• 한국건설관리학회논문집
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• 제14권4호
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• pp.118-129
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• 2013

최근 수년간 급증하고 있는 자연재해로 인해 사회적 관심과 함께 연구개발 투자도 지속적으로 증가하고 있다. 하지만, 현재 자연재난분야 연구개발 사업의 성과관리는 기술개발활동 건수, 특허 건수, 논문 건수 등 정량화하기 용이한 지표위주로 구성되어 있으며, 단순히 지표들을 집계하는 차원에 머물고 있어, 해당 분야의 연구개발 특성과 효과를 적절하게 반영하지 못하고 있으며, 연구개발사업의 성과관리 차원에서도 한계를 가지고 있다. 본 연구는 자연재난분야 연구개발 사업에 있어 보다 효율적인 연구개발 사업관리와 연구개발의 당위성 확보를 위한 성과지표 및 성과평가체계를 개발하는 데에 목적이 있다. 이를 위하여 개발한 기존 연구개발 사업 성과지표를 고찰하고 자연재난분야 연구개발 사업이 갖는 고유의 사회 경제적 파급효과의 특성을 고려하여 성과측정지표를 도출하였으며, 이러한 성과지표를 활용하여 사업유형별 특성을 고려한 성과평가체계를 개발하였다. 개발된 성과평가체계의 활용을 통해서 자연재난분야 연구개발 사업에 있어 획일적인 성과평가체계를 개선하고, 사업 특성에 적합한 측정지표항목을 선별적으로 선택하여 평가가 가능한 유연하고, 신뢰성 있는 성과관리가 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.19-26
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• 2012

본 논문은 카자흐스탄의 해외직접투자와 경제성장에 관한 연관관계를 연구한다. 이 연구를 위하여 저자들은 먼서 카자흐스탄의 독립이후로 해외직접투자에 영향을 미친 요인들을 조사하고 그들의 영향정도를 파악한다. 다음으로 일인당 GDP대한 일인당 해외직접투자의 영향을 연구한다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 1992년부터 2009년 사이의 자료를 World Bank Database에서 수집하여 분석하였다. 자료분석은 중회귀분석, 시계열분석 및 Granger Causality Test를 주로 사용하였다. 연구 결과에 의하면 해외직접투자에 영향을 미치는 요소는 GDP 와 economic freedom index로 나타났으며, 경제성장 또한 해외직접 투자에 영향을 받는 것으로 나타났다. 특별히, 해외직접투자는 GDP 및 economic freedom index와 양의 상관관계가 있었다. 일인당 GDP에 대한 일인당 해외직접투자의 영향은 일인당 해외직접투자 1달러 증가시 일인당 GDP 30.4달러가 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 정책결정자들로 하여금 해외투자를 유치하고 경제성장을 촉진하는 정책결정에 유용한 정보를 제공할 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제31권5호
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• pp.26-36
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• 2013

지역단위 도로교통안전도에 대한 거시적 평가는 인구, 자동차대수, 도로연장 등의 거시적 노출변수(Macroscopic Exposure Measures)에 기반한 사고율을 노출지표로 이용하는 것이 일반적이나, 노출지표를 이용한 도로교통안전도 평가에 노출지표들이 미치는 영향이 각기 다르기 때문에 결과적으로 각각의 개별노출지표별 평가시 평가결과가 서로 상이하게 되는 문제가 있으며, 이는 예산투자의 효율적 집행을 위한 교통안전정책의 결정과정에 방해요인으로 작용하게 된다. 따라서 본 연구에서는 최소제곱법 및 가중치를 일정단위로 변화시키는 시뮬레이션을 이용하여 노출지표별 최적의 가중치를 도출하였으며, 이를 종합적으로 반영할 수 있는 도로교통안전도 비교평가지수 산정방법을 개발하였다. 지수를 구성하는 노출지표별 가중치는 인구당사고율이 0.29, 자동차등록대수당사고율이 0.52, 도로연장당 사고율이 0.19로 도출되었으며, 개발된 방법을 적용하여 전국 기초지자체별로 도로교통안전도 비교평가지수를 산정하였다. 본 연구에서 제시한 방법을 통해 노출지표별로 평가결과가 상이해지는 문제를 해결할 수 있으며, 교통안전예산의 투자효율성을 높이기 위한 교통안전정책의 합리적인 결정방법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.329-338
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• 2022

COVID-19 팬데믹으로 비대면 경제 상황이 전개되면서 주식시장에서는 언택트 주식 집단이 등장하였다. 본 연구는 COVID-19 팬데믹 상황에서 감염병 확산에 따른 한국 COVID-19 공포지수를 제안하고, 언택트 주식 수익률과 콘택트 주식 수익률에 대한 영향력을 분석하였다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 한국 COVID-19 공포지수를 이용한 그랜저 인과관계 분석 결과 대한항공, 하나투어, CJ CGV, 파라다이스와 같은 콘택트 주식의 수익률에서 유의적인 인과성이 나타났다. 둘째, LSTM 모형 기반의 주가 예측 결과 카카오, 대한항공과 네이버의 예측 성과가 높게 나타났다. 셋째, 예측 주가를 이용한 Alexander 필터 진입 전략의 투자 성과는 네이버 선물과 카카오 선물에서 높게 나타났다. 본 연구는 비대면 경제가 본격화된 COVID-19 상황에서 언택트 주식과 콘택트 주식에 대한 COVID-19 팬데믹 확산의 영향력을 분석하였다는 점에서 기존 연구와 차별점을 찾을 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권1호
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• pp.59-68
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• 2006

지속가능한 수자원 이용과 관리를 위해서는 유역 내에서 진행되고 있는 수자원과 관련된 활동들이 지속가능한 개발의 개념에 부합하는지 여부를 판단해야 한다. 이를 위해서는 유역의 수자원 이용과 관리에 영향을 미치는 수문, 수질, 사회, 경제 및 환경 요인을 고려한 평가지수가 필요하다. 본 연구에서는 수자원의 지속가능성을 평가할 수 있는 지표들을 선정하고 이들을 통합한 수자원 지속가능성 지수(Water Resources Sustainability Index, WRSI)를 개발하였다. WRSI를 구성하는 구성요소의 중요도(Weight)는 계층적 분석기법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 사용하여 결정하였다 수자원의 지속가능성을 세부적으로 평가하기 위하여 WRSI를 경제적 효율성, 사회적 공평성, 환경적 보전성, 유지관리능력 등 4개 세부기준으로 구분하였다. 세부지수의 구성 지표는 유역조사, 사회 및 경제 통계, 여론조사 및 관련된 선행 연구결과를 분석하고 적합성을 평가한 후 선정하였다. WRSI 구성요소들의 중요도는 127명의 전문가들을 대상으로 설문조사를 실시하여 결정하였다. 세부지수와 구성 지표의 중요도 분석결과는 수자원의 지속 가능한 이용을 위해서 수자원 이용의 효율성과 공평성 증대, 하천 수질을 향상시켜 친수 기능의 복원이 중요하다는 것을 나타냈다. 또한, 수자원 분야에 지속적으로 적정 재원의 투입이 필요하며, 수자원 정책 결정에 대한 주민들의 참여가 필요하다는 것을 나타냈다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.1807-1814
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• 2014

자연재해는 발생 자체를 막는데 한계가 있기 때문에 피해저감을 위해서는 예방사업을 통해 재해발생을 사전에 예방하는 것이 중요하다. 자연재해발생의 증가와 함께 자연재해와 관련된 예방사업에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이와 관련된 투자도 증가하고 있다. 이와 함께 자연재해예방사업에 대한 투자 시, 그 파급효과 등을 검증할 수 있는 평가 역시 중요한 과제로 대두되고 있다. 자연재해예방사업과 같은 국가 공공투자사업을 평가하기 위해서 비용편익분석과 같은 정량적 분석을 통한 연구는 지속적으로 수행되고 있다. 정량적 분석방법만으로 사업의 효과를 충분히 설명하지 못한다는 문제점에도 불구하고 재해관련 분야에서 효과분석이나 평가를 위한 다양한 방법이 제시되지 못하고 있는 것이다. 본 연구에서는 정성적 분석을 통한 자연재해예방사업의 사후평가를 위해서 자연재해예방사업의 사후평가에 영향을 미치는 항목들을 도출하고, 구조방정식모델(SEM : structural equation modeling)을 통해 사후 평가항목과 사업효과 간 인과관계 분석 및 가중치를 산정하였다. 이를 바탕으로 자연재해예방 사업에 대한 사후평가지수 산정식을 제시하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제12권2호
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• pp.621-631
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• 2017

In this paper, we study the various impacts of connecting distributed generation (DG) to the distribution network. The comprehensive evaluation index system (CEIS) of four hierarchies is established, considering economy, reliability and voltage quality, and the calculation methods of different indexes are presented. This paper puts forward an improved triangular fuzzy number analytic hierarchy process (ITFNAHP) to weight the second level indexes (SLI) and the third level indexes (TLI), and calculates the variation coefficient to weight the fourth level indexes (FLI). We calculate the comprehensive weight coefficients based on the weight coefficients of the SLI, TLI and FLI, and then calculate the comprehensive evaluation of satisfaction (CES) of different access schemes. On the basis of the IEEE 33-bus example system, simulations of the calculation methods and the comprehensive evaluation method are carried out under different DG access schemes according to the same total investment cost and the same permeability, respectively, and the simulation results are analyzed and discussed.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제7권1호
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• pp.67-83
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• 1997

The utility of learning techniques in investment analysis has been demonstrated in many areas, ranging from forecasting individual stocks to entire market indexes. To date, however, the application of artificial intelligence to financial forecasting has focused largely on short predictive horizons. Usually the forecast window is a single period ahead; if the input data involve daily observations, the forecast is for one day ahead; if monthly observations, then a month ahead; and so on. Thus far little work has been conducted on the efficacy of long-term prediction involving multiperiod forecasting. This paper examines the impact of alternative procedures for extended prediction using knowledge discovery techniques. One dimension in the study involves temporal granularity: a single jump from the present period to the end of the forecast window versus a web of short-term forecasts involving a sequence of single-period predictions. Another parameter relates to the numerosity of input variables: a technical approach involving only lagged observations of the target variable versus a fundamental approach involving multiple variables. The dual possibilities along each of the granularity and numerosity dimensions entail a total of 4 models. These models are first evaluated using neural networks, then compared against a multi-input jump model using case based reasoning. The computational models are examined in the context of forecasting the S&P 500 index.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제5권4호
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• pp.45-56
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• 2018

The paper aims to examine relationships between search-based sentiment and stock market reactions in Vietnam. This study constructs an internet search-based measure of sentiment and examines its relationship with Vietnamese stock market returns. The sentiment index is derived from Google Trends' Search Volume Index of financial and economic terms that Vietnamese searched from January 2011 to June 2018. Consistent with prediction from sentiment theories, the study documents significant short-term reversals across three major stock indices. The difference from previous literature is that Vietnam stock market absorbs the contemporaneous decline slower while the subsequent rebound happens within a day. The results of the study suggest that the sentiment-induced effect is mainly driven by pessimism. On the other hand, optimistic investors seem to delay in taking their investment action until the market corrects. The study proposes a unified explanation for our findings based on the overreaction hypothesis of the bearish group and the strategic delay of the optimistic group. The findings of the study contribute to the behavioral finance strand that studies the role of sentiment in emerging financial markets, where noise traders and limits to arbitrage are more obvious. They also encourage the continuous application of search data to explore other investor behaviors in securities markets.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권7호
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• pp.27-34
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• 2020

The study investigates herding behavior in cryptocurrencies in different situations. This study employs daily returns of major cryptocurrencies listed in CCI30 index and sub-major cryptocurrencies and major stock returns listed in Dow-Jones Industrial Average Index, from 2015 to 2018. Quantile regression method is employed to test the herding effect in market asymmetries, inter-dependency and intra-dependency cases. Findings confirm the presence of herding in cryptocurrency in upper quantiles in bullish and high volatility periods because of overexcitement among investors, which lead to high volume trading. Major cryptocurrencies cause herding in sub-major cryptocurrencies, but it is a unidirectional relation. However, no intra-dependency effect among cryptocurrencies and equity market is observed. Results indicate that in the CKK model herding exists at upper quantile in market that may be due when the market is moving fast, continuously trading, and bullish trend are prevailing. Further analysis confirms this narrative as, at upper quantile, the beta of bullish regime is negative and significant, meaning the main source of market herding is a bullish trend in investment, which increases market turbulence and gives investors opportunity to herd. Also, we found that herding in cryptocurrencies exits in high volatility periods, but this herding mostly depends on market activity, not market movement.