• 경영과정보연구
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• 제22권
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• pp.137-165
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• 2007

It seems high time to increase productivity by adopting e-business to overcome challenges posed by both external factors including the appreciation of Korean won, oil hikes and fierce global competition and domestic issues represented by disparities between large corporations and small and medium enterprises (SMEs), Seoul metropolitan and local cities, and export and domestic demand all of which weaken future growth engines in the Korean economy. The demands of the globalization era are for innovative changes in businessprocess and industrial structure aiming for creating new values. To this end, e-business is expected to play a core role in the sophistication of the Korean economy through new values and innovation. In order to examine business performance in e-business-adopting industries, this study analyzed the home shopping industry by closely looking into the financial ratios including the ratio of net profit to sales, the ratio of operation income to sales, the ratio of gross cost to sales cost, the ratio of gross cost to selling, general and administrative (SG&A) expense, and return of investment (ROI). This study, for best outcome, referred to corporate financial statements as a main resource to calculate financial ratios by utilizing Data Analysis, Retrieval and Transfer System (DART) of the Financial Supervisory Service, one of the Korea's financial supervisory authorities. First of all, the result of the trend analysis on the ratio of net profit to sales is as following. CJ Home Shopping has registered a remarkable increase in its ratio of net profit rate to sales since 2002 while its competitors find it hard to catch up with CJ's stunning performances. This is partly due to the efficient management compared to CJ's value of capital. Such significance, if the current trend continues, will make the front-runner assume the largest market share. On the other hand, GS Home Shopping, despite its best organized system and largest value of capital among others, lacks efficiency in management. Second of all, the result of the trend analysis on the ratio of operation income to sales is as following. Both CJ Home Shopping and GS Home Shopping have, until 2004, recorded similar growth trend. However, while CJ Home Shopping's operating income continued to increase in 2005, GS Home Shopping observed its operating income declining which resulted in the increasing income gap with CJ Home Shopping. While CJ Home Shopping with the largest market share in home shopping industryis engaged in aggressive marketing, GS Home Shopping due to its stability-driven management strategies falls behind CJ again in the ratio of operation income to sales in spite of its favorable management environment including its large capital. Companies in the Group B were established in the same year of 2001. NS Home Shopping was the first in the Group B to shift its loss to profit. Woori Home Shopping has continued to post operating loss for three consecutive years and finally was sold to Lotte Group in 2007, but since then, has registered a continuing increase in net income on sales. Third of all, the result of the trend analysis on the ratio of gross cost to sales cost is as following. Since home shopping falls into sales business, its cost of sales is much lower than that of other types of business such as manufacturing industry. Since 2002 in gross costs including cost of sales, SG&A expense, and non-operating expense, cost of sales turned out to have remarkably decreased. Group B has also posted a notable decline in the same sector since 2002. Fourth of all, the result of the trend analysis on the ratio of gross cost to SG&A expense is as following. Due to its unique characteristics, the home shopping industry usually posts ahigh ratio of SG&A expense. However, more than 80% of SG&A expense means the result of lax management and at the same time, a sharp lower net income on sales than other industries. Last but not least, the result of the trend analysis on ROI is as following. As for CJ Home Shopping, the curve of ROI looks similar to that of its investment on fixed assets. As it turned out, the company's ratio of fixed assets to operating income skyrocketed in 2004 and 2005. As far as GS Home Shopping is concerned, its fixed assets are not as much as that of CJ Home Shopping. Consequently, competition in the home shopping industry, at the moment, is among CJ, GS, Hyundai, NS and Woori Home Shoppings, and all of them need to more thoroughly manage their costs. In order for the late-comers of Group B and other home shopping companies to advance further, the current lax management should be reformed particularly on their SG&A expense sector. Provided that the total sales volume in the Internet shopping sector is projected to grow over 20 trillion won by the year 2010, it is concluded that all the participants in the home shopping industry should put strategies on efficient management on costs and expenses as their top priority rather than increase revenues, if they hope to grow even further after 2007.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 중소기업연구
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• 제31권4호
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• pp.67-93
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• 2009

본 연구는 1999년 1월 1일부터 2007년 12월 31일까지 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 혁신형 중소기업을 대상으로 재무적 제약과 배당스무딩간의 관계를 실증분석 하였으며, 주요한 분석결과는 다음과 같다. 기업들은 목표 배당성향을 가지고 있으며, 실제 배당성향이 목표 배당성향에서 이탈하면 다시 배당지급을 부분적으로 조정한다. 배당조정속도는 Lintner(1956)의 배당조정모형의 핵심변수인 전기 주당배당과 당기 주당이익을 사용하여 거의 대부분 측정할 수 있으며, 잔여배당이론과 그 이후에 등장한 배당신호이론, 대리인이론, 케이터링 이론 및 거래비용이론에 관한 대용변수들은 배당조정속도에 부분적으로 영향을 미친다. 그리고 전기 주당배당은 당기 주당이익보다 배당조정속도에 더 큰 영향을 미치는데, 이는 기업들이 특별한 이유가 없는 한 전기 주당배당 수준을 장기적으로 유지하는 안정적인 배당정책을 선호한다는 증거가 된다. 혁신형 중소기업은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 혁신형 중소기업은 R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 장기적으로 안정적인 배당정책을 유지할 수 있다. 다시 말해, 혁신형 중소기업은 배당지급이 목표 배당성향에서 이탈하더라도, R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 목표 배당성향을 향하여 배당지급을 신속하게 조정하여 배당스무딩을 효과적으로 달성할 수 있다. 그리고 혁신형 중소기업 중에서도 재무적 비제약 기업은 재무적 제약 기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 이는 재무적 비제약 기업일수록 자본시장을 통한 외부 자금조달이 용이하기 때문에 주당배당을 신속하게 조정한다는 증거가 된다. 따라서 자본시장 접근성이 용이하여 재무적 제약을 적게 받는 기업일수록 외부 자금조달이 용이하기 때문에 배당지급을 더 신속하게 조정함으로써 배당스무딩을 더 효과적으로 달성할 수 있다. 그리고 중소기업청이 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업(벤처기업, 이노비즈기업, 경영혁신형기업)은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 중소기업청에서 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업은 신용보증지원, 정책자금지원, 조세혜택, 공공입찰 우선권 부여 등과 같은 다양한 정책적 혜택으로 인해 재무적 제약을 적게 받기 때문에 배당지급을 더 신속하게 조정할 수 있다. 결론적으로, 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 혁신형 중소기업은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르고, 혁신형 중소기업 중에서도 재무적 비제약 기업은 재무적 제약 기업보다 배당조정 속도가 더 빠르다. 다시 말해, 중소기업 중에서도 R&D 집중도가 높은 혁신형 중소기업은 R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 배당스무딩을 신속하게 할 수 있고, 혁신형 중소기업 중에서도 자본시장 접근성이 좋은 기업은 재무적 제약을 적게 받기 때문에 배당스무딩을 더 신속하게 할 수 있다. 따라서 중소기업 경영자는 R&D 집중도를 증가시키고 자본시장 접근성을 높여 재무적 제약을 회피함으로써 신속한 배당스무딩을 통해 장기적으로 안정적인 배당정책을 유지할 수 있다고 생각한다. 그리고 중소기업청이 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업(벤처기업, 이노비즈기업, 경영혁신형기업)의 경우에도 배당조정속도가 비혁신형 중소기업보다 더 빠르게 나왔다. 이러한 결과는 배당정책의 측면에서 중소기업청의 혁신형 중소기업 정책을 지지하는 실증적인 증거가 된다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권3호
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• pp.39-59
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• 2007

기업 환경의 국제화에 따라 설립초기에 국제화를 시도하는 벤처 기업이 증가하고 있고 이러한 현상은 기존의 기업 국제화의 단계적인 모델로는 설명에 한계를 가진다. 소위 태생적 글로벌 벤처(born global venture; BGV)은 R&D 밀집도와 경쟁밀집도가 높은 하이테크 산업에서 많이 나타나며 기존의 실증 연구에서 BGV의 환경 및 기업의 역량 특성과 국제화에 따른 기업 성과에 대한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기업의 성과의 경우 실증적인 연구에서 상호 다른 결과를 보이고 있으며 기업의 성과에 중요한 영향을 미치는 마케팅 전략에 대한 논의가 부족했다고 판단된다. 이에 본 연구에서는 BGV에 포함되지 않는 기업(Non_BGV)에 비하여 BGV가 보유하고 있는 기업 역량과 마케팅 전략의 차이 및 BGV의 기업 성과를 성장성, 수익성, 시장 성과 측면에서 분석해 보았다. 결과적으로 BGV는 Non_BGV에 비하여 기업의 지식을 활용하는 능력 및 해외 경험에서 차이를 보였으며 두 기업군이 추구하는 마케팅 전략에서도 차이가 있음을 보였다. 또한 기업의 성과 측면에서는 성장성과 시장 성과에서는 BGV가 더 나은 성과를 보였으나 수익성 측면에서는 차이가 없는 것으로 분석되었다.

• Asia Marketing Journal
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• 제12권4호
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• pp.137-164
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• 2011

본 연구는 경험가치척도(EVS; Experiential Value Scale)를 바탕으로 측정된 쇼핑가치차원이 쇼핑점포에 대한 소비자 반응에 미치는 효과를 분석하는데 그 목적이 있다. 또한 각 쇼핑가치차원이 쇼핑점포에 대한 소비자반응에 미치는 상대적 효과가 백화점과 할인점에 따라 다르게 나타나는지도 분석했다. 실증분석결과 점포에서 제공하는 실용적 쇼핑가치와 쾌락적 쇼핑가치는 점포에 대한 호의적 태도와 점포에 대한 감정적 반응에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 실용적 쇼핑가치의 하위차원인 서비스우수성, 효율성, 경제적 가치가 증가할수록, 소비자들의 점포에 대한 호의적 태도가 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 쾌락적 쇼핑가치의 하위차원인 시각적 매력, 오락적 가치, 일상탈출, 내재적 즐거움이 높은 것으로 지각할수록, 쇼핑과정에서 소비자들의 긍정적인 감정이 증가하는 것으로 나타났다. 또한 쾌락적 쇼핑가치는 소비자들이 점포에 대한 호의적 태도를 형성하는데 있어서 직접적 영향이 아닌 점포에 대한 소비자들의 감정적 반응을 통해 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 점포에 대한 호의적 태도와 점포에 대한 긍정적 감정형성은 점포충성도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 흥미롭게도 쾌락적 쇼핑가치가 점포에 대한 긍정적 감정반응에 미치는 영향은 백화점보다 할인점에서 높게 나타났다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권10호
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• pp.441-450
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• 2014

주식시장은 항상 변하며 특별한 이유 없이도 주가가 급락하거나 급등하는 현상도 나타난다. 그러므로 주식시장은 복잡계로 인식되고 있으며, 주가의 변화는 예측하기 어렵다. 최근에 많은 연구자는 주식시장을 개별 주식 간의 네트워크로 간주하고 그것을 이해하려고 하며, 인터넷에서 실시간으로 생성되는 빅데이터를 통해 주가의 변화를 밝히려고 노력하고 있다. 우리는 주가와 인터넷 특히 주식토론방에 나타나는 사람들의 반응 간의 상관관계에 주목한다. 이 상관관계를 밝히기 위해서 KOSPI200에 속한 회사 중 57개 회사와 관련 있는 게시물들을 수집하고 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 개별 주가와 게시물 수 사이에는 특별한 상관관계가 나타나지 않았지만, 주가와 게시물 수의 상관관계가 주식 수익률과 관계가 있는 것으로 나타났다. 우리는 이 분석결과를 기반으로 주식투자 포트폴리오를 추천하는 새로운 방법을 제안한다. '다음' 포털의 주식토론방 데이터를 이용한 모의 투자 실험 결과에서, '다음' 주식토론방 데이터를 사용한 경우 제안 방법으로 구성한 주식 포트폴리오의 월평균 수익률은 약 1.55%로 마코위츠의 효율적 포트폴리오의 수익률보다 약 0.72% 높으며, 코스피 평균 수익률보다 약 1.21% 높게 나타났다. 또한 '네이버' 주식토론방 데이터를 사용한 경우는 모의 투자 수익률이 약 0.90%로 기존 방법과 마코위츠 효율적 포트폴리오와 코스피 평균 수익률보다 각각 0.35%와 0.40%, 0.58% 높게 나타났다. 이 연구는 인터넷 주식토론방에 나타난 사람들의 집단적인 행위는 주식시장을 이해하는 데 많은 도움을 줄 수 있으며, 주가와 사람들의 집단행위 사이의 상관관계가 주식투자에 활용될 수 있음을 제시하였다.

• 재무관리논총
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• 제3권1호
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• pp.233-265
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• 1996

We examine the impact of public and private information on price movements using the thirty DJIA stocks and twenty-one NASDAQ stocks. We find that the standard deviation of daily returns on information days (dividend announcement, earnings announcement, insider purchase, or insider sale) is much higher than on no-information days. Both public information matters at the NYSE, probably due to masked identification of insiders. Earnings announcement has the greatest impact for both DJIA and NASDAQ stocks, and there is some evidence of positive impact of insider asle on return volatility of NASDAQ stocks. There has been considerable debate, e.g., French and Roll (1986), over whether market volatility is due to public information or private information-the latter gathered through costly search and only revealed through trading. Public information is composed of (1) marketwide public information such as regularly scheduled federal economic announcements (e.g., employment, GNP, leading indicators) and (2) company-specific public information such as dividend and earnings announcements. Policy makers and corporate insiders have a better access to marketwide private information (e.g., a new monetary policy decision made in the Federal Reserve Board meeting) and company-specific private information, respectively, compated to the general public. Ederington and Lee (1993) show that marketwide public information accounts for most of the observed volatility patterns in interest rate and foreign exchange futures markets. Company-specific public information is explored by Patell and Wolfson (1984) and Jennings and Starks (1985). They show that dividend and earnings announcements induce higher than normal volatility in equity prices. Kyle (1985), Admati and Pfleiderer (1988), Barclay, Litzenberger and Warner (1990), Foster and Viswanathan (1990), Back (1992), and Barclay and Warner (1993) show that the private information help by informed traders and revealed through trading influences market volatility. Cornell and Sirri (1992)' and Meulbroek (1992) investigate the actual insider trading activities in a tender offer case and the prosecuted illegal trading cased, respectively. This paper examines the aggregate and individual impact of marketwide information, company-specific public information, and company-specific private information on equity prices. Specifically, we use the thirty common stocks in the Dow Jones Industrial Average (DJIA) and twenty one National Association of Securities Dealers Automated Quotations (NASDAQ) common stocks to examine how their prices react to information. Marketwide information (public and private) is estimated by the movement in the Standard and Poors (S & P) 500 Index price for the DJIA stocks and the movement in the NASDAQ Composite Index price for the NASDAQ stocks. Divedend and earnings announcements are used as a subset of company-specific public information. The trading activity of corporate insiders (major corporate officers, members of the board of directors, and owners of at least 10 percent of any equity class) with an access to private information can be cannot legally trade on private information. Therefore, most insider transactions are not necessarily based on private information. Nevertheless, we hypothesize that market participants observe how insiders trade in order to infer any information that they cannot possess because insiders tend to buy (sell) when they have good (bad) information about their company. For example, Damodaran and Liu (1993) show that insiders of real estate investment trusts buy (sell) after they receive favorable (unfavorable) appraisal news before the information in these appraisals is released to the public. Price discovery in a competitive multiple-dealership market (NASDAQ) would be different from that in a monopolistic specialist system (NYSE). Consequently, we hypothesize that NASDAQ stocks are affected more by private information (or more precisely, insider trading) than the DJIA stocks. In the next section, we describe our choices of the fifty-one stocks and the public and private information set. We also discuss institutional differences between the NYSE and the NASDAQ market. In Section II, we examine the implications of public and private information for the volatility of daily returns of each stock. In Section III, we turn to the question of the relative importance of individual elements of our information set. Further analysis of the five DJIA stocks and the four NASDAQ stocks that are most sensitive to earnings announcements is given in Section IV, and our results are summarized in Section V.

• 에너지공학
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• 제28권3호
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• pp.65-79
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• 2019

본 연구는 산업단지 내 Gas Combined Cycle CHP와 연계 가능한 신재생에너지원을 조합하여 최적의 설비용량을 산정하고자 하였다. 특히 2013~2016년도 에너지사용계획 협의 대상 산업단지 중 집단에너지 공급대상 지역지정 연료사용량 요건은 연간 3.8만 TOE로 미달되지만, 열밀도가 $92.6Gcal/km^2{\cdot}h$로 높은 세종첨단일반산업단지를 연구 대상으로 하였다. 그리고 신재생에너지 Hybrid System 경제성 분석 프로그램인 HOMER Pro를 이용하여 연료전지와 태양광발전을 연계한 FC-PV Hybrid CHP System의 최적화 운영 모델에 대해 분석하였다. 또 CHP의 주 공급 에너지원인 열에너지에 있어, 열수요량 뿐만 아니라 우점 업종에 대한 열수요 패턴을 분석하여 연구의 신뢰도를 높이고자 하였으며, 경제성 분석을 추가하여 상대적 편익을 비교하고자 하였다. 연구 결과, 신규 조성 중인 세종첨단일반산업단지의 전체 간접열 수요는 연간 378,282 Gcal이며, 이중 제지업종이 연간 293,754 Gcal인 약 77.7%를 우점하고 있었다. 산업단지 전체 간접열 수요에 대해 단일 Combined Cycle CHP의 최적 설비용량은 30,000 kW로, 이때 열생산은 CHP가 275,707 Gcal, 72.8 %를 분담하고, 첨두부하보일러 PLB가 103,240 Gcal, 27.2 %를 분담하는 것으로 분석되었다. 그리고 CHP와 연료전지, 태양광 조합에서는 최적 설비용량이 각 30,000 kW, 5,000 kW, 1,980 kW이며, 이때 열생산은 Combined Cycle CHP가 275,940 Gcal, 72.8%, 연료전지가 12,390 Gcal, 3.3%, PLB가 90,620 Gcal, 23.9%를 분담하였다. 여기서 CHP 용량이 감소하지 않은 것은, CHP 용량 감소에 따른 부족한 열 생산량에 대해 PLB의 과다한 운전이 요구되는 경제적이지 못한 대안이 도출되었기 때문이었다. 한편 우점 업종인 제지업종의 간접열 수요에 대해서는 Combined Cycle CHP, 연료전지, 태양광 조합의 최적 설비용량은 25,000 kW, 5,000 kW, 2,000 kW로, 이때 열생산은 CHP 225,053 Gcal, 76.5%, 연료전지 11,215 Gcal, 3.8%, PLB가 58,012 Gcal, 19.7%를 분담하는 것으로 분석되었다. 그러나, 현행 전력시장 및 가스시장에서의 경제성 분석결과는 모두 투자비 회수가 불가능한 것으로 확인 되었다. 다만, 우점 업종인 제지 업종만을 대상으로 CHP와 연료전지, 태양광을 조합한 CHP Hybrid System이 단일 CHP System에 대해 연간 약 93억원의 경영여건을 개선시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.22-33
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• 2019

정부에서는 공동주택 노후화 문제에 대응하여 공동주택 리모델링 활성화를 위한 법과 제도를 꾸준히 개정 발전시켜왔다. 그러나 이러한 노력에도 불구하고 아직까지 세대수증가형 리모델링은 활성화되지 못하고 있다. 그 이유로 다양한 문제점이 있지만, 본 연구에서는 리모델링 사업 초기단계에 합리적인 사업성 분석과 의사결정을 위한 도구가 없다는 문제점에 주목하여 리모델링 사업성평가 모델을 제시하였다. 일반적으로 사업성(수익성) 판단은 리모델링 설계안 도출 이후에 이루어지기 마련인데, 리모델링 사업을 추진하기 위한 의사결정은 초기 추진위 단계에서 결정되기 때문에 기획단계 사업성 분석 모델이 필요하다. 이에 따라 기존의 단지정보와 자문 및 연구를 통해 도출한 리모델링 사업변수들을 이용하여 공사비, 사업비, 금융비, 일반분양수입비를 산출하였고, 이를 활용하여 투자수익률과 조합원 분담금을 개략적으로 산출할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 또한 개발된 초기단계 사업성 분석모델을 3개의 기추진 사례에 적용하여 모델의 적용성을 검증하였다. 비록 3개의 사례에 적용하였으나, 모델의 예측값과 실제 사례값의 오차는 5%이하로 본 모델의 적용성은 상당히 높다고 볼 수 있다. 향후 사례수를 늘려가면서 모델의 적용성을 높여간다면 실무에서 활용 가능한 유용한 tool이 될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서 개발된 개략 사업성 평가 모델은 입주민들의 빠른 의사결정을 지원하여 원활한 사업추진이 가능하게 할 것이며, 모델이 지역별로 다양하게 적용된다면 세대수증가형 리모델링사업 가능단지들의 규모를 파악하고 이를 지원하는 지자체의 정책 수립에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.