본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.
광대역 멀티미디어 응용에 필수적인 높은 대역폭과 다양한 서비스 품질(QoS)을 지원할 수 있는 ATM 망의 초기 도입 단계로서 기존 LAN 환경의 데이터 통신 응용들을 우선적으로 수용하기 위한 노력이 국제 표준화 기관들을 중심으로 활발히 진행되었다. IETF(Internet Engineer Task Force)의 IP over ATM(IPOA)과 ATM 포럼의 LAN Emulation(LANE)은 초기에 제안된 대표적인 규격이다. 이 고전적 모델은 이미 많은 곳에 구축되어 있으며 이들 망은 점차 확장되어 서로의 모델간의 통신을 필요로 하고 있다. 그러나 제 3계층에서 연동하는 IETF와 제 2계층에서 연동하는 ATM 포럼의 시각 차이로 인해 두 모델간의 통신은 복잡한 경로를 통해야만 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 망 구조를 유지하면서 효율적이고 경제적으로 서로 다른 두 모델간의 통신을 할 수 있는 ATM BRouter를 이용한 방법을 제안하고 제안된 방법에 사용될 ATM BRouter의 구성 및 기능, 구현에 관한 내용을 기술한다.
본 논문은 분산 시스템 기반에서 경량급 프레임워크의 간단한 개발 주기를 지원하며 분산 처리가 가능한 IPO(Input-Process-Output) 모델 기반의 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 입력 함수, 처리 함수, 출력 함수를 가진 클래스를 개발하면 분산 시스템의 표현 계층과 중간 계층에서 하나의 응용 프로그램으로 실행되도록 지원해준다. 또한 이 기법의 특징으로 응용 프로그램 개발시 분산 시스템 의존적인 부분을 제거하며, 개발-구축-배치-검증의 개발 주기를 개발-검증 주기로 감소시킨다. 이 기법의 생산성 향상과 성능 검증하기 위해 기존의 분산 시스템과 경량급 프레임워크의 응용 프로그램을 제안 기법의 응용 프로그램과 비교 분석한다. 그 결과 상당한 코드 감소와 분산 시스템 의존적인 부분이 감소하여 개발 생산성을 향상시키고 경량급 시스템에 비해 상대적으로 안전적인 성능을 보인다.
본 연구는 벤처기업의 상장이전 재무활동내역들이 상장유지와 상장폐지에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 코스닥시장 개설이후 설립된 벤처기업을 대상으로 성공과 실패의 두 기업집단으로 구분하고 집단간에 재무활동변수의 차이유무를 t-test와 로지스틱회귀분석을 한 결과는 다음과 같다. 첫째, 두 집단간에 IPO이전 유상증자 횟수와 유상증자시 할증배율은 유의적인 차이가 있다. 그러나 상장에 소요된 시간은 두 집단간에 통계적으로 유의적인 차이가 없었고, 오히려 상장유지기업 집단이 상장소요시간이 길었다. 둘째, 두 집단간에 IPO에 의한 증자비율은 예측과 달리 유의적인 차이가 없었다. 그러나 이 가설에 대한 추가적인 분석결과 상장유지기업들은 IPO시 할증배율을 높게 유상증자함으로써 증자비율을 증가시키는 자본조달효과를 획득하는 것으로 밝혀졌다. IPO에 의해 조달된 자본의 투자내역에서는 두 기업 그룹간에 투자비율에서 연구개발투자만 제외하고 모두 유의적인 차이가 있었다. 상장유지기업은 공모자금을 운전자본에 더 많이 투자하여 유동성관리(liquidity management)에 주력하는 반면, 상장폐지 기업들은 생산시설과 부채상환에 더 많이 투자한 것으로 나타났다. 연구개발에 대한 투자비율은 두 그룹간에 유의적인 차이가 없었고, 오히려 상장폐지 기업그룹이 평균투자비율이 높게 나타났다. 또한 두 기업집단 사이에 상장후 수익모델의 증가도 통계적으로 유의적인 차이가 없었다.
예를 들어, 옥션에서 실시하고 있는 경매 서비스가 타 쇼핑몰과 비교할 때 우위성을 토대로 사업을 강화시키고 발전시켜 나갈 경우에 국내 인터넷 비즈니스에서 가장 강력한 모델이 될 수 있을 것으로 기대되고 있다. 현재까지 옥션은 인터넷 경매시장에서 확고 부동한 선두자의 자리를 취하고 있으며 수수료 수입이 거래 규모와 비례하는 관계를 보이고 있다. 또한 향후경매 인구확대 및 시장규모 증대시 옥션의 수익 증가가 추가적으로 이루어질 전망이다. 이와 같은 인터넷 상거래와 네트워킹 마케팅이 결합될 경우 유통 및 소비혁명을 이루어갈 것으로 예상된다.
본 연구에서는 바이오 벤처기업에 벤처캐피탈이 투자금을 집행하였을 경우와 그렇지 않을 경우에 따른 성장성과 수익성을 비교, 확인하여 본 연구로 바이오 벤처기업의 경우에는 선별적으로 벤처캐피탈의 투자금을 유치하지 아니한 기업이 투자금을 유치한 기업보다 오히려 성장성과 수익성이 높게 나타났다. 이에 대한 원인을 분석한 결과 벤처캐피탈이 투자금을 유치하지 아니한 바이오벤처기업들은 대기업군의 자회사 형태 또는 전문 의료기관의 자회사 형태였으며, 이는 역으로 바이오 벤처기업은 막대한 자금 투입과 오랜 기간이 필요로 하는 바이오산업만의 특성이 반영된 결과로 이해할 수 있다. 또한, 바이오벤처 산업분야의 기업공개(IPO)에 적용되는 <기술성평가 상장특례>제도로 인해 그동안 바이오벤처기업의 매출 및 이익이 발생하지 않는 상태에서도 코스닥(KOSDAQ)에 기업을 상장됨에 따라 선행연구에서의 소프트웨어 및 정보통신업 산업군 등에서는 매출 및 이익이 일정요건 이상이 되어야 하는 상장요건을 갖추어야만 기업공개(IPO)가능했다는 점이 본 연구의 결과에 기존 선행연구와 상반된 결론이 도출되게 됨을 확인할 수 있다. 향후, 바이오벤처 분야의 발전적 성장을 위하여서는 벤처캐피탈은 물론 엔젤투자 등의 활성화를 통하여 산업별 구분을 통한 성장 모델을 만들 필요성이 제기된다. 본 연구의 한계는 아직 국내 상장한 투자 바이오벤처의 절대수가 부족하며 이로 인한 통계상 의미의 문제점이 있다. 또한 다각도의 관점보다는 경제성의 관점으로만 평가한 부분은 이후의 연구를 통하여 보완 발전해 나갈 필요성이 제기된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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