2. SOM 관련 기존 연구
본고에서 활용하는 빅데이터 분석기법인 SOM은 1980년대에 Kohonen이 처음 제안한 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법의 하나로, 산업공학 및 통계학 분야에서는 이미 데이터 시각화 및 군집분석 등에 많이 활용되어 왔으나 경제학 분야에서는 최근 동 기법을 활용한 연구들이 진행되기 시작하였다. SOM 기법에 대해서는 3장의 분석방법 설명에서 보다 상세히 소개하고자 한다.
SOM을 활용한 경제학 분야의 대표적인 연구인 Sarlin and Peltonen(2011)에서는 SOM을 통해 금융안정 상황을 2차원 평면에 표현하고 각 시점에서 시스템 리스크를 유발하는 다양한 요인들을 시각화하여, 이를 유럽중앙은행의 조기경보시스템 구축에 활용하고자 하였다. Sarlin(2013)은 SOM을 시계열 자료에 도입하여 글로벌 금융위기 전후 거시-금융 상황의 구조적 변화를 초래한 원인을 분석하였다. Resta(2016)는 SOM을 독일 주식시장에 대한 Value at Risk(VaR) 분석에 적용하였으며, Claveria, Monte and Torra(2016)는 금융위기 전후의 경제상황에 대한 전문가들의 기대(expectation) 변화 패턴을 SOM을 통해 시각화하여 14개 유럽 국가들을 2개의 군집으로 구분하여 분석하였다.