최근 교량은 장대화, 신공법의 도입에 따른 위험요인의 증가로 교량공사에서의 철저한 안전 및 리스크 관리 체계가 필요하다. 공사 현장 주변에 있는 발주자 건설공사 관련자 및 공사와 관련이 없는 제 3자의 기존 재산에 손해를 발생시킬 수 있어 제3자 피해 손실로 인한 리스크가 명확히 분석되어야 함에도 불구하고 연구가 미비한 실정이다. 본 연구는 교량건설 사업에 대한 국내 주요 보험사의 과거 보험료 지급 실적을 토대로 실제 교량 건설에서 제3자 피해 손실로 인한 손실에 대한 교량건설 특성에 따른 리스크 요인을 분석하고, 정량화된 예측 손실 모델을 개발하고자 하였다. 정량적 교량건설 손실모형 개발을 위해 사고 건당 보험지급액을 총공사비로 나눈 손실비율을 종속변수로 선정하였고, 상부구조, 하부구조, 홍수 및 도급순위가 교량건설 중 제3자 피해에 의한 손실비율에 영향을 미치는 지표로 나타났다. 도출된 결과는 건설프로젝트에 대한 손실 평가 모델 개발에 기존의 프로젝트 내부에서 발생한 손실과 더불어 제3자 피해손실을 고려함으로써 더불어 균형 있는 리스크 평가에 필수적인 지침으로 활용할 수 있다.
본 논문은 2요인(two-factor) 사망률 모형에 평균회귀모형(mean reverting process)을 적용하여 2요인의 확률적 변동을 모형화하여 사망률리스크(mortality risk)와 장수리스크(longevity risk)를 분석하였다. 최근 고령사회로 진입한 국가들에서 사망률 개선의 둔화가 관측되고 있는 시점에서 기존의 선형증가 또는 감소의 사망률 개선 모형을 보완함에 그 목적을 두었다. 영국의 1991~2015년 사망률 자료를 이용하여 제시한 모형의 모수를 메트로폴리스 알고리듬을 이용해 추정하였고 추정된 모수 값을 이용하여 다수 시뮬레이션을 통하여 장기간의 미래 사망률 예측값을 계산하였다. 평균회귀 모형의 특성으로 인해 약 60년의 시간이 지난 뒤부터는 사망률 개선이 거의 사라져 사망률이 일정한 값에 근접하였다. 사망률 개선이 둔화되는 현상이 관측되는 특정 집단(국가, 사회)의 경우 2요인 평균회귀 모형은 장기간 사망률 예측방법의 대안으로 간주될 것으로 기대되며, 모형의 응용으로서 평균회귀율의 추정결과로부터 사망률 개선의 속도를 계량화하는 기준을 제시하였다. 끝으로, 2014년~2040 기간의 사망률 예측값을 이용하여 25년 만기 장수채권의 발행가격을 산출하였다.
본 연구는 2015년 1월부터 2020년 4월까지 건화물선 시장의 일별 운임수익률에 대한 레버리지 효과를 포착하기 위한 확률 변동성(stochastic volatility) 모형을 제안하고 운임수익률을 분석한다. 확률 변동성 분석에서 수익률과 변동성 간에 존재하는 음의 상관관계에 기초한 레버리지 효과에 대한 Bayesian Markov Chain Monte Carlo 방법을 포함하는 추정은 건화물선 운임수익률은 레버리지 효과를 포함하는 추정이 일반적인 SV 모형에 기초한 분석보다 유사한 추정치를 나타내지만 레버리지 효과에 대한 상관성 추정에서 통계적으로 유의미함을 나타낸다. 즉, 실증분석 결과는 수익률과 변동성의 상관도, 변동의 크기와 부호에 따라 상이함을 나타내며, 이는 SV 모델이 레버리지 효과를 고려하는 것이 추정치의 적합도를 향상시킴을 나타낸다. 추정모형의 레버리지 효과에 대한 통계적 유의성에 추가적으로 로그 예측력 점수를 통한 분석은 레버리지 효과를 고려하는 모형의 예측력이 향상된 추정 결과를 제시한다. 이러한 실증분석 결과는 레버리지 효과를 포함하는 확률 변동성 모형이 해양 산업의 운임 리스크 모델링에 중요함을 통계적으로 제시하는 유의미한 실증분석 결과다.
최근 기후변화로 인해 전 지구적인 기후 특성이 변화하고 있으며, 기후 특성의 변화는 수문순환에도 큰 영향을 미친다. IPCC (Intergorvernmental Panel on Climate Change) 6차 기후변화 평가 보고서(2022)에 의하면 AR5 (Assessment Report 5)와 비교해 AR6 (Assessment Report 6)에서는 높은 신뢰도로 기후변화 영향의 범위 및 규모는 보다 확대되었으며, 단기적인 리스크로 극한기후 현상의 빈도와 강도 및 기간이 증가할 것으로 예측하였다. 또한, 중장기적인 리스크로 하천 유량의 규모와 관련한 극한 현상의 변화에 따라 수자원 관리 측면에서 어려움을 겪을 것으로 전망하였다. 위와 같은 기후변화에 대응하기 위해 국내에서는 기후변화와 관련된 다양한 연구가 진행되고 있다. 국내 기후변화 관련 연구로는 ArcSWAT 모형을 활용한 RCP4.5, RCP8.5 시나리오 기반 미래 유출량 추정에 관한 연구와, SWAT, IHACRES, GR4J 모형을 이용한 용담댐 유역의 미래기간 유출량 변화 모의, SWAT과 VIC 모형을 활용한 미래 저유량 예측 시 관측 자료와 비교해 모형이 가지는 불확실성 평가 등 기후변화 영향을 평가 및 예측하기 위한 연구는 활발히 진행 중이다. 하지만, 최근 연구의 주요 동향은 유출 모형을 활용한 미래 유출량 모의에 초점이 맞추어져 있으며, 관측 자료를 통한 기후변화 평가 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 한반도 5대 수계(한강, 금강, 낙동강, 영산강, 섬진강) 유량 관측소의 실측 유량을 활용해 과거기간의 기후변화에 따른 유출특성의 변화와, 미래기후변화 시나리오 자료를 활용한 미래기간 유출특성의 변화를 분석하였다. 분석 인자로 연 유출량, 1일 최대 유출량, 상위 90%에 해당하는 유출량, 하위 10%에 해당하는 유출량 등을 연도별로 분석하였다. 분석 결과 연도별 총 유출량의 큰 변화는 없지만, 홍수 기간의 첨두유량이 증가하는 동시에 갈수 기간 또한 빈도와 규모가 증가하는 양극화 현상이 진행되고 있음을 확인하였다.
건설공사에는 다양한 이해관계자들이 참여하며, 리스크와 클레임 및 분쟁이 발생할 수 있는 가능성이 높다. 분쟁은 비용과 시간의 손실을 발생시키기 때문에, 건설사 입장에서는 건설공사를 효율적으로 관리하고 수익성을 높이기 위해 건설분쟁을 사전에 예측하고 선제적으로 대응하는 것이 중요한 현안이다. 본 연구의 목적은 건설공사 조건에 따라 발생하는 분쟁의 유형과 분쟁유형별 발생확률을 예측할 수 있는 의사결정나무 기반의 건설분쟁 예측모델을 구축하는데 있다. 이는 분쟁을 사전에 예측하고 선제적으로 대응할 수 있는 기회를 제공한다는 측면에서 유용하게 활용될 수 있다.
본 논문은 AHP의사결정 기법의 계층적 분석과 자산 및 부실채권에 대한 예측 평가르 수행하는 프레임워크를 설계하고 위험탐지 분석 시나리오 등을 통해 상황변화에 따른 모니터링에서 수집된 자료를 수집, 분석할 수 있는 포렌식 준비도 모형을 제안한다. 제안하는 시스템은 기업에서 운영하고 있는 기존의 레거시 시스템과 연계하여 자산 및 부실예측평가 항목을 다양한 속성에 따라 그룹화하고 분석을 수행함으로써 기업의 자산과 리스크를 보다 효율적이고 안정적으로 관리할 수 있으며, 부실 자산에 대한 관리와 회수를 통해 기업 경쟁력 및 수익률을 향상시킬 수 있다. 또한 포렌식 준비도와 분석 모니터링을 활용하여 민사 및 형사 소송 등의 기업 간 분쟁에 대하여 수집된 증거자료를 제공할 수 있으며, 민원발생과 기타 사고를 예방하고 처리비용을 줄일 수 있다.
본 논문은 스프링 프레임 워크를 이용한 클라우드 환경에서의 자산 및 부실예측 지원시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 자동화된 통합인증 및 접근제어 시스템으로서 각기 독립된 모듈에서 처리된 데이터를 기초로 거래관리 모듈로 통합하여 자산 및 부실예측을 평가하고 지원시스템의 데이터의 기법을 다른 모듈과 공유함으로써 자산의 부실채권을 이용한 회수를 관리하여 효율성을 높인다. 또한 제안 시스템은 클라우드 환경에서 운영되므로 정보화를 통한 경영혁신 및 경영정보를 활용한 리스크 관리 시스템을 처리하는데 목적을 둔다. 따라서 제안하는 시스템은 고객과 기업의 전략경영 등의 기능을 강화하여 업무투명성, 비용절감, 고객 접근성이 기존시스템보다 효율적으로 사용될 것으로 기대된다.
본 논문은 클라우드 기반 자산 및 부실예측관리 통합 지원 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 자동화된 통합인증 및 접근제어 시스템으로서, 각기 독립된 모듈에서 처리된 데이터를 기초로 거래관리 모듈로 통합하여, 자산 및 부실예측을 평가하고 통합지원 시스템의 데이터 및 기법을 다른 모듈과 공유함으로써 자산 및 부실채권 회수 및 관리의 효율성을 높인다. 또한 제안 시스템은 클라우드 환경에서 운영되므로 정보화를 통한 경영혁신 및 경영정보를 활용한 리스크관리 시스템을 처리하는데 목적을 둔다. 따라서 제안하는 시스템은 고객 및 기업의 전략경영 등의 기능을 강화하여 업무투명성, 비용절감, 고객 접근성이 기존시스템보다 효율적으로 사용될 것으로 기대된다.
지난 10여 년 동안 해외 건설시장은 급속도로 변화되어 왔다. 우루과이 라운드 협정과 WTO의 출범은 건설시장의 구조 및 질서를 국제화의 방향으로 변화시켜 왔으며, 이와 더불어 해외건설 프로젝트도 과거의 단순도급형에서 기술력과 자금동원력 및 고도의 관리능력을 요구하는 복잡화, 전문화, 고도화의 방향으로 변화하고 있다. 이러한 세계 건설시장의 환경 변화에 따라 해외건설시장의 기회는 계속 확대되고 있는 반면에, 이에 못지 않게 국내건설시장에 비해 매우 높은 수준의 리스크를 감수해야 하는 양면성을 띄고 있다. 이에 본 연구는 해외건설사업의 수익성에 영향을 미치는 리스크에 대한 체계적인 대응 전략을 마련하기 위해 국내업체가 수행한 136개 해외건설공사를 대상으로 사례조사 및 방문조사를 실시하여 해외건설공사의 수익성에 영향을 미치는 주요 인자를 수행단계별 50개와 부문별 104개 인자로 규명하고, 각 인자의 중요도를 분석하여 중점 관리인자를 도출하였다. 그리고 수익성 영향인자의 통계분석 결과와 문헌조사를 바탕으로 이들 인자간의 인과관계를 사업환경, 수주입찰, 계약협상, 참여주체, 공사관리의 5개 최상위 인자 이하 3단계에 걸쳐 총 340개 인자를 포함하는 계층구조로 정형화구축 해외공사 참여자들이 입찰단계 등 프로젝트 초기 단계에서 보다 체계적으로 리스크를 예측 분석할 수 있는 준거틀을 제공하였다. 또한 도출된 계층구조를 실제 수행되었던 해외공사 30건에 적용시켜 사례분석 함으로써 수익성 정도와 수익성인자 간의 관련성을 유추하여 해외건설공사 실무자가 공사 사전단계에서 리스크를 보다 효과적으로 관리하는데 도움이 될 수 있는 시사점을 제시하였다.
인공지능을 활용한 주가 예측 모형을 실제 금융 서비스에 도입한 사례가 많아지고 있다. 주식 데이터는 일반적인 시계열 데이터와 다르게 예측을 어렵게 하는 복합적인 요소가 존재하며 주식은 리스크가 큰 자산 상품 중 하나이다. 주가 예측 모형의 활용 가능성을 높이기 위해선 성능을 향상시키는 것과 함께 모델을 해석 가능한 형태로 제시해 신뢰성을 향상시킬 필요성이 있다. 본 논문은 주가 전망 결정 방법에 따른 예측 결과를 비교하고, 설명 가능성을 부여해 모형 개선했다는 것에 의의가 있다. 연구 결과, 주가 전망을 장기적으로 결정할수록 정확도가 증가하고, XAI 기법을 통해 모형의 개선 근거를 제시할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 인공지능 모형의 신뢰성을 확보하고, 합리적인 투자 결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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