• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.591-600
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• 2015

SLA(Service Level Agreement)는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 사업자가 이용자에게 신뢰성 있고 일관된 품질을 제공하기 위해서 반드시 보장해야 하는 요소이며 특히 클라우드 서비스 브로커리지를 이용해서 서비스를 중개하는 환경에서는 SLA를 통한 서비스 사업자와 고객 간의 계약이 중요하다. 클라우드 컴퓨팅은 다양한 클라우드 서비스의 IT 자원에 따라 IaaS, PaaS, SaaS 등으로 구분되는데 기존의 SLA는 물리적인 네트워크 환경에 대한 요소만 고려하거나 명세에 대한 방법론적인 접근이 없어서 SaaS를 기반으로 제공되는 소프트웨어 서비스의 품질 요소를 반영하기 어렵다. 본 연구를 통해 SaaS 환경에 적합한 SLA 제공을 위해 소프트웨어적인 품질 특성을 명세할 수 있는 방법을 제시하고 SLA 명세를 서비스 제공자와 소비자 간에 교환할 수 있는 메커니즘과 구조를 제안하였다. SaaS 레벨에서의 SLA 명세를 위한 메타모델을 정의하였고 SaaS의 품질 요구사항은 제안한 명세 언어로 기술될 수 있으며, 사례연구를 통해 다양한 소프트웨어적인 품질 요소가 제안한 명세 언어로 표현됨을 검증하였다. SLA 명세는 이를 교환하기 위한 UDDI 기반의 중개 프로세스 및 아키텍처를 이용하여 품질 명세 저장소에 저장되며 교환 아키텍처를 기반으로 서비스 바인딩 시 교환된다.

• 국제지역연구
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• 제15권3호
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• pp.263-283
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• 2011

중국은 개혁개방 이후 30년간 지속적인 고도성장과 주택체제 개혁, 주택금융의 신속한 발전에 따라 중국 부동산산업이 빠르게 성장했으며 부동산투자가 급증하고 부동산가격이 지속적으로 상승하였다. 특히 2001년 중국이 WTO 가입한 후 부동산시장의 개방에 따라 외국계 기업은 잠재적 이익기회가 많은 중국 부동산시장에 대한 투자를 확대하기 시작하였다. 최근에 외자부동산기업의 투자영역은 주택에서 오피스 빌딩, 고급상가 등으로 다양화해지고 경영분야도 부동산개발에서 관리, 중개서비스, 임대경영, 금융투자 등 다양한 업무로 확대했다. 본 연구는 중국 주택가격 결정에 영향을 미치는 요인 중 외국인직접투자의 관계를 측정하기 위하여 선행연구를 바탕으로 실증분석 모형을 설정하고, 중국을 경제발전이 앞선 동부 16개 도시와 중서부 19개 도시로 구분하여 부동산분야 외국인직접투자, 부동산분야 대출총액, 이자율, 환율 등의 변수를 이용하여 분석하였다. 분석 결과 중국 동부지역에 대한 부동산분야 외국인직접투자는 동 지역 주택가격에 미치는 영향은 통계적으로 유의하지 않았지만 중서부지역의 주택가격 상승에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타나고 있다. 환율변수의 경우 양지역 모두에서 가격상승에 부정적인 영향을 미치고 있고, 부동산분야 대출총액과 이자율은 주택가격 상승에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.171-176
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• 2023

본 연구의 목적은 금융권 메타버스(Metaverse) 도입 및 활용 사례에 대한 분석을 진행하여 교훈과 시사점을 살펴보고자 한다. 메타버스(Metaverse)의 시대가 도래하고 있다. 금융권은 새로운 시대에서 블루오션 시장을 개척 및 MZ세대와의 접점을 확대하기 위하여 새로운 비즈니스 모델인 메타버스(Metaverse)에 큰 관심을 갖고 연구 및 개발에 활발히 참여하는 모습을 보이고 있다. 금융 분야의 경우에 메타버스를 통하여 정보를 효율적으로 전달하고, 고객은 은행 영업점 등을 방문하지 않아도 편리한 서비스 이용이 가능해져 고객의 편리을 크게 향상 시킬 것으로 예측이 된다. 추가적으로 AR, VR 등의 기술을 활용하여 메타버스와 연계한 서비스를 본격적으로 제공하고자 노력중이다. 또한 메타버스를 통하여 비대면 자산관리 컨설팅 서비스와 자금에 대한 중개 서비스를 제공하는 등의 새로운 금융 비즈니스 모델도 창출이 가능 할 것으로 기대하고 있다. 아직 초기 단계인 현재는 고객과의 소통 및 홍보, 직원들의 교육 등의 용도로 메타버스를 활용하고 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.127-133
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• 2022

코로나-19를 계기로 비대면 서비스를 선호하는 소비자가 많아지고 배달 앱 이용이 폭발적으로 증가하면서 새로운 배달 문화를 형성하고 있다. 한편, 민간배달 앱의 플랫폼 독점과 중개 수수료 인상 등의 사회적 문제가 등장하자 이를 해결하고자 2020년부터 많은 지자체에서는 공공배달 앱을 출시하고 있다. 그러나, 기존 민간배달 앱 사용에 익숙한 소비자는 거주하는 지역의 공공 배달 앱 존재를 인지하지 못하고 있으며 이용율이 낮은 편이다. 본 연구에서는 지역공동체의식과 서비스 품질(정보품질, 배달품질)이 공공배달 앱 이용 의도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 연구결과 지역공동체의식과 정보품질은 공공배달 앱 이용태도에 유의한 영향을 주지만 배달품질은 유의한 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한 공공배달 앱 이용태도는 공공배달 앱 이용의도에 유의한 영향을 주는 동시에 지역공동체의식, 정보품질과 공공배달 앱 이용의도의 관계에서 매개효과를 가지는 것으로 나타났다. 따라서, 공공배달 앱 활성화를 위해서는 홍보와 마케팅뿐만 아니라 지역공동체의식 강화 노력과 함께 정보품질 향상을 위한 상품 검색, 사용자 리뷰 조회 등 사용자 편의성 개선을 위한 노력도 필요함을 알 수 있었다.

• 산경연구논집
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• 제1권1호
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• pp.23-31
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• 2010

본 연구는 부동산 시장에서 시장지향성의 요인인 시장정보 창출과 시장정보 확산, 시장정보에 대한 반응이 부동산 거래성과에 미치는 영향을 알아보고 이 과정에서 환경적 요인인 시장 격변성과 경쟁강도에 따라 부동산 시장에서 고객의 반응을 연구하여 시장의 범위에 최종 고객은 물론 부동산거래업자 등을 포함시킴으로써 보다 광범위한 마케팅 패러다임을 지향하고자 하였다. 따라서 부동산 유통과정에서 나타나는 시장지향성의 특성을 통해 부동산 거래성과에 미치는 영향에 관한 연구를 목적으로 연구대상을 결정하고 설문을 통한 실증분석을 하였다. 이번 연구 결과로 새로운 고객과의 관계와 부동산 시장에 대한 가능성을 확인하고 보다 적극적인 마케팅 전략을 수립하여 부동산 거래성과를 새로운 방향을 모색하는데 그 목적이 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.59-71
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• 2014

KOSPI200 선물 트레이딩을 위해 업계에서는 여러 전략으로 포트폴리오를 구성해서 운용한다. 동일한 전략 모음을 갖고 있더라도 포트폴리오를 어떻게 구성하느냐에 따라 수익은 크게 차이가 난다. 시장 상황에 맞는 전략들로 포트폴리오를 구성하는 것은 오랜 경험과 탁월한 노하우가 있어야하는 어려운 작업이다. 본 논문에서는 SVM을 활용하여 쉽고 빠르게 적절한 전략 포트폴리오를 구성하는 방법을 제시하였다. 본 논문에서 제안한 시스템의 성과는 벤치마킹의 성과와 비교하여 2배 이상의 수익을 내는 것을 확인하였다. 1990.01.03~2011.11.04 동안의 KOSPI200 데이터 중 이전 80%의 데이터로 학습을 하고 최근 20%의 데이터로 성능을 시험하였다. 각 전략별로 선택여부를 판별하는 SVM모델을 만들고 그 결과를 바탕으로 포트폴리오를 구성하였다. 벤치마킹을 위해 KOSPI200 선물을 2계약 매수한 경우의 수익, 시험 시작 직전 30일간 최고 수익을 낸 2개 전략의 수익, 실제 최고 수익을 낸 전략 2개를 보유했을 때의 수익과 비교하였다. 매매 비용을 반영하지 않을 때는 벤치마킹은 132.2~510.37pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 1072.36~1140.91pt의 수익을 보여주었다. 그리고 거래비용을 감안하면 벤치마킹은 130.44~502.41pt의 수익을 냈고, 본 시스템은 706.22pt~768.95pt의 수익을 나타내었다. 본 논문은 기계학습을 통한 전략 포트폴리오를 구성하는 방안이 유의미하며 실전에 활용할 수 있음을 보여주었다. 이를 바탕으로 여러 전략과 다양한 시장에 적용해서 안정성을 검증하면 견고한 상용 솔루션으로 발전시킬 수 있을 것이다. 그리고 자금관리 기법을 더 반영한다면 수익을 더욱 크게 향상시킬 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.119-133
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• 2020

Fama에 의하면 효율적 시장에서는 일시적으로 높은 수익을 얻을 수는 있지만 꾸준히 시장의 평균적인 수익을 초과하는 투자전략을 만드는 것은 불가능하다. 본 연구의 목적은 변동성의 장중 비대칭적 전이효과를 이용하는 변동성 매도전략을 기준으로 투자 성과를 추가적으로 개선하기 위하여 SVM을 활용하는 투자 전략을 제안하고 그 투자성과를 분석하고자 한다. 한국 시장에서 변동성의 비대칭적 전이효과는 미국 시장의 변동성이 상승한 날은 한국 시장의 아침 동시호가에 변동성 상승이 모두 반영되지만, 미국 시장의 변동성이 하락한 날은 한국 시장의 변동성이 아침 동시호가에서 뿐만 아니라 장 마감까지 계속해서 하락하는 이상현상을 말한다. 분석 자료는 2008년부터 2018년까지의 S&P 500, VIX, KOSPI 200, V-KOSPI 200 등의 일별 시가지수와 종가지수이다. 11년 동안의 분석 결과, 미국 시장의 변동성이 상승으로 마감한 날은 그 영향력이 한국 시장의 아침 동시호가 변동성에 모두 반영되지만, 미국 시장의 변동성이 하락으로 마감한 날은 그 영향력이 한국 시장의 아침 동시호가뿐만 아니라 오후 장 마감까지도 계속해서 유의적으로 영향을 미치고 있다. 시장이 효율적이라면 미국 시장의 전일 변동성 변화는 한국 시장의 아침 동시호가에 모두 반영되고 동시호가 이후에는 추가적인 영향력이 없어야 한다. 이러한 변동성의 장중 비정상적 전이 패턴을 이용하는 변동성 매도전략을 제안하였다. 미국 시장의 전날 변동성이 하락한 경우 한국 시장에서 아침 동시호가에 변동성을 매도하고 장 마감시에 포지션을 청산하는 변동성 데이트레이딩전략을 분석하였다. 연수익률은 120%, 위험지표인 MDD는 -41%, 위험과 수익을 고려한 성과지수인 Sharpe ratio는 0.27을 기록하고 있다. SVM 알고리즘을 이용해 변동성 데이트레이딩전략의 성과 개선을 시도하였다. 2008년부터 2014년까지의 입력자료를 이용하여 V-KOSPI 200 변동성지수의 시가-종가 변동 방향을 예측하고, 시가-종가 변동율이(-)로 예측되는 경우에만 변동성 매도포지션을 진입하였다. 거래비용을 고려하면 2015년부터 2018년까지 테스트기간의 연평균수익률은 123%로 기준 전략 69%보다 크게 높아지고, 위험지표인 MDD도 -41%에서 -29%로 낮아져, Sharpe ratio가 0.32로 개선되고 있다. 연도별로도 모두 수익을 기록하면서 안정적 수익구조를 보여주고 있고, 2015년을 제외하고는 투자 성과가 개선되고 있다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제14권2호
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• pp.109-153
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• 1992

본고(本稿)에서는 우리나라 은행산업(銀行産業)의 트랜스로그비용함수(費用函數)와 규모(規模) 및 범위(範圍)의 경제성(經濟性), 비용(費用)의 보완성(補完性) 그리고 경쟁적(競爭的) 생존력(生存力) 등 효율성지표들을 추정함으로써 은행산업(銀行産業)의 효율성(效率性)을 평가하고 제도개선방향(制度改善方向)에 대한 시사점을 논하였다. 추정결과에 의하면, 우선 규모(規模)의 경제성(經濟性)의 경우는 은행대출(銀行貸出)이 규모(規模)의 비경제하(非經濟下)에 있고 모든 다른 업무(業務)들은 규모(規模)의 경제(經濟)를 시현하고 있지만, 전업무에 걸친 규모(規模)의 경제(經濟)는 부재(不在)하는 것으로 관찰된다. 다음, 범위(範圍)의 경제(經濟)의 경우는 유가증권투자(有價證券投資)와 신탁자산(信託資産) 및 수신(受信) 등은 범위(範圍)의 경제하(經濟下)에 있는 반면, 은행예금(銀行預金)은 범위(範圍)의 비경제하(非經濟下)에 있고 전업무에 걸친 범위(範圍)의 경제(經濟)는 강한 것으로 관찰되고 있다. 그리고 비용보완성(費用補完性)의 경우는 유가증권투자(有價證券投資)가 은행대출(銀行貸出), 예금(預金) 및 신탁업무(信託業務)와, 그리고 신탁자산운용업무(信託資産運用業務)가 은행자산운용업무(銀行資産運用業務)와 각각 비용보완관계(費用補完關係)를 보이고 있는 반면, 은행예금(銀行預金)은 특히 은행대출(銀行貸出)과 그리고 신탁자산업무(信託資産業務)와 경쟁관계에 있다. 한편 은행산업(銀行産業)에는 경쟁적(競爭的) 생존력(生存力)이 부재(不在)하는 것으로 관찰되고 있다. 이상의 결과들의 시사점을 정리하면, 우선 은행대출(銀行貸出)은 상대적으로 규모를 축소하고 여타의 모든 은행업무(銀行業務)나 신탁업무(信託業務)들은 규모를 확대함으로써 효율성제고(效率性提高)에 기여할 수 있을 것이며, 은행예금(銀行預金)과 은행주변업무는 앞으로 금융(金融)의 심화(深化)가 진행되면 여타업무에서 분리되어 각각 독립 운영될 가능성이 높다. 유가증권업무(有價證券業務)와 신탁자산(信託資産) 및 수신업무(受信業務)들을 추가확대함으로써 은행업무(銀行業務)의 효율성(效率性)이 증대될 수 있을 것으로 보여 겸업주의(兼業主義) 은행제도(銀行制度)의 타당성은 높지만, 은행산업(銀行産業)의 자연독점적인 성격은 부재(不在)하여 섣부른 규모(規模)만의 확대(擴大)는 오히려 경쟁력(競爭力)을 저하시킬 수도 있을 것이다.

• 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.