• 지능정보연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.157-176
• /
• 2018

관리종목은 상장폐지 가능성이 높은 기업들을 즉시 퇴출하기 보다는 시장 안에서 일정한 제약을 부여하고, 그러한 기업들에게 상장폐지 사유를 극복할 수 있는 시간적 기회를 주는 제도이다. 뿐만 아니라 이를 투자자 및 시장참여자들에게 공시하여 투자의사결정에 주의를 환기시키는 역할을 한다. 기업의 부실화로 인한 부도 예측에 관한 연구는 많이 있으나, 부실화 가능성이 높은 기업에 대한 사회, 경제적 경보체계라 할 수 있는 관리종목에 관한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 이에 본 연구는 코스닥 기업들 가운데 관리종목 지정 기업과 비관리종목 기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 관리종목 지정 예측 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과에 따르면 로지스틱 회귀분석 모형은 ROE(세전계속사업이익), 자기자본현금흐름률, 총자산회전율을 사용하여 관리종목 지정을 예측하였으며, 전체 평균 예측 정확도는 검증용 데이터셋에 대해 86%의 높은 성능을 보여주었다. 의사결정나무 모형은 현금흐름/총자산과 ROA(당기순이익)를 통한 분류규칙을 적용하여 약 87%의 예측 정확도를 보여주었다. 로지스틱 회귀분석 기반의 관리종목 탐지 모형의 경우 ROE(세전계속사업이익)와 같은 구체적인 관리종목 지정 사유를 반영하면서 기업의 활동성에 초점을 맞추어 관리종목 지정 경향성을 설명하는 반면, 의사결정 관리종목 탐지 모형은 기업의 현금흐름을 중심으로 하여 관리종목 지정을 예측하는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제33권1호
• /
• pp.42-55
• /
• 2006

본 논문에서는 단일 색인을 사용하는 임의 계수의 이동평균 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제안한다. 단일 색인을 사용함으로써, 제안한 방법은 색인 저장 공간 및 색인 관리의 오버헤드를 크게 줄일 수 있다. 이동평균 변환은 시계열 데이타 내의 노이즈 영향을 감소시킴으로써, 시계열 데이타 전체의 경향을 파악하는데 매우 유용하다. 그런데, 기존 연구에서는 임의 계수를 지원하기 위해 여러 색인을 생성해야 하고, 이에 따라 색인 저장 공간의 오버헤드와 색인 관리의 오버헤드가 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 우선 이동평균 변환의 정의를 확장한 다계수 이동평균 변환(poly-order moving average transform) 개념을 제시한다. 다계수 이동평균 변환이란, 각 윈도우를 하나의 이동평균 계수에 대해서 이동평균 변환하는 것이 아니라, 여러 계수에 대해서 이동평균 변환하여 윈도우의 집합을 구성하는 변환으로서, 이동평균 변환의 정의를 여러 계수로 구성된 집합에 대해서 확장한 것이다. 다음으로, 이러한 다계수 이동평균 변환 개념을 사용한 서브시퀀스 매칭 방법의 이론적 근거인 정확성을 정리로서 제시하고 증명한다. 또한, 다계수 이동평균 변환을 기존 서브시퀀스 매칭 연구인 Faloutsos 둥의 방법 및 DualMatch에 각각 적용하여, 두 가지 이동평균 변환 지원 서브시퀀스 매칭 방법을 제시한다. 실험 결과, 제안한 두 가지 서브시퀀스 매칭 방법은 모든 경우에 있어서 순차 스캔보다 성능을 크게 향상시킨 것으로 나타났다. 실제 주식 데이타에 대한 실험 결과, 제안한 방법은 순차 스캔에 비해서 평균 22.4배${\~}$33.8배까지 성능을 향상시킨 것으로 나타났다. 또한, 각 계수에 대해 모두 색인을 생성하는 경우와 비교할 때, 성능 저하는 매우 적은 반면 필요한 색인 공간은 크게 줄인 것으로 나타났다(일곱 개의 계수를 사용한 경우, 성능 저하는 평균 $9\%{\~}42\%$에 불과한 반면 색인 공간은 약 1/7.0로 크게 줄인다). 이와 같이 성능 측면과 색인 공간 및 관리 측면에서의 우수성에 덧붙여, 제안한 방법은 이동평균 변환 이외의 다른 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭으로 일반화 될 수 있는 장점이 있다 따라서, 제안한 방법은 이동평균 변환을 포함하는 많은 다른 종류의 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭에 폭넓게 적용되는 우수한 연구결과라 사료된다.

• 벤처창업연구
• /
• 제18권5호
• /
• pp.63-75
• /
• 2023

본 연구는 2007년부터 2017년까지 신규로 결성이 되어 2022년말 기준 청산이 완료된 국내 벤처펀드 205개(청산 금액 7.25조)를 대상으로 투자성과에 영향을 미치는 요인에 대하여 실증분석을 하였다. 사모펀드의 특성상 실증데이터를 확보하기가 매우 어려우며, 특히 코로나 이후 청산이 완료된 데이터를 구하기는 더더욱 어려운 실정이다. 그럼에도 불구하고, 최근 10년 이내 가장 최신의 데이터를 활용하여 국내 벤처펀드의 투자수익률에 미치는 영향을 분석했다는 것은 상당한 의미가 있다고 하겠다. 본 연구는 벤처펀드의 투자 성과에 미치는 요인을 외부 환경 요인과, 내재적 요인으로 구분하여 연구를 진행 하였다. 벤처펀드의 성과에 미치는 외부 환경요인으로는 '경기사이클', '주식시장', '벤처시장', '회수시장'으로 구성하여 분석하였고, 내재적 요인으로 운용사 역량을 '운용사 업력', '운용사 전문인력', '운용 규모(AUM)'로, 펀드 구조로는 '펀드 크기(Size)', '펀드 기간(Length)'로 구분하여 비교 분석하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 경기사이클을 잘 나타내는 국고 3년 금리는 펀드성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인이 되었다. 둘째, 펀드 결성후(後) 코스닥 3개월 평균 지수 상승률은 펀드 성과에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 벤처펀드 청산 시점의 경쟁 강도를 나타내는 IPO_개수는 펀드 성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 운용사의 AUM 규모가 클 수록 펀드 수익률이 양호한 것으로 나타났다. 끝으로, 벤처펀드의 수익률이 결성연도에 따라 차이를 보이고 있는 것으로 나타나서 일반인들이 벤처펀드 투자를 고려 할때는 '외부 환경요인'과 '펀드 내재적 요인'과 더불어 결성연도(Vintage)를 고려한 투자 포트폴리오를 구성하는 것이 매우 유효한 투자 전략이 될 것이라 판단된다.

• 자원환경지질
• /
• 제35권3호
• /
• pp.211-220
• /
• 2002

중국 북경에서 북북동쪽으로 800 km에 위치한 길림싱의 쇼시난차 동-급 광상은 섬록암에 배태되어 있다. 쇼시난차 동-금 광상의 광석은 망상세맥상으로 산출되며, potassic 및 phyllic변질대에 농집되어 있다. 쇼시난차 동-금 광상의 남측 및 북측광체의 품위는 각각 0.8% Cu, 3.64 g/t Au 및 0.63% Cu, 3.80 g/t Au이다. 본 광상의 열수변질 작용은 암주에 집중되어 있고, 암주의 정치와 폭넓게 관련되어있는 것으로 사료된다. 초기 열수변질 작용은 K-변질작용이 지배적이며, 시간이지나면서 프로필라이트화 작용으로 전환되는 양강을 보인다. 본 광상에서는 적철석과 수반된 휘동석이 채광품위의 동을 산출하고 있으며, 황동석, 반동석, 석영, 녹염석, 녹니석 및 방해석의 광물조합이 전형적으로 관찰된다. 상기 광물조합외에 본 연구에서 인지된 기타 광물들에는 황철석, 백철석, 자연금, 에렉트럼, hessite, hedleyite, volynskite, galenobismutite, covellite및 goethite등이 있다. 유체포유물 자료에 의하면, 본 동-금 광상은 시간이 지나면서 희석되고 차가운 천수의 혼입에 의한 냉각작용의 결과로 형성되었음을 지시하고 있다. 광화시기별로 보면, 광화 2기 초기에는 약 497$^{\circ}C$에서 비등현상이 발생하고 시간이 지나면서 균질화 온도가 10$0^{\circ}C$정도 낮은 암염을 배태하고 있는 제3형 유체포유물이 포획된다. 그리고, 광화 2기 맥내 제 3형 유체포유물의 염농도는 383$^{\circ}$~459$^{\circ}C$의 균질화 온도에서 54.7~66.9 wt.%의 상당염농노에 해당되며, 1 km이하의 생성심도를 지시하고 있다 광화 3기맥의 제 1형의 함동 유체는 168$^{\circ}$~3$65^{\circ}C$의 균질화온도와 1.1~9.0 wt.% 상당 염농도를 보이며, 해당 유체포유물들은 심하게 균열된 각력암을 배태하고 있는 석영맥내에 포획되어 있다. 이는 비등증거를 강하게 지시하고 있으며 50~80 bar의 정수압에 해당된다. 본 광상의 황화물의 $\delta$$^{34}$ S 값은 후기로 가면서 미약하게 증가하는 경향을 보이며, 계산된 $\delta$$^{34}$ $S_{H2S}$값은 0.8~3.7$\textperthousand$에 해당한다. 산소분압이 감소했으리라는 광물학적 증거는 없으며, 광화유체의 산소분압은 자철석과의 반응을 통해서 완충되었으리라 사료된다. 이와같은 사실을 종합해 본 결과, 황화물이 $\delta$$^{34}$ $S_{H2S}$값은 쇼시난차 동-금 광상의 함동금 열수유체에 두 가지 정도의 황source가 병합되었으리라 추정할 수 있다. 첫번째 source는 동위원소적으로 가벼운 1~2$\textperthousand$의 $\delta$$^{34}$ S값을 지닌 광화작용과 관련된 중생대 화강암이다. 이는 본 광상지역의 모암으로서의 섬록암이 plagiogranite를 관입하고 있다는 사실로부터 추론 가능하다. 그리고, 두번째 source는 >4.0$\textperthousand$의 $\delta$$^{34}S$ 값을 지닌 동위윈소적으로 더욱 무거운 source로서, 산출이 미약하여 지질도상에는 기재되어 있지 않지만 국부적인 반암의 존재를 상정할 수 있다. 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.135-149
• /
• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제105권4호
• /
• pp.401-413
• /
• 2016

우리나라 산림의 이용 문화 및 다양한 교란사는 생물다양성 및 탄소저장의 생태학적, 그리고 인간 활동 및 자연사를 포함하는 문화적 기능을 수행하고 있는 오래된 큰 나무로서 유존목(relic tree)의 희귀성 및 보전 활동의 배경이 된다. 본 연구는 최근 10년간 고해상도 칼라항공사진과 현장답사 자료를 토대로 남한 전역의 산지에서 자연적으로 성립 및 분포하고 있는 산림유존목(줄기 둘레 300 cm 이상)의 다양성, 상태 및 그것의 서식 환경을 평가하고, 이를 통한 보전 기반을 조성하는데 있다. 본 연구를 통해 지금까지 확인된 남한 지역의 산림유존목은 총 54분류군(18과 32속 48종 1아종 3변종 및 2품종)으로서 우리나라 교목류의 약 22%에 해당하였다. 837개체의 산림유존목은 개체군이 풍부한 소나무과, 낙엽성 참나무과 및 장미과 수종에서 풍부하였다. 산림유존목은 인간의 활동 및 강도 구배에 따라 주로 고지대(평균해발 1,200 m), 중경사도 이상 및 북사면 지형에서 주로 잔존하고 있었다. 조사된 개체들은 '큰 가지 결손'상태(55.6%)가 가장 많았고, 이와 관련하여 생육 임분의 수관층 피도는 80% 이하로 다소 낮게 나타났다. 종합적으로, 산림유존목은 기후, 기상 및 생물학적 요인들의 복잡한 과정을 통하여 현재에 잔존하고 있는 중요한 산림생물다양성 요소로서 평가되었다. 향후, 산림생태계 내에서의 역할 및 기능, 개체 및 생육지를 활용한 현지 내 외 프로그램, 그리고 보전 정책화를 위한 활동이 요구된다.

• 벤처창업연구
• /
• 제5권1호
• /
• pp.45-67
• /
• 2010

2005년 7월 21일, 중국인민은행은 위안화 환율 제도를 미 달러화에 대한 고정환율제에서 통화바스켓 기준 관리변동환율제로 변경하였다. 이러한 변화는 중국 기업들이 환율변동에 자유로울 수 없음을 의미한다. 본 연구는 변동환율제도 하에서 위안화 환율변동과 벤처기업의 재무적성과 간의 관계에 대한 분석에 연구의 목적을 두었다. 본 연구의 분석과정 및 결과는 아래와 같다. 첫째, 벤처기업의 재무성과를 측정하기 위하여 중국 상하이 증권거래소에 상장된 기업 중 무작위로 산동성 벤처기업을 표본으로 선택하여 안전성, 수익성, 성장성, 활동성의 4가지 요소에 따라 분기별 재무지표를 추출하였다. 둘째, 환율변동 자료는 중국이 변동환율제도를 최초로 도입한 2005년 7월 21일부터 2008년 12월 31일까지의 일별 위안화 환율자료를 중국인민은행에서 수집하여 분기별 변동환율로 정리하였다. 셋째, 위안화 환율변동과 벤처기업의 재무성과 간 관계를 확인하기 위하여 본 연구는 피어슨 상관관계분석을 실시하였다. 그 결과로서 전반적으로 평가절상 된 위안화 환율변동은 기업의 부채비율, 총자산 회전율, 자기자본 회전율에 통계적으로 유의하게 약한 부(-)의 상관관계를 보이고 있었다. 그러나 기타 재무지표들과는 통계적으로 직접적인 상관관계가 파악되지는 않았다. 따라서 본 연구를 통해 위안화 가치의 상승이 단기적으로 중국 벤처기업들의 경상이익에 큰 영향을 미치지 않는다는 점과 중국 벤처기업의 외화자산 비중이 상대적으로 높다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이를 토대로 본 연구는 환위험 노출에 대한 대응책으로 위안화/외화 비율의 조정등 효과적인 환위험 관리방법을 제시하였다.

• 한국산림과학회지
• /
• 제104권3호
• /
• pp.421-426
• /
• 2015

본 연구는 우리나라 삼나무의 생장 및 수확량 평가와 탄소저장 및 흡수량을 알아보기 위하여 수행되었다. 조사구는 전남, 경남 및 제주지역에 정상적으로 생육하는 삼나무 집단지에서 총 106개 표준지를 선정(이상치를 제외한 92개소 이용)하였다. 그리고 분석을 위하여 Weibull 직경분포 모델을 적용시켰다. 직경분포 추정을 위하여 흉고직경, 흉고단면적, 수고 등 생장인자별 생장 추정식을 도출하고, 이들에 대한 적합성을 검증하였다. 그리고 삼나무에 대한 지역별 임지생산력을 파악할 수 있는 지위지수를 Schumacher 모델로서 개발하였으며, 지위지수 추정의 기준임령은 30년으로 정하였다. 우리나라 삼나무의 지위지수 범위는 10~16에 있는 것으로 나타났으며, 이를 기준으로 임분수확표를 조제하였다. 임분수확표 지위 14에 의하면, 25년생일 때 연평균생장량(MAI)이 $7.6m^3/ha$인 것으로 나타나며, 임목축적 $190.1m^3/ha$이 될 것으로 예측되었다. 이는 편백보다 $20m^3$ 정도 높은 값이었다. 그리고 삼나무의 연간 탄소흡수량은 임령 25년에 2.14 tC/ha/yr, $7.83tCO_2/ha/yr$으로 최대값을 갖는 것으로 나타났다. 이를 타 침엽수와 비교해 보면, 편백($7.5tCO_2/ha/yr$)보다는 약간 높은 수준이나, 잣나무 $10.4tCO_2/ha/yr$, 낙엽송 $11.2tCO_2/ha/yr$ 보다는 낮은 수치였다. 이러한 연구결과를 기반으로 삼나무의 생장 정보 활용 뿐만아니라 목재로서의 이용을 제고할 수 있는 방안 마련이 필요하다고 사료된다.

• 지식경영연구
• /
• 제21권3호
• /
• pp.45-65
• /
• 2020

가치가 상승하는 와인에 투자하는 것은 바람직하지만 우리나라에서는 와인 투자 자체가 생소하다. 또한, 와인시장에서의 가격책정은 소수에 의해 이루어지기 때문에 과정 자체가 비합리적이고, 정보가 위조되는 경우가 흔하다. 그러나 올바른 해결책만 있다면 와인시장은 오래 투자할수록 높은 수익을 기대할 수 있다는 점에서 바람직한 투자처가 될 수 있다. 또한, 국내 와인수입량의 꾸준한 증가추세를 통한 국내 와인 소비시장의 확대 또한 기대된다. 본 연구는 앞서 말한 우리나라의 와인 투자 시장의 '올바른 해결책'으로 와인시장 활성화 및 투명성 제고를 위한 컨소시엄 블록체인 프레임워크를 제시한다. 블록체인 거버넌스는 바람직한 의사결정권과 책임성을 보장하기 때문에 와인시장의 단점을 보완해줄 수 있다. 블록체인에 저장된 데이터는 소비자가 모두 확인할 수 있기 때문에 위조와인의 등장 가능성을 낮추고 불합리적으로 가격이 책정되는 과정을 보완한다. 또한 자산의 디지털화로 낮은 현금유동성을 해결하며 스마트 컨트랙트를 통해 공급망 전반의 비용과 시간을 절약하게 되어 와인투자의 진입장벽이 낮아진다. 특히 컨소시엄 블록체인을 통해 블록체인의 거버넌스를 '샤또-유통업자-투자자'로 구성한다면 바람직한 와인 시장을 형성할 수 있다. 생산과정을 블록체인에 저장하여 생산비용을 확보하고 합리적인 출시가를 정하며 유통과정을 블록체인에 저장하여 물류시스템을 효율적으로 운영하고 선물거래 주문량을 예측한다. 마지막으로 투자자들은 이 모든 데이터를 열람함으로써 합리적인 의사결정을 한다. 이는 와인경매시장에 있어서 주요 이해관계자들간의 지식공유체제로서 작동할 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 해당 연구에서는 소유권을 주식처럼 다룰 수 있다는 점에서 대체투자의 새로운 관점을 제시했다. 또한 정보의 투명성을 제고시킬 방안으로써 와인 소유 매매 프레임워크를 제시하였고 식품 수입절차의 간소화와 와인 업계 내 신뢰 형성을 가능하게 했다. 해당 프레임워크를 통해 와인 관련 정보들을 투명하게 기록함으로써 활발한 와인투자가 이루어질 수 있을 것이며 이는 지식경영 측면에서 큰 의의를 가진다. 향후 연구에서는 해당 프레임워크를 확장해 적용할 분야를 연구하고자 한다.

• 암석학회지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.167-179
• /
• 2006

갈말-영북일대의 화강암류은 암상에 의하여 회색 각섬석흑운모화강암(JHBG), 흑운모화강암(JBG)과 홍색 각섬석흑운모화강암(CHBG)으로 분대될 수 있다. 전자는 북부에 소규모로 분포하는 중립질암으로서 미립질 스펜을 함유하며, JBG는 북부-동부일대에 주로 분포하는 담회색-회색의 중립질암이다. 주연구대상인 후자는 대부분 북부-남동부일대에 넓게 발달하는 중-조립질암으로 뚜렷한 홍색을 띠며, 국부적으로 미세 공동구조와 정동구조의 포켓상 페그마타이트질부가 발달된다. 광물연령(K-Ar 법)으로 미루어 JHBG와 JBG는 시기를 달리하는 쥬라기 대보조산운동기의, CHBG는 백악기 불국사변동기의 화성활동산물이다. 이는 야외산상 및 지질 선후관계 해석과도 잘 일치한다. CHBG는 석영, 사장석, 알칼리장석, 흑운모, 각섬석, 갈렴석, 인회석, 져어콘, 일부 방해석과 불투명광물 등으로 구성된다. 이 중에서 알칼리장석은 대부분 퍼다이트질 정장석이며, 드물게 수반되는 방해석은 미세공동의 이차적 충전광물로 보인다. 모우드 분석 및 QAP 삼각도에서 모두 화강암영역에 속하며, 대부분 섬장화강암과 몬조화강암의 경계부에 도시된다. 주원소 변화경향, A/CNK 몰비, $SiO_{2}$ 대 $K_{2}O$ 그리고 AMF 관계 등으로 미루어, 이 암은 단일한 화강암질 마그마에서 생성된 산성암, 고-칼륨의 캘크-알카린계열 그리고 과알루미나암질의 분화말기 산물이다. Ba 대 Sr 관계에서도 분화경향을 뚜렷이 이루며, CaO 대 Sr 그리고 $K_{2}O $ 대 Sr 관계로 미루어 Sr이 알칼리장석보다 사장석의 분별결정작용에 더 관여하였다. 희토류원소 표준화도에서 경희토류원소에서 중희토류원소로 갈수록 점진적으로 뚜렷이 결핍되는 양상을 이룬다. 그리고 Eu의 부 이상과 표준화값 등으로 미루어 사장석의 분별결정작용이 이 화강암 전체에 걸쳐 미약하게 일어난 것으로 보인다.