• 융합보안논문지
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• 제23권3호
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• pp.73-81
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• 2023

과학 기술의 발전으로 전장의 영역이 확대되고 있고 전자파와 네트워크를 통한 사이버전자전 개념이 제시되었다. 사이버전자전 영역에서 활용되는 다양한 무기체계들 중 드론은 배터리, 항법장치 등의 발전을 통해 활용도가 증대되고 있다. 한편, 드론 위협에 대응하기 위해 다양한 드론 탐지 기술들이 활용되고 있으며, 그 중 레이다는 장거리 탐지가 가능하고 기상의 영향을 받지 않아 핵심적인 기능을 수행한다. 그러나 전장 환경에서는 높은 신호 잡음이 발생하여 탐지 정확도가 감소하며, 탐지 자산의 안전성과 효율성이 보장되어야 하는 특수한 상황이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사이버전자전의 작전 환경을 고려하여 잡음 제거를 위한 신호처리, 저피탐 레이다의 활용, 레이다 운용 개수 최적화 방법 등 드론 탐지 레이다의 운용 발전 방안을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권4호
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• pp.277-282
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• 2019

본 연구는 저축은행의 재무건전성에 미치는 결정요인들을 분석하였다. 특히 구조조정 이후 예대율이 재무건전성과 어떠한 상관관계를 가지는지 실증분석 하였다. 2014년 저축은행 구조조정이 마무리되면서 자산운용에 변화가 있었으며, 최근 또 다시 재무건전성을 우려하고 있는 상황에서 저축은행 재무건전성에 미치는 재무특성 변수에 대한 분석이 요구되는 시점이다. 분석결과를 요악하면, 저축은행의 예대율과 고정이하여신비율 간의 관계는 1% 유의수준에서 음(-)의 값을 가지는 것으로 나타났다. 즉 예대율이 높을수록 고정이하여신비율이 감소하는 것으로 나타났다. 예대율이 높다는 것은 대출재원으로 예금이외의 시장성 수신 등을 이용할 가능성이 높다는 것이다. 이는 저축은행의 입장에서 공격적인 대출포트폴리오를 구축하는 것이 쉽지 않을 가능성이 존재한 결과라고 할 수 있다. 즉 저축은행이 예수금을 통한 대출재원 조달이 어려울수록 위험회피성향이 강하게 나타날 수 있음을 시사하고 있다. 그 외 기업대출비중, 평균이자비용, 경제성장률이 높을수록 위험지표가 높게 나타났으며, 자산규모가 크고, 대출증가율이 높을수록 위험지표가 낮게 나타났다. 예대율 증가는 위험추구행위가 감소될 수 있으나 저축은행 재무건전성에 무조건 긍정적으로 작용함을 의미하는 것은 아니다. 따라서 예대율 규제를 통해 특정대출의 과도한 자산확대 유인을 감소하고, 대출 포트폴리오 관리를 통해 선제적 건전성 관리가 이루어져야 할 것이다.

• Asia Marketing Journal
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• 제13권3호
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• pp.249-264
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• 2011

성숙기에 들어선 대부분의 제품시장에서 경쟁제품들 간에 제품속성에서의 차이가 갈수록 줄어듦에 따라 많은 기업들이 브랜드이미지에서의 차별화를 지속적 경쟁우위의 주요원천으로 인식하고 있다. 이제 소비자는 단순히 상품을 구매하는 것이 아니라 높은 인지도와 차별화된 이미지를 가진 파워브랜드를 구매한다. 강력한 브랜드는 고려대상 상표군(consideration set)에 우선적으로 포함되고 높은 고객충성도와 매출을 실현하는데 기여한다. 브랜드파워의 구축은 체계적인 브랜드관리시스템을 토대로 브랜드자산을 창출하고 지속적인 마케팅투자를 통해 이를 강화시키는 것에서 비롯된다. 2007년 LG카드를 인수한 신한카드는 새로운 브랜드컨셉트를 기반으로 매년 새로운 주제의 광고캠페인 도입과 다양한 마케팅커뮤니케이션 도구들을 효과적으로 결합함으로써 높은 브랜드 인지도와 차별적 브랜드이미지를 구축하는데 성공했다. 본 사례에서는 경쟁이 치열한 신용카드시장에서 신한카드가 새로운 브랜드 아이덴티티를 정립하고 지속적이고 체계적인 IMC전략을 통해 강력한 브랜드자산을 창출함으로써 신용카드 업계에서 시장선도브랜드의 지위를 구축한 과정에 대해 자세히 살펴본다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.89-98
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• 1999

현대전에서는 첩보와 정보의 수집 및 분석 능력과 이를 이용한 효과적인 의사결정을 전쟁의 승패를 좌우할 수 있는 중요한 요소이다. 이를 위하여 첩보와 정보 수집 및 분석을 자동화하기 위한 전장정보분석 자동화에 관한 연구가 국방과학연구소 주관으로 실시되고 있다. 따라서 이와 연계된 의사결정 자동화에 관한 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부응할 수 있는 전장정보를 활용한 의사결정의 중요한 한 분야인 화력분야를 자동화하기 위한 전문가시스템 지식베이스의 분석 및 설계에 관한 연구이다. 화력분야 의사결정은 아군의 가용 화력자산을 효과적으로 운용하는 화력분배가 중심이 되며 이 업무는 화력분배에 전문적인 지식을 가진 장교에 의해 실시된다. 이러한 화력분배 자동화를 위하여 본 논문에서는 화력분배와 관련된 현행 업무 관련 지식을 획득 및 분석하고 이를 바탕으로 규칙집합을 추출하였으며 규칙 집합들간의 상호관계, 입력요소, 출력결과 등을 식별하였다. 또한 규칙집합별로 세부적인 규칙을 도출하였고 객체지향기법을 이용한 클래스, 객체, 속성들을 식별하여 에디터를 이용해 지식베이스를 구축할 수 있도록 설계를 완료하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.470-473
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• 2003

군사분야에서 컴퓨터 시뮬레이션의 활용은 이미 수십 년 전부터 이루어지고 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 실제 전투자산을 가동하지 않고 실전과 같은 전투경험을 부여하고 있다. 이러한 시뮬레이션이 실제와 똑같은 환경을 구축하기 위해서는 현재 사용하는 워게임 모델을 운용하기 위한 데이터베이스가 잘 구축되어야 하고, 그 데이터베이스를 포함한 페더레이트(federate)간의 연동(federation)이 네트워크 상에서 잘 수행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 전장 데이터(이하 액티브 패킷)의 신속한 전달을 필요로 하는 긴급한 실제상황과 유사한 전장공간을 구축할 수 있도록 액티브 네트워크 상에서 페더레이트(혹은 액티브 노드) 간의 효율적인 트래픽 처리가 가능한 가상 전장 환경을 구성하고, 이에 대한 유효성을 모의실험을 통하여 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.2099-2102
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• 2002

레거시 시스템은 수년간 기업에서 많은 노력과 비용을 들여 개발되어 왔으며 현재는 기업의 중요한 자산으로 여겨지고 있다. 하지만 수많은 수정을 거치면서 시스템은 점차 비구조화 되어지고 그에 따른 문서화 작업이 제대로 이루어지지 않았으며, 과거의 중앙 집중적인 메인 프레임환경을 웹과 같은 분산 환경으로 이전하고자 하는 비즈니스 요구사항이 점차 증대되고 있다. 하지만 기존 시스템을 완전히 배제한 새로운 시스템을 구현하고 안정성을 테스팅하는 것은 하나의 큰 도전이 된다. 본 논문에서는 IBM 메임 프레임에서 운용되고 있는 레거시 COBOL 시스템을 연계하는데 있어서 보다 빠르고 안정성이 있는 컴포넌트 래핑 기술을 이용하여 엔터프라이즈 자바 빈(EJB)으로 생성하는 기법을 소개한다. 이에 따라 생성된 EJB를 검증하기 위한 기법을 제안한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2002년도 창립기념 학술대회
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• pp.231-237
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• 2002

조직에조직에서 정보기술의 원칙과 Framework이 없는 청사진으로 인해 업무의 통합 및 효율적인 정보기술 관리가 불가능하고, 투자 비용만 증가하게 되었다. 정보기술아키텍쳐 (ITA)를 대상 엔터프라이즈에 적용하기 위해서는 다양한 관점에서 엔터프라이즈를 바라보며 현상을 분석하고 해결 할 수 있는 Framework이 필요하며 이 Framework를 통해 정보기술아키텍쳐가 개발 및 유지 되어야 한다. 따라서, Strategy Layer, Framework Layer, Architecture Layer로 구성된 TAPark Framework를 제안하였다. 먼저, Strategy Layer에서는 EAP를 통해서 정보화 청사진의 원칙과 전략을 수립하고, Framework Layer에서는 기술 참조모델로 HanTRM을 제안하였고 HanTRM 서비스에 해당 표준들을 매핑시켰다. 또한 통합과 상호운영의 근간인 상호운용성 능력모델(LISI-CM)과 조직의 기술 인프라 현황을 분석 및 평가할 수 있는 Control과 정보자산의 통합관리를 제공하는 Asset을 제안하였다. Architecture Layer에서는 Framework을 기준으로 EA, TA를 수행하며 마지막으로 Engineering Layer에 있는 S/W Engineering, Infrastructure를 통하여 효과적으로 정보기술 아키텍처를 개발할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.1023-1026
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• 2003

군사분야에서 컴퓨터 시뮬레이션의 활용은 이미 수십 년 전부터 이루어지고 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 실제 전투자산을 가동하지 않고 실전과 같은 전투경험을 부여하고 있다. 이러한 시뮬레이션이 실제와 똑같은 환경을 구축하기 위해서는 현재 사용하는 워게임 모델을 운용하기 위한 데이터베이스가 잘 구축되어야 하고, 그 데이터베이스를 포함한 페더레이트(federate)간의 연동(federation)이 네트워크 상에서 잘 수행되어야 한다. 이에 본 논문에서는 전장 데이터(이하 액티브 패킷)의 신속한 전달을 필요로 하는 긴급한 실제상황과 유사한 전장공간을 구축할 수 있도록 액티브 네트워크 상에서 페더레이트(혹은 액티브 노드) 간의 효율적인 트래픽 처리가 가능한 가상 전장 환경을 구성하고, 이에 대한 유효성을 모의실험을 통하여 검증하였다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제2권1호
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• pp.59-75
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• 2000

최근의 추세를 볼 때 위험관리에 관한 중요성이 점점 증대하고 있다. 그럼에도 불구하고 우리나라 은행들의 위험관리 실태는 아직 미흡한 실정이다. 그리고 대부분의 은행들이 현재 위험관리에 대응하기 위하여 ALM의 갭관리, 듀레이션관리 등을 행하고 있지만 BIS에서 중요시하고 있는 VaR의 개발과 운용은 아직 초보단계에 있다. 한국 주식포트폴리오에서 몬테카를로 시뮬레이션과 Full Variance Covariance Model의 VaR값은 비슷한 수준으로 Diagonal Model 의 VaR값 보다 작음을 알 수 있다. 이는 좀 더 정교한 계산이 요구되는 Full Variance Covariance Model의 VaR값이 보다 단순한 Diagonal Model의 VaR값 보다 정확성면에서 우수하다는 것을 보여주고 있다. 한편 이자율포트폴리오 의 경우에는 델타-감마 분석법과 몬테카를로 시뮬레이션의 경우 95% 신뢰구간의 VaR는 델타-감마 분석법이 작지만 99% 신뢰구간에서의 VaR는 몬테카를로 시뮬레이션방법이 작다는 것을 알 수 있다. 그래서 어느 한 가지 방법에 의한 VaR추정치가 가장 좋은 것이라고 단정하기 어려움을 알 수 있었다.