• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.93-98
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• 1999

Numerical simulation is conducted to clarify the heat transfer and fluid flow characteristics of brake disk-lining for rolling stock. Multiple rotational reference frame, k-epsilon turbulent model and SIMPLE algorithm based on finite volume method are used to solve the physical disk-lining model. The governing equations are solved by TDMA(TriDiagonal Matrix Algorithm) with line-by-line method and block correction, From the results of simulation, the characteristics of cooling pattern is strongly affected by the grooves in lining. The face lift of lining affects on the temperature distribution of rear surface of lining as well as the front surface of that. Due to the grooves in lining, it will be expected to extend the maintenance life circle of lining.

• 융합정보논문지
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• 제11권1호
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• pp.28-33
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• 2021

주가는 그 기업의 미래 가치의 척도이기 때문에 주가를 분석할 때 기업의 성장성인 매출과 이익 등을 고려하여 주식을 투자한다. 기관투자자들은 종목 선정 기준을 잡기 위해서 현재 산업의 트렌드와 거시경제 지표를 보고 성장 가능한 관련 분야를 먼저 정하고 관련 기업을 선정한 후 기업에 대한 분석을 하고 목표가를 설정 후에 매수를 하고 목표가에 도달하면 매도하는 방식으로 주식 매매를 실시한다. 하지만, 일반 개인 투자자들은 경제에 대한 지식이 기관이나 외국인 투자자에 비교하여 부족하고, 기업에 대한 재무재표 분석이나 성장성에 대한 분석 없이 전문가나 지인의 추천종목을 따라 투자를 하여 기관투자자나 외국인 투자자들 보다 수익률 면에서 낮은 편이다. 따라서, 본 연구에서는 기업의 성장성인 매출과 이익 등을 고려한 지표인 ROE를 분석하여 저평가된 종목을 선택하고, 선택된 종목의 주가 흐름을 딥러닝 알고리즘을 통하여 예측하는 연구방법을 제안하여 투기가 아닌 건전한 투자에 도움이 되기 위해 본 연구를 진행한다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제18권4호
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• pp.263-273
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• 2015

전세계 플라스틱 해양쓰레기의 유입량과 현존량을 추정하였다. 한국에서 플라스틱 해양쓰레기의 연간 유입량(72,956톤)은 플라스틱의 연간 소비량(5.2백만톤)의 1.4%로 추정되었다. 유출량이 0이라는 가정과 함께, 이 1.4% 유입률을 1950년부터 2013년까지 전세계 플라스틱 생산량에 적용함으로써, 2013년 전세계 연간 플라스틱 해양쓰레기 유입량은 4.2백만톤이며, 2013년말 현재 플라스틱 해양쓰레기 현존량은 86백만톤으로 추정되었다. 또한 로지스틱 모델에 따라, 석유생산량의 4%가 플라스틱으로 생산될 때 플라스틱 해양쓰레기의 최종 현존량은 199백만톤이 될 것으로 추정되었다. 유입량과 현존량은 전혀 다른 측정단위이기 때문에, 유입 저감 정책의 효과성을 평가할 수 있는 개선된 지표가 필요하다. 또한, 플라스틱 해양쓰레기 오염은 거의 회복불가능하기 때문에, 이를 예방하는 대책의 가치는 훨씬 더 높게 평가되어야 하며, 사전주의의 원칙에 따라 더 강력한 예방 대책이 시행되어야 한다. 본 연구는 제한적인 정보에 근거한 예비 연구에 해당하므로 플라스틱 해양쓰레기의 유입량과 현존량의 경향을 규명하기 위한 추가 연구가 필요하다.

• 산업융합연구
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• 제20권6호
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• pp.135-140
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• 2022

국내증시는 1992년 1월 자본시장이 개방되고, 외국 자본의 비율이 꾸준히 증가하여 2022년 현재 국내 시장의 30%를 차지하고 있다. 따라서 국내 증시는 국내의 이슈보다는 외국의 이슈에 더 많은 영향을 받고 있다. 외국자본의 매매 동향은 환율변동과 유사한 흐름을 보이고 있다. 환율이 외국자본의 매매에 미치는 영향을 피어슨 상관관계를 이용하여 분석하고, 환율변동에 따른 투자전략을 마련하고 거시경제지표 중 하나인 환율의 변동을 미리 예측하여 선제적으로 주식투자에 활용할 수 있다면 높은 수익률을 기대할 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 환율과 외국자본의 매매 패턴을 비교 분석하여 국내증시 전반에 영향을 미치는 중요한 요인인 환율에 따른 외국인 변수를 예측하여 매수와 매매의 타이밍을 판단하여 투자에 도움을 주기 위해 본 연구를 진행하였다.

• 새물리
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• 제68권12호
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• pp.1364-1373
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• 2018

사람의 생각을 사람들이 인지할 수 있게 표현한 인문학적 기호를 물리학적 기호로 체계적으로 변환한다. 기호를 체계적으로 사용하는 언어의 개념 구조를 수학적 형식으로 정리하고, 합리적인 개인의 선택을 함수로 표현하는 효용을 도입하였다. 일관성을 도입하여 효용을 보편화하고, 언어의 개념구조와 호환되게 함수를 구성하였고, 확률 형태로 변형하였다. 확률에 대한 랜덤변수를 도입하고, 물리적 위치 변수와 랜덤변수를 연결하여 물리학적 기호를 도입하였다. 기호변화의 패턴을 유도하고 물리적 기호의 변화모델을 구성하였다. 모델은 점프형, 표류형과 확산형 변화 패턴을 예측하고, 주가흐름의 패턴에서 약 2분, 약 3.5분과 약 6분 정도에 나타나는 것을 보였다. 또한 인문학적인 도상기호, 상징기호와 지표기호가 모델에서 예측되는 것을 보였다.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제14권3호
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• pp.25-49
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• 2013

As global competition for green car, that is environmentally friendly car, is getting tougher, the governments and the related industries are putting their core efforts in its diffusion. However, the green car sales are disappointing so far. To overcome the gridlock, it is necessary to develop concrete analytical framework to understand the diffusion process. Based on causal loop analysis from the previous work, we have identified main variables and relationships of them in the diffusion process and developed a stock-flow diagram and mathematical formula for the main components. The model would be applied for further quantitative simulation on the diffusion process of green car and other innovative goods as well. Also, we have suggested constructive insights for the policy makers and for the related industries. First, it is important to increase consumers' willingness to consider through marketing and word of mouth to accelerate the diffusion process. Second, in the perspective of the industry, the market share of green car should be increased at the earliest possible stage and this could be done by enhancing each components of green car attractiveness(e.g. price, driving range, social infra). Third, companies should develop a balanced investment between consumer and technology sector through a flexible financial policy. Fourth, the government continuously has the role of investing in the related R&D and social infra building. We expect the green car diffusion model and related formula from the research can provide meaningful tools to analyze the diffusion process of other new and innovative goods based on its deep researched literature review.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권10호
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• pp.51-61
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• 2020

The study aims to compare whether using Earnings Response Coefficient (ERC) is better than using the new concept of Accounting Earnings Response Coefficient (AERC) in determining the earnings quality response coefficient value. Also, the study seeks to explain the effect of company characteristics and corporate governance on AERC through voluntary disclosure and information asymmetry. Research samples include 69 manufacturing companies listed on the Indonesian Stock Exchange over the period 2014-2017. The data come from annual reports, stock market prices, CSPI, EPS, stock returns and market returns. The research model is tested using the structural equation model (SEM) with partial least square (PLS). The results showed the value of the earnings response coefficient produced by AERC and ERC was different. Earnings quality resulting from AERC regression by adding CFO values better reflects the actual earnings quality. These results are consistent with the concept built from the proposition about earnings quality at AERC, that quality earnings are informative accounting earnings. The theoretical findings of this study provide an explanation that operational cash flow plays a role in evaluating earnings quality, while providing reinforcement that the ERC regression model fails to detect stock market reactions to information relevant to the aggregated values of accounting earnings.

• 재무관리연구
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• 제27권2호
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• pp.169-204
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• 2010

본 논문에서는 한국금융시장의 자료를 이용하여 펀드플로우와 시장위험간의 관계를 검증하고, 펀드플로우의 변화가 시장의 위험수준의 변화를 설명할 수 있는지를 분석하였다. 이는 펀드플로우와 시장위험간의 관계에 대한 학문적 시사점을 제공하고 일각에서 제기하고 있는 펀드런에 의한 시스템리스크 유발가능성을 탐색한다는 점에서 의미를 갖는다. 주식형 펀드플로우와 주식시장 위험에 대한 분석결과는 펀드자금의 유입이 시장위험과 (+)의 관계를 가짐을 보여준다. 채권형 펀드의 경우 펀드플로우는 채무불이행위험프리미엄과 음(-)의 관계를, 기간프리미엄과는 양(+)의 관계를 갖는다. MMF의 결과는 MMF로의 자금유입이 시장의 유동성위험을 줄여줌을 보여준다. 예측오차의 분산분해를 통한 전이지수의 구성을 통해 펀드플로우의 변화가 시장위험의 변화를 얼마나 설명할 수 있는지를 분석한 결과는 설명력이 제한적이며 변동이 매우 심한 결과를 보여준다. 주식시장의 경우 한국자본시장에서 서브프라임 사태의 영향이 본격화된 시기인 2007년 말 이후 펀드플로우에 가해진 변화가 시장의 위험변동을 설명하는 비율이 상대적으로 크게 증가해 이러한 추세가 상당기간 지속되는 모습을 보인다. 반면, 채권시장의 경우 2008년 말 이후 펀드플로우에 가해진 충격이 채권시장의 위험에 전이되는 현상이 지속적으로 나타나며, 단기 금융시장의 경우에는 이러한 현상이 체계적으로 발생하지 않는다. 주식시장과 채권시장에서 보인 특정시기를 중심으로 하는 전염효과의 지속현상은 펀드플로우에 가해진 예상치 못한 충격이 시장위험을 증가시킬 수 있음을 의미한다. 그러나 회귀분석과 VAR 모형의 추정결과, 그리고 분산분해의 설명력 등을 고려하여 판단할 때 본 연구의 결과는 펀드플로우의 변화가 시장위험의 변동을 설명하는 설명력이 제한적이어서 일부에서 우려하는 펀드런에 따른 금융시장의 시스템리스크의 증가와 전반적인 위기의 확산으로 나타날 가능성은 높지 않음을 말해준다.

• 산학경영연구
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• 제22권2호
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• pp.61-86
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• 2009

본 연구의 목적은 이익의 구성요소인 현금흐름과 발생액 그리고 현금흐름 요소 및 발생액의 요소가 현금흐름의 지속성과 기업가치에 미치는 영향을 조사하였다. 차기의 현금흐름과 재무제표공시시점 월말의 종가 각각을 종속 변수로 하고 당기의 현금흐름과 현금흐름의 구성요소, 그리고 발생액과 발생액의 구성요소를 독립변수로 하는 4개의 모형에 대하여 회귀분석을 실시하였다. 1980년에서 2006까지 증권거래소에 상장된 12월 결산 제조기업을 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 현금흐름과 발생액은 현금흐름의 지속성과 기업가치 평가에 유의적인 관계를 보이고 있으며 현금흐름이나 발생액 보다는 현금흐름의 요소나 발생액의 요소가 현금흐름의 지속성과 기업가치평가에 미치는 영향이 더 컸다. 그리고 현금흐름의 요소와 발생액의 요소 중 일부는 현금흐름의 지속성이나 기업가치평가에 있어서 서로 다른 영향을 미치는 결과를 보였다. 따라서 현금흐름과 발생액을 현금흐름의 지속성과 기업가치 평가와 관련된 의사결정에 활용할 경우 총액보다는 각 요소별로 고려할 필요가 있으며, 현금흐름 예측시와 기업가치 평가에 있어서 각 요소를 달리 고려할 필요가 있음을 보여준다.