• The Korean Journal of Financial Management
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• v.18 no.2
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• pp.193-213
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• 2001

자사주 매입에 대한 선행연구는 대부분 그 분석기간이 10일 또는 20일에서 길어도 3개월을 초과하지 않는다. 그러나 투자자들의 공시에 대한 믿음의 수정은 이익발표 등과 같은 추가적인 정보가 나올 때에 이루어질 가능성이 더 크며 이러한 정보들이 자사주매입 공시 후 20여일 후에 나올 가능성은 더 크다고 할 수 있다. 외국의 선행연구에서도 공시후 주가추이분석은 $1{\sim}5$년을 측정기간으로 하고 있으며 동 기간동안에 추가적인 주가상승이 있음을 보고하고 있다. 본 연구에서는 기존의 연구와 달리 표본기간과 표본수를 확대하고 주가반응을 살피는 기간을 연장하여 자사주매입 공시의 정보효과에 대해 검증하였다. 검증 결과 기존의 연구나 실무계에서 주장하는 공시 후 20여일 동안의 주가상승은 자사주매입의 정보신호효과로 인한 것이라는 증거를 찾을 수 없으며, 주가의 상승 자체도 일반적인 현상이 아니라 특정한 연도(주가하락이 극심했던 1997년도)에 국한된 현상임을 확인하였다. 그러나 특정연도에 추가적인 주가상승이 발생한 이유에 대해서는 명확한 결론을 내 릴 수 없었다. 또한 자사주매입으로 인한 주가의 추가 상승은 단기적인 현상이 아니라 매우 장기적인 현상일 것이라는 점에 착안하여 분석기간을 공시 후 80여일로 늘려서 분석을 실시한 결과 정보신호효과와 관련된 변수가 유의적인 값을 가지기 시작하였다.

• The Korean Journal of Financial Management
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• v.16 no.2
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• pp.243-261
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• 1999

본 논문은 순이익의 시계열 속성을 조사하고, 순이익의 시계열이 랜덤워크 모형과 일치하는지를 단위근 검증방식을 사용하여 조사하며, 시계열 속성에 근거하여 도출된 예측모형과 흔히 사용되어 온 랜덤워크 모형의 예측능력을 비교하여 선행연구에서 사용되고 있는 랜덤워크 모형에 실증적 타당성을 제시하는 것을 주목적으로 하고 있다. 본 연구는 한국신용평가주식회사의 데이터 베이스에 1980년부터 1996년까지 17년간 자료가 연속적으로 포함되어 있는 금융기업을 제외한 모든 기업(272개)을 표본으로 사용하고 있다. 표본기업의 순이익 시계열에 가장 적합한 과정은 랜덤워크나 AR(1) 또는 AR(2) 모형이다. 또한 본 논문은 대부분의 기업에 때해 순이익이 랜덤워크 과정을 따른다는 가설을 기각할 수 없음을 보였다. 이들 상이한 모형의 표본외 예측력(out-of-sample predictive ability)을 비교한 결과 상수항을 포함한 랜덤워크 모형이 가장 작은 평균 절대 예측오차(mean absolute forecast error)를 갖는 것으로 나타나고 있다. 본 연구는 기존의 연구가 순이익 시계열의 불안정성(nonstationarity) 문제를 무시하거나 명시적으로 다루고 있지 않은 것과는 달리 단위근 검증(unit root test)을 통해 연간 순이익이 대체로 불안정하다는 것을 보였으며, 또한 상이한 모형의 표본외 예측능력을 비교한 결과 선행연구에서 사용하여 온 랜덤워크 모형의 우월성에 대한 실증적 증거를 제공하였다는 데 의의가 있다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2019.11a
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• pp.129-134
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• 2019

계속 높아지는 기업가정신과 창업의도에도 불구하고 2017년 OECD 보고서에 따르면 한국은 실패에 대한 두려움이 높은 국가로 전체 7위롤 기록했다. 실패 후 신용 불량으로 인한 재기 불가능에 대한 인식이 여전히 팽배해 창업을 저해하는 요인으로 아직까지 큰 비중을 차지하고 있다. 그러므로 실패에 대해 관용적인 문화와 실패를 통한 학습 독려, 실패 기업인의 재도전 지원 활성화 정책은 한국을 진정한 창업국가로 변모하게 할 것이다. 그러나 무엇보다 실패를 경험한 창업가 본인 자신이 새롭게 재기에 임하는 마음가짐이 중요하므로 본 연구의 목적 역시 재창업자가 다시 창업에 어떤 자세로 임해야 하는지 찾고자 하는데 있다. 따라서 본 연구는 재기에 성공한 4명의 사업가와 재도전을 했으나 여전히 성과를 못 내고 있는 5명의 사업가를 인터뷰하여 재도전의 성공 요인을 탐색하고자 한다. 연구 결과, 재기 창업가가 재도전 성공을 위해 가져야 할 자세와 역량을 1) 지식(knowledge), 2) 인지(cognition), 3) 감정(emotion) 이상 3가지 관점에서 기존의 연구가 다루지 못한 접근법을 제안한다. 먼저, 지식 관점에서 보면 기존 사업과의 동질성 여부가 중요한 것이 아니라, 새롭게 진출하는 영역에 대한 준비성이 재도전의 성공 여부에 영향을 미쳤다. 다음으로, 인지적 관점에서는 과거 실패의 원인에 대한 분석과 자기 실책으로의 귀인은 차이를 보이지 않았고 오히려 앞으로 영위할 사업에 대한 여러 사람들의 지적과 충고에 대한 수용 역량(coachability)이 성공과 실패를 나눴다. 마지막으로 감정 관점에서 선행연구는 실패로부터 슬픔을 빨리 극복하는 사람이 학습과정도 빨리 이뤄지는 것으로 여겨졌으나, 슬픔의 극복은 재기 후 성과와는 관련이 없었으며, 본 연구에서는 재기 전 생계유지가 가능한 상태 여부가 성공의 선행조건이 될 수 있음을 발견하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.28 no.4
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• pp.77-92
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• 2023

In this study, keyword network analysis was performed based on global and domestic journals, and network text analysis was conducted for news and articles to examine major issues and research trends on supply chain risks after COVID-19. As a result of analyzing the supply chain risk, after COVID-19 which was relatively insufficient in previous studies, research trends and topics such as supply chain risk recovery, response and public welfare, which are different from previous previous studies, were found in global and domestic journals, news and articles and it was possible to suggest practical strategies and insights for supply chain risk strategies for firms.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.11a
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• pp.842-845
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• 2020

본 연구는 시각-관성 기반의 딥러닝 학습으로 자유분방하게 움직이는 드론의 주행기록을 정확하게 추정하는 것을 목표로 한다. 드론의 비행주행은 드론의 온보드 센서와 조정값을 이용하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 이 온보드 센서 데이터를 학습에 사용하여 비행주행의 위치추정을 실험하였다. 선행연구로써 DeepVO[1]룰 구현하여 KITTI[3] 데이터와 Midair[4] 데이터를 비교, 분석하였다. 3D 좌표면에서의 위치 추정에 선행연구 모델의 한계가 있음을 확인하고 IMU를 Feature로써 사용하였다. 본 모델은 FlowNet[2]을 모방한 CNN 네트워크로부터 Optical Flow Feature에 IMU 데이터를 더해 RNN으로 학습을 진행하였다. 본 연구를 통해 주행기록 예측을 다소 정확히 했다고 할 수 없지만, IMU Feature를 통해 주행기록의 예측이 가능함을 볼 수 있었다. 본 연구를 통해 시각-관성 분야에서 사람의 지식이나 조정이 들어가는 센서를 융합하는 기존의 방식에서 사람의 제어가 들어가지 않는 End-to-End 방식으로 인공지능을 학습했다. 또한, 시각과 관성 데이터를 통해 주행기록을 추정할 수 있었고 시각적으로 그래프를 그려 정답과 얼마나 차이 있는지 확인해보았다.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 2004.10a
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• pp.331-338
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• 2004

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2014.04a
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• pp.334-335
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• 2014

• Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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• 2009.03a
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• pp.99-104
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• 2009

• Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.225-232
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• 1998

• Proceedings of the Korean Institute of Landscape Architecture Conference
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• 2010.03a
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• pp.179-182
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• 2010