Event Intelligence

EventTransmission.

사건이 미치는 영향의 범위와 크기, 전해지는 시간을 측정합니다.

사건이 시장과 산업, 경제 여건에 미치는 영향을 따라갑니다. 파급의 범위와 강도, 시차를 측정하고, 새로운 정보에 따라 시나리오를 재평가합니다.

Impact propagationIllustrative study

노드는 경제적 대상과 상태를 나타내는 예시입니다. 정보가 도착하면 노드가 빛나고, 정보가 쌓이면서 시나리오 확률이 바뀝니다. 옅은 막대는 0.6초 전의 추정치이며, 변화량은 퍼센트포인트(pp)로 표시합니다. 경로와 수치, 결과는 개념을 설명하기 위한 예시입니다.

Impact response

Method

영향은 어디까지 이어질까요?

하나의 사건도 공급과 비용, 수요와 기대에 서로 다른 시차로 영향을 미칩니다. 새로운 정보가 들어오면 영향이 커지거나 잦아들고, 다른 경로로 이어지기도 합니다.

Event Transmission은 이러한 관계를 따라 사건의 영향 범위와 강도, 전달 지연을 측정하는 알고리즘을 활용합니다. 관측이 쌓이면 시나리오에 대한 추정도 갱신합니다.

사건의 영향을 받을 수 있는 시장과 산업, 경제 여건을 파악합니다.

경로에 따라 전달되는 영향의 크기를 비교합니다.

반응이 나타나는 시점과 이후 변화 과정을 측정합니다.

In practice

무엇이 먼저 반응하고, 어디에 가장 큰 영향이 나타나며, 그 영향은 얼마나 이어질까요?

금융 관련 발표를 출발점으로 연결된 관측 대상을 추적합니다. 반응이 나타나는 순서와 변화의 크기, 지속 시간을 비교합니다.

EventPropagationResponse

Model Studies

적용 가능한 두 가지 방법을 작은 수치 예제로 살펴봅니다. 각 방법의 계산 원리를 설명하는 예시이며, Event Transmission의 실제 모델 구성을 나타내지는 않습니다.

Message passing

노드가 자신의 상태와 이웃 노드의 정보를 결합합니다. 이웃의 값을 바꾸면서 계산 결과가 어떻게 달라지는지 확인해보세요.

Neighbour h₁ 0.2

mᵥ = mean(h₁, h₂, h₃)

h′ᵥ = ReLU(0.5hᵥ + 1.2mᵥ)

예시용 가중치를 고정한 간단한 GNN 레이어입니다. ReLU는 양수를 그대로 두고 음수를 0으로 바꿉니다.

파란색은 이웃의 정보를, 황금색은 갱신된 상태를 나타냅니다.

Data & refinement

사건과 반응 데이터를 축적하며 연결 관계와 파급 측정 방식, 도달 시간 추정을 개선합니다.