본 논문에서는 통화선물(일본 엔화와 독일 마르크화)에 대한 듀레이션 효과와 만기효과를 검증 하였다. 두 통화에 대한 1990-1994년까지의 현물과 선물의 주별자료를 가지고 분석한 결과 엔화와 마르크화의 통화선물계약에 대한 최소분산 헤지비율은 헤지기간(hedge duration)이 1주부터 5주까지 변함에 따라 증가하고 있으며 이러한 듀레이션효과는 계약만기가 가까워짐에 따라 헤지가 점점 제거되는 현상, 즉 만기효과에 의해서 영향을 받는 것으로 나타났다. 그리고 선형추세분석을 통해서 최소분산헤지비율이 베타헤지비율에 어떠한 추세로 접근하는 지를 알아보았다. 그 결과 듀레이션이 길어질수록 최소분산헤지비율이 증가하고, 계약만기에 가까워짐에 따라 최소분산헤지비율이 베타헤지비율, 1에 가까워지는 현상이 나타났다.
본 논문에서는 분산 서비스거부 공격(DDoS)이 발생할 때 네트워크 트래픽의 특성을 분석하기 위해서 트래픽 비율분석법(TRA: Traffic Rate Analysis)을 제안하고 트래픽 비율분석법을 통해서 분석된 다양한 유형의 DDoS 공격의 특성을 기계학습(Machine Learning)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하고 그 성능을 측정하였다. 트래픽 비율분석법은 감시대상 네트워크 트래픽에서 특정한 유형의 트래픽의 발생비율을 나타내며 TCP flag rate 와 Protocol rate 로 구분된다. 트래픽 비율분석법을 적용한 결과 각각의 DDoS 공격 유형에 따라서 매우 독특한 특성을 가짐을 발견하였다. 그리고, 분석된 데이터를 대상으로 세 개의 기계학습 방법(C4.5, CN2, Na?ve Bayesian Classifier)을 이용해서 DDoS 공격의 탐지규칙을 생성하여 DDoS 공격의 탐지에 적용했다. 실험결과, 본 논문에서 제안된 트래픽 비율분석법과 기계학습을 통한 DDoS 공격의 탐지방법은 매우 높은 수준의 성능을 나타냈다.
본 연구는 국가채무가 자살에 이르는 경로를 찾고자 하였다. 변수는 GDP대비 국가채무비율(이하 '국가채무비율'), 생활물가지수, GDP대비 가계부채비율(이하 '가계부채비율)과 인구10만명당 연령표준화자살률(이하 '자살률)이며, 국가통계포털의 2001년부터 2015년까지의 표준화한 자료를 이용하여 기술통계, 경로분석을 실시하였다. 분석도구는 IBM SPSS 22와 Amos를 활용하였다. 연구 결과, 국가채무비율-생활물가지수-가계부채비율-자살률의 경로를 확인할 수 있었으며, 국가채무비율이 생활물가지수에 대한 직접효과는 0.954이며, 생활물가지수가 가계부채비율에 미치는 직접효과는 0.904이며, 가계부채비율이 연령표준화 자살률에 대한 직접효과는 0.675로 직접효과가 큰 값을 갖는 것으로 분석되었다. 간접효과는 GDP대비국가채무비율이 가계부채비율로 0.862, GDP대비국가채무비율이 연령표준화자살률로 0.581, 생활물가지수가 연령표준화자살률로 0.610이 존재하였으나, p>0.05로써 유의미하지 않은 것으로 분석되었다.
포트폴리오의 위험을 통제하거나 감소시키기 위해서 헤저들은 최적헤지비율을 추정하여야 하는데, 최적헤지비율의 추정치는 사용하는 모형에 따라 많은 차이를 보인다. 전통적인 회귀분석모형에 의하여 추정된 최적헤지비율은 시계열자료의 불안정성(nonstationary) 등으로 인하여 잘못될 가능성이 많으며, 잘못 추정된 헤지비율을 그대로 이용할 경우 현물포트폴리오의 시장위험을 최소화시키지 못하고 헤징비용을 증가시키는 결과를 초래한다. 시계열자료의 불안정성으로 말미암아 야기되는 문제점들을 개선할 수 있는 모형으로서 오차 수정모형(Error Correction Model : ECM)이 널리 이용되고 있다. 본 연구는 ECM을 사용하여 추정된 최적헤지비율과 전통적 회귀분석모형을 사용하여 추정한 최적헤지비율을 비교하여 어떤 모형으로 추정한 헤지비율이 더 정확한지를 평가하는데 목적을 두고 있다. 즉, 본 연구는 KOSPI 200 현 선물지수 자료를 대상으로 ECM과 전통적 회귀분석모형에 의한 최적헤지비율을 추정하고 각 모형의 설명력과 예측력을 비교하고자 한다. 실증분석 결과, KOSPI 200 현물지수와 KOSPI 200 선물지수간에는 공적분 관계가 존재하며, ECM과 전통적 회귀분석모형을 이용하여 추정한 최적헤지비율의 크기는 서로 다르며, ECM을 이용할 때 모형의 설명력이 조금 더 높게 나타났으며, 예측력도 ECM이 좀더 우월한 것으로 나타났다.
$Cl_2$ 플라즈마에 있어서 Ar 가스의 첨가에 의한 효과를 보기 위해 Ar 첨가 비율 rf 전력, 반응로 압력을 변화시켜가며 그 에너지와 질량을 분석하였다. Ar 첨가 비율에 따른 각 입자들의 질량 분석을 통해서, Ar의 비율이 80% 일 때 물리적, 화학적 반응이 최대가 되는 것을 확인하였다. 또한 Ar 첨가 비율에 따른 각 이온들의 에너지 분석을 통해, Ar 가스의 첨가에 의해 $Cl^+$ 나 $Cl_2^+$ 이온들의 이온 선속은 증가하나 그 에너지가 감소하는 것을 확인하였다. 반응로 압력과 rf 전력의 제어를 통해 이온 전류밀도, 이온 에너지와 전자온도를 제어 할 수 있음을 확인하였고, Ar 첨가 비율을 변화시키면서 전자 밀도 분포 함수의 변화를 관찰하여 이를 통해 Ar 비율에 따른 이온화 비율과 전자 온도, 밀도 등의 관계를 확인하였다.
2000년 7월부터 채권시가평가의 실행으로 채권운용자들도 채권포트폴리오의 위험을 채권선물을 이용하여 통제하거나 감소시키기 위해 헤지를 하여야 한다. 이때 헤지비율을 추정하는 방법으로는 전통적 회귀분석모형, 백터오차수정모형(Vector Error Correction Model : VECM)과 VAR모형(Vector AutoRegressive Model)이 있다. 전통적인 회귀분석모형에 의하여 추정된 헤지비율은 시계열자료의 불안정성(nonstationary) 등으로 인하여 잘못 추정될 가능성이 있어 면밀한 검토와 분석 후 사용하여야 한다. 시계열자료의 불안정성으로 말미암아 야기되는 문제점들을 개선할 수 있는 모형으로서 VECM과 VAR모형이 널리 이용되고 있다. 따라서 본 연구는 VECM과 VAR모형을 사용하여 추정된 헤지비율과 전통적 회귀분석모형을 사용하여 추정한 헤지비율을 비교하여 어떤 모형으로 추정한 헤지비율이 더 정확한지를 평가하는데 목적을 두고 있다. 즉, 본 연구는 KTB 현 선물의 헤징에 대한 연구로 2000년 1월 4일부터 2001년 7월 27일까지 385일간의 KTB 현 선물 자료와 불룸버그 국채지수를 대상으로 VECM 및 VAR모형과 전통적 회귀분석모형에 의한 헤지비율을 추정하고 각 모형의 설명력과 예측력을 비교하고자 한다. 이 연구의 실증분석 결과, KTB 현물가격과 KTB 선물가격간, 블룸버그 국채지수와 KTB 선물가격간에는 공적분 관계가 존재하며, VECM 및 VAR와 전통적 회귀분석모형을 이용하여 추정한 최적헤지비율의 크기는 대동소이(大同小異)하며, 전통적 회귀분석방법을 이용하는 것이 VECM과 VAR모형을 이용할 때 보다 설명력과 예측력이 우월한 것으로 나타났다.
본 연구는 우리나라 은행의 중소기업대출과 자기자본비율 및 경영성과의 관계를 분석하였다. 또한 은행 중소기업대출과 자기자본비율 및 경영성과의 관계가 금융위기를 전후하여 유의적인 차이가 존재하는지를 분석하였다. 연구 결과에 따르면 우리나라의 은행 중소기업대출은 은행 자기자본비율과 경영성과에 유의적 영향을 주는 것으로 나타났다. 자기자본비율의 분석에서는 모든 분석 결과에서 유의한 결과를 보인 반면, 경영성과 분석에서는 일부 경영성과 지표에서 유의한 결과를 보였다. 또한 은행 중소기업대출과 자기자본비율 및 경영성과의 관계는 금융위기 전후에 걸쳐 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 자기자본비율 분석에서는 모든 분석결과에서 유의한 결과를 보인 반면, 경영성과 분석에서는 일부 지표에서 유의한 결과를 보였다. 금융위기 이후 은행 중소기업 대출이 은행 자기자본비율 및 경영성과 개선에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 금융위기 이전에는 중소기업 대출이 기본 자기자본비율에 부정적 영향을 미치는 반면, 중소기업 대출이 BIS자기자본비율 및 경영성과에 미치는 유의한 영향은 발견되지 않았다. 그러나 금융위기 이후에는 중소기업 대출이 기본 자기자본비율 뿐 아니라 BIS 자기자본비율 및 경영성과의 개선에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 금융위기를 전후하여 우리나라 은행의 중소기업 대출이 은행 자기자본비율 및 경영성과 개선에 미치는 영향에 유의적 변화가 있는 것으로 진단된다. 본 연구는 은행의 기업의 자금중개기능 측면 및 은행 대출자산 구성 측면에서 중요성을 가지는 은행 중소기업대출을 중심으로 은행 자기자본비율과 경영성과의 관계를 미시적 관점에서 분석하였다는 점에서 의의가 있다. 본 연구는 은행의 중소기업대출 행태 결정요인, 중소기업대출 기법 중심이 주류를 이루고 있는 기존 은행 중소기업대출 연구에 새로운 결과를 제시할 것으로 기대된다. 금융위기를 전후하여 우리나라 은행의 중소기업 대출이 은행 자기자본비율 및 경영성과 개선에 미치는 영향이 변화가 있다는 본 연구결과는 은행의 중소기업 대출관계 변화 및 중소기업 금융 활성화 등에 유의미한 시사점을 줄 것으로 기대된다.
본 연구는 2017년 기준 매출액 상위 46개 외식 업체를 선정 후 이들 업체들의 재무 비율을 산출한 후 이를 변수로 활용하여 로짓 분석에 의한 부실 예측모형의 평가에 목적이 있다. 국내 46개 외식 업체의 14개 재무비율을 변수로 선정하여 로짓 분석에 의한 실증 분석을 실시하였으며 실증 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 14개 재무 비율 중 건전 외식 기업과 부실 외식 기업을 구분하는 재무 비율은 유동 비율, 매출액 영업 이익률, 자기 자본 순이익률, 영업 현금 흐름비율, 영업 이익 증가율 및 총자산 회전율로 총 7개로 나타났으며 다른 7개의 재무 비율( 부채 비율, 차입금 의존도, 영업 이익 대비 이자 보상 비율, 매출액 순이익률, 총자산 순이익률, 매출액 증가율, 당기순이익 증가율, 총자산 증가율)은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 분석되었다. 둘째, 7개 재무 비율을 로짓 함수의 변수로 활용하여 건전 외식 기업과 부실 외식 기업을 구분하는 로짓 분석에 의한 부실 예측 모형의 예측력은 89.1%로 나타났다.
선박충돌사고 원인의 제공 정도를 밝혀 해양사고를 재발방지를 목적으로 1999년 2월 "선박충돌사고 원인제공비율 산정제도"를 마련하였으며, 2007년 1월 원인제공비율 산정지침을 제정하여 시행해 오고 있다. 이 제도의 또 다른 도입목적은 해양안전심판원의 원인제공비율을 민사재판에서 사법부가 적극 인용함으로써 해양사고관련자들 간의 신속한 분쟁해결과 경제적 부담 감송 등에 기여함에 있다. 그러나 민사소송에 있어 제공된 원인제공비율이 과실비율로 인정되는 등의 이유로 원인제공비율 산정제도가 사법권의 침해하고 있다는 문제점도 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 원인제공비율 산정제도의 시행 이후 이 제도의 시행자 및 사용자 등 전문가 집단을 대상으로 설문조사를 실시하여 제도의 효과 및 문제점 등을 분석하였다. 전문가 집단 응답자의 대부분이 제도의 필요성 (94.3%), 유용성 (88.6%) 및 신뢰성 (73%)을 피력하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 이 제도가 필요한 이유로는 "손해배상분쟁의 신속한 해결", "충돌사고 재발방지", 그리고 "이해당사자의 편의제공" 때문임을 알 수 있었다. 그러나 제도의 개선을 위해서는 원인제공 비율의 표시에 있어 보다 객관적인 기준과 정량성 및 전문성의 확보가 필요하다는 지적도 확인하였다. 따라서 원인제공비율 산정제도의 개선방안으로 원인제공비율산정에 대한 신뢰성 및 공정성의 확보, 심판관에 대한 법률적 지식과 법적 소양강화 및 전문법조인의 심판관으로의 영입 등이 필요하다고 판단된다.
본 연구의 목적은 택지개발사업의 계획특성이 사업지구의 지가변동에 미치는 영향을 분석하여 택지개발사업의 효율적인 추진을 위한 정책적 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 우선 청주시 택지개발사업 추진단계별 지가변동 규모와 양상을 분석하였다. 그리고 이론적 고찰 및 선행연구 검토를 통해 지가변동에 영향을 주는 택지개발사업의 계획특성 요소 16개((1)지가변동률, (2)사업구역 면적, (3)주거용지 비율, (4)상업용지 비율, (5)준주거용지 비율, (6)근린생활시설용지 비율, (7)공동주택 비율, (8)도로율, (9)공원 녹지율, (10)학교 비율, (11)$1m^2$당 조성비, (12)일반주거지역 비율, (13)준주거지역 비율, (14)상업지역 비율, (15)준공업지역 비율, (16)자연녹지지역 비율)를 선정하였다. 선정된 계획특성 요소 16개 중 지가변동에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 SPSS 20.0 Version을 이용하여 상관관계를 분석하였다. 지가변동의 양상을 분석한 결과, 지구가 지정되기 2년 전부터 지가가 상승되기 시작하였고 준공이후 지가상승이 안정화되는 것으로 분석되었다. 그리고 지가변동에 영향을 주는 계획특성 요소를 분석한 결과 (2)사업구역 면적, (4)상업용지 비율, (6)근린생활시설용지 비율, (8)도로율, (11)$1m^2$당 조성비, (12)일반주거지역 비율이 지가변동에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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