오늘날 대부분의 데이터는 데이터베이스(database: DB)에 저장된다. 이러한 DB 환경에서 사용자는 자신이 원하는 데이터를 찾아줄 것을 DB에게 요청하게 된다. DB 질의 중 유사도 질의는 DB 사용자가 원하는 조건으로 유사도가 포함되어 있는 것을 말한다. 그러나 유사도 질의를 처리하기 위한 과정은 처리 레코드의 범위를 줄일 수 있는 색인을 이용하기 힘들어 테이블의 전체 레코드에 대해서 매번 유사도를 계산하는 비용이 높다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 경량 유사도 함수를 정의한다. 경량 유사도 함수는 유사도 함수에 비해 데이터를 여과하는 정확도는 떨어지지만 비용이 유사도 함수에 비하여 적게 소모되는 특징이 있다. 이러한 경량 유사도 함수의 특징을 이용하여 유사도 질의 처리 비용 감소 방법을 제시한다. 그리고 유클리드 거리 함수에 경량 유사도 함수로 체비쇼프 거리를 제시하고 기존의 유사도 함수를 이용하는 질의와 경량 유사도 함수를 이용하는 질의의 처리 비용을 비교한다. 그리고 실험을 통하여 유클리드 유사도에 대한 경량 유사도 함수로 체비쇼프 거리를 적용하였을 때 유사도 질의 처리 비용이 감소하는 것을 확인한다.
본 연구는 확률적 변경 접근법으로 비용 효율성을 분석한 선행연구에서 사용된 동일한 철도자료로 비용함수모형 대신에 수입함수모형을 설정하여 한국과 일본 철도산업의 수입 효율성을 분석하고 난 다음 이를 비용 효율성의 추정결과와 비교분석하고, 민영화가 수입과 비용 측면에서 더 효율적인지를 검증하였다. 확률적 변경 접근법을 이용한 일반초월대수 수입함수모형 추정 결과 한국과 일본 철도업체의 수입 비효율성은 표본평균에서 반정규분포의 경우 7.02%, 지수분포의 경우 6.98%로 추정되었으며, 비효율성항을 반정규분포로 가정했을 때 표준화된 수입 비효율성은 표본평균에서 7.5%로 표준화된 비용 비효율성 2.1%보다 더 큰 것으로 분석되었다. 또한 평균적으로 가장 수입 효율적인 업체는 JR 동일본이고 가장 비용 효율적인 업체는 JR 서일본이며, 가장 비효율적인 업체는 수입 측면과 비용 측면 모두 JNR과 JR 구주로 나타났다. 마지막으로 수입과 비용 효율성 및 민영화 변수를 이용하여 상관분석을 시행한 결과 수입 효율성과 비용 효율성간에 그리고 이들 효율성과 민영화 변수 간에 양의 상관관계가 존재하는 것으로 나타나 비용 측면에서 효율적인 업체가 수입 측면에서도 효율적이고, 경영 자율성이 높을수록 수입과 비용 측면에서 더 효율적인 것으로 분석되었다.
본 논문은 포항제철이 제품생산에 필요한 석탄 및 철광석 등 원료를 해외로부터 수입하기 위한 전용부두를 조성하여 사용하는 과정에서 발생되는 총물류비용, 즉 해상수송비용, 항만 선석 대기비용, 그리고 원료를 야드에 적재보관 하는 데 따른 재고비용 등의 발생이 서로 상충됨에 따라 각 비용발생 행태를 함수식으로 추정하여 그 비용의 합이 최소화 될 수 있는 적정 선형별 연간 배정 항차수 의사결정을 휴리스틱적 접근법으로 시도한 내용을 보여준다. 예를 들면, 해상 수송비용은 단위당 운송비를 낮추기 위해 선형을 대형화시키려는 유인이 있게 된다. 하지만 이러한 결정은 항만내 선석 제약으로 인해 대기비용이 지수적으로 급격히 증가하게 되어 이에 대한 절충점을 찾아야 만 총 물류비용을 최소화 시킬 수 있게 된다. 선형별 연간 배정 항차수를 독립변수로 하고 발생 비용들을 종속변수로 하여 휴리스틱적 회귀분석을 시도한 결과 15만톤급 선형, 10만톤급 선형, 5만톤급 선형의 연간 항차배정 비율이 $1.78(X_1)$ : $4.25(X_2)$ : $1(X_3)$ 로 될 때 총물류비용 최소화 목표를 달성할 수 있는 것으로 분석되었다. 이를 백분비로 보면, 대형선 비중을 약 25%, 중형선 비중을 약 61%, 그리고 소형선 비중을 약 14% 정도로 연간항차배정을 하는 것이 적정한 것으로 판단된다. 그밖에 만약 물동량의 증가로 항만확장이 불가피한 경우 추가항만 건설투자비와 그로 인한 해상수송비 절감 및 선석 대기비용 절감 등을 현재가치화 한 값과 비교하여 전자가 큰 경우는 투자안을 기각하고 후자가 큰 경우는 투자안을 수용하는 항만투자 의사결정이 필요함을 보여주었다.
건설산업은 타 산업과는 다른 특수성을 가지고 있다. 이런 특수한 건설산업에서 지식경영을 실천하기 위해서는 현장을 중심으로 한 시스템적인 접근과 기업문화적인 접근이 동시에 요구된다. 하지만 대부분의 건설기업들은 지식경영을 실천하기 위해 시스템적인 접근에만 몰두하고 있는 것이 현실이고 그러한 이유가 건설기업 지식경영 실패의 원인이 되고 있다. 이러한 구조적 모순을 해결하고자 본고에서는 CoP를 기반으로 하는 건설기업 학습조직에 대 해 연구하였다.
The EVMS(Earned Value Management System) comes from C/SCSC which was first released by the United States Department of Defense in December 1967, and preyed very powerful and efficient project management tool from a lot of practices. Although it is an excellent tool, we can not be succeed appling foreign system due to the differences of construction culture and law between the Korean and US construction industries. EAC(Estimate at Completion) is one of the most important functions in the EVMS. The purpose of this study is to propose the improved EAC method according to the performance indices better than old that and to prove from examples. In advance, the improved EAC method is to estimate more exactly costs and to promote efficiency in construction projects.
본고에서는 통신시장의 구조를 최대한 반영하면서 투명성, 객관성, 규제 비용, 정책목표 구현 등을 고려한 평가체계를 개발하여, 기존 평가 방법 대비 개선된 새로운 평가 기준을 만들었다. 그리고 국내 이동통신시장에 대해 새로운 평가기준을 적용하여 경쟁상황 평가를 시도하였다. 경쟁상황에 대한 1차 판단 결과 국내 이동통신시장은 지배적 사업자로의 지속적인 쏠림현상이 존재하여 유효경쟁 상태에 있지 않은 것으로 나타났다.
본 연구는 지수선물 시장에서 호가스프레드에 영향을 줄 수 있는 요인변수를 탐색하였다. 호가스프레드는 1996년 5월 3일부터 1997년 7월 31일까지 일중 4시간 5분의 거래시간을 5분 간격으로 나누어 49개의 시간대별 잔량을 구하여 호가스프레드를 계산하였으며, 요인변수는 주문 거래자료를 이용하여 산출하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째로, 호가스프레드 측정결과 개장직후 10분과 폐장직전 10분간의 호가스프레드가 다른 시간대보다 크게 나타났다. 우리나라 주가지수선물시장에서도 이상의 두 시간대에서는 거래자들이 현저히 높은 정보불균형이 있었고, 역선택과정이 심한 것으로 보여진다. 이는 McInish와 Wood(1992) 및 Jang과 Lee(1995) 그리고 Daigler(1997)의 U자형 패턴과 유사하게 나타났다. 둘째로, 거래빈도, 총주문량은 호가스프레드에 유의적인 음(-)의 영향을 주어 호가스프레드를 줄이는데 정보적 역할을 하고 있었던 것으로 생각된다. 그리고 주문빈도 및 변동성과 수익률이 모두 호가스프레드에 유의적인 양(+)의 영향을 주고 있었다. 회귀분석결과 관찰자료로 총주문량, 거래빈도가 유동성변수로서 의미가 있었고, 묵시적 거래비용을 줄여줄 수 있을 것이라 보여진다. 한편 주문빈도는 정보탐색을 위한 허수주문으로 여겨진다. 우리나라 선물시장에서는 투자자들이 가격 변동성에 대한 보상을 원하고 있었다. 일반적으로 투자자들은 가격위험하에서는 거래 체결을 원하지 않기 때문에 이러한 점이 호가스프레드를 커지게 하였던 원인으로 보여진다.
포트폴리오의 위험을 통제하거나 감소시키기 위해서 헤저들은 최적헤지비율을 추정하여야 하는데, 최적헤지비율의 추정치는 사용하는 모형에 따라 많은 차이를 보인다. 전통적인 회귀분석모형에 의하여 추정된 최적헤지비율은 시계열자료의 불안정성(nonstationary) 등으로 인하여 잘못될 가능성이 많으며, 잘못 추정된 헤지비율을 그대로 이용할 경우 현물포트폴리오의 시장위험을 최소화시키지 못하고 헤징비용을 증가시키는 결과를 초래한다. 시계열자료의 불안정성으로 말미암아 야기되는 문제점들을 개선할 수 있는 모형으로서 오차 수정모형(Error Correction Model : ECM)이 널리 이용되고 있다. 본 연구는 ECM을 사용하여 추정된 최적헤지비율과 전통적 회귀분석모형을 사용하여 추정한 최적헤지비율을 비교하여 어떤 모형으로 추정한 헤지비율이 더 정확한지를 평가하는데 목적을 두고 있다. 즉, 본 연구는 KOSPI 200 현 선물지수 자료를 대상으로 ECM과 전통적 회귀분석모형에 의한 최적헤지비율을 추정하고 각 모형의 설명력과 예측력을 비교하고자 한다. 실증분석 결과, KOSPI 200 현물지수와 KOSPI 200 선물지수간에는 공적분 관계가 존재하며, ECM과 전통적 회귀분석모형을 이용하여 추정한 최적헤지비율의 크기는 서로 다르며, ECM을 이용할 때 모형의 설명력이 조금 더 높게 나타났으며, 예측력도 ECM이 좀더 우월한 것으로 나타났다.
가뭄은 국민생활 및 경제 등에 막대한 손실을 초래하며, 지역사회 공동체나 사회기능에 심각한 영향을 끼칠 수 있는 재해이다. 가뭄피해 최소화를 위해서는 단기대응, 복구지원 등의 사후대책에서 사전대비 및 예방으로의 정책 전환이 필요하며, 이러한 정책 수립을 뒷받침하기 위해서는 가뭄에 따른 정량적인 피해영향 평가가 우선적으로 필요하다. 하지만 가뭄 피해의 범위 및 형태는 워낙 광범위하기 때문에, 피해추정을 위한 잣대라 할 수 있는 영향평가 기법조차 제대로 정립되지 못하고 있는 실정이다. 국내에서는 분야별(기상, 농업, 수문)로 지수화 된 지표를 이용한 가뭄 평가가 주로 수행되고 있으며, 경제적 영향평가는 방법론에 대한 시범 연구 수준이다. 가뭄기록조사 등 과거 가뭄피해 자료에서도 피해액의 금액환산이 되지 않은 사례가 대부분이며 급수차지원, 관정개발 등 사후복구비 위주의 일부 자료만이 피해금액으로 제시되어 있을 뿐이다. 댐, 저수지 등에 의한 용수공급 안정성으로 인해, 기상학적인 가뭄이 즉시 물부족으로 인한 피해로 이어지지는 않지만, 물부족이 발생하거나 부족량이 예측되는 상황에서 피해규모를 시스템적으로 추정 및 비교할 수 있는 기법 개발의 필요성에 의해 잠재피해액 개념의 공급지장비용 추정기법을 개발하였다. 공급지장비용 또는 편익 도출을 위한 이론적 배경으로, 경제적 가치 또는 파급효과를 분석하기 위한 방법은 경제학적 접근법과 비경제학적 접근법으로 구분된다. 경제학적 접근법에서 사용하는 진술선호 기법의 경우 전국을 대상으로 설문 등의 과정을 거쳐 지불의사액을 도출하는 과정이 필요하기 때문에 많은 조사비용이 소요된다. 비경제학적 또는 공학적 접근법으로 분류되는 대체비용법은 이론적 배경이 약하고 대체항목의 선택에 주의가 필요하다는 단점이 있으나, 물가자료, 산업통계, 수자원통계 등 기초자료의 주기적 업데이트가 유리하며, 정신적 피해를 제외할 경우 피해비용 추정결과의 편차가 진술선호기법 보다는 작은 장점이 있다. 본 연구에서는 피해비용의 과대추정에 유의하여 대체비용법에 기반한 일본 후생노동성의 감 단수피해추정기법을 우리나라 자료에 맞게 수정하여 공급지장비용을 추정하였으며, 경제학적 접근법에 의한 용수의 한계가치비용 등과 비교를 통해 적용성을 검토하였다.
지수 상향 추종은 시장수익률을 좇는 지수 추종에 기반을 두고 지수 이상의 수익을 내기 위한 목적함수를 최적화시키는 문제이다. 큰 거래비용과 비유동성 등의 문제를 피하기 위하여 지수 편입종목들 중 일부만을 선택하여 포트폴리오를 구성하는 방법을 사용하였다. 기존의 지수 상향 추종 방법들은 테스트하는 모든 구간에서 하나의 목적함수만을 가지고 최적의 포트폴리오를 찾고자 하였으나 변동성이 큰 금융시장에서 항상 잘 통하는 궁극의 전략을 찾고자 하는 것은 불가능에 가깝다. 또한, 시간에 따라 통계적 특성이 크게 변하는 금융시장의 특성 상 학습 데이터에 대한 목적함수를 최적화시키는 것 이상으로 일반화 성능을 향상시키는 것이 중요하지만 기존의 방법들은 이를 위한 직접적인 논의가 부족하다는 한계점을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 논문은 여러 목적함수들을 조합하여 포트폴리오를 구성하는 앙상블 학습과 학습 데이터에 대한 목적함수 이외의 다른 기준을 적용하여 포트폴리오를 선택할 수 있는 3단계 포트폴리오 선택 알고리즘을 제안한다. S&P500 지수를 사용한 실험에서 제안한 방법은 지수와 기존 방법들보다 27% 이상 높은 Sharpe ratio를 보이며 3단계 포트폴리오 선택 알고리즘과 앙상블 학습이 지수 상향 포트폴리오를 선택하는데 효과가 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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