• 통상정보연구
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• 제6권2호
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• pp.65-84
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• 2004

Korean Government has provided special support to Korean export industry during past 40 years. However, due to the agreement on UR and appearance of WTO, the Government can't provide most of the subsidies which were allowed before WTO era. Hence, export insurance system became more useful tool since it's one of the few allowed subsidies under WTO. This study tries to find the impacts of export insurance systems on the exports in Korea, the United States, and Japan. Firstly, this study surveyed the export insurance systems of Korea, the United States, and Japan. Then, using a regression analysis it analysed the effects of export insurance systems upon the exports in Korea, the United States, and Japan respectively. The period of data is from 1980 to 1999. The results of the regression analysis for export insurance showed significant and positive effects of both Korean and Japanese but the United States showed insignificant and positive upon the exports.

• 경영과정보연구
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• 제34권1호
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• pp.65-80
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• 2015

본 연구는 완전자본시장이 성립하는 경우 시장참가자들이 소유 및 거래하는 포트폴리오의 형태가 시장포트폴리오여야 한다는 논리를 바탕으로 그들이 거래하는 포트폴리오가 시장포트폴리오의 모습과 다르다면 이는 그들만이 가지고 있는 정보를 가지고 거래를 하였다는 가정에서 출발한다. 매수-매도 거래별로 시장포트폴리오로부터의 이격정도를 측정하는 선택적 종목거래활동 강도 지표를 구성하고 가격비율과의 회귀분석을 통해 특정 투자자집단의 거래가 정보거래인지를 판단하였다. 연구결과 개인 투자자집단의 종목선택행위가 가장 높게 나타났으나 회귀계수의 통계적 유의성이 일관적이지 못 하고 그 크기 또한 경제적 의미를 부여할만큼 크지 못 하기에 이들의 거래는 정보거래와는 무관한 거래라고 판단된다. 기관 투자자집단의 경우 회귀계수가 유의적인 음(-)으로 나와 그들의 거래는 정보거래와는 거리가 멀다고 판단된다. 외국인 투자자집단의 경우 매도 거래행위에서 일관적인 양(+)의 회귀계수가 나타남을 통해 정보거래를 행하고 있음을 확인할 수 있었다. 이는 Yoo(2008)에서 언급한 바와 같이 신흥시장에서는 외국인투자자가 상위 정보거래자, 기관투자자가 하위 정보거래자, 개인투자자는 비정보거래자의 역할을 한다고 보는 견해와 일치된다.

• 경영과정보연구
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• 제38권4호
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• pp.79-93
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• 2019

본 연구는 VPIN(volume synchronized probability of informed trading, 거래량 기반 정보거래확률)의 KOSPI200과 KOSPI200 선물에 대한 설명력과 예측력을 분석하였다. 실증분석결과 발견된 내용은 다음과 같다. 첫째, 동일시차의 회귀분석결과 VPIN의 수준이 높은 경우 KOSPI200의 수익률과 변동성이 높게 나타났다. 둘째, VPIN 측정 전후의 KOSPI200 수익률과 KOSPI200 선물의 수익률은 VPIN과 양(+)의 관계를 보였으며, VPIN을 측정한 시점 이후 KOSPI200 누적수익률에 약 10분까지 영향을 주는 것으로 나타났다, 그리고 KOSPI200 선물의 누적수익률은 약 15분까지 양(+)의 값을 보였다. 마지막으로 10분위로 구분한 포트폴리오별 결과, VPIN의 수준이 높은 포트폴리오는 KOSPI200수익률과 KOSPI200 선물수익률이 높게 관찰되고 있는 점을 발견하였으며, 이러한 결과는 거래전략 지표로서의 VPIN의 활용가능성을 확인할 수 있었다. 이상의 결과는 사전적으로 KOSPI200과 KOSPI200 선물 시장의 변동성 예측과 미래가격 변화를 탐색할 수 있는 측정치로 금융시장에서 발생하는 위험에 대한 예고지표로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.348-353
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• 2013

최근들어, 확률론적 최적제어를 포함한 제어이론과 각종 기계학습 기반 인공지능 방법론은 금융공학 분야의 주요 도구로 자리를 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 평균회귀 현상을 보이는 시장을 위한 페어 트레이딩 전략 분야와 추세 추종형 트레이딩 전략 분야에 대해 확률론적 최적제어 이론을 활용한 최신 논문 몇 편을 간단히 살펴보고, 보다 융통성 있고 접근성이 좋은 도구를 확보하기 위하여 확률론적 최적제어이론과 기계학습 기법을 동시에 응용하는 전략을 고려한다. 예시를 위하여 실시한 시뮬레이션은 본 논문에서 고려한 전략이 실제 금융시장 데이터를 대상으로 적용될 때 고무적인 결과를 제공할 수 있음을 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.387-390
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• 2004

In this paper, we design and implement practical application service using VoiceXML. And we suggest new solutions of problems can be occurred when implementing a new systems using VoiceXML, based on the fact. Up to now, speech related services were developed using API (Application Program Interface) and programming languages, which methods depend on system architectures. It thus appears that reuse of contents and resource was very difficult. To solve these problems, nowadays, companies develop their applications using VoiceXML. Advantages of using VoiceXML when developing services are as follows. First, we can use web developing technologies and technologies for transmitting web contents. And, we can save labors for low level programming like C language or Assembler language. And we can save labors for managing resources, too. As the result of these advantages, we can reduce developing hours of applications services and we can solve problem of compatibility between systems. But, there's poor grip of actual problems can be occurred when implementing their own services using VoiceXML. To overcome these problems, we implemented interactive stock trading system using VoiceXML and concentrated our effort to find out problems when using VoiceXML. And then, we proposed solutions to these problems and analyzed strong points and weak points of suggested system.

• 환경정책연구
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• 제9권4호
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• pp.77-102
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• 2010

본 논문의 목적은 최근 일본에서 시행되고 있는 기후변화정책과 다양한 형태로 도입되고 있는 배출권거래 및 탄소크레디트 관련 제도의 시행상황을 분석하여 우리나라의 관련 제도설계 시 시사점을 제공하고자 함에 있다. 일본의 제도시행 상황에 대한 분석을 참고로 할 경우 배출권의 제도설계는 기업 등 이해당사자의 비용부담의 공평성문제에 대한 신중한 논의와 온실가스 관련 데이터의 신뢰성 제고, 배출권발행 검정기관의 육성 등 관련 인프라를 정비하면서 착실히 추진해야 할 필요가 있다. 아울러 옵셋 크레디트 그린전력증서, 에코포인트 등 국내재원의 해외유출을 최소화하면서 경제와 탄소삭감을 양립시키는 '환경가치'의 생산과 유통을 장려하고 이들과 배출권 거래제도를 연계할 필요가 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.209-215
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• 2018

우리나라 문화 향유 수준은 매년 향상되고 있지만, 일반 대중이 예술품을 소장하는 문화는 그다지 발전하지 못하고 있다. 전통적인 예술품 거래 시스템뿐만 아니라 최신의 블록체인 기반의 예술품 거래 시스템까지 대부분의 기존 시스템들은 고가의 예술품 거래를 위해 설계되어 일반 대중이 접근하기 힘들다. 본 논문에서는 우리나라 일반 대중의 예술품 소장 문화를 개선하고, 순수 예술의 대중화에 기여할 수 있는 블록체인 기반 예술품 거래 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 신원증명, 예술품 등록 그리고 스마트 계약을 위한 세 블록체인을 연동하여 구성된다. 제안 시스템은 블록체인 시스템의 장점을 활용하여 사용자들이 서로에 대한 신뢰를 제공할 수 있게 하고, 예술 노트라는 개념을 블록체인 시스템 내에 도입하여 예술가들이 자신의 작품에 대한 신뢰를 구축할 수 있게 한다. 제안 시스템은 전문가나 외부 기관이 아닌 시스템 참여자들을 통해 신뢰 체계가 구축되므로 비용이 절감되고, 일반 대중이 소장 가능한 작품의 거래도 이루어질 수 있다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.152-159
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• 2023

This study endeavors to enrich investment prospects in cryptocurrency by establishing a rationale for investment decisions. The primary objective involves evaluating the predictability of four prominent cryptocurrencies - Bitcoin, Ethereum, Litecoin, and EOS - and scrutinizing the efficacy of trading strategies developed based on the prediction model. To identify the most effective prediction model for each cryptocurrency annually, we employed three methodologies - AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-Term Memory (LSTM), and Prophet - representing traditional statistics and artificial intelligence. These methods were applied across diverse periods and time intervals. The result suggested that Prophet trained on the previous 28 days' price history at 15-minute intervals generally yielded the highest performance. The results were validated through a random selection of 100 days (20 target dates per year) spanning from January 1st, 2018, to December 31st, 2022. The trading strategies were formulated based on the optimal-performing prediction model, grounded in the simple principle of assigning greater weight to more predictable assets. When the forecasting model indicates an upward trend, it is recommended to acquire the cryptocurrency with the investment amount determined by its performance. Experimental results consistently demonstrated that the proposed trading strategy yields higher returns compared to an equal portfolio employing a buy-and-hold strategy. The cryptocurrency trading model introduced in this paper carries two significant implications. Firstly, it facilitates the evolution of cryptocurrencies from speculative assets to investment instruments. Secondly, it plays a crucial role in advancing deep learning-based investment strategies by providing sound evidence for portfolio allocation. This addresses the black box issue, a notable weakness in deep learning, offering increased transparency to the model.

• 전기학회논문지
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• 제62권11호
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• pp.1610-1616
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• 2013

Recently, district heating and cooling (DHC) systems based on combined cycle generation (CCG) providers are increasing in Korea. Since characteristics of combined heat and power (CHP) generators and heat demands of providers, heat trading between DHC providers based on the economic viewpoint is required; the heat trading has been doing. In this paper, a mathematical model for optimal operation based on heat trading between DHC providers is proposed. Especially, start-up characteristic of CCG is included. The operation model is established by mixed integer linear programming (MILP).

• 산업경영시스템학회지
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• 제36권4호
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• pp.123-129
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• 2013

The aim of this study is to design an intelligent pattern-based real-time trading system (PRTS) using rough set analysis of technical indicators, dynamic time warping (DTW), and genetic algorithm in stock futures market. Rough set is well known as a data-mining tool for extracting trading rules from huge data sets such as real-time data sets, and a technical indicator is used for the construction of the data sets. To measure similarity of patterns, DTW is used over a given period. Through an empirical study, we identify the ideal performances that were profitable in various market conditions.