대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R2=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.
대기온실가스 증가로 전지구 평균기온은 산업화 이전 대비 1.1℃ 상승했고 수자원시스템의 공급능력에 상당한 변화가 예상된다. 본 연구에서는 금강수계 내 여러 중권역의 이수안전도와 기후조건의 관계(기후반응함수)를 단변량 함수로 나타내 기후민감도를 동시에 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 사례연구를 위해 GR6J 모형으로 중권역별 자연유출을 모의했고 이를 Water Evaluation And Planning (WEAP) 최적모형에 입력해 2030년 수요전망에 대한 공급신뢰도를 평가하였다. 여러 중권역의 이수안전도를 동시에 비교하기 위해 평균 강수량과 잠재증발산량의 비율을 독립변수 사용하여 단변량 기후민감도 함수를 개발하였다. 사례연구 결과, 1991-2020 자연유출을 이용해 수계전체 물부족을 최소화시키는 운영을 가정했을 때 공급신뢰도는 19개 중권역 중 보청천유역에서 가장 낮았다. 하천유지유량의 우선순위를 농업용수와 생공용수과 동일하게 조정한 시나리오에서는 보청천유역, 초강유역, 논산천유역의 이수안전도가 크게 감소하는 것으로 나타났다. 보청천유역, 초강유역, 논산천유역의 이수안전도는 모든 기후스트레스 테스테에서 크게 감소한 반면, 미호강유역, 금강공주유역, 금강하구유역은 아주 건조한 기후조건에서만 이수안전도가 감소했다. 대규모 인프라에서의 공급이 원활한 중권역의 기후민감도는 크게 변하지 않았다. 2021-2050 기후전망을 민감도함수에 적용했을 때 금강수계의 공급신뢰도는 대체로 좋아질 가능성이 높지만 하천유지유량 우선순위를 높이게 되면 지형적, 인위적으로 고립된 중권역에서 물부족은 심해질 것으로 분석되었다. 2021-2050기간 금강수계의 이수안전도는 기후스트레스 보다 하천관리정책의 변화에 더 큰 영향을 받을 것으로 판단된다.
이 연구의 목적은 스포츠 분야 사회적기업을 둘러싸고 발생하는 여러 문제점들을 조직의 관점에서 진단하고 필요한 과제 및 시사점을 도출하는 데 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해 크게 세 가지 단계로 구분하여 연구를 진행, 결과를 도출하였다. 첫 번째로는 스포츠 분야 사회적기업의 주요 현황 및 특성 등에 대하여 살펴보았다. 배경 및 기원, 법제 및 정책, 조직목표, 조직구조 및 절차, 조직특성 등의 측면을 중심으로 현황을 분석하였다. 스포츠 분야 사회적기업은 초기단계로서 정부의 사회적기업 정책목표는 재정투입을 통해 단기간 내 사회적기업의 수를 늘리는 것에 초점을 맞추는 경향이 있었다. 그리고 개별 기업들의 수익창출 여력이 미흡하여 정부의 보조금 지원에 의존하는 경우가 대다수인 것으로 파악되었다. 두 번째 단계에서는 스포츠 분야 사회적기업의 기능수행에 영향을 미치는 상황적 요인에 대하여 중점적으로 살펴보았다. 상황적 요인인 조직의 가치와 이념, 기술, 역사 등을 검토한 결과, 스포츠 분야 사회적기업으로 인증 받아 중앙정부나 지방자치단체로부터 지원을 받는 경우 정치적 통제는 어느 정도 강하고 시장에 노출 정도는 심하지 않은 '관청형' 조직의 형태로 나타나는 것을 도출할 수 있었다. 마지막 세 번째 단계에서는 스포츠 분야 사회적기업에 적정한 조직의 형태를 갖추기 위한 과제 및 시사점을 도출하였다. 스포츠 분야 사회적 기업 생태계가 어느 정도 정착된 이후에는 현재의 '관청형' 조직에서 '국민기업' 조직으로 점차 나아갈 필요가 있다. 이는 정부의 제한된 재정 수준을 감안해서도 그러하며, 단기적인 생존이 아니라 장기적으로 스포츠 분야 사회적기업이라는 조직이 살아남을 수 있기 위해서도 그러한 것이다.
기업의 지식 자원은 조직의 지속 가능한 성장을 촉진하는 역할을 한다. 이에 기업은 조직의 구성원들이 새로운 지식 자원을 원활하게 탐색하고 개발할 수 있도록 지원해 주어야 한다. 기업은 보유하고 있는 지식 자산을 통해 기존의 지식을 개선하거나 새롭게 생성할 수 있어야 하며, 이를 위해 기업은 지속적으로 구성원들에게 정보와 인프라를 제공해야 한다. 이러한 정보와 인프라를 외부로부터 수혜 받는다면 해당 서비스를 지식서비스라 할 수 있다. 기업이 보유하고 있는 지식서비스의 다양성 수준은 매우 높다고 할 수 있다. 이에 본 연구는 지식서비스 유형을 분류할 수 있는 지식서비스 유형 매트릭스를 제시하였으며, 지식서비스 이용자들의 개선된 성과를 역량모델을 기반으로 기초역량(개인역량, 학술역량)과 산업역량(R&D 역량, 기술역량)으로 정의하여 측정지표를 제시하였다. 본 연구는 세 가지 지식서비스 유형(정보제공형, 정보분석형, 인프라형)에 대한 지식서비스 품질(정보품질, 시스템품질)과 산업역량(R&D 역량, 기술역량) 간의 관계에 있어 기초역량(개인역량, 학술역량)의 매개효과를 분석할 수 있는 연구모형을 제시하였으며, 이용자 집단(대학, 민간기업체, 정부기관)에 따른 지식서비스 품질과 지식서비스 역량 차원의 차이를 분석하였다. 분석결과 지식서비스 유형에 따른 기초역량의 매개효과(완전매개, 부분매개)가 명확하게 차이를 보였으며, 소속집단에 따른 지식서비스 품질과 지식서비스 역량의 차이도 제시하였다. 본 연구는 지식서비스의 유형 분류, 지식서비스 유형에 따른 속성 및 지식서비스 역량 지표를 고민하는 연구자들에게 학술적, 실무적 시사점을 제시하는 연구이다.
개심술 후 나타나는 심기능 저하는 수술 중 허혈로 인하여 생긴 심근손상에 의한 것으로 심근 허혈 상태가 반복되는 경우에 허혈 상태에 의한 심근기능의 손상이 축적되지 않고 오히려 먼저 온허혈 상태에 의하여 심근세포가 일종의 조건화 상태가 되어 허혈에 견디는 힘이 증가하여 장시간의 허혈이 오는 경우에 허혈에 의한 심근손상을 줄일 수 있다고 하여 이를 허혈성 전조건화라고 하는데, 허혈성 전조건화의 효과는 심근손상을 감소시키고, 재관류 시 심근회복에 좋은 영향을 미치며, 부정맥의 빈도를 감소시킨다고 하였다. 이러한 허혈성 전조건화를 본원에서 사용하는 중외1호 심정지액을 흰쥐의 적출 심장에 이용하여 심근보호 효과를 알아보고자 본 연구를 실시하였다. 대상 및 방법: 실험동물은 Sprague-Dawley계 수컷 흰쥐를 사용하였으며, 케뉼라를 삽관한 후 modified isolated working heart model에 부착 고정하였다. 관류과정은 비작업성 순환과 작업성 관류로 나누어 실시하였으며, 작업성 관류를 20분간 실시하고 이 때 심박동수, 대동맥압, 대동맥관류량, 관관류량을 측정기록 하였다. 대조군은 적출심장을 작업성 순환 20분 후 대동맥 차단과 동시에 심정지액을 주입하여 60분간 보존 후 재관류를 실시하여 회복시킨 군이며, 비교군은 허혈성 전조건화로 관류액 자체를 저산소증으로 만들어 허혈을 유발시킨 후 심정지액을 주입하여 60분간 보존시킨 군(제I군), 작업성 관류 20분 후 대동맥 차단을 실시하여 허혈을 유발시킨 후 재관류 없이 심근보호액을 45초(제II-1), 1분(제II-2군), 3분(제II-3군) 주입한 군과, 작업성 관류 20분 후 45초(제III-1군), 1분(제III-2군) 및 3분(제III-3군)간 대동맥 차단을 실시한 후 2분간 재관류를 실시하여 심장을 회복시킨 후 다시 동일 방법으로 2회 실시 후 심근보호액을 주입한 군으로 나누었으며, 모든 군에서 60분간 보존시킨 후 재관류를 실시하여 회복정도를 혈역학적 성적만을 측정 비교하였다. 결과: 자연 심박동 출현시간은 대조군에 비해 제I군, 제II-3군, 제III-2군 및 제III-3군에서 매우 늦은 출현시간을 보였고(p<0.01), 제II-1군과 제III-1군에서도 늦은 출현은 보였지만 통계적 유의성은 없었다(p=NS). 심박동수의 비교에서는 대조군에 비해 제III-1군이 가장 좋은 회복을 보였고(p<0.05), 비교군 간의 비교에서도 제III-1군이 제II-1군보다 좋은 회복을 보였다(p<0.05). 대동맥 수축기압에서도 제III-1군(p<0.05)에서 좋은 회복을 보였고, 대동맥 차단 군간에서도 제III-1군이 제II-1군에 비해 가장 좋은 회복을 보였다(1<0.01). 심박출량에서는 대조군에 비해 제III-1군이 좋은 회복률을 보였고(p<0.05), 비교군 간에서는 제III-1군이 제II-1군보다 좋은 회복을 보였으나 통계적 유의성은 없었지만(p=NS), 제III-2군이 제II-2군에 비해 좋은 회복을 보였다(p<0.05). 심부종의 평가에서는 대조군에 비해 제I군(p<0.01)과 제II-3군(p<0.05)에서 심부종이 심한 것을 알 수 있었다. 결론: 적출 심장만으로는 다른 장기의 영향을 배제한 경우에 심근보호액 자체보다 허혈 전조건화를 부여한 심근보호액 군에서 허혈 전조건화 시 심박동의 이상 징후가 출현하기 직전까지 짧은 시간 동안 허혈을 실시한 후 재관류시킨 뒤 심정지액을 주입하여 심장을 보호하는 것이 심기능 회복에 효과가 있는 것으로 생각되며, 앞으로도 계속적인 연구가 필요할 것이다.
기존 협업 필터링 기법은 사용자들의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 구성하고, 이를 이용해 예측된 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 기반으로 추천을 수행한다. 이로 인해, 사용자 선호도 정보가 부족하게 되면, 유사 아이템 사용자 집합의 신뢰도가 낮아지고, 추천 서비스의 신뢰도 또한 따라서 낮아진다. 또한, 서비스의 규모가 커질수록, 유사 아이템, 사용자 집합의 생성에 걸리는 시간은 기하급수적으로 증가하고 추천서비스의 응답시간 또한 그에 따라 증가하게 된다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응형 군집화 기법을 제안하고 이를 적용한 협업 필터링 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 크게 네 가지 방법으로 이루어진다. 첫째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 기반으로 사용자와 아이템 각각을 군집화 하여, 기존 협업 필터링 기법에서 유사 아이템, 사용자 집합을 생성하는데 소요되는 시간을 절약하며, 사용자 선호도 정보만을 이용한 부분 집합 생성보다 추천의 신뢰도를 높이고, 초기 평가 문제와 초기 이용자 문제를 일부 해소한다. 둘째, 미리 구성된 사용자와 아이템의 군집을 기반으로 군집간의 선호도를 이용해 추천을 수행한다. 사용자가 속한 군집의 선호도가 높은 순서대로 아이템 군집을 조회하여 사용자에게 제공할 아이템 목록을 구성하여, 추천 시스템의 부하 대부분을 모델 생성 단계에서 부담하고 실제 수행 시 부하를 최소화한다. 셋째, 누락된 사용자 선호도 정보를 사용자와 아이템 군집을 이용하여 예측함으로써 협업 필터링 추천 기법의 사용자 선호도 정보 희박성으로 인한 문제를 해소한다. 넷째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 사용자의 피드백에 따라 학습시켜 아이템과 사용자의 정성적 특성 정량화의 어려움을 해결한다. 본 연구의 검증은 기존에 제안되었던 하이브리드 필터링 기법들과의 성능 비교를 통해 이루어졌으며, 평가 방법으로는 평균 절대 오차와 응답 시간을 이용하였다.
첨단산업의 기업들은 환경의 변화에 효과적으로 대응하는 것을 기업 성패에 중요한 요인으로 여기고 있다. 하지만 첨단산업의 환경 동태성이 공급체인 구성원 간 관계 결속에 미치는 영향에 관한 연구가 부족하여, 환경 변화에 효과적인 대응을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 첨단산업에서 환경 동태성이 공급체인의 결속에 영향을 미치는 메커니즘에 대해 규명하고 있다. 좀 더 구체적으로 말하면, 첫째, 첨단산업의 고객, 경쟁, 기술 동태성이 공급체인의 결속에 어떠한 영향을 미치는지, 둘째, 공급체인의 유연성과 의존성이 이러한 영향에 어떠한 조절효과를 가지는 지 실증하고 있다. 구조방정식 모형에 의한 가설검정 결과 첨단산업의 고객 동태성은 공급체인의 결속을 약화시켰지만 경쟁 동태성은 강화시키는 역할을 하였다. 한편 유연성과 의존성은 고객과 경쟁 동태성에 유의적인 조절 효과를 가졌다.
경상북도 구미시에 소재한 2개 남자 중학교 1학년 학생 665명(교육군 10개 학급 367명, 대조군 8개 학급 298명)을 대상으로 1999년 4월부터 2000년 4월까지 교육군과 대조군으로 구분하여 시행한 지역사회에서의 준실험설계 연구를 통하여 흡연예방과 금연을 위한 교육프로그램이 학생들의 흡연에 대한 지식과 태도를 변화시키는 정도와 흡연율에 미치는 영향을 분석하고, 이들 변화와 관련되 요인을 분석하는 것에 목적을 두고 시행한 본 연구의 그 결과는 다음과 같다. 교육군과 대조군의 흡연에 대한 지식점수의 변화는 교육군에서 1.31점으로 대조군의 0.13점에 비하여 유의한 차이를 보였다(p<0.01). 교육군의 흡연에 대한 사전조사에서의 태도점수는 13점 만점에 $9.89{\pm}2.51$점이었고, 1년 후에는 $10.16{\pm}2.32$점이었고, 대조군은 사전조사에서의 $9.86{\pm}2.64$점이었고, 1년 후에는 $9.12{\pm}3.09$점이었다. 태도점수의 변화는 교육군에서 0.27점으로 대조군의 -0.74점에 비하여 유의한 차이를 보였다(p<0.05). 흡연에 때한 법적 제제에 대한 태도 중에서 담배광고 금지에 대한 교육군에서 사전조사에서 42.8%가 담배광고금지를 찬성하였으며, 주적조사에서는 54.2%가 찬성하여 유의한 변화를 보였으며(p<0.05), 교육군과 대조군의 변화를 비교하면 교육군과 대조군에서 각각 11.4%와 3.0% 포인트 변화하여 두 군간의 변화가 유의한 차이가 있었다(p<0.05). 담배자판기 설치를 반대하는 비율은 교육군에서는 4.6% 포인트 상승하였고, 대조군에서 각각 -11.1%감소하여 두 군간에 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 성인이 되어 흡연을 할 의향이 있는 흡연 의도율은 교육군이 사전조사와 추적조사에서 각각 24.3%와 24.8%로 거의 변화가 없었고, 대조군은 26.5%와 32.2%로 5.7% 포인트 증가하였다. 교육군에서 대조군에 비하여 유의하게 낮았다(p<0.05). 친구의 흡연 권고를 거절할 수 있다는 비율은 교육군에서 사전조사와 추적조사에서 각각 90.2%와 88.3%로 1.9% 포인트 감소한 반면, 대조군에서는 사전조사와 추적조사에서 각각 86.39와 76.2%로 10.7% 포인트 감소하여 유의하게 감소하였다(p<0.01). 교육군과 대조군간에도 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 흡연율은 교육군과 대조군에서 각각 1.6%와 1.7%에서 1년 후 2.7%와 3.0%였으며, 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 흡연량은 교육군에서는 $3.7{\pm}8.2$개피에서 $1.4{\pm}2.5$개피로 일일 평균 흡연량이 2.3개피 감소하여 유의하게 감소하였고(p<0.05), 대조군의 경우는 $2.9{\pm}7.1$개피에서 3.1개피로 다소 증가하였다. 흡연에 대한 지식점수의 변화를 종속변수로 한 다중회귀분석에서는 지식점수의 변화에 유의한 영향을 미치는 변수는 흡연예방교육여부와 흡연에 대한 사전지식점수, 학생의 학교성적이었다. 흡연에 대한 태도 접수의 변화를 종속변수로 한 다중회귀분석에서는 흡연예방교육여부와 흡연에 대한 사전지식점수가 유의한 변수였다. 이상의 결과로 볼 때 사회영향모델에 의한 학교에서의 학생에 대한 흡연예방교육과 상담 및 교내환경과 학교주변 환경의 변화를 위한 사회영향 모형에 의한 교육 프로그램에 의하여 학생들의 흡연에 대한 지식과 태도와 흡연 의도율 등을 유의하게 변화시킬 수 있었으며, 흡연량은 유의하게 감소하였다. 향후 장기적인 추적을 통한 코호트 연구를 통하여 흡연율 감소효과를 평가하여야 할 것이며, 단순한 지식을 제공하는 일회성의 단편적 교육에서 벗어나 학생자신은 물론 학생주변 환경의 변화를 포괄하는 다양한 방법에 의한 흡연예방과 금연교육이 시행되어야 할 것이다.
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.
본 연구는 서비스 시장에서의 지각된 품질과 개인가치간의 인과적 관계 및 고객의 인지욕구에 따른 온 오프라인상의 조절효과에 대해 실증분석하였으며 이를 통해 개인가치에 대한 서비스 전략과 마케팅 관리의 중요성을 제시하고 있다. 서비스 시장에서 서비스 제공자와 구매자간의 장기적 거래관계의 중요성이 크게 부각됨에 따라 관계구축 및 강화에 매우 중요한 역할을 하는 개인가치에 관한 연구는 학계뿐만 아니라 실무적으로도 고객관계관리의 관점에서 시사하는 바가 크다고 할 수 있다. 실증분석을 위해 대형마트(할인점)와 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 고객을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며 온 오프라인의 비교분석을 통한 차이검증을 위한 인과적 구성모델에 대해 구조방정식 모델분석을 통해 가설검증하였다. 구성모델에 대한 분석결과 물리적 환경, 상호작용 품질, 그리고 결과품질로 구성된 지각된 품질은 안정적 삶, 사회적 인식, 사회적 통합으로 구성된 서비스 개인가치에 통계적으로 매우 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 집단간 차이효과분석을 통해서도 온 오프라인에 따른 조정효과는 온라인에서보다는 오프라인에서 더 유의한 것으로 나타났다. 그리고 온라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때보다는 오프라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때 개인가치에 더 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 구성모델에 대한 적합도 역시 수용할만한 수준인 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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