• 정보보호학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.95-110
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• 1998

정보화 사회를 거치면서 네트워크의 발전과 관련해 많은 응용 분야들이 연구되고 있는데, 그 중에서도 암호학을 이용한 전자 투표의 비중이 증대되고 있다. 이러한 전자 투표는 그 중요성에도 불구하고, 아직까지 취약한 점이 많이 산재해 있다. 특히, 전자 투표를 총괄하는 선거 관리 위원회가 부정을 저지를 경우 투표 자체의 신뢰성은 무너지게 되며, 투표권의 매매가 성립할 경우에는 전자 투표에 있어 치명적인 악영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 투표를 전자 투표로 적용시키는 과정에서 어떠한 요소들이 필요한지 확인해 보고, 선거 관리 위원회의 부정 방지 및 투표 매매 방지를 위한 요구 조건을 살펴볼 것이다.그리고 기존의 전자 투표 방식들이 이러한 위협 요소들에 대해 어떻게 대처하고 있는지를 고찰한 뒤에 더욱 효율적이고 안전한 전자 투표 방식을 제안한다.

• 토지주택연구
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• 제4권1호
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• pp.43-54
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• 2013

본 연구는 글로벌 금융위기 이후 침체양상을 지속하고 있는 수도권 주택시장과 관련하여, 금융위기 이후 주택가격 결정요인의 변화를 벡터오차수정(VAR)모형을 통해 분석하였다. 글로벌 금융위기가 발생한 2008년 3분기를 기준으로 이전과 현재까지로 거시경제변수와 주택가격변수간의 동태적 관계를 보기 위해 충격반응도와 분산분해 분석을 실시하였다. 분석결과를 정리하면 먼저 수도권 주택매매가격의 경우 금융위기 이후에 전세가격과 주택매매가격 자체의 변화에 의해 더 영향을 받는 것으로 나타난 반면, 금융위기 이전에 주택매매가격에 미치는 영향력이 큰 것으로 나타났던 종합주가지수와 국고채 수익률은 금융위기 이후 영향력이 사라진 것으로 나타났다. 한편, 수도권 주택전세가격의 경우 금융위기 이전과 이후 모든 기간에서 다른 변수들보다 주택매매가격과 주택전세가격 자체의 영향력이 크게 나타난 가운데, 금융위기 이전에는 종합주가지수와 생산자물가가 영향을 미치고 실질GDP는 별다른 영향을 주지 못했다면, 금융위기 이후에는 역으로 실질GDP의 영향력이 크게 나타났고 생산자물가와 종합주가지수는 별다른 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 이와 같이 경제불안의 지속으로 인해 수도권 주택매매 및 전세가격은 실질GDP와 같은 실물경기에 더 크게 영향을 받게 된 것으로 판단된다. 따라서 최근의 주택가격의 하락은 유럽재정위기 등으로 인해 지속되고 있는 국내경제 불확실성을 감안할 때 회복세는 크게 제한될 것으로 보이며, 향후 주택경기를 활성화시키기 위해서는 금융 및 공급규제 완화 등의 대책보다는 경제활성화를 통한 구매력 제고에 집중할 필요가 있을 것이다.

• 부동산연구
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• 제24권1호
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• pp.15-26
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• 2014

본 연구는 다변량 GARCH 모형을 이용하여 우리나라 주택시장의 상호연관성을 분석하였다. 주택 유형별 매매가격증가율과 전세가격증가율 간 상관관계 분석에서는 연립주택보다는 단독주택과 아파트의 상관계수가 더 크게 나타났다. 주택 유형에 따른 분석결과에 의하면 매매가격증가율과 전세가격증가율 두 분석 모두에서 단독주택과 연립주택 간 상관관계가 아파트와 단독주택 간 상관관계나 아파트와 연립주택 간 상관관계보다 높은 것으로 밝혀졌다. 주택을 크기에 따라 분류하였을 때 매매가격증가율을 이용한 분석결과와 전세가격증가율을 이용한 분석결과 간에는 큰 차이를 발견할 수 없었다. 아파트의 경우는 중형 아파트와 소형 아파트 간 상관관계가 가장 큰 것으로 나타났으며, 단독주택의 경우에는 대형 단독주택과 중형 단독주택 간 상관관계가 제일 큰 값을 기록하였다. 일반적으로 사람들이 아파트는 중소형 이하에, 단독주택은 중대형 이상에 관심이 많다는 사실이 본 연구의 분석결과를 간접적으로 뒷받침해주고 있다. 연립주택의 경우에는 매매 가격보다 전세가격의 경우에 중 대형 연립주택과 소형 연립주택 간 상관계수가 더 커지는 현상을 보이고 있는데, 이는 주택을 구입하는 경우와 주택을 임대하는 경우의 의사결정 과정이 서로 상이한데 그 이유가 있는 듯 보인다.

• 토지주택연구
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• 제12권2호
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• pp.33-45
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• 2021

최근 정부 정책의 변화와 맞물려 오피스텔은 수도권을 중심으로 사무실과 아파트 가격이 급등하면서 새로운 대체 투자 대안이 되고 있다. 그러나 오피스텔의 선행연구 부재와 더불어 지표를 공표하는 민관기관 역시 표본샘플 부족으로 정확도 저하의 한계를 지녔다. 이들은 공통적으로 시세에 기반한 가격지수를 활용하는데, 시장보다 후행하고 변동성이 적어 평활화 문제가 꾸준히 제기되어 왔다. 따라서 본 연구의 목적은 국토교통부가 최초 공개한 시점부터 지난해까지 실거래가 이루어진 매매(2006~2020), 전·월세(2011~2020) 데이터 자료를 이용하여 서울시 오피스텔 가격지수를 산출하는 것이다. 이를 규명하기 위한 실증방법론으로 반복매매모형을 채택하여 주요 지표인 매매, 전세, 월세지수를 각각 산정하고, 그 외에 보조지표에 해당하는 전월세전환율도 개선된 형태로 함께 개발하였다. 수집된 자료결과 및 통계해석의 정확성을 기하기 위한 지원도구는 SAS 9.4로 일괄 처리하였다. 본 연구의 실증분석 결과를 간단히 요약하면, 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 2020년말 서울시 오피스텔 매매지수는 132.5P, 전세지수는 163.9P(2011.1Q=100.0P)이며, 월세는 원점인 100.0P선에서 밑돌았다. 오피스텔의 지수 유형별 월세가 공실 위험으로 비교적 보합세를 유지한 가운데, 수요가 풍부한 매매가와 전세금 상승세가 지속되는 차이를 보인 것으로 해석된다. 둘째, 주택유형별 매매가 증가폭은 오피스텔이 아파트, 연립다세대 등 다른 주택유형보다 낮은 자산으로 드러났다. 모형의 설명력은 표준오차 평균이 0.02 이하로 적합도가 뛰어난 것으로 판명되었다. 셋째, 본 연구가 추정한 가격지수를 한국부동산원, KB국민은행 등 유사 발표기관의 지표와 상호 비교하면, 변이가 크게 나타나 고질적인 평활화 문제를 해결할 수 있는 가능성을 확인하였다. 결론적으로 본 연구는 코로나 19와 같이 경기 불확실성이 큰 상황 하에서, 서울시 오피스텔 실거래가 지수 산정 제시와 시험 모의적용을 새롭게 시도함으로써 향후 시장참가자들이 가격동향 및 변화를 예측하는데 유의미한 의의를 둘 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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• pp.333-340
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• 2001

본 연구에서는 GARCH 모델과 이동평균법을 이용한 국내 외환 시장에 있어서의 변동성 척도가 비교 분석되었다. 즉 두가지 알고리듬을 통하여 정보의 내용과 외환시장 변동성의 변통성 예측력을 비교하였다. 그 결과 GARCH 모형에 의할 변동성 추정치는 예측력에 있어서는 이동평균 추정치 보다 낮은 수준이지만 정보내용의 측면에서 성과가 더 좋은 것으로 나타났다. 그리고 GARCH모형에 의한 추정치는 이동평균 추정치 보다 편의성(Bias)이 낮은 것으로 나타났다. 또한 변동성의 가치에 대해서 논의하고, 이러한 변통성 추정치를 통해서 실제 환율변동을 헷지하기 위한 옵션매매에 어떻게 적용할 수 있는지를 언급하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 산업과 과학
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• 제2권3호
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• pp.22-28
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• 2023

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.

• 지역연구
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• 제38권4호
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• pp.31-44
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• 2022

본 연구는 당해도시와 연담도시권 내 도시들의 특성과 단위면적(m²)당 아파트 거래가격 간의 상관성을 확인하는 목적을 가지고 수행되었다. 구체적으로 당해 도시 및 연담도시권 내 도시들이 인구 특성. 산업 특성, 도시계획사업 및 개발사업 특성, 입지적 특성이 아파트 m²당 매매가격 형성의 원인으로 작용하는지, 당해도시와 연담도시 간에 차별적인 특성을 보이는지 또한 수도권과 비수도권 간에 차별적인 특성을 보이는지를 상관분석, 다중회귀분석을 통해 파악하고자 하였다. 인구특성 부문에서는 모두 상관성이 있는 것으로 나타났다. 산업부문과 도시계획사업 및 개발사업 특성 부문은 당해도시에서는 유의하지 않게 나오지만, 연담도시권으로 분석하여 볼 때, 유의하게 나타나는 것으로 된다. 수도권과 비수도권으로 분류하여 분석하여 볼 때, 인구 부문은 수도권 및 비수도권 모두 유의하게 나타나며, 입지적 부문에서는 강남구와의 거리만이 유의하게 나타난다. 이는 지금 수도권으로 인구가 집중되기 때문에 아파트 m²당 매매가격도 수도권 집중으로 높은 가격대를 형성하는 것으로 이와 같은 결과가 나타나는 것으로 판단된다. 본 연구는 아파트 m²당 매매가격에 영향을 미치는 요인을 분석할 때, 당해도시 뿐 아니라 인접 지역들의 특성을 같이 분석하여야 한다는 결과를 보여주며, 또한 부동산 정책을 실시할 때에도 당해도시 뿐 아니라 연담도시권으로 설정하여 주택시장 모니터링이 함께 이루어질 필요가 있다는 점을 시사한다.

• 경영과정보연구
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• 제7권
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• pp.113-124
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• 2001

인터넷을 기반으로 하는 B2B시장이 엄청난 속도로 증가추세를 드러내고 있는 가운데 국내 전자상거래 시장은 예상만큼의 기대치에 부응하지 못한 채 큰 발전을 보지 못하고 있는 상황이다. 이는 인터넷상에서의 효율적인 결제시스템의 부계와 전자상거래 시장의 특성인 신뢰성의 부재에 그 원인이 있다고 보아진다. 따라서 본 논문에서는 이러한 비대면의 전자적인 결제시스템에 따르는 신뢰성 문제해결을 위한 방안으로 Escrow계정을 이용하는 B2B 결제시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 Escrow Service시스템은 전자결제시스템의 걸림돌이었던 제품보증과 결제보증에 관한 문제를 데이터베이스로 구축하여 체계적이고 안정적인 방법으로 해결할 수 있는 EDI를 이용한 B2B ESCROW 결제서비스를 만드는 것이다. 구매기업과 판매기업간에 매매행위가 발생되면서 양사의 합의에 따른 Escrow사항들을 표준화된 데이터베이스 형식을 갖고 있는 EDI에 저장하고 거래 데이터베이스를 수행하면서 자동적인 EDI File Update를 통해 가장 실시간의 정보를 참조할 수 있도록 하는 것이다. 기존의 B2B 결제시스템에 있어서의 Escrow 기능이 계좌이체를 이용한 결제시스템에만 제한적으로 이용돼 왔었으며 또한 Escrow 시스템 수행이 수동적인 프로세스에 의해 움직여졌기 때문에 신뢰성과 이용도면에서 문제점이 있었다. 하지만 EDI를 이용한 Escrow시스템 구현은 프로세스의 자동화뿐만 아니라 계좌이체 및 기타 대출을 이용한 결제시스템에도 다양하게 적용할 수 있으며 또한 History관리가 가능하므로 전자상거래 결제시스템의 효율을 한층 더 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.187-201
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• 2011

방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.