공정위 중심의 행정규제주의를 수정$\cdot$보완할 필요가 있는데, 보완의 방향을 요약하면, 독점으로 피해를 본 사업자가 공정위의 시정절차와 상관없이 원고로서 바로 법원에 제소하여 구제를 받을 수 있도록 하고, 검찰도 공익 대표자로서 중대한 공정거래법 위반사안에 대해 이를 바로 법원에 기소할 수 있도록 개편하는 것이지만, 검찰과 법원내에서 시장분석 능력과 식견을 갖춘 인력의 양성이라든가 시장에 미칠 충격 등을 감안하여 일정한 기간을 두고 단계적으로 접근하는 노력이 필요하다고 생각된다.
고밀도 에너지빔의 하나인 플라즈마를 이용한 절단 및 용접법은 알루미늄, 스테인레스강 등 특수금속의 가공에 적용될 수 있고, 산소용접 및 절단, SMAW, GMAW, GTAW 등의 거래식 열 가공법에 비해서 부품의 정밀도, 가공속도면에서 유리하여 그 사용범위가 점점 넓어지고 있다. LBW, LBC, EBW 등과 마찬가지로 Keyholing 현상을 이용할 수 있어 높은 용입깊이를 나타낼 수 있는 장점이 있으며, 그 성능면에서는 위 방법들과 비교해 볼 때 가공속도, 가공부의 성질 등에서 불리하고, 장치의 저렴, 조작의 간편함 등에서 유리하기 때문에, 경쟁 및 상호보완의 관계를 유지시켜 나갈 것으로 기대된다. 수동가공과 자동가공이 모두 가능하나 부품의 정밀도와 생산성 향상을 위해서는 플라즈마 가공공정에 적합한 자동화 장치의 개발이 필요하다.
올해 사명(社名)을 변경해 새로운 다짐을 하고 새로운 목표를 향해 달려가는 사료전문회사 (주)이지팜스. 본사 문을 열자마자 이성우 대표이사가 환한 미소로 맞이해 준다. 여느 회사의 대표이사 자리와 달리 출입구 초입에 대표이사 실이 있고 항상 문을 열어두어 누구든지 가고 오고 할수 있게 문턱을 낮췄다. 계란가격이 폭락할때는 사비를 털어 거래처 농장에서 계란을 구입해 주변 사람들에게 계란을 선물하기도 하는 그이다. 이 대표이사를 만나 양계사료부분에서 화려한 비상을 꿈꾸고 있는 (주)이지팜스를 소개코자 한다.
한국지역난방공사 SS지사에서는 시설용량 전기 99MW, 열 98Gcal/h 규모의 열병합(Combined Heat & Power) 발전소를 구역전기사업으로 운영하고 있다. 이 지역은 경기불황과 수요감소로 하절기 6~9월 사이에 잉여열 처리문제가 발생하여 발전기를 가동하기 곤란한 상황이므로 경제성 있는 에너지 신사업모델 개발이 절실하다. 본 연구에서는 이곳의 실제 운영자료를 기반으로 신재생 에너지 하이브리드 시스템을 도입하여 최적화 운영모델을 개발하고자 한다. 특히 신재생에너지 중에서도 입지제약이 작고 열과 전기를 동시에 생산할 수 있는 연료전지(Fuel Cell)발전과 대표적인 신재생에너지인 태양광(Photovoltaic)발전과 심야발전시 전력을 저장하여 주간에 전력을 방출 할 수 있는 ESS(Energy Storage System)의 조합을 검토하였다. 이에 따른 최적화 모델 선정은 HOMER(Hybrid Optimization of Multiple Energy Resources) 프로그램을 활용하였다. 경제성 분석을 수행한 결과, 순 현재비용(NPC) 측면에서는 기존의 99MW 열병합발전이 가장 경제적이지만 신재생에너지를 사용하여 발생되는 탄소배출권 거래와 REC(Renewable Energy Certificate) 거래를 포함한 측면에서는 99MW의 CHP와 5MW의 연료전지, 521kW의 태양광을 하이브리드 시켜서 전력과 열을 공급하는 것이 99MW의 CHP 열병합발전만으로 전력과 열을 공급하는 것보다 최대 2,475억원 경제적인 것으로 나타났다. 구역전기사업에서 최적화 공정모델로 연료전지와 신재생에너지 하이브리드 시스템을 도입함으로써 경제성을 개선시킬 수 있는 결과를 확인하였다.
이 논문에서는 주가가 확률과정, 즉 확률미분방정식에 의하여 생성되는가를 검정하고 주가의 운동법칙을 규명한다. 일별종합주가지수가 양수의 완전시계열상관을 갖고 있으며, 더욱이 3년 정도의 시차까지 의미있는 시계열상관을 갖고 있음이 발견되었다. 수익률과 가격변화의 시계열상관도 존재하고 시계열은 정상성(定常性)을 갖고 있다. 마팅게일에 의하여 주가가 생성되고있지 않음이 밝혀졌다. 한국증권거래소에서 계산하고 있는 일별 종합주가지수를 포함한 41개 산업별 지수를 사용하여 자본시장의 운동법칙을 규명하기 위하여 가장 많이 이용하고 있는 세개의 확률미분방정식을 검정하였다. 각 주가지수들이 온스타인 울렌벡 브라운 운동과정과 평균회귀과정을 따르지 않고 있다는 것이 발견되었다. 그러나 주가가 편류를 갖는 일반 기하 브라운 운동과정에 의하여 생성되고 있음이 검정을 통하여 확인되었다. 평균회귀과정에 의하여 주가가 생성되지 않는다는 발견은 의외라 할 수 있다. 주가가 온스타인 울렌벡 과정을 따르지 않는다는 것은 주가가 제 1계 정상적 자기회귀과정이 아니라는 것을 의미한다. 일별종합주가지수는 제 4계 자기회귀과정에 의하여 생성된다. 가격변화와 수익률의 생성함수는 제 4계 자기회귀과정이다. 종합주가지수의 제 1계 시계열상관계수는 1이다. 상당히 큰 시차를 갖을 때까지 시계열상관이 대략적으로 1을 유지하고 있다. 따라서 지수가 마팅게일을 따르고 있지 않다. 이 점은 가격변화와 수익률에 있어서도 유사하다. 가격변화, 수익률, 대수수익률의 제 1계 시계열상관이 0.1로 유의적이다. 따라서 수익도 마팅게일 과정을 따르고 있지 않다. 증권가격은 세 번에 걸쳐 구조의 번화가 발생하였다. 구조의 변화가 발생할 때마다 평균가격이 상승하였다. 이와 같은 현상은 장기적 기대가격이 미지일 가능성이 배제되지 않는다. 단기적 기대 주가가 알려진 반면 장기적 기대 주가가 미지라면 평균회귀과정은 장기적 기대주가로 회귀하고 있는 과정이므로 장기기대 주가의 미지성이 평균회귀 과정의 기각을 유도하게 된다. 우리나라의 투자자들은 무위험자산과 위험을 동시에 고려하여 투자활동을 전개하고 있음이 발견되었다. 선형의 효용함수를 갖는 위험중립적 태도의 투자자가 아니다. 위험기피형 효용함수 아래에서 투자활동을 수행하고 있는 합리적 투자자들이라 할 수 있다. 뿐 만 아니라 자신의 평생에 걸친 소비를 소비가 이루어지는 각 기마다 가급적 일정하게 하는 소비행동을 목표로 삼고 소비와 투자에 대한 의사결정을 내리고 있음이 실증분석을 통하여 밝혀졌다. 투자자들은 무위험 자산과 위험성 자산을 동시에 고려하여 포트폴리오를 구성하는 투자활동을 행동에 옮기고 있다.
본 연구는 오랜 시간에 거쳐 축적된 고객 데이터베이스를 활용하여 스코어링 방법을 적용할 수 있는 모델링의 개발에 목적이 있다. 기존의 전통적인 스코어링 방법은 인구 통계학적인 변수나 거래 관련 횡단면적인 자료를 이용하여 우량고객과 불량고객을 구분하는 판별분석의 형태가 대부분이다. 하지만 과거 고객에 대한 실적 자료가 시계열 형태를 이루며 존재하기 때문에 이에 대한 적절한 동태적 모형을 적용은 자연스러운 확장이라고 볼 수 있다. 본 연구에서 제안하는 모형은 고객들의 실적관련 시계열 자료를 GARCH 모형에 적합하여 미래의 실적 예측과 이에 대한 표준편차를 예측하여 하위 $10\%$에 해당하는 실적 예측치를 스코어링으로 하는 새로운 방법을 소개하고자 한다. 이 경우 스코어 값이 부호를 가지게 되므로 우량고객을 구분함과 동시에 큰 음수 값을 조사하여 위험 평점도 함께 측정할 수 있어서 실무 측면에서 유용하리라고 본다.
LNG는 환경규제에 따라 화석에너지에서 친환경 재생에너지로 전환되는데 중요한 역할을 하는 에너지원이다. UN산하 세계해사기구(IMO)의 MARPOL협약에 따라 선박 황산화물 배출가스규제로 LNG추진 선박에 대한 수요가 증가되고 있을 뿐만 아니라 미국의 쉐일혁명으로 LNG를 수출함에 따라 공급의 변화가 급격하게 이뤄지고 있다. 과거 국가 주도의 프로젝트 성격이 강한 LNG 운송시장은 장기정기용선계약이 대부분이었으나 수요와 공급시장의 급격한 변화로 스팟시장의 중요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문은 LNG 운송시장에서 시장참여자들의 스팟거래에 합리적인 의사결정이 이뤄지도록 과학적인 예측방법을 제시하고자 한다. LNG 스팟운임 예측에 기계학습모델 중 인공신경망 모델을 적용할 것이며 기존의 시계열분석 방법인 ARIMA모델과 비교하여 본문에서 제시된 모델의 예측성능의 우수성을 확인하였다. 본 논문은 LNG 스팟운임을 다룬 최초의 연구로서 학문적인 차별성이 기대된다.
철광석의 가격은 여러 국가와 기업들의 수요와 공급에 따라서 높은 변동성이 지속되고 있다. 이러한 비즈니스 환경에서 철광석의 가격을 예측하는 것은 중요해졌다. 본 연구는 머신러닝 기법을 이용하여 철광석이 거래되는 시점으로부터 한 달 전에 철광석 거래가격을 미리 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 예측 모형은 시계열 데이터를 활용한 예측 방법론으로 많이 활용되고 있는 시차분포 모형과 다층신경망 (Multi-layer perceptron), 순환신경망 (Recurrent neural network), 그리고 장단기 기억 네트워크 (Long short-term memory)와 같은 딥 러닝(Deep Learning) 모형을 사용하였다. 측정지표를 통해 개별 모형을 비교한 결과에 따르면, LSTM 모형이 예측 오차가 가장 낮은 것으로 나타났다. 또한, 앙상블 기법을 적용한 모형들을 비교한 결과, 시차분포와 LSTM의 앙상블 모형이 예측오차가 가장 낮은 것으로 나타났다.
금융 분야에서 주가예측연구는 거래 안정성 및 이익 실현 등을 목적으로 한다. 기존의 통계적 예측기법은 무작위로 예측한 결과와 정확도 측면에서 비슷하거나 낮은 예측 신뢰도 때문에 실제 거래 결정에 참고 되기 어렵다. 인공지능 모델은 데이터특성과 변동패턴을 학습해 예측하기 때문에 향상된 정확도를 달성한다. 그러나 장기간의 시계열 데이터를 사용해 주가를 예측하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 본 논문에서는 K-means 클러스터링 기반의 데이터 증강 및 입력 시퀀스의 Window-size 별 정규화 기법과 시계열 학습에 특화된 LSTM 모델을 활용하여 안정적이고 신뢰성 있는 주가예측 방법을 제안한다. 이를 통해 더욱 정확하고 신뢰성 있는 예측 결과를 얻고, 나아가 시장 안정성에 기여할 뿐 아니라 높은 수익도 추구할 수 있다.
최근 저탄소 녹색성장을 필두로 그린에너지의 중요성이 증대되고 있다. 이중 에너지 효율이 가장 우수한 발전원인 열병합발전의 가장 현실적인 대안이다. 이러한 열병합발전의 경제성을 더욱 확보하고 동시에 신뢰성 있는 운전을 위해서는 열 연계운전이 매우 중요하다 인식되고 있다. 이에 본 논문에서는 현재의 열병합발전의 다양한 운전모드를 고려하여 열 연계운전을 최적으로 운용할 수 있는 알고리즘을 개발하여 집단에너지 사업자의 개별운전대비 집단에너지사업자간의 양자 간 최적 열 거래를 통하여 운전한 경우의 경제적 이득을 정량적으로 평가할 수 있도록 하였다. 또한, 본 실제 계통에 적용하여 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 유용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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