리에 적합하다는 것을 알 수 있다. 운임예측과 관련해서는 미래 예측대상 시점의 변수 값을 사용하는 단순 회귀 예측에 비해 과거의 값만으로 예측값을 도출할 수 있는 VAR 모형 또는 VECM 모형이 보다 현실성이 있다는 점을 살피고 있다. 마지막으로 선사의 전략 수립과 관련하여 시황과 연계한 원리금 상환 계약과 화주와의 운송 계약 도입을 권고하고 있다.