핀테크의 등장으로 인하여 많은 금융 서비스가 모바일 인터넷 환경에서 이용할 수 있게 되었고, 최근에는 온라인으로 모든 은행 서비스를 제공하는 인터넷 은행도 생겼다. 이처럼 인터넷을 통한 금융 서비스의 비중이 늘어남에 따라 사용자들에게 편의를 제공하지만 그와 동시에 금융 전산망에 대한 위협도 증가하고 있다. 이에 따라, 금융 기관들은 침해사고에 대비하여 보안시스템에 많은 투자를 하고 있지만 날이 갈수록 해커에 의한 공격은 정교해지고 있어서 대응하기 어려운 경우도 많다. 본 논문에서는 공격자의 실제 위치를 파악할 수 있는 IP 역추적 기술을 살펴보고 금융 전산망 분석을 통해 IP 역추적 기술을 적용하기 위한 다양한 방안을 제시한다. 그리고 Infra-Structure 구축을 통한 새로운 IP 역추적 방법을 금융 전산망에 적용하는 방법을 제안하고 시뮬레이션을 활용한 실험을 통해 효율성을 증명하고자한다.
본 연구에서는 이자율 변수에 적절한 확률과정을 부여하고 이를 가격함수에 직접 대입한 뒤 최종적으로 자산가격 PDE를 도출하는 재무모형을 이용하여 우리나라 기대인플레이션을 추정하고 그 특성을 살펴보고자 한다. 우리나라의 기대인플레이션은 글로벌 금융위기 이전에는 4%를 상회하는 높은 수준을 보였으나 2008년 후반을 기점으로 하향 안정화되는 모습을 시현했다. 또한 수익률곡선에서 도출된 기대인플레이션과 서베이 등을 통해 실제로 자료의 입수가 가능한 기대인플레이션을 이용하여 경제주체의 기대인플레이션 형성에 체계적인 편의가 존재하지 않고(불편성), 기대형성에 활용 가능한 모든 정보가 반영되었는지(효율성)를 기준으로 합리성을 평가한 결과, 분석에 이용된 모든 기대인플레이션에서 효율성은 기각되나 기대편의는 발생하지 않는 것으로 나타났다. 한편, 실제인플레이션과 기대인플레이션 간의 Granger 인과관계 검정 결과, 대체로 컨센서스 및 BOK 전문가 기대인플레이션은 상대적으로 장기의 실제인플레이션과, 이자율모형에서 도출된 기대인플레이션은 단기의 실제인플레이션과 상호 인과관계가 발생하는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 각각의 인플레이션 지표들이 내포하는 인플레이션의 정보가 상이하다는 것을 방증하고 있다. 이는 중앙은행이 하나의 인플레이션 지표보다는 다양한 지표들을 균형 있는 시각으로 관찰하는 것이 필요함을 시사한다.
우리나라 제조업(製造業)의 수직적(垂直的) 구조(構造)는 선진공업국에 비하여 소(小) 영세기업(零細企業)의 비중이 월등히 높은 피라미드형의 형태를 보이며 80년대말 이후 소기업군의 확대는 더욱 두드러지고 있다. 이처럼 소기업의 비중이 높아진 것은 제조업체들이 가격경쟁력(價格競爭力)을 높이기 위하여 생산비용이 높게 드는 자체생산(自體生産)을 가능한 한 줄이고 임금(賃金)이 낮은 중소기업으로 생산공정을 이양해 왔기 때문이다. 소기업 비중이 높은 분업구조는 가격경쟁력이 중시되어 생산을 분업화해야 하는 경제체제에서는 높은 효율성(效率性)을 발휘한다고 평가할 수 있다. 90년대에 이르러 중소기업이 저가(低價)의 생산요소(生産要素)를 조달받기 어려운 경제여건이 조성되면서 중소기업의 경영불안이 높아지는 등 가격경쟁력을 유지하기 위한 생산분업체제(生産分業體制)는 한계(限界)에 도달한 것으로 보인다. 따라서 대기업과 중소기업간 분업도 기술(技術) 중심의 분업관계(分業關係)로 전환되어야 할 단계에 이르렀다고 볼 수 있다. 그러나 종전과 같이 소기업(小企業)에 의존하는 분업구조(分業構造)로는 기술분업(技術分業)이 정착되기 어렵다. 왜냐하면 연구개발, 전문인력의 고용 등 기술개발과 관련된 기업활동에는 생산량에 관계없이 고정비용(固定費用)이 들어서 기술개발 비용과 위험을 분산시키려면 기업의 생산규모가 상당히 커져야 하기 때문이다. 이는 소기업 중심의 분업구조가 중견기업(中堅企業)중심의 구조로 개편(改編)되어야 함을 의미한다. 중견기업이 육성되려면 첫째, 대기업과 직거래하는 중소업체(中小業體)의 수(數)가 축소되어야 한다. 거래업체수의 과다는 기업규모를 영세하게 만드는 가장 직접적 요인이기 때문이다. 그러나 거래업체의 정리과정에서 기존업체들이 중소기업 보호여론을 등에 업고 반발할 수 있고, 대기업이 교섭력을 강화하기 위한 수단으로 악용할 수 있으므로 객관적이고 투명한 정리기준의 제시가 전제되어야 한다. 둘째, 대기업의 중소기업에 대한 대폭적 자본참여(資本參與)가 허용되어야 한다. 대기업의 자본참여는 중소기업 지배를 강화할 것으로 우려되어 현재는 극히 부분적으로 허용하고 있으나, 개방경제하에서는 대기업과 국내 중소기업간의 협력관계를 유지시키는 효과적 수단으로 작용하게 될 것이다. 셋째, 은행 등 금융자본(金融資本)의 중견기업에 대한 투자(投資) 활성화(活性化)가 필요하다. 금융자율화로 금융기관의 수익성이 강조되는 상태에서 금융자본이 거래업체의 주주(株主)로서 참여하면 경영정보를 손쉽게 파악할 수 있어 우량업체의 신속한 육성이 가능해질 수 있다.
본 연구에서는 시장평균환율제가 시행된 시점인 1990년 3월 2일부터 1991년 12윌 31일까지의 국내 원/달러 외환시장을 대상으로 선도환가격의 미래 예측기능, 즉 미래의 현물환율에 대한_불편추정치로서의 선도환율의 역할을 실증적으로 검증하였다. 국내 시중은행에서 거래한 달러 대비 원화의 현물환율과 1개월 만기의 선도환율 자료를 사용한 실증분석결과에 의하면, 현물환율은 선도환이 예측한 방향과는 반대의 방향으로 움직이거나 예측한 수준에 크게 벗어나고 있다. 그러나, 외환시장에 큰 영향을 준 것으로 보여지는 동 서독 통합과 중동전쟁을 기준으로 분석대상기간을 두개의 하부기간으로 나누어 다시 추정한 결과에 의하면, 선도환가격이 미래 현물환율에 대한 불편추정치라는 가설을 기각하지 못하고 있다. 이러한 결과는 환율변화에 대한 확율분포가 시간경과에 따라 크게 변하고 있으며, 실증분석에서는 이러한 분포의 시간종속성을 반드시 고려하여야 한다는 것을 시사하고 있다. 또한, 다른 외국통화에 대한 실증분석에서는 나타나지 않는 결과로서, 이는 우리나라 외환시장의 특성을 반영하고 있는 것으로 해석된다. 시장평균환율제가 변동폭을 제한하고 있으며 분석대상 기간 동안은 환율변동이 비교적 안정적이기 때문에, 선도환가격의 결정도 비교적 안정적으로 이루어 질 수 있었다. 이와 같은 요인들에 의하여, 현물환율의 변동이 매우 심한 다른 외국통화에 비하여, 원화 환율의 경우에는 선도환가격은 만기시의 현물환율에 근접하는 경향을 보이게 된 것으로 보여진다.
기존 화폐가 은행과 같은 신뢰할 수 있는 중앙기관에 의존하는 것과 달리 비트코인을 비롯한 암호화폐는 탈중앙화, 분산화 및 P2P의 특성을 갖는다. 암호화폐에서 거래는 모든 참여자가 확인할 수 있도록 투명하게 분산 저장되며 공개되지만, 이미 저장된 거래 내역의 위변조는 사실상 불가능한 특징이 있다. 흔히 암호화폐도 기존 화폐와 같이 익명성을 갖는 것으로 생각하지만, 암호화폐는 익명성이 아닌 가명성을 제공한다. 이런 이유로 익명성을 보장하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 믹스를 기반으로 한 익명성 보장도 그중 하나이다. 본 논문에서는 믹스를 기반으로 한 기존 익명성 보장 기법을 살펴보고 효율성을 개선한 하이브리드 믹스 기법을 제안한다.
본 연구의 목적은 주가연계사채(ELB)의 제시수익률에 대해 달성가능 정도를 분석하여 ELB 문제점을 도출하고, ELB 투자방안에 대한 방향성을 제시하고자 한다. 연구방법은 2015~2016년에 발행된 ELB 구조를 2010년 1월부터 2016년 6월까지 추정수익률을 분석하며, 최소보장수익률, 최고한도율, 참여율과 실제수익률 간의 상관관계와 회귀분석을 실시한다. 분석결과는 주가상승률이 최고상승률 한도를 벗어나지 않아서 주가상승률에 의해서 은행금리수준보다 높은 2%이상의 수익률을 달성할 확률은 20%에도 미치지 못하며, ELB 상품의 평균추정수익률은 1.49%에 불과하여 은행의 2015년 수신금리인 1.72% 보다 낮아서 ELB의 실현가능수익률이 기대치에 미치지 못한다. 최소보장수익율과 ELB 수익률의 상관계수는 0.843, 최고한도수익율과 ELB 수익률의 상관계수는 0.279로 산출되어 ELB 수익률과 최소보장수익율 간에 상관관계는 매우 높다. 시사점은 ELB 실제수익률이 은행예금금리 보다 높지 않으며, 주가상승률이 최고한도 이내에 있을 확률이 낮을 것이다.
통계에 의하면 국내 중소기업들은 자금조달의 대부분을 은행 대출에 의존하고 있는 것으로 나타나고 있다. 그러나 담보가 없고 금융거래 이력도 부족한 소상공인들은 은행으로부터 대출을 받는데 어려움을 겪고 있다. 재무제표 등 은행에서 신용평가를 위하여 필요로 하는 정보를 제공하지 못하는 금융정보부족 (Thin File) 때문이다. 이러한 문제를 타개하기 위해서 최근 P2P 등 대안금융에서는 기존의 금융정보 대신 핀테크를 활용한 인구통계, 거래정보 등 차별화된 정보들을 이용하여 소규모 자금을 소상공인들에게 제공하는 새로운 신용평가기법들이 확산되고 있다. 이러한 환경 변화 패러다임 속에서 본 연구는 매출액 변동, 입지조건 등 상권정보에 기초한 빅데이터를 활용하여 소상공인들에게 자금공급을 확대할 수 있는 신용평가방안을 모색하고자 한다. 상권에서 발생하는 빅데이터를 실증적으로 분석함으로써 신용평가요소로서의 효과성을 검증하여 소상공인의 사업성 평가에 필요한 주요변수들을 도출하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 2009년에서 2018년 2월까지 서비스업을 영위하는 서울시 소재 사업체 17,116건을 대상으로 사업체의 위치별로 발생하는 상권정보를 빅데이터 전문기업 NICE지니데이터(주)로부터 수집하여 표본을 구성하였다. 소상공인들에게서도 어렵지 않게 구할 수 있는 사업장의 입지 및 상권과 관련된 빅데이터를 수집 분석하여 이들 데이터가 기업의 부실화에 영향을 미치는가를 분석하였다. 기존에 활용되지 못한 빅데이터 변수들을 탐색하여 소상공인에 대한 효율적인 금융지원에 활용 가능성을 확인함으로써 대부분 정책자금이나 담보에 의존하여 이루어지는 소상공인대출이 일반 상업은행에서도 중소기업대출의 한 부문으로 비중 있게 이루어질 수 있도록 하기 위함이다. 본 연구는 근본적으로 정보비대칭 (Information Asymmetry)의 문제가 내재되어 있는 소상공인들의 자금조달에 관하여 전통적인 재무정보가 아닌 상권분석 변수들을 도출하고, 이 변수들이 신용평가에 효과성이 있는지 여부를 상권 빅데이터의 분석을 통하여 검증하였다는 점에서 연구의 차별성이 있다.
우리 경제가 성장하면서 경제활동인구가 늘고 고용률이 높아지는 등 고용이 양적으로 꾸준히 성장하였다. 그러나 생산가능인구가 2017년부터 감소하기 시작하였고 여성 및 청년층의 고용은 부진한 상황이다. 비임금 근로자의 비중이 다른 나라나 소득 수준에 비해 크게 높은 수준이다. 또한 임금근로자 중 비정규직 비중과 소규모 기업 종사 근로자의 비중이 높은 것으로 나타났다. 이와 같은 고용구조의 특징에 비추어 우리나라 고용구조의 과제는 노동시장 이중구조심화, 청년실업 증가, 여성 고용의 부진, 저생산성의 과도한 자영업 비중 등으로 정리할 수 있다. 노동시장 이중구조가 심화된 데는 글로벌화에 따른 경쟁 심화, 대기업 우위의 원·하청관계, 대·중소기업 간 생산성 격차, 기업규모별 노동조합의 교섭력 격차 및 기업단위 노사협상 등의 제도적 요인이 복합적으로 작용하였다. 청년실업은 대학진학률 상승으로 대졸자들이 크게 증가한 반면 노동시장 이중구조화로 1차 노동시장 규모가 늘지 않은 데다 대졸자들의 2차 노동시장 기피현상이 심화된 것을 주된 배경으로 한다. 낮은 여성 고용률과 고용의 질적 수준은 결혼·출산 이후의 뚜렷한 경력단절에 기인하며 가정과 직장생활을 병행하기 어렵게 하는 제도 및 문화가 근본적인 원인으로 보인다. 생산성이 낮은 자영업자가 과다한 데에는 임금근로자 일자리가 충분하지 않고 노동시장 이중구조로 인해 양질의 임금근로자 일자리에 취업하기 힘들다는 점이 주요한 배경으로 작용하였다. 우리나라의 고용 확대를 제약하고 고용구조를 악화시킨 주된 구조적 요인은 이중구조 심화인 것으로 판단되는 만큼 공정거래 질서 확립과 중소기업의 생산성 향상 등 노동시장 이중구조 완화에 정책 역량을 집중할 필요가 있다. 아울러 청년 노동시장의 효율성을 제고할 수 있도록 직업훈련 및 고용지원서비스 제도를 개선하는 한편 보육시설 확충 등 여성들이 일과 가정이 병행할 수 있도록 하는 제도적 보완을 지속해 나가는 것도 중요하다.
IT도 자산으로 인식되면서, 국내 기업이나 공공기관에서는 이를 관리 및 운영하는 IT 자산관리 시스템이 도입되고 있다. 일반적인 자산관리는 국내 기업에서 많이 도입되었으나 자산에 관한 단순한 정보들만을 주로 관리하였기 때문에 자산들의 운영상 어려움이 많았다. 또한, 은행, 검찰, 철도 등과 같은 특수한 업무에서 사용하는 IT 자산들을 효율적으로 관리하기 위해서는 EA를 기반으로 한 IT자산 분류체계가 무엇보다 먼저 필요하였다. 따라서 본 논문에서는 A기관의 IT 자산 업무의 특수성을 고려하여 EA 메타모델 적용 가이드 V1.4에 의거 IT 자산들을 체계적으로 분류하였고, 이 기관에 알맞은 웹 기반 IT 자산관리시스템을 구현하여 운용비용 및 효율성을 향상시키고자 하였다.
대부분의 연구기관, 대학 및 기업체는 연구 과제 수행 및 관련 업무 중 발생하는 구매 및 연구비 지출 과정에 있어서, 기초 항목인 거래 정보(거래 관계자 정보, 해당 은행계좌 정보, 거래실적 및 활용 정보)를 관리하고 있다. 하지만 이런 유용한 정보를 체계적으로 관리하지 못할 뿐 아니라, 공유 지식으로 활용하지 못함으로 인해서 중복 업무를 수행하거나, 보다 유용한 정보로의 접근이 어려워 연구 관리 측면에서 효율성 저하의 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 거래 정보의 공동 활용을 위한 DB설계, 활용 방안 및 서비스 방법을 제안하였으며, 이를 입증하기 위해 원내 인트라넷 시스템과 연계하여 서비스하였다. 제시한 방법에 의해 관리 및 활용되는 거래 정보는 연구 관리 업무를 수행하는데 있어서 공유 지식이 될 뿐만 아니라, 업무 효율성을 향상시키는 요인으로 작용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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