• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.266-267
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• 2015

정보보호(지식정보 보안) 산업은 기술집약적, 고부가 가치 산업이다. 한국은 우수한 ICT 기술과 다양한 사이버공격에 대응 경험과 기술을 보유하고 있어, 전 세계의 벤치마킹 대상이 되고 있다. 하지만 국내 정보보호기업의 영세성과 함께 지원인프라는 부족하다. 국내 정보보호 산업을 활성화하는데 일차적인 조건은, 해외진출이다. 해외진출을 위해서는 국내 정보보호 산업의 제품과 서비스 및 기술에 대한 Korean Cybersecurity Goods Menu에 대한 개발이 필요하다. Menu는 해외 Buyer와 국내 Seller 뿐만 아니라, 기업과 정부가 정보보호 산업의 자산과 상품의 내용을 알게 하고 판매할 수 있는 선결조건이다. 본 논문에서는 Korean Cybersecurity Goods Menu 개발을 연구한다.

• 정보화사회
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• 통권184호
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• pp.28-39
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• 2007

IT산업은 항상 끊임없는 '혁신'을 통해서만 성장의 자양분을 얻는다. 기술적 또는 개념적 진보가 없다면 IT산업은 당연히 산업으로서의 존재가치가 없다. 그렇다면 2007년, 한국의 IT시장을 주도할 '10대 핵심 IT기술'들은 어떤 것들일까. 국내 통신 및 네트워크, 솔루션 업계가 가장 관심 있게 지켜보는 IT기술등 중 10개를 선별했다. 10대 IT기술에 포함된 것들 중에는 개념적으로는 10년전부터 출현해 알려져 있지만, 그동안 단순히 개념에 머물렀을 뿐 아직 상용화가 안 된 것들도 일부 포함돼 있다. 참신성보다는 실질적인 의미와 중요성에 무게들 둔 때문이다. 2007년에 주목할 만한 10대 IT기술로는 먼저 'IP 멀티미디어 서브시스템(IMS)이 꼽힌다. 유무선을 비롯한 다양한 네트워크를 자연스럽게 연결해주고 여러 서비스들의 다양한 조합이 가능해 고객맞춤형서비스를 가능하게 하는 '멀티미디어 멀티캐스트 컨트롤(MMC)도 10대 IT기술에 포함됐다. 이와 함께 100Mbps 초고속 인터넷 서비스를 가능하게 하는 ETTH (Ethernet To The Home), 차세대 보안이슈인 네트워크접근제어(NAC), 금융회사나 이동통신회사의 상품개발을 신속하게 지원하는 '프로덕트 팩토리', 하드웨어시스템의 최적화를 보장한 가상화 및 ILM, 컴퓨팅산업을 한 단계 이상 진화시킬 쿼드코어 CPU, 소프트웨어 시장의 새로운 패러다임인 SOA(서비스지향아키텍처), 본격적인 시장 확산이 기대되는 전자태그(RFID), IT거버넌스의 열기로 급부상하고 있는 ITAM(IT자산관리) 등도 올해 주목할 10대 IT기술 반열에 올랐다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.797-800
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• 2021

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.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권4호
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• pp.183-201
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• 2011

아주캐피탈의 경우에는 M&A 이후에 사용된 브랜드 전략은 두 회사 브랜드 중에서 하나의 브랜드만을 사용하는 단일 브랜드(one brand) 전략을 사용하는 것으로 결정하였다. 이를 위해서 M&A 이후에도 충분한 브랜드 이전 기간을 가지면서 기존의 대우캐피탈과 관련된 마케팅 하부구조(infrastructure)를 이전시키는 작업을 효과적으로 진행하였다. 흡수합병과정에서 아주캐피탈은 피 합병브랜드인 대우캐피탈을 우선적으로 사용하고 이전 단계를 거쳐서 아주캐피탈로 단일 브랜드로 운용하는 전략을 결정하였다. 즉 대우캐피탈이 아주그룹에 편입된 시기는 2005년이지만 적절한 때 사명을 바꿔 '대우'의 긍정적 브랜드 이미지를 이어가면서 '아주'의 론칭효과를 극대화했다. 이를 위해서 아주캐피탈은 조심스럽고 정교한 브랜드 이전전략을 수립하였다. 1) 대우캐피탈의 개별 상품 브랜드 "내게론" 강화를 통한 브랜드 연결화(Brand bridge) 전략 2) 고객에 대한 고객만족의 강화를 통한 아주캐피탈의 브랜드 이미지 구축 3) 아주 캐피탈 브랜드 단일화 단계 (2009년 9월-현재)를 거쳐 브랜드 이전 작업을 완성하였다. 현재 아주캐피탈 영업부문은 전문화를 통해 질적 성장을 구현하고 있다. 기존에 한 지점에서 여러 상품을 취급하던 것을 각 상품별로 전문화해 체계적인 양질의 영업 포트폴리오를 구축한다는 전략이다. 2009년에는 강남 지역에 수입차 전문 지점을 오픈했고 중고차는 6개의 전문 지점으로 확대했다. 아울러 개인신용대출 '내게론'의 영업지점을 3개에서 11개로 대폭 확대하기도 했다. 최근에는 주력인 오토금융 외에도 개인 및 기업금융에 활력을 불어 넣을 것으로 기대하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권28호
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• pp.155-180
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• 2012

본 연구는 OSMU를 문화콘텐츠가 창출하는 부가가치를 극대화하기 위한 일련의 마케팅 활동으로 파악하고, 브랜드 이론가들이 주장하는 브랜드 자산관리의 전략적 틀을 적용하여, '브랜드 아이덴티티 기반 문화콘텐츠 OSMU 전략'의 개념적 모델을 제시하였다. 문화콘텐츠와 관련하여 소비자가 떠올리는 강력하고 호의적인 연상은 콘텐츠의 높은 브랜드 자산 가치를 구축하는데, 이를 위해 저작권자는 전달하고자 하는 콘텐츠 브랜드 아이덴티티를 결정하고, 이를 OSMU 전략의 수립과 집행의 근간으로 삼아야 한다. 본 연구에서 제시하는 전략 모델에 따르면, 콘텐츠 브랜드 아이덴티티는, 1)다양한 창구를 통해 콘텐츠를 노출시킴에 있어서 필요한 창구화 의사결정, 2)원천 콘텐츠를 어떤 장르로 전환하는 것이 바람직하며, 장르 전환에 있어서 어떤 요소가 유지, 강화되어야 하는가 등에 관한 장르전환 의사 결정, 3)상품화 대상 선정, 상품화 활용 요소 및 상품화 디자인과 관련한 상품화 의사 결정 등 다양한 OSMU 의사 결정의 기준을 제공한다. 또한, 다양한 경로의 소비자 접촉을 브랜드 아이덴티티를 중심으로 조율하고 통합하며, 브랜드 자산의 지속적인 평가를 통해 콘텐츠의 장기적인 부가가치 극대화에 기여한다. 본 연구는 다음과 같은 점에서 기존의 연구와 차별되는 의의를 갖는다고 할 수 있다. 첫째, OSMU를 일련의 과정으로 파악하여 전체적인 흐름을 조망함으로써 OSMU 논의의 폭을 넓히고 있다. 둘째, 창구화, 장르전환, 상품화 등 다양한 OSMU 활동을 통합하고 조율할 필요성에 주목하였다. 셋째, 전략의 초점을 원천 콘텐츠 (One Source)의 부가가치 극대화에 맞춤으로써, 멀티 유즈 (Multi Use) 결과인 장르 전환된 콘텐츠 또는 관련 상품을 위한 전략과의 혼란을 배제하였다. 넷째, OSMU 실행과정에서 저작권자에게 요구되는 다양한 의사결정을 파악하고, 그 기준을 제시함으로써 OSMU 주체의 역할을 강조하였다. 다섯째, 콘텐츠의 내용 이외에도, 마케팅 커뮤니케이션 요소를 논의의 대상에 포함시킴으로써, 콘텐츠 향유자뿐 아니라 미래의 잠재고객을 콘텐츠의 장기적 부가가치 창출원으로 인식하였다.

• 디자인학연구
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• 제19권1호
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• pp.141-150
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• 2006

애니메이션에 등장하는 캐릭터들은 시청자와의 상호적 교감을 통해 본질의 속성은 사라지면서 의도된 개성을 갖게 된다. 이러한 개성은 시각적으로 표출되었을 때 브랜드 아이덴티티로 형성되며 결국 애니메이션 산업을 고부가가치 창출요인으로 이끄는 강력한 브랜드자산이 된다. 브랜드자산인 캐릭터의 브랜드 아이덴티티는 라이선싱을 통해 다양한 상품에 활용될 수 있으며 브랜드연상과 레버리지 효과의 긍정적 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 이러한 이유에서 본 연구에서는 애니메이션 캐릭터를 브랜드 관점 특히, 브랜드에 연관되어지는 인간적 특성으로 정의되는 아커(J. Aaker)의 브랜드개성 연구의 결과인 브랜드 개성척도를 활용하여 실증적 연구를 수행하였으며 브랜드와 소비자의 개성이 일치할수록 브랜드태도가 좋아진다는 써지(Sirgy)의 연구결과에 근거해 애니메이션과 브랜드 그리고 소비자와의 상관관계를 규명하였다. 연구결과, 애니메이션 캐릭터는 세련/능력, 성실, 흥미 요인의 개성 차원을 갖고 있는 것으로 확인되었다. 또한 소비자개성을 실제적 자아이미지와 이상적 자아이미지로 나누어 설문조사 한 결과 애니메이션 캐릭터의 브랜드개성은 이들 사이에 존재하는 것으로 파악되었다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제14권2호
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• pp.189-203
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• 1992

본고(本稿)에서는 화폐(貨幣)보다 더 우월(優越)한 가치저장기능(價値貯藏機能)을 가진 실물자산(實物資産)이 존재함에도 불구하고 화폐가 존재해 온 현상이 화폐경제(貨幣經濟)의 특징이라고 파악하였다. Wallace(1980)의 중복세대모형(重複世代模型)이 이러한 화폐경제의 특징을 설명하지 못하는 이유는 화폐존재의 근본원인인 "상품교환욕구(商品交換欲求)의 상호불일치(相互不一致)"가 모형(模型)에 내재(內在)되어 있지 않기 때문이다. 본고(本稿)에서 제시한 중복유형모형(重複類型模型)에서는 이질적(異質的) 선호(選好)를 가진 소비자가 이질적(異質的) 재화(財貨)를 가지고 이질적(異質的) 장소(場所)에 태어나기 때문에 불확실성(不確實性), 거래비용(去來費用), 정보부족(情報不足) 등이 배제되었음에도 불구하고, 가치저장기능이 다른 실물자산(實物資産)보다 열위(劣位)한 화폐가 순수교환기능(純粹交換機能)을 수행하면서 존재하게 된다. 중복유형모형(重複類型模型)에서의 화폐경제는 비화폐경제(非貨幣經濟)보다 항상 우월한 자원배분(資源配分)을 하지만, 그렇다고 해서 "파레토"최적성(最適性)을 보장해 주지는 않는다. 화폐는 경제구조(經濟構造)가 불완전하기 때문에 존재하며, 따라서 경제구조(經濟構造)의 불완전성(不完全性)을 일부(一部)는 극복하게 해주지만 전부(全部)를 항상 극복하게 하지는 않기 때문이다. 본고(本稿)에서는 이러한 중복유형모형(重複類型模型)의 최적성(最適性) 특성(特性)이 향후 화폐경제의 제반문제(諸般問題)를 연구하는 데 중요한 의미를 가진다고 주장하였다.

• 한국경제지리학회지
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• 제12권4호
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• pp.665-680
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• 2009

본 연구의 목적은 위험조정모형을 활용하여 미국 REITs의 부동산 유형별 성과 특성을 분석하는 것이다. 특히, REITs의 성과가 성장기, 정체기, 금융위기기에 각각 어떻게 차별적인 지를 살펴본다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째로, 초과 종합수익률의 관점에서 REITs 부동산 유형별 성과를 보면, 1기와 2기에는 정(+)의 초과 성과가 발생한 반면, 3기에는 부(-)의 초과 성과가 나타난다. 금융위기 시기인 3기의 경우, 부(-)의 수익률이 발생한 뿐만 아니라 수익률의 변동성도 큰 것으로 나타난다. 둘째로, 자본자산가격결정모형에 의해 추정한 베타값을 보면, <분석모형 (1)>의 결과에서 평균적인 REITs에 비해 호텔, 지역몰, 상업모기지는 고위험-고수익 특성을, 자유입지, 아파트, 조립식주택, 특수목적 부동산은 저위험-저수익 특성을 가진 것으로 나타난다. <분석모형 (2)>의 결과를 보면, 금융위기 하에서 투자상품으로서의 REITs의 성격이 저위험-저수익에서 고위험-고수익으로 변화하고 있다. 마지막으로, 위험조정모형 추정결과를 보면, <분석모형 (1)>과 <분석모형 (2)> 모두 체계적 위험은 요구수익률에 정(+)의 영향을 미치는 반면, 비체계적위험은 요구수익률에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타난다. 위험조정모형을 통해 도출된 요구수익률을 실제수익률과 비교한 결과, 헬쓰케어 부문이 가장 높은 정(+)의 성과를 보이고 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권1호
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• pp.17-28
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• 2019

금융투자 관리 전략 중에서 여러 금융 상품을 선택하고 조합하여 분산 투자하는 것을 포트폴리오 관리 이론이라 부른다. 최근, 블록체인 기반 금융 자산, 즉 암호화폐들이 몇몇 유명 거래소에 상장되어 거래가 되고 있으며, 암호화폐 투자자들이 암호화폐에 대한 투자 수익을 안정적으로 올리기 위하여 효율적인 포트폴리오 관리 방안이 요구되고 있다. 한편 딥러닝이 여러 분야에서 괄목할만한 성과를 보이면서 심층 강화학습 알고리즘을 포트폴리오 관리에 적용하는 연구가 시작되었다. 본 논문은 기존에 발표된 심층강화학습 기반 금융 포트폴리오 투자 전략을 바탕으로 대표적인 비동기 심층 강화학습 알고리즘인 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)를 적용한 효율적인 금융 포트폴리오 투자 관리 기법을 제안한다. 또한, A3C를 포트폴리오 투자 관리에 접목시키는 과정에서 기존의 Cross-Entropy 함수를 그대로 적용할 수 없기 때문에 포트폴리오 투자 방식에 적합하게 기존의 Cross-Entropy를 변형하여 그 해법을 제시한다. 마지막으로 기존에 발표된 강화학습 기반 암호화폐 포트폴리오 투자 알고리즘과의 비교평가를 수행하여, 본 논문에서 제시하는 Deterministic Policy Gradient based A3C 모델의 성능이 우수하다는 것을 입증하였다.