• 패션비즈니스
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• 제1권3호
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• pp.60-70
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• 1997

The purpose of this study is to survey the sales of brassieres positively those of elderly women's (aged 50 or older) ones in particular through 72 sales outlets and thereby, in order to present the more comfortable brassiere models which can serve to reinstate elderly women's constitution and provide the useful basic data to brassiere makers and distributors for their business. The results of this survey and the suggestions therefrom can be summarized as follows; 1) Brassieres usually sell at 10,000-20,000 wons, which allows for 15% or more margin rate. Brassieres are disposed through bargain sales once or twice every year where their price are discount 10% or higher. Meanwhile, the majority of the brassieres distributors maintain more than 15% stock rate. The accumulated stocks are primarily disposed through return to makers or bargain sales. About 15% of the brassieres sold are returned by consumers to distributors to be replaced. 2) About a half of distributors operate some or other types of sales education programs. Most of these distributors feel that their educational program have been effective which suggests the effectiveness of sales educational program. On the other hand, 83.3% of the distributors operate in-house repair shops, while the absolute majority of them brief their customers on how to wear brassieres or clean them. 3) Because elderly women's understanding of brassieres sizes is very poor, they tend to ask help of the 'sales people about their sizes before purchasing and proper one personally. In other words, it has been disclosed that old women respond positively to seller's recommendation for their brassiere sizes. 4) It has been found that the brasseries sizes purchased by old women most are. 85A, 90A and 85B in their order, which suggests that the most popular size for under bust circumference is 85~90cm, while their primary cup size is "A". 5) The type of brasseries favored most by elderly women is the "full-cup" type, while their most favorite brassiere design is a soft and simple one. The colors preferred most by them are white, beige and pink in their order. 6) When being consulted by elderly women, sales people experience various difficulties due to their poor understanding of sizes and complaint about prices. Lastly, it has been found through this survey that elderly women want to see some sales promotion material featuring their brassiere sizes and their production arid ask the brasseries makers to produce more diverse brasseries sizes.

• 부동산연구
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• 제28권1호
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• pp.91-104
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• 2018

본 연구는 시장참여자의 행태 중 하나인 군집행동의 발생 여부와 정도를 주택시장을 중심으로 분석하였다. 분석방법으로 최근 군집행동 분석에 가장 많이 활용되는 CSAD모형에 실거래가격을 적용하였다. 분석내용은 권역별, 경과년수별, 규모별, 시장조건별로 세분하여 지역성, 내부요인, 외부 요인에 대한 분석을 하고자 하였다. 분석결과 첫째, 서울시 전체에서는 군집행동이 발생하지 않았다. 권역별로는 도심권, 동남권, 서북권에서 군집행동이 발생하여 선행연구(Ngene et al., 2017)와 동일한 결과를 보였다. 둘째, 경과년수별 분석에서는 노후주택에서 군집행동이 포착되었으며, 규모별로는 $60m^2$이하의 소규모와 $85m^2$이상 $102m^2$미만의 국민주택규모에서 군집행동이 발생하는 것으로 나타났다. 셋째, 글로벌 금융위기하에서는 모든 권역에서 군집행동이 발생하지 않았으며, 시장 상황이 호황기일 경우 서북권에서 군집행동이 발생하는 것으로 분석되었다. 이는 손실공포 확대에 따라 불황기에서 군집행동이 집중적으로 발생하는 주식시장과 차이를 보이는 결과이다. 본 연구는 시장참여자의 행태를 행동경제학적 측면에서 분석하여 주택시장 이상현상에 대한 이해도를 높이고 시장분석에 시장참여자의 행동이라는 심리요인을 제시하였다는 점에서 의미가 있을 것이다.

• 경영과정보연구
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• 제35권1호
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• pp.189-206
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• 2016

2014년도 회계감사보고서부터 외감법의 개정에 따라 감사보고서에 관한 7조의 2의 외부감사 참여인원 수, 감사내용 및 소요시간 등 외부감사 실시내용을 적은 서류를 첨부하도록 되었다. 본 연구에서는 개정된 외부감사 실시내용을 반영하여 정부출연기관의 용역예정원가계산에 의하여 감사보수를 산정한다. 본 연구에서는 대상기업(전기 적정의견, 직전년도 자산총액 1,000억원, 제조업, 사전의 의뢰인 수임에서 내부통제위험 및 유의적인 감사위험이 없는 것으로 가정한 상장기업)을 국가계약법의 용역원가계산 체계에 따라 인건비, 경비, 일반관리비, 이윤의 4가지 비목을 합계하여 감사보수를 산출한다. 그리고 회계감사의 참여자와 감사투입시간을 확인하기 위하여 Big-4 회계법인에 예정원가 산정 대상기업에 대한 견적을 의뢰하여 계정된 외부감사 실시내용을 적은 서류에 따라 수집한 결과를 이용하였다. 인건비는 2014년 학술연구용역비 인건비기준단가의 참여율 150% 적용, 경비는 한국은행의 기업경영분석(2013년)의 회계법인등의 평균을 사용, 일반관리비는 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행규칙 7조1항 용역업의 일반관리비율 5%를 적용, 이윤은 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행규칙 7조2항 용역업의 이윤율 10%가 적용되었다. 이를 적용한 예정원가 계산에 의한 감사보수는 50,617,769원이 산출되었다. 본 연구의 결과가 최적의 적정감사보수는 아니다 할지라도 기준이 없는 기업의 감사보수를 비교할 수 있는 기본 척도로 사용 할 수 있을 것이다. 그리고 이러한 외감법의 개정은 이전의 총 투입 감사시간만을 공시한 것보다 감사인의 독립성과 회계제도의 투명성을 제고할 수 있을 것이다.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.45-65
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• 2020

가치가 상승하는 와인에 투자하는 것은 바람직하지만 우리나라에서는 와인 투자 자체가 생소하다. 또한, 와인시장에서의 가격책정은 소수에 의해 이루어지기 때문에 과정 자체가 비합리적이고, 정보가 위조되는 경우가 흔하다. 그러나 올바른 해결책만 있다면 와인시장은 오래 투자할수록 높은 수익을 기대할 수 있다는 점에서 바람직한 투자처가 될 수 있다. 또한, 국내 와인수입량의 꾸준한 증가추세를 통한 국내 와인 소비시장의 확대 또한 기대된다. 본 연구는 앞서 말한 우리나라의 와인 투자 시장의 '올바른 해결책'으로 와인시장 활성화 및 투명성 제고를 위한 컨소시엄 블록체인 프레임워크를 제시한다. 블록체인 거버넌스는 바람직한 의사결정권과 책임성을 보장하기 때문에 와인시장의 단점을 보완해줄 수 있다. 블록체인에 저장된 데이터는 소비자가 모두 확인할 수 있기 때문에 위조와인의 등장 가능성을 낮추고 불합리적으로 가격이 책정되는 과정을 보완한다. 또한 자산의 디지털화로 낮은 현금유동성을 해결하며 스마트 컨트랙트를 통해 공급망 전반의 비용과 시간을 절약하게 되어 와인투자의 진입장벽이 낮아진다. 특히 컨소시엄 블록체인을 통해 블록체인의 거버넌스를 '샤또-유통업자-투자자'로 구성한다면 바람직한 와인 시장을 형성할 수 있다. 생산과정을 블록체인에 저장하여 생산비용을 확보하고 합리적인 출시가를 정하며 유통과정을 블록체인에 저장하여 물류시스템을 효율적으로 운영하고 선물거래 주문량을 예측한다. 마지막으로 투자자들은 이 모든 데이터를 열람함으로써 합리적인 의사결정을 한다. 이는 와인경매시장에 있어서 주요 이해관계자들간의 지식공유체제로서 작동할 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 해당 연구에서는 소유권을 주식처럼 다룰 수 있다는 점에서 대체투자의 새로운 관점을 제시했다. 또한 정보의 투명성을 제고시킬 방안으로써 와인 소유 매매 프레임워크를 제시하였고 식품 수입절차의 간소화와 와인 업계 내 신뢰 형성을 가능하게 했다. 해당 프레임워크를 통해 와인 관련 정보들을 투명하게 기록함으로써 활발한 와인투자가 이루어질 수 있을 것이며 이는 지식경영 측면에서 큰 의의를 가진다. 향후 연구에서는 해당 프레임워크를 확장해 적용할 분야를 연구하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.