• 산학경영연구
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• 제11권
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• pp.195-216
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• 1998

어떤 자산에 대한 소유권은 그에 대한 잔여 지배권 또는 그 자산으로부터 나오는 잔여 수익에 대한 청구권으로 정의될 수 있다. 이렇게 정의된 소유권의 개념은 대부분의 단순한 자산에 적용할 경우에는 별 문제가 없다. 그러나 소유권을 정의하고 있는 "잔여 지배권"과 "잔여 수익"의 개념은 여러 자산이 복잡하게 읽혀 있는 기업의 경우에 적용하려고 하면 그렇게 명확하지가 않다. 소유권의 개념에 이런 한계가 있음에도 불구하고 이 소유권이 기업의 이해 관계자들로 하여금 사람들이 그들이 소유하고 있는 자산의 가치를 유지 또는 증식시키려고 하는 유인이 된다는 것은 분명하다. 이 논문에서는 이렇게 정의된 소유권의 개념을 가지고 기업의 재무 구조, 소유권 및 지배력 구조의 관계를 규명해 보고자 했다. 기업에서 발행한 여러 재무 증권들이 단순히 기업의 순소득의 일부분에 대한 청구권만을 의미하는 것은 아니고, 직접 또는 간접적인 여러 가지 방법으로 기업의 지배력에 영향을 미치게 된다. 기업의 잔여 수익에 대한 청구권과 잔여 지배력을 잘 배분하면 여러 이해 관계자들에게 기업의 가치를 증대시킬 수 있는 유인을 만들어 낼 수 있을 것이다. 주식회사의 경우 주주, 채권자 및 경영자들은 각기 서로 다른 이해관계를 갖고 있다. 기업의 재무 구조는 이렇게 서로 다른 이해 관계를 갖고 있는 사람들에게 다른 유인을 제공함으로써 그들의 행태에 영향을 미친다. 또한 경영자들과 투자자들 사이에 존재하는 정보의 비대칭성 때문에 경영자들이 결정하는 자금의 조달방법은 투자자들에게 신호로서 작용을 하게 되고, 이는 주식 가격의 변동을 통해서 결국 기업의 가치에도 영향을 미치게 된다.

• 한국시스템다이내믹스학회:학술대회논문집
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• 한국시스템다이내믹스학회 2002년도 춘계학술대회발표논문집
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• pp.43-63
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• 2002

IT 기업과 같이 그들이 보유한 지식이 수익 창출의 근원이 되는 기업들은 개인의 경험들을 조직의 지식으로 변환하고, 보존하여 그들의 구성원들이 이러한 지식을 활용할 수 있도록 하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 지식 경영의 중요성을 강조하는 많은 선행연구들은 이러한 활동이 조직 학습을 가속화시키며, 경쟁력을 강화시킴으로써 시장 변화에 대한 대응능력을 강화시킬 수 있음을 강조한다. 그러나 구성원들의 가용 시간이 곧 생산을 위한 투입 요소가 되는 IT기업에 있어서 지식관리활동은 조직 구성원들이 수익 창출을 위한 업무수행 시간을 할애해야 하고 동시에 비용을 발생시키는 딜레마를 안고 있다. 이러한 이유로 IT기업의 경우 시간과 재원의 배분은 전사 적 전략수립에 있어서 매우 중요한 정책 결정이 됨에도 불구하고 이제까지 이를 종합적인 시각에서 이해하고자 하는 연구는 그리 많지 않았다. 본 논문은 한 IT기업의 사례를 통해 비재무적 자산인 지식을 효과적으로 관리하고 이를 통하여 재무적 성과를 극대화하기 위한 시스템 다이내믹스 모델의 전략적 활용방안을 모색해 보았다. 이러한 시도는 경영자를 비롯한 의사결정 자들이 지식의 동태성과 이에 영향을 미치는 여러 영향요인들에 대한 단선적인 이해를 벗어나 종합적인 견지에서 기업이 보유한 지식의 구조와 행태를 이해하는데 도움이 될 것이며 이를 통하여 기업의 지식관리 전략 수립의 기초를 제공해 줄 것이다.

• 한국경영과학회지
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• 제39권4호
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• pp.137-152
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• 2014

In this paper, I suggest several techniques to estimate covariance matrix and compare the performance of the global minimum variance portfolio (GMVP) in terms of out of sample mean standard deviation and return. As a result, the return differences among the GMVPs are insignificant. The mean standard deviation of the GMVP using historical covariance is sensitive to the estimation window and the number of assets in the portfolio. Among the model covariance, the GMVP using constant systematic risk ratio model or using short sale restriction shows the best performance. The performance difference between the GMVPs using historical covariance and model covariance becomes insignificant as the historical covariance is estimated with longer estimation window. Lastly, the implied volatilities from ELW prices do not lead to superior performance to the historical variance.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권4_2호
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• pp.645-653
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• 2022

Recently, deep reinforcement learning has been applied to a variety of industries, such as games, robotics, autonomous vehicles, and data cooling systems. An algorithm called reinforcement learning allows for automated asset allocation without the requirement for ongoing monitoring. It is free to choose its own policies. The purpose of this paper is to carry out an empirical analysis of the performance of asset allocation strategies. Among the strategies considered were the conventional Mean- Variance Optimization (MVO) and the Proximal Policy Optimization (PPO). According to the findings, the PPO outperformed both its benchmark index and the MVO. This paper demonstrates how dynamic asset allocation can benefit from the development of a reinforcement learning algorithm.

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2017년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.161-174
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• 2017

최근 들어 기술벤처기업에 대한 투자가 증가하고, 이를 위한 기술신용평가의 역할이 증대하였다. 그러나 금융권에서 바라보는 기술신용평가의 경우, 해당 기업의 신용등급이나 기술(력) 등급평가에 초점을 두어, 대상기술의 사업화 및 수익성 관점을 체계적으로 반영하지 못하는 한계를 지닌다. 따라서, 벤처캐피털(VC)이나 엔젤투자자를 비롯한 금융권에서 대상기술의 수익성 정보를 참조하거나 기술벤처기업 설립시 기술지분을 참고하는 등, 기존 기술이전거래 협상참조용이나 담보 보증용에 널리 이용되던 기술가치평가의 활용범위가 급격히 확대되고 있다. 제조 서비스 분야의 일반 기술 뿐만이 아니라, 바이오 제약 의료 분야 기술에서도 미래 투입되어야 하는 사업화 소요기간 및 비용을 고려하여 기술가치를 산정해야 할 때가 있다. 기존의 현금흐름할인법(DCF법)이 연속된 투자에 대한 고려를 못하거나 기술적용 제품의 상용화 투입비용에 대한 확률적인 속성을 반영하지 못하는 등 한계점을 지니고 있다. 그러나 기술과 투자의 가치는 기회가치로 보고 자원배분을 위한 의사결정 정보를 감안해야 하므로, 실물옵션의 개념을 적용하는 것이 바람직하다고 여겨진다. 흔히 기업가치를 평가할 때 주가의 변동성(volatility) 개념을 도입하여 전일종가 대비 익일시가의 분산값을 활용하기도 한다. 이러한 개념을 기술가치평가에 적용하기 위해서는 '주가의 연속성(상대적 미세한 변화)' 및 '양(+)의 조건'을 고려해야 하는데, 실제 기술가치평가 상의 현금흐름은 사업초기년도 음(-)의 값이 나타나거나 2~3년 내외의 짧은 수익예상기간 하에서는 주가와 같은 변동성을 도출하는데 무리가 있다. 따라서 많은 문헌에서 연구된 바와 같이, 실물옵션 기반의 기술가치 산정을 위한 블랙-숄즈 모형에서 변동성과 기초자산가치, 그리고 사업화비용 간의 관계를 살펴볼 필요가 있다. 아울러 옵션가격결정모형(Option Pricing Model)에서 불확실성을 반영한 기초자산의 현재가치와 사업화비용의 현재가치분이 특정 임계조건 하에서 '옵션행사 포기(NAT; no action taken)' 영역으로 구분되는 지를 수학적으로 도출하고 관찰변수(입력값)에 따른 옵션가치 산출표를 개발하여 제시한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.165-173
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• 2017

본 연구의 목적은 한국 주식시장과 인접한 동아시아 주식시장과의 상관관계와 변동성을 분석하는데 있다. 동아시아 주식시장은 한국과 지리적으로 경제적으로 가까운 일본과 중국, 홍콩, 대만을 선정하였다. 한국과 동아시아 주식시장간 상관관계와 변동성을 파악한다면 투자 예측에 도움이 될 수도 있다. 또한 글로벌 포트폴리오 차원에서 자산배분의 투자위험을 감소할 수도 있다. 이를 위해 지난 163개월 동안의 국가별 월별 수익률 자료를 이용하여 상승률과 상관계수, 회귀분석 등을 산출하고 비교 분석하였다. 상관관계를 분석한 결과 한국은 대만이나 홍콩과 높은 상관관계를 보인 반면 중국과는 낮은 상관관계를 보여주었다. 중국은 홍콩을 제외하고 다른 국가와 낮은 상관관계를 보여 동아시아에서 독자적인 시장을 형성하고 있었다. 홍콩은 동아시아 주식시장 내 다른 국가와 동행성이 가장 높은 시장으로 판단되어 홍콩시장이 동아시아 주식시장의 방향성을 제시할 수도 있다.

• 품질경영학회지
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• 제51권2호
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• pp.171-184
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• 2023

Purpose: First, this paper suggests an alternative approach to find optimal portfolio (stocks, bonds and ESG stocks) under the maximizing utility of investors. Second, we include ESG stocks in our optimal portfolio, and compare improvement of welfares in the case with and without ESG stocks in portfolio. Methods: Our main method of analysis follows Brennan et al(2002), designed under the continuous time framework. We assume that the dynamics of stock price follow the Geometric Brownian Motion (GBM) while the short rate have the Vasicek model. For the utility function of investors, we use the Power Utility Function, which commonly used in financial studies. The optimal portfolio and welfares are derived in the partial equilibrium. The parameters are estimated by using Kalman filter and ordinary least square method. Results: During the overall analysis period, the portfolio including ESG, did not show clear welfare improvement. In 2017, it has slightly exceeded this benchmark 1, showing the possibility of improvement, but the ESG stocks we selected have not strongly shown statistically significant welfare improvement results. This paper showed that the factors affecting optimal asset allocation and welfare improvement were different each other. We also found that the proportion of optimal asset allocation was affected by factors such as asset return, volatility, and inverse correlation between stocks and bonds, similar to traditional financial theory. Conclusion: The portfolio with ESG investment did not show significant results in welfare improvement is due to that 1) the KRX ESG Leaders 150 selected in our study is an index based on ESG integrated scores, which are designed to affect stability rather than profitability. And 2) Korea has a short history of ESG investment. During the limited analysis period, the performance of stock-related assets was inferior to bond assets at the time of the interest rate drop.

• 광학세계
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• 통권143호
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• pp.78-85
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• 2013

올해 중소기업 정책자금 지원규모는 3조 8500억 원으로 지난해 3조 3330억 원에서 15.5% 증가한다. 중소기업청과 중소기업진흥공단은 정책자금의 우선순위를 일자리 창출에 두고 민간금융기관을 통해 자금 조달이 어려운 창업자와 기술개발기업에 전체 정책자금의 40.3%인 1조 5500억 원을 배분한다. 이에 창업기업지원자금이 지난해보다 200억 원, 개발기술사업화자금이 420억 원 늘어나며, 정책자금을 지원받은 기업이 일자리를 1명씩 늘릴 때마다 0.1%포인트씩 최대 1%포인트까지 금리를 인하해 일자리 창출 효과를 극대화 한다는 계획이다. 또한 중진공을 통한 직접 대출 비중이 기존 55%에서 70%로 확대되며, 개발기술사업화자금, 수출금융, 소공인 특화자금은 전액 직접대출로 운영되고 운전자금에 대한 보증서부 대출은 폐지된다. 반면 신용대출 규모는 20% 늘어나 중소기업의 담보 부담이 줄어들 전망이다. 변화하는 산업 구조에 맞춰 정책자금 구조도 바뀐다. 담보력이 부족한 창업 및 소기업의 자금 지원을 위해 기계기구, 재고자산, 매출채권의 담보 인정비율을 높인다. 하반기 중에는 지식재산권 담보대출이 새로 도입된다. 별도의 기술가치 평가 모형을 통해 특허기술의 경제적 가치를 평가하고 특허권을 담보로 대출을 시행한다. 자세한 사항 및 정책자금 신청 희망기업은 중소기업진흥공단 홈페이지(www.sbc.or.kr) '정책자금 융자도우미'를 통해 신청요건 및 추천자금 등을 자가진단 후 신청하면 된다.

• 품질경영학회지
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• 제51권4호
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• pp.573-588
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• 2023

Purpose: This study presents a research approach that utilizes deep reinforcement learning to construct optimal portfolios based on the business cycle for stocks and other assets. The objective is to develop effective investment strategies that adapt to the varying returns of assets in accordance with the business cycle. Methods: In this study, a diverse set of time series data, including stocks, is collected and utilized to train a deep reinforcement learning model. The proposed approach optimizes asset allocation based on the business cycle, particularly by gathering data for different states such as prosperity, recession, depression, and recovery and constructing portfolios optimized for each phase. Results: Experimental results confirm the effectiveness of the proposed deep reinforcement learning-based approach in constructing optimal portfolios tailored to the business cycle. The utility of optimizing portfolio investment strategies for each phase of the business cycle is demonstrated. Conclusion: This paper contributes to the construction of optimal portfolios based on the business cycle using a deep reinforcement learning approach, providing investors with effective investment strategies that simultaneously seek stability and profitability. As a result, investors can adopt stable and profitable investment strategies that adapt to business cycle volatility.

• 기술혁신학회지
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• 제20권3호
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• pp.732-753
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• 2017

최근 들어 바이오 제약 의료 분야의 기술가치평가를 수행할 때 미래에 투입될 사업화 소요기간 및 비용을 고려하여 기술가치를 산정하는 경우가 증가하고 있다. 기존의 현금흐름할인법(DCF법)은 연속된 투자에 대한 고려를 못하거나 기술적용 제품의 상용화 투입비용에 대한 확률적인 속성을 반영하지 못하는 등 한계점을 지니고 있다. 그러나 기술과 투자의 가치는 기회가치로 보고 자원배분을 위한 의사결정 정보를 감안해야 하므로, 실물옵션의 개념을 적용하는 것이 바람직하다고 여겨지며, 흔히 기업가치평가 수행시 적용하는 주가의 변동성(volatility) 개념을 대상기술에 대한 비즈니스 모델 특성이 반영되도록 하기 위해 '주가의 연속성(상대적 미세한 변화)' 및 '양(+)의 조건'을 고려해야 한다. 따라서 많은 문헌에서 연구된 바와 같이, 실물옵션 기반의 기술가치 산정을 위한 블랙-숄즈 모형에서 변동성과 기초자산가치, 그리고 사업화비용 간의 관계를 살펴볼 필요가 있다. 본 연구는 옵션가격결정모형(Option Pricing Model)에서 불확실성을 반영한 기초자산의 현재가치와 사업화비용의 현재가치 비율이 특정 임계조건 하에서 '옵션행사 포기(NAT; no action taken)' 영역으로 구분되는 지를 수학적으로 도출하고 관찰변수(입력값)에 따른 옵션가치 산출로직을 제시함으로써 정교화된 실물옵션 모형을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.