블루투스는 무선 홈 네트워킹을 구성하는 하나의 기술로 자리를 잡았지만, 기존의 홈 네트워킹을 구성하는 IRDA, 무선랜, Home RF, ZigBee 등에 비하여 블루투스 사용으로 인한 큰 이득이 없어 이용되지 않는 것이 현재 블루투스가 직면한 문제이다. 비슷한 통신반경을 지원하는 IRDA와 비교하면 가격과 전력소비에서 블루투스의 이점이 떨어지고, 다중 연결을 지원하는 장점에도 불구하고 10m 내의 전송 반경으로는(저 전력 사용 시) 집안을 전부 커버할 수 없기 때문에 무선랜에 비해 홈 네트워킹에서 이용성이 떨어지는 것이 사실이다. 하지만 이런 블루투스의 AD-HOC 라우팅을(1:1 혹은 1:다) 위한 블루투스 프로토콜 스택에 라우팅 프로토콜 스택을 추가함으로써 블루투스가 장착된 정보 가전기기는 주변으로부터 라우팅 정보를 수집하게 되고 라우팅 테이블을 구성할 수 있게 된다. 그러므로 전송 범위의 이상적인 설계에서 무선랜보다 넓어지게 되므로 홈 네트워킹에서 블루투스 사용의 단점이 보안됨은 물론 집안을 하나의 WEB처럼 구성할 수 있게 된다. 이에 다른 기술에 비한 저렴한 가격, 접속의 용이성, 저 전력 소비 둥과 같은 기존의 장점에 전송 거리의 단점이 보안된 블루투스 라우팅 프로토콜 기술은 IRDA, 무선랜보다 기술적 우위를 가짐으로써 홈 네트워킹에 적용이 많아지리라 예상할 수 있다. 더 나아가 블루투스 기술이 포함되어 있는 모바일 기기가 정점 늘어남에 따라 모바일 기기와의 연동에 의한 홈 네트워킹이 실생활에 적용되리라 예측되며, 집뿐만 아니라 어디에서나 다른 모바일 기기와 연결되어 네트워크를 이루는 유비쿼터스 네트워킹이 실현 될 수 있으리라 본다.-filtered CU)과는 비슷한 결과를 보였다. 결과적으로 제안된 방법은 전통적인 켑스트럴 평균 차감법에 기반하여 효과적인 채널 정규화가 가능하다는 것을 보였다.ttention since the operation of local autonomy in Korea. This trend focuses on ′visual landscape planning′, and it is expected to grow drastically in the near future. Therefore, it is recommended that we promote the more elaborate methodology of ′visual landscape planning′, which also includes the ecological and cultural aspects of the environment. 7월 시료에는 ethane, ethyl formate, trans-2-hexenal의 순서로 그 함량이 많았으며, hydrocarbon류가 전체성분의 30.42%를 차지하였다. 8월 시료는 benzyl alcohol, ethyl formate 및 trans-2-hexenal의 순서로 많이 함유되어 있었으며, ester류가 35.60%를 차지하였다. 또한 9월 시료에도 ester류가 32.92%를 차지하였으며 ethyl acetate, benzyl alcohol, ethane 및 trans-2-hexenal의 순서로 함량이 높았다.to isolate the major component of silkworm powder, which exerts blood glucose-lowering e
본 연구는 한국증권거래소의 현금배당락조치 폐지 이전과 1998년 7월 현금배당락 조치 폐지 이후의 표본을 이용하여 인위적인 거래소의 배당락조치 변경이 배당락일의 주가행태에 미치는 효과를 분석하였다. 실증분석 결과 현금배당락조치 폐지 이후 거래소 배당락기준가격의 오차는 예상대로 더욱 확대된 것으로 나타났다. 두 기간 모두 배당락일의 주가가 금기예상실효배당금과 거래소가 배당락조치를 위해 인위적으로 산정한 배당금과의 차이인 거래소 배당락기준가격의 오차를 반영할 수 없었다. 또한, 김성민(1997)과 일관되게 단기차익 거래의 유용성은 표본그룹에 관계없이 금기예상실효배당금에 대한 정보소유자가 연말 폐장일에 배당부종가로 구입하여 배당락일인 연초 개장일에 배당락 종가로 매도하는 것이 배당락 시가로 매도하는 것보다 더 효과적임을 알 수 있었다. 그리고, 이러한 차익거래를 통한 보유기간 세후 수익률은 현금배당락조치 폐지 이전인 1997년(4.7%)에 비해 현금배당락조치 폐지 이후 현금배당락을 시키지 않은 $1998{\sim}1999$년(8.9%) 기간에 더 증가하였다. 단기차익을 위한 차익거래가 실질적으로 이루어 졌는지 연초 배당락일 주변의 초과거래량을 분석한 결과 $1997{\sim}1998$ 회계년도의 배당락일에는 유의적인 양(+)의 초과거래량이 발생하였지만 1999 회계년도의 배당락일에는 유의적인 음(-)의 초과거래량이 발생하여 이에 대한 결론을 내릴 수 없었다. 본 연구는 금기예상현금배당에 대한 완전예측을 가정함으로써 배당락일의 주가하락과 주주총회에서 실현될 주당배당금의 괴리는 차익을 제공할 수 있으나 무위험 차익거래 기회가 아님을 밝혀 둔다.효과적인 것으로 판단되었다. 조사한 모든 일중 및 1일(overnight) 투자수익률에서 옵션 거래량의 상대적 비율에 의거한 투자전략은 통계적으로 유의한 투자수익률의 차이를 가져왔다.e 측정치에 의해 평가했을 때, 회사채가 주식보다 더 우수한 것으로 평가되었으나 Treynor 측정치에 의한 평가를 했을 때는 정기예금이 가장 우수했다. 그리고 Jensen 측정치에 따라 투자대상을 평가했을 때는 회사채와 국채가 주식보다 앞섰다. 마지막으로, 종합적인 평가를 했을 때는 회사채가 주식보다 우수했고 정기예금은 주식과 동일한 수준으로 평가되었다. 유의성은 없었다.의 선도효과가 지배적임을 발견하였다.적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.서, Loser포트폴리오를 매수보유하는 반전거래전략이 Winner포트폴리오를 매수보유하는 계속거래전략보다 적합한 전략임을 알 수 있었다. 다섯째, Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오를 각각 투자대상종목으로써 매수보유한 반전거래전략과 계속거래 전략에 대한 유용성을 비교검증한 Loser포트폴리오와 Winner포트폴리오 각각의 1개월 평균초과수익률에 의하면, 반전거래전략의 Loser포트폴리오가 계속거래전략의 Winner포트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을
본 논문은 국산 배와 일본산 배에 대한 국내소비자의 무차별 선호를 가정한 가격격차 방법론을 적용하여 일본산 배의 수입금지 조치 해제 시 경제적 정량적 영향을 사전에 분석하는 방법론을 소개한다. 방법론을 이용하여 2018년 일본산 배의 수입허용 가정 시 시뮬레이션을 수행한 결과, 연평균 5만 톤의 일본산 배가 국내시장에 유입될 것으로 추정된다. 이 수입량은 국내 배 가격하락 뿐만 아니라 국산 배 생산량 감소를 야기하여 국내 배 생산 감소효과를 초래하여, 연평균 930억원 수준의 직접적인 피해가 예상된다. 국내 배 재배면적과 생산량은 베이스라인 대비 0.7%, 1.4% 감소할 것으로 예측된다. 또한, 생산 소비 대체재를 포함한 다른 품목 부문에 미치는 간접적인 영향을 합한 전체 농업분야의 연평균 감소액은 약 2,090억 원 수준으로 베이스라인 대비 0.4% 감소할 것으로 전망된다. 본 연구에서 제안한 SPS 수입금지 조치 해제 시나리오 영향평가는 기존에 수행해오던 양허안 중심의 시나리오 분석과 병행하여, 메가 FTA 참여 시 농업분야 파급영향의 사전분석 방법론을 개선할 것으로 기대된다.
본호(本鎬)는 지난 몇년간 우리나라 주가(株價) 및 지가(地價)의 급변을 거품현상(現象)으로 해석하는 견해(見解)를 재검토(再檢討)하고 시장기본요인(市場基本要因)의 중요성을 강조하고자 하였다. 자산가격변화(資産價格變化)에 대한 자기실현적(自己實現的) 예측(豫測)에 바탕을 둔 거품이론(理論)으로 최근 우리나라의 주가(株價) 및 지가변동(地價變動)을 설명하기에는 여러가지 제약점이 있다. 지난 몇년간 우리나라 주가(株價) 및 지가(地價)의 급변을 거품현상이라고 주장하는 사람들은 거품의 존재유무(存在有無)에 대한 검증 없이 막연하게 자산가격의 급변 내지는 불규칙한 변동을 거품현상으로 해석하는 경향이 있으며 주가(株價) 및 지관(地慣)의 거품검증을 시행한 경우에도 검증과정에서 여러가지 계량경제학적(計量經濟學的) 문제점을 보이고 있고, 근본적으로는 검증모형(檢證模型)이 잘못 구체화되었다는 오특정(誤特定)(misspecification)의 문제를 안고 있다. 본고(本稿)에서는 지난 몇 년간 우리나라 지가(地價) 및 주가변화(株價變化)를 3저여건(低與件)의 도래와 퇴조에 따른 경제여건의 변화와 시장기본요인의 변화로 설명할 수 있음을 보였다. 우선 실질금리(實質金利), 성장율(成長率) 등 시장기본요인(市場基本要因)의 변화로 우리나라 주가 및 지가변화를 상당부분 설명할 수 있었으며, 다음으로는 이부문(二部門) 일반균형(一般均衡) 자산구성모형(資産構成模型)을 구성하여 유동성(游動性) 및 환율(換率)이 변화할 때 지가(地價)의 과잉변동현상(過剩變動現像)이 발생함을 보였다. 1986~89년간 지가(地價)의 급등(急騰)은 동(同) 기간중(期間中) 엔화절상(貨切上), 원화절상(貨切上) 및 유동성증가(流動性增加)(실질금리(實質金利)의 하락(下落))에 따른 것이며, 90년 이후 지가상승세(地價上昇勢)의 둔화(鈍化)는 동(同) 기간중(期間中) 엔화절하(貨切下), 원화절하(貨切下)로의 반전 및 유동성압박(流動性壓迫)에 따른 실질금리(實質金利)의 상승(上昇)과 밀접히 관련되어 있다.
본 연구는 2012년 3월부터 서울시가 시행하고 있는 장기안심주택 제도에 대한 거주의사 평가를 분석하여 장기안심주택 공급의 실효성과 운영에 대한 시사점을 제시하고자 한다. 이를 위해 실제 장기안심주택 거주자의 거주특성에 대한 거주의사 모형과 거주영향요소 선택요인과 관련된 장기안심주택 거주의사 모형을 정립하였으며 이를 통해 향후 장기안심주택의 공급을 공급하는데 있어 고려해야 될 요소를 찾아내는 것을 연구의 목적으로 설정하였다. 이 연구를 통해 지원자의 재정 상태, 소득수준, 공공지원 측면이 지원자가 장기안심주택을 선택할 때 가장 큰 영향을 준다는 사실을 확인할 수 있었으며 또한 현재 차가인 가구와 주변 주택가격시세보다 비싼 가격에 입주하는 가구들의 잠재적 거주의사가 높았음을 알 수 있었다. 이를 통해 기존의 임대주택에서 가장 큰 문제점으로 지적되어 왔던 외부에서 보는 임대주택의 가시적 식별성과 한정된 지역에 집중되는 임대주택 분포밀도에 의해 파생되는 각종 문제점들을 장기안심주택이 어느 정도 해결하는데 도움을 줄 수 있을 것이라는 예측이 가능했다. 또한 기존의 연구결과들과는 다르게 실제 임대주택이나 장기안심주택에 거주하고자 하는 사람들의 경우 주택규모가 기존 보다 큰 중대형 임대주택을 특별히 선호하지는 않는 것으로 나타났다.
1995년 역사적 첫 배너광고 판매 거래 이후 전자상거래는 명실공히 새로운 유통채널로 자리매김 하였다. 20년 이상의 역사 속에 소비자의 자연스러운 소비 습관이 되어 경험 부족은 더 이상 전자상거래의 발전을 늦추는 이유가 될 수 없게 되었고, 그 규모를 계속 확장하며 이제 기존 유통채널을 위협하는 존재로 성장하였다. 하지만 이러한 전자상거래 시장의 지속적인 성장에도 불구하고, 자산 특유성이 높거나 설명 복잡성이 높은 상품의 경우, 소비자가 상품의 품질을 검증하는 것이 제한적일 수밖에 없는 전자상거래의 한계로 인해, 온라인 시장으로의 진출 및 확장은 힘들 것으로 여겨져 왔다. 특히, 이러한 조건 하에서 기존 사용자에 따라 품질의 차이가 많이 나고 설명 난이도가 높은 중고품의 온라인 거래 활성화는 거의 불가능한 것으로 여겨져 왔다. 중고품의 경우 상품에 대한 많은 정보를 가진 판매자 대비 정보를 많이 가지지 못한 구매희망자 간 정보 비대칭성으로 더욱더 시장의 성립이 힘들 수 있다는 것이 또한 온라인 중고거래에 대해 부정적인 시선을 갖게 하는 이유이다. 하지만, 본 논문에서 이와 같은 한계를 인공지능(AI)에 기반한 동적 가격 분석과 예측을 통해 문제 가능성을 최대한 낮춤으로써 극복하고, 품질 평가 표준화를 통하여 전자상거래 최고 거래 난이도의 중고 의류소매업에 전례 없이 성공한 thredUP의 사례분석을 통해 전자상거래, 특히 온라인 중고거래의 향후 발전 방향과 가능성을 제시하고자 한다.
기업은 예측 불가능한 변화에 대하여 신개념의 접근 방법을 준비하여야만 하는 시대에 살게 되었고, 다양한 시장 환경의 변화로부터 도전을 받고 있다. 기업들은 자사의 역량을 핵심 분야에 집중시키고 나머지 부분들은 제휴를 통해 기업비용의 절감을 실현시키는 방법에 관심을 기울이고 있다. 호텔의 식음료 상품역시 상품과 서비스에 대한 고객의 기대가 증대되고 있는 가운데 식음료 업장의 운영자들은 고객 가치 증진을 위해 가격의 하향 책정과 품질 향상이라는 양자택일의 상황에 놓여 있다. 그러나 대다수 의 호텔들은 대기업에서 운영되고 있기 때문에 이미지 유지를 위해 을 가격의 하향 책정을 택하여 손실을 감수하고 있는 현실에서 국내 호텔 운영자들에게 '브랜드 제휴'가 브랜드 이미지를 향상시키고 매출을 증진시키는 하나의 해결책으로 제시될 수 있을 것이다. 이에 따라 국내 중가 호텔 경영자들에게 브랜드 제휴 결정 요인을 제시하여 보다 효율적으로 브랜드 제휴를 수행 할 수 있는 방안을 제시하였다.
국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.
투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.
인공지능 기술이 발전하면서 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 분야에 적용되고 있으며, 데이터가 충분한 경우 기존 기법들에 비해 좋은 결과를 보인다. 주식시장은 경제, 정치와 같은 많은 변수에 의해 영향을 받기 때문에, 주식 가격의 움직임 예측은 어려운 과제로 알려져 있다. 다양한 기계학습 기법과 인공지능 기법을 이용하여 주가 패턴을 연구하여 주가의 등락을 예측하려는 시도가 있어왔다. 본 연구는 딥러닝 기법 중 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크(CNN)를 기반으로 주가 패턴 예측률 향상을 위한 데이터 증강 방안을 제안한다. CNN은 컨볼루셔널 계층을 통해 이미지에서 특징을 추출하여 뉴럴 네트워크를 이용하여 이미지를 분류한다. 따라서, 본 연구는 주식 데이터를 캔들스틱 차트 이미지로 만들어 CNN을 통해 패턴을 예측하고 분류하고자 한다. 딥러닝은 다량의 데이터가 필요하기에, 주식 차트 이미지에 다양한 데이터 증강(Data Augmentation) 방안을 적용하여 분류 정확도를 향상 시키는 방법을 제안한다. 데이터 증강 방안으로는 차트를 랜덤하게 변경하는 방안과 차트에 가우시안 노이즈를 적용하여 추가 데이터를 생성하였으며, 추가 생성된 데이터를 활용하여 학습하고 테스트 집합에 대한 분류 정확도를 비교하였다. 랜덤하게 차트를 변경하여 데이터를 증강시킨 경우의 분류 정확도는 79.92%였고, 가우시안 노이즈를 적용하여 생성된 데이터를 가지고 학습한 경우의 분류 정확도는 80.98%이었다. 주가의 다음날 상승/하락으로 분류하는 경우에는 60분 단위 캔들 차트가 82.60%의 정확도를 기록하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.