• 마케팅과학연구
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• 제17권4호
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• pp.51-89
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• 2007

본 연구는 의류 브랜드 온라인 커뮤니티의 이용욕구충족과 커뮤니티 몰입간의 관계 및 이들 관계에 대한 브랜드 이미지의 조절효과를 검증하는 것이다. 9개 캐주얼 의류 브랜드 커뮤니티 회원 317명을 대상으로 온라인 서베이를 실시하여 자료를 수집하였다. 다중회귀분석 결과, 의류 브랜드 커뮤니티에서의 이용욕구 충족은 커뮤니티에 대한 몰입과 유의한 관계가 있었다. 그리고 조절회귀분석 결과, 의류 브랜드 커뮤니티에서의 관계욕구 충족이 커뮤니티 몰입(감정적 몰입, 지속적 몰입, 규범적 몰입)에 영향을 미칠때 의류 브랜드 이미지 수준에 따른 조절효과가 작용함이 발견되었다. 또한 의류 브랜드 이미지의 조절효과는 의류 브랜드 커뮤니티에서의 거래욕구 충족과 커뮤니티에 대한 감정적 몰입의 관계에서도 나타났다. 특히 의류 브랜드 커뮤니티인 경우, 커뮤니티에서의 관계욕구 충족수준에 따른 커뮤니티 몰입의 정도는 브랜드 이미지가 낮을 때 보다 높을 때 더 크게 나타났다. 이것은 의류 브랜드 커뮤니티에서의 이용욕구 충족을 통해 회원들의 커뮤니티 몰입을 증대시키는 전략은 의류 브랜드 이미지 수준이 다른 의류 브랜드 유형에 따라 그 효과에 차이가 있음을 의미한다. 따라서 의류기업의 마케터들은 자사 브랜드의 이미지 수준을 평가하고, 이에 맞춰 커뮤니티 몰입을 증대시키는 전략을 모색할 필요가 있다. 브랜드 커뮤니티에 대한 몰입은 브랜드에 대한 구전이나 재구매 행동과 연결되므로, 명품 의류 브랜드들인 경우 온라인 브랜드 커뮤니티를 구축하고 회원들의 커뮤니티에 대한 몰입을 증대시킴으로써 브랜드 자산을 극대화시킬 수 있을 것이다.

• 대한핵의학회지
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• 제39권6호
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• pp.413-420
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• 2005

목적: 수용체 결합능 정량화를 위해서는 방사성추적자의 동태를 충분히 관찰하기 위해서 보통 뇌 PET 영상을 60-120분 정도 얻어야 한다. 이처럼 장기간 PET 영상을 얻게 되는 경우 보통 피험자의 수의적/불수의적 움직임을 피할 수 없고 이러한 피험자의 머리 움직임은 재구성된 PET 영상의 공간해상도를 저하시키고 측정된 방사능 농도의 정확성을 떨어뜨리는 요인이 된다. 이 연구에서는 동적 영상 정보만을 이용하여 피험자의 머리 움직임을 보정할 수 있는 방법을 개발하고 이를 피험자의 움직임이 불가항력적인 뇌활성화 도파민 D2 수용체 영상에 적용하여 움직임 보정이 리간드 결합능 및 외부 자극에 의한 도파민 유리(release) 정량화에 미치는 영향을 평가하였다. 대상 및 방법: 4명의 정상인 자원자에서 비디오 게임에 의한 도파민 유리를 평가하기 위한 실험으로 순간+연속 주입법을 이용하여 얻은 $[^{11}C]raclopride$ PET 영상을 이용하였으며 실제로 도파민 유리를 계산하기 위해서 필요한 프레임들만을 선별해서 영상 정합 기법을 적용하였다. 즉, $[^{11}C]raclopride$을 투여한 후 선조체에서의 리간드의 특이적 결합이 항정상태(steady state)에 최초로 도달하는 과제 수행 전 (30-50 분) 영역과, 비디오 게임 과제에 의해 도파민이 유리된 후 다시 항정상태에 도달하는 70-90분, 비디오 게임을 멈춘 후 다시 항정상태에 도달하는 110-120 분 데이터에만 움직임 보정 기법을 적용하는 방식이다. 각 항정상태 구간은 보통 2-4개의 프레임으로 구성되므로 먼저 이들 프레임들간의 영상정합을 수행(intra-condition registration)하여 평균 영상을 만들고 이들 평균 영상들을 정합하여 최종적으로 움직임 보정(inter-condition registration)을 하였다. 게임 수행 전후의 도파민유리를 평가하기 위하여 머리 움직임 보정 전후의 게임 과제 수행 전후의 결합능 백분율 변화를 구하였으며 각 조건에 대한 결합능 파라미터 영상을 구하고 움직임 보정 전후의 결합능 영상의 화소별 차이를 SPM2를 이용한 t-test(쌍체 검정)로 알아보았다. 결과: 움직임 보정 전후의 영상을 비교하였을 때, 움직임 보정 전 영상에서, 게임 수행시 영상이 게임을 위한 스크린 위치에 따른 시야 변동으로 게임 수행전 영상에 비하여 앞쪽 아래로 기울어져 있음을 알 수 있었으며 이러한 경향은 대상 피험자 모두에서 관찰되었다. 보정 전 영상으로부터 측정된 비디오 게임에 의한 도파민 유리는 putamen에서 29%, caudate head에서 57%, ventral striatum에서 17% 였으나, 보정 후 영상으로부터 구한 도파민 유리는 이들 영역에서 각각 3.9%, 14,1%, 0.6%로 움직임 보정을 하지 않은 경우 선조체 모든 구소물에서 결합능 감소, 즉 게임에 의한 도파민 유리가 과대평가됨을 알 수 있다. SPM 분석결과에서도 움직임을 보정하지 않은 영상을 이용한 경우, 선조체 구조물에서의 결합능 감소와 움직임에 의한 영상강도 저하가 복합적으로 영향을 주어 결합능 차이가 매우 유의하게 평가되었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되었다.

• 한국작물학회지
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• 제18권
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• pp.88-123
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• 1975

본 연구는 대맥의 다수확 재배기술 개선의 기초자료를 얻고져 작물시험장(수원) 맥류포장에서 수원18호를 공시하여 1969년부터 1970년까지 2개년간 시비량, 파종기 및 파종량을 달리 하여 이들 처리가 수량 및 수량구성요소에 미치는 영향과 이들의 형성과정을 추구하였으며 또한 수원18호외 7품종을 공시하여 파종기이동에 따른 품종들의 수량 및 수량 구성요소의 변화를 검토한바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 수원에서 대맥 수원 18호의 출현이수는 파종기 (9월 21일에서 10월 31일까지)에 따라 8~19일정도 소요되었고 조파할수록 빠른 경향을 보였으며 대체로 지중 5cm의 적산온도가 15$0^{\circ}C$내외면 출현하였다. 2. 파종기에 따른 냉해정도의 차이는 월동기간의 대맥 생육정도와 기상조건의 영향이 크며 월동전 생육이 과도하거나 주간출엽수가 5~6엽에 미달되면 냉해에 약하였다. 3. 주간출엽수는 파종기에 따라 11매로부터 16매까지 변화하지만 대체로 원동전 주간출엽수의 차이가 심하고 원동후 주간출엽수의 차이는 적으며 특히 9월 21일 파종부터 10월 11일 파종까지의 주간출엽수의 차이는 월동전 주간출엽수의 차이에 의하여 나타났다. 4. 월동전 지상부 건물생산량은 조파구에서 많고 만파할수록 적었으나 월동후에는 파종기에 따른 지상부 건물생산량의 차이가 적었으며 생육 재생기부터 출수기까지는 건물생산량이 급증하고 등숙기간에는 증가율이 낮았다. 5. 1$\m^2$당 경수는 대체로 조파한 것이 만파한 것보다, 후파한 것이 박파한 것보다 많았다. 개체당 분얼은 후파할 때는 적고 파종기에 따른 차이는 미미하였으나 박파하였을 때는 파종기에 따른 변이가 컸다. 조파에서는 파종량이 많아 질수록 개체당 분얼수가 현저히 감소되나 만파시에는 파종량의 영향이 적었다. 6. 최고분얼기는 조파할 경우에 일찍 오고 만파할 경우에 늦게 오며 파종량에 따른 차이가 크지는 않았으나 대체로 파종량이 많을수록 빨리 오는 경향이었다. 7. 분얼최성기는 파종기에 관계없이 주간출엽수가 4~6매일 때이었다. 8. 1$\m^2$당수수는 해에 따라 차이가 있으나 시비량이나 파종량이 증가할수록 많아졌으며 시비량과 파종량을 함께 증가할 때에는 수수의 확보가 용이하고 이러한 경향은 특히 적기파종에서 컸다. 또한 많은 수수를 확보하는 데는 적기 파종이 파종량 증가보다 중요하고 만파시에는 파종량을 증가시키는 것이 유리하였다. 9. 품종별 파종기에 따른 1$\m^2$당 수수는 대체로 모든 품종에서 만파할수록 감소되었으나 수원18호, 여기, 항미, 부흥는 수원 004, 수원006 칠보 및 영월 6각보다 만파에 의한 감소율이 적었다. 10. 1$\m^2$당 수수와 1$\m^2$당 경수와의 상관 관계를 보면 9월 21일 파종에서는 출수기부터, 10월 1일 파종에서는 월동전에, 10월 11일 파종부터 10월 31일 파종까지는 전 생육기간에서 대체로 높은 정의 상관이 있었으며 3월 하순부터 4월 상순까지는 어느 파종기에서나 상관정도가 낮았다. 11. 유효경 비율은 파종기 및 파종량에 따라 33~76%까지의 넓은 변이폭을 보였으며 50%정도에서 수량이 가장 높았고 파종량에 따른 변이폭보다 파종기에 따른 변이폭이 컸다. 또한 조파에서 유효경 비율이 낮고 만파일수록 높아 가는 경향이었으며 파종량이 증가하면 유효경 비율이 다소 감소하는 경향이었다. 품종별로는 수원18호, 항미, 여기 및 부흥는 유효경 비율이 높으며 이들 품종들은 만파할 경우의 증가율이 컸고 칠보, 수원004, 수원006, 영월6각은 유효경 비율이 낮고 만파에 의한 증가율도 낮았다. 12. 1수립수는 어느 경우에나 시비량이 증가할수록 증가하였고 파종량이 증가할수록 감소하였으며 파종기에 따라서는 10월 21일(1969), 10월 1일(1970)파종에서 1수립수가 가장 적었으며 이보다 조파하거나 만파할수록 증가하였다. 한편 품종별로는 파종기에 따른 경향이 일정하지 않았다. 13. 천립중은 1$\m^2$당 수수와 1수립수에 비하여 시비량, 파종기 및 파종량 차이에 따른 변이폭이 작았으나 년차변이는 컸으며, 파종량이 증가할수록 천립중은 다소 감소하였다. 품종별로는 차이가 뚜렷하여 부흥과 칠보는 대체로 무거웠고 수원18호, 항미 및 여기는 비교적 가벼웠다. 14. 수원지방의 파종적기는 10월 1일~10월 11일로 인정되었고, 시비량 증가에 따라 수량은 대체로 증가하였으며 조기 파종시의 수량감소를 비료증가로 다소 경감시킬 수 있었다. 15. 파종량 차이에 따른 수량의 변이폭은 시비량이나 파종기차이에 따른 변이폭보다 비교적 적었고, 조파나 소비조건에서는 파종량 차이에 따른 수량 변이가 미미하였다. 또한 파종량은 증가시킬 경우 증비의 효과가 크며 만파시에는 파종량의 증가로 수량의 심한 감소를 보상할 수 있었다. 16. 적정 파종량은 시비량 증감에 따라 다소 차이가 있었으나 10a당 시비량 10.5-6.6kg 수준에서는 10a당 파종량을 18~26$\ell$까지 증가시키는 것이 수량의 안정을 기할 수 있었다. 17. 파종적기는 품종별로 다소 달랐으며, 수원006 수원004 및 부흥은 비교적 조기 파종에서 증수되었고 수원18호, 여기 및 항미는 19월 1일경 파종에서 증수를 보였으며 부흥은 만파 적응성이 높았다. 18. 수량과 수수와는 모든 처리에서 고도의 정상관을 보였는데 시비량이 증가할수록 상관이 높아졌고 파종량이 증가할수록 수량과 수수의 상관은 낮았다. 수량과 1수립수는 대체로 부의 상관을 보였으며 천립중과 수량과는 상관 정도가 낮았다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제45권2호
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• pp.20-37
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• 2012

신라는 문무왕 18년(678) 당나라군이 철수함에 따라 명실공히 한반도를 통일한 뒤, 그 판도를 중국 지방행정구획 제도를 모방하여 아홉 개의 주로 구분하고, 거기에 소경 군 현을 배치한 지방행정 조직을 정비하였다. 이른바 9주5소경(九州五小京)이라 불리는 지방행정제도이다. 주는 현재의 대한민국(이하 한국)의 도(道)에 해당하며, 소경은 광역시에 해당하는 것이다. 그 수는 "삼국사기" 신라본기 경덕왕 16년(757) 겨울 12월조에 의하면 5소경, 117군, 293현에 이른다 통일신라시대의 지방도시인 9주5소경(九州五小京)의 연구는 문헌사학 중심으로 이루어져, 주성(州城)과 소경성(小京城)의 위치와 그 도시구조에 대해서는 지금껏 크게 논의되었던 적이 없어 명확치 않은 점이 많다. 고고학적 도시구조의 복원연구는 박태우의 논고("통일신라시대의 지방도시에 대한 연구" 1987년)와 필자의 논고("新の九州五小京城郭の構造と實態について-統一新による計畵都市の復元硏究-"2009년) 정도이다. 강원도 강릉시는 원래 예(濊)의 고국(古國)으로 고구려의 하서량(河西良)이었다. "삼국사기(三國史記)"에 따르면 선덕왕 8년(639)에 북소경 하서양주(北小京; 河西良州))으로 되었는데, 무열왕 5년(658)에 하서주(河西州)로 소경에서 주로 바뀌었다. 이후 경덕왕 16년(757)에는 명주로 개칭되었고 그 뒤, 고려시대 이후로도 명칭은 여러 가지로 변하였다. 박태우는 나성 흔적이 남은 도시로 분류하여 명주동에 있었던 성지로 비정하고 있는데, 현재는 시가지화로 인하여 확인할 수가 없다고 한다. 또한 관동대학교에서는 강릉시 중심부로부터 서남서 약 3km에 위치하는 명주산성을 주치(州治)로 보는 설을 제시하고 있다. 필자는 일제시대의 측량도에서 볼 수 있는 유존(遺存) 토지구획로 보아 경주시의 신라금경이나 다른 많은 도시와 같이 방격의 가구, 즉 방리(坊里)를 갖춘 도시로 복원하였다. 다음은 그 구조에 대해 서술하였다. 강릉의 시가지는 시내를 남서에서 북동으로 흐르는 남대천의 왼쪽 기슭 평탄지에 위치하고 있다. 부근에 그다지 높은 산은 없으나 시가지의 북측에는 산이 동서로 이어져 있으며, 남대천으로부터의 평지부분 너비는 최대가 1km 정도로 그다지 넓지는 않다. 현재는 강릉시의 중심부로 시가지화가 진행되어 강릉역을 중심으로 한 방사상의 구획정리 등도 이루어져 옛 토지구획이 거의 소멸된 상태이다. 그러나 일제시대의 지형도 등을 보면 시가지 중심부인 옥천동, 임당동, 금학동, 명주동 등의 일대에 한 변 약 190m를 기본으로 하는 방격의 토지구획이 북서-남동에 약 0. 8km, 북동-남서에 약 1. 7km의 범위로 잔존하고 있는 것이 확인 가능하다. 방격의 유존 토지구획은 다른 9주5소경(九州五小京)의 사례를 통해 보면 통일신라에 의한 것일 가능성이 높은 것으로 생각된다. 단, 방격 한 변의 길이가 190m로 신라의 금경이나 다른 도시유적에서 볼 수 있는 한 변 160m나 140m의 규격과는 다르다는 점이 앞으로의 검토과제이다. 토지구획의 방위는 지형에 준하여 북서-남동 축에서 북쪽으로부터 약 $37.5^{\circ}$ 서쪽으로 기울어져 있다. 이는 남대천의 방위와 북측의 산지에 제약을 받았기 때문이라고 보여 진다. 방격의 유존 토지구획이 잔존하는 범위로부터, 최소로 보더라도 북서-남동 4방${\times}$북동-남서 7방 크기라는 장방형으로 복원하였다. 단, 방격의 유존 토지구획이 퍼지는 정도로 보아, 남서측과 북서측에 각각 1방 씩 늘어난 북서-남동 5방${\times}$북동-남서 8방(북서-남동 약 $950m{\times}$북동-남서 약 1520m)이었을 가능성도 있다. 전체의 형상은 장방형으로, 당의 장안성(長安城)이나 일본의 평성경(平城城)과 같은 중축대로(주작대로)가 상정 가능한 토지구획은 확인되지 않는다. 명주의 도시유적에 대한 고고학적 조사는 이제껏 이루어지지 않았으나, 도시유적 추정지 내부에 위치하는 조선시대의 강릉읍성이나 관아지의 발굴조사에서 출토된 기와류, 토기류 중에는 통일신라시대로 거슬러 올라갈만한 것이 있다고 필자는 생각한다. 또한, 관아지에서 검출된 조선시대의 건물지는 모두 정방위가 아닌 크게 기울어진 방위를 나타내고 있다. 이것은 강릉에서 볼 수 있는 방격 유존 토지구획이 예전부터 존재하고 있었던 사실을 보여주는 방증이라고 볼 수 있다. 또한 "명주성"의 명문 막새기와가 출토된 명주산성의 역할로, 이것이 주치였던 것을 필자는 부정하지 않는다. 한국의 고대도성은 평지성과 산성의 세트로 구성되어 있으며, 통일신라가 되어도 방리제 도성인 금경 주위로 명활산성, 남산산성, 서형산성의 산성군이 계속되어 유지되고 있었다. 구주오소경 이외의 다른 도시에서도 도시유적 부근에 산성이 분포되어 있는 것으로 보아, 명주도 평지의 도시와 산성이 세트가 되어 주치로서의 기능을 하고 있었던 것으로 사료된다.

• 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.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.111-137
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• 2010

본 연구는 서비스 시장에서의 지각된 품질과 개인가치간의 인과적 관계 및 고객의 인지욕구에 따른 온 오프라인상의 조절효과에 대해 실증분석하였으며 이를 통해 개인가치에 대한 서비스 전략과 마케팅 관리의 중요성을 제시하고 있다. 서비스 시장에서 서비스 제공자와 구매자간의 장기적 거래관계의 중요성이 크게 부각됨에 따라 관계구축 및 강화에 매우 중요한 역할을 하는 개인가치에 관한 연구는 학계뿐만 아니라 실무적으로도 고객관계관리의 관점에서 시사하는 바가 크다고 할 수 있다. 실증분석을 위해 대형마트(할인점)와 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 고객을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며 온 오프라인의 비교분석을 통한 차이검증을 위한 인과적 구성모델에 대해 구조방정식 모델분석을 통해 가설검증하였다. 구성모델에 대한 분석결과 물리적 환경, 상호작용 품질, 그리고 결과품질로 구성된 지각된 품질은 안정적 삶, 사회적 인식, 사회적 통합으로 구성된 서비스 개인가치에 통계적으로 매우 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 집단간 차이효과분석을 통해서도 온 오프라인에 따른 조정효과는 온라인에서보다는 오프라인에서 더 유의한 것으로 나타났다. 그리고 온라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때보다는 오프라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때 개인가치에 더 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 구성모델에 대한 적합도 역시 수용할만한 수준인 것으로 나타났다.