• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제28권2호
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• pp.231-276
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• 2019

본 연구는 정태적 계산가능일반균형 모형을 사용하여 전기 및 수소차 도입이 국내총생산과 이산화탄소 배출 등에 미치는 영향을 분석하고 평가하였다. 전기 및 수소차 확산이 경제에 미치는 영향에 대한 기존의 견해는 투입구조가 투입절약적으로 변화하기 때문에 경제에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 견해와 전기 및 수소차의 투입절약적 기술진보가 경제에 긍정적인 영향을 준다는 견해가 병존하고 있다. 또한 전기 및 수소차 도입이 가져올 이산화탄소 배출에 관하여서도 분명한 결론은 부재하다. 본 연구는 이러한 전기차 수소차의 환경적 경제적 영향에 대한 견해의 불일치에 대한 하나의 답을 모색하기 위한 시도이다. 본 연구는 전기차 및 수소차가 자동차산업 내에서의 확산에 대한 Bass 모형의 결과를 계산가능일반균형모형(CGE)에 충격으로 통합시키는 방식의 접근을 취하였다. 자동차산업과 자동차 사용 산업의 투입계수와 에너지 최종수요의 변화를 충격으로 주는 계산가능일반균형모형 분석을 통하여 경제 환경적 영향을 추정한 결과 전기차는 이산화탄소 배출 면에서 부정적인 영향을 주고 반면에 수소차는 이산화탄소 배출을 감소시키며, 국내총생산 면에서는 전기차와 수소차 공히 긍정적인 영향을 가져오는 것으로 나타났다. 수소차는 전기차보다 이산화탄소와 국내총생산 면에서 우위를 가지고 있는 것으로 나타났다. 전기차 수소차의 이산화탄소 배출량 변화패턴은 다음과 같이 설명된다. 자동차 사용부문 이산화탄소 배출 측면에서 전기차는 배출량 소폭 증대, 수소차는 소폭감소라는 상반된 결과를 보인다. 그러나 전기차 수소차 공히 자동차 제조 관련 부문에서의 이산화탄소 배출이 증대하는 것으로 나타나고 있으나 이 증가 폭이 자동차 사용부문에서의 변화의 크기보다 상당히 작다. 전기차 수소차의 이산화탄소 배출 패턴은 이 두 가지 효과가 결합하여 나타난 것으로 해석된다.

• 한국기후변화학회지
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• 제2권2호
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• pp.115-131
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• 2011

온실가스의 감축 규제가 세계 경제에 미치는 영향은 매우 클 것으로 예상되며, 산업 전반에 걸쳐 적절한 대응방안 도입이 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 온실가스 감축 규제에 대응하기 위해서 취해질 수 있는 온실가스 저감 기술, 설비 개발, 에너지 절약 및 효율화 활동, 탄소배출권 구입을 통한 탄소 상쇄 등 여러 경제적 행위 중에서 탄소배출권 투자에 초점을 맞추어 연구하였다. 특히, 탄소배출권 투자 시 고려해야 할 위험 요인 중에서 UN 등록 거절 위험과 탄소배출권 가격변동성 위험을 최소화하기 위한 위험관리 모형을 설계하고 검증하였다. 이를 통해 탄소 상쇄가 필요한 다양한 분야의 이해관계자가 최적화된 탄소배출권과 관련한 전략을 수립할 수 있도록 제안하는 것을 목표로 한다. 기후변화에 따른 새로운 메커니즘에 국내 금융회사들이 신속히 대응할 수 있는 방법을 모색하고자 한 본 연구는 현재 청정개발체제(CDM)에서 발급되는 탄소배출권(CER)에 국한되지 않고 공동이행체제(JI) 프로젝트에서 발급되는 탄소배출권(ERU), 배출권거래제(ET)에서 인정되는 탄소배출권(AAU) 뿐만 아니라 향후 새롭게 인정될 탄소배출권에도 유사하게 적용될 수 있을 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권3호
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• pp.13-32
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• 2018

암호화폐는 익명성, 분권성, 공유성, 다중 분산원장 기재원리와 블록체인 기술의 특성을 지니고 있어 간편 신속 저렴성으로 지급결제수단의 기능을 수행하여 왔다. 비트코인은 비중앙 기관이 채굴 공급주체이고, 공급량이 제한되어 있고, 일부 화폐적인 기능을 수행하여서, 금과 매우 유사한 특성을 가지고 있다. 본고는 물가와 자본시장에 대해서 헷지와 안전처 기능과 관련하여 비트코인과 금에 대해서 정량적으로, 2010. 7. 20.~2017. 12. 27., 1943 일별 자료에 대해 비대칭적 다변량 벡터 GARCH 모형으로 분석하였다. 금에서는 물가(CPI), 주식(SP500), 환율(UKUS, KOUS)에서 강한 헷지와 안전처 기능이 추정되었다. 비트코인에서는 약한 헷지와 안전처 기능이 존재하는 것으로 추정되었다. 변동성 식에서는 미국과 한국의 인플레이션은 비트코인과 금에 대해 유의하지 않은 것으로 추정되었다. 본고는 공평성 확보를 위해 익명성의 불투명성을 해소하고, 시대의 변화에 부응하고 생동하는 헌법관에 기초하여 법의 흠결 보완이 이루어져야 함을 밝히고 있다. 유관기관에게 등록 보고 설명 준법감시 의무와 권한의 명확화를 기하고, 세제와 금융 관련 법규를 보완 개정하는 것이 이용자 보호의 강화와 전자거래의 발전에 도움이 됨을 시사하고 있다. 이와 더불어 반드시 투자자의 세심한 리스크 관리가 지속적으로 이루어져야 할 것이다.

• 한국항만경제학회지
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• 제35권1호
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• pp.139-162
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• 2019

한국의 해운기업에 대한 정책지원이 제한적이고 금융지원 등도 규모적인 면이나 지원시기 등에서도 적합성, 적기성 등에 문제가 해소 되어야 하며, 산업회복 가능성을 높이기 위해서는 이에 대한 종합적인 대책이 필요하며, 선사 스스로도 경쟁력확보를 위해서 부단한 노력이 필요하며, 향후 환경규제 강화에 대비하고, 해운기업의 특성상 탄력적인 대응이 이루어 질수 있도록 함이 필요하다. 조선산업은 극심한 불황속에서 작년 호전되는 시기를 맞았으나, 외부 및 내부 구조적 문제대한 쇄신이 필요하며, 미래 선도적인 산업의 특성을 갖추기 위해서 정부 합동으로 지속적인 R&D 투자를 통해 핵심기술 확보와 경쟁국가간 차별화되고 특화된 산업경쟁력 확보가 이루어지도록 해야 환경 규제 대응 선박 및 경제적 선박 건조 능력을 갖출수 있다. 부산항의 경쟁력은 동아시아의 지정학적 특성을 살리고 지역경제 활성화에 기여하고 국가 중추 기간 허브항만으로서의 위상 발전을 도모하고, 동아시아 물류 선진국가 위치를 확고히 하도록 해야 하며, 이를 위해서는 항만 운영의 질적인 변화와 선진화, 스마트 항만화, 원양 메가캐리어 기항 확대, 항만운영 신속화 및 저비용 창출 항만으로 인한 선주 화주의 경제성도모하고, 선주 화주의 이용성 확대전략 확립이 필요하며, 동북아시아 4개국의 네트워크 구축으로 러시아 랜드브릿지 시스템과 중국 랜드브릿지 시스템을 활용한 유라시아와 구주지역까지의 물류망 구축 등 장기적인 글로벌 연계망 구축도 필요하다.

• 벤처창업연구
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• 제14권2호
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• pp.31-46
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• 2019

신성장 동력원으로서 벤처기업의 중요성이 증대됨에 따라 정부에서는 건강한 벤처 및 창업 생태계 구축을 위하여 다양하게 노력하고 있으며, 경쟁력 있는 벤처기업을 육성하고자 금융 및 연구개발 비용지원 등 다양한 지원정책을 확대하여 추진하고 있다. 따라서 본 연구에서는 자원기반이론을 바탕으로 벤처기업의 성장단계에 따라 정부지원자금 수혜경험이 내부역량과 경영성과에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 기존 연구와는 다르게 벤처기업의 내부역량을 측정함에 있어 자원의 양적인 측면보다는 질적인 측면에 초점을 맞추었고, 경영성과는 재무적 성과와 비재무적 성과로 구분하여 벤처기업에 대한 정부지원자금의 효과를 자세히 살펴보고자 하였다. 본 연구의 가설 검증을 위하여 중소벤처기업부에서 1999년부터 편제하고 있는 벤처기업정밀실태조사의 2017년 자료를 활용하였다. 연구 결과에 따르면 첫째, 정부지원자금 수혜경험은 벤처기업의 내부역량과 재무적 성과에 영향을 미치지 않았으나 기업의 비재무적 성과에는 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 비재무적 성과는 다시 기업의 재무적 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 비재무적 성과에는 기술 가격 디자인 품질 경쟁력이 영향을 미치는 반면, 재무적 성과에는 가격 디자인 조직관리 마케팅 경쟁력이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 성장단계에 따라 벤처기업의 내부역량과 경영성과에 차이가 있으나, 정부지원자금 수혜경험과 상호작용 효과에 따른 차이는 없는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.93-103
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• 2021

금융당국의 채권추심 가이드라인, 추심업자에 대한 직접적인 관리 감독 수행 등의 노력에도 불구하고 채무자에 대한 불법, 부당한 채권 추심은 지속되고 있다. 이러한 불법, 부당한 채권추심행위를 효과적으로 예방하기 위해서는 비정형데이터 기계학습 등 기술을 활용하여 적은 인력으로도 불법 추심행위에 대한 점검 등에 대한 모니터링을 강화 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 대부업체의 추심 녹취 파일을 입수하여 이를 텍스트 데이터로 변환하고 위법, 위규 행위를 판별하는 규칙기반 검출과 SVM(Support Vector Machine) 등 기계학습을 결합한 불법채권추심 분류 모델을 제안하고 기계학습 알고리즘에 따라 얼마나 정확한 식별을 하였는지를 비교해 보았다. 본 연구는 규칙기반 불법 검출과 기계학습을 결합하여 분류에 활용할 경우 기존에 연구된 기계학습만을 적용한 분류모델 보다 정확도가 우수하다는 것을 보여 주었다. 본 연구는 규칙기반 불법검출과 기계학습을 결합하여 불법여부를 분류한 최초의 시도이며 후행연구를 진행하여 모델의 완성도를 높인다면 불법채권 추심행위에 대한 소비자 피해 예방에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권2호
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• pp.3-11
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• 2021

미얀마는 아시아 국가 중 개발 가치가 높은 미개발 국가이다. 이에 미국을 비롯한 다양한 국가에서 시장 진출을 고려하고 있는 상황이다. 이러한 측면에서 부동산 개발 프로젝트의 수요는 외국인들의 유입 증가와 미얀마 경제성장에 따라 증가할 것으로 예측된다. 하지만 미얀마는 국가적 리스크를 포함해 해외 진출기업의 측면에서 위험도가 높은 국가이다. 이에 본 연구에서는 미얀마에 관한 자료분석을 실시해 리스크 유발요인을 추출한 후 전문가(법률, 금융, 기술, 현지 전문가) 심층인터뷰를 실시하였다. 이를 통해 106가지 리스크 요인을 추출하였으며, 친화도법을 활용해 3차에 걸친 그룹핑 작업을 실시하여 최종 리스크 분류 체계를 구축하였다. 그리고 AHP 기법을 활용해 각 요인별 상대적 중요도를 분석하여 제시하였다. 그 결과 해당 국가 관련 리스크, 자금 관련 리스크, 분양 관련 리스크의 중요도가 높게 나타났다. 본 연구결과는 미얀마 부동산 개발형사업의 진출기업에게 리스크관리 기준을 제공할 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.83-93
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• 2009

최근의 사이버 공격은 경쟁사에 대한 DDoS공격과 기밀정보 유출, 일반 사용자들의 금융정보 유출 광고성 스팸메일의 대량 발송 등 불법 행위를 통해 경제적 이득을 취하려는 형태로 바뀌어가고 있다. 그 중심에 있는 봇넷은 봇이라 불리는 감염된 호스트들의 네트워크로서 최근 발생하는 많은 사이버 공격에 이용되고 있다. 이러한 봇넷은 수많은 변종과 다양한 탐지 회피 기술로 무장하고 전 세계 네트워크 전반에 걸쳐 그 세력을 확장해 가고 있다. 하지만 현존하는 봇넷 대응 솔루션은 대부분 시그네쳐 기반 탐지 방법을 이용하거나, 극히 제한적인 지역의 봇넷만을 탐지하고 있어, 총괄적 봇넷 대응에는 미흡한 것이 현실이다. 본 연구에서는 중앙집중형 봇넷을 주요 목표로 하며, 이를 빠르게 탐지하고 대응하기 위해 ISP 사업자들 간, 혹은 국가 간에 봇넷 정보 공유를 통한 중앙집중형 봇넷 탐지 및 관리 시스템 설계를 제안한다. 본 시스템은 특정 시스템이나 하드웨어에 특화되지 않은 유연함을 갖고 있어 설치 및 배포가 쉽고 ISP 간 혹은 국가간의 정보 공유를 통해 넓은 지역의 네트워크를 수용할 수 있어, 기존의 솔루션보다 효율적인 봇넷 탐지 및 관리가 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.222-230
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• 2022

최근 한국의 문화콘텐츠 산업이 발전하고 있는 가운데 전 세계적으로 인지도가 높아질 수 있는 배경에는 과학 기술의 발전으로 글로벌 네트워크 사용자들의 실시간 공유 서비스가 있다. 특히 유튜브의 경우에는 한정적인 사용자가 아닌 모든 사람이 잠재적인 영상 제공자가 될 수 있다는 점에서 그 전파력은 빠르고 강력하다. 국내에도 휴대폰 사용자의 약 80% 이상이 유튜브를 이용하고 있는 것으로 나타난 만큼 유튜브의 정보는 사용자의 심리적 요인이 반영되고 있다는 것을 의미한다. 예컨대 특정 성격을 갖고 있는 채널의 영상 조회 수, 좋아요 수 그리고 댓글 수와 같은 정보는 그 채널이 갖는 성격의 관심도에 대한 척도를 보여준다. 이는 포털 사이트의 키워드 검색 빈도와 같은 정보가 경제 심리학적으로 주가 시장과 밀접한 연관이 있다는 것과 관련성이 높다. 따라서 본 연구에서는 대표 엔터테이먼트 사의 유튜브 정보를 크롤링 알고리즘을 통해 수집하고 이를 주가와 관련된 주요 변수와 인과 관계에 대해서 분석한다. 그 결과 유튜브의 관심도는 주가, 주가 변동성 그리고 거래량에 선행적 인과 관계를 보인다는 것을 입증했다. 본 연구는 4차 산업 시대에 맞게 문화콘텐츠, IT 그리고 금융 분야를 접목해서 연구를 진행했다는 점에서 의의가 있다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.377-396
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• 2023

암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.