최근 들어 녹색성장에 대한 관심이 전세계적으로 높아지고 있다. 한국의 정책 또한 녹색을 키워드로 삼아 정책의 방향성을 설정하고 있는 상황이다. 본 연구는 한국의 녹색지수를 OECD 회원국과 상호 비교하여, 한국의 녹색현황과 향후 정책방향을 설정하는 것을 목적으로 삼는다. 정량분석 결과, 한국의 녹색지수는 OECD 회원국의 평균에 비해 상당히 낮은 것으로 평가되었으며, 향후 효율적인 녹색정책을 개발하기 위해서는 영국을 벤치마크 삼아야 함을 보여주었다. 방대한 자료를 사용하여 녹색지수를 개발하여 국별 상호비교를 수행했다는 점에서 본 연구의 기여도를 찾을 수 있다.
본 논문에서는 Maximum Energy Dissipation Algorithm(MEDA) 사장교의 MR댐퍼제어에 적용하고자 한다 MR댐퍼의 제어를 위해서 여러 제어 이론들이 제안되었으나, 각각의 특성에도 불구하고 성능면에서는 큰 차이가 없다 MEDA는 Lyapunove 직접법을 바탕으로 군성되는 제어이론으로써, 15년전에 제안되었음에도 실제 토목구조물에는 적용된 바 없어 그 성능 및 장점이 제대로 검증되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 벤치마크 사장교 수치예제를 통해서, MEDA의 토목구조물에의 적용성을 성능(performance)과 강인성(robustness) 측면에서 분석하려한다. 수치예제에서 다양한 지진에 대한 층간변위, 가속도, 그리고 상대변위의 각 제어기법에 의한 감소량은 벤치마크문제에 정의된 평가지수(evaluation criteria)를 사용하였다.
Since aged water treatment facilities could threaten the sustainable water supply, asset management system has been adopted for their systematic management. Level of Service(LoS) is one of critical components of asset management and could be quantified through benchmark index(BMI). Water supplier could estimate consumer's satisfaction and their performance through BMI to improve the LoS. We developed BMI for water treatment facilities from customer's satisfaction survey. BMI, represented with the Total Service Score(TSS), was assessed with water quality, water pressure, taste and odor, water rate, and service quality with weighing factors. BMI could, further, be used to assist the analysis of the life cycle cost to increase the unit of LoS.
일반적으로 펀드평가는 절대수익률이나 위험을 조정한 샤프지수 또는 트레이너 지수를 이용하고 있는데, 이러한 방법은 벤치마크 지수를 기준으로 평가하여 펀드규모, 비용 등을 고려한 펀드간의 상대적 성과는 측정하지 못하고 있다. 펀드간의 상대적 성과평가는 펀드의 실질적인 효율성을 측정할 수 있다는 측면에서 펀드평가의 유용한 수단이 될 수 있다. 본 연구에서는 샤프의 스타일 분석을 이용하여 펀드의 유형을 분류하고, DEA를 이용하여 펀드간의 상대적인 성과를 측정한다. 분석자료는 2000년 1월부터 2005년 12월 31일까지의 주식형 펀드의 월간수익률, 수익률 표준편차, 펀드비용, 펀드규모, 운용기간, 샤프지수 등을 이용한다.
본 논문은 포트폴리오 분석 연구를 통하여 금융기관이 지속가능 경영을 추진하고 있는 환경 친화적 기업의 지속가능성을 평가할 수 있다는 것을 실증 분석하였다. 그 방법으로는 환경관련 펀드의 성과와 일반 펀드 성과를 비교하였다. 2004년 9월부터 2005년 9월까지 1년간 주식가치를 평가한 결과, 기업 가치 변화의 벤치마크지수인 KOSPI와 KOSPI200보다 수익률은 약 12~17% 우수한 결과가 나타났고, 리스크의 경우에도 동등하게 나타나는 것을 입증하였다. 산업별 지수와 비교에서도 의약품산업을 제외하고 금융 화학 전자 산업보다 효율적인 포트폴리오 결과가 도출되었으며, 그 외의 산업과는 자료의 어려움으로 비교를 할 수 없었다. 그러나 지속가능성에 입각한 금융기관의 성과 평가 활동은 새로운 사업 영역으로서의 가치가 있을 것으로 판단되며 미래에는 기업의 평가에서 중요한 역할을 할 것으로 보인다.
주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 자유 선택 신호 전이 그래프와 비동기 유한 상태기로 기술된 회로 명세로부터 직접 속도 독립 회로를 합성하는 시스템에 대해 기술한다. 기존의 상태 그래프 기반의 합성 시스템은 상태의 수가 지수승으로 증가할 수 있기 때문에 큰 규모의 회로에 대해서는 합성에 실패할 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 여러 직접 합성 방법들이 제안되었는데, 본 논문의 합성 시스템은 마크드 그래프 분할 방법과 임시 전이의 사용을 허용함으로써 합성할 수 있는 회로의 범위를 넓혔다. 기존의 벤치마크 회로에 대한 실험결과 본 합성 시스템은 기존의 상태 그래프 기반의 합성 시스템에 비하여 현저하게 수행 속도를 단축시킬 수 있었고 기존의 직접 합성 시스템에 비하여 보다 확장된 그리고 보다 실용적인 회로 명세를 처리할 수 있었다.
본 연구에서는 변동성 전략과 Fear and Greed 지수를 통하여 미국 주식의 매매를 자동으로 하는 연구를 진행하였다. 주식 시장의 변동성은 주가 변동을 유발할 수 있는 일반적인 현상이다. 투자자는 예상되는 변동성 수준에 따라 주식을 사고 파는 변동성 전략을 구현함으로써 이러한 변동성을 이용할 수 있다. 이 논문의 목적은 주식 시장에서 수익을 창출하는 변동성 전략의 효과를 탐구한다. 본 연구는 주식시장의 2차 데이터를 활용한 정량적 연구 방법론을 채택하여, 데이터에는 2016년부터 2020년까지 5년 동안 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장된 S&P 500 인텍스 주식에 대한 일일 주가 및 일일 변동성 측정치가 포함하였다. 전략은 변동성이 낮은 기간에서 주식을 사고 높은 변동성 기간에서 주식을 매도하는 것을 포함하였다. 결과는 변동성 전략이 샘플 기간 동안의 벤치마크 수익률 7.5%에 비해 연평균 9.2%의 긍정적인 수익률을 창출하였다. 따라서 전략이 샘플 기간의 5년 중 4년에서 벤치마크 수익률을 능가한다는 것을 나타났다. 이 전략은 2020년 COVID-19 대유행과 같이 시장 변동성이 높은 기간 동안 특히 잘 수행되어 벤치마크 수익률 5.5%에 비해 14.6%의 수익률을 기록하였다.
본 연구는 약형 EMH에 대한 반론으로 제기되어 왔던 모멘텀전략과 반대전략의 우월성에 대하여 검정하였다. 모멘텀전략과 반대전략이 우월한 전략이라면 이는 약형 EMH에 대한 중대한 비판이 된다. 하지만 몬테카를로 시뮬레이션 결과에 따르면 기존의 검정방법은 유의수준왜곡이라는 오류를 갖고 있는 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 데이터 스누핑 편의를 해결하는 것으로 알려진 White (2000)의 사실성 체크검정을 이용하여 모멘텀전략과 반대전략의 우월성을 검정하였다. 검정결과는 다음과 같다. 종합주가지수에 대한 정액정기매입전략을 벤치마크 포트폴리오로 정하였을 때 평균수익률을 이용하면 모멘텀전략 중 최선의 전략은 벤치마크 포트폴리오보다 우월한 것으로 나타났다. 하지만 위험을 고려한 성과측정치인 샤프비율을 이용할 경우 모멘텀전략과 반대전략 중 최선의 전략은 우월한 전략이라고 볼 수 없었다. 따라서 위험을 고려한다면 모멘텀전략과 반대전략의 우월성을 근거로 약형 EMH를 기각할 수는 없다.
최근 멀티코어 시스템은 컴퓨터의 성능을 향상시키기 위해 더 많은 수의 코어를 연결시키는 다중코어 시스템으로 발전하고 있다. 그러나 멀티코어 시스템은 사용하는 코어의 아키텍처 구조와 개수에 따라 성능 차이가 발생한다. 이에, 본 논문에서는 코어의 아키텍처 구조와 코어의 개수가 성능에 미치는 영향을 분석하기 위해 Tilera의 다중코어 시스템인 Tile-Gx36, TilePro64와 Intel의 x86-64 멀티코어 시스템인 Core i5의 성능을 비교하였다. 코어의 사용률이 늘어남에 따른 성능차이를 알아보기 위해 벤치마크 프로그램인 SPEC CPU 2006을 이용하여 각 시스템 내 단일코어의 성능을 측정하고, OpenMP 벤치마크 프로그램을 이용하여 시스템의 모든 코어를 사용했을 때의 입력 데이터 크기에 따른 성능을 측정하였다. 실험 결과, 단일코어에서의 성능은 정수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 Core i5가 Tile-Gx36보다 약 87%, 실수형 데이터를 사용하여 측정하였을 경우 약 94% 더 빠른 것으로 나타났다. 그러나 코어 전체를 이용한 성능 결과에서는 정수형 배열 크기가 이상일 경우 Tile-Gx36 시스템의 처리 속도가 Core i5 시스템 보다 평균적으로 약 7.6배 향상됨을 확인할 수 있었다. 따라서 Tilera의 다중코어 시스템은 클럭 속도와 아키텍처 구조의 영향으로 단일코어의 성능은 떨어지나, 병렬 처리를 이용한 고속연산에서는 성능이 향상된다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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