본 연구는 국제 외환시장의 주요 통화들을 대상으로 조건부 이분산성을 고려한 GARCH-M 모형을 이용하여 불편기대가설과 시간변화 위험프리미엄의 존재를 규명하고 위험프리미엄 요인과 체계적 오차 요인간의 연계가능성 및 개별 외환시장의 특성과 시간변화 위험프리미엄의 변동성간의 관계를 규명하는데 목적을 두고 있다. 실증분석 결과, JPY를 제외한 DEM과 CHF, 그리고 GBP에서 불편기대가설을 지지하는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 GBP의 경우에는 시장의 효율성과 위험프리미엄의 존재를 동시에 인정하는 일반효율성이 성립하는 것을 발견할 수 있었다. 한편 외환시장이 활성화될수록 시간변화 위험프리미엄의 변동성이 커지고 조정속도가 빨라진다는 사실도 발견할 수 있었다.
본 연구에서는 영국의 파운드화, 일본의 엔화 등 선진 통화선물시장과 한국의 원화, 멕시코의 페소화, 브라질의 리알화 등 신흥 통화선물시장의 효율성을 측정 및 비교하고자 하였다. 본 연구의 분석에 이용된 자료는 시카고상업거래소(CME)에 상장되어 있는 영국 파운드화, 일본 엔화, 멕시코 페소화, 브라질 리알화 통화선물가격과 한국증권선물거래소(KRX)에 상장되어 있는 한국 원화 통화선물가격과 이에 대응되는 각 국가의 현물환율 자료이며, 각 국가의 선물가격과 현물환율은 미국달러를 기준통화로 하는 유럽식 표기법으로 표시하였다. 선물가격은 잔차항의 자기상관 문제를 야기할 수 있는 중복된 기간을 피하기 위하여 표본기간동안 동일한 간격인 만기 14일전과 만기 28일전의 선물가격으로 구성하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 신흥통화 선물시장의 한국 원화 선물 가격은 선진통화 선물시장의 일본 엔화 선물가격과 함께 예측기간에 관계없이 만기일 실현 현물 환율의 불편추정치로서, 위험프리미엄이 없이 만기일 실현 현물환율을 예측하고 있다. 둘째, 한국 원화 선물가격은 브라질 리알화와 멕시코 페소화 등 다른 신흥통화 선물시장의 선물가격과 달리 위험프리미엄이 없이 만기일 실현 현물환율을 예측하고 있다. 셋째, 통화선물의 종류, 예측기간, 검증방법에 따라 불편기대가설의 검증 결과는 달라질 수 있음을 보여주고 있다. 넷째, 일본 엔화와 영국 파운드화 등 선진통화 선물시장간의 상대적 효율성을 비교하면, 일본 엔화 선물시장의 효율성 측정치는 27.06%로 영국 파운드화 선물시장의 효율성 측정치 26.87% 보다 높게 나타나고 있어 일본 엔화 선물시장이 영국 파운드화 선물시장보다 효율적임을 보여주고 있다. 다섯째, 한국 원화, 브라질 리알화와 멕시코 페소화 등 신흥통화 선물시장간의 상대적 효율성을 비교하면, 한국 원화 선물시장의 효율성은 20.77%로 측정되어, 멕시코 페소화 선물시장의 효율성 측정치 11.55%, 브라질 리알화 선물시장의 효율성 측정치 4.45% 보다 높게 나타나고 있어 한국 원화 선물시장이 다른 멕시코 페소화 및 브라질 리알화 등 다른 신흥통화 선물시장보다 효율적임을 보여주고 있다. 끝으로 통화선물시장의 상대적 효율성 측정치는 예측기간에 따라 영향을 받으며, 예측기간이 짧을수록 효율성 측정치가 개선되고 있음을 보여준다.
본 연구는 기술수용모델을 활용하여 기술준비도와 기술수용요인이 인공지능 기반 기술에 대한 공공도서관 사서의 사용의도에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 공공도서관 사서를 대상으로 설문조사를 실시하였으며 총 202명의 설문 데이터를 통계 분석에 활용하였다. 가설검증 결과 첫째, 지각된 유용성에 낙관성은 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났고 불편함은 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지각된 용이성에 낙관성과 혁신성은 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 불편함은 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 지각된 용이성은 지각된 유용성에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 지각된 유용성과 지각된 용이성은 모두 사용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 사용의도에 낙관성은 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 불안감은 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 인공지능 기반 기술에 대한 공공도서관 사서의 인식을 실증적으로 분석하여 향후 인공지능 기술의 도서관 활용에 대한 기초적인 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
스마트폰과 같이 일상에서 이미 익숙하게 사용하는 제품이나 서비스에 있어 이미 드러난 사용자 니즈가 많은 만큼 드러나지 않는 니즈도 많아진다. '익숙한 불편함'을 알아채고 해결함으로써 기존의 제품 혹은 서비스에 대한 가치 확장의 기회를 끌어낼 수 있다. 숨은 니즈에 대한 다양한 연구들이 있었으며 그 결과 숨은 니즈에 대한 개념정의와 이를 알아내기 위한 방법들이 제시되었다. 그러나 기존 숨은 니즈에 관한 연구들은 주로 새로운 제품이나 서비스 개발에 초점이 맞춰져 있기 때문에 이미 익숙해진 사용에 있어서의 숨은 니즈를 다루기에는 어려운 점이 있다. 이에 익숙한 사용에서의 드러나지 않는 니즈에 대해 가설적으로 재정의하고 이를 알아내기 위해 새로운 방식으로 접근해보고자 한다. 숨은 니즈는 사용자의 표현 범위 밖에 존재하고 명백하게 설명하기 복잡한 문제로 지표 수준에서 다루기 어렵다. 이러한 이유에서 모든 설명을 배제한 사용자 행동 데이터로써 선택한 기본 데이터의 형태는 스마트폰의 스크린 샷이다. 또한 비정형 데이터 기반 정성적 분석의 한계를 극복하기 위해 정성코딩 기법을 사용하여 개별 데이터들에 규칙과 패턴을 부여하고자 한다. 사용자의 숨은 니즈를 이해할 수 있는 유의미한 단서들을 끌어내고 실제 시장동향과의 관련성 검토를 통해 숨은 니즈를 발견하는 방법으로써의 작동 가능성을 확인할 수 있다. 본질적으로 체계화하기 어려운 과제이지만 향후 다른 제품, 서비스 디자인의 숨은 니즈 발견에 있어 참고 가능한 하나의 프레임이 될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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