• 디자인학연구
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• 16호
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• pp.161-170
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• 1996

현대사회는 정보사회이다. 오늘날의 패션산업은 정보의 산물이라고 이를 정도로 라디오, 텔레비젼 그리고 신문이나 잡지와 같은 다양한 정보매체에 의하여 전파되고 있다. 패션저널리즘이란 저널리즘의 한 분야로서 출판이나 방송 등 정보매체를 통해 패션에 관한 정보나 의견을 대중들에게 전달하는 활동을 이른다.1) 이미 영국과 같은 유럽 패션 선진국에서는 오래 전부터 패션저널리즘이 저널리즘의 한 분야로 정착되기 시작하였고 10년 전부터는 의상디자인 학과 내에 패션저널리즘 전공프로그램이 설정되어 신문, 잡지 등 저널리즘에 종사하는 패션저널리스트를 배출하는데 큰 몫을 담당하고 있으며 아울러 실무에 종사하고 있는 기자들의 재교육 프로그램으로도 활용되고 있다. 우리 나라의 여성잡지는 패션정보의 공급원으로서의 역할을 수행해 왔다 할 수 있으며 패션화보 기사를 처음 다룬$\boxDr$여원$\boxUl$을 효시로 하여 그 역사가 40년에 이른다. 본 연구는 우리 나라 패션저널리즘을 체계화할 필요성에서 시작되었으며 일반 대중을 대상으로 한 우리 나라의 패션관련잡지의 성향과 구성내용을 분석 하므로써 패션저널리즘의 동향을 파악하여 우리 나라 패션저널리즘의 틀을 구축하고자 하였다. 연구 방법은 최근 간행된 패션관련잡지에 실린 패션기사를 대상으로 하여 패션기사 량, 패션이미지, 패션기사의 성격을 정량적, 정성 적으로 비교 분석하고 잡지의 제호 변경이 패션 기사내용에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과 여성지의 패션기사는 패션저널리즘의 역사적 발전 과정에서 점차 그 위치를 확고히 구축해 가고 있는 것이 발견되었는데, 결론적으로 우리 나라 패션저널리즘은 정보의 전문화, 독자 연령층의 하향화, 외국잡지의 국내 정착화의 과정에 놓여 있는 것이 뚜렷이 발견되고 있었다. 본 논문은 의상브랜드의 브랜드 포지션 닝을 통해서 패션저널리즘의 동향을 대상연령층과 패션이미지의 상관 관계로 정립해보고자 시도해 본 적이며 패션저널리즘 교육의 전문화와 패션저널리즘에 대한 지속적이고 심층적인 연구가 필요하다고 본다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.169-186
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• 2020

본 연구는 2013년부터 2019년까지 최근 7년간 가장 안정적인 관객동원력이 검증된 127인의 유력 제작자와 감독, 배우를 선별하고, 이들 간의 네트워크를 사회연결망 분석(SNA)을 통해 조망하였다. 또한 1998년부터 2012년까지에 흥행작 대상으로 진행된 선행 연구 결과와의 비교를 통해 변화 추이에 대해서도 설명하였다. 최근 7년간 최상위 관객동원력을 보여준 제작자는 강혜정, 장원석, 이유진, 한재덕이었고, 감독으로는 봉준호, 김용화, 류승완이 선정되었다. 배우의 경우 송강호, 하정우, 황정민이 안정적인 관객동원력을 확인받았다. 한편 127인의 유력 영화인들이 형성한 관계망을 근접 중심성, 연결 중심성, 위세 중심성, 매개 중심성을 통해 분석한 결과, 제작자로는 한재덕, 장원석, 배우로는 조진웅, 마동석, 황정민을 주축으로 한 강력한 소그룹 네트워크가 발견되었다. A급 스타 배우가 상대적으로 매우 부족한 국내 영화 제작 현실을 고려하면 이러한 편향된 네트워크로 인한 긍정적인 측면 못지않게 다양성 훼손 등의 부작용도 있을 수 있기에 경계가 필요하다. 본 연구는 그 동안의 국내 영화 흥행 요인 연구에서 논의된 적이 없는 제작자의 포지션을 연결망에 포함하여 분석했으며, 흥행작 도출에 있어 단순히 동원 관객 수에 의존하지 않고 실질적인 손익분기점 도달 여부를 확인함으로써 정확한 흥행작과 유력 영화인을 선정했다는 데에서 의미를 지닌다. 그러나 관계망에서 매니지먼트사의 위치와 역할을 제시하지 않았다는 점에서 한계를 남겼기에 이에 대한 후속 논의가 필요하다.

• 한국항만경제학회지
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• 제26권4호
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• pp.188-206
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• 2010

본 연구는 대형 조선업계를 중심으로 한 효율성과 생산성을 분석하였다. 효율성 분석을 위해 DEA 기법과 생산성 분석을 위한 Malmquist 생산지수 분석방법을 이용하여 2004년부터 2009년 6년간의 효율성과 생산성의 변화를 살펴보았다. 분석한 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 효율성 분석결과, 우리나라 대형 조선업계에서 연구기간동안 가장 효율적인 기업은 현대미포로 나타났으며, 가장 비효율적인 기업은 현대중공업 그리고 최근 들어 한진중공업의 효율성이 갑자기 급락하고 있는 것을 알 수 있다. 둘째, 규모수익(RTS; Return to Scale)면에서 살펴보면, 규모수익체감(DRS)은 늘고 있고, 규모수익체증(IRS)은 줄어들고 있다. 각 DMU 들의 정책적 대안은 규모수익 체감(DRS)인 경우, 투자 축소를, 규모수익체증(IRS)인 경우는 투자확대를 요구한다. 특히, 현대중공업의 경우, 2004-2009년 전 기간을 통해 규모수익이 감소되고 있으며, 이는 기술효율성보다 규모의 비효율이 더 크다는 것은 규모를 축소해야함을 의미한다. 셋째, 초효율성은 현대삼호가 가장 높은 효율성(1.7859)을 보이고, 그 다음으로 현대미포(1.0077)가 높게 나타나고 있다. 초효율성 분석에 의하면, 2004년 76.74%에서 2009년 76.35%로 하락추세를 보이고 있다. 넷째, DEA/Window분석 결과에서도 전 기간동안 효율성은 약간 하락하였다. 그 중 현대미포가 가장 높은 효율성을 보였으며, 현대중공업이 가장 낮은 효율성을 보였다. 표준편차와 LDP에서는 현대중공업이 가장 안정적이었으며, 가장 불안정한 조선소는 현대삼호로 나타났다. 다섯째, Malmquist 생산지수를 통한 분석에서 생산성 또한 하향 추세를 보이고 있다. 이러한 생산성 하향은 기술효율성 하락(0.997)과 기술퇴보(0.989)가 원인이다. 전반적인 하락의 원인은 삼성과 한진의 생산성이 1이하 인 것 때문이다. 그러나 두 기업을 제외한 각 DMU별 생산성은 약간씩 상승을 보이고 있다. 이는 각 DMU별로 기술효율성 향상을 위한 노력 때문이다. 여섯째, 7개 대형조선소들의 경영효율성과 생산성을 함께 고려해 볼 때, 현대삼호의 경우 효율성의 상승률(0.6866에서 0.9707)과 생산성(1.047)이 가장 높게 나타났다. 이처럼 국내 대형조선소들의 효율성과 생산성은 각 기업별 노력이 중요하지만, 글로벌 금융위기로 인한 글로벌 조선산업의 환경악화, 중국의 조선산업에 대한 지원강화 등의 국내외 환경에 좌우된다 하겠다. 특히 대형조선소들은 해양구조물 등 고부가가치 영역의 차별화와 선종 전문화를 통해 경쟁력을 높이고자 노력하고 있다. 이러한 고부가가치 영역에 대한 차별화, 관련 혹은 비관련 다각화, 그리고 선종 전문화를 통한 경쟁력 제고 노력은 중장기적 관점에서 글로벌 포지션을 강화해 갈 수 있는 바람직한 전략이다. 이처럼 조선산업의 발전을 위해서는 해당기업들의 기업내부 효율성 제고를 위한 노력은 물론 국가차원의 정책적 지원과 배려가 필요하다.

• 벤처창업연구
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• 제17권5호
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• pp.1-16
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• 2022

창업은 국가경쟁력을 높이고 고용을 창출하는 국가 핵심 전략임에도 불구하고 스타트업의 생존율은 크게 개선되고 있지 않다. 이는 기존 창업지원기관과 투자자의 고유한 한계성으로 창업의 초기단계인 스타트업에게 적시에 적절한 지원을 제공하지 못하는 것이 중요한 원인이다. 비교적 최근에 등장한 액셀러레이터는 스타트업에게 전문보육과 투자를 동시에 제공함으로 스타트업의 생존율을 크게 개선하여 주목받고 있다. 그러나 액셀러레이터의 생존과 성공에 영향을 미치는 투자결정요인에 대한 연구는 소수의 실증연구만 있을 뿐이며 이론적 근거가 부족한 실정이다. 본 연구는 선행연구를 통해 이론적 기반을 제시한 비즈니스 모델 혁신 관점의 액셀러레이터 투자결정요인을 21개로 세분화하여 국내 액셀러레이터 투자전문가를 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process, 계층분석과정) 분석 기법을 사용하여 요인별 중요도를 분석하였다. 분석 결과 액셀러레이터 투자결정요인 중요도의 상위요인은 '인적자원', '고객·시장', '지적자원', '창업가의 기회실현능력' 순으로 나타났다. 이는 액셀러레이터가 스타트업 투자의사결정시 솔루션 구현을 위한 스타트업의 핵심역량을 가장 중요한 요인으로 생각하고 있음을 알 수 있다. 또한 액셀러레이터는 스타트업의 핵심 경쟁력에 기반 한 명확한 가치제안과 차별화된 시장 포지션을 창출할 수 있도록 전략적이고, 핵심가치의 전달 방식은 시장 지향적인 비즈니스 모델을 선호하며, 급변하는 시장 속에서 한정된 자원으로 비즈니스 모델을 실현하기 위해서는 창업가의 혁신역량을 중요한 요인으로 인식하고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 액셀러레이터 투자 대상이 되는 스타트업의 본질과 목표, 주요 활동을 잘 반영하고 있는 비즈니스 모델 혁신 이론에 근거해 도출한 액셀러레이터의 투자결정요인에 대한 후속 연구로서 액셀러레이터의 투자결정요인의 중요도를 분석하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한 액셀러레이터에게 투자의사결정을 위한 이론적 근거와 세부 투자결정요인에 대한 구체적인 정보를 제공함으로써 효과적인 투자를 할 수 있게 하며 투자유치를 희망하는 스타트업이 투자유치를 위해 무엇을 준비해야 하는지 안내함으로써 국내 스타트업 투자생태계 활성화에 기여함으로 실무적 가치가 있다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제31권4호
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• pp.389-399
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• 2008

단일광자방출컴퓨터단층촬영(SPECT) 시 정확도의 개선을 위하여 산란과 감약의 보정, 분해능의 개선이 매우 중요하다. 특히 호흡이나 맥동에 대한 심장의 움직임은 보정 에러의 원인이 된다. 심장 팬텀이 보정방법에 대한 검증을 위해 사용되고 있으나, 현재 사용 중인 팬텀들은 실제 인체 데이터와 다른 점이 많이 나타나고 있다. 즉 팬텀을 사용한 결과는 임상데이터와 같게 취급할 수가 없다. 저자들은 흉곽의 인체 구조와 같은 신뢰성 있는 새로운 팬텀을 개발하였다. 새로운 팬텀은 폐와 심장의 전면, 측면 및 상부가 접하는 작은 종격구조를 가지고 있다. 용기는 아크릴로 만들었으며 종격은 물 등가물질을 사용하여 제조하였다. 폐는 에폭시레진의 고형 폴리우레탄 폼을 사용하였다. 5가지 크기의 심장은 게이트 심근관류 SPECT의 정량적 분석을 위하여 개발되었다. 심장팬텀들의 종격은 같은 포지션에 위치할 수 있도록 고안되었다. 완성된 팬텀은 간과 담낭에 부착되고 각각 높이 조절이 가능하다. 5개의 심실의 용적은 각각 150.0, 137.3, 83.1, 42.7과 38.6ml이다. 새로운 팬톰을 사용하여 SPECT 검사를 시행하고 보정법을 적용한 후에 영상의 차이를 검토하였다. 심장의 3차원 단층상이 효율적으로 재구성 되었으며 여러 가지 보정방법의 차이를 나타내기 위하여 주관적 평가도 시행하였다. 저자들은 SPECT영상과 QGS(Quantitative Gated SPECT) 결과로서 보정방법의 차이를 나타낼 수 있는 새로운 팬텀을 개발하여 보고하는 바이다.

• 재무관리연구
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• 제23권1호
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• pp.243-266
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• 2006

본 연구는 한국종합주가지수, 코스피200 주가지수, 코스닥종합주가지수 및 코스닥50 주가지수의 현물포지션(spot position) 보유에 따른 자산가격변동 위험을 헤지하기 위하여 코스피200 주가지수선물을 이용한 최적헤지비율(optimal hedge ratio) 및 헤지성과(hedge performance)를 추정하는데 있다. 연구모형으로는 이변량 GARCH 및 EGARCH모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 주식시장의 경우 모형에 상관없이 직접헤지(교스피200 현/선물)의 성과가 교차헤지(종합주가지수, 코스닥종합주가지수, 코스닥50 주가지수/코스피200 지수선물)의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 둘째, 교차헤지의 성과에서는 현/선물의 기초자산이 비슷한 종합주가지수와 코스피200 지수선물과의 결과가 다른 결과들에 비해 월등히 우수한 것으로 나타났다. 셋째 모형별 헤지성과에서는 외표본기간(out-of-sample period)동안 헤지비율이 일정한 것으로 가정하는 최소분산헤지모형의 헤지성과가 헤지비율이 시간이 경과함에 따라 변화하는 GARCH모형과 EGARCH모형의 성과보다 뛰어난 결과를 보였다. 이러한 분석결과는 우리나라 주식시장의 위험을 감소시키기 위한 헤지전략으로는 직접헤지가 교차헤지에 비해 유리하지만 교차헤지의 성과도 미국 주식시장의 성과보다 월등히 나은 결과를 보여 교차헤지의 유용성을 보여주었다. 또한 헤지모델은 시계열 특성이나 헤지비율의 시간가변성 등을 고려하지 않은 단순한 최소분산모형을 헤지전략에 사용하여도 큰 무리가 없는 것으로 나타났다. 특히 본 분석은 동일한 현물포트폴리오에 대한 동일한 선물포트폴리오를 가지지 못하는 지수현물에 대한 위험축소 방안으로 교차헤지가 도움이 될 수 있다는 점에서 그 의미를 제공해 줄 수 있다.부터, 외국인지분율과 기업가치 간에 통계적으로 유의한 선형적인(+) 관계가 관찰되었다. 이는 기존의 외국인투자자의 적극적 감시가설을 지지하는 결과와 부합하는 것이다.af) 그리고 flower) 추출물의 $SC_{50}$ 값 측정 결과 각각 $53.21{\pm}1.83ppm,\;50.12{\pm}2.12ppm,\;5.59{\pm}0.84ppm,\;41.60{\pm}8.93ppm,\;20.19{\pm}0.97ppm,\;15.19{\pm}1.66ppm,\;21.20{\pm}1.88ppm,\;15.71{\pm}0.91ppm,\;55.48{\pm}2.42ppm,\;52.12{\pm}2.44ppm,\;23.80{\pm}1.98ppm$ 그리고 $11.14{\pm}0.51ppm$인 것으로 나타났다(비타민 C의 $SC_{50}$ 값:$9.61{\pm}0.93ppm$). 특히 마테 추출물과 솔잎 추출물은 총 페놀 함량이 높으면서 DPPH 라디칼과 superoxide anion 라디칼을 동시에 효율적으로 포착하는 효능을 지니고 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 마테와 솔잎의 상업적인 추출물은 기능성 항산화제로서 유용한 소재로 사용 가능 할 것으로 사료된다.트폴리오보다 약 5배정도의 높은 1개월 평균초과수익률을 실현하였고, 반전거래전략의 유용성을 충분히 발휘하기 위하여 장단기의 투자기간을 설정할 경우에 6개월에서 36개월로 이동함에 따라 6개월부터 24개월까지는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.93-111
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• 2013

최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.91-108
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• 2020

박지성 선수의 2005년 맨체스터 유나이티드 FC 입단 이후로, 국내에서 프로축구 유니폼 시장이 본격적으로 성장하기 시작했다. 이후, 국내 선수들의 해외 리그에서 활약이 계속되면서 국내에서도 잉글랜드 프리미어리그에 대한 대중의 관심이 지속되고 있다. 이러한 시점에서 본 연구는 국내 프로축구 팬들의 유니폼 소비에 전반적인 소비자 인식을 알아보고, 선수의 영입에 따른 소비자 인식 변화를 비교하고자 했다. EPL의 토트넘에서 활동하고 있는 손흥민 선수의 영입 전후를 중심으로 소셜 미디어에 나타난 프로축구 팬들의 소비자 인식과 구매 요인을 알아보았다. 'EPL 유니폼'을 키워드로, 국내 포털사이트와 소셜 미디어의 게시글을 수집하고, 텍스트 마이닝, SNA, 회귀분석을 사용하여 분석했다. 연구 결과, 첫째, 선수의 소속 팀, 실적, 포지션과 구단의 실적, 순위, 리그의 우승 여부가 프로축구 유니폼의 구매와 탐색에 있어 주요 요인으로 확인되었다. 가격, 디자인, 사이즈, 로고 등과 같은 항목보다 유니폼의 형태, 마킹, 정품 여부, 스폰서와 더 중요하게 작용하고 있었다. 둘째, 구조적 등위성 분석과 군집분석을 통해 국내 프로축구 팬들 사이에서 유니폼과 관련되어 언급되고 있는 주요 주제를 알아본 결과, EPL에 소속된 구단과 유명 선수들이 가장 핵심적인 주제로 나타났다. 셋째, 프로축구 유니폼에 대한 시기별 주제는 월드컵과 EPL 리그에 대한 관심에서 EPL에서 활동하는 다양한 국내외 선수들에 대한 관심으로, 2015년 이후에는 유니폼 자체에 대한 것으로 주제가 변화했다. 이를 통해, 선수들의 이적에 따라 선수가 소속된 해당 구단의 유니폼이 관심을 받고 있음을 알 수 있었다. 넷째, 남녀 소비자 모두 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라서 토트넘이 소속된 리그인 EPL에 대한 관심도 증가하는 것으로 나타났다. 여성의 경우 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라 축구 유니폼에 대해서도 관심을 가지는 것으로 나타난 반면, 남성의 경우 손흥민 선수에 대한 관심과 축구 유니폼에 대한 관심 사이의 관계가 유의하게 나타나지 않았다. 각 구단은 선수와 구단의 성적과 이미지 관리, 스폰서 브랜드 관리에 집중하고, 선수의 이적이 결정되면 선수의 자국에 해당 물량의 공급을 늘리며, 인기를 끌고 있는 선수의 등번호가 부착된 유니폼의 경우에는 여성을 위한 다양한 사이즈를 제공해야 할 필요가 있다.

• 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.