본 논문에서는 우리나라 국채선물의 상장 시점부터 2005년 말까지 일별자료를 이용하여 개인투자자, 기관투자자 및 외국인투자자로 구별한 각 투자자 유형별로 거래량과 수익률, 그리고 거래량과 가격변동성 간의 관계를 분석하였다. 수익률에 대한 거래량 변수들의 영향은 투자자유형에 따라 차이를 보이지 않았지만, 주가지수선물시장의 결과와 달리 거래량이 수익률과 강한 음의 관계를 보여주어 시장의 주요 참여자인 기관투자가들의 이자율위험회피를 위한 헤져역할을 짐작케 하였다. 거래량 변수와 변동성 간의 관계는 투자자 유형에 따라 다르게 나타났다. 특히 순매수량 변수는 개인의 경우에는 변동성에 유의한 음의 영향을, 기관투자가의 경우 유의한 양의 영향을 미치고, 외국인의 경우에는 유의적이지 않는 등 투자자 유형에 따라 각각 상이하였다. 기관투자자의 결과는 주가지수선물시장에 관한 기존의 연구결과와 대체로 일치하였다. 매수에 의한 변동성 증가가 매도에 의한 변동성의 증가보다 더 큰 영향을 미친다는 거래량-변동성간에 비대칭성이 존재한다는 증거는 찾을 수 없었다. 이 결과는 주가지수선물 시장을 대상으로 한 국내외의 타 연구 결과와 차이점으로 보인다. 거래량과 수익률간의 음의 상관관계나 거래량과 변동성의 비대칭적 관계의 유무 등 기존 연구와 차이점에 대한 원인을 분석하기 위해서는 향후 기관투자가들의 투자행태에 관한 분석 특히 헤져로서의 역할에 관한 분석이 필요한 것으로 여겨진다.
이 논문은 에너지 클라우드 참여 프로슈머의 신뢰성 있는 생산 및 소비량 인증에 기반 한 개인 간 거래, 클라우드 간 거래, 그리고 소규모 분산전력 중개시장 참여 등의 다양한 에너지 프로슈머 비즈니스 모델에 필요한 생산·소비량 인증 기반 전력 거래 시스템에 관한 고찰이다. 이 시스템은 에너지 거래에 있어 가장 중요한 파라미터로 간주할 수 있는 거래 정산의 신뢰성을 확보하기 위한 것으로써 에너지 프로슈머로부터 수집되는 발전·소비 빅데이터 분석에 의한 인증 기반 블록체인 스마트 컨트랙트 체결을 위한 것이다. 이를 위하여 IoT AMI로부터 수집 된 빅데이터 분석 시스템과 AMI 와 연계 구성된 프라이빗 블록체인 네트워크를 적용한 생산량 인증 시스템 구성을 소개하고 블록체인 스마트 컨트랙트를 활용한 전력 거래 매칭 방식을 제안한다. 마지막으로 에너지 클러스터 거래 시스템 및 비즈니스모델을 알아본다.
기관투자자들의 군집행동에 대해서는 다양한 연구들이 이루어져 왔으나 기관투자자를 구성하는 여러 투자자들 간의 거래행태의 관계에 대하여는 그 연구가 부족한 상태이다. 따라서 본 연구에서는 2009년 한국거래소의 일중거래자료를 바탕으로 기관투자자를 구성하는 은행, 보험, 증권, 연기금 등과 같은 세부 투자자 유형의 거래행태에 있어서 어떠한 관계가 있는지 살펴보았다. 그 결과 외국인, 개인, 그리고 증권 투자자의 경우 대체로 연기금을 비롯한 나머지 투자자 유형과는 주로 반대거래를 하고 있는 것으로 나타났으며 연기금, 보험, 자산운용, 사모펀드, 기타법인 및 국가, 은행 등은 서로간 교차추종을 하고 있어 군집행동의 증거가 관찰되었다. 특히 연기금과 보험은 오랜 기간 서로 교차추종거래를 하고 있는 것으로 조사되었다. 따라서 2009년의 경우 증권을 제외한 기관투자자들은 짧은 추종시차에서 군집행동을, 보험과 자산운용, 연기금 및 기타법인의 경우 군집행동과 자기추종의 가능성이 추종시차에 관계없이 높게 나타났으며, 외국인에 대한 추종 및 군집행동의 증거는 확인할 수 없었다.
신용정보법에 따라 신용정보 주체의 관계별 고객 정보 보호를 위해 금융거래 효과가 끝난 기간에 따라 2단계로 나눠 파기 및 분리보관하고 있다. 하지만, 금융거래 효과가 종료된 고객의 개인신용정보 파기는 금융 상품 및 거래의 성격에 따라 거래가 종료되었다고 일괄적으로 파기할 수 없는 것이 한계이다. 이를 위해 IT 업무 담당자는 사전에 거래 유형별 업무 연관관계를 조사하여 파기 대상과 순서에 맞게 전산 프로그램을 개발하고 있다. 이 과정에서 테이블 간의 상위 연관관계 식별이 불명확한 경우, IT 업무 담당자의 주관적 판단에 의존되므로 개인신용정보가 파기되지 못하거나 파기하지 말아야 하는 정보까지 파기되는 컴플라이언스 이슈가 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 전산 프로그램에서 실행하는 SQL을 기반으로 참조하는 테이블을 식별하고, 테이블의 기본키 정보로 테이블 간의 상위 연관관계 분석하고, 시각화하여 객관적으로 파기 대상 범위를 선정하기 위한 모델과 알고리즘을 제시하고 구현하였다.
인터넷이 활성화되면서 우리는 PC나 스마트폰에서 온라인 뱅킹, 주식 거래, 쇼핑 등의 다양한 전자상거래를 한다. 인터넷 상에서 거래 당사자 간의 신원확인 및 부인방지를 위한 주요 수단으로 공인인증서를 주로 활용한다. 하지만, 2005년 이후로 공인인증서 사용자에 대한 공격이 증가하고 있다. 즉, 공격자는 사용자 PC로부터 탈취한 공인인증서와 개인키 파일을 가지고, 은행 계좌 조회/이체나 전자상거래에 정당한 사용자로 위장하여 사용하게 된다. 이때, 개인키 파일은 사용자의 비밀번호로 암호화되어 저장되고, 필요할 때마다 복호화 되어 사용한다. 만약, 사용자의 비밀번호가 공격자에게 노출된다면 암호화된 개인키 파일을 쉽게 복호화 할 수 있다. 이러한 이유로 공격자는 사용자 PC에 트로이목마, 바이러스 등의 악성코드를 설치하여 사용자 인증서, 개인키 파일, 비밀번호를 탈취하려고 한다. 본 논문에서는 개인키 파일을 OTP 인증기술을 이용하여 암호화함으로써 안전하게 관리할 수 있는 방안을 제안한다. 그 결과, 암호화된 개인키 파일이 외부에 노출되더라도 일회용 패스워드와 사용자 비밀번호가 노출되지 않으므로 암호화된 개인키 파일은 안전하게 보관된다.
본 논문에서는 사용자 식별용 분산 아이디(DID, Distributed ID)를 적용한 블록체인의 분산 노드(Node)로서 개인인증을 위한 USB 지문인식 모듈을 설계 하였다. 생체 연계형 지문인식 모듈은 FIDO(Fast IDentity Online) 서버가 거래인증을 확인하기 위한 실시간 과정을 온라인 인증 웹 사이트에서 검증한다. 이로서 블록체인 분산ID 기반의 거래인증을 확인하기 위해 스마트 디바이스와 연동하는 개인별 시청률 조사 방안 및 맞춤형 쇼핑몰에서 구매예정 상품과 가상화폐를 추천할 수 있다. DID를 기반으로 한 개인 사용자 식별을 통한 채널의 변경정보를 인식함으로서, 시청률 조사가 신뢰성을 향상 할 수 있게 된다. 이러한 분산 아이디를 활용한 온라인 쇼핑 몰에서 상품구매 정보이력을 활용할 수 있다. 이로서 구매를 위한 상품정보를 블록체인으로 공유함으로서, DID기반의 맞춤형 쇼핑 몰 추천 방식을 제공할 수 있다. 또한, 블록체인 FIDO 서비스는 지문/안면 인증과 같은 기법을 통해 블록체인 노드로서 삼성 S10 단말의 키스토어(Key-srore) 인증 이외에도, 부가적인 거래의 인증을 활용할 수 있게 된다.
경제지표, 주식시세, 전자상거래 등 시각적으로 제공되는 정보 중에 정확한 숫자가 중요한 정보인 경우도 있지만 2 차 정보로서 변화의 추세나 패턴이 중요한 경우도 있다. 주식을 포함한 유가증권이나 선물거래의 경우 주로 미국식 봉차트를 사용하는데 개인투자자가 늘고 있는 우리나라 실정으로 볼때 식음을 전폐하고 전광판에 매달리는 문제점이 지적되고 있고, 전문투자자들도 시각정보를 놓치지 않기 위해 일상 업무에 소홀해지는 경우가 많다. 이러한 경우 음향정보도 함께 제공한다면 인간은 다양한 감각기관을 가지고 있기 때문에 시각정보를 주로 이용하다가도 잠시 휴식을 취하거나 다른 용무가 있을 때 청각정보를 보완적으로 사용하여 스트레스를 줄일 수 있고 명철한 판단력을 유지할 수 있으며, 경우에 따라서는 음향정보가 상황판단을 위해 더욱 효과적일 수도 있을 것으로 본다. 음향정보가 시각정보를 대체하기 보다는 2 차 정보로서 상호보완성이 목적이라면 정확한 숫자의 표현보다는 거래패턴 등을 음악적으로 표현하여 음악 감상의 기능까지 갖춘다면 시각정보와는 차별화된 음향정보의 독자성을 찾을 수 있다. 간혹 종목별 등락을 읽어주거나 중요한 매매시점에 신호음을 내는 청각적인 방법이 사용되기도 하지만 상당히 제한적이고 단순한 상태이다. 그러므로 본 연구의 진정한 개발목적은 정보성 이외에 예술적 표현을 융합하는 것이며, 시각장애인이나 네트워크 환경이 열악한 사람들도 주식투자에 있어서 평등성을 보장하여 건전한 투자문화를 형성하기 위함이다. 실시간 거래정보를 음악적으로 표현하여 업무를 보면서도 들려오는 음악을 통해 거래상황을 파악할 수 있는 연구방법으로 거래빈도는 음의 빠르기로, 거래가는 음의 높낮이, 거래량은 음의 세기, 종목은 악기의 음색으로 표현하였으며, 컴퓨터에 내장된 사운드카드를 통해 소리를 들을 수 있도록 MIDI 데이터로 변환하였다. 통계정보는 주로 한국증권선물거래소(KRX: The Korea Exchange)에서 발췌하였으며, 시뮬레이션을 위한 프로그래밍 언어로는 Cycling74 의 Max/MSP 를 사용하였다.
본 연구는 정보격차의 유형에 따른 정보격차의 발생원인 및 정보격차의 차이가 개인의 거래성과인 쇼핑가치와 구매의도에 미치는 영향력을 파악해 보고자 하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 개인의 인구사회적 특성에 따라 정보격차의 수준을 평균값을 중심으로 살펴본 결과 연령, 학력, 직업의 경우는 모든 정보격차의 유형에서 집단간 평균값에 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 쇼핑가치와 구매의도에 미치는 정보격차요인들의 상대적 영향력을 분석한 결과 질적활용격차가 쇼핑가치와 구매의도에 매우 강한 영향력이 있는 것으로 나타났다.
유비쿼터스 컴퓨팅 및 모바일 기술의 발달에 따라 위치 기반 서비스의 사용이 확대되어 가고 있고 모바일 전자 거래 환경에서 가장 주요한 서비스로 자리 잡고 있다. 하지만, 이와 함께 개인의 위치가 추적되고 노출됨에 의하여 사생활 침해와 같은 문제점들도 대두되고 있다. 본 연구는 개인의 위치를 노출시키지 않고도 시공간 질의를 처리하기 위한 새로운 시공 간 질의 처리 기법을 제안한다. 기존의 사용자 위치 은폐 기술은 사용자의 식별자를 감추거나 위치를 정적인 4분 트리나 격자 구조를 이용하여 은폐하는 방법을 사용하였다. 격자를 이용한 위치 은폐는 단순히 사용자의 식별자를 감추는 방법에 비해서는 우수한 방법이지만 미리 정해진 격자의 크기에 의해 위치를 은폐하므로 객체의 위치 분포에 따라 실제보다 불필요하게 많은 오차를 포함하게 되어 질의 성능이 저하되는 문제점을 지닌다. 본 연구에서는 시공간 질의 처리에 널리 사용되는 R-트리를 이용하여 위치 은폐를 수행하는 기법을 제안한다. R-트리의 노드는 기본적으로 최소 객체 개수를 보장하므로 R-트리의 MBR을 은폐된 위치로 직접 사용하면 위치 분포에 보다 능동적으로 대처할 수 있다. 본 연구는 다양한 실험 을 통하여 R-트리에 기반한 위치 은폐가 기존의 기법들에 비하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.
본 연구는 한국주식시장의 고유변동성퍼즐 현상과 투자자별 거래량에 관하여 분석하였다. 먼저 1999년 1월부터 2013년 12월까지 한국거래소에 상장된 주식들을 FF-3요인 모형으로 고유변동성을 추정하고, 투자자별 순매수와 고유변동성을 기준으로 포트폴리오를 구성하였다. 유가증권(KRX)과 코스닥(KOSDAQ)을 포함시켜 1999년 1월부터 2013년 12월까지의 일별과 월별 자료를 사용하여 분석하였다. 투자자는 개인, 기관, 그리고 외국인으로 구분하였다. 결과, 고유변동성과 알파값(혹은 초과수익률) 간에 부(-)의 관계를 나타내는 고유변동성퍼즐 현상이 뚜렷하게 나타난 특정 포트폴리오들이 발견되었다. 특히 개인투자자의 순매수를 기준으로 분류한 포트폴리오의 경우, 최상위 순매수 포트폴리오들이 뚜렷한 고유변동성퍼즐 현상을 보였다. 그리고 기관 및 외국인의 경우, 최하위 순매수 포트폴리오들에서 고유변동성퍼즐 현상이 나타났다. 따라서, 국내 주식시장에서 개인투자자의 주식거래가 압도적으로 많은 상황에서, 고유변동성퍼즐은 주로 개인투자자에 의해서 발생했다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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