• 기술혁신연구
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• 제19권1호
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• pp.111-144
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• 2011

본 연구는 기술혁신형 중소기업의 기술경영성과와 기업경영성과 창출에 기여하는 핵심 영향요인을 규명하기 위해 자원기반관점에서 혁신역량과 기술적 기업가정신의 결정요인들을 활용하여 영향관계를 검증하였다. 다차원적 요인들에 의해 영향을 받는 기술혁신의 복합적 특성을 고려하여, 혁신프로세스 관점에서 기업특수자원인 혁신역량을 투입물로, 기술경영성과를 산출물로, 그리고 기업경영성과를 결과물로 인식하여 연구모형을 설정하였다. 서울과 경기지역의 제조업 중심의 360개 이노비즈 인증기업을 대상으로 실시된 설문응답을 실증분석한 결과, 기술가치평가의 정성적 지표를 개량하여 기술경영성과의 결정요인으로 적용한 기술우수성, 시장성장성, 사업수익성은 기업경영성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 혁신역량의 결정요인인 연구개발능력, 전략계획능력, 학습능력과 기술적 기업가정신의 결정요인인 혁신성, 진취성은 기술경영성과와 기업경영성과에 유의한 정(+)의 관계를 보였다. 즉, 높은 수준의 혁신역량과 기업가정신은 기술경영성과를 증대시키며, 궁극적으로 기업경영성과를 실현하는데 영향을 미치는 개념적 영향관계와 기술혁신의 촉진요인으로서 기술적 기업가정신의 역할과 중요성을 규명하였다. 본 연구의 결과는 최근 중요성이 부각되는 기술집약적 기업의 기술경영에 대한 성과평가 기준을 수립할 시, 기술혁신의 복합적 특성을 반영하지 못하는 재무적 성과보다는 자원과 역량의 조합을 통해 구현된 기술경영성과에 대한 주기적 평가를 실시해야 함을 설명한다. 이는 기술경영성과는 자원의 한계성과 좁은 혁신의 범위로 특징되어지는 기술혁신형 중소기업이 향후 추진할 새로운 기술혁신에 재투입될 수 있도록 기술혁신에 대한 지속적이고 일관된 투자를 실시함을 시사한다. 또한 본 연구는 정책연구에서 개념적으로 적용되어온 기술적 기업가정신에 대한 실증분석을 통해 그 역할을 규명한 의의를 갖고 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.121-139
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• 2014

기업의 부도 예측은 재무 및 회계 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 기업의 부도로 인해 발생하는 비용이 매우 크기 때문에 부도 예측의 정확성은 금융기관으로서는 매우 중요한 일이다. 최근에는 여러 개의 모형을 결합하는 앙상블 모형을 부도 예측에 적용해 보려는 연구가 큰 관심을 끌고 있다. 앙상블 모형은 개별 모형보다 더 좋은 성과를 내기 위해 여러 개의 분류기를 결합하는 것이다. 이와 같은 앙상블 분류기는 분류기의 일반화 성능을 개선하는 데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문은 부도 예측 모형의 성과 개선에 관한 연구이다. 이를 위해 사례 선택(Instance Selection)을 활용한 배깅(Bagging) 모형을 제안하였다. 사례 선택은 원 데이터에서 가장 대표성 있고 관련성 높은 데이터를 선택하고 예측 모형에 악영향을 줄 수 있는 불필요한 데이터를 제거하는 것으로 이를 통해 예측 성과 개선도 기대할 수 있다. 배깅은 학습데이터에 변화를 줌으로써 기저 분류기들을 다양화시키는 앙상블 기법으로 단순하면서도 성과가 매우 좋은 것으로 알려져 있다. 사례 선택과 배깅은 각각 모형의 성과를 개선시킬 수 있는 잠재력이 있지만 이들 두 기법의 결합에 관한 연구는 아직까지 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 사례 선택과 배깅을 연결하는 새로운 모형을 제안하였다. 최적의 사례 선택을 위해 유전자 알고리즘이 사용되었으며, 이를 통해 최적의 사례 선택 조합을 찾고 이 결과를 배깅 앙상블 모형에 전달하여 새로운 형태의 배깅 앙상블 모형을 구성하게 된다. 본 연구에서 제안한 새로운 앙상블 모형의 성과를 검증하기 위해 ROC 커브, AUC, 예측정확도 등과 같은 성과지표를 사용해 다양한 모형과 비교 분석해 보았다. 실제 기업데이터를 사용해 실험한 결과 본 논문에서 제안한 새로운 형태의 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.157-177
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• 2022

투자자들은 증권회사가 제공하는 시세표인 Limit Order Book 정보를 통해 국내외 투자자들이 제출하는 주문 정보를 실시간으로 파악하면서 거래에 참여하고 있다. Limit Order Book에 실시간으로 공개되고 있는 주문 정보가 주가 예측에서 유용성이 있을까? 본 연구는 장 중 투자자들의 매수와 매도 주문이 어느 한쪽으로 쏠리면서 주문 불균형이 나타나는 경우 미래 주가 등락의 예측 변수로서 유의성이 있는지를 분석하는 것이다. 분류 알고리즘을 이용하여 주문 불균형 정보의 당일 종가 등락에 대한 예측 정확도를 높이고, 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략을 제안하며 실증분석을 통해 투자 성과를 분석한다. 자료는 2004년 1월 19일부터 2022년 6월 30일까지의 4,564일 동안의 코스피200 주가지수선물 5 분 봉 주가를 분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 총매수 주문량과 총매도 주문량의 불균형 정도로 측정하는 주문 불균형지수와 주가는 유의적 상관성을 보인다. 둘째, 주문 불균형 정보는 당일 종가까지의 미래 주가 등락에 대해서도 유의적인 영향력이 나타났다. 셋째, 주문 불균형 정보를 이용한 당일 종가 등락의 예측 정확도는 Support Vector Machines 알고리즘이 54.1%로 가장 높게 나타났다. 넷째, 하루 중 이른 시점에서 측정한 주문 불균형지수가 늦은 시점에서 측정한 주문 불균형지수보다 예측 정확성이 더 높았다. 다섯째, 종가 등락 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 비교모형의 투자 성과보다 높게 나타났다. 여섯째, 분류 알고리즘을 이용한 투자 성과는 K-Nearest Neighbor 알고리즘을 제외하면 모두 비교모형보다 총수익 평균이 높게 나타났다. 일곱째, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, XGBoost 알고리즘의 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 수익성과 위험성을 동시에 평가하는 샤프비율에서도 비교모형보다 높은 결과를 보여주었다. 본 연구는 Limit Order Book 정보 중 총매수 주문량과 총매도 주문량 정보의 경제적 가치가 존재함을 밝혔다는 점에서 기존의 연구와 학술적 차별점을 갖는다. 본 연구의 실증분석 결과는 시장 참여자들에게 투자 전략적 측면에서 함의가 있다고 판단된다. 향후 연구에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 딥러닝 모형 등으로의 확장을 통해 주가 예측의 정확도를 높임으로써 데이트레이딩 투자전략의 성과를 개선할 필요가 있다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권2호
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• pp.83-110
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• 2010

기업의 서비스 실패로 인해 부정적 경험을 겪은 고객은 무의식적으로 그 원인의 추론을 통해 실망이나 후회의 부정적 감정을 얻게 되는데 이때 고객의 자기조절성향에 따른 감정의 발생은 각기 달리 나타나며, 이때 형성된 부정적 감정들은 서로 다른 고객반응을 일으키게 된다. 이러한 부정적 반응은 기업의 이미지 및 브랜드 가치에도 적지 않은 영향을 미칠 뿐만 아니라 장기적으로는 기업 매출에도 부정적 영향을 미치며 서비스 회복 노력에 따른 추가적 비용도 발생하게 된다. 본 연구는 서비스 영역에서 서비스 실패에 따른 고객의 부정적 감정의 선행요인 및 그 결과변수인 고객반응에 초점을 두고 있다. 즉 서비스 실패 시 자기조절성향(평가지향성과 목표지향성)이 부정적 감정에 미치는 영향과 이때 귀인과정(내적귀인 vs 외적귀인)에 따른 고객의 부정적 감정(후회감과 실망감)의 차이를 살펴보았다. 그리고 이러한 부정적 감정들이 체념과 구전활동이라고 하는 고객 행동반응에 미치는 영향을 실증분석하였다. 분석결과, 자기조절성향에 따른 후회감의 차이는 목표 지향적 성향이 강한 고객보다는 평가지향적 성향이 강한 고객일수록 후회감이 더 크고 반대로 목표지향적 성향이 강한 고객은 실망감이 더 큰 것으로 나타났다. 고객의 부정적 감정들은 귀인과정의 조절적 역할(내적귀인-후회감, 외적귀인-실망감)에 따라 서로 다른 감정이 형성되는 것으로 나타났다. 그리고 후회감과 실망감은 소비자의 서비스 실패 후 행동반응에 상이한 영향을 미치는 것으로 나타났는데 본인의 의사결정에 따른 선택에 대해 후회감을 느낀 고객은 체념적 반응이 높게 나타났으며 반면에 실망감을 느낀 고객은 서비스 제공자나 제3자에 대한 구전행동이 높은 것으로 나타났다.