• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.93-107
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• 2014

대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.