• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.14 no.10
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• pp.218-226
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• 2014

In order to improve manufacturing performance by flexibilities, type of strategies, types of information with manufacturing companies in Korea. This study is based on the situation theory. The variables of flexibility were applied with 'product flexibility' and 'mix flexibility'. 'low-cost strategy' and 'differentiation strategy' were applied at strategy types. Financial information and non-financial information, information attributes are applied at. At this study, product flexibility is significantly influenced the differentiation strategy. Mix flexibility is significantly influenced the low cost strategy. Only the low-cost strategy significantly affected on financial information and non-financial information. financial information and non-financial information were significantly influenced on Productive performance. To achieve the purpose of this study, Structural Equation Model (SEM) has been applied.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.429-430
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• 2019

본 논문에서는 최적화 기법에 기반한 지능형 시스템의 재무응용사례를 다룬다. 본 연구에서 제안하는 모형은 대표적인 최적화 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링인데 이는 유전자 알고리듬과 유사한 최적화 성능을 가지고 있는 것으로 알려져 있으나 재무분야에서 응용된 사례가 거의 없다. 본 연구에서 제안하는 지능형 시스템은 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습 기법을 결합한 것이다. 일반적으로 최적화와 기계학습 기법을 결합하는 방법은 특징선택(feature selection), 특징 가중치 최적화(feature weighting), 사례선택(instance selection), 모수 최적화(parameter optimization) 등의 방법이 있는데 선행연구에서 가장 많이 사용된 것은 특징선택에 두 기법을 결합하는 방식이다. 본 연구에서도 기계학습 기법을 재무 문제에 활용함에 있어서 최적의 특징선택을 위해 시뮬레이티드 어니일링을 결합하는 방식을 사용한다. 본 연구에서 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위하여 실제 재무분야의 데이터를 활용하여 예측 정확도를 확인하였으며 그 결과를 통하여 제안하는 모형의 유용성을 확인할 수 있었다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.17 no.3
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• pp.73-84
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• 2012

With transition to Knowledge society and introduction of information industry, there are many companies which have higher stock price than the suggested value from its financial information. To explain similar cases in capital markets, many researchers focus on non-financial information such as Web Traffic data or intangible assets such as intellectual property rights rather than traditional financial analysis. Besides, the relationships between financial and non-financial information with firm value are changed according to industry lifecycle. As Industry grows, financial information of company is more important for firm valuation in Capital market. We'd like to review the changes of relationships between financial information and firm valuation in Capital market especially for "Software", "Digital Contents", and "Internet" companies listed in Kosdaq market during 2000~2011. The result of data analysis shows the financial information gets more important after 2007. Inversely, it provides analytical bases that related industry gets mature. Also we show that intangible properties are more relevant to stock price of those technical based companies than others.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.3
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• pp.167-172
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• 2015

Machine learning is a technique for training computers to be used in classification or forecasting. Among the various types, support vector machine (SVM) is a fast and reliable machine learning mechanism. In this paper, we evaluate the stock price predictability of SVM based on financial statements, through a fundamental analysis predicting the stock price from the corporate intrinsic values. Corporate financial statements were used as the input for SVM. Based on the results, the rise or drop of the stock was predicted. The SVM results were compared with the forecasts of experts, as well as other machine learning methods such as ANN, decision tree and AdaBoost. SVM showed good predictive power while requiring less execution time than the other machine learning schemes.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2020.06a
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• pp.155-160
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• 2020

본 연구는 농업경영체 종사자를 대상으로 SNS 활용을 조절변수로 하여 내부마케팅요인이 기업성과에 미치는 영향에 관하여 분석하였다. 내부마케팅요인을 교육훈련, 커뮤니케이션으로 및 보상시스템으로 구분하고 기업성과를 재무적성과와 비재무적성과의 하위변수로 설정하였다. 농업경영체 종사자들로부터 수집한 설문지 349부를 실증분석에 사용하였다. SPSS v22.0과 Process macro v3.4를 사용한 분석결과는 첫째, 커뮤니케이션과 보상시스템은 재무적성과에 유의한 영향을 미치고 교육훈련은 재무적성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 커뮤니케이션은 비재무적성과에 유의한 영향을 미치며 교육훈련은 비재무적성과에 부(-)의 유의한 영향을 미치고 보상시스템은 비재무적성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, SNS 활용은 내부 마케팅요인과 재무적성과 간의 관계를 유의하게 조절하는 것으로 나타났다. 넷째, SNS 활용은 내부마케팅요인과 비재무적성과 간의 관계를 유의하게 조절하는 것으로 나타났다. 본 연구는 농업경영체의 성과에 영향을 미치는 내부마케팅요인을 발굴했다는 의의를 가진다. 후속 연구로는 매개변수의 발굴로 형성된 매개모형에 대한 연구와 추가로 매개변수가 도입된 조건부과정 모형을 통한 조절된 매개분석을 위한 연구가 필요할 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.139-148
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• 1999

오늘날 기술집약적인 벤처기업들에 대한 관심이 집중되고 있다. 소수의 진취적인 벤처기업들이 기술개발 및 신상품 개발 등 두드러진 활약을 보이고 있기 때문이다. 그러나 실제 이 벤처기업의 성공 가능성은 그렇게 높지 않다. 특히 벤처기업 환경이 아직 미약한 국내의 경우 위험부담이 훨씬 더 크다. 이러한 벤처기업 환경에서 투자대상 벤처기업을 선정하는 것은 매우 전략적인 의사결정이다. 일반적으로 일반 벤처투자가들은 관심이 있는 산업에 해당하는 기업의 사업계획서와 기초적인 관련 정보를 토대로 투자여부를 결정한다. 그렇지만 실제로는 이와 같은 분석에 필수적으로 요구되는 정보가 불확실할 뿐만 아니라 기술분야에 대한 전문적 지식도 부족하기 때문에 투자 여부를 결정하는 것은 매우 복잡하고 어려운 문제이다. 그러므로 투자대상 벤처기업의 선정을 효과적으로 지원해주는 체계적인 접근이 필요하다. 특히 벤처 사업과 관련된 기술 동향 및 수준 등에 관련된 전문 지식과 경험이 체계적으로 제공되어야 하고 또한 벤처 투자가의 개인적 경험과 판단이 평가 프로세스에 직접적으로 반영될 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 전문가의 지식과 경험을 체계화하고 투자가의 개인적 판단을 효과적으로 수용할 수 있는 전문가시스템의 접근방법을 제시하고자 한다. 투자대상 벤처기업의 선정을 위한 전문가시스템을 구축하기 위해 본 연구에서는 다양한 정보수집 과정을 거쳤다. 우선 벤처 투자와 관련된 기존 문헌을 심층 분석하였으며 아울러 벤처 투자 업계에서 활약중인 전문 벤처캐피탈리스트들과의 수차례 인터뷰를 통해 벤처기업 평가의 주요 요인과 의사결정 과정을 파악할 수 있었다. 이러한 과정을 통하여 본 연구에서는 벤처 투자의 90%를 차지하는 정보통신분야에 속한 기법 중에서 투자대상 벤처기업의 선정을 위한 전문가시스템을 구축중이다.의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and in

• The Korean Journal of Financial Studies
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• v.2 no.1
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• pp.23-42
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• 1995

본 논문은 단기신용등급의 변화가 주가에 미치는 영향을 실증적으로 고찰함으로써 신용등급의 정보기능과 우리나라 주식시장의 효율성을 함께 검증하는데 그 목적이 있다. 단기신용등급이 변화한 104 상장기업을 대상으로 한 실증분석 결과, 우리나라의 주식시장이 기업의 재무상태와 영업상태를 수시로 주가에 반영하여 신용등급변화의 발표 자체가 갖는 정보효과는 극히 작다는 것을 보임으로써 주식시장의 효율성이 지지되었다. 신용등급변화의 정보효과가 평균적으로는 영에 가까우나 발표일 이전에 관련 정보가 주식시장에 적게 반영된 기업의 경우 신용등급변화의 정보효과가 크게 나타남을 보여줌으로써 신용등급변화의 발표가 기존 정보의 오차를 수정하는 효과가 있음을 시사하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.7
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• pp.31-41
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• 2006

This study is to analyze the effect of compatibility of information characteristics and information technology structure on AIS performance. This used financial and non-financial factors as the characteristics of management accounting information and used information technology structure as centralization and decentralization classified by Ahtuv et.(1989) and Fiedler et.(1996). 425 sampling companies are selected randomly and 137 of them were used in this study. The results of this study are as follows. First, In compatibility analysis between the characteristics of management accounting information and information technology structure, in case of companies which have centralized data process system, AIS performance of companies which use financial information is higher than that of companies which use non-financial information. However, no meaningful results show statistically. in case of companies which have decentralized data process system, AIS performance of companies which use non-financial information is higher than that of companies which use financial information. Also the statistical results show the meaning at the p. < 0.01.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.12
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• pp.123-130
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• 2007

The purpose of this paper is to capture risk profiles of smaller-sized Korean firms $vis-{\grave{a}}-vis$ larger-sized firms during the Asian financial crisis. For this purpose, risk profiles are provided by estimating expected default risks and by tracking how these have changed during this period with respect to their magnitude, volatility, and sensitivity measures. Methodology used in this study employs the Black-Scholes-Merton model for producing estimates of default risks. And the conventional trans-log function is utilized for obtaining sensitivity measures of the estimated default risks. According to empirical evidence obtained here, it is revealed that contractions of corporate loans associated with IMF austerity policy was the main factor responsible for the drastic change in the default risk profile of Korean firms after occurrence of the Asian financial crisis.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2004.06a
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• pp.73-74
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• 2004