• 예술경영연구
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• 제51호
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• pp.135-166
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• 2019

최근 일본 문화청은 미술관의 지속 가능성과 경제성 강화를 통한 산업증진 등을 위하여 리딩 뮤지엄(선진미술관)으로 대표되는 예술시장 활성화 방안을 발표하였다. 인구감소 시대로 진입함에 따라 인구절벽과 지역사회 공동화 등은 큰 사회적 문제이다. 문화의 향유자와 창조자 모두 급감하여 문화 기반 자체가 붕괴할 위험이 있고, 이러한 상황에서 문화 분야의 지원 예산이 현안에 밀려 우선순위가 낮아지면 현재의 문화 지원의 수준도 유지하기 어려울 것이다. 또한 일본 국민의 자산 수준이 국제적으로 보아도 높은 수준임에도 불구하고 일본의 미술산업 시장은 미국, 중국 등에 비하여 매우 낮은 수준이다. 일본 정부는 이러한 문제점의 해결방안으로 미술품의 유동성을 높여 미술산업 시장을 활성화하겠다는 것이다. 문화청은 일본 내 미술관의 일부를 미술 시장 활성화를 위한 선진미술관으로 지정하여 예산 지원과 학예사 인력을 증원과 체질을 강화한 후 소장 미술품 등의 가치를 평가하여 수장품의 보존 여부를 판단 후 투자유치를 위하여 소장품을 시장에 매각하겠다는 전략이다. 이러한 정책 발표와 함께 일본의 문화계와 비평계가 찬반으로 나뉘어 큰 갈등에 휩싸였고 반대 여론이 높아져 현재 정책 추진이 잠정 유보된 상황이다. 반대 이유로는 보존과 전승이라는 박물관의 고유 목적에 부합하지 않고 상업주의가 예술계를 망칠 수 있다는 것이고 찬성 이유는 일본의 예술사회는 미술관과 박물관 이외에도 비영리단체, 예술제의 운영조직, 지원인력, 자원봉사자 등으로 이루어져 있는데 보조금 편향성이 높다 보니 실질 인건비도 지급하지 못하여 사실상 방치상태라는 것이다. 또한, 사회 변화에 따라 보조금 의존도를 줄여야 예술사회 자체가 살아남을 수 있다는 경각심도 나타나고 있다. 일본과 상황이 크게 다르지 않다 보니 우리나라 역시 미술품 유동성 활성화를 위한 미술품 감정·평가기능 수행하는 국립미술은행의 신설이나 미술품 담보대출, 미술품 신탁 등이 활발히 논의되고 있다. 저출산·고령화로 인한 인구절벽이 현실로 다가오는 상황에서 보조금만으로 현실적 문제를 타개하기 어려우므로 우리 역시 문화에 대한 투자를 확충시켜 문화와 경제가 일원적·연쇄적으로 운용될 수 있게 하는 방안을 찾아야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.23-46
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• 2017

2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국직업건강간호학회지
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• 제13권1호
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• pp.5-18
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• 2004

This study aims to investigate the use state of the health service computerization system in the occupational nursing field and the occupational nursers' satisfaction level, and provide basic data to promote the development of the health service computerization system for the nursing field. For this study, a questionnaire was provided to 118 occupational nurses who belong to Busan and Gyeongnam branches of KAOHN(Korean Association of Occupational Health Nurses) for 2 months (from Dec. 1, 2002 to Jan. 31, 2003). A tool of Choi Yong-Heui(2000) was used to investigate the satisfaction level of using the health service computerization system. The collected materials were analyzed in real number and percentage, average and standard deviation, t-test and ANOVA by using the SPSS WIN 10.0 program. This study is summarized as follows: 1. The average age was $31.99{\pm}5.58$ old in this study. The married were 54.2%. Participants who graduated from a junior college was 76.9%. The average service period was $4.48{\pm}4.68$ years. In service types, 79.7% of participants served in a health care center. The average service period was $3.22{\pm}2.89$ years. The service place which had 1000 workers or more was 35.6%. 2. Only 20.3% of participants in this study had a computer use education. 3. The field who participants used mostly was communication/internet, $3.29{\pm}.85$ hours in average. 4. 97.1% of occupational fields had computers and peripheral devices: 71.4% in pentium computer, 42.8% in the hard disk capacity of 20-29GB, 60.0% in 15 inch monitors, 86.2% in printers, 18.1% in digital cameras, 12.4% in LAN, and 9.5% in scanners. 80.1% of the occupational fields which were objects of study could use communication. 5. The occupational fields which did not introduced the health service computerization system were 62.8%. The main cause was attributable to entrepreneurs' insufficient recognition 66.6%. 51.5% of the entrepreneurs did not have an introduction plan. 37.2% of participating companies had the health service computerization system. 56.4% of them introduced it since the year 2000. 81.6% of the introduction motivation aimed to the efficiency of health service. The most issue upon introduction was insufficient understanding of a person in charge - 25.6%. The in-house development of the system covered 56.4%. 61.5% of the participants accepted their demands from the first stage of development. The direct effect of computerization showed the increase of 25.9% in the quickness and continuity of service treatment, and 25.9% in the serviceability of statistical treatment. 6. 22.0% of the participants had a computerization system use education. 69.2% of them had a in-house education. An educational method by nurses who used the computerization system was 76.9%. 92.3% of the education was helpful for practical duties. 7. An analysis of the computer use by health service fields showed that the medicine management in a health management field was 15.9%. the work environment measuring management in a work environment filed was 32.9%. the employment. general and special examination management in a heal th management field was 61.1 %. the various reports management in an administrative field was 64%. the health education data preparation management in an educational field was 58.0%. and the medicine and expendables management in an equipment management field was 51.6%. An analysis of the computerization system use showed that the various statistical data manage in a health management field was 13.0%. the work environment measuring management in a health management field was 34.8%. the personal disease management in a health management field was 51.9%. the heal education data preparation management in an educational field was 54.5%. and the equipment management of health care centers in an equipment management field was 52.6%. 8. 31.6% of the participants wanted that health service computerization system would include the generals of health services. 42.4% of the participants thought that first of all. the aggressive interest and investment of employers were required to build the health service computerization system. 9. The participants' satisfaction level on the computerization system use was $3.51{\pm}.57$ points. An analysis by each factor showed $3.62{\pm}.68$ points in a service change factor. $3.15{\pm}.63$ points in a computer program use factor, and $3.45{\pm}.71$ points in a continuous computerization use factor. 10. An analysis of the computerization system use by general characteristics of participants showed that the married (p = .022) had the satisfaction level higher than the unmarried. 11. The satisfaction level of the computerization system use by participants' computer use ability tended to be higher in proportion to the increase of computer use abilities in spreadsheet (F=2.606. p=.048). presentation (F=3.62. p=.012) and communication/internet(F=2.885. p=.0321. Based on the study results mentioned above. I will suggest as follows : The nationwide enlargement and repetition study is required for occupational nurses who serve in occupational nursing fields. The computerization system in a health service field is inferior comparing with other fields. The computerization system standard by business types and characteristics should be prepared through employers's aggressive participation and national support. Therefore various statistical data which occurs in occupational fields will be managed systematically and efficiently. A regular and systematic computer education plan for occupational nurses in charge of health services in the filed is urgently required to efficiently manage and improve the health of on-site workers.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.95-110
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• 2013

최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.

• 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.