최근 국제 금융시장은 컴퓨터 및 통신분야의 기술진보로 비 은행금융기관에서도 상업은행에 의해서만 독점적으로 제공되었던 거래서비스를 결합한 새로운 금융서비스를 제공할 수 있게 되었고, 이는 곧 은행과 비 은행금융기관의 벽을 무너뜨리는 양자 간 동질화 현상을 유도하였으며 활발한 금융 겸업화 현상으로 금융혁신이라고 부를 만한 서비스분야의 기술혁신 성과를 거두게 되었다. 본 연구는 금융권간 판매채널 통합의 시작이라 평가되는 방카슈랑스를 중심으로 금융기관 간 겸업의 활성화를 통해 산업 간 동질화를 이루는 시점에서 금융혁신이 이루어진다고 설정, 금융서비스의 기술혁신 성과를 예측해 보았다 이를 위해 먼저 우리나라 대표 금융기관 격인 은행과 보험, 증권회사가 금융겸업을 이루는 경우 각 겸업 주체 기관의 혁신적인 성과를 실증 분석하도록 한다. 분석대상은 표본기간 중 국내 주식시장에 연속으로 상장되어 있는 모든 은행, 증권, 손해보험 49개를 대상으로 수행하였으며, 표본자료는 KIS-LINE이 제공하는 재무제표자료와 한국증권거래소에서 제공하는 주가데이터에서 추출하였다. 본 연구의 금융혁신 성과 분석은 두 단계로 이루어진다. 먼저 금융기관 간 가상 합병을 이용, 시뮬레이션 분석을 하고 그 결과 각 금융기관의 ROA와 자기자본비율 및 안전성(위험성지표)을 분석한다 다음 단계로 안전성이 보장되지 않는 경우 적정하게 추정된 안전성 내에서 경영 성과를 이루는 최적 기간에 대해 실물옵션평가(Real Option Valuation) 분석을 한다. 그 결과 금융겸업을 통한 혁신 성과는 은행 주체로 비 은행금융기관과 겸영하는 경우 이상적으로 잘 보여지며, 증권 주체로 보험업을 겸업하는 경우는 ROA 와 자기자본비율 면에서는 혁신적이나 안전성 면에서는 저해된다는 결과를 알아내었다. 그리고 이 같은 안전성의 위험은 증권업을 실행하는데 요구되는 수준의 안전성을 유지하는 경우 3 년간의 투자기간 후에는 혁신사업으로 발전할 수 있는 발판을 마련하게 된다고 추정하였다.
디지털 경제를 맞이하여 대부분 자산을 부동산에 투자하고 있어 향후 부동산 가격에 많은 관심을 보이고 있다. 다양한 변수들이 주택 등 부동산 시장에 영향을 미치고 있다. 그 중 대표적으로 세대주와 생산가능인구, 금리, 주가지수 등 4가지 변수들을 선정하여 어느 변수가 서울아파트 가격에 얼마나 통계적으로 유의하게 영향을 미치는지 살펴보았다. 본 연구는 실증적으로 서울아파트가격의 결정모형을 구축하는데 목적이 있다. 분석결과 주가지수만 서울아파트와 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 세대주나 생산가능인구는 기존의 연구처럼 서울아파트와 방향성은 동일하지만 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다. 독립변수 중에서 서울아파트 가격의 결정요인으로 주가지수만 주요 변수로 선정되었다. 본 연구결과 향후 주택 등 부동산시장의 예측하기 위해서는 주식시장의 전망이 선행되어야 할 것이다.
국제회계기준의 도입이 기존 시스템에 어떠한 영향을 미칠지를 정확히 예측하기는 어렵다. 하지만 치밀하게 준비하고, 예상할 수 있는 문제점을 고려한 상대에서 도입이 결정된다면 각 영역별로 발생 가능한 부작용을 최소화 할 수 있을 것이다. 본 논문의 목적은 국제회계기준의 도입에 따라 큰 변화가 예상되는 연결재무제표시스템의 설계 및 구축방안을 제시하는데 있다. 이를 위하여 다음과 같은 다섯 가지 영영별 연결재무제표시스템 구축 방안을 제안하였다. 특수목적기업의 연결 관련 영역, 내부거래제거 영역, 미실현손익의 제거 영역, 투자자본 상계 영역, 기타 영역으로 연결주식의 작성과 통합 CoA 설정과 관련한 방안을 제시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권4호
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pp.819-829
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2017
가격의 추세가 형성되면 그 방향으로 진행하려는 price momentum 현상은 여러 국가의 거의 모든 주식, 채권 및 통화 시장에서 관찰되고 있다. KOSPI200선물을 대상으로 거래량 패턴과 일중 price momentum을 분석하였다. KOSPI200선물에서 장이 열릴 때와 닫힐 때 거래량이 집중되는 U자형 거래량 패턴이 관찰되었다. 9시 10분의 가격 수익률이 9시 시초가 대비 양 (+)이면 매수, 음 (-)이면 매도 진입하여 종가에 청산하는 전략의 유효성을 확인함으로써 일중 price momentum 현상이 존재함을 확인하였다. 또한, 9시부터 9시 10분까지 수익률이 점점 증가되는 J자형 가격 패턴 경우는 그렇지 않은 패턴 경우보다 price momentum 현상이 더 강함을 분석하였다. J자형 가격 패턴 여부를 판단하는 방법으로 DTW 분석 방식을 사용하였다. DTW 분석은 일중 가격 움직임을 예측하는데 유용함을 확인할 수 있었다.
수자원 관리의 새로운 패러다임으로 스마트워터그리드가 이슈화되고 있다. 스마트워터그리드는 현재 직면해 있는 물 문제를 ICT기술을 활용하여 효율적으로 관리 및 운영할 수 있는 기술이다. 가뭄과 홍수 등을 대응하기 위한 분산형 수자원, 그리고 수량과 수질등의 통합 관리를 지향하는 물관리 패러다임과 ICT와 물산업을 융복합화하여 양방향 실시간 운영을 통한 네트워크 구성, 그리고 대규모 수원개발과 장거리 수송방식으로부터 지역단위의 부존된 수자원인 다중수원을 효율적으로 활용하고, 이들 수원의 최적 블랜딩 기술 및 멀티워터루프를 이용한 수요자 중심의 물관리에 초점을 맞추고 있다. 이에 본 연구에서는 지역의 부존된 수자원을 효율적으로 관리하기 위한 운영지수를 산정함으로써 지역의 평상시 물관리 운영과 상수공급차단, 다중수원에 오염물질 유입, 가뭄발생 등 비상시 상황에 물관리가 원활히 이루어지도록 하였다. 스마트워터그리드에서 사용되는 물관리 운영지수는 비상시 지역간 플랫폼에 정상적으로 물공급이 어렵거나, 예상되어 유량 확보가 필요시 원활하게 유량 확보가 가능하도록 주변 지역간의 운영지수를 산정하여 최적의 조건을 도출하여 우선순위를 시나리오에 나타내어 사용자가 플랫폼에 물공급이 가능하도록 제시한 운영지수이다. 물관리 운영지수는 중회귀분석 기법을 이용하여 종속변수에 선형적인 영향을 미치는 유량, 수질, 이송거리, 전력비용, 경제적인 영향 등을 고려하여 종속변수의 값을 예측하고 통계적인 기법으로 유량, 수질, 이송거리, 전력비용, 경제적인 영향 등에 대한 장래추정치를 부여하여 회귀모델을 구축하여 물관리 운영지수를 산정하였다. 이를 활용하여 평상시에는 물수요 공급량을 정확히 관리하여 지역간의 수자원 불균형을 해소하고 비상시에는 상황을 대처하여 지역의 물부족 문제를 해소할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 우리나라 수자원 오염의 심각성에 관한 인식이 커지고 있으며, 수질 및 조류 관리의 필요성이 다양한 분야에서 증가하고 있다. 우리나라의 경우 초여름부터 장마 이전과 장마 이후부터 10월까지 호소의 영양 단계가 조류의 성장에 충분한 상태이기 때문에 남조류가 대량으로 증식된다. 하지만 기상 조건에 따라 조류의 발생 시기와 발생 정도는 매년 다르게 나타날 수 있다. 한편, 조류를 포함한 수질 모의 모형은 현재의 상태에 대한 정확한 모사를 통해 수질 관리와 미래의 예측 등 다양한 방면으로 활용된다. 따라서 복잡한 현상을 모형을 통해 재현하는 것은 중요하다. 본 연구에서는 대청호 지역을 대상으로 CE-QUAL-W2 모형을 이용하여 2016년 1월부터 2018년 7월까지 수질 및 조류의 거동을 모의하였다. 금강의 지류 하천인 소옥천에 위치한 옥천천 측정소부터 대청호 내부의 대청댐5 구간을 상류 및 하류 경계로 설정하였고, 수질 및 조류의 모의를 위해 물환경 정보시스템과 실시간 수질 정보시스템의 관측자료 및 대청댐의 운영 자료, 기상청의 기상관측 자료를 수집하였다. 모형의 안정화(warm up) 기간을 고려하여 2015년 1월부터 2018년 7월까지 주요 수질 항목인 수온, 용존산소, 총 인, 총 질소, 클로로필-a에 대한 분석을 수행하였고, 연구대상 지역 내의 대청댐6 지점의 관측값과 모의 결과를 비교 분석하였다. 수온과 용존산소, 클로로필-a의 경우 모의 결과가 관측 값을 비교적 잘 모사하였지만, 총 인과 총 질소의 경우 자동 수질 측정지점의 값과 일반수질 측정 지점의 측정 방법의 차이로 인해 오차가 다소 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 CE-QUAL-W2 모형을 이용한 수질 및 조류 모의에 관한 연구로서, CE-QUAL-W2 모형을 이용한 수질 및 조류 관리에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
주식 시장, 인구 동향, 전염병 확산 예측, 도로교통체계 개발과 같이 다양한 분야에서 활용되고 있는 에이전트 기반 시뮬레이션 분야의 에이전트는 응용분야에 따라 각기 다른 형태로 발전되어왔다. 하지만 다학제 융합적 협력 요구되는 문제의 해결에 있어서 확장 가능한 형태의 에이전트 구조가 필요하며 이를 지원할 에이전트 모델링 및 시뮬레이션 환경이 필요하다. 본 연구는 다양한 분야의 에이전트를 수용하기 위하여 공통구조를 체계요소구조와 이산사건시스템형식론을 활용하여 명세할 수 있는 방법을 제시하고, 제시된 명세방법을 지원할 수 있는 개발 환경인 SESManager를 제안한다. 제안된 환경은 계층적으로 에이전트 구조를 정의하고 에이전트를 합성할 수 있도록 함으로써 사용자의 시뮬레이션 목적에 맞게 에이전트 시뮬레이션을 수행할 수 있도록 돕는다.
최근 기후변화로 인해 퇴적 및 세굴이 심화되었고, 4대강 사업으로 인해 급격한 하천 지형 변화가 발생하였다. 특히, 4대강 사업 이후 하상변동 모니터링에 대한 지속적인 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 개정된 하천법에 따르면 하상변동조사를 기본 10년 주기로 정기적으로 실시하되, 퇴적 및 세굴 발생 구간에 대해서는 기본 2년을 기준으로 하상변동이 큰 곳에 대해서는 1년 주기로, 하상변동이 작은 곳에 대해서는 5년 주기로 실시해야 한다. 하지만 기술 및 예산의 한계로 인해 하상변동조사의 경우 현장 유사량 및 하상토 입도 측정과 유량-총유사량 관계식을 활용하여 모델링을 통해 하상변동을 예측하고 있는 실정이다. 하상변동은 기본적으로 하천 수심을 기본으로 하고 있으며, 사람이 직접 투입하여 임의의 지점에 대한 수심 계측을 실시하고 있다. 하지만 직접 수심 계측의 경우 낮은 자료의 밀도로 인해 많은 인력과 예산, 시간이 소요되며 무엇보다도 관측 대상인 물이라는 작업환경에서는 인명피해가 발생할 수 있는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 초음파 센서가 탑재된 이동식 보트를 활용하여 경로형 수심 계측을 실시하고 있으나, 초음파 센서가 가지는 기기적 한계로 인해 약 50cm 이하에 대한 수심은 측정이 어려운 실정이다. 특히, 국내 하천의 경우는 홍수기를 제외하면 수심이 얕기 때문에 얕은 수심에 대한 자료 확보가 어려워 공간적 정밀도 확보가 어려운 실정이다. 따라서 기존의 하천계측의 패러다임을 지점, 선형 계측이 아닌 면 측량을 실시를 통해 높은 밀도의 자료를 확보해야 한다. 이러한 측량이 가능한 기술로 하천원격탐사가 대안으로 제시되고 있다. 하천원격탐사는 직접 접촉하지 않고, 대상체의 광학적 특성을 통해 물리적 특성을 파악하는 기술로서 적은 시간에 높은 밀도의 자료의 확보와 저예산의 고효율 방법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 기존의 하천원격탐사에서 활용한 고비용, 저해상도의 시공간 스케일에 해당하는 위성 및 유인항공기가 아닌 하천의 흐름방향으로 비행이 가능하고 상대적으로 저비용, 고해상도의 시공간 스케일의 측정이 가능한 드론을 활용하여 하천원격탐사를 수행하는 방법에 대해 논하고자 한다. 특히, 기술적 한계가 존재하는 청색, 녹색, 적색에 해당하는 RGB 영상을 활용한 하천원격탐사를 극복하기 위한 대안으로 초분광 영상을 수집하고 활용하는 방법을 제시하고자 한다.
전환사채는 채권과 주식의 성격을 모두 내포하고 있는 금융 상품인데 일반적으로 신용등급이 낮은 기업이 유동성을 확대하기 위해서 발행한다. 전환사채의 투자자와 발행 기업은 투자자의 전환권 행사 여부와 시점에 대한 의사결정 문제가 가장 중요한데 투자 판단 지표가 미약하기 때문에 정성적 판단에 의존한다. 따라서 본 논문은 과학적으로 전환권 행사 결정 문제에 인공신경망 기법을 적용하는 방안을 제안한다. 과거에 발행한 총 1,800개의 학습 데이터와 200개의 예측 실험 데이터로 구분을 하고 인공신경망 학습 모형을 구축한다. 그 결과 대부분의 그룹에서 패리티 성과가 우수하였고 평균 약 10% 이상의 초과 수익을 달성하였다. 특히 3~6 그룹에서는 평균 약 20% 이상의 초과 수익을 보였으며 그룹 6의 경우에는 약 37%의 초과 수익을 기록했다. 본 논문은 금융 분야에 4차 산업의 대표적 기술인 기계학습 기법을 융합·적용하여 의사결정 문제 해결에 집중했다는 것에서 의의가 있으며 데이터 접근에 한계가 많은 전환사채 상품을 대상으로 실험을 했다는 점에서 향후 다양한 연구에서 참고 문헌이 되기를 기대한다.
본 연구에서는 연구개발투자와 기업가치 간의 실증분석을 실시하였다. 우선 기업의 연구개발비 투자가 실질적으로 기업가치의 향상에 이바지하고 있음을 유추해 볼 수 있었다. 이러한 결과는 비록 미국회계기준 상 대차대조표 상에 자산의 항목이 아닌 비용의 항목으로 계상되지만 비용 측면 보다는 자산의 성격에 더 가깝다는 기존 연구자들의 주장을 뒷받침하는 결과라고 볼 수 있었다. 둘째, 연구개발비 증가율과 기업가치 간에는 단기적으론 연구개발비의 비용계상으로 오도 가격이 발생하여 즉각적인 기업가치의 증대를 기대하기는 어려웠다. 그러나 장기적으론 투자자들에게 있어 지속적적인 연구개발비 투자의 증가는 투자자 유인요인으로 작용할 수 있음을 예측해 볼 수 있었다. 셋째, 자본효율중시경영을 근간으로 한 기업의 연구개발투자 지출이 ROE의 상승을 가져올 수 있었으며 투자자들은 ROE가 높은 기업에 대해 해당기업의 투자 안의 선택에 있어 기업을 신뢰할 수 있어 주식시장에서 투자자 유인요인으로 작용 할 수 있을 것으로 판단되었다. 마지막으로, 연구개발을 통한 신기술의 개발은 실질적으로 기업 경쟁우위의 증대로 이어질 수 있으며 비용절감, 생산성 향상을 가질 수 있어 결국 기업의 수익성 배양 및 기업가치의 향상 요인으로 작용할 수 있을 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.