• Information Systems Review
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• v.19 no.3
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• pp.201-228
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• 2017

Vulnerability information, which can cause serious damage to information assets, has become a valuable commodity, thereby leading to the creation of a vulnerability market. Vulnerability information is traded on the vulnerability market from several hundred dollars to hundreds of thousands of dollars depending on its severity and importance, and the types and scope of the vulnerability markets are varying. Based on previous studies on vulnerability markets and hackers, this study empirically analyzed the effects of the security researcher's vulnerability research motivation on his/her vulnerability market use intention. The results are discussed as follows. First, vulnerability research self-efficacy had a significant effect on flow and on white and black market use intention but not on perceived benefit. Second, flow had a significant effect on perceived benefit and on black market use intention but had no effect on white market use intention. Third, perceived profit had a significant effect on white and black market use intention. Fourth, vulnerability research self-efficacy had a significant effect on perceived benefit through flow. Fifth, flow had a significant effect on white and black market use intention through perceived profit. These findings can be used to predict the behavior of security researchers who have experience in exploiting vulnerabilities.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.18 no.1
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• pp.173-188
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• 2023

This paper analyzed the Earnings management of firms selected as preliminary Unicorn. If a manager is selected as a preliminary unicorn firm, he can receive financial support of up to 20 billion won, creating a factor in managing the manager's earnings. The motive for management's earnings management is related to the capital market. Accounting information is used by investors and financial analysts, and corporate profits affect corporate value. Therefore, if the accounting earning is adjusted upward, the corporate value will be raised and investment conditions will be favorable. In this paper, earnings quality was measured by the modified Jones model of Dechow et al.(1995) by the ROA control model of Kothari et al.(2005) among the discretionary accruals estimated using an alternative accrual prediction model. Competing similar companies in the same market as the selected companies were formed, and the discretionary accruals were mutually compared to verify the research hypotheses, and only the selected companies were analyzed for the audit year and after the audit year. As a result of the analysis, it was found that the companies selected as preliminary unicorns had higher earnings management compared to the corresponding companies in question, which had a negative impact on the quality of accounting profits. It was found that the companies selected as preliminary unicorns continued to receive incentives for management's earnings management even after being selected. These results indicate that the companies selected as prospective unicorns are recognized for their value in the market through external growth rather than internal growth, and thus, incentives for management's earnings management to attract investment from external investors under favorable conditions are continuing. In the future preliminary unicorn selection evaluation, it was possible to present what needs to be reviewed on the quality of accounting earning. The implication of this paper is that the factors of management's earnings management eventually hinder investors and creditors from judging the reliability of accounting information. It was suggested that a policy alternative for the K-Unicorn Project, which enhances reliability were presented by reflecting the evaluation of earnings quality through discretionary accruals.

• Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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• 2002.11a
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• pp.348-364
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• 2002

본 연구는 기술개발상의 위험을 진단하면서, 상업화의 위험을 시장분석을 통하여 관찰하고 가격변동으로 인한 민감도를 고려하면서, 신기술 적용상의 장기적인 이익 및 수익의 예측정확도를 극대화하고 시장점유율을 예측할 수 있는 새로운 기법으로서 사례기반추론을 통한 신기술 사업성 평가시스템을 제시하고자 한다. 또한 본 연구가 새롭게 제시하는 기법과 새롭게 재무분석 분야에서 연구되고 있는 성장옵션 모형을 활용한 신기술 가격결정 시스템을 개발하고자 한다. 이 두 가지 시스템을 통하여 신기술의 마케팅적 관점, 재무걱 관점, 시스템적 관점을 모두 파악할 수 있으며 보다 객관적이고 과학적이며 예측 정확도가 높은 신기술의 화폐적 가치를 산출할 수 있게 될 것이다. 신기술의 사업성 평가에 관한 연구는 향후 한국기업의 국가경쟁력을 위해서 꼭 필요한 과업이며 신기술 기반의 중소기업을 효율적으로 지원하기 위해서도 꼭 이루어져야만 하는 중요 과업이 아닐 수 없다. 그러나 이러한 과업의 중요성에 비해서 그 동안 관련 연구는 거의 이루어지지 않았고(황규성, 2001) 다만 은행 등 금융권의 실무자들이 쉽게 적용할 수 있는 단순한 방법들이 제시되는 정도에 불과하였다. 이렇듯 관련 연구가 부족한 이유는 관련 분야가 재무관리, 회계학, 마케팅, 관련 기술분야 등 광범위하게 걸쳐져 있고 실무적인 성격이 강하여 학문적으로 일반화하기가 쉽지 않기 때문이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.830-833
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• 2020

콜센터에서 인력 스케줄링은 매우 중요하다. 모든 콜센터에서 인건비는 고정비 성격이 강하여 차지하는 비중이 매우 높아 콜센터의 이익을 좌지우지한다. 그렇기 때문에 콜센터의 적정 인력의 고용과 배치는 인건비 뿐만 아니라 콜 성공률 또한 직결되어 있어 콜센터 운영에서 중요한 사안이라고 할 수 있다. 대부분의 콜센터가 현재까지도 관리자의 경험에 의해 인력배치를 수립하는데, 이러한 방법은 과학적이지 않으며 인원수에 영향을 미치는 모든 변수들을 고려할 수 없다. 과거 수학적 모델을 수립하는 것이었다면, 지금은 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 기반으로 미래의 고객과 인원수를 예측해야 한다. 본 논문에서는 수리제약식을 통해 다양한 변수들을 고려하고 비선형 정수 계획법과 딥러닝 기반의 예측 값을 이용하여 비선형 정수계획법을 통해 최적의 인력배치 스케줄링을 수립하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.1
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• pp.125-139
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• 2021

This study identifies the trend of Korean accounting researches on profit adjustment. We analyzed the abstract of accounting research articles published in Korean Citation Index (KCI) by using text mining technique. Among papers whose themes were profit adjustment, topics were divided into 4 parts: (i) Auditing and audit reports, (ii) corporate taxes and debt ratios, (iii) general management strategy of companies, and (iv) financial statements and accounting principles. Unlike the prediction that financial statements and accounting principles would be the main topic, auditing was analyzed as the most studied area. We analyzed topic trends based on the number of papers by topic, and could figure out the impact of K-IFRS introduction on profit adjustment research. By using Big Data method, this study enabled the division of research themes that have not been available in the past studies. This study enables the policy makers and business managers to learn about additional considerations in addition to accounting principles related to profit adjustment.

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.8 no.1
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• pp.189-206
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• 2002

실명제 실시 이후인 1993년부터 1995년까지 증권거래소에 보고된 내부자 주식거래자료를 분석하여 내부자 거래의 정보효과를 보고자 하였다. 내부자 거래를 이용하면 대체적으로 내부자가 매수나 매도한 이후 주가 움직임을 예측할 수 있었으나 매수와 매도 포트폴리오의 움직임에서 차이가 발견되었다. 내부자 거래이익의 결정요인을 분석하였으나 외국의 연구와는 달리 내부자 유형에 따른 초과수익률의 차이점은 발견되지 않았다. 내부자 거래 연구에서와 같이 장기적인 성과를 연구할 경우 벤치마크의 선정이 매우 중요하다는 것을 본 연구에서 보여주고 있다. 특히 사건일 전의 주가움직임이 상승 추세를 따르면 시장모형의 경우 편의의 발생가능성이 커지는 것을 보여준다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07a
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• pp.831-833
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• 2005

과거 전력산업의 독점체제에서 발전기 기동 정지계획은 1-7일 정도의 예측된 부하를 최소비용으로 공급하기 위해서 발전기의 정보만을 고려하여 수요에 부합되도록 결정되었다. 향후 전개될 전력시장의 형태인 완전경쟁시장에서는 각 발전사업자가 자신의 발전기들을 대상으로 이익을 최대화하기 위한 입찰전략으로서의 기동정지계획을 수립하게 된다. 본 논문에서는 이익극대화로서의 발전사업자 기동정지계획을 수립함에 있어 유전알고리즘을 적용하였다. 또한 발전사업자의 입찰전략에 주요한 요소로 작용하는 입찰량 결정에 있어서 발전기 증감발율을 고려하여 최적의 발전량을 결정하도록 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.11a
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• pp.475-478
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• 2003

본 논문에서는 쿠르노 모형을 적용한 양방향입찰 전력 풀시장에서 입찰에 참여하는 발전기가 최대 이익을 얻기 위한 입찰전략으로서 신경회로망의 오차 역전파 알고리즘을 이용하여 최적 입찰발전량과 입찰가격을 수립하는 기법에 관하여 연구한다. 전력시장 환경은 n 개의 발전기들이 참여하는 비협조적 불완전정보 시장으로 설정하고 Bayesian의 조건부 확률이론을 적용하여 상대 발전기들의 발전비용함수와 시장의 수요함수를 추정하여 발전기 상호간 쿠르노-내쉬균형점을 이루는 최적 입찰발전량을 예측한다. 그리고 이익을 극대화시키기 위해 오차 역전파 알고리즘을 이용하여 시장의 가격 탄력성과 쿠르노 시장균형가격에 연결가중치를 조절함으로써 입찰가격이 계통한계가격에 근접하도록 최적 입찰전략을 수립한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.428-431
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• 2017

기업의 성장성과 기업 주식가치를 매출, 매출원가, 영업이익율 등의 정형데이터와 경제, 경영관련 뉴스 등 비정형 데이터를 토대로 다양한 알고리즘을 활용해 분석하고, 그 결과의 유의성을 검증한다. 주성분회귀분석, 인공신경망, 나이브 베이지안 분류자, 긍/부정 사전분석 모델을 통해 분석된 결과를 검토하여 각 분석모델 별 성능을 확인하고, 기업 성장성 예측을 위해 활용 가능한 모델과 필요한 데이터를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.25-28
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• 2018

유동인구는 상권 분석에서 중요하게 사용되는 지표 중 하나로 유동인구 수와 속성에 따라 점포의 개점 가능성이 달라진다. 그중 유동인구 수는 상권의 이익과 직결되는 항목으로 그 수가 많을수록 기대되는 수익이 높다. 하지만 유동인구 조사는 사람이 직접 길목에 서서 세는 방식을 사용하고 있어 조사에 소모되는 비용이 크다. 본 논문에서는 통계 대이터와 일반 근사 이론에 기반한 심층신경망을 통해서 유동인구를 예측하는 방법을 제시하고자 한다.