교통량 예측은 지방 행정의 의사결정에 매우 중요한 정보를 제공한다. 교통량 예측을 통해 교통혼잡비용을 줄이고 지역경제를 활성화 함으로써 사회적, 경제적 이익을 창출할 수 있다. 교통량은 미지의 확률적 규칙하에서 시간의 흐름에 따라 궤적을 가지며 변화하는 함수데이터의 일종이다. 본 논문에서는 세 가지 함수회귀모형을 이용하여 과거에 관측된 교통량 궤적을 기반으로 미래의 관측되지 않은 교통량 궤적을 예측하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 소개하는 세가지 방법은 전국 고속도로 영업소 중 서울, 춘천, 강릉 세 개 영업소에서 수집된 고속도로 영업소 데이터에 적용한다. 각 영업소 별로 세가지 방법의 예측오차를 비교함으로써 영업소별 최적 교통량 예측모형을 찾는다.
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.
본 연구는 정부가 2013년부터 중견기업 중점 지원사업으로 추진하고 있는 글로벌전문사업에 선정된 기업에 대하여 심사연도와 선정연도 시점에 이익의 질의 차이를 관찰하고자 하였다. 이익의 질을 구성하는 속성 중 재량적 발생액을 이익의 질 측정 대용치로 선정하고 글로벌전문 기업으로 선정된 기업의 회계이익을 이익의 질 차원에서 분석하는 것이다. 구체적으로 글로벌전문사업에 선정된 기업이 글로벌기업으로 성장하기 위하여 기술확보, 수출확대, 투자, 경영혁신 고용 등 평가 분야에서 심사를 통과하기 위한 자기 노력이 이익의 질에 미치는 긍정적 효과와 사업 신청 요건(최근 3년간 연 직수술증가율 2천만불에서 1억불사이에 1회 이상 경험)을 충족하고자 하는 유인, 사업 선정 후 성장전략서에 제시된 미래 목표 성과를 충족하기 위한 기업의 부담이 선정기업의 이익의 질에 미치는 부정적 효과가 선정기업의 이익의 질에 미치는 영향을 분석하였다. 발생액의 질은 대체적인 발생액 예측모형을 이용하여 추정된 재량적 발생액중에서 Dechow et al.(1995)의 수정 Jones 모형과 Kothari et al.(2005)의 ROA통제모형으로 측정된다. 본 연구가 지니는 특징은 표본기업으로 선정기업의 이익의 질과 대응기업의 이익의 질을 비교하고 있을 뿐 아니라 선정기업만을 표본으로 하여 심사직전연도와 심사시점(t-1기)과 선정시점(t기)의 각각의 이익의 질의 차이를 비교 분석하고 있다는 점이다. 연구기간은 2011년부터 2015년까지 5년간으로 설정하고 표본은 2013년부터 2014년까지 글로벌 전문기업에 선정된 65개 기업 중 표본선정기준에 부합되는 55개의 관심표본과 대응표본으로서 동일한 시장과 산업에 속하는 기업 중 총자산규모가 가장 유사한 기업을 1:1로 구성하여 연도별 표본수는 110이다. 따라서 연구기간 5년 동안 550 기업-년도의 관찰치로 구성된 총표본을 이용하여 연구가설을 검정하고 추가분석을 실시하였다. 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 글로벌전문사업에 선정된 기업은 대응기업의 이익의 질 보다 낮은 것으로 나타났다. 이는 선정기업이 심사절차를 통과하고자 평가지표를 달성에 대한 이익조정유인이 이익의 질에 부정적 영향으로 미친 것으로 보인다. 둘째, 선정시점에는 선정기업의 이익의 질이 선정이전에 비하여 개선된 것으로 나타났다. 이는 선정 후 경영자의 경영혁신 노력과 투명경영정착을 위한 노력이 이익의 질 향상에 긍정적 효과를 영향을 미친 것으로 보인다. 이러한 결과는 추가분석에서 선정기업만으로 표본을 재구성하여 심사직전연도를 기저로하여 심사연도, 선정연도를 각각 비교한 분석에서도 동일하게 나타났다.
본 논문은 키워드검색광고와 관련하여 의사결정자인 광고주의 입장에서 분석한 통계모델 기반 검색엔진최적화(Search Engine Optimization)논문이다. 일반적으로 키워드입찰은 노출순위를 대상으로 하는 입찰가액에 의해 이루어지고 있다. 그런데, 대부분 광고주는 수천 개 이상의 많은 키워드를 관리함에 있어, 매시간적으로 바뀌는 키워드별 입찰가액을 통해 입찰광고시스템을 관리하고 있는데, 사실상 시간과 인력자원측면에서 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 입찰가액을 중심으로 하는 입찰시스템에 대해 의문점을 제기하고, 새로운 관점에서 노출순위를 의사결정변수로 하는 새로운 검색광고모델을 재정의하여 제시하였다. 새로운 검색광고모델에 대한 최적화실증분석을 위해 예측모델과 최적화모델을 제시하였다. 연구과정은 우선 키워드의 특성에 따라 키워드그룹을 원천 제조브랜드 유통브랜드의 범주화기준을 제시한 후, PC 와 모바일 매체별로 대표 키워드 선정한 후 노출순위와 클릭률이 비선형분포임을 보였고, 통계적 관계를 검토하였다. 클릭률예측 및 입찰가액예측을 위한 통계적 시나리오를 제시하였고, 적합성 분석을 통해 최적의 예측모델을 선정한 후, 선정된 예측모델을 기반으로 하여 클릭률과 기대이익(전환율)에 관한 최적화목적함수를 정의하고 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 본 논문에서 제시한 검색광고모델은 클릭률 기반의 클릭수와 전환율 기반의 기대이익으로 표현되는 최적화모델 모두에서 개선효과가 있음을 확인하였다. 다만, 기대이익 최적화모델의 경우에는 핵심키워드임에도 불구하고 기대이익이 낮아 광고에서 배제되는 문제를 있음을 확인하고 대안을 제시했다. 마코브체인분석을 통해 핵심 경유키워드 개념을 도입하였고, 최적화목적함수에 대해 핵심경유키워드의 기회이익을 반영한 최적화수정모델을 제시하여 적용가능성을 확인하였다. 본 논문은 키워드입찰시스템의 의사결정변수를 노출순위의 관점으로 전환하는 새로운 모델을 제안하였고, 키워드 범주별 및 노출순위 기반의 통계적 예측을 제시하고, 포트폴리오 구성에서의 최적화실증분석을 통해 노출순위 기반 예측모델의 유효성을 확인함과 동시에, 키워드간의 확산효과를 포함하는 수정모델제시 등 전략적인 입찰을 제안한 점에 시사점이 있다.
주가는 그 기업의 미래 가치의 척도이기 때문에 주가를 분석할 때 기업의 성장성인 매출과 이익 등을 고려하여 주식을 투자한다. 기관투자자들은 종목 선정 기준을 잡기 위해서 현재 산업의 트렌드와 거시경제 지표를 보고 성장 가능한 관련 분야를 먼저 정하고 관련 기업을 선정한 후 기업에 대한 분석을 하고 목표가를 설정 후에 매수를 하고 목표가에 도달하면 매도하는 방식으로 주식 매매를 실시한다. 하지만, 일반 개인 투자자들은 경제에 대한 지식이 기관이나 외국인 투자자에 비교하여 부족하고, 기업에 대한 재무재표 분석이나 성장성에 대한 분석 없이 전문가나 지인의 추천종목을 따라 투자를 하여 기관투자자나 외국인 투자자들 보다 수익률 면에서 낮은 편이다. 따라서, 본 연구에서는 기업의 성장성인 매출과 이익 등을 고려한 지표인 ROE를 분석하여 저평가된 종목을 선택하고, 선택된 종목의 주가 흐름을 딥러닝 알고리즘을 통하여 예측하는 연구방법을 제안하여 투기가 아닌 건전한 투자에 도움이 되기 위해 본 연구를 진행한다.
본 연구는 최근의 제도개선으로 그 중요성이 증대되고 있는 상대가치계산 방식의 대안으로서 주가수익가치평가방식(Price-Earnings Valuation:이하 'P/E방식'이라 한다)을 우리 나라 시장에 적용하고 그 정확성을 검증한다. P/E방식에 따른 기업의 주가는 당해 기업의 주당수익과 유사기업으로부터 산출된 적정 주가수익비율(P/E 배수)을 곱함으로서 결정된다. 1988년에 우리 나라 시장에 상장된 기업을 대상으로 P/E방식을 사용한 연구결과는 두가지측면에서 중요한 시사점을 제공하고 있다. 첫째, 유사기업 선정시 현행 표준산업분류표보다는 주당수익 혹은 주당경상이익을 선정기준으로 사용했을 때 예측오차가 훨씬 줄어들고 있음을 보여주고 있다. 둘째, 비교기준가격산정시점이 상장시점에 근접할수록 예측오차는 더 적음을 보여주고 있다. 특히 P/E방식을 사용할 때 유사기업선정기준에 대한 본 연구의 결과는 금융선진국을 중심으로 한 선행연구결과와 일치하지 않고 있으며[Alford(1992), Kahle and Walkling(1996)], 우리 나라 공모주의 가격산정 및 기존 상장주식의 향후 비교가치 평가시에 반드시 고려될 필요가 있다고 본다.
본 연구는 Barth 외(2001)가 개발한 모형을 이용하여, 표본 내 예측과 표본 외 예측 상황에서의 발생액 및 발생액 구성요소들의 미래 현금흐름 예측력을 검토하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우리나라의 유가증권 시장 과 코스닥 시장에 상장된 762개 기업의 1994년부터 2007년까지 14년간의 자료를 이용하여 발생액 및 발생액 구성요소의 미래현금 예측력을 검정하였다. 검정 결과 표본 내 예측력 검정에서는 Barth 외(2001)와 유사한 결과가 얻어졌다. 즉, 발생액을 여섯 가지의 구성요소로 추가로 분해한 모형의 표본 내 예측력이 비교 대상이 된 다른 세 가지 모형(회계이익 모형, 현금흐름 모형, 영업현금흐름 및 총발생액 모형)에 비해 우수하였으며, 여러 상황에서 무형자산 및 이연자산을 제외한 나머지 다섯 가지의 발생액 구성요소는 미래 현금흐름의 예측에 관하여 추가적인 정보 내용을 포함하는 것으로 밝혀졌다. 표본 외 예측에서는 상반되는 결과가 얻어졌다. 표본 외 예측력이 가장 뛰어난 모형은 영업현금흐름만을 독립변수로 포함하는 모형이었으며, Barth 외(2001)의 발생액 분해모형은 비교 대상인 네 가지의 모형 중 예측력이 가장 낮았다. 산업별 및 연도별로 수행된 추가 분석에서도 전반적으로 결과의 강건성을 확인할 수 있었다. 따라서 발생액과 발생액 구성요소가 미래 현금흐름의 예측에 유용한 정보를 전달한다는 Barth 외(2001)의 주장은 표본 외 예측에서는 성립한다고 할 수 없다. 이러한 결과는 미국 자료를 이용한 Lev 외(2005)의 결과와 일치하며, 미국과 한국의 회계기준 제정기관의 입장과 상반된다.
최근 전자상거래에서 지능적인 소프트웨어 에이전트를 이용하여 사용자에게 더욱 능률적이고 효과적인 경매시스템으로 발전시키고자 하는 연구 및 개발이 주목을 받고 있다. 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템에 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매 상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산하고 예측하여 최대한의 이익을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템에 대한 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자가 판매하고자 하는 경매 상품에 대한 정보를 인터넷 경매 시스템의 에이전트에게 메일로 보내면 에이전트는 해당 상품과 유사한 상품에 대하여 필터링하여 이미 학습되고 있는 유사 상품에 대한 정보 즉, 데이터베이스에 저장되어 있는 경매상품에 대한 입찰 히스토리로부터 경매시간, 경매방법, 낙찰가격 등을 계산한다. 본 논문은 이를 통하여 해당 상품에 대하여 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 이익을 남길 수 있는지에 대한 정보를 메일로 푸쉬하여 주는 시스템을 제안한다.
본 연구에서는 GIS, GPS, Web기술을 이용하여 레미콘 차량의 운행상황과 이동경로 등을 실시간으로 파악 한 후 차량의 위치와 목적지 도착시간, 복귀예정시간 등을 예측하는 레미콘 차량 관제 시스템을 레미콘 배치플랜트의 도입 시 효율성을 평가하였다. 그 결과 공사현장에서 복귀하는 레미콘 차량의 도착시간이내 복귀거리등을 사전에 미리 차량관제서버로 전송해 주는 알림기능으로 인해 배치플랜트의 다음 배차를 위한 레디믹스가 반자동적으로 작동하여 차량의 대기나 다음 배차를 위한 차량 위치 파악 등의 지연시간이 현저히 감소되었다. 이는 1일 8시간을 기준 20대의 레미콘 차량을 분석 한 결과 실시간 운행정보를 통한 배치플랜트의 가동으로 인해 1일 155분의 시간이 절감되어 일 평균 2.5대의 레미콘 차량의 추가적 운행이 가능하였으며, 이를 비용으로 환산시 일 평균 90만원, 월 약 1920만원의 추가적인 이익이 발생하여 레미콘차량 관제 시스템에 따른 배치플랜트의 작동은 기업차원에서의 경제적 측면을 고려할 때 매우 효율적인 것으로 판단되었다.
본 논문은 회계부정 등 내부통제의 부실로 인한 외부 정보이용자들과 자본시장의 악영향을 최소화하는 것을 목적으로 하는 회계투명성 방안 중 하나인 내부회계관리제도의 시행실태와 효과를 검증하기 위하여 수행되었다. 2005년부터 2007년까지의 연구기간동안 내부회계관리제도시행에 따른 지적기업과 비지적기업으로 분류하여 재무적인 특성에 차이가 존재하는지 검증하고, 비교적 회계부정이 발생하기 쉬운 지적기업과 표준보고를 한 기업의 발생액 차이를 알아봄으로써 이익조정에 대한 가능성을 예측해 보려하였다. 연구의 결과로서 특성지표 중 코스피시장의 경우는 유동비율과 메출액순이익률만이 유의한 것으로 나타났다. 코스닥시장의 경우는 부채비율과 유동비율이 통계적으로 의미 있는 것으로 나타났다. 이로서 부분적으로 가설1을 지지하는 결과를 보였다. 두 번째 가설도 재량적발생액의 경우 지적기업이 비지적기업보다 더 크게 나옴으로써 지지하는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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