• 산학경영연구
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• 제21권2호
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• pp.137-170
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• 2008

본 연구는 국제물류시장에서 동북아 각국의 협력과 경쟁을 유발하는 유라시아철도의 경로구축에 대한 물류전략을 제시하고 있다. 21세기 세계경제의 화두(話頭)는 자유무역협정, 에너지자원개발, 지구온난화 등이다. 이미 유럽은 경제통합의 최고수준인 초국가적 기구를 설치하여 완전경제통합을 이루어 역내 생산 및 물류 방면에 경쟁우위를 확보하였으며, 캐나다, 미국, 멕시코 등도 1994년 1월에 북미자유무역협정(NAFTA)을 체결하여 역내 관세철폐를 통한 역외국가에 대해 비교우위를 점하고 있다. 한편, 유라시아 대륙의 동쪽지역에 해당하는 중국, 일본, 러시아, 한국 등 동북아시아 지역은 정치 경제적인 세계적 위상에 비추어 볼 때, 대립과 갈등이 거듭되는 낙후된 모습으로 교류와 소통에 비효율과 고비용 구조를 면하지 못하고 있다. 아프리카, 남아메리카, 중앙아시아, 몽골, 코카서스 지역 등에는 미국, 영국, 중국, 일본 등이 미래 에너지자원 확보를 위해 자원개발패키지프로그램을 실행하고 있으며, 지역에 따라서는 석유, 가스, 광물자원의 수송 대책에 상당한 어려움을 겪고있다. 2005년 2월 16일 일본 교토에서 기후변화에 관한 국제연합규약의 교토의정서를 채택한 이후 해당 국가들은 온실가스를 줄이기 위한 대체에너지개발 및 운송수단의 기술 개발에 박차를 가하고 있다. 현재, 유럽과 아시아간의 이동화물의 대부분은 해상경로를 통하여 운송되고 화물의 특성상 미량의 항공운송이 있으며, 기원전부터 동서양의 이동통로였던 실크로드는 흔적만 남아 있을 뿐이다. 유라시아 북부지역을 관통하는 시베리아횡단철도는 서비스상의 애로(隘路)가 많아 아직까지는 러시아만의 유통경로로 대부분 사용되고 있다. 1992년 완성된 중국횡단철도는 국제적 유통경로로서의 제 역할을 수행하지 못하고 있다. 이중육지폐쇄국가 (double landlocked country)인 우즈베키스탄을 비롯한 중앙아시아, 몽골, 아제르바이잔 등 해상과 인접하지 못한 국가들은 보유하고 있는 자원개발을 통하여 경제적 도약을 계획하고 있지만, 자원개발의 특성과 빈약한 물류인프라로 인하여 상당한 기간이 소요될 것으로 고려된다. 다만, 인접국가인 중국의 경우는 투르크메니스탄에서 우즈베키스탄과 카자흐스탄을 통한 가스파이프라인을 연결하여 중국서부지역의 수요를 충당할 계획으로 건설 중에 있다. 특히, 2001년에 정식으로 출범한 상하이협력기구(Shanghai Cooperation Organization:이하 SCO)는 중국과 러시아를 필두로 타지키스탄, 키르기스스탄, 카자흐스탄, 우즈베키스탄 등 정회원국 6개국과 옵서버 국가인 몽골, 인도, 파키스탄, 아프가니스탄, 이란 등 5개국으로 구성되어 있다. 처음에는 테러방지를 위한 군사적 동맹으로 시작했지만, 지금은 교통, 운송, 교역, 에너지협력까지 확대해 나가고 있다. 미국과 NATO의 옵서버 신청까지 거절하였으니 그 숨겨진 뜻을 이해할 필요가 있을 것이다. 러시아는 동서가 유라시아 대륙의 북부지역 전역을 차지하는 광활한 지역을 균형 발전시켜야한다는 국정과제를 수행하기 위하여 시베리아횡단철도(Trans Siberia Railway:이하 TSR)의 활성화와 극동 시베리아 지역의 경제발전에 전력을 다하고 있다. 또한 일본과 한국에 상당한 기대를 가지고, TSR과 TKR(한반도종단열차)을 연결시키기 위하여 적극적인 노력을 한 결과, 나진-하산 간 철도 개보수에 러시아, 북한, 남한 3개국이 참여하기로 잠정 합의되었다. 이 지역은 국제연합개발계획(UNDP)에서 추진하고 있는 두만강개발계획(Greater Tumen Initiative:이하 GTI)과 중첩되는 곳으로, 이 계획은 한국, 몽골, 중국, 러시아, 북한 등 5개국의 공동 프로젝트이며, 그 내용은 에너지, 관광, 환경, 몽골과 중국 간 철도연결 타당성 검토, 동북아 페리루트 개설 등이 추진되고 있다. 중국의 동북3성 재개발 계획을 성공적으로 실행하기 위해서는 국내외 자본의 많은 투자 유치가 필수적인데, 그 전제 조건이 중국동부 연안의 개발에서 이미 보았듯이 막힘 없는 물류인프라의 존재 여부이다. 일본은 몽골지역에 대규모 무상 인프라건설 지원을 해주면서, 몽골과 러시아 자루비노를 연결하는 '동방대통로'를 구상하고 있지만, 러시아, 중국의 태도를 주시해야하는 입장이다. 만약에, 북한의 비핵화 방지 프로그램이 파행을 거듭하지 않는다면, 미국도 어떠한 방식으로든 참여하게 되어, 한반도종단철도와 시베리아횡단철도, 한반도종단철도와 중국횡단철도의 연결은 아시아태평양경제사회위원회(UN ESCAP)의 추진 프로그램과 더불어 가속도를 붙게 할 것이다. 이것이 실행되면, 지금까지 미온적인 일본과 한국 간 해저터널 문제도 적극적으로 검토될 것이다. 결국 한반도는 주변국이 원하든 원하지 아니하든, 지경학적으로 그리고 지정학적으로 동북아시아의 중심적 위치를 차지할 수밖에 없을 것이며, 과거, 현재, 미래에 동북아시아 각 국가의 경쟁과 협력의 중심적 역할을 할 수 있는 한반도의 기회는 계속될 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제16권4호
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• pp.195-209
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• 2021

서울시 전자상거래센터에서 실시한 2019-2020년 소셜미디어 이용실태 조사에 따르면 소비자 10명 중 5명이 소셜미디어를 통한 쇼핑경험이 있는 것으로 조사되었으며, The CMO Survey에서 2020년 코로나 펜데믹 기간에 실시한 조사에 따르면 전통적인 광고매체의 비용은 축소되고 소셜미디어에 대한 광고지출은 74%나 상승함으로써 소셜미디어가 더욱 중요한 마케팅 요소로 자리하고 있음을 나타내고 있다. 이만큼 소셜미디어의 이용자 증가와 그에 따른 기업의 마케팅 활동이 활발해지는 동안 소셜미디어에 대한 사용자의 이용동기, 만족도, 구매의도 등 다양한 마케팅 측면에서 연구되어져 왔으나, 온라인을 통해 농식품을 구매하는 상황에서 소비자들의 소셜미디어 이용빈도가 실제 구매행위에 어떠한 차이로 나타나는가에 대해 세분화 한 연구는 없었다. 본 연구는 온라인에서 농식품을 구매하는 소비자들을 대상으로 소셜미디어 이용빈도에 따라 유형별로 군집화하여 농식품 구매상황에서 보여지는 군집별 소비자특성의 차이를 파악하고자 하였으며, 제품관여도, 제품필요도, 온라인 구매채널 선택 등 3가지 농식품 구매상황에 대해 각 군집에서 나타나는 인구통계학적 분포, 지각된 위험, 식습관 라이프스타일 등의 소비자 특성을 확인하고 군집별 유형을 제시하였다. 이를 위해 245명의 소비자를 대상으로 소셜미디어 이용빈도 및 온라인 농식품 구매행태에 대한 설문 자료를 수집하였으며, 요인분석과 신뢰성 분석으로 측정변수의 타당성을 확보하였다. 소셜미디어 이용빈도에 따른 군집분석을 실시한 결과 3개의 군집으로 나뉘어졌으며, 첫번째 군집은 주로 개방형 소셜미디어를 사용하는 집단, 두번째 군집은 개방형 소셜미디어와 폐쇄형 소셜미디어, 온라인 쇼핑몰을 고루 사용하는 집단, 세번째 군집은 전반적으로 온라인 매체 사용량이 적은 집단으로 군집별 특성이 나타났다. 각 3개의 군집을 통해 온라인에서 농식품 구매시 제품관여도, 제품필요도, 구매채널 선택에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 확인하였다. 회귀분석 결과 온라인에서 농식품을 구매하는 상황에서 보여지는 군집1의 특성은 소셜미디어나 온라인쇼핑몰에서 농식품을 구매하는데 거부감이 없는 지방에 거주하는 30대 남자로 소비자특성이 대표된다. 군집2의 특성은 주로 건강식품 구매에 관심이 많은 소비자로 소비자특성이 대표된다. 군집3의 경우는 온라인에서 제품을 구매하는 경우 품질과 가격을 많이 따져보고 구매하며, 온라인보다 오프라인 구매가 더 안심인 사람으로 소비자특성이 대표된다. 본 연구를 통해 소셜미디어 이용빈도에 따라 농식품 구매상황에서 나타나는 소비자 특성의 차이를 확인함으로써 소셜미디어 고객타겟팅과 고객세분화 등에 대한 마케팅 실무의 전략적인 판단에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 해양안보
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• 제5권1호
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• pp.1-53
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• 2022

중러 관계 강화는 강대국 경쟁이 재개되고 있음을 보여주는 한 가지 징후라고 볼 수 있다. 공식적인 방위동맹을 체결하지 않았음에도 불구하고 양국의 군사관계가 강화되고 있다는 사실을 눈여겨 볼 필요가 있다. 특히, 중국과 러시아가 세계 최강의 해군력을 보유하고 있다는 점에 비추어 본다면, 양국간 해양안보협력 강화는 최근 수년 간 나타난 국제안보 전개상황 중 가장 중요한 양상으로 꼽을 수 있다. 여러 플랫폼과 장소에서 펼쳐진 중러 해상합동훈련은 고위급 인사교류와 중국의 대규모 러시아 무기 구매, 중러 우호조약 체결 및 다양한 협력형태로 수년간 지속되었다. 양국간 해상합동훈련은 냉전기의 대치국면이 종식된 직후 시작되었으나, 그 중요성은 최근 십년의 기간 동안 더욱 부각되고 있다고 볼 수 있다. 해상합동훈련이 양국 국방동맹의 핵심으로 부상하고 있기 때문이다. 양국은 그 어느 때보다도 다양한 장소에서 다양한 무기체계를 활용해 해상훈련에 임하고 있다. 앞으로 양국의 합동군사훈련은 북극, 초음속 운반수단, 아프리카, 아시아, 중동의 신규 파트너를 비롯해 새로운 위치와 전력을 동원해 펼쳐질 가능성이 크다. 또한, 경비함정 및 제병 연합부대를 동원한 해상합동 훈련을 수행하는 등 최근에 보여준 획기적인 전개를 지속할 것으로 보인다. 중국과 러시아는 양자간 해군협력을 토대로 일련의 목표를 추구하고 있다. 중화인민공화국과 러시아 연방 사이에 체결된 선린우호협력조약 (Treaty of Good-Neighborliness and Friendly Cooperation)은 공동방어 조항을 포함하고 있지는 않지만, 공동의 위협에 대해 상호 논의하도록 언급하고 있다. 전통적/비전통적 군사작전 (예: 대해적 작전, 인도적 구호 및 최고수준의 전투수행)을 모의하는 해상훈련은 합동군사활동을 통해 공동의 도전과제에 대한 양국의 대응력을 강화하는 수단이 된다. 이러한 합동훈련이 전투력 측면에서 높은 수준의 상호운용성을 구현하지 못하더라도, 이를 통해 중러 양국이 단합된 해군력을 동원할 수 있는 역량을 갖추고 있다는 사실을 국제사회에 알릴 수 있다. 양국의 해상무역의존도나 영해를 둘러싼 국가간 갈등을 감안하면 이는 중요한 메시지라고 할 수 있다. 한편으로는 해상합동훈련을 통해 자국의 전투력을 향상시키고, 동시에 서로의 전략, 전술, 전투기술 및 절차에 대한 이해를 강화할 수 있다. 점차 부상하고 있는 중국 해군은 특히 러시아군으로 부터 많은 혜택을 얻을 수 있다. 러시아군은 복수의 제병협동작전을 중심으로 중국인민해방군 (People's Liberation Army, PLA) 보다 훨씬 많은 해상임무수행 경험을 보유하고 있기 때문이다. 그러나 한편으로는 전투력 강화를 통해 양국 정치지도자들이 군사력을 동원하거나 다른 국가와 대치할 경우, 긴장을 더 고조시키는 방향을 선택할 가능성이 더욱 커졌다는 부정적인 측면이 지적된다. 이러한 모든 영향은 양국 해군이 대부분의 해상합동훈련을 수행하는 동북아시아 지역에 더욱 큰 파급력을 미친다. 동북아시아 지역은 중국과 러시아가 미국 및 일본과 벌이는 그리고 불편한 상태로 한국을 사이에 둔 해상에서의 대치상황이 펼쳐지는 격전지가 되고 있다. 중러 해군 협력 강화가 공고해지면서 한미 군사계획이 더욱 복잡해지고, 북한에 집중되어야 할 자원이 전환되어 결국 지역 안보환경을 악화시키는 결과로 이어지고 있다. 한미일 해군 실무자의 입장에서는 중러 해군이 모두 포함된 시나리오를 수립해야 할 필요성이 더욱 커지고 있다. 가령, 한미 정책 결정가들은 중러 군사력의 공동 무력대응에 대비하기 위해 미 국방부가 과도한 지출을 하게 만들고, 한반도에서 한미안보 부재가 발생하지 않도록 대한민국 해군을 신속하게 보충해야 하는 상황이 발생하게 되었다. 북한이 한국 및 동맹국과 해상에서 대치할 경우 이를 중러 해군이 지원할 수 있다는 가능성은 또다른 심각한 도전을 제기한다. 이 같은 긴급사태 발생 가능성을 고려해 안보결속을 강화하겠다는 한일 간의 약속을 토대로, 한미일 3국 공동군사훈련을 더욱 확대할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.