• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.301-303
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• 2013

IMO는 선박의 안전항해와 해양환경보호를 위해 e-Navigation의 개념을 채택하였고 이를 위한 구체적인 전략이행계획(SIP, Strategic Implementation Plan)작업을 수행하고 있다. IALA는 IMO의 NAV의 e-Navigation 실행계획을 완성하기 위해 7개의 작업반(WG)을 운용하고 있다. e-Navigation의 개념을 구현하기 위해서는 첨단 IT 전자장비의 개발도 필요하지만 이러한 장비를 이용하여 항해안전을 향상시킬 수 있는 다양한 IT 서비스, 즉 MSP(Maritime Service Portfolio)가 필요하다. 모든 선박에서 MSP을 이용하기 위하여서는 MSP의 구조와 데이터가 표준화되어야 한다. 또한 항해안전에 효과적인가를 검증할 수 있는 방법이 제시되어야 하며, MSP가 남용되지 않도록 관리되어야 한다. 본 연구에서는 선박의 사고사례와 기존 항해통신시스템과 e-Navigation SIP의 갭 목록, 갭 분석 및 갭 해결책을 활용하여 선박의 안전과 보안에 입각한 MSP 구조에 대해서 고찰해 본다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권2_2호
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• pp.467-473
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• 2024

Metaheuristics' impact is profound across many fields, yet domestic financial portfolio optimization research falls short, particularly in asset allocation. This study delves into metaheuristics for portfolio optimization, examining theoretical and practical benefits. Findings indicate portfolios optimized via metaheuristics outperform the Dow Jones Index in Sharpe ratios, underscoring their potential to enhance risk-adjusted returns significantly. Tabu search, in comparison to Simulated Annealing, demonstrates superior performance by efficiently navigating the search space. Despite these advancements, practical application remains challenging due to the complexities in metaheuristic implementation. The study advocates for broader algorithmic exploration, including population-based metaheuristics, to refine asset allocation strategies further. This research marks a step towards optimizing portfolios from an extensive array of financial assets, aiming for maximum efficacy in investment outcomes.

• 경영과정보연구
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• 제28권1호
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• pp.25-44
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• 2009

신규공모주(initial public offerings)는 기업의 중요한 자금조달 수단 중 하나에 속한다. 우리나라는 그 동안 신규공모주의 공모가를 산정하는 절차 및 제도에 많은 변화를 겪어 왔다. 특히 수요예측제도(book building)는 신규공모주의 공모가를 결정하는 방식에 있어서 획기적인 변화를 초래하였다고 볼 수 있다. 이에 본 연구는 코스닥시장을 대상으로 수요예측제도 도입 이후의 신규공모주의 장기성과를 분석한다. 본 연구에서는 분석결과에 신뢰성을 제고하고자 이벤트타임 포트폴리오(event time portfolio) 접근법과 더불어 캘린더타임 포트폴리오(calendar time portfolio) 접근법을 이용하여 신규공모주의 장기성과를 측정하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 이벤트타임 포트폴리오 접근법인 보유초과수익률(BHAR)과 누적초과수익률(CAR)을 이용한 분석에서 신규공모주의 장기성과가 통계적으로 유의한 양(+)의 값을 보이며, 왜도(Skewness)를 조정한 통계검정에서도 동일하게 나타났다. 또한, 상대적 부(Wealth Relatives)의 경우 대부분의 기간에서 1보다 크게 나타나 양(+)의 장기성과를 보였다. 캘린더타임 포트폴리오 접근법인 Fama-French의 3요인 모형, 캘린더타임 초과수익률(CTAR), RATS(Return Across Time and Securities) 모형 등을 이용한 분석결과, 신규공모주의 초과수익률이 대체로 유의한 양(+)의 값을 지니는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 벤처기업 여부와 관계없이 모든 집단에 동일하게 나타남이 확인되었다. 따라서 본 연구결과는 신규공모주의 장기성과가 저평가되었다는 기존의 대다수 주장과 달리, 신규공모주가 장기적으로 고성과를 지닌다는 주장을 지지한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.495-506
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• 2011

요사이 많은 대학에서 사용하고 있는 학습포트폴리오는 학생의 학업 과정 및 산출물을 자료화하여 학업이력을 관리하고, 나아가 자기주도적 학습 역량을 기르는 목적으로 사용되고 있는데, 이를 웹상에서 제공할 경우, e-포트폴리오라고도 불린다. 그러나 대부분의 실제 사례를 살펴보면, 기대한 만큼 활발하게 활용 되고 있지 않으며, 관련 선행연구들도 대부분 소수 학생 사례 중심이거나 학습포트폴리오의 장단점에 대한 일반적인 연구로 이루어져 있다. 이에 본 연구에서는 좀 더 많은 학생을 대상으로 한 구체적인 활용 사례를 분석하여, 학습 포트폴리오를 학습도구로서 활성화시킬 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 본 연구는 총 289명의 경희대학교 학부 학생들이 사용하고 있는 경희대학교 e-포트폴리오 프로그램을 대상으로 하였으며, e-포트폴리오 활성화 방안을 도출하기 위해, 학생들의 e-포트폴리오에 올라와 있는 '성찰저널'와 '참여 만족도 설문지'를 분석 자료로써 활용하였다. 그 결과에 따르면, 학생 대부분이 e-포트폴리오를 학습도구로는 활용하고 있지만, e-포트폴리오가 좀 더 활성화되기 위해서는 몇 가지 시스템 및 운영방법의 개선이 필요하다. 이에 본 연구에서는 참여 학생들의 요구사항과 국내외 대학에서 운영되는 e-포트폴리오 사례를 참조하여 e-포트폴리오 시스템의 개선이라는 측면에 초점을 두고 활성화 방안을 제안하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제14권2호
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• pp.279-300
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• 2011

신성장동력으로 활용영역이 확대되고 있는 바이오분야에 대한 관심의 급증으로 최근 관련 투자 및 참여 부처가 확대되는 추세이다. 2008년 기준 국가연구개발사업에서 바이오분야 투자는 미래유망기술(6T) 중 IT에 버금가는 많은 투자가 이뤄졌으며 6개 부처 및 관련 청 출연기관 등에서 다양한 사업들을 수행하고 있다. 삶의 질, 고령화 및 환경 에너지 등 글로벌 이슈와 연관되는 바이오분야에 대한 국가연구개발사업의 포트폴리오 분석 및 포지셔닝 분석을 통해 바이오분야 투자현황을 검토 한 후 향후 바이오분야의 특성이 반영된 국가연구개발사업의 효율적 추진을 위한 투자 전략 및 방향을 제안하고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.23-30
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• 2019

딥러닝 네트워크 기반의 알고리즘의 발전으로 인공지능은 전세계적으로 빠른 성장세를 보이고 있다. 그 중 금융은 인공지능이 가장 많이 활용될 분야로 예상되고 있으며 최근 많은 연구가 되고 있다. 기존의 딥러닝을 사용한 재무 전략은 단일 종목에 대한 주가 예측에만 치중되어 있어 변동성에 취약하다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 이용하여 펀드 구성 종목을 산출하고 종목들을 분산투자하여 ETF 상품을 구성하는 모델을 제안한다. 실험 결과로 제안하는 모델을 통해 코스피 100 지수를 대상으로 하는 성능을 분석하며 수익률 또는 안정성 측면에서 향상된 결과를 확인하였다.

• 산경연구논집
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• 제13권1호
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• pp.23-32
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• 2022

Purpose: This study used ESG grade, but defined AESG, adjusted to the size of a company and examines whether it can be used as an investment strategy. Research design, data and methodology: The analysis sample in this study is a company that has given an ESG rating among companies listed on the Korea Stock Exchange. We examine the results through portfolio analysis and Fama-macbeth regression analysis. Results: As result of examining the long-only performance and the long-short performance by constructing quintile portfolios, it was observed that a significant positive return was shown. It was observed that there was an alpha that could not be explained in asset pricing models. Also, AESG had a return prediction effect in the result of a Fama-Macbeth regression that controlled corporate characteristic variables in individual stocks. Next, we confirmed AESG's usage through various portfolio composition. In the portfolio optimization, the Risk Efficient method was the most superior in terms of sharpe ratio and the construct multi-factor model with Value, Momentum and Low Vol showed statistically significant performance improvement. Conclusions: The results of this study suggest that it can be helpful in ESG investment to reflect the ESG rating of relatively small companies more through the scale adjustment of the ESG rating (i.e.AESG).

• 품질경영학회지
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• 제51권4호
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• pp.573-588
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• 2023

Purpose: This study presents a research approach that utilizes deep reinforcement learning to construct optimal portfolios based on the business cycle for stocks and other assets. The objective is to develop effective investment strategies that adapt to the varying returns of assets in accordance with the business cycle. Methods: In this study, a diverse set of time series data, including stocks, is collected and utilized to train a deep reinforcement learning model. The proposed approach optimizes asset allocation based on the business cycle, particularly by gathering data for different states such as prosperity, recession, depression, and recovery and constructing portfolios optimized for each phase. Results: Experimental results confirm the effectiveness of the proposed deep reinforcement learning-based approach in constructing optimal portfolios tailored to the business cycle. The utility of optimizing portfolio investment strategies for each phase of the business cycle is demonstrated. Conclusion: This paper contributes to the construction of optimal portfolios based on the business cycle using a deep reinforcement learning approach, providing investors with effective investment strategies that simultaneously seek stability and profitability. As a result, investors can adopt stable and profitable investment strategies that adapt to business cycle volatility.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.447-448
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• 2022

자율운항선박에 대한 연구가 활발히 진행되면서 관련 연구가 많은 관심을 받았으나, 국제해사기구(IMO)에서 제안한 Maritime Service Portfolio(MSP)의 2번째 항목인 항해지원서비스(NAS)에 대한 자율운항지원 서비스 연구는 진행되지 않았다. 따라서, 본 논문에서 자율운항지원 서비스를 위한 정보 항목을 도출하고, 해당 정보를 선상 전자해도시스템에 전시하기 위한 전시시스템을 연구한다.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2014년도 추계 학술대회 논문집
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• pp.699-711
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• 2014