Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2017.11a
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pp.735-746
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2017
기업의 이윤창출은 보유 제품 기반의 사업으로부터 거둬들이는 미래 수익을 기반으로 예측되기도 하는데, 과거 발생한 매출실적에 기여한 요인은 일반적으로 인적자산, 시장자산, 기술자산으로 구분된다. 이 중에서 특허, 디자인과 같은 기술자산이 일정 비중을 차지하는 반면에, 고가의 소비재(예. 고급시계, 핸드백, 남성/여성 정장, 승용차 등)에서는 브랜드 자산이 매출창출에 상당한 역할을 한 경우를 종종 접하게 된다. 그렇다면, 새롭게 시장에 출시된 경쟁제품의 사업화에서 브랜드가 차지하는 비중은 얼마인지 어떻게 결정할 것인가? 브랜드 이전 라이센싱, 투자의 의사결정, 브랜드전략 등 다양한 목적을 위해 브랜드 자산의 경제적 가치를 객관적을 판단하는 것은 매우 의미있는 일이라 하겠다. 그러나 현재 시점에서 브랜드 자산의 가치평가 방법에 대한 표준화된 가이드라인이 없는 실정이다. 이에 본 연구는 기업 브랜드자산의 가치평가를 위한 사업가치 산출방식을 수익접근법 기반으로 개발하고, 실제 브랜드 보유 기업의 과거 2~3년간 매출실적과 제안된 평가모형에 적용한 결과를 비교 분석해본다. 또한, 브랜드자산의 가치평가에서 브랜드 인지도와 브랜드 충성도가 어떻게 반영되는지를 살펴보기로 한다. 향후 연구에서는 브랜드자산의 가치평가 모형을 실제 시범사례에 적용할 때 발생하는 한계점을 극복하기 위한 개선방안을 고도화 연구로 수행하기로 한다.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.11
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pp.71-79
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2017
In this paper, we implemented the exchange rate forecasting neural network using heterogeneous computing. Exchange rate forecasting requires a large amount of data. We used a neural network that could leverage this data accordingly. Neural networks are largely divided into two processes: learning and verification. Learning took advantage of the CPU. For verification, RTL written in Verilog HDL was run on FPGA. The structure of the neural network has four input neurons, four hidden neurons, and one output neuron. The input neurons used the US $ 1, Japanese 100 Yen, EU 1 Euro, and UK £ 1. The input neurons predicted a Canadian dollar value of $ 1. The order of predicting the exchange rate is input, normalization, fixed-point conversion, neural network forward, floating-point conversion, denormalization, and outputting. As a result of forecasting the exchange rate in November 2016, there was an error amount between 0.9 won and 9.13 won. If we increase the number of neurons by adding data other than the exchange rate, it is expected that more precise exchange rate prediction will be possible.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.1B
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pp.56-70
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2006
This study attempts to estimate the size of economic value that could be created by the adoption of a new internet protocol, IPv6. The existence of externality and diffusion effects in the adoption of a new platform technology makes it difficult to capture the exact costs and benefits of IPv6 adoption. Hence, this study employed multiple evaluation methods rather than relying on single method to increase the validity of results by averaging the value of different methods. Futhermore, the proposed evaluation model includes qualitative variables such as expert opinions, as well as quantitative variables, to incorporate various stakeholders' perspectives. Finally, the policy implications for IPv6 adoption and the limitations of this study are discussed.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2000.11a
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pp.231-231
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2000
인터넷기업들은 불과 몇 달 전만 해도 수수께끼로 가득 찬 요지경이었다. 매출액은 늘어났지만 더 많은 손실이 발생했고, 엄청난 적자와는 정반대로 주가는 연일 상승곡선을 그리고 있었다. 오히려 손실을 줄이는 방안을 발표하면 주가가 떨어지는 기현상마저 보여 구경제의 질서에 익숙해 있던 투자자들이나 경영자들을 혼란스럽게 만들고 있다. 그런데 이처럼 높게 평가되던 인터넷 기업들의 주가가 최근에 들어 폭락하고 있다. eToys의 경우 주가가 최고치 였던 $86에서 94% 폭락한 $4.75에 거래되었고, CDNow는 83%, Buy.com은 81% 등 주요 온라인 업체들의 주가가 80% 이상 하락하였으며 그 외의 적지 않은 인터넷 기업들의 주가 역시 전성기에 비해 90-95%까지 폭락하였다. 이러한 이유로 최근 인터넷기업들의 정확한 가치평가를 하기 위한 연구들이 시도되고 있으며, 이러한 시도 중 비교적 객관적인 정보인 재무정보들을 이용하기 위한 연구들도 있다. 하지만 아직까지는 우리나라의 재무제표들이 제공하는 정보들이 부족하고 IMF이후 비정상적인 주가 등으로 인하여 실증하는데 어려움이 따르고 있다. 또한 인터넷 기업들은 전술한 바와 같이 기존 오프라인상의 제조업형태의 기업들처럼 일반적인 재무제표분석을 통한 가치평가에 어려움을 겪고 있다. 하지만 인터넷을 기반으로 한 디지털 경제에서도 오프라인기업에서와 똑같은 현상이 발생한다는 사실을 간과해서는 안 된다. 현금지출이 도달 가능한 현금유입의 수준을 넘어선다면 결국 도산하는 것은 인터넷기업들도 마찬가지이다. 현재 어떤 기업에 투자하는 것은 그 기업의 미래 현금흐름을 구매하고자 하는 것이다. 따라서 미래의 현금흐름이 커질수록 그 기업의 가치는 상승하게 된다. 현금흐름 분석이 특히 중요한 이유는 기업의 미래 현금흐름을 기업의 타인자본비용과 자기자본비용의 조합인 기회자본비용으로 할인함으로써 현재의 기업가치를 구할 수 있기 때문이다. 이처럼 기업이 영업활동이나 투자활동을 통해 현금을 창출하고 소비하는 경향은 해당 비즈니스 모델의 성격을 규정하는 자료도로 이용될 수 있다. 또한 최근 인터넷기업들의 부도가 발생하고 있는데, 기업의 부실원인이 어떤 것이든 사회전체의 생산력의 감소, 실업의 증가, 채권자 및 주주의 부의 감소, 심리적 불안으로 인한 경제활동의 위축, 기업 노하우의 소멸, 대외적 신용도의 하락 등과 같은 사회적·경제적 파급효과는 대단히 크다. 이상과 같은 기업부실의 효과를 고려할 때 부실기업을 미리 예측하는 일종의 조기경보장치를 갖는다는 것은 중요한 일이다. 현금흐름정보를 이용하여 기업의 부실을 예측하면 기업의 부실징후를 파악하는데 그치지 않고 부실의 원인을 파악하고 이에 대한 대응 전략을 수립하며 그 결과를 측정하는데 활용될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 부도예측 정보 중 현금흐름정보를 통하여 '인터넷기업의 미래 현금흐름측정, 부도예측신호효과, 부실원인파악, 비즈니스 모델의 성격규정 등을 할 수 있는가'를 검증하려고 한다.
Financial instruments valuation continues to evolve due to various technological changes. Recently, there has been increased interest in valuation using machine learning and artificial intelligence, enabling the financial market to swiftly adapt to changes. This technological advancement caters to the demand for real-time data processing and facilitates accurate and effective valuation, considering the diverse nature of the financial market. Numerical analysis techniques serve as crucial decision-making tools among financial institutions and investors, acknowledged as essential for performance prediction and risk management in investments. This paper analyzes Korean patent trends of numerical analysis-based financial systems, considering the diverse shifts in the financial market and asset data to provide accurate predictions. This study could shed light on the advancement of financial technology and serves as a gauge for technological standards within the financial market.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.25
no.1
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pp.61-74
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2008
The purpose of this study is to estimate economic value of document delivery services(DDS) at foreign journal supporting center in K University library. For this study, Bass diffusion model, which is widely used in forecasting, especially new product and new service forecasting, was adopted. User survey was also carried out from September 10 to 20, 2007. As a result, useful value(UV) of DDS is estimated about not less than 2,000,000,000 won, and willingness to pay(WTP) is estimated about less than 2,000,000,000 won. This study, economic value analysis at foreign journal supporting center, was limited to DDS, and used methodology for the study is also limited to UV and WTP. Demographic analysis(i.e., sex, age, occupation, educational level) for UV and WTP is also conducted.
최근 전 세계적으로 서비스 산업의 노동력 비중이 늘어나고 서비스업 뿐만 아니라 농업 및 제조업 분야에서도 서비스의 가치 비중이 높아지고 있다. 그러나 최근까지 서비스는 대부분 제공자의 직관과 경험에 의존하여 운영되었기 때문에 서비스의 성과와 고객 만족도는 미미한 수준에 그칠 수밖에 없었다. 이에 따라 서비스의 생산성을 향상시키고 서비스 수준을 혁신하는 방법을 찾는 것이 산업 사회의 주요 현안으로 떠올랐고 이러한 배경 하에 서비스업의 본질을 과학적으로 규명하여 서비스 분야의 혁신을 이루기 위해 경영학, 사회과학, 산업공학 등 여러 분야의 지식을 종합하여 서비스 과학(Services Science)이라는 새로운 학문 분야를 만들려는 움직임이 일기 시작했다. 서비스 과학의 목적은 공급자와 고객 사이에 가치를 창출하는 일련의 과정인 서비스를 보다 과학적인 방법을 통하여 측정하고 예측할 수 있는 것으로 변환시킴으로써 서비스의 미래 가치와 위험을 정량적으로 예측하고 나아가 서비스의 성과와 만족도를 높이는 것이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 U-city 건설에 중추적 역할을 할 것으로 기대되는 지리정보시스템(GIS)의 비즈니스 모델을 대상으로, GIS 정보 서비스의 특성을 규명하여 이러한 정보 서비스가 높은 생산성을 갖기 위한 방안으로서 다학제적 관점의 공유를 통해 다양한 학문 분야의 지식을 종합 적용하고 서비스의 특성을 고려하여 직관과 경험이 아닌 과학적인 도구와 방법론을 통해 GIS 정보 서비스를 관리할 것을 제안한다.
본 논문에서는 기업의 성장성변수(기업지분의 시장가치 대 장부가치 비율, MB)가 이익반응 계수에 체계적인 영향은 미치는가를 1991년부터 1994년까지 한국증권시장을 대상으로 재무분석가의 예측치에 의한 사건시점방법을 사용하여 실증적으로 분석하였다. 여러 사건시점을 분석한 결과 기업의 성장성과 이익반응계수가 유의적인 정의 관계가 있다는 것을 발견하였다. 이는 우리나라 증권시장에서 성장성이 높은 기업에서의 이익변화가 성장성이 낮은 기업에 비하여 주식수익률에 더 큰 영향을 미친다는 것을 의미한다, 이에 추가로 Skinner와 Sloan(1998)에서 발견된 고성장기업에서 부의 비기대이익에 대한 큰 폭의 주식수익률 하락이 우리나라 시장에서도 나타나는가를 분석하였다. 이들의 결과와는 달리 우리나라 증권시장에서는 이러한 현상이 발견되지 않았으며, 이는 고성장기업에 대하여서도 이익정보가 주식시장에 적절하게 반영된 다는 것을 나타낸다. 본 논문은 우리나라 증권시장에서 기업이익과 수익률간의 사건시점방법을 통한 연구에 있어서 기업의 성장성변수(기업의 시장가치대 장부가치의 비율)가 통제되어야 하는 변수라는 것을 나타낸다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.675-676
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2022
헬스케어 패러다임이 정밀, 예측, 맞춤, 예방의료 중심으로 변화하면서 개인의 건강관리에 대한 관심과 중요성이 커지고 있다. 디지털 헬스케어 산업은 4차 산업혁명 정보통신기술 발달과 함께 수요자 중심의 고부가 가치형 의료서비스 제공이 가능할 것으로 전망되고 있다. 디지털 헬스케어 산업의 한 영역인 개인건강기록(PHR) 서비스는 개인의 모든 건강기록 데이터를 기반으로 하여 예방과 관리 목적에 맞추어 맞춤형 건강관리를 가능하게 한다. 본 연구에서는 개인건강기록 서비스의 가치사슬을 정리해보고, 가치사슬 핵심요인 중심의 산업구조분석을 통해 주요 환경변화에 있어 경쟁자들과의 경쟁우위를 확보하는데 필요한 차별화 전략의 우선순위를 모색하고자 한다.
This paper examines credit spreads in Korea corporate market using one of structural models, the mean reverting leverage ratio model (Collin-Dufresne and Goldstein (2001)). Compared to the actual credit spreads, we show that the credit spreads induced by the model are overpredicted. We also investigate the systematic errors that cause the over-pre-diction of credit spreads using the t-test. We show that the systematic errors are affected by the current leverage ratio and asset volatility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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