국민연금을 비롯한 공적연금과 퇴직연금의 시장규모가 확대되면서, 기금을 관리하는 운용주체(직접운용기관 및 OCIO 등)의 운용전략 차별화가 큰 관심을 받고 있다. 최근 일본의 GPFG 등을 비롯한 주요 운용기관은 멀티팩터모델과 인공지능시스템 등을 도 입하고 있으며, 민간의 많은 운용사들 역시 이들을 실제 운용전략에 활용하기 위해 노 력하고 있다. 본 연구는 이러한 시장의 수요에 대응하여, 군집화(Clustering)를 활용한 펀드의 스타일을 분류하고, 분류된 스타일의 펀드를 통해 저비용-고효율 분산포트폴리 오를 구성할 수 있는지 검증한다. 첫째, 멀티팩터모형을 활용하여 국내 주식형 펀드의 스타일 운용전략을 파악하고, 둘째, K-means 클러스터링 기법을 적용하여 펀드들의 스타일 운용을 군집화한다. 다음으로 군집화된 펀드들의 스타일 운용전략의 특성과 운 용기관의 일반적인 스타일 분류(대형/중소형, 가치/성장) 기준과 어떠한 차이점을 가지 고 있는지 확인한다. 마지막으로 군집화된 펀드를 활용해, 고효율 분산투자 효과를 도 출할 수 있는지와 액티브 운용전략의 구성이 가능한지 검증한다. 본 연구는 자산운용 사들이 정교한 데이터 분석과 AI 기술을 적용하여 보다 효율적인 운용전략을 수립할 수 있는 출발점이 될 수 있을 것으로 기대한다.