본 논문은 세계적 수준의 양적인 성장에도 불구하고 여러 가지 문제점을 갖고 있는 국내의 장내 파생상품시장에 대한 바람직한 개선방향을 모색하고자 한다. 우리나라의 장내 파생상품시장에서는 외가격 또는 극외가격의 거래비중이 높고, 미결제약정 당 거래량이 많아 포지션을 짧게 보유하는 투기적 거래의 성향이 강한 것으로 보인다. 또한 외국에 비해 개인투자자의 파생상품시장 참여가 높은데 이로 인한 손실이 지속되고 있고 개인투자자들의 부가 기관 및 외국인투자자들에게 이전되고 있다. 이처럼 여러 문제점을 갖고 있는 장내 파생상품시장에 대한 바람직한 정비방향을 모색하기 위해 투자자보호를 위한 행위규제 측면에서 향후 규제체계 개선방향에 대한 여러 가지 방안을 제안한다. 우선 투기성향의 거래를 완화하기 위해서는 현재 외가격 위주로 거래되고 있는 코스피200옵션시장을 등가격 위주의 시장으로 유도할 필요성이 있다. 이를 위해 등가격 거래에 대한 거래수수료 할인 또는 면제, 등가격 종목에 대한 시장조성자제도 도입 등을 고려할 수 있다. 개인투자자 보호를 위해서는 전문투자자와 개인투자자에 대한 차등 규제, 기본예탁금 관리 강화, 위험관리 교육 및 모의거래 기회 확대 등을 시행 가능한 방안으로 제안하고자 한다.
정보통신기술의 발달과 더불어 게임 산업이 성장하면서 유저의 게임데이터는 다양한 플레이 및 옵션에 따라 초 단위로 기록되며 방대한 양의 게임데이터를 빅데이터 기반으로 분석할 수 있게 되었다. 비즈니스와 결합하여 다양한 분야에서 수익창출을 위한 새로운 가치를 발견하는 것에 빅데이터를 활용하고 있지만, 게임 산업에서의 빅데이터 활용은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 리그오브레전드의 게임데이터를 이용하여 라인 별 승패예측모형을 구축한 뒤 세분화 된 라인의 특성을 반영한 변수 중요도를 도출하여 일반 게임유저가 승률을 올리기 위해 전적검색사이트를 이용하여 사전에 팀 구성원에 대한 정보를 제공받을 수 있도록 한다.
시각장애인의 대다수는 독립적인 의생활을 하는데 어려움을 겪는다. 최근 스마트 가전 시장의 성장으로 가구나 가전에 인공지능이나 IoT를 추가하는 제품이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 시각장애인의 독립적인 의생활을 지원하기 위해 옷장 내부를 관리하는 기능, 음성 대화를 통해 정보를 요청하는 음성인식 기능 그리고 CNN 알고리즘을 이용한 옷 정보에 대한 인식 기능을 가진 스마트 옷장을 제안한다. 본 논문에서는 옷을 인식하는 과정에서 정확도를 높이기 위해 모델의 층 개수를 변경하고 Maxpooling을 조정하여 모델을 생성하였다. 모델 생성 시 Early Stopping Callback 옵션을 적용하여 학습 정확도를 보장해주었다. 과적합을 방지해주기 위하여 Dropout을 추가했다. 이러한 과정으로 만들어진 최종 모델은 옷 인식 정확도가 80%가 되는 것을 확인할 수 있다.
인간 섬유아세포 성장인자는 조직 생성 및 상처 치료 효과로 인해 상업적으로 중요한 치료제 또는 화장품소재로서 가능성이 높다. 피부 조직에 침투성을 부여하여 치료효과를 높이기 위해서 단백질 전달 도메인인 PTD를 FGF에 융합을 시도하고 있으며 피부로의 투과능력과 그로인한 치료 효과에 대한 연구도 진행되고 있다. 그러나, PTD가 FGF 단백질의 N- 또는 C-말단에 결합 되었을 때 PTD의 위치가 대장균 발현시스템에서 재조합단백질 접힘 및 안정성, 그리고 결국 피부로의 도입능력에 상당한 영향을 미치는지에 대해서는 알려져 있지 않다. 여기에서 우리는 대조군으로 PTD가 융합되지 않은 인간 염기성 섬유아세포 성장인자(FGF2)와 PTD가 FGF2의 N-말단 또는 C-말단에 융합된 FGF2 복합체를 중합효소연쇄반응(OE-PCR)을 통해 클로닝 하였다. 그 다음 이들 재조합 FGF2의 단백질 발현 및 특성을 확인하고 마우스 등 피부를 이용하여 조직 내로의 도입 능력을 조사 하였다. 결과적으로, 불용성 PTD-FGF2 (N 말단 융합)와는 달리 대조군 FGF2와 FGF2-PTD 융합 단백질(C- 말단 융합)은 가용성 형태로 발현되어 재조합단백질 획득이 용이하였고, 마우스 피부 도입능력은 FGF2-PTD 융합단백질에서만 나타내 보였다. 우리의 결과는 C-말단에 융합된 FGF2-PTD 융합단백질이 발현, 정제, 피부 투과능력의 측면에서 다른 두 옵션들보다 노동, 비용, 시간면에서 보다 더 효율적일 수 있음을 시사한다.
우리나라 배출권거래제도는 기후변화대책법(이인기 의원 대표 발의안)이나 저탄소녹색성장기본법(정부 발의안)을 기반으로 후속법안에서 배출량 설정방식, 할당방법, 국가인벤토리 및 배출권 운영체제를 확정해야 한다. 배출권 설정방식은 온실가스 감축 목표달성이 명확한 배출총량할당방식을 채택하고, 할당방식은 경쟁력에 심각한 영향을 미치는 부문에는 무상배분 및 지원방안을 마련하며, 전력부문에는 높은 비율로 경매로 할당하는 것이 바람직하다. 그리고 대상 온실가스는 6개의 교토의정서 온실가스 모두를 포함하고, 국가인벤토리는 현재 수도권 대기총량제에서 실제로 측정되고 있는 대기오염물질 측정기에 온실가스를 측정기를 부착하여 측정된 통계로 구축하며, 국가레지스트리는 에너지관리공단의 온실가스 인증원 및 등록소에서 하고 있는 프로젝트기반 배출권 관리업무와 새로운 할당량기반 배출권 업무를 통합할 수 있는 한국온실가스등록소(가칭)를 설립하는 것이 효율적이라 생각된다. 그리고 최근 탄소시장은 현물은 물론 선물 및 옵션의 거래가 활발한 추세를 감안하여 배출권거래소는 한국증권선물거래소에 설치하고, 결제청산업무는 증권선물거래소와 업무 연관네트워크가 이미 구축되어 있는 증권예탁결제원에서 담당하는 것이 시간과 비용을 절감할 수 있는 방안이라고 생각된다.
방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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