금융산업에서 증권사의 주식 트레이딩 시스템은 단 1분의 장애에도 손실이 매우 큰 응용 시스템이다. 특히, 트레이딩 시스템 구축 환경이 메인 프레임 환경에서 클라이언트/서버 환경으로 전환됨으로써 추가적으로 안정성이 시스템의 최우선 목표로 인식되고 있다. 이와 같은 인식 하에 일반적으로 IT환경에서 제시하고 있는 가이드라인에 의한 시스템 구축이 당연시되고 있지만, 트레이딩 시스템은 업무의 특성상 정규화된 표준 가이드라인을 따를 경우 신뢰도를 보장할 수 없음으로 비정규화된 방법으로 해당시스템을 구축하는 것이 현재 실정이다. 본 논문은 TP 모니터 계열의 미들웨어를 통한 3-Tier 클라이언트/서버 환경에서 X/Open DTP 모델에서 정규화된 표준 가이드라인인 XA 인터페이스 기반 시스템과 비정규화된 방법인 Non-XA 인터페이스 기반 시스템을 증권사 트레이딩 시스템 환경 하에 구축하여 비정규화 방법의 신뢰성을 증명한다. 그 신뢰성 증명의 방법으로는 시스템 실패를 가정한 극복(take-over) 테스트 시 주문 데이타의 에러와 이의 복구방안을 XA와 Non-XA 인터페이스 두 경우를 대상으로 수행한다.
본 연구는 신재생에너지의 R&D 생산성과 배출권거래제의 연관관계를 OECD의 국가별 특허건수와 R&D 투입액 데이터를 사용하여 분석하였다. 즉 배출권거래제의 실시 전후하여 이러한 R&D 생산성이 실질적으로 향상되었는지를 살펴봄으로써 배출권거래제가 신재생에너지 연구개발 성과를 촉진하였는지를 계량경제학적으로 분석한 것이다. 본 연구에 사용한 분석 방법은 Hausman et al. (1984)가 제시한 Negative Binomial Models을 사용하였다. 분석결과에 의하면 배출권거래제가 신재생에너지의 R&D생산성을 향상시키는 것으로 나타났으며, 이는 99%의 신뢰구간에서 유의한 것으로 나타났다. 또한 부속서 I국가인가의 여부가 신재생에너지의 R&D생산성을 더욱 촉진하는 것으로 나타났다. 본 연구는 단순한 신재생에너지에 대한 연구개발투자의 상호 비교를 통하여 시사점을 도출하기 보다는 실질적인 R&D 생산성을 배출권거래제와 상호 연계하여 분석하였다는 점에서 의의가 있다.
이 논문은 에너지 클라우드 참여 프로슈머의 신뢰성 있는 생산 및 소비량 인증에 기반 한 개인 간 거래, 클라우드 간 거래, 그리고 소규모 분산전력 중개시장 참여 등의 다양한 에너지 프로슈머 비즈니스 모델에 필요한 생산·소비량 인증 기반 전력 거래 시스템에 관한 고찰이다. 이 시스템은 에너지 거래에 있어 가장 중요한 파라미터로 간주할 수 있는 거래 정산의 신뢰성을 확보하기 위한 것으로써 에너지 프로슈머로부터 수집되는 발전·소비 빅데이터 분석에 의한 인증 기반 블록체인 스마트 컨트랙트 체결을 위한 것이다. 이를 위하여 IoT AMI로부터 수집 된 빅데이터 분석 시스템과 AMI 와 연계 구성된 프라이빗 블록체인 네트워크를 적용한 생산량 인증 시스템 구성을 소개하고 블록체인 스마트 컨트랙트를 활용한 전력 거래 매칭 방식을 제안한다. 마지막으로 에너지 클러스터 거래 시스템 및 비즈니스모델을 알아본다.
본 논문의 목적은 주가지수 선물시장에서 선물의 가격과 거래량간 관계를 분석하는 것이다. 이를 위하여 선물수익률과 거래량 변화율을 이용하여 거래량과 선물가격간의 관계를 분석하였다. 거래량 변화율과 선물수익률간의 관계를 검증하기에 앞서 각각의 시계열에 대한 안정성 검증을 실시한 결과, 거래량 변화율과 선물수익률은 모두 안정적인 시계열인 것으로 나타났다. VAR모형을 이용한 선물수익률과 거래량 변화율간 관계에 대한 분석결과, 기간별 분석결과에서는 전체기간에서 주가지수 선물수익률이 거래량 변화율을 -3차에서 강하게 선도하는 것으로 나타났으며, 선물시장의 추세에 따른 분석결과는 선물가격의 상승시에는 거래량 변화율이 선물수익률을 선도하는 반면, 선물가격이 하락하는 경우는 선물수익률이 거래량을 선도하는 것으로 나타나고 있다. 또한, 상승기에 거래량변화율이 선물수익률을 선도하는 정도보다는 하락기에 선물수익률이 거래량 변화율을 선도하는 계수의 크기가 크게 나타나고 있다.
Climate change has been identified as one with the greatest challenges facing nations, government, business and over future decades. Activities to reduce greenhouse gas emissions by the Kyoto Protocol, the international community has been in progress. Korea also has introduced the Emission trading system to reduce greenhouse emission from the supervision of the government. Greenhouse gases emissions quantity should be internationally recognized. Mutual Recognition Arrangement should be recognized as the same greenhouse gas emission. International recognition of domestic verification body of international mutual recognition is required. Efforts are needed to secure the equivalence between the emission rights through direct cooperation with the relative nation accreditation body. Early entry into the IAF/PAC GHG MLA is essential for demonstrating equivalence between greenhouse gas emissions. Emissions trading will also require connection to the EU ETS, California, USA, and Tokyo, Japan to link Emissions trading. In the case of establishing accreditation standards and accreditation criteria, it will be necessary to distinguish between the domestic Energy Target Management System and the Emission Trading System. Independent greenhouse gases verification bodies should be established to meet the requirements of IAF and PAC. It is necessary to revise the qualification criteria for the verification of the greenhouse gas verification body according to international standards requirements. It is necessary to support the role of accreditation bodies of domestic greenhouse gas verification bodies. It is required to join international organizations of international mutual recognition of international trade and the need for pilot projects to link greenhouse gas emissions. The core link to our emission trading system is called EU-ETS, and we will need to join the IAF/PAC GHG MLA GHG. The International Mutual Recognition Agreement (IAF) is expected to allow international interoperability of GHG emissions verification between EA and the PAC. By signing a PAC GHG MLA, it will need to be prepared to prepare for the pilot project to link the emission trading system.
본 논문은 주식 매매 시스템을 위한 강화 학습 구조를 제시한다. 매매 시스템에 사용되는 매개변수들은 Q-학습 알고리즘에 의하여 최적화되고, 인공 신경망이 값의 근사치를 구하기 위하여 활용된다 이 구조에서는 서로 유기적으로 협업하는 다중 에이전트를 이용하여 전역적인 추세 예측과 부분적인 매매 전략을 통합하여 개선된 매매 성능을 가능하게 한다. 에이전트들은 서로 통신하여 훈련 에피소드와 학습된 정책을 서로 공유하는데, 이 때 전통적인 Q-학습의 모든 골격을 유지한다. 실험을 통하여, KOSPI 200에서는 제안된 구조에 기반 한 매매 시스템을 통하여 시장 평균 수익률을 상회하며 동시에 상당한 이익을 창출하는 것을 확인하였다. 게다가 위험 관리의 측면에서도 본 시스템은 교사 학습(supervised teaming)에 의하여 훈련된 시스템에 비하여 더 뛰어난 성능을 보여주었다.
전자무역은 현재 일부 무역거래단계에서 한정적으로 사용되고 있는 실정이며 모든 무역거래단계로 확대시키기 위하여 업계 및 각국의 정부당국, 그리고 국제기구의 노력들이 부단히 행해지고 있다. 전통적 무역거래를 전자무역으로 대체하는데 있어서 가장 큰 어려움은 국제대금결제시스템을 전자화하는 것이라고 할 수 있으며, 이러한 문제점의 해결은 궁극적으로 전자무역거래의 완성이라고 해도 과언이 아닐 정도로 전자무역의 구현에 있어서 시급하고도 중요한 핵심과제가 되고 있다.
주식시장이 효율적이라면 아무리 잘 고안된 투자전략이라도 시장의 평균 수익을 장기적으로 초과하는 것은 어렵다. 본 연구의 목적은 일부 시장 참여자들 사이에 회자되고 있는 호가잔량 정보효과를 이용하여 장기적으로 높은 수익을 얻을 수 있는지를 실증 분석하는데 있다. 이를 위하여 호가잔량정보를 이용하는 데이트레이딩 전략을 제안하고, 2001년부터 2018년까지의 코스피200 주가지수선물시장에 적용하여 과연 꾸준하게 돈을 벌 수 있는지를 분석하였다. 구체적으로 매수강도지수가 50% 이상이면 가격이 상승할 것으로 예상하고, 반대로 매수강도지수가 50% 미만이면 가격이 하락할 것으로 예상하여 각각 매수포지션과 매도포지션을 진입하여 수익성을 검증하였다. 실증분석 결과는 거래에 수반되는 거래비용을 제하고도 연 평균 71% 이상의 매우 높은 수익을 보여주고 있다. 발생된 수익 역시 분석 기간 전체에서 장기적, 안정적으로 나타나고 있음을 밝혔다. 유전자알고리즘을 이용하여 제안된 투자전략의 수익성을 개선함으로서, 호가잔량정보를 이용하는 투자자들에게 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
비대면 거래 활성화로 증권사 간 영업점포 규모나 거래 비용면의 차별성은 줄어들고 증권거래 시스템에 대한 중요성이 높아졌다. 특히 개인 투자자들이 많이 사용하는 모바일 트레이딩 시스템의 거래 비중 증가와 코로나19 이후 개인 투자자의 증가로 모바일 트레이딩 시스템은 더욱 중요해졌다. 하지만 모바일 트레이딩 시스템에 관한 사용성 연구는 문헌조사나 설문조사방법으로 진행되어 사용자 중심의 사용성 연구는 부족하다. 이에 본 연구에서는 사용자 중심의 사용성 속성을 알아보기 위해 사용자의 경험적 인식을 찾아내는 레퍼토리 그리드 기법을 사용하였다. 사용자 관점의 모바일 트레이딩 시스템 사용성 속성을 도출하고 사용자 그룹과 개발자 그룹간의 빈도와 중요도 측면에서 사용성 속성 차이를 확인하였다.
본 연구는 소비자들이 상권에 대하여 수행하는 웹 탐색 활동과 감성평가를 반영하는 데이터인 지역구 연관감성어휘를 기반으로 서울시 내 대형 상업 공간으로 정의할 수 있는 각 지역구 간의 연관 감성 네트워크에 대하여 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 나아가 도출한 소셜 네트워크 지표를 지역구 공공 데이터와 결합하여 보다 다각적 측면을 고려한 지역구 상권의 매출액에 영향을 미치는 요인들을 검증하였고 그 영향력의 변화 또한 확인해 보았다. 정적 데이터로 표현되는 공공 데이터만을 통해 구성된 모형으로도 높은 설명력을 가지는 것을 확인할 수 있었으나, 소셜 네트워크 분석 결과로 도출된 네트워크 지표와 결합된 모형에서는 그 설명력이 더욱 향상된 것이 확인되었다. 공공 데이터에 대한 회귀 분석 결과, 투입된 22개의 요인들 중 '골목 상권 수,' '1인당 거주면적,' '주거환경만족도,' '거래증감률,' '3년 이상 생존율'의 5개의 요인이 지역구 상권 매출액에 유의한 영향을 미치는 것이 확인되었다. 이후 공공 데이터와 네트워크 지표 결합 모형에서 투입된 지표들은 '에고 네트워크의 밀도,' '연결 중심성,' '근접 중심성,' '매개 중심성,' '아이겐벡터 중심성'이며, 이 중 '연결 중심성'과 '아이겐벡터 중심성'이 매출액에 유의한 영향을 미치며 모형 내에서 가장 높은 영향력을 보유한 것이 확인되었다. 본 연구는 각 상권이 소비자가 원하는 감성을 고려한 도시 전략 계획 수립과 이행의 실증적 근거로 활용될 수 있을 것이며, 상권에 진입하거나 재창업하는 자영업자나 잠재 창업자를 바탕으로 지역구 상권이 보유한 감성과 그 관계 구조를 고려한 상권 진입 방향성을 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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