자영업자의 빈번한 폐업은 국가적인 경제 손실을 동반한다. 특히 외식업종이 가장 높은 폐업률을 보이기 때문에 외식업종의 상권 변화를 예측하여 업체의 생존에 도움을 주는 것이 필요하다. 외식업종의 생존율과 폐업률에 영향을 미치는 요인에 대한 연구는 활발하나, 상권의 변화 정도를 예측하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 상권 변화에 초점을 맞추는 연구를 하고자 한다. 이를 위해 서울시 행정동별 상권 변화를 예측하는 딥러닝(Deep Learning) 모델을 설계한다. 첫째, 2023년과 2022년 2분기의 상권 변화와 관련된 변수를 수집한다. 둘째, 1년간의 등락 정도를 백분율로 환산한 후, 증강 단계를 거친다. 셋째, 딥러닝 모델을 활용하여 상권 변화를 예측하는 모델을 제안한다. 향후 본 연구를 고려한 외식업종 지원정책은 상권의 질적 성장 및 경제 성장에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 실적공사비 적용분에 대한 지수조정율 산정기준의 현황과 문제점을 분석하고 개선방향을 제시하였다. 실적공사비 적용분에 대해 공종별 실적공사비 단가의 평균값을 적용하는 기존 방식은 단가 규모가 큰 6개 공종의 변동이 전체를 좌우하여 유사 물가지표와 다른 추세를 보이는 등 비판 소지가 있다. 이에 건설공사비지수 등을 활용하는 개선방안을 제시하고 사례분석을 통해 개선의 당위성을 검증하였다. 실적공사비 비목군에 대해 건설공사비지수 등락율을 적용하는 첫번째 대안의 경우 건설공사비지수가 생산자물가지수를 활용한 가공통계이므로 유사지표간 등락추세의 일관성을 기할 수 있고, 기존 방식에 비해 물가변동 대가가 현실화될 수 있게 된다. 노무비 부분을 분리하여 별도 기준을 적용하는 두 번째 방안도 실적공사비 적용분 노무비율 만큼 투입구조 왜곡 문제가 완화되며, 유사 물가변동지표에 근접하게 되고, 물가변동 대가가 현실화된다는 측면에서 효과를 기대할 수 있다.
최근 트레이딩 시스템에 대한 관심이 높아지면서, 인공지능을 이용한 지능형 트레이딩 시스템의 개발과 관련한 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 현재까지 소개된 트레이딩 시스템 관련 연구들은 트레이딩에 적용될 수 있는 다양한 변수들이 실무에서 활용되고 있음에도 불구하고, 주가지수에서 파생된 기술적 지표에만 과도하게 의존하는 경향이 있었다. 또한, 실제 수익창출에 초점이 맞추어진 트레이딩 시스템의 모형보다는 주가 혹은 주가지수의 등락에 대한 정확한 예측에 초점을 맞춰 모형을 개발하려고 하는 한계도 존재했다. 이에 본 연구에서는 기존 연구에서 주로 활용되어 온 기술적 지표 외에 현업에서 유용하게 활용되는 다양한 비가격 변수들을 시스템에 반영함으로서 예측 성과의 개선을 도모하는 동시에, Support Vector Machines 기반의 등락예측모형의 결과를 트레이딩 시스템의 매수, 매도, 혹은 유지의 신호로 해석할 수 있도록 설계된 새로운 형태의 지능형 트레이딩 시스템을 제안한다. 제안시스템의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2004년 5월부터 2009년 12월까지의 KOSPI200 주가지수에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안시스템이 수익률 관점에서 다른 비교모형들에 비해 더 우수한 성과를 도출함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 신주인수권부사채(BW)의 투자효율성이 투자자 입장에서 어느 정도 인지를 규명하고 투자자들에게 효율적인 투자방안을 제시하는 것이 연구목적이다. 연구방법은 2014년부터 2021년 7월까지 발행한 BW에 대한 표면이자율, 만기이자율, 발행일, 권리행사 시작일과 종료일, 만기일, 행사가액 등을 조사한 후, 행사시작일 이후에 발행회사의 일별 주가등락과 연결하여 BW에 대한 투자의 효율성과 신주인수효과를 계량적으로 파악하고자 하였다. 연구 결과, 행사가액초과일수비율이 신주인수 가능날짜의 41.3%로써 신주인수권부사채의 투자효율성은 높지 않은 것으로 분석되었다. 행사시작일 수익률은 평균 24.8%, 종료일 수익률은 평균 52.6%로써 평균적으로 플러스 수익률을 보여서 투자자 기대에 맞게 도출되었다. 행사시작일 수익률이 마이너스인 종목 수가 플러스인 종목 수 보다 1.47배 많았으며, 종료일수익률이 마이너스인 종목 수가 플러스인 종목 수 보다 1.16배 많아서 신주인수 기대수익률은 발행종목에 따라 편차가 큰 것으로 분석되었다.
본 연구는 게임 및 e-business 컨텐츠 등을 중심으로 한 디지털컨텐츠업종의 주가가 해외주식시장 모멘텀에 어떻게 반응하는지를 분석하였다 이를 위하여 디지털컨텐츠 관련 기업의 상장과 거래가 이루어진 1999년부터 최근에 이르는 기간 동안의 KOSDAQ시장 디지털컨텐츠업종 지수를 대상으로 미국 NASDAQ 지수 및 일본 NIKKEI225지수와의 주가동조화를 분석하였다. 분석 결과, 국내 KOSDAQ시장내 디지털컨텐츠업종의 시장가치가 미국 디지털 IT 관련기업 중심의 NASDAQ시장에 유의한 (+)의 관계로 동조하는 것이 확인되었다. 따라서 국내에서 디지털컨텐츠업을 영위하는 기업이라 할지라도 자신의 시장가치가 미국 NASDAQ 시장의 등락에 영향 받아 변동될 수 있음을 인지하여야 할 것이며, 나아가 그에 기초한 기업가치 관리를 행하는 것이 바람직할 것이다. 한편 일본의 대표적 주가지수인 NIKKEI225 지수와의 동조화 여부를 분석한 결과, 양자간의 유의한 인과관계는 발견되지 않았다. 이는 NIKKEI225 지수가 디지털 IT 기업을 중심으로 구성된 지수가 아님에 따른 결과로 이해되었으며, 따라서 일본시장과 관련한 디지털컨텐츠기업 시장가치 변동을 이해하는데 있어서는 NIKKEI225 지수 동향에만 의존하여서는 안 될 것이라는 시사점이 도출되었다.
Recently in Korea, YouTube stock channels increased rapidly due to the high social interest in the stock market during the COVID-19 period. Accordingly, the role of new media channels such as YouTube is attracting attention in the process of generating and disseminating market information. Nevertheless, prior studies on the market forecasting power of YouTube stock channels remain insignificant. In this study, the market forecasting power of the information from the YouTube stock channel was examined and compared with traditional news media. To measure information from each YouTube stock channel and news media, positive and negative opinions were extracted. As a result of the analysis, opinion in channels operated by media outlets were found to be leading indicators of KOSPI market returns among YouTube stock channels. The prediction accuracy by using logistic regression model show 74%. On the other hand, Sampro TV, a popular YouTube stock channel, and the traditional news media simply reported the market situation of the day or instead showed a tendency to lag behind the market. This study is differentiated from previous studies in that it verified the market predictive power of the information provided by the YouTube stock channel, which has recently shown a growing trend in Korea. In the future, the results of advanced analysis can be confirmed by expanding the research results for individual stocks.
본 연구에서는 시교차적 메타분석을 통해 1999년부터 2022년까지 한국 대학생들의 자기효능감 수준이 변화하였는지 살펴보았다. 구체적으로, 한국 부모들의 민주적인 양육 태도 증가, 한국 대학생들의 나르시시즘 수준 상승 및 한국의 개인주의화로 인하여 대학생들의 자기효능감이 증가했을 가능성과, 경제적 불평등의 증가, 계층 이동 가능성의 감소 및 취업 시장 불안정성의 증가로 인하여 대학생들의 자기효능감이 감소했을 가능성을 모두 고려하였다. 연구 문제를 검증하기 위하여 1999년부터 2022년 사이에 출판된 한국 대학생 대상 자기효능감 연구 293개(연구 참가자 수 총 88,904명)를 분석하였다. 분석에는 국내에서 가장 많이 사용되는 자기효능감 척도 세 가지를 사용한 연구, 연구 참가자가 한국 대학생들인 연구, 자기효능감을 1회 측정한 횡단 조사 연구 및 분석에 필요한 통계치를 제시한 연구들이 포함되었다. 분석 결과, 1999년부터 2022년까지 한국 대학생들의 자기효능감 수준에서 시간의 흐름에 따른 변화가 유의하지 않은 것으로 나타났다. 그러나 추가적으로 20년 전, 15년 전, 10년 전, 5년 전 및 동 시점의 사회적 지표들과 자기효능감의 상관 관계를 살펴본 결과, 모든 시점에서 출생률과 소비자 물가등락률은 자기효능감과 부적 상관을 보였으며, 국민총소득은 자기효능감과 정적 상관을 보였다. 본 연구는 최초로 한국 대학생들의 자기효능감 수준을 시교차적으로 분석하고, 시교차적 메타분석 기법의 적용과 다양한 후속 연구를 위한 기초 자료를 제공하였으며, 세대론을 간접적으로 검증하였다는 의의를 지닌다. 마지막으로, 본 연구의 한계점 및 후속 연구 방향을 논하였다.
주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.
인터넷 기술의 발전과 인터넷 상 데이터의 급속한 증가로 인해 데이터의 활용 목적에 적합한 분석방안 연구들이 활발히 진행되고 있다. 최근에는 텍스트 마이닝 기법의 활용에 대한 연구들이 이루어지고 있으며, 특히 문서 내 텍스트를 기반으로 문장이나 어휘의 긍정, 부정과 같은 극성 분포에 따라 의견을 스코어링(scoring)하는 감성분석과 관련된 연구들도 다수 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선상에서, 본 연구는 인터넷 상의 특정 기업에 대한 뉴스 데이터를 수집하여 이들의 감성분석을 실시함으로써 주가의 등락에 대한 예측을 시도하였다. 개별 기업의 뉴스 정보는 해당 기업의 주가에 영향을 미치는 요인으로, 적절한 데이터 분석을 통해 주가 변동 예측에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 따라서 본 연구에서는 개별 기업의 온라인 뉴스 데이터에 대한 감성분석을 바탕으로 개별 기업의 주가 변화 예측을 꾀하였다. 이를 위해, KOSPI200의 상위 종목들을 분석 대상으로 선정하여 국내 대표적 검색 포털 서비스인 네이버에서 약 2년간 발생된 개별 기업의 뉴스 데이터를 수집 분석하였다. 기업별 경영 활동 영역에 따라 기업 온라인 뉴스에 나타나는 어휘의 상이함을 고려하여 각 개별 기업의 어휘사전을 구축하여 분석에 활용함으로써 감성분석의 성능 향상을 도모하였다. 분석결과, 기업별 일간 주가 등락여부에 대한 예측 정확도는 상이했으며 평균적으로 약 56%의 예측률을 보였다. 산업 구분에 따른 주가 예측 정확도를 통하여 '에너지/화학', '생활소비재', '경기소비재'의 산업군이 상대적으로 높은 주가 예측 정확도를 보임을 확인하였으며, '정보기술'과 '조선/운송' 산업군은 주가 예측 정확도가 낮은 것으로 확인되었다. 본 논문은 온라인 뉴스 정보를 활용한 기업의 어휘사전 구축을 통해 개별 기업의 주가 등락 예측에 대한 분석을 수행하였으며, 향후 감성사전 구축 시 불필요한 어휘가 추가되는 문제점을 보완한 연구 수행을 통하여 주가 예측 정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.
한국원자력연구원 내에 위치하는 지하연구시설의 안정적인 운영을 위하여 터널 내 벽면과 주변 사면의 지반변위 및 온도 변화를 실시간 감시할 수 있는 시스템을 구축하였다. 이 시스템은 광섬유센서케이블의 센서 기능을 활용하여 케이블 전체가 하나의 센서 기능을 하는 분포개념의 온도 및 변형을 측정기법을 이용한 것으로서 기존의 특정지점 계측방법과는 확연하게 차별된다. 이 기법은 구조물의 특성에 따라 선택적으로 탄력적 적용이 가능하여, 최대 매 1 m 간격으로 총연장 30 km까지 하나의 운영체계로 감시할 수 있는 기능을 가지고 있다. 변형특성의 계측 범위는 1 m 당 1 mm 변위 크기까지 계측이 가능하며, 변위 발생 위치와 변위가 진행하는 방향까지 계측 가능하다. 온도는 $0.01^{\circ}C$ 해상도를 가지며 케이블 종류에 따라 $-160{\sim}600^{\circ}C$까지 계측이 가능하다. 지하연구시설에서 1년 간의 모니터링 결과, 터널 벽면 및 주변 사면에서 뚜렷한 변위 혹은 거동은 확인할 수 없었으나, 지하수 누출에 의해 점진적으로 영향이 미칠 것으로 예상되는 징후를 확인하였다. 이로서 숏크리트로 처리한 터널 벽면의 균열변형 및 붕괴/낙반사고를 사전에 감지하고, 암반 내 지하수위의 등락과 함께 연구 터널내 환기상태를 감시, 관리할 수 있는 시스템을 구축하게 되었다. 이 외에도 이 시스템은 복잡한 구조를 갖는 플랜트의 변형은 물론 장대 구조물과 고층빌딩, 대형선박, 장대 교량, 댐과 송수관로 및 지하철 등의 안전 유지상태 및 누수 등의 감시에도 적용 가능하다. 특히 온도 변화 감시 기능은 목재 건조물에도 효과적으로 이용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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