• 서비스연구
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• 제6권3호
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• pp.41-54
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• 2016

본 논문은 1998년 1월부터 2015년 9월까지 한국은행이 경제통계시스템에서 발표한 월별 KOSPI지수와 전국경제인연합회에서 발표한 기업경기실사지수(BSI) 전망치 213개 표본을 각각 사용하여 서비스 산업에서 전경련 BSI지수가 주가지수에 영향을 미치는지에 대하여 분석하는데 있다. 통계분석은 분석대상 지수에 대한 수준변수와 차분변수에 대하여 각각 기초통계량과 단위근 검정, 공적분 검정과 상관관계 분석을 실시하였고, 차분변수인 수익률자료를 가지고 VAR모형을 이용한 그랜저 인과관계분석, 충격반응함수분석과 분산분해분석을 각각 실시하였다. 분석결과 서비스 산업에서 기업경기실사지수는 KOSPI지수에 대한 예측력은 없으나, KOSPI지수는 선행지수의 특성을 지지하여 서비스 산업에서 기업경기실사지수에 대한 예측력이 있어 영향을 미치는 것으로 추론할 수 있다. 이는 선행연구 결과와는 상반된 결과이며, 지수가 가지고 있는 고유한 특성이라 사료된다. 따라서 이와 같은 분석결과는 경기지수를 담당하고 있는 한국은행뿐만 아니라 기업경기실사지수를 발표하고 있는 전경련을 포함한 지수발표기관들에게 유익한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 아울러 주식시장에 참여하고 있는 국내 기관투자자와 일반투자자들에게 주식투자 시 매매시점을 파악하는데 의미 있는 정보를 제공해 줄 것으로 판단된다. 본 논문은 향후 다른 기관에서 발표하고 있는 기업경기실사지수와 다양한 거시경제지수 및 금융지수와의 상호연관성을 다각적으로 분석하고자 하는 후속연구 발전에 기여할 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.409-411
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• 2014

증권사 애널리스트 이익예측치의 변경이 주가에 미치는 영향은 다양한 관점에서 선행연구들이 진행되었고, 이익예측치의 단순 평균으로 산출되는 컨센서스 수치는 실제 주식시장에 참여하는 투자자에게 폭넓게 활용되고 있다. 최근 들어서는 개별 추정치 별로 내재하고 있는 정보들을 최대한 반영하여 기존의 컨센서스에 비해 좀 더 정확한 값을 계산하려는 중요성이 부각되고 있다. 이에 따라 본 연구는 국내외 선행연구 결과들을 바탕으로 컨센서스의 정확도에 영향을 주는 요인들 중에서 통계적으로 설명력이 높은 요인들을 선별하여 컨센서스의 정확도를 높이는 방법론을 제시하고자 한다.

• 벤처창업연구
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• 제19권4호
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• pp.1-12
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• 2024

본 논문은 양도제한조건부주식(이하, RSU)가 2024년 7월 시행되고 있는 시점에서, RSU가 당초 도입 취지에 맞게 스타트업과 벤처기업의 우수인력유치 위한 실효성을 담보 할수 있는지 여부와 이의 제고를 위해서는 어떠한 방안들이 추가 검토되어야 하는지를, RSU가 사업현장에서 적극수용되어 활성화 되기 위한 방안 차원에서 초기창업생태계내 주요 시장참여자들의 전문가 관점에서 도출하는데 목적이 있다. 본 논문은 크게 세 가지의 분석을 실시하였다. 첫째, 선험적연구를 통해 RSU가 어떻게 기존 다른 주식보상제도의 한계를 극복하고 어떤 편익을 제공해줄지와 시장친화적인 실효성을 담보하기 위한 주요조건에 대해 검토하였다. 둘째, 현행 RSU 법안이 시장친화적인 실효성을 담보하기 위해서 어떤 이슈들이 검토되어야 하는지에 대해 RSU법안 도입초기부터 관여한 전문가 중심으로 다섯가지의 조사이슈-① RSU 부여조건, ② RSU 부여대상, ③ RSU 부여범위, ④ RSU 부여시기, ⑤ RSU 부여 관련 세제혜택 등을 도출하였다. 셋째, 본 연구는 초기창업생태계를 구성하는 주요 시장주체들을 전문가로 선정하여 앞서 도출된 현행 RSU 범안의 실효성검토와 활성화방안에 대한 FGI 조사를 실시하였다. 본 논문은 초기창업생태계 전문가를 대상으로 FGI를 실시한 결과, 첫째, 현행 RSU법안이 기존주식보상제도의 한계를 극복하고 그 실효성을 담보하기 위해서는 현행 RSU법안에 관련 세제혜택 조항을 보안하는 것이 시급하다 응답하였다. 이는 RSU 실효성 담보에서 가장 중요한 것은 활용에 따른 비용을 최소화 내지는 기존대비 형평성을 유지하는 것이기 때문이다. 둘째, 현행 RSU는 그 부여대상을 중장기적으로 외부전문가로 확대하고, 부여시기에 대해서는 기업들이 자율적 실행이 가능하도록 하는 최소한의 가이드라인이 제공되어야 한다고 응답하였다. 셋째, RSU가 초기창업생태계에 착근하고 활성화되기 위해서는 기존주주 즉 투자자들과의 이해충돌사항에 대한 면밀한 검토와 이의 가능성을 최소화하여 상호협력적 분위기를 마련하는 것이 중요하다 응답하였다. 넷째, 전문가들은 RSU가 활성화 되기 위해 무엇보다 RSU의 편익이 잘 정의되고 이것이 기업들에게 잘 각인됨의 중요함을 강조하였다. 본 논문은 현행 RSU가 초기창업생태계에 잘 착근하고 활성화되는데 다양한 시사점들을 FGI 조사를 통해 도출했다는 점에서 의미기 있다. 또한 스타트업과 벤처기업 육성이라는 차원에서 도입되는 새로운 법안들이 그 실효성을 담보하고 활성화를 위해 어떠한 의견수렴 절차가 있어야 하는지에 대한 방법론도 제공 할 것으로 기대된다.

• 벤처혁신연구
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• 제3권2호
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• pp.95-109
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• 2020

현대에서의 부가가치 창출의 원천은 물자(Material)에서 사람(Man)의 부가가치 창출력으로 변천되어 왔으며, 생산수단의 소유가 특정의 지주, 자본가에서 부가가치 창출능력을 보유한 사람에게로 전환되었다. 기업의 노동자가 기업의 부가가치를 현저히 증대시켰을 경우에 단순한 이익에 참여하는 이익분배제나 성과인센티브제를 넘어서는 참여제도의 도입에 대한 검토가 필요하며, 자본 편중의 문제를 해소하고 자본주의의 안정적인 발전을 위한 수단으로서 우리사주제의 도입은 필요하다. 우리사주제는 노동자로 하여금 우리사주조합을 통하여 해당 우리사주조합이 설립된 주식회사의 주식을 취득·보유하게 함으로써 노동자의 경제·사회적 지위향상과 노사협력 증진을 도모함을 목적으로 하고 있으나, 현실은 우리사주제가 노동자에 대한 보호가 미흡하여 목적한 바를 달성하지 못하고 있다. 우리사주의 취득이 복지의 관점에서 노동자의 우리사주 보유에 대한 복지영역에 대한 부분은 자본시장의 논리보다는 사회복지적 차원에 대한 것으로 적극적인 정부의 지원이 포함되어야 하고, 투자의 관점에서는 우리사주는 노동자들이 주식시장에서 주식을 소유하는 적극적인 투자의지와 전문적인 노력을 경주하는 것이 아니며, 따라서 노동자 우리사주를 취득하는 것을 '투자'로 보아서 투자자보호를 위한 규정을 적용하는 것은 타당하지 않다고 볼 것이다. 따라서 우리사주 취득시의 지원 및 규제완화방안으로 1. 세제지원과 같은 간접지원 방식에서 탈피하여 직접지원의 확대, 2. 우리나라의 우리사주조합이 사단의 성격으로 의제되고 있어, '투자'라는 측면에서 조합방식이 아닌 다양한 관리라는 측면에서 그 효과성이 낮은 실정으로 투자기구의 형태 다양성 추진과, 3. 회사 발행주식의 1%와 액면가 3억원 중 적은 금액이상의 주식을 보유한 사람은 대주주로 분류하여 우리사주의 조합원이 될 수 없도록 하고 있는 조합원 자격의 완화, 우리사주와 조합기금의 관리상의 위험 축소방안으로 장기간에 걸친 예탁에서 우리사주조합만이 기금을 관리하고, 우리사주 예탁기간 종료 후 우리사주를 조합 또는 회사가 관리하고 있으나 각 노동자별로 분할관리를 할 수 있도록 하여야 한다. 우리사주와 기금의 활용도 제고 측면에서 1. 우리사주는 예탁기간 중에는 대여를 하지 못하게 하고 있으나 엄격한 제한하에 대여를 허용함으로써 수익성을 향상시키고, 2. 사내복지기금의 활용용도를 우리사주의 손실보전에 사용할 수 있도록 하는 것과 활용도 제고와 우리사주의 환매제도 개선측면에서 비상장법인의 우리사주제의 활성화를 위하여 비상장회사의 환매의무를 규정하는 것 등의 개선방안 수립이 필요하다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.697-703
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• 2022

최근 Covid-19 및 불안한 국제정세로 인한 경기 침체로 많은 투자자들이 투자의 한 수단으로써 파생상품시장을 선택하고 있다. 하지만 파생상품시장은 주식시장에 비해 큰 위험성을 가지고 있으며, 시장 참여자들의 시장에 대한 연구 역시 부족한 실정이다. 최근 인공지능 분야의 발달로 파생상품시장에서도 기계학습이 많이 활용되고 있다. 본 논문은 해외선물에 분 단위로 거래하는 스캘핑 거래의 분석을 위해 기계학습 기법 중 하나인 강화학습을 적용하였다. 데이터 세트는 증권사에서 거래되는 해외선물 상품들 중 4개 상품을 선정해, 6개월간 1분봉 및 3분봉 데이터의 종가, 이동평균선 및 볼린저 밴드 지표들을 이용한 21개의 속성으로 구성하였다. 실험에는 DNN 인공신경망 모델과 강화학습 알고리즘인 DQN(Deep Q-Network), A2C(Advantage Actor Critic), A3C(Asynchronous A2C)를 사용하고, 학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트를 통해 학습 및 검증 하였다. 에이전트는 스캘핑을 위해 매수, 매도 중 하나의 행동을 선택하며, 행동 결과에 따른 포트폴리오 가치의 비율을 보상으로 한다. 실험 결과 에너지 섹터 상품(Heating Oil 및 Crude Oil)이 지수 섹터 상품(Mini Russell 2000 및 Hang Seng Index)에 비해 상대적으로 높은 누적 수익을 보여 주었다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.283-288
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• 2018

스타트업의 자금조달 능력은 초기 스타트업 생존에 가장 직결되는 문제이다. 스타트업은 정부 지원금을 비롯하여 엔젤투자자, 벤처캐피탈 등으로부터 자금을 지원받고 있지만 초기기업 회수시장의 불확실성으로 인해 투자 규모는 작은 편이다. 이에 따라 초기기업에 투자함과 동시에 경영 및 기술 멘토링, 교육, 관리 등을 체계적으로 지원하는 '액셀러레이터'가 최근 창업생태계의 핵심으로 떠오르고 있다. 액셀러레이터는 단순하게 인큐베이팅 시스템을 제공하는 것이 아니다. 초기기업의 팀빌딩부터 성장 과정을 함께하는 '공동 창업자'와 같은 역할을 하면서 이들이 성장해나갈 수 있도록 집중적인 멘토링과 교육 등의 프로그램을 제공한다. 이러한 시스템을 거친 스타트업은 생존 기간이 상대적으로 높고, 벤처캐피탈도 이렇게 성장한 스타트업 투자에 보다 더 적극적으로 참여하는 경향이 있다. 하지만 액셀러레이터 설립의 역사가 오래되지 않아, 관련 연구는 비교적 다양하지 않은 편이다. 이에 본 연구에서는 엔젤투자자, 벤처캐피탈과 다른 액셀러레이터의 특징이 무엇인지 분석하고, 특히 액셀러레이터가 스타트업 투자의사결정시 영향을 미치는 요인에는 어떤 것들이 있는지 렌즈모델을 통해 알아보고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.205-212
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• 2016

본 연구는 한국 증권시장에서 과거 재무정보인 자본이익률(ROE)과 주가수익률(PER)를 이용해 가치투자 전략과 모멘텀 투자전략의 성과를 향상시킬 수 있는지 실증분석하였다. 본 연구는 가치투자전략과 모멘텀 투자전략 모두 ROE/PER가 높은 기업으로 구성된 포트폴리오의 투자성과가 종전의 가치투자전략이나 모멘텀 투자전략보다 높은 양(+)의 초과수익률을 나타냄을 관찰하였다. 본 연구는 이러한 초과수익률의 발생 원인을 설명하기 위해, 관련 심리학 분야의 선행연구를 이용한 융합적 접근방법으로, 증권시장 참여자들의 보수주의나 확증편향 같은 의사결정 행태의 불완전성이 초과수익의 원인이 될 수 있음을 토론하였다. 이는 증권시장에서 투자자들이 합리적으로 행동한다는 효율적시장 가설의 예측과 일치하지 않는 결과이다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.77-81
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• 2018

자본시장법 개정과 벤처 창업 활성화를 위해 크라우드펀딩(Crowdfunding)의 역할이 매우 중요해지고 있다. 크라우드펀딩은 자금 수요자가 자신의 사업이나 자금조달 목적을 홍보하여 불특정 대중(crowd)으로부터 자금공급 여부에 대한 집단지성(collectiveintelligence)을 이끌어내고, 온라인상의 전문중개기관(intermediation)을 통해 소액의 자금을 조달(funding)하는 행위이다(김세련, 2017). 본 연구는 2017년 4월부터 약 1년간의 질적연구로 주식 및 채권 발행을 통한 증권형 크라우드펀딩을 준비하여 성공한 기업 5곳의 면담 자료와 실제 현장에서 강사로 교육을 하면서 관찰한 참여관찰일지를 전사 및 코딩하였다. 이를 기반으로 첫째, 크라우드펀딩에 성공한 기업들의 특징을 밝혀내고 둘째, 크라우드펀딩에 관한 사전교육이 성공에 영향을 미치는지 확인하였다. 본 연구결과를 바탕으로 궁극적으로는 크라우드펀딩을 통해 성공적으로 자금 유치를 하기 위한 교육법을 밝혀내고자 하였다. 기존 교육방식에 자코토 교육철학을 접목시켜 자코토 교육법이 크라우드펀딩을 통한 자금유치 성공에 긍정적인 영향을 준다는 것을 밝혀낸다. 자코토의 교육법은 어떤 '설명'도 하지 않고 프랑스어를 완벽하게 배우도록 한 자코토의 실험이 누구나 알려는 의지를 갖는다면 새로운 것을 배울 수 있다는 지능의 동일성에 근거하여 학생들에게 알려는 의지를 불러일으키고 빠져나갈 수 없는 고리를 강제하여 스스로 앎을 얻도록 한 것을 말한다.