• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 서비스연구
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• 제5권1호
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• pp.91-103
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• 2015

본 논문은 한국거래소(KRX)에서 제공한 KT(한국통신)와 SK텔레콤의 현물수익률 및 KT와 SK텔레콤 선물수익률 간의 선도-지연효과를 분석하였다. 분석을 위한 통계분석 기간은 2012년 1월 1일부터 2014년 12월 31일까지이며, 자료는 일별 종가자료 608개를 사용하였고, 분석도구로는 E-Views 6을 이용하여 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저 인과관계분석결과 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률은 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률에 대하여 강한 예측력이 있다는 것으로 추론할 수 있다. 그러나 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률은 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률에 대한 예측력이 존재하지 않고 있다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 충격반응분석결과 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률은 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률에 즉각적으로 영향을 미치다 일정시차가 지난 후에 사라지는 것으로 나타났다. 마지막으로 분산분해 분석결과 KT현물수익률과 SK텔레콤 현물수익률의 변화 중에 많은 변화가 KT선물수익률과 SK텔레콤 선물수익률의 변화에 의하여 설명되어짐을 추론할 수 있다. 이러한 분석결과는 개별 주식 현물과 선물을 운용하고 있는 개인투자자 뿐만 아니라 집합투자업자 및 연기금들이 투자정책을 수립하는데 있어서 여러 가지 의미있는 시사점을 제공해 줄 것으로 판단된다. 또한 선물과 옵션시장을 담당하는 한국거래소와 국내외 투자자들이 자산배분정책과 포트폴리오 정책을 수립하는데도 있어서도 유익한 시사점을 제공할 것으로 판단된다.

• 보험의학회지
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• 제24권
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• pp.49-78
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• 2005

Ⅰ. 연구(硏究) 배경(背景) 및 목적(目的) o 우리나라 보험시장의 세대가입율은 86%로 보험시장 성숙기에 진입하였으며 기존의 전통적인 전업채널에서 방카슈랑스의 도입, 온라인전문보험사의 출현, TM 영업의 성장세 等멀티채널로 진행되고 있음 o LTC(장기간병), CI(치명적질환), 실손의료보험 등(等)선 진형 건강상품의 잇따른 출시로 보험리스크 관리측면에서 언더라이팅의 대비가 절실한 시점임 o 상품과 마케팅 等언더라이팅 측면에서 매우 밀접한 영역의 변화에 발맞추어 언더라이팅의 인수기법의 선진화가 시급히 요구되는 상황하에서 위험을 적절히 분류하고 평가하는 선진적 언더라이팅 기법 구축이 필수 적임 o 궁극적으로 고객의 다양한 보장니드 충족과 상품, 마케팅, 언더라이팅의 경쟁력 강화를 통한 보험사의 종합이익 극대화에 기여할 수 있는 방안을 모색하고자 함 Ⅱ. 선진보험시장(先進保險市場)Risk 세분화사례(細分化事例) 1. 환경적위험(環境的危險)에 따른 보험료(保險料) 차등(差等) (1) 위험직업 보험료 할증 o 미국, 유럽등(等) 대부분의 선진시장에서는 가입당시 피보험자의 직업위험도에 따라 보험료를 차등 적용중(中)임 o 가입하는 보장급부에 따라 직업 분류방법 및 할증방식도 상이하며 일반사망과 재해사망,납입면제, DI에 대해서 별도의 방법을 사용함 o 할증적용은 표준위험율의 일정배수를 적용하여 할증 보험료를 산출하거나, 가입금액당 일정한 추가보험료를 적용하고 있음 - 광부의 경우 재해사망 가입시 표준위험율의 300% 적용하며, 일반사망 가입시 $1,000당 $2.95 할증보험료 부가 (2) 위험취미 보험료 할증 o 취미와 관련 사고의 지속적 다발로 취미활동도 위험요소로 인식되어 보험료를 차등 적용중(中)임 o 할증보험료는 보험가입금액당 일정비율로 부가(가입 금액과 무관)하며, 신종레포츠 등(等)일부 위험취미는 통계의 부족으로 언더라이터가 할증율 결정하여 적용함 - 패러글라이딩 년(年)$26{\sim}50$회(回) 취미생활의 경우 가입금액 $1,000당 재해사망 $2, DI보험 8$ 할증보험료 부가 o 보험료 할증과는 별도로 위험취미에 대한 부담보를 적용함. 위험취미 활동으로 인한 보험사고 발생시 사망을 포함한 모든 급부에 대한 보장을 부(不)담보로 인수함. (3) 위험지역 거주/ 여행 보험료 할증 o 피보험자가 거주하고 있는 특정국가의 임시 혹은 영구적 거주시 기후위험, 거주지역의 위생과 의료수준, 여행위험, 전쟁과 폭동위험 등(等)을 고려하여 평가 o 일반사망, 재해사망 등(等)보장급부별로 할증보험료 부가 또는 거절 o 할증보험료는 보험全기간에 대해 동일하게 적용 - 러시아의 경우 가입금액 $1,000당 일반사망은 2$의 할증보험료 부가, 재해사망은 거절 (4) 기타 위험도에 대한 보험료 차등 o 비행관련 위험은 세가지로 분류(항공운송기, 개인비행, 군사비행), 청약서, 추가질문서, 진단서, 비행이력 정보를 바탕으로 할증보험료를 부가함 - 농약살포비행기조종사의 경우 가입금액 $1,000당 일반사망 6$의 할증보험료 부가, 재해사망은 거절 o 미국, 일본등(等)서는 교통사고나 교통위반 관련 기록을 활용하여 무(無)사고운전자에 대해 보험료 할인(우량체 위험요소로 활용) 2. 신체적위험도(身體的危險度)에 따른 보험료차등(保險料差等) (1) 표준미달체 보험료 할증 1) 총위험지수 500(초과위험지수 400)까지 인수 o 300이하는 25점단위, 300점 초과는 50점 단위로 13단계로 구분하여 할증보험료를 적용중(中)임 2) 삭감법과 할증법을 동시 적용 o 보험금 삭감부분만큼 할증보험료가 감소하는 효과가 있어 청약자에게 선택의 기회를 제공할수 있으며 고(高)위험 피보험자에게 유용함 3) 특정암에 대한 기왕력자에 대해 단기(Temporary)할증 적용 o 질병성향에 따라 가입후 $1{\sim}5$년간 할증보험료를 부가하고 보험료 할증 기간이 경과한 후에는 표준체보험료를 부가함 4) 할증보험료 반환옵션(Return of the extra premium)의 적용 o 보험계약이 유지중(中)이며, 일정기간 생존시 할증보험료가 반환됨 (2) 표준미달체 급부증액(Enhanced annuity) o 영국에서는 표준미달체를 대상으로 연금급부를 증가시킨 증액형 연금(Enhanced annuity) 상품을 개발 판매중(中)임 o 흡연, 직업, 병력 등(等)다양한 신체적, 환경적 위험도에 따라 표준체에 비해 증액연금을 차등 지급함 (3) 우량 피보험체 가격 세분화 o 미국시장에서는 $8{\sim}14$개 의적, 비(非)의적 위험요소에 대한 평가기준에 따라 표준체를 최대 8개 Class로 분류하여 할인보험료를 차등 적용 - 기왕력, 혈압, 가족력, 흡연, BMI, 콜레스테롤, 운전, 위험취미, 거주지, 비행력, 음주/마약 등(等) o 할인율은 회사, Class, 가입기준에 따라 상이(최대75%)하며, 가입연령은 최저 $16{\sim}20$세, 최대 $65{\sim}75$세, 최저보험금액은 10만달러(HIV검사가 필요한 최저 금액) o 일본시장에서는 $3{\sim}4$개 위험요소에 따라 $3{\sim}4$개 Class로 분류 우량체 할인중(中)임 o 유럽시장에서는 영국 등(等)일부시장에서만 비(非)흡연할인 또는 우량체할인 적용 Ⅲ. 국내보험시장(國內保險市場) 현황(現況)및 문제점(問題點) 1. 환경적위험도(環境的危險度)에 따른 가입한도제한(加入限度制限) (1) 위험직업 보험가입 제한 o 업계공동의 직업별 표준위험등급에 따라 각 보험사 자체적으로 위험등급별 가입한도를 설정 운영중(中)임. 비(非)위험직과의 형평성, 고(高)위험직업 보장 한계, 수익구조 불안정화 등(等)문제점을 내포하고 있음 - 광부의 경우 위험1급 적용으로 사망 최대 1억(億), 입원 1일(日) 2만원까지 제한 o 금융감독원이 2002년(年)7월(月)위험등급별 위험지수를 참조 위험율로 인가하였으나, 비위험직은 70%, 위험직은 200% 수준으로 산정되어 현실적 적용이 어려움 (2) 위험취미 보험가입 제한 o 해당취미의 직업종사자에 준(準)하여 직업위험등급을 적용하여 가입 한도를 제한하고 있음. 추가질문서를 활용하여 자격증 유무, 동호회 가입등(等)에 대한 세부정보를 입수하지 않음 - 패러글라이딩의 경우 위험2급을 적용, 사망보장 최대 2 억(億)까지 제한 (3) 거주지역/ 해외여행 보험가입 제한 o 각(各)보험사별로 지역적 특성상 사고재해 다발 지역에 대해 보험가입을 제한하고 있음 - 강원, 충청 일부지역 상해보험 가입불가 - 전북, 태백 일부지역 입원급여금 1일(日)2만원이내 o 해외여행을 포함한 해외체류에 대해서는 일정한 가입 요건을 정하여 운영중(中)이며, 가입한도 설정 보험가입을 제한하거나 재해집중보장 상품에 대해 거절함 - 러시아의 경우 단기체류는 위험1급 및 상해보험 가입 불가, 장기 체류는 거절처리함 2. 신체적위험도(身體的危險度)에 따른 인수차별화(引受差別化) (1) 표준미달체 인수방법 o 체증성, 항상성 위험에 대한 초과위험지수를 보험금삭감법으로 전환 사망보험에 적용(최대 5년(年))하여 5년(年)이후 보험 Risk노출 심각 o 보험료 할증은 일부 회사에서 주(主)보험 중심으로 사용중(中)이며, 총위험지수 300(8단계)까지 인수 - 주(主)보험 할증시 특약은 가입 불가하며, 암 기왕력자는 대부분 거절 o 신체부위 39가지, 질병 5가지에 대해 부담보 적용(입원, 수술 등(等)생존급부에 부담보) (2) 비(非)흡연/ 우량체 보험료 할인 o 1999년(年)최초 도입 이래 $3{\sim}4$개의 위험요소로 1개 Class 운영중(中)임 S생보사의 경우 비(非)흡연우량체, 비(非)흡연표준체의 2개 Class 운영 o 보험료 할인율은 회사, 상품에 따라 상이하며 최대 22%(영업보험료기준)임. 흡연여부는 뇨스틱을 활용 코티닌테스트를 실시함 o 우량체 판매는 신계약의 $2{\sim}15%$수준(회사의 정책에 따라 상이) Ⅳ. 언더라이팅 기법(技法) 선진화(先進化) 방안(方案) 1. 직업위험도별 보험료 차등 적용 o 생 손보 직업위험등급 일원화와 연계하여 3개등급으로 위험지수개편, 비위험직 기준으로 보험요율 차별적용 2. 위험취미에 대한 부담보 적용 o 해당취미를 원인으로 보험사고(사망포함) 발생시 부담보 제도 도입 3. 표준미달체 인수기법 선진화를 통한 인수범위 대폭 확대 o 보험료 할증법 적용 확대를 통한 Risk 헷지로 총위험지수 $300{\rightarrow}500$으로 확대(거절건 최소화) 4. 보험료 할증법 보험금 삭감 병행 적용 o 삭감기간을 적용한 보험료 할증방식 개발, 고객에게 선택권 제공 5. 기한부 보험료할증 부가 o 위암, 갑상선암 등(等)특정암의 성향에 따라 위험도가 높은 가입초기에 평준할증보험료를 적용하여 인수 6. 보험료 할증법 부가특약 확대 적용, 부담보 병행 사용 o 정기특약 등(等)사망관련 특약에 할증법 확대, 생존급부 특약은 부담보 7. 표준체 고객 세분화 확대 o 콜레스테롤, HDL 등(等)위험평가요소 확대를 통한 Class 세분화 Ⅴ. 기대효과(期待效果) 1. 고(高)위험직종사자, 위험취미자, 표준미달체에 대한 보험가입 문호개방 2. 보험계약자간 형평성 제고 및 다양한 고객의 보장니드에 부응 3. 상품판매 확대 및 Risk헷지를 통한 수입보험료 증대 및 사차익 개선 4. 본격적인 가격경쟁에 대비한 보험사 체질 개선 5. 회사 이미지 제고 및 진단 거부감 해소, 포트폴리오 약화 방지 Ⅵ. 결론(結論) o 종래의 소극적이고 일률적인 인수기법에서 탈피하여 피보험자를 다양한 측면에서 위험평가하여 적정 보험료 부가와 합리적 가입조건을 제시하는 적절한 위험평가 수단을 도입하고, o 언더라이팅 인수기법의 선진화와 함께 언더라이팅 인력의 전문화, 정보입수 및 시스템 인프라의 구축 등이 병행함으로써, o 보험사의 사차손익 관리측면에서 뿐만 아니라 보험시장 개방 및 급변하는 보험환경에 대비한 한국 생보언더라이팅 경쟁력 강화 및 언더라이터의 글로벌화에도 크게 기여할 것임.

• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.163-174
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• 2017

본 연구에서는 부채조달 없이 자본재조정을 실행할 수 있는 수단들에 초점을 맞추어 자본재조정이 자본구조 의사결정과 기업가치에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 자본재조정 수단들을 자본재조정 실행시 기업의 자본구조에 미치는 영향에 따라 부채비율 상승형(유상감자, 현금배당), 부채비율 불변형(무상감자, 자사주 소각), 부채비율 하락형(전환사채, 신주인수권부사채, 교환사채, 스톡옵션 등의 권리행사) 등으로 구분하여 자본재조정 실행이후에 기업의 자본구조 의사결정과 기업가치에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해서는 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장되어 있는 총 22,814개 연도-기업 자료가 사용되었다. 분석방법으로는 패널자료를 이용한 2SLS법이 사용되었다. 실증분석 결과는 첫째, 기업이 부채비율 상승형 자본재조정을 실시하면 부채비율이 상승하여 재무구조가 악화되기 때문에 다음 기에는 부채비율을 낮출 수 있는 자본구조 의사결정을 하게 되고, 이러한 재무건전성을 추구하는 자본구조 의사결정은 시장으로부터 긍정적인 평가를 받게 되어 기업가치가 증가한다는 것을 확인하였다. 둘째, 부채비율 불변형 자본재조정은 기업의 자본구조 의사결정에는 영향을 미치지 않지만, 기업가치에는 정(+)의 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 셋째, 기업의 부채비율 하락형 자본재조정이 실행되면 다음 기에는 부채를 확대하는 자본구조 의사결정이 선택되고, 이러한 부채 확대정책은 기업가치에 긍정적으로 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 부채비율 상승형 자본재조정과 부채비율 하락형 자본재조정은 기업의 자본구조 의사결정에 영향을 미치고, 이렇게 결정된 자본구조 의사결정은 기업가치에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권4호
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• pp.589-600
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• 2005

다양하고 빠르게 변화하는 사용자의 요구사항을 만족시키기 위하여 재사용을 고려한 애플리케이션의 개발이 요구되어지고 있다. 이를 통해 대두된 것이 프로덕트 라인이다. 프로덕트 라인은 다양하게 빠르게 변화하는 시장의 요구사항과 특정 도메인 영역에 속하는 애플리케이션 간의 재사용 가능한 아키텍처 및 컴포넌트의 구성으로부터 연관된 시스템 구축 시 생산성과 품질의 향상을 제공함으로써 현재 많은 관심의 초점이 되고 있다. 또한, 이들 프로덕트 라인에서는 프로덕트들 사이의 공통성과 변화성에 초점을 두고 이들 분류 방법으로 휘처 모델링 이라는 개념을 주로 사용하여 분석하고 있다. 또한 재사용 가능한 아키텍처는 많은 변화 계획들과 메커니즘을 포함하고 있다. 그러나 지금까지 이러한 변화들이 일어나는 상황을 이해하는 것과 특별한 상황에서도 가능하게 하는 옵션들을 기록하는 것은 명확히 이루어지지 못하였다. 아키텍처가 오랜 기간 동안 많은 프로덕트 버전에서 사용되어 진다거나, 다른 프로덕트들의 설계를 위해 사용되어지는 아키텍처에서의 프로덕트 라인 문맥에서라면, 매우 중요하게 다루어진다. 즉, 명백한 변화성의 표현과, 아키텍처에서 변경이 되는 적절한 위치를 식별하는 것이 중요하다. 하지만, 아키텍처를 설계하기 위한 아키텍처에서의 변화성 관리에 대한 명확한 방법이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 재사용 가능한 아키텍처를 설계하기 위해 변화성의 명확한 표현과 아키텍처에서의 적절한 위치를 식별하기 위해, 다양한 변화성 타입을 정의하고, 휘처 모델을 기반으로 한 아키텍처의 변화성과 아키텍처의 컴포넌트 관련성에서의 변화성 표현 방법을 기술하고, 제시한 이론을 기반으로 웹 학습 시스템의 설계과정을 거쳐 구현하고자 한다.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• 제2권2호
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• pp.143-165
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• 2016

COP21에서 채택된 파리협정에서 명시한 지구 대기온도 $2^{\circ}C$ 이하 상승억제 목표를 달성하기 위해서는 현재 각 당사국이 제출한 감축 목표치로만은 부족한 상황이다. 이에 따라 향후 감축목표를 상향하기 위한 작업이 이루어질 것이다. $CO_2$ 배출량을 줄이기 위한 여러 수단 중 이산화탄소 포집 및 저장(CCS: Carbon Capture and Storage)은 필수 옵션으로 현재 전세계에서 대규모 실증이 진행되고 있다. 실증 단계에 있는 1세대 기술의 경우 높은 포집비용 및 발전원가 상승으로 정책적 뒷받침 없이는 시장보급이 어려운 실정이다. 이에 비용을 저감하기 위한 2세대, 3세대 혁신 포집기술들이 개발되고 있으며 2세대 기술들은 파일럿 규모로, 3세대 기술들은 벤치규모로 연구되고 있다. 본 리뷰 논문에서는 전세계 대규모 CCS 실증 사업 현황을 살펴보고, 2세대, 3세대 포집기술에 대해 연소전, 연소후, 신연소기술로 구분하고 습식 포집기술, 건식 포집기술, 분리막 기술, 산소연소기술의 세부 기술개발 내용에 대한 현재까지의 기술개발 결과를 요약정리하였다.

• 환경정책연구
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• 제8권4호
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• pp.95-124
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• 2009

우리나라 배출권거래제도는 기후변화대책법(이인기 의원 대표 발의안)이나 저탄소녹색성장기본법(정부 발의안)을 기반으로 후속법안에서 배출량 설정방식, 할당방법, 국가인벤토리 및 배출권 운영체제를 확정해야 한다. 배출권 설정방식은 온실가스 감축 목표달성이 명확한 배출총량할당방식을 채택하고, 할당방식은 경쟁력에 심각한 영향을 미치는 부문에는 무상배분 및 지원방안을 마련하며, 전력부문에는 높은 비율로 경매로 할당하는 것이 바람직하다. 그리고 대상 온실가스는 6개의 교토의정서 온실가스 모두를 포함하고, 국가인벤토리는 현재 수도권 대기총량제에서 실제로 측정되고 있는 대기오염물질 측정기에 온실가스를 측정기를 부착하여 측정된 통계로 구축하며, 국가레지스트리는 에너지관리공단의 온실가스 인증원 및 등록소에서 하고 있는 프로젝트기반 배출권 관리업무와 새로운 할당량기반 배출권 업무를 통합할 수 있는 한국온실가스등록소(가칭)를 설립하는 것이 효율적이라 생각된다. 그리고 최근 탄소시장은 현물은 물론 선물 및 옵션의 거래가 활발한 추세를 감안하여 배출권거래소는 한국증권선물거래소에 설치하고, 결제청산업무는 증권선물거래소와 업무 연관네트워크가 이미 구축되어 있는 증권예탁결제원에서 담당하는 것이 시간과 비용을 절감할 수 있는 방안이라고 생각된다.

• 통상정보연구
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• 제14권2호
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• pp.249-269
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• 2012

본 연구는 선행 연구와 실증연구를 병행하여 글로벌 제휴네트워크 추진 동기가 기업 역량, 파트너 역량, 운영구조, 제휴 성과에 미치는 영향을 실증하였다. 연구 개념 사이에 영향을 검증하기 위하여 글로벌 제휴나 협력을 공시한 업체 중 기준에 적합한 업체 114곳에서 설문자료를 수집하여 빈도분석, 신뢰도분석, 요인분석, 확인 요인분석, 구조방정식 모형분석, 회귀분석을 각각 하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 추진 동기는 기업 역량, 파트너 역량, 운영구조에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추진 동기는 제도환경에 적응, 실물옵션 행사(위험을 분산하기 위한 포트폴리오 구성), 자원의 확보와 활용, 거래비용 절감, 시장지배력 강화로서 다양한 동기가 제휴 전후에 영향을 미친다고 볼 수 있다. 특히 추진 동기는 운영구조에 영향을 더 많이 미쳤는데, 지식을 공유하고 습득하기 위한 활동과 규범 개발, 성과평가 등으로 제휴목표를 달성하려는 것으로 볼 수 있다. 둘째, 기업 역량과 파트너 역량은 운영구조에 영향을 미쳤다. 운영구조는 기업 역량과 파트너 역량으로써 각 고유한 특성을 반영하여 문화, 제도 등을 확립하고 제휴활동을 원활히 하기 위한 것으로 볼 수 있다. 셋째, 기업 역량과 운영구조는 제휴 성과에 영향을 미쳤다. 제휴 성과는 전략 목표나 제휴 목표의 달성, 사업가치의 증진 등으로 나타났는데, 목표를 달성하려면 고유한 자원, 능력, 지식, 기술이 중심이 되어 파트너 역량을 흡수하고 통합하는 과정이 제휴 성과에 영향을 미친다고 볼 수 있다. 특히 운영구조는 기업 역량과 파트너 역량이 거의 비슷하게 영향을 미쳤지만, 제휴 성과는 파트너 역량이 제외되어 파트너 역량을 내부화하고 학습하는 과정이 반영되었다고 볼 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.413-419
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• 2021

본 연구의 목적은 확장 스펙트럼 𝛽-락타마제(ESBL) 항생제가 그람 음성 세균에 의한 감염을 치료하고 예방하는데 사용하고 있으며 임상에서 심각한 감염을 치료하는데 선택하는 마지막 옵션 역할을 한다. 미생물의 확장 스펙트럼 𝛽-락타마제(ESBL) 및/또는 카르바페네마제(Carbapenemase) 내성에 대한 보고는 전 세계적으로 확산되는 것으로 보고되며 항생제 치료에 많은 제한을 주는 요인으로 다약재 내성과 관련이 있기 때문에 보건 서비스에 큰 관심을 가지고 있다. 본 연구는 국내 시장에서 구매하여 분리한 육류로부터 세균을 분리 동정하여 항생제 저항성 테스트인 디스크 확산법을 사용하여 내성균을 분리 실험하였고, PCR과 DNA 시퀜싱방법을 수행아였다. 결과는 PCR을 수행하여 항생제 내성유전자와 유전자를 생산하는 ESBL의 존재를 검출하고 결과를 얻었다. 총 36개의 샘플 육류로부터 181개의 각각 분리된 세균을 추출하여 실험결과을 얻었다. 결과는 PCR과 DNA 염기서열을 분석하여 항생제내성 유전자로 blaVIM, blaBIC, blaKPC, blaSIM으로 나타났다. 분리한 육류 속의 박테리아는 별도 유전자 서열분석으로 4개의 다른 박테리아가 확인되었다. 이러한 결과는 소매되는 육류에서 발견되는 박테리아에 ESBL 내성유전자인 blaVIM, blaBIC, blaKPC, blaSIM를 가진 박테리아 균주가 있을 수 있으며 이는 특수 확장 스펙트럼 𝛽-락타마제(ESBL) 및/또는 카르바페네마제(Carbapenemase) 내성유전자가 확산될 수 있다는 것을 시사한다.