• 제목/요약/키워드: Business Process management

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Support Vector Regression을 이용한 GARCH 모형의 추정과 투자전략의 성과분석 (Estimation of GARCH Models and Performance Analysis of Volatility Trading System using Support Vector Regression)

  • 김선웅;최흥식
    • 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.

XGBoost를 활용한 리스크패리티 자산배분 모형에 관한 연구 (A Study on Risk Parity Asset Allocation Model with XGBoos)

  • 김영훈;최흥식;김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제26권1호
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    • pp.135-149
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    • 2020
  • 인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

공기업의 지배구조와 경영성과: CEO와 내부감사인을 중심으로 (Corporate Governance and Managerial Performance in Public Enterprises: Focusing on CEOs and Internal Auditors)

  • 유승원
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • 제31권1호
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    • pp.71-103
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    • 2009
  • 공기업을 주축으로 한 공공기관의 지출 규모가 2007년 한국 GDP의 28%에 달하는 등 공공기관이 한국경제에 미치는 영향은 대단히 크다. 그러나 공기업의 방만경영이 오히려 국가경쟁력을 저해하고 있기 때문에 공기업 개혁을 지속적으로 추진해야 한다는 비판의 목소리는 새정부 들어서도 계속되고 있다. 특히, 공기업 CEO 등 임원 선임에 대한 정치적 논란이 국민들의 불신을 초래하고 있다. 본 연구는 공기업 개혁을 위한 여러 방안 중 공기업의 내부지배구조가 공기업 경영성과에 미치는 영향을 분석하였다. 공기업의 민영화 여부와 관계 없이 공기업의 소프트웨어적인 지배구조 개선 문제가 대단히 중요하기 때문이다. 공기업의 지배구조와 경영성과에 대한 선행 연구는 민간기업의 해당 연구에 비해 소수에 불과하다. 선행 연구는 대부분 공기업 CEO의 소위 낙하산 임용이 경영성과에 부정적 영향을 미친다고 비판하였다. 그러나 최근 들어 공기업 CEO의 임용유형과 경영성과 간에는 상관관계가 없다는 반대의 견해도 제시되고 있다. 본 연구는 다음과 같은 점에서 선행 연구와 차별된다. 첫째, 선행 연구는 공기업의 CEO와 경영성과 간의 관계에 초점을 맞추었다. 그러나 본 연구는 CEO뿐만 아니라 공기업 경영에서 핵심적인 역할을 하는 내부감사인과 경영성과 간의 관계도 더불어 분석하였다. 둘째, 선행 연구는 낙하산 인사에 집중하여 CEO의 임용유형과 경영성과 간의 관계를 분석하였으나, 본 연구는 임용유형(독립성)뿐만 아니라 CEO 및 내부감사인의 전문성이 경영성과에 미치는 영향을 함께 분석하였다. 셋째, 선행 연구는 연구자별로 다양한 표본을 선택하여 비재무적인 지표를 중심으로 분석하였다. 반면, 본 연구는 정부가 공식적으로 지정한 공기업과 외부 회계감사를 거친 해당 공기업의 재무제표를 대상으로 분석하여 연구자의 주관성을 배제하였다. 본 연구는 회귀분석모형을 사용하여 공기업 CEO와 내부감사인의 독립성 및 전문성과 당년도 경영성과 간의 상관관계를 분석하였다. 샘플은 정부가 공기업으로 지정한 24개 기관의 2003년부터 2007년까지의 재무정보와 해당 공기업의 이사회 회의록에서 추출한 인사정보를 활용하였다. CEO의 독립성은 CEO가 해당 공기업 출신 인사인지 아닌지로 파악하였고, 내부감사인의 독립성은 내부감사인이 학계 경제계 시민단체 출신인지 그렇지 않으면 정치권 정부부처 군 출신인지로 파악하였다. 또한 CEO와 내부감사인의 전문성은 업무전문성과 재무전문성으로 나누어 분석하였다. 통제변수로는, 공기업의 설립연수, 자산규모, 정부지원 비율, 연도별 더미변수를 활용하였다. 분석 결과, 내부감사인의 독립성 및 재무전문성과 당해 연도의 경영성과는 통계적으로 유의한 (+)의 관계가 있었다. 또한 CEO의 업무전문성 및 재무전문성과 경영성과는 통계적으로 유의하지 않았지만(+)의 관계가 있었다. 그러나 통상의 관념과 달리 CEO의 독립성과 경영성과는 통계적으로 유의하지 않지만 (-)의 관계가 있었다. 공기업 CEO의 독립성이 경영성과에 미치는 영향은 보통의 우려와 달리 최근 들어 어느 정도 해소된 것으로 보이며 독립성보다는 공기업 CEO와 내부감사인의 전문성이 공기업의 경영성과에 보다 중요한 역할을 미치는 것으로 해석된다. 본 연구는 다음과 같은 한계를 가지고 있다. 첫째, 공기업은 민간기업과 달리 공공성과 기업성을 동시에 추구하고 있다. 그러나 본 연구는 공기업의 공공성에 대한 검토는 배제하고 기업성을 중심으로 연구하였다. 둘째, 본 연구는 중앙정부의 공기업에 한정하여 분석하였다. 따라서 본 연구 결과를 지방자치단체의 공기업에 적용할 때는 세심한 주의가 필요하다. 마지막으로, 본 연구는 공기업 임원 인사 시 제기되는 투명성 및 민주성과 관련된 사항은 연구자의 주관성이 개입될 여지가 있어 배제하였다.

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각인각색, 각봇각색: ABOT 속성과 소비자 감성 기반 소셜로봇 디자인평가 모형 개발 (Different Look, Different Feel: Social Robot Design Evaluation Model Based on ABOT Attributes and Consumer Emotions)

  • 하상집;이준식;유인진;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제27권2호
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    • pp.55-78
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    • 2021
  • 최근 인간과 상호작용할 수 있는 '소셜로봇'을 활용하여 복잡하고 다양한 사회문제를 해소하고 개인의 삶의 질을 제고하려는 시도가 주목받고 있다. 과거 로봇은 인간을 대신해서 산업 현장에 투입되고 노동력을 제공해주는 존재로 인식되었다. 그러나 오늘날의 로봇은 각종 산업분야를 관통하는 핵심 키워드인 'Smart'의 등장을 기점으로 인간과 함께 공존하며 사회적 교감이 가능한 '소셜로봇(Social Robot)'으로 그 개념이 확장되고 있다. 구체적으로 고객을 응대하는 서비스 로봇, 에듀테인먼트(Edutainment) 성격의 로봇, 그리고 인간과의 교감, 상호작용에 주목한 감성로봇 등이 출시되고 있다. 그러나 4차 산업혁명을 계기로 ICT 서비스 환경이 급격한 발전을 이룬 현재까지 소셜로봇의 대중화는 체감되지 않고 있다. 소셜로봇의 핵심 기능이 사용자와의 사회적 교감임을 고려하면, 소셜로봇의 대중화를 촉진하기 위해서는 기기에 적용되는 기술 이외의 요소들도 중요하게 고려할 필요가 있다. 본 연구는 로봇의 디자인 요소가 소셜로봇에 대한 소비자들의 구매를 이끌어내는데 중요하게 작용할 것으로 판단한다. 로봇의 외형이 유발하는 감성은 사용자의 인지, 추론, 평가와 기대를 형성하는 과정에서 중요한 영향을 미치며 나아가 로봇에 대한 태도와 호감 그리고 성능 추론 등에도 영향을 줄 수 있다. 그러나 소셜로봇에 대한 기존 연구들은 로봇의 개발방법론을 제안하거나, 소셜로봇이 사용자에게 제공하는 효과를 단편적으로 검증하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구는 소셜로봇의 외형으로부터 사용자가 느끼는 감성이 소셜로봇에 대한 사용자의 태도에 미치는 영향을 검증해보고자 한다. 이때 서로 다른 출처의 이종 데이터 간 결합을 통하여 소셜로봇 디자인평가 모형을 구성한다. 구체적으로 소셜로봇의 외형에 대하여 사전에 구축된 ABOT Database로부터 다수의 소셜로봇에 대한 세 가지 정량적 지표 데이터를 확보하였다. 소셜로봇의 디자인 감성은 (1) 기존의 디자인평가 문헌과 (2) 소셜로봇 제품 후기와 블로그 등의 온라인 구전, (3) 소셜로봇 디자인에 대한 정성적인 인터뷰를 통해 도출하였다. 이후 사용자 설문을 통하여 각각의 소셜로봇에 대해 사용자가 느끼는 감성과 태도에 대한 평가를 수집하였다. 세부적인 감성 평가항목 23개에 대하여, 차원 축소 방법론을 통해 6개의 감성 차원을 도출하였다. 이어서 도출된 감성 차원들이 사용자의 소셜로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하기 위해 회귀분석을 수행하여 감성과 태도 간의 관계를 파악해 보았다. 마지막으로 정량적으로 수집된 소셜로봇의 외형에 대한 지표가 감성과 태도 간의 관계에 영향을 줄 수 있음을 검증하기 위해 조절회귀분석을 수행하였다. 기술적인ABOT Database 속성 지표들과 감성 차원들 간의 순수조절효과를 확인하고, 도출된 조절효과에 대한 시각화를 수행하여 외형, 감성, 그리고 태도 간의 관계를 다각적인 관점에서 해석하였다. 본 연구는 이종간 데이터를 연결하여 소셜로봇의 기술적 속성과 소비자 감성, 태도까지 변수 간 관계를 총체적으로 실증 분석했다는 점에서 이론적 공헌을 가지며, 소셜로봇 디자인 개발 전략에 대한 의사결정을 지원하기 위한 기준으로 소비자 감성의 활용 가능성을 제안하였다는 실무적 의의를 가진다.

쇼핑 웹사이트 탐색 유형과 방문 패턴 분석 (Analysis of shopping website visit types and shopping pattern)

  • 최경빈;남기환
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.85-107
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    • 2019
  • 온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.

천연기념물 노거수 외과수술 문제점 및 보존 관리방안에 관한 연구 (A Study on the Tree Surgery Problem and Protection Measures in Monumental Old Trees)

  • 정종수
    • 헤리티지:역사와 과학
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    • 제42권1호
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    • pp.122-142
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    • 2009
  • 본 연구는 노거수 관리개선을 위하여 국내외의 외과수술 제반 이론을 살펴보고 국내 외과수술의 현 실태를 대상 수목의 수술부위 해체 조사와 전문가 집단의 인식조사를 실시하여 그 개선 방안을 제안하는 과정을 통해, 다음과 같은 결론을 도출할 수 있었다. 첫째, 조사 대상 수목 67주를 수령, 생육 상태, 주변 환경 등과 상관관계 분석 결과, 이들은 위치별 특성과 상처크기별 특성은 상호 상관관계가 밀접한 것으로 분석되었으나, 충전물별 재료 등에는 상관관계가 적은 것으로 나타났다. 둘째, 환부의 크기는 $0.09m^2$ 이하의 가지 절단부위에서 빈도가 가장 높았고, 위치별(부위별) 공동의 크기는 근주부후로 출발되는 "뿌리+줄기"에서 가장 크게 나타났다. 상관관계 분석 결과에서도, 건전도가 낮은 상위 그룹에서도 동일한 결과가 도출되었다. 셋째, 근주(根株)부후에서 발생된 큰 공동이나 노출뿌리에 충전물(특히 우레탄)을 채우거나 표면처리를 하는 경우 문제가 심각하였다. 공동부 충전으로 인한 잇점은 크지 않은 것으로 분석되었다. 넷째, 현재 주로 사용하고 있는 충전물의 표면처리(인공수피)는 주로"에폭시+부직포+코르크"를 이용하고 있으나, 유연성이 없어 목질부와의 접합부에서 틈이 자주 발생하고 표면이 갈라지는 등 문제가 발생하고 있었다. 다섯째, 수술부위 외부 상태와의 상관관계 평가에서 목질부와의 밀착, 표면상태, 유합조직 형성 등과 내부 조사 결과와 매우 높은 상관관계를 가지고 있었다. 여섯째, 노거수의 관리 잘못으로 수세에 가장 큰 영향을 미치는 것은 복토였으며, 잘못된 가지치기는 지상부 상처의 근원이 되고 있음을 파악할 수 있었다. 가지치기에서 작은 가지는 표준방법으로 잘랐을 경우 유합조직의 형성이 활발하여 상처가 쉽게 회복되지만 심재가 있는 큰 가지는 방어능력이 없어 부후균의 침입을 받게 되는 경우가 많다. 일곱째, 노거수 관련업무 처리횟수에 영향을 미치는 변수들을'노거수 관리자 및 관련업체의 의식개혁이 필요', '노거수에 가장 많은 피해가 발생되는 부위는 특정부위와 상관없다.', '노거수의 가장 중요한 가치는 생물학적 가치', '노거수 외과수술 결과, 문제점 발생원인은 약제 사용 부적절이다.', '새로운 기법의 개발 및 시도로 인한 수술기법의 다양', '노거수에 가장 많은 피해가 발생되는 부위는 가지이다.', '노거수 관리자 및 관련업체의 의식개혁이 필요', '노거수 관련업무 처리시 문제가 되는 것은 업무분장 모호성 및 중복성이다.'등 8개의 변수들이 나타났다. 설문 조사결과, 수술 및 제도 개선 부분에서 가장 높은 빈도수를 보인 항목은 노거수 관리 현황 등의 파악을 통한 관리 정보체계의 확립, 수목외과수술의 처치법 표준화, 업체와 기관사이의 정보의 공유 활성화, 전문인력에 의한 모니터링, 정기적 교육프로그램의 개발이 중요하게 나타났으며, 행정조직의 개선, 산학협력, 수술시기의 부적절성, 외과수술 건의 안정적 수요에 대한 불안감, 전문인력의 부족 등이 문제점으로 분석되었다. 여덟째, 개선 방안으로는 제도적인 측면에 있어서 노거수 관리 및 보존에 관한 법과 조직의 정비를 들 수 있다. 특히. 노거수 관리에 있어서 외부 용역 등을 통하여 적시에 행함으로써 노거수 생육 상태의 건전도를 유지할 수 있다. 또한 보존 관련법의 연계성을 확보할 수 있도록 다른 법의 개정이나 제정 시 문화재 보호를 위한 조항의 삽입을 적극 추진해야 한다. 본 연구는 지정 노거수의 실태 조사를 통해 개선 방안을 마련하는 연구로, 보다 많은 개체조사를 통한 실태 조사 결과를 토대로 개선 방안을 도출하는 것에 대한 한계점과 제도적 개선 방안 도출을 위한 통계적 자료에 의한 근거 제시가 미약했다는 미진함을 남기고 있다. 이는 연구자의 후속연구를 통해 보완될 수 있을 것이다.

구조적 공백과 협업필터링을 이용한 추천시스템 (Recommender Systems using Structural Hole and Collaborative Filtering)

  • 김민건;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제20권4호
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    • pp.107-120
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    • 2014
  • 본 연구에서는 사회연결망분석기법 중 하나인 구조적 공백 분석 결과를 이용하여 추천과정에 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 반영할 수 있는 협업필터링 기반의 추천시스템을 제안한다. 협업필터링은 추천기술 중 가장 많이 활용되고 있지만 전통적으로 확장성과 희박성 등의 문제점뿐 만 아니라 사용자-상품 매트릭스의 선호도만을 이용하여 추천을 함으로써 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 추천과정에 반영하지 못한다는 한계점이 있다. 본 연구에서 제안하는 추천시스템은 사회연결망분석에서 중심성 분석과 함께 연결망 내의 주요개체를 탐지할 수 있는 구조적 공백 분석을 이용하여 연결망 내의 대표 사용자들을 추출한 후 이들을 중심으로 군집을 형성한 후 각 군집색인 협업필터링을 수행하는 과정을 통해 전통적인 협업필터링에서 반영하지 못했던 정성적, 감성적 정보를 반영한다. 한편, 군집색인 협업필터링을 수행함으로써 추천의 효율성을 높일 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 실제 사용자들의 상품에 대한 선호도 평가점수와 사용자들의 사회연결망 정보를 수집하여 실험을 수행하고 전통적인 협업필터링과 다양한 형태의 협업필터링과의 추천성과 비교를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 확인한다. 비교모형으로는 전통적인 협업필터링, 임의 군집색인 기반 협업필터링, k평균 군집색인 기반 협업필터링을 이용한 추천시스템이며, 실험 결과, 제안한 모형이 다른 비교모형에 비해 추천성과의 정확도가 가장 우수하였다. 추천성과의 차이에 대한 통계적 유의성 검정 결과, 제안 모형은 전통적인 협업필터링 기반의 추천시스템과는 통계적으로 유의한 성과 차이가 없었으나, 다른 두 모형에 대해서는 통계적으로 유의한 성과의 차이가 있는 것으로 나타났다.

'명함라이브' 사용자 평가를 통한 유튜브 음악 콘텐츠 홍보 및 개선방안 연구 (A Study on Promotion and Improvement of YouTube Music Contents Through the User Evaluation of Card Live)

  • 유재선
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.105-120
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    • 2020
  • 본 연구는 대중음악산업에서의 동영상 콘텐츠 제작이 증가하는 현실을 반영하여 연구자가 직접 대중음악 콘텐츠를 제작하고 해당 콘텐츠들로 구성된 유튜브 채널을 개설함으로써 실질적인 콘텐츠 제작과 유통의 과정을 탐구하였다. 유튜브는 2019년 2월 25일에 개시하고 채널 명은 인디뮤지션 홍보에 초점을 둔 '알리다뮤직'으로 정하였으며 10인의 인디뮤지션을 대상으로 콘텐츠를 제작하였다. 콘텐츠는 원테이크 라이브 형식으로 진행하였고 화면은 이메일 주소와 SNS 계정을 상단에 표기한 명함의 형태로 제작되었다. 따라서 콘텐츠 명은 '명함라이브'라고 정하였고, 라는 슬로건 하에 QR코드를 우측 하단에 삽입한 형태의 홍보 콘텐츠 영상물을 제작하였다. 본 연구는 이러한 과정을 통해 제작된 '알리다뮤직'의 '명함라이브' 콘텐츠에 직접 참여한 인디뮤지션을 대상으로 개선방안과 홍보방법에 대한 연구를 진행하였다. 5인의 참여자 인디뮤지션을 대상으로 한 그룹인터뷰와 유의미하다고 판단되는 1인을 선정하여 따로 일대일 심층인터뷰를 진행하였다. 그 결과 첫째, 뮤지션 홍보 매체로써 유튜브는 영향력이 가장 크며 적은 비용에 고효율을 낼 수 있는 매체로 나타났고, 둘째, 유튜브 콘텐츠 참여자 평가는 원테이크 라이브의 필요성과 '명함라이브' 콘텐츠의 디자인적인 요소 그리고 QR코드에 대한 인식으로 나누어 결과가 도출되었으며, 셋째, 유튜브 콘텐츠의 효과적인 홍보 방법으로 미디어적인 측면은 콘텐츠의 지속성 및 인지도 확보, 채널의 구독자 확보의 중요성, 효과적인 미디어 활용을 위한 타 SNS와의 연계로 나타났으며 내용적인 측면은 채널의 인지도 증가 필요성, 출연자 섭외 및 콘텐츠의 다양성, '명함라이브' 콘텐츠의 오프라인(회사, 관계자)과의 연계가 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구는 흥미로운 콘텐츠를 소비자에게 제공하는 동시에 다양한 뮤지션과 회사가 만나는 채널로 성장해야 할 것이며 이를 통해 회사와의 계약, 광고 수입 창출을 유도하여 플랫폼으로써의 채널로 자리 잡아야 할 것이다. 하지만 본 연구는 제한된 대상자를 대상으로 연구를 하여 다소 국한된 범위에 연구라고 할 수 있어 향 후 연구에는 더 많은 대상자를 대상으로 연구를 진행하여 다양한 관점에서의 홍보 및 개선방안을 도출하기를 기대해본다.

판매원의 관계신념, 부정적 감정 조절전략, 그리고 친소비자행동의 관계에 관한 연구 (A Study on Relationship of Salesperson's, Relationship Beliefs, Negative Emotion Regulation Strategies, and Prosocial Behavior to Customer)

  • 김상희
    • 경영과정보연구
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    • 제34권5호
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    • pp.191-212
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    • 2015
  • 본 연구는 판매원의 행동에 영향을 미치는 요소로서 판매원의 관계신념 및 감정조절전략을 제시하고자 한다. 판매원의 경우 고객과의 상호작용은 그들의 직무이며 원만한 고객관계는 그들의 목표달성과 기업의 성과달성에 매우 중요하다. 따라서 이러한 원만한 관계를 형성할 수 있는 요소로서 본 연구는 관계신념을 제시하고자 한다. 대인과의 관계에서 어떠한 관계신념을 가지고 있는가하는 것은 개인의 인지적, 정서적, 동기적 측면에 영향을 미치기 때문에 판매원이 가진 관계신념에 따라 고객관계의 질, 경험이 달라질 수 있다. 또한 이러한 관계신념은 판매원이 고객과의 관계에서 경험하는 부정적 감정 조절전략에도 영향을 미치게 되는데 판매원이 어떠한 조절전략을 더 많이 사용하는가에 따라 판매원의 행동이 달라질 수 있다. 본 연구는 판매원의 관계신념, 감정조절전략, 그리고 친소비자행동의 관계를 통해 고객과 판매원의 관계의 질을 증대시키고 이 과정에서 판매원의 성과극대화 및 상황적응력을 높일 수 있는 전략적 방안에 대해 논의하고자 한다. 연구결과 판매원의 관계신념이 부정적 감정 조절전략과 친소비자행동에 영향을 미치는 것으로 나타났으며 부정적 감정 조절전략은 친소비자행동에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 친밀관계신념이 높을수록 능동적 조절전략, 지지추구조절전략을 이용하여 부정적 감정을 조절할 가능성이 높고, 통제관계신념이 높을수록 회피/분산 조절전략을 이용하여 부정적 감정을 조절할 가능성이 높은 것으로 나타났다. 또한 친밀관계신념은 친소비자행동을 증가시키지만 통제관계신념은 친소비자행동을 감소시키는 것으로 나타났다. 부정적 감정 조절전략 중 능동적, 지지추구조절전략은 친소비자행동을 증가시키는 것으로 나타났고 회피/분산조절전략은 친소비자행동을 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 판매원의 관계신념과 부정적 감정 조절전략에 관심을 가질 수 있는 계기를 마련하고 있으며 판매원 선발 및 교육에 있어서의 중요한 지침을 제공하고 있다.

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한국주식시장에 파급되는 국제유가의 위험에 관한 연구 (A Study on Oil Price Risk Affecting the Korean Stock Market)

  • 서지용
    • 재무관리연구
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    • 제24권4호
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    • pp.75-106
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    • 2007
  • 본 연구는 유가요인이 업종별 주식수익률 결정요인으로 작용하는 지 여부와 유가요인과의 공분산 리스크가 업종별로 차이가 나는 원인에 관해서 분석하였다. 첫째, 업종별로 주식의 기대수익률이 유가요인에 대한 리스크프리미엄의 함수로 결정되는 지 여부를 분석하기 위한 검증모형으로 시장 포트폴리오, 국제유가요인으로 구성된 Two-factor APT를 사용하였다. 또한, 베타리스크에 영향을 주는 유가변동률 분산의 주식 수익률로의 전이현상도 함께 살펴보았다. 유가변동성의 비대칭성을 감안하여 GJR을 해당분석의 검증모형으로 사용하였다. 분석결과 전기 전자업종에서 유가요인은 독립적인 가격결정요인임이 입증되었고, 동업종에서만 유가변동성의 주식수익률로의 전이효과가 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 둘째, 유가요인과의 공분산 리스크가 업종별로 차이가 나는 원인을 분석하기 위해 두가지 분석과정이 고려되었다. 첫 번째로 규모 및 유동성을 나타내는 대리변수를 통제변수로 고려하여 업종별로 유가요인에 대한 베타리스크 존재여부를 확인하였다. 두 번째로 유동성 및 규모의 차이와 유가요인에 대한 베타와의 관계를 체계적으로 규명하고자 시계열로 구성된 횡단면 자료간의 관련성을 효율적으로 분석할 수 있는 Panel-data model을 이용하였다. 분석결과 시가총액 비중이 큰 전기 전자업종에서만 유가요인이 독립적 가격결정요인임이 확인되었고, 여타 업종에서 유가요인에 대한 베타리스크는 규모에 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한, 패널분석결과 전체 포트폴리오에서 차지하는 업종별 시가총액의 비중이 클수록 유가요인에 대한 베타는 증가하는 것으로 나타나 첫 번째 분석과정의 결과를 지지하였다. 결론적으로 국내주식시장에서 전기 전자업의 기대수익률은 시장포트폴리오와 국제유가요인에 대한 리스크프리미엄의 함수로 결정되고 있으며, 유가요인에 대한 베타리스크 수준이 업종별로 차이가 나는 원인은 규모의 차이에 기인하는 것으로 분석된다.

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