• 응용통계연구
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• 제26권3호
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• pp.471-481
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• 2013

J. P. Morgan의 RiskMetrics을 기반으로 하는 현행 VaR 모형은 구조적으로 미래 경기상황을 반영할 수 없는 단점으로 인해 불안정한 경기상황에서는 손실이 VaR을 초과하는 결정적인 문제점을 내포하고 있다. 어느 기업의 미래의 주가는 해당 기업만의 고유요인은 물론 모든 기업의 주가에 공통적으로 영향을 미치는 경기변동 공통요인에 의해 결정된다. 따라서 본 연구에서는 주가의 변동요인을 기업의 고유요인과 경기변동 공통요인으로 구분하여, 미래 경기변동 공통요인에 대해서는 현재시점에서 예측한 값을 사용하는 원-팩터(One-factor) VaR 모형을 제안한다. 이와 같은 원-팩터 VaR 모형은 미래의 예측된 경기상황을 반영을 반영하여 손실이 VaR을 초과하는 현행 VaR 모형의 문제점을 해결할 수 있을 뿐만 아니라 자산의 목표보유기간을 증가시켜 경기변동에 따른 손실을 최소화하기 위한 포트폴리오에 대한 자산구성과 자금이전을 선제적으로 실시할 수가 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권1호
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• pp.55-64
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• 2013

디지털 고성능 영상장비의 대중화와 강력한 이미지 편집 소프트웨어의 출현으로 인해 고품질의 위 변조가 가능하게 되었다. 특히 화폐 위 변조 범죄가 급격히 증가하고 있지만, 일반인이 위 변조 지폐를 발견하는 비율은 낮은 수준이다. 본 논문에서는 범용 스캐너를 이용하여 위 변조 지폐를 판별할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 위 변조 지폐를 출력하는 과정에서 나타나는 인쇄물의 고유한 특징에 기반하여 위 변조 여부를 판별한다. 비지역적 평균 알고리즘을 이용하여 인쇄 과정에서 나타나는 노이즈 특성을 추출하고, 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 지폐의 특징값을 추출하였다. 추출한 지폐의 고유한 특징값을 학습기반 데이터 분류기에 적용하여 위 변조 여부를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 총 324장의 1만원권 지폐와 8대 프린터에서 출력한 위조지폐 이미지로 실험하였다. 또한 노이즈 추출에 있어 기존 프린터 판별 기술에서 사용되었던 위너필터와 이산웨이블릿변환 기반 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘이 위 변조 판별에 있어서 94% 이상의 정확도를 보였으며, 위 변조 지폐 인쇄기기 식별에 있어서는 93% 이상의 정확도를 보여서 기존 프린터 판별 기술을 이용한 것보다 우수함을 보였다.