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주가지수선물시장과 현물시장간의 동적관련성에 관한 실증적 연구
정재엽,서상구,Jeong, Jae-Yeop,Seo, Sang-Gu 한국재무관리학회 1999 財務管理硏究 Vol.16 No.2
본 연구에서는 국내 주가지수선물시장과 현물시상간의 일중 가격 및 가격변동성의 선-후행관계를 실증적으로 분석함으로써 양 시장간의 동적관련성을 살펴보고자 하였다. 먼저, 상관관계분석의 결과는 KOSPI 200 주가지수선물수익률과 현물수익률, 그리고 주가지수선물수익률자승과 현물수익률 자승간에 유의한 교차상관관계가 존재하는 것으로 나타났다. 수익률의 선-후행관계를 살펴보기 위한 주가지수선물수익률의 시차변수들과 현물수익률간의 다중회귀분석의 결과는 주가지수선물수익률이 현물수익률을 약 15분 정도 선행하는 것으로 나타났으며, 이러한 현상은 현물수익률에 존재할 수 있는 비동시적 거래의 영향을 통제한 경우에도 비록 그 강도가 약하기는 하지만 여전하였다. 다음으로, 수익률 변동성의 선-후행관계를 살펴보기 위해 Grammatikos-Saunders (1986)가 제시한 무조건부 변동성의 추정치인 로그수익률자승을 사용하여 분석한 결과 주가지수선물수익률의 변동성이 현물수익률의 변동성을 약 10분 정도 선행하는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 비동시적 거래의 영향을 통제한 경우에도 동일하였다. 또한, Nelson(1991)의 EGARCH모형을 사용하여 수익률의 변동성을 추정한 후 이를 갖고 분석한 결과, 특히 비동시적 거래의 영향을 통제한 경우에는 주가지수선물시장과 현물시장의 수익률 변동성간에 선-후행관계가 존재한다는 것을 부정할 수 없었다.
정재엽,Jeong, Jae-Yeop 한국재무관리학회 1996 財務管理硏究 Vol.13 No.1
본 연구는 우리나라 주식시장에 있어서도 소외기업효과와 주가효과가 존재하는지 그 여부를 검증하고자 하였다. 이를 위해 1992년부터 1995년까지 4년간을 분석기간으로 하고 한국증권거래소의 521개의 상장종목을 표본으로 사용하여 증권회사의 추천회수를 기준으로 한 소외도와 주가에 따라 포트폴리오를 구성하였다. 다음으로 시장조정모형과 시장모형을 사용하여 각 포트폴리오의 초과수익률을 구한 후 이를 살펴보았다. 그 결과 소외도와 주가에 따라 구성된 각 포트폴리오들의 분석기간동안의 평균초과수익률이 영과 통계적으로 유의하게 다르지 않으며, 포트폴리오들의 평균초과수익률 사이에도 통계적으로 유의한 차이가 없다는 것을 확인하였다. 이러한 본 연구의 분석결과는 소외기업효과와 주가효과의 존재에 관해 강한 의문을 던져주고 있다. 한편 1월효과의 존재를 뒷받침하며, 또한 소외도와 주가 사이에 상당한 관련성이 있음을 시사하는 실증적 증거도 발견되었다.
음성기반 인간-인공지능 인터랙션에서 표정 정보를 활용한 사용자 감성 디코딩 기법의 적용 및 한계
정재엽(Jae-Yeop Jeong),정유철(Yuchul Jung),정진우(Jin-Woo Jeong) 대한인간공학회 2021 대한인간공학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
Objective: 본 연구에서는 음성 기반 인간-인공지능 인터랙션(Human-AI Interaction, 이하 HAII) 환경에서 표정 정보를 활용하여 사용자의 감성을 디코딩하는 기존 방법론을 적용하고 그 결과를 분석하여 한계점을 도출하고 향후 연구 방향에 대하여 제안하고자 한다. Background: 사용자와 디바이스의 인터랙션에 대한 만족도를 평가할 수 있는 유용한 지표 중 하나는 사용자의 감성 만족도라고 할 수 있다. 하지만 HAII에서의 사용자 감성 평가에 대한 연구는 여전히 부족한 상황이며, 특히 음성 기반 인터랙션에서 사용자가 느끼는 감성을 평가하기 위한 체계나 도구들이 명확하게 제시된 바 없다. 최근, 다양한 모달리티(표정, 뇌파, 음성 등)를 이용한 사용자 감성 평가에 대한 연구가 많이 이루어지고 있지만 음성 기반 인터랙션에서의 사용자 개인에 적용 가능한 적응형 감성 평가 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 가장 기본적인 모달리티인 표정 데이터를 이용해서 VUI(Voice User Interface)기반 HAII에서 사용자 감성 평가 연구를 진행하고자 한다. Method: 실험을 위하여 사용자와 인공지능 스피커 간의 질의 응답 시나리오를 수행하는 HAII 실험을 진행하였다. 실험 과정에서 사용자는 서로 다른 설계변수를 바탕으로 대답을 제공하는 AI 에이전트와 상호작용을 수행하고 해당 인터랙션에 대한 감성 만족도를 평가한다. 본 연구에서는 이러한 HAII 과정에서 촬영한 사용자 얼굴 이미지 세트를 대상으로, VGGFace2를 이용해서 획득한 CNN feature와 FaceReader 8.0을 이용해서 획득한 얼굴 landmark 데이터를 이용하여 feature visualization 및 clustering을 진행하고 기존 표정 인식 데이터 세트인 CK+, Oulu-CASIA와의 비교 분석을 수행하였다. 추가적으로, 한국인/서양인만으로 구성된 데이터셋을 바탕으로 CNN 모델을 학습한 후 각 데이터셋에 대한 감정 분류를 진행하여 race bias에 의한 효과를 살펴보고자 하였다. Results: 실험 결과, HAII 과정에서 수집된 표정 데이터의 VA 점수는 대부분 지루함, 슬픔, 중립을 의미하는 영역대에 집중되었다. 기존의 CK+, Oulu-CASIA 데이터셋의 경우 각 감성 별 과장된 표정에 의하여 CNN feature가 표정에 따라 군집화 되는 모습을 보였으나, HAII 데이터셋의 경우 사용자의 감성 만족도에는 차이가 있더라도 표정에서는 명확히 드러나지 않아, CNN feature 또한 군집화 되지 않는 모습을 보였다. 또한, 서양인 기반 분류 모델은 한국인의 표정을 대부분 중립/슬픔으로 분류하는 것을 확인했으며, 한국인 기반 분류 모델은 특정 감성을 제외하고 서양인의 표정을 제대로 분류하지 못하는 결과를 확인할 수 있었다. Conclusion: 본 연구에서는 다양한 HAII 중 AI 비서, 스피커와 같은 VUI와의 상호작용에서 사용자가 느낄 수 있는 감성을 평가하기 위한 표정 기반 방법론의 적용과 한계점에 대하여 논하였다. 실험 결과를 통하여 음성 기반 HAII에서 사용자 표정을 이용한 감성 만족도 예측의 결과와 시사점들을 도출하였다. 향후 보다 자연스러운 HAII를 위해 음성, 표정, 뇌파 등을 함께 사용하는 멀티모달 인터랙션 기반의 감성 만족도 평가 프레임워크로 확장할 예정이며, 일반 VUI 디바이스의 컴퓨팅 파워를 고려해 경량 딥러닝 기반 감성평가 프로토콜 개발을 진행할 계획이다. Application: 본 연구 내용을 기반으로 자연스러운 음성기반 인터랙션 상황에서 표정 기반 감성 분석을 통한 사용자 맞춤형 서비스 제공이 가능하다. 표정 데이터 뿐만 아니라 음성, 뇌파와 결합해서 더욱 강인한 인터랙션 피드백을 제공할 수 있으며, 사용자 만족도에 큰 이바지를 할 것으로 기대한다.
코스닥시장에 있어서 거래량이 수익률과 수익률 변동성에 미치는 영향에 관한 실증적 연구
정재엽(Jeong, Jae Yeop) 계명대학교 산학연구소 2008 經營經濟 Vol.41 No.1
The object of this paper is to investigate the effect of trading volume on stock returns and stock returns volatility in KOSDAQ market. EGARCH-M model is used to estimate the returns volatility based on daily KOSDAQ index from January 2004 to December 2007. Then, VAR approach is performed to analyze the effect of trading volume on returns and volatility. The empirical results show that lagged trading volume changes have significant explanatory power regarding current returns volatility but, not regarding current returns. The results also show that lagged returns have significant explanatory power regarding current volume changes in KOSDAQ market.
사용자 감응형 대화형 에이전트를 위한 딥러닝 기반 사용자 감성 만족도 평가 모델 구축 및 가지치기 방법
정재엽(Jae-Yeop Jeong),홍영기(Yeong-Gi Hong),임완수(Wansu Lim),정진우(Jin-Woo Jeong) 한국HCI학회 2023 한국HCI학회 학술대회 Vol.2023 No.2
대화형 에이전트와 효과적인 상호작용을 하기 위해서는 실시간으로 사용자의 감성 만족도를 평가하는 것이 요구된다. 사용자의 감성만족도로부터 사용자가 선호하는 설계변수(목소리, 말투 등)를 신속히 결정할 수 있으며, 이는 대화형 에이전트에 대한 사용성을 극대화할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 자연스러운 환경에서 수집된 감정인식 데이터 세트에서 강력한 성능을 보이는 딥러닝 네트워크를 기반으로 하여 사용자의 표정으로부터 대화형 에이전트와의 상호작용에 대한 감성 만족도를 평가하는 딥러닝 모델을 구축하고, 추후 실제환경에서의 적용을 위하여 최소한의 학습파라미터로 최적의 성능을 도출하는 딥러닝 모델경량화에 대한 초기연구를 진행한다.