• 지능정보연구
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• 제16권2호
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• pp.19-32
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• 2010

학계와 금융파생상품 가격결정이나 변동성매매와 같은 실무영역 모두에서 주식시장의 변동성은 중요한 역할을 한다. 본 연구는 GARCH 모형에 기초하여 한국주식시장의 변동성을 정확히 예측함으로써 변동성매매시스템의 성과를 높일 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 특히, 여러 연구 자료에서 밝혀지고 있는 변동성 비대칭성개념을 도입하였다. 최근 새로 개발된 한국주식시장 변동성 지수인 VKOSPI를 변동성 대용값으로 사용한다. VKOSPI는 KOSPI 200 지수옵션의 가격을 이용하여 계산된 값으로서 옵션딜러들의 변동성 예측치를 반영하고 있다. KOSPI 200 옵션시장은 1997년 시작되었으며, 발전을 거듭하여 현재 하루 거래량이 1,000만 계약을 넘어서면서 세계 최고의 지수옵션시장으로 발전하였다. 이러한 옵션시장에 반영된 변동성을 분석하는 것은 투자자들에게 좋은 투자정보를 제공하게 될 것이다. 특히, 변동성 대용값으로 VKOSPI를 사용하면 다른 변동성 대용치를 사용할 때 발생하는 통계적 추정의 문제를 피해 갈 수 있다. 본 연구는 2003년부터 2006년의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 최우도추정방법(MLE)을 이용하여 GARCH 모형을 추정한다. 비대칭 GARCH 모형으로는 Glosten, Jagannathan, Runke의 GJR-GARCH 모형, Nelson의 EGARCH 모형, 그리고 Ding, Granger, Engle의 PARCH모형을 포함하며 대칭 GARCH 모형은 (1, 1) GARCH 모형을 이용한다. 2007년부터 2009년까지의 KOSPI 200 지수 일별자료를 대상으로 반복적 계산과정을 통해 내일의 변동성 예측값과 오르고 내리는 변화방향을 예측하였다. 분석 결과 시장변동성과 예기치 않은 주가변동 사이에는 음의 상관관계가 존재하며, 음의 주가변동은 동일한 크기의 양의 주가변동보다 훨씬 더 큰 변동성의 증가를 가져옴을 알 수 있다. 즉, 한국 주식시장에도 변동성 비대칭성이 존재함을 보여주었다. GARCH 모형을 이용하여 내일의 VKOSPI의 등락방향을 예측하고 이를 이용하여 변동성 매매시스템을 개발하였다. 내일의 변동성이 상승할 것으로 예측되면 스트래들매수전략을 이용하고 반대로 변동성이 하락할 것으로 예측되면 스트래들 매도전략을 이용한다. 변동성의 변화방향성을 맞춘 경우에는 VKOSPI 변동분을 더하고 틀린 경우에는 변동분을 뺀 누적합을 이용하여 변동성매매전략의 총수익을 계산한다. 모형추정용 자료구간의 경우 통계적 기준인 MSPE 기준으로는 PARCH 모형의 적합도가 가장 높고, 예측방향의 적중도를 재는 MCP 기준으로는 EGARCH 모형이 가장 높은 값을 보여주었다. 테스트용 자료구간의 경우에는 PARCH 모형이 모형적합도와 내일의 변동성 등락방향 예측에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 모형추정용 자료구간의 경우 GARCH 모형 전체에서 매매이익을 기록하고 있고 테스트용 자료구간의 경우에는 EGARCH 모형을 제외한 GARCH 모형들이 매매이익을 보여주었다. 본 연구에서 나타난 변동성의 군집과 비대칭성 현상으로부터 변동성에 비선형성이 존재함을 알 수 있었으며, 비선형성에서 좋은 결과를 보이고 있는 인공지능시스템과 비대칭 GARCH 모형을 결합한다면 제안된 변동성매매시스템의 성과를 많이 개선할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.49-63
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• 2016

본 연구는 열대 태평양지역 ENSO (El $Ni{\tilde{n}}o$-Southern Oscillation) 패턴 변화에 따른 우리나라 여름철(June-September, JJAS) 지역 수문변동 영향 분석을 위하여, 우리나라 5대강 113개 중권역의 강수량과 유출량 자료를 대상으로 합성편차 분석(Composit Analysis, CA)과 Student's t-test에 의한 유의성 검정을 실시하였다. 분석 결과, 유역별로 다소 차이는 있으나 전반적으로 WP (Warm-Pool) El $Ni{\tilde{n}}o$ 해에는 평년에 비하여 강수량과 유출량의 증가 특성이 뚜렷이 나타났으며, CT (Cold-Tongue) El $Ni{\tilde{n}}o$ 해에는 주로 감소하는 경향이, La $Ni{\tilde{n}}a$ 해에는 다소 증가 또는 평년 상태를 유지하는 것을 분석되었다. 또한 백분위 기후값 편차의 산포도분석 결과 여름철 강수량의 증가/감소에 따른 유출량 증 감의 선형적 분포특성을 확인할 수 있었으며, 산포도의 중심은 WP El $Ni{\tilde{n}}o$ 해에는 +17.93%, +26.99%, CT El $Ni{\tilde{n}}o$ 해에는 -8.20%, -15.73%, 그리고 La $Ni{\tilde{n}}a$ 해에는 +8.89%, +15.85%로 분석되었다. 본 연구의 결과는 El $Ni{\tilde{n}}o$ La $Ni{\tilde{n}}a$ 등 열대 태평양 지역 기후현상이 뚜렷한 시기의 우리나라 수자원 장기예측의 불확실성을 줄여 주어 유역차원의 안정적인 중 장기 물공급 전망 등 수방정책지원을 위한 참고자료로 활용이 가능할 것이다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제26권3호
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• pp.305-316
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• 2009

이 연구에서 우리는 코로나 홀(Coronal hole, CH)의 정보(위치, 면적)를 이용하여 CIR(Corotating Interaction Regions)과 지자기폭퐁(Geomagnetic Storm)에 대한 경험적인 예보를 수행하였다. 이것을 위해 1996년 1월 $\sim$ 2003년 11월까지의 미국 국립 천문대-Kitt Peak 관측소의 He I $1083{\AA}$ 영상으로부터 코로나 홀 자료를 얻고, Choi et al.(2009)로부터 확인된 CIR과 지자기폭풍 자료를 활용하였다. 지자기 폭풍을 일으키는 코로나 홀의 특성을 고려하여 코로나 홀의 중심이 $N40^{\circ}$와 $S40^{\circ}$ 사이, $E40^{\circ}$와 $W20^{\circ}$ 사이에 위치하고 태양 반구에 대한 면적 비율이 다음과 같은 세 가지 경우를 선택하였다: (1) case 1: 0.36% 이상, (2) case 2: 0.66% 이상, (3) case 3: $1996{\sim}2000$년 동안에는 0.36%, $2001{\sim}2003$년 동안에는 0.66% 이상. 우리는 각 경우에 대하여 예보의 성공 유무를 확인할 수 있는 예보 분할표(Contingency Table)를 만들고, 그들의 태양 주기 위상(Solar cycle phase)에 대한 의존성을 조사하였다 분할표로부터 우리는 PODy(the probability of detection yes), FAR(the false alarm ratio), Bias(the ratio of "yes" predictions to "yes" observations) 그리고 CSI(critical success index)와 같은 예보 평가 지수를 결정하였다. 이와 같은 예보에서 PODy와 CSI가 상대적으로 더 중요한 사실을 고려하여, 우리는 가장 좋은 후보가 case 3이라는 것을 발견하였다. 이 경우에 두 가지 예보에 대한 예보평가 지수는 아래와 같다: CH-CIR의 경우는 PODy=0.77, FAR=0.66, Bias=2.28, CSI=0.30이고, CH-storm의 경우는 PODy=0.81, FAR=0.84, Bias=5.00, CSI=0.16이다. 또한 태양 활동 극대기 이후 감쇄기간 동안의 지수들이 태양 극대기 이전의 값들 보다 훨씬 잘 예보되고 있음을 알 수 있다. 따라서 코로나 홀을 이용한 CIR의 예보는 충분한 가능성을 보여주고 있으나, 지자기 폭풍의 예보는 너무 많은 허위 예보로 인하여 다소 어려울 것으로 비상된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.869-877
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• 2008

본 연구에서는 전국 140여개 가구를 대상으로 조사된 가정용수의 각 용도별 사용량 자료를 바탕으로 가정용수의 용도별 사용량을 도출함으로써 상, 하수도시설설계에 활용할 수 있는 원단위를 제시하고, 또한 용도별 사용특성분석, 영향인자 평가 등을 통하여 가정용수의 변동특성을 이해하고 향후 사용경향을 예측할 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 가정용수의 총사용량 기준 원단위는 $165.8{\ell}pcd$였으며, 각 용도별 사용량은 세면용수 $15.4{\ell}pcd$(10%), 욕조용수 $24.7{\ell}pcd$(16%), 싱크대용수 $29.7{\ell}pcd$(19%), 세탁기용수 $30.8{\ell}pcd$(20%), 변기용수 $38.5{\ell}pcd$(25%), 기타용수 $13.5{\ell}pcd$(9%)로 나타났다. 가정용수 중에서 변기용수의 사용량이 가장 많은 것으로 나타났으며, 베란다, 정원용수 등이 포함된 기타용수의 경우 사용빈도가 일정하지 않고 사용량의 편차도 심하여 변동계수와 표준편차가 가장 크게 나타났다. 가정용수의 용도별 사용량을 미국, 영국 가정과 비교한 결과, 기타용수와 실외용수를 제외하고는 미국의 실내용수 사용량과 비율이 우리나라와 매우 유사한 특성을 보였다. 가정에서 물사용에 기초한 생활양식이 미국과 유사하게 변화되고 있음을 간접적으로 보여준 결과이다. 또한 1985년에 서울에서 조사된 용도별 사용량과 금번결과를 비교한 결과, 목욕, 변기, 세탁, 취사용수의 총량은 $23{\ell}$가 증가하였으며, 특히 세면과 욕조용수를 합산한 목욕용수가 $27{\ell}$에서 $40{\ell}$로 크게 늘어났고, 세탁용수도 $17{\ell}$나 늘어났다. 생활양식이 서구화되면서 가정에서의 목욕, 사워문화가 점차 확산되고 대용량 세탁기의 보급이 늘어난 것 등이 영향을 미쳤을 것으로 추측되었다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제55권1호
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• pp.35-43
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• 2016

채집 시기에 따른 미국선녀벌레(Metcalfa pruinosa) 월동난 발육을 다양한 항온조건에서 조사하였다. 2012년의 경우 4월 13일 이전에 채집된 월동난은 부화에 실패하였으나, 2013년 4월 11일 채집한 개체들이 일부 온도 조건에서 성공적으로 부화하였다. 온도에 따른 월동난의 발육 조사 결과 $12.5^{\circ}C$와 $35^{\circ}C$를 제외한 모든 온도 조건에서 발육이 가능하였다. 2013년 4월 26일 채집하여 가온한 결과 $15^{\circ}C$에서 49.6일로 발육기간이 가장 길었고 $30^{\circ}C$에서 13.3일로 가장 짧았다. 온도가 증가함에 따라 발육기간이 짧아지는 경향을 보였으나 $32.5^{\circ}C$에서는 $30^{\circ}C$에서 보다 발육기간이 길어 고온에서 발육이 지연되는 현상을 보였다. 온도와 발육율과의 관계를 설명한 선형 모형을 이용하여 추정된 미국선녀벌레의 발육영점온도는 $10.1^{\circ}C$, 유효적산온도는 252.5DD였다. 온도 의존적인 발육율을 설명하기 위하여 사용된 선형 및 비선형 5개 모델 중 Lactin 2 모델이 가장 높은 해석력을 보여주었다. 월동난 개체군의 발육 완료를 설명하기 위해 사용된 Two-parameter Weibull 함수는 발육기간을 기반으로 하였을 경우 결정계수 0.92로 높은 결정력을 보였다. 개발된 발육율, 발육완료 모델들을 이용하여 추정된 50% 누적 우화일과 실측된 우화일의 차이를 보면 Poikilotherm rate 모델을 이용하여 추정한 결과가 세 지역 편차일의 평균이 1.7일로 상대적으로 다른 모델들 보다 가장 정확하게 50% 누적 부화일을 예측할 수 있었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제18권4호
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• pp.199-207
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• 2016

본 연구는 기후변화에 따른 1990년대와 2000년대 봄철에 발생하는 산불의 공간적 분포가 크게 변화됨에 따라 현재 진행되고 있는 기후변화에 대응하기 위한 산불 발생확률모형의 변화를 비교하고, 2000년대 이후의 산불발생확률모형을 적용함으로써 우리나라에서의 기후 변화로 인한 산불발생 변화 예측을 현실적으로 반영하기 위해 수행하였다. 본 연구에서는 전국 특정지역의 일일 산불발생위험도 예측하기 위하여 산불발생과 관련이 있는 기상요소로 규명된 습도, 기온, 풍속 등 기상정보를 이용하여 기후변화를 반영한 2000년대의 전국 9개 권역의 봄철 기상요소에 의한 일일 산불발생위험지수(daily weather index, DWI)를 개발하였다. 첫 번째로 구체적인 개발방법은 전국 9개 광역지역별로 산불발생에 영향을 주는 기상요소를 규명하여 지역별로 산불발생의 유무를 종속변수(dependent variable)로 두고 산불발생 관련 기상요소들을 독립변수(independent variable)로 하여 로지스틱 회귀모형(logistic regression model)을 적용하여 산불발생확률을 추정하였다. 1970년대 이후 우리나라의 봄철 건조계절의 평균 기후장 분석 결과, 영남지역에서 기온은 상승하고 습도와 강수량의 감소폭이 큰 것으로 나타났다. 반면 강원지역은 모든 기상요소에서 변화폭이 비교적 낮아 산불발생 환경 측면에서 다른 지역보다 안정적인 것으로 사료된다. 향후 권역별 기후 변화 특성과 산불발생 경향을 비교함으로써 산불발생에 영향을 미치는 권역별 주요 기후인자를 선별을 수 있을 것으로 판단된다. 1990년대와 비교하여 2000년대의 산불의 패턴은 남북으로 분할되던 경향이 광역 대도시를 중심으로 인근 지역으로 확대되면서 백두대간을 중심으로 동서로 분할되는 경향을 보였다. 이러한 결과를 토대로 2000년대 봄철 기상에 의한 산불발생확률모형 개발을 수행하였다. 각 권역별 산불발생과 관련되는 기상요소로 경상남 북도, 전라남도 4개 권역은 최고기온, 상대습도, 실효습도, 평균풍속, 경기도와 충청남도 2개 권역은 최고기온, 상대습도, 평균풍속, 충청북도는 최고기온, 상대습도, 실효습도, 전라북도는 최고기온과 상대습도, 마지막으로 제주도는 최고기온과 평균풍속에서 95% 이상의 신뢰도에서 유의성이 있는 것으로 나타났다. 제주도를 제외한 모든 권역에서 99%의 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났으며, 표본내 예측력은 68.7~80.7%로 나타나 모형의 적합도는 매우 높은 것으로 나타났다. 개발된 모형은 현재 운영중인 산림청 국립산림과학원의 국가산불위험예보시스템에 반영하여 기후변화에 따른 2000년대의 산불발생위험을 정확히 예측하여 산불예방은 물론 진화자원의 효율적인 배치를 통해 시간과 인적 경제적 비용을 절감하고 산불피해를 최소화 할 수 있는 선택과 집중의 산불정책에 일조할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권2호
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• pp.283-302
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• 2022

2020년 1월 23일 이후 중국에서 신종 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 인한 봉쇄 조치가 전국으로 확대되고 있었다. 그러나, 한국에서는 2020년 2월 1-2일에 PM₁₀ 질량농도 일평균 최대 88-98 ㎍ m^-3의 고농도 연무가 발생하였다. 이 기간에 동아시아 지역은 850 hPa 기온 아노말리가 양(+), 동서류 아노말리는 음(-)으로 온난하고 정체적인 기단의 영향을 받고 있었다. 동아시아 지역의 인위적 배출량 감소에 따른 한국의 PM₁₀ 장거리 수송의 영향을 분석하기 위하여 WRF-Chem을 활용하였다. WRF-Chem에 인위적 배출량을 변화 없이 적용한 BASE와 인위적 배출량을 50%로 감소시켜 적용한 CTL의 PM₁₀을 한국의 지상 측정값과 민감도 분석을 수행하였다. CTL에서 PM₁₀의 IOA는 0.71로 BASE의 0.67보다 높게 나타났다. 이것은 중국의 COVID-19 봉쇄 조치로 인해 인위적 배출량이 감소한 것으로 분석된다. 또한, 한국 이외의 지역 배출량을 0으로 설정한 BASE_ZEOK와 CTL_ZEOK를 모의하여 BASE와 CTL에서의 장거리 수송 기여도의 변동을 분석하였다. CTL은 BASE와 비교하여 배출량이 50%로 감소하였지만 PM₁₀ 장거리 수송 기여도는 10-20% 감소한 것으로 나타났다. 동아시아 지역의 배출량 감소에 따라 풍하측 한국의 PM₁₀ 장거리 수송 기여도 변동이 선형적으로 반응하지 않는 것은 종관 기상 변동이 영향을 주는 것으로 보인다. 2월 1-2일 한국의 고농도 PM₁₀ 연무 사례에 대한 CTL에서 PM₁₀ 에어로졸 성분의 장거리 수송 기여도는 기타 무기물이 80-90%로 가장 높았고, 질산염은 30-60%, 황산염은 0-20%, 암모늄은 30-60%를 나타내고 있었다. 중국의 봉쇄 조치로 인하여 교통 및 물류 수송이 감소하면서 2차 에어로졸이 감소한 것으로 보인다.

• 응용통계연구
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• 제36권1호
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• pp.49-62
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• 2023

급속적으로 비중이 증가하고 있는 태양광 에너지는 지속적인 개발 및 투자가 이루어지고 있다. 신재생에너지 정책인 그린뉴딜과 가정용 태양광 패널의 설치가 증가함에 따라 국내 태양광 에너지 보급이 점차 확대되어 그에 맞추어 발전량의 정확한 수요 예측 연구가 활발하게 진행되고 있는 시점이다. 또한, 일사량 예측이 발전량 수요 예측에 가장 영향을 미치는 요소로 작용하고 있다는 점에서 일사량 예측의 중요성을 파악하였다. 덧붙여, 본 연구는 선행 연구들에서 사용되지 않은 중기예보 기상 데이터를 활용하여 일사량 예측을 하고자 하였다는 점에서 가장 큰 차이점을 확인할 수 있다. 본 논문에서는 서울, 인천, 수원, 춘천, 대구, 대전의 총 여섯 지역의 태양광 일사량 예측을 위하여 다중선형회귀모형, KNN, Random Forest 그리고 SVR 모형과 클러스터링 기법인 K-means 기법을 결합한 후, 클러스터별 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측을 진행하고자 하였다. 중기예보 데이터를 사용하기 전, 모형 예측 결과를 비교하기 위한 지표로서 MAE (mean absolute error)와 RMSE (root mean squared error)를 사용하였다. 데이터는 2017년 3월 1일부터 2022년 2월 28일까지의 시간별 원 관측 데이터를 중기예보 데이터 양식에 맞추어 일별 데이터로 변환하였다. 모형의 예측 성능 비교 결과, Random Forest로 일별 일사량을 예측한 후, K-means 클러스터링으로 기후요인이 유사한 날짜들을 분류한 뒤 클러스터별 일사량의 확률밀도함수를 계산하여 시간별 일사량 예측값을 나타낸 방법이 가장 우수한 성능을 보였다. 또한 이 방법론을 이용하여 중기예보 데이터에 모형 적합 후, 예측 결과를 확인하였을 때, 일자별로 예측 오류가 상승하는 것을 확인할 수 있었다. 이는 중기예보 기상데이터의 예측 오류로 인한 것으로 보인다. 향후 연구에서는 중기예보 데이터에서 활용할 수 있는 기상요인 중, 강수 여부와 같은 외생 변수를 추가하거나 시계열 클러스터링 기법을 적용한 연구가 이루어져야할 것으로 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권5B호
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• pp.595-601
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• 2008

본 연구에서는 전국 140여개 가구를 대상으로 실측 조사한 자료를 바탕으로 가정용수의 용도별 사용량을 도출함으로써 상 하수도시설설계에 활용할 수 있는 원단위를 제시하고, 용도별 사용특성분석, 영향인자 평가 등을 통하여 가정용수의 변동특성을 이해하고 향후 사용경향을 예측할 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 전국 140가구를 대상으로 약 3여년간 실측한 결과, 가정용수의 총사용량은 165.8 lpcd였으며, 각 용도별 사용량은 세면용수 15.4 lpcd(10%), 욕조용수 24.7 lpcd(16%), 싱크대용수 29.7 lpcd(19%), 세탁기용수 30.8 lpcd(20%), 변기용수 38.5 lpcd(25%), 기타용수 13.5 lpcd(9%)순으로 나타났다. 가정용수 중에서 변기용수의 사용량이 가장 많은 것으로 나타났으며, 베란다, 정원용수 등이 포함된 기타용수의 경우 사용빈도가 일정하지 않고 사용량의 편차도 심하여 변동계수와 표준편차가 가장 크게 나타났다. 가정용수의 용도별 사용량을 미국, 영국 가정과 비교한 결과, 기타용수와 실외용수를 제외하고는 미국의 실내용수 사용량과 비율이 우리나라와 매우 유사한 특성을 보였다. 가정에서 물사용에 기초한 생활양식이 미국과 유사하게 변화되고 있음을 간접적으로 보여준 결과이다. 또한 1985년에 서울에서 조사된 용도별 사용량과 금번결과를 비교한 결과, 목욕, 변기, 세탁, 취사용수의 총량은 23 l가 증가하였으며, 특히 세면과 욕조용수를 합산한 목욕용수가 27 l에서 40 l로 크게 늘어났고, 세탁용수도 17 l나 늘어났다. 생활양식이 서구화되면서 가정에서의 목욕, 사워문화가 점차 확산되고 대용량 세탁기의 보급이 늘어난 것 등이 영향을 미쳤을 것으로 추측되었다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.