• 유통과학연구
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• 제12권9호
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• pp.73-82
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• 2014

Purpose - This study aims to illustrate the relationship between demographic factors and perceived risk types, supposing that Korean customers tend to postpone buying or hesitate to purchase the new version of hand sets, because of an early buying risk. Research design, data, and methodology - In addition to existing perceived risk types, the authors introduced an early buying risk. In order to measure each variable, also, the study has employed a five-point Liker-scale. To increase research reliability and validity, the research adopted an exploratory factor analysis, a confirmatory factor analysis, and one-way ANOVA. Results - First, there were statistically significant differences between financial risk and the group. Second, there weren't any statistically significant differences between the group means among the four perceived risk types (Performance Risk, Social Risk, Psychological Risk, and Physical Risk) and 4 factors (Gender, Age, Job, and Education). Lastly, job is apparently differentiated from others (Gender, Age, and Education). Conclusions - The authors found that customers regarded an early buying risk as one of the important perceived risk types, when purchasing a hand set.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.91-100
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• 2015

최근 전 세계적인 경기불황의 여파로 인하여 많은 기업들이 비용절감의 압박을 느끼게 되면서, 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심 또한 덩달아 증대하고 있다. 클라우드 컴퓨팅이란 단말기에서 인터넷 즉, 네트워크를 이용하여 중앙에 있는 메인 서버의 소프트웨어를 활용하거나 데이터를 저장하는 컴퓨터의 이용 형태를 말한다. 사용자들은 소프트웨어나 하드웨어를 구입해서 사용하는 것이 아니라 원격지에서 빌려서 사용하는 형식이 되며 데이터센터를 이용하는 이용료를 지불하는 형식이 된다. 그런데, 비용절감 효과와 각종 효율성 증대로 인해 폭발적 성장세가 예측되었지만, 실제 클라우드 컴퓨팅 도입은 제한된 범주 내에서 확산되고 있다. 특히 국내 공공부문은 민감한 보안 문제나 보수적인 성향 등 여건으로 인해 도입을 더욱 주저하고 있는 현실이며, 관계자들의 인식이나 이해 또한 아직도 기초적인 수준에만 머물러 있어 현황 파악과 대책 마련이 필요한 실정이다. 그럼에도 불구하고 공공기관의 클라우드 컴퓨팅 도입에 관한 학술연구는 대부분이 기술 연구에만 치중되어 왔고 서비스 도입을 위한 현실적인 참고로 삼을 만한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구에서는 정부부처의 기획된 업무를 실행하는 위탁형 준정부 기관 근무자들의 클라우드 컴퓨팅에 대한 인식과 이해를 파악하며, BCR모형을 적용해 그들이 실제 중요하게 여기고 우려하는 요인들이 우선순위를 분석하고 현실에 맞는 시사점을 제공하는데 목적을 두었다. 연구 결과로서 공공기관의 클라우드 컴퓨팅 서비스 도입현황과 혜택과 비용, 위험요인에 대해 민감도 분석하여 그 결과에 따른 전략적 대처방안을 제시하였다. 본 연구는 클라우드 컴퓨팅 서비스 도입을 하고자 하는 공공기관, 관련된 상위의 유관기관, 클라우드 서비스 제공업체의 입장에서 어떠한 점을 고려하여 향후 대응을 지속해나가야 하는지 가이드라인을 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.157-177
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• 2022

투자자들은 증권회사가 제공하는 시세표인 Limit Order Book 정보를 통해 국내외 투자자들이 제출하는 주문 정보를 실시간으로 파악하면서 거래에 참여하고 있다. Limit Order Book에 실시간으로 공개되고 있는 주문 정보가 주가 예측에서 유용성이 있을까? 본 연구는 장 중 투자자들의 매수와 매도 주문이 어느 한쪽으로 쏠리면서 주문 불균형이 나타나는 경우 미래 주가 등락의 예측 변수로서 유의성이 있는지를 분석하는 것이다. 분류 알고리즘을 이용하여 주문 불균형 정보의 당일 종가 등락에 대한 예측 정확도를 높이고, 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략을 제안하며 실증분석을 통해 투자 성과를 분석한다. 자료는 2004년 1월 19일부터 2022년 6월 30일까지의 4,564일 동안의 코스피200 주가지수선물 5 분 봉 주가를 분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 총매수 주문량과 총매도 주문량의 불균형 정도로 측정하는 주문 불균형지수와 주가는 유의적 상관성을 보인다. 둘째, 주문 불균형 정보는 당일 종가까지의 미래 주가 등락에 대해서도 유의적인 영향력이 나타났다. 셋째, 주문 불균형 정보를 이용한 당일 종가 등락의 예측 정확도는 Support Vector Machines 알고리즘이 54.1%로 가장 높게 나타났다. 넷째, 하루 중 이른 시점에서 측정한 주문 불균형지수가 늦은 시점에서 측정한 주문 불균형지수보다 예측 정확성이 더 높았다. 다섯째, 종가 등락 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 비교모형의 투자 성과보다 높게 나타났다. 여섯째, 분류 알고리즘을 이용한 투자 성과는 K-Nearest Neighbor 알고리즘을 제외하면 모두 비교모형보다 총수익 평균이 높게 나타났다. 일곱째, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, XGBoost 알고리즘의 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 수익성과 위험성을 동시에 평가하는 샤프비율에서도 비교모형보다 높은 결과를 보여주었다. 본 연구는 Limit Order Book 정보 중 총매수 주문량과 총매도 주문량 정보의 경제적 가치가 존재함을 밝혔다는 점에서 기존의 연구와 학술적 차별점을 갖는다. 본 연구의 실증분석 결과는 시장 참여자들에게 투자 전략적 측면에서 함의가 있다고 판단된다. 향후 연구에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 딥러닝 모형 등으로의 확장을 통해 주가 예측의 정확도를 높임으로써 데이트레이딩 투자전략의 성과를 개선할 필요가 있다.