• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.3
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• pp.670-676
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• 2009

Bankruptcy of firms in Korea can cause distress of financial institutions because these institutions have disterssed bond. Accordingly, social and economical spill-over effects by these results are very big. Even after the difficult times of IMF crisis had ended, bankruptcy of information-based small-medium companies and venture firms listed on the KOSDAQ has been continued. In this context, this study developed and adopted failure prediction models for which discriminant analysis was used. Samples of this study was 81 firms respectively for both failed and non-failed firms listed on the KOSDAQ between the year of 2000 and 2007. The results of this study are as follows. First, the accuracy of classification of the model by years was $74.5%{\sim}76.5%$, and the accuracy of classification of the mean model was $69.6%{\sim}80.4%$. Among the models, the mean model of -one year, -two years, and -three years was highest in accuracy of classification (80.4%). Second, accuracy of prediction of final model adopted on validation samples showed 85% before one year of bankruptcy. The results of this study may be significant in that the results may be used as early warning system for bankruptcy prediction of KOSDAQ firms.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.23 no.1
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• pp.243-266
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• 2006

This paper tests cross hedging performance of the KOSPI 200 stock index futures to hedge the downside risk of the KOSPI, KOSPI 200 and KOSDAQ50 spot market. For this purpose we introduce the minimum variance hedge model, bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) model as hedge models. The main results are as follows; First, we find that the direct hedge performance of KOSPI 200 index futures is better than those of indirect hedge performance. second, in case or cross hedge performance the hedge effect of KOSPI 200 stock index futures market against KOSPI 200 stock index spot market is relatively better than those of KOSPI 200 index futures against KOSPI and KOSDAQ spot position. Third, for the out-sample, hedging effectiveness of the risk-minimization with constant hedge ratios is higher than those of the time varying bivariate GARCH(1,1) and EGARCH(1,1) model. In conclusion, investors are encouraged to use simple risk-minimization model rather than the time varying hedge models like GARCH and EGARCH model to hedge the position of the Korean stock index cash markets.

• International Area Studies Review
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• v.20 no.2
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• pp.63-83
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• 2016

This paper examines the determinants of efficiency in a KOSDAQ-listed manufacturing firm. We use Data Envelopment Analysis (DEA) to estimate the efficiency of the export manufacturing firm. We employ two inputs (number of employees, equity) and one output (sales) in the DEA. The determinants of export manufacturing firm efficiency are estimated using the panel Tobit model. An analysis of 369 export manufacturing firms from 2013 to 2015 indicates the following results: First, the R&D intensity, the wage and salary intensity, total asset, and equity ratio each had a negative impact on both the CCR and BCC efficiency scores. However, export intensity had a negative impact on CCR efficiency scores in a KOSDAQ-listed total export manufacturing firm. Second, the R&D intensity had a positive impact on both the CCR and BCC efficiency scores, but export intensity, the wage and salary intensity, and equity ratio each had a negative impact on the CCR and BCC efficiency scores in a KOSDAQ-listed large export manufacturing firm. Third, the R&D intensity, the wage and salary intensity, total asset, and equity ratio each had a negative impact on both the CCR and BCC efficiency scores; respectively, in a KOSDAQ-listed small and medium export manufacturing firm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.961-962
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• 2023

포트폴리오 구성문제는 과거부터 현재까지 많은 연구가 이루어지고 있다. 현재는 강화학습을 통해 포트폴리오를 구성하는 연구가 많이 진행되고있다. 포트폴리오를 구성함에 있어 종목선택과 각 종목을 얼만큼 투자할 것인지는 둘 다 중요한 문제이다. 본 연구에서는 과거부터 많이 사용해오던 방식을 차용하여 강화학습 방법과 접목시켰고 이를 통해 설명력이 높은 모델을 만들려고 노력하였다. 강화학습에 사용한 모델은 PPO(Proximal Policy Optimization)을 기본으로 하였고 인공신경망은 LSTM을 활용하였다. 실험결과 실험 기간 동안(2023년 3월 30일 부터 108 영업일 까지)의 코스피 수익률은 5%인데 반해 본 연구에서 제시한 모델의 수익률은 평균 약 9%를 기록했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.750-753
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• 2006

e-Learning 분야는 정부, 기업, 학교 등 많은 조직에서 교육을 위한 수단으로 사용되어지고 있다. 이러한 e-Learning은 독립적인 운영플렛폼의 개발부터 웹 기반의 코스웨어(Courseware)까지 발전해왔다. 코스웨어는 컴퓨터 전달 체제를 통하여 교수-학습 과정을 촉진시켜 명시된 교수 목표 하에 학습자의 지식과 기능의 바람직한 변화를 목적으로 설계 및 개발된 교육용 소프트웨어와 데이터라고 할 수 있다. 또한 컴퓨터 언어 및 저작도구(Authoring Tools)를 이용하여 각 과목별 교육내용을 음성, 그림, 애니메이션, 동영상 등의 다양한 형태로 제시될 수 있도록 저작된 프로그램으로 주로 눈으로 보고 귀로 들으면서 학습하는 유형이다. 현재 코스웨어에서 제공되는 정보는 학습에 대한 정보와 교수정보 그리고 Client의 학습 진행 상황 등을 제공한다. 하지만 학습에 연관된 다른 학습이나 학습에 관련된 교수들의 전공정보, 또한 학습에 관련된 어플리케이션 등을 검색하려 할 때는 하나하나 따로 검색을 해야 하는 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학습에 대한 목적과 관련학습, 관련교수, 관련연구, 관련 어플리케이션 등의 연관성을 토픽맵(TopicMap)을 이용하여 학습에 대한 더 정확한 정보를 쉽게 검색할 수 있게 한다. Client가 찾으려는 토픽을 중심으로 연관된 토픽과 카테고리를 나열하여 수작업으로 인한 검색시간과 잘못된 키워드 검색을 해결하였다.

• Photonics industry news
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• s.8
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• pp.52-53
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• 2002

신경제의 성장엔진으로 자리잡은 벤처기업이 1만개를 돌파했다. 이중 광 관련 기업들도 상당수 벤처창업 했다. 그러나 거품론, 수익모델 부재, 자금확보, 도덕적 해이 등 벤처기업이 극복해야 할 과제도 많다. 이에 본지는 KTB인큐베이팅의 송낙경 사장이 그간 벤처창업의 일선현장에서 예비 및 신생 벤처기업들의 창업과 성장을 도우며 느낀 생생한 경험을 통해 올바른 벤처기업의 발전방안에 대해 알아본다. 송 사장은 지난 83년부터 17년간 KTB네트워크에서 근무하다 2000년부터 KTB인큐베이팅을 이끌고 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.271-272
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• 2013

오늘날, 컴퓨터와 통신기술의 급속한 발전은 교육의 질을 증진하는데 새로운 기회를 제공하고 있다. 그러나, 현존하는 코스 중심의 학습환경이 개인적인 학습을 적절한 방법으로 지원하지 못하고 있다. 캠퍼스 밖에서도 선도적인 기술로 지원하고 도움을 제공하는 개인별 학습지원이 필요하다. 이러한 새로운 환경에 부응하기 위하여 클라우드에 기반한 CPLE모델을 제안하고 있다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2006.08a
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• pp.307-312
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• 2006

M-learning (Mobile learning)을 기반으로 한 코스웨어나 모듈 설계 시 학습자의 적극적 참여와 의미 있는 상호작용의 기회 제공과 실제적 환경에서의 교육활동을 지원하는 것에 초점을 맞추어야 한다. 본 연구에서는 M-learning을 기반으로 실제적 상황에서의 학습을 위한 지능적 튜터링 모델인 AEFIRIP (Activation, Externalization, Focusing, Interpretations, Reflection, Information Processing)모델을 활용하여 독서교육 튜터링 시스템을 설계하였다. AEFIRIP 모델은 모바일 학습에 초점을 맞추어 실제적 상황에서 다양한 모바일 장비를 활용할 수 있도록 설계되었으며 CSCL(Computer Supported Collaborative Learning)학습의 일환으로 활용 가능하다. AEFIRIP 모델은 6단계의 구조화된 모바일 튜터링을 통하여 학습 활동을 위한 반자동화된 튜터링을 제공하며, 개별화 학습을 가능케 한다. 본 시스템은 M-learning에서 학습자의 독서 단계에 따라 개별화된 튜터링을 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 자극 에이전트, 도움 에이전트, 요청 튜터링 에이전트, 튜터링 대화 에이전트, 개인 튜터링 에이전트, 튜터링 포인터 에이전트의 6단계의 튜터링 에이전트를 구안하였다. 본 시스템의 활용을 통하여 학습자는 실제적 환경에서 모바일 장비를 통하여 독서 활동과 관련한 튜터링을 제공받으며, 학습자와 교사 간 다양한 상호작용이 가능하다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.6
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• pp.1061-1073
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• 2009

Stock price index option investing is a scientific investment method and various index and investment strategies have been developed. The purpose of this study is to apply the variety of option investment strategies that have been introduced in the market and validate them using past option trading data. Option data was based on an actual stock exchange market tick data ranging from September 2001 to January 2007. Visual Basic is used to propose an option back-testing model. Validation process was carried out by transferring the tick data into ten-minute intervals and empirically analyzed. Furthermore, most option-related strategies have been applied to the model, and the usefulness of each strategies can be easily evaluated. As option investment has high leverage followed by high risks and profit, the optimal option investment strategy should be used according to the market condition at the time to make stable profit with minimum risk.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2014.06a
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• pp.23-25
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• 2014

급변하는 디지털 문명사회에서 해양에 대한 능동적 수용과 활용을 위한 해양 리터러시의 필요성을 제시하고 해양 리터러시의 개념화를 시도하였다. 본 연구는 해양교육을 위한 이론적 토대로서의 해양리터러시를 통해 해양교육 콘텐츠를 능동적으로 수용하면서 해양교육 콘텐츠의 메시지를 해석하고 활용하는데 필요한 능력과 관점이라고 정의하고 해양리터러시에 포함된 다양한 기술과 능력을 크게 기초 리터러시, 고급 리터러시, 그리고 해양에 대한 처리소재 등으로 구분하여 제시하였다. 해양 리터러시 개념화는 해양교육의 새로운 방향에 대한 논의와 체계적이고 실증적인 후속연구를 위한 토대를 제시할 수 있을 것이다.