• 벤처창업연구
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• 제16권6호
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• pp.197-211
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• 2021

서비스산업은 종류가 다양해지고 서비스 기업의 규모도 크게 향상되고 있다. 이러한 현상은 경제성장과 기술발전으로 인해 소비자 요구가 다양화되어 새로운 서비스에 대한 수요가 창출되었으며, 서비스산업이 성숙하고 글로벌 경쟁 양상으로 기업 간의 경쟁이 심화하여 규모의 경제를 활용한 경쟁력 향상이 요구되기 때문이라고 할 수 있다. 미용 서비스업체의 경영자는 다양하고 급변하는 환경에 빠르게 대응하여 조직성과와 기업의 목표인 경영성과를 달성하기 위하여 기업가정신이 다양한 성과변수에 미치는 영향에 관한 연구가 필요하다. 본 연구는 경영자의 기업가정신이 조직성과인 고객지향성과 고객만족, 경영성과인 재무적 성과 간의 관계에서 영향을 미치는 관계를 실증 분석하기 위한 목적으로 수행되었다. 이러한 연구의 검증을 위해 설문의 구성은 한 업체에 사업주용 설문지 1부, 종업원용 설문지 2부, 고객용 설문지 2부로 구성하였다. 설문지는 총 400개 업체에 배포하여 340개 업체의 설문지를 회수하였으며, 회수된 설문지 중 불성실 응답의 설문지 37개 업체의 설문을 제외한 303개의 업체를 표본으로 가설검증에 활용하였다. 본 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 기업가정신이 고객지향성에 정(+)의 영향을 나타내어 가설이 지지가 되었다. 둘째, 고객지향성이 고객만족에 정(+)의 영향을 나타내어 가설이 지지가 되었다. 셋째, 고객만족이 재무적 성과에 정(+)의 영향을 나타내어 가설이 지지가 되었다. 넷째, 기업가정신은 고객지향성을 통해 고객만족에 영향을 미치고, 고객만족은 재무적 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 기업가정신과 고객만족 간의 고객지향성이 완전매개하며, 고객지향성과 재무적 성과에 고객만족이 완전매개하는 것으로 나타났다. 기업가정신과 경영성과 간의 관계에서 개인 수준의 성과인 종업원들의 행동과 태도를 개선되고 이러한 변화는 조직 수준의 성과인 고객만족이 향상되는 것으로 나타났다. 이는 고객에게 서비스를 제공하는 과정에서부터 고객과 빈번한 접촉이 이루어진다. 서비스접점에서 종업원의 역할이 중요하고 서비스구매에 영향을 미친다. 서비스접점에서 고객을 대면하는 종업원은 고객과의 관계를 지속적으로 유지해주는 결정적 요인으로 작용한다. 미용 서비스업체 내에서는 종사자들 간에 고객지향적 환경을 조성해줄 필요가 있다. 고객지향적인 기업이나 종업원이 고객의 욕구를 예측하고 우수한 가치를 가진 제품 또는 서비스를 제공함으로써 고객에게 더 큰 만족을 끌어내 경쟁우위를 점할 수 있다는 것을 시사한다. 또한, 고객만족은 경영성과인 재무적 경영성과 측면의 관계가 있다는 것을 밝혔다. 따라서 미용 서비스업체의 경영자가 경쟁력확보와 성과향상을 위해 기업가정신이 중요한 요소임을 시사한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권6호
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• pp.403-417
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• 2023

본 연구에서는 CCTV 영상 기반 강우강도 산정 시 필수적으로 요구되는 적정 강우 이미지 DB를 구축하기 위한 방법론을 개발하였다. 먼저, 실환경에서 불규칙적이고 높은 변동성을 보일 수 있는 변수들(바람으로 인한 빗줄기의 변동성, 녹화 환경에서 포함되는 움직이는 객체, 렌즈 위의 흐림 현상 등)에 대한 통제가 가능한 한국건설생활환경시험연구원 내 기후환경시험실에서 CCTV 영상 DB를 구축하였다. 서로 다른 5개의 실험 조건을 고려하여 이상적 환경에서 총 1,728개의 시나리오를 구성하였다. 본 연구에서는 1,920×1,080 사이즈의 30 fps (frame per second) 영상 36개에 대하여 프레임 분할을 진행하였으며, 총 97,200개의 이미지를 사용하였다. 이후, k-최근접 이웃 알고리즘을 기반으로 산정된 최종 배경과 각 이미지와의 차이를 계산하여 빗줄기 이미지를 분리하였다. 과적합 방지를 위해 각 이미지에 대한 평균 픽셀 값을 계산하고, 설정한 픽셀 임계치보다 큰 자료를 선별하였다. 180×180 사이즈로의 재구성을 위해서 관심영역을 설정하고 10 Pixel 단위로 이동을 진행하여 픽셀 변동성이 최대가 되는 영역을 산정하였다. 합성곱 신경망 모델의 훈련을 위해서 120×120 사이즈로 재변환하고 과적합 방지를 위해 이미지 증강 과정을 거쳤다. 그 결과, 이미지 기반 강우 강도 합성곱 신경망 모델을 통해 산정된 결과값과 우량계에서 취득된 강우자료가 전반적으로 유사한 양상을 보였으며, 모든 강우강도 실험 조건에 대해서 약 92%의 데이터의 PBIAS (percent bias)가 절댓값 범위 10% 이내에 해당하였다. 본 연구의 결과물과 전이학습 등의 방법을 연계하여 기존 실환경 CCTV의 한계점을 개선할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 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.

• 한국농림기상학회지
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• 제24권3호
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• pp.133-144
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• 2022

본 연구는 UAE 사막환경에서 벼 재배를 위해 재배기간, 적정 벼 유전자원, 생육발달 양상, 물 사용량 등을 조사하고자 수행하였다. UAE 사막환경에서 벼의 재배기간은 UAE 겨울의 저온을 벼의 영양생장기간 동안에 포함하는 11월 하순부터 이듬해 4월 하순까지 이었다. UAE의 기온과 일장에 적응할 수 있는 유전자원을 국내의 인공기상 시설과 간척지 모래토양에서 사전 시험한 결과, 아세미와 FL478이 선정되었다. 사막환경에서 아세미는 생육초기의 황화현상을 극복하여 수확까지 하였으나, FL478은 생육 초기에 황화현상과 생육이 불량하여 고사하였다. UAE 사막환경에서 아세미는 12월 초순부터 이듬해 3월 초순까지 영양생장기, 3월 초순부터 3월 하순까지 생식생장기, 3월 하순부터 4월 하순까지 등숙기의 분포를 보였다. 아세미의 백미수량은 763kg/10a이었고, 한국과 비교하여 약 41.8% 증가한 수량으로 생식생장기와 등숙기의 풍부한 일사량의 영향으로 추정된다. 물 사용량은 UAE 재배기간 동안 2,619 ton/10a 수준으로 한국보다 약 3배 많아 물 절약 기술이 필요한 상황이다. UAE에서 벼 재배는 경제성과 관련이 매우 높기 때문에, 물 절약을 위해서 관개기술, 재배방법 개발 등이 보완되어야 한다. 또한 UAE 사막환경에서 안정적인 벼 재배를 위해서 다양한 적응 유전자원 선정, 생육초기의 황화현상 최소화 방법 등의 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.