• 산업융합연구
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• 제19권6호
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• pp.21-35
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• 2021

본 연구의 목적은 노동에 대한 수요가 구직자의 교육에 대한 결정에 어떤 영향을 미치는가를 분석함에 있다. 혁신과 기술진보가 노동에 대한 수요를 줄이고 노동시장의 불확실성을 증대시키는 상황에서 본 연구는 노동자의 교육에 대한 투자가 노동에 대한 수요에 어떻게 의존하는가를 판단하는데 도움이 되는 이론적 구조를 제공하고자 한다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 노동에 대한 수요가 감소할수록 교육에 대한 수요는 일반적으로 증가한다. 하지만 이런 결과는 반드시 성립하는 것은 아니다. 둘째, 감소하는 노동에 대한 수요에 대하여 노동자가 교육에 대한 수요를 증가시키는 것은 노동자의 (애로우-프랏 절대위험기피계수로 측정한) 위험기피도가 어떤 수준을 상회하는 경우에만 성립한다. 셋째, 노동에 대한 수요가 감소하더라도 노동자에 대한 보수가 그의 교육에 대한 투자를 반영하지 않는 경우, 노동자는 오히려 교육에 대한 투자를 줄인다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.209-235
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• 2022

블록체인 기술은 2010년 이후 인공지능 분야의 발전과 더불어 4차 산업혁명을 선도할 최신의 기술로 각광받고 있고, 기술의 활용 분야에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나, 자본시장 관점에서 블록체인 경제 생태계를 분류하기 위한 기준과 관련된 연구는 거의 없는 상황이다. 본 연구는 자본시장 관점에서 블록체인 기술을 활용하는 개발자, 사업자, 자본시장 참여자 등 전문가를 대상으로 인터뷰와 사례 연구 방법론으로 블록체인 기술의 응용 분야에 따른 블록체인 경제 생태계를 분류하였다. 자본시장의 주식 투자와 연계해 활용할 수 있는 방안으로 블록체인 경제 생태계 분류 방법을 활용하여 투자 종목 유니버스를 구성하였다. 나아가 본 연구는 퀀트 및 인공지능 전략 기반 정성적, 정량적 분석으로 지능형 주식 포트폴리오를 구축하고 성과를 분석하였다. 이를 통해 블록체인 경제 생태계의 지속적인 성장 전망에 따른 성공적인 투자전략을 제시하였다. 본 연구는 블록체인의 표준화를 기술적 관점이 아닌 자본시장의 관점에서 블록체인 경제 생태계로 분류하고 분석했을 뿐 아니라, 실제 글로벌 우량 상장 주식을 대상으로 포트폴리오를 구축하고 양호한 성과를 달성할 수 있는 전략을 도출한 연구로서 시사점을 갖는다. 또한, 본 연구가 제안하는 블록체인 경제 생태계 기반 지능형 주식 투자 포트폴리오 구축 접근은 블록체인의 기술적인 가치에 초점을 맞춘 연구에 비해서, 투자론과 경제학적인 관점에서 통찰력을 제시해 자본시장 발전에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.

• 산업융합연구
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• 제20권11호
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• pp.75-83
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• 2022

본 연구는 투자자 심리와 유동성이 우리나라 주식시장에서 모멘텀현상을 설명하는지와 자산가격결정모형에 대한 위험 요소인지를 분석하는 것이다. 실증분석은 2000~2021년 기간 동안 유가증권시장에 상장된 비금융기업의 월별 수익률을 사용하였다. 분석 결과 첫째, 우리나라의 경우 모멘텀 효과가 존재하는 것으로 나타났다. 이는 기존 연구와 같은 결과로 2000년 이후 우리나라 주식시장에서 모멘텀효과가 일반적인 현상으로 받아들여지고 있다. 둘째, 투자자 심리를 기준으로 구성된 포트폴리오를 보면 투자자의 심리가 모멘텀에 영향을 미치고 있다. 특히 투자자 심리가 부정적일 때 승자포트폴리오의 수익률이 높게 나타나고 있다. 셋째, 유동성을 바탕으로 분석한 결과 모멘텀효과는 사라지고 반전효과가 나타난다. 넷째, 투자자 심리와 유동성이 모멘텀효과에 영향을 주는 것으로 나타났다. 투자자 심리가 부정적이고, 비유동적인 주식집단에서 모멘텀효과가 강하게 보이는 결과이다. 다섯째, 주식수익률에 각 요인이 주는 영향을 분석해 본 결과, 투자자의 심리와 유동성 요인 모두가 수익률에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추정된 결과는 Carhart 4요인 모형에 이 두 요소를 포함하면 모형의 예측력이 상당히 증가한다는 증거를 제공한다. 따라서 투자자 심리요인과 유동성 요인이 주식수익률결정에 중요한 요인이라 할 수 있다.

• 경제분석
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• 제27권3호
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• pp.1-32
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• 2021

본 연구는 통화정책 전달경로 중 은행자본경로와 위험추구경로가 국내은행에도 작동하는지에 대해 실증분석하였다. 이를 위해 확장적 통화정책이 은행의 예대금리차, BIS비율, 위험가중자산비율 및 대출 등에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석은 기존 연구에서 통화정책 영향분석에 많이 사용된 Uhlig (2005)의 부호제약 SVAR(Structural VAR) 모형을 토대로 실시하였다. 본 연구는 실증분석을 통해 국내외 기존 연구 결과와 유사하게 국내은행에서도 은행자본경로 및 위험추구경로가 작동하는 것을 확인하였다. 확장적 통화충격에 대해 국내은행의 예대금리차는 확대되었으며, 자기자본비율은 개선되었고, 이후 총대출이 증가하는 것으로 분석되었다. 이는 은행자본경로가 작동함을 의미한다. 또한, 실질콜금리에 대한 확장적 통화충격에 대해 위험가중자산비율이 증가하는 것으로 분석되었다. 이는 위험추구경로가 작동함을 의미한다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 확장적 통화정책 지속 시 은행자본경로 작동으로 단기적으로 은행 건전성과 수익성이 개선되는 효과도 있으나, 위험추구경로 작동으로 중장기적으로 은행의 위험추구(risk-taking) 행위가 심화되어 은행의 실질적 건전성에 악영향을 줄 수 있다. 이에 따라 금융당국은 확장적 통화정책 지속 시 편중리스크 발생 및 시스템리스크 증가 등에 대한 선제적인 모니터링 및 감독을 강화할 필요가 있다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제31권4호
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• pp.801-824
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• 2022

최근 유엔에 의해 전 세계 탄소배출량 중 건물부문에서 발생하는 탄소배출량이 38%로 기타 산업부문(32%), 운송부문(23%)을 제치고 가장 높다는 사실이 밝혀지면서, 해외 선진국을 필두로 건물부문의 탄소배출량을 절감하기 위한 방안으로 ESG가 적극 활용되고 있다. 국내에서도 올해 국민연금이 '투자자산 50% 이상 ESG 고려'를 발표하면서 건설업계와 자산운용사들을 중심으로 건물부문에 ESG를 도입하려는 움직임이 속도가 붙고 있다. 그러나 국내의 ESG 평가시스템은 아직까지 주로 기업지배구조와 사회적 책임 분야에 집중되어 있어 환경 분야에 대한 관심도는 선진국 대비 뒤처져 있는 편이다. 앞으로 건물부문 ESG는 10년 동안 급성장할 것으로 전망되며, 이에 대비한 다음과 같은 발전방향을 제언한다. 첫째, 인센티브제 확대이다. 정부가 환경 규제 등 건물부문 ESG와 관련한 정책을 성공적으로 시행하기 위해서는 규제 위반에 따른 임대 제한이나 징벌세 등과 같은 네거티브 제도 외에 규제 준수 시 세금 감면, 건축물 기준 완화 등과 같은 인센티브 제도를 지금보다 더 확대해야 한다. 둘째, 표준화된 ESG 기준 정립이다. 글로벌 기준과 거리가 먼 독자적인 한국형 ESG 기준을 만들기 보다는 글로벌 기준과 평가방법의 공통부분을 잘 정리하여 모든 이해관계자가 동일하게 활용할 수 있는 표준 교과서 형태의 지침을 만들어 제공하는 것이 필요하다. 셋째, 건물부문 ESG와 디지털 전환(DX)을 연계시키는 노력이다. 인력중심으로 운영되고 있는 건물부문 운영방식을 디지털화하여 지능형 중심으로 전환해야 실질적인 에너지 절감과 탄소배출량 절감을 실현할 수 있기 때문이다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.129-148
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• 2023

블록체인 기술이 적용되어 있는 암호화폐는 높은 가격 변동성을 가지며 투자자 및 일반 대중으로부터 큰 관심을 받아왔다. 이러한 관심을 바탕으로 암호화폐를 비롯한 투자상품의 미래가치를 예측하기 위한 연구가 이루어지고 있으나 예측모형에 대한 설명력 및 해석 가능성이 낮아 실무에서 활용하기 어렵다는 비판을 받아왔다. 본 연구에서는 암호화폐 가격 예측모형의 성과를 향상시키기 위해 금융투자상품의 가치평가에 활용되는 기술적 지표들과 함께 투자자의 사회적 관심도를 반영할 수 있는 구글 키워드 검색량 데이터를 사용하고 설명 가능한 인공지능을 적용하여 모형에 대한 해석을 제공하고자 한다. 최근 금융 시계열 분야에서 예측성과의 우수성을 인정받고 있는 LSTM(Long Short Term Memory)과 CNN(Convolutional Neural Networks)을 활용하고, 'bitcoin'을 검색어로 하는 구글 검색량 데이터를 적용해 일주일 후의 가격 등락 예측모형을 구축하였다. LSTM과 CNN을 활용해 구축한 모형들이 높은 예측성능을 보였으며 구글 검색량을 반영한 모형에서 더 높은 예측성과를 확인할 수 있었다. 딥러닝 모형의 해석 가능성 및 설명력을 위해 XAI의 SHAP 기법을 적용한 결과, 구글 검색량과 함께 과매수, 과매도 정도를 파악할 수 있는 지표들이 모형의 의사결정에 가장 큰 영향들을 미치고 있음을 파악할 수 있었다. 본 연구는 암호화폐 가격 등락 예측에 있어 전통적으로 시계열 예측에 우수한 성과를 인정받고 있는 LSTM뿐만 아니라 이미지 분류에서 높은 예측성과를 보이는 딥러닝 기법인 CNN 또한 우수한 예측성능을 보일 수 있음을 확인하였으며, XAI를 통해 예측모형에 대한 해석을 제공하고, 대중의 심리를 반영하는 정보 중 하나인 구글 검색량을 활용해 예측성과를 향상시킬 수 있다는 것을 확인했다는 점에서 의의가 있다.

• 산업융합연구
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• 제21권11호
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• pp.13-27
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• 2023

본 연구는 우리 경제에서 사회적기업의 역할이 증가함에 따라, 사회적기업의 부실에 영향을 미치는 요인을 분석하여 부실률을 낮추고 기업부실로 인한 사회적 비용을 감소하는데 도움이 되고자 한다. 본 연구에 사용된 데이터는 신용보증기관의 신용보증을 지원받고, 2009년부터 2018년 사이에 설립된 사회적 기업(예비 사회적기업 포함) 중에서 2022년 6월말 기준으로 정상기업과 부실기업으로 분류하였다. 수집된 사회적기업의 수는 재무정보 활용이 가능한 439개를 대상으로 하였으며, 정상기업은 406개(92.5%), 부실기업은 33개(7.5%)이다. 선행연구를 통하여 부실예측에 주로 사용하는 비재무적요인 8개를 선정하였다. 교차분석 결과 4개가 부실에 대하여 유의한 변수로 나타났고. 채택된 4개의 변수를 대상으로 로지스틱 회귀분석을 한 결과로 기업신용등급, 대표자개인신용등급 등 2개 변수가 부실에 유의한 변수로 채택되었다. 또한 부채비율, 매출액영업이익율, 총자산회전율 등 재무요인을 통제변수로 사용하여 분석을 수행하였다. 실증분석 결과, 사회적 기업의 부실에 영향을 미치는 독립 변수들이 재무적 요인을 통제한 상태에서 2개 변수가 영향력을 유지하고 있음이 확인되었다. 지금까지와 같은 정부 주도의 육성·지원 정책으로는 한계가 있어 민간·지역의 자발적인 주도로 다양한 사회적 가치를 지향하는 기업들이 사회적기업으로 유입되고 사회적경제 주체와 지역·주민이 함께 연대하여 사회적가치를 실현할 수 있는 환경을 조성하고 정부는 이를 적극적으로 지원할 수 있도록 정책의 방향을 전환할 필요가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.1-23
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• 2021

글로벌 비즈니스 환경이 급변함에 따라 각국의 경제정책 패러다임도 지속적으로 변화한다. 그중 중소기업 육성은 많은 선진국의 핵심적인 정책으로 자리 잡았다. 중소기업의 성장은 고용 없는 성장시대의 일자리 창출과 지역사회 발전에 기여한다. 특히, 중소기업의 성장은 중견기업, 대기업으로 성장하는 밑거름이 된다. 따라서 중소기업의 성장은 국가 경제에 중요한 역할을 할 것이다. 최근 4차 산업혁명으로 정보통신기술이 주목받는 가운데, ICT 중소기업의 성장은 국가 미래산업으로 주목받고 있다. 이에 본 연구는 ICT 중소기업의 성과에 연구개발 요인이 어떠한 영향을 미치는 검증한다. 이를 위해 과학기술정보통신부에서 조사한 ICT 중소기업 실태조사의 응답을 바탕으로 실증한다. 실증분석 결과 첫째, 자원기반이론에 입각한 ICT 중소기업의 연구개발 투자, 연구개발 인력, 정부지원정책은 기업의 경쟁우위 확보에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 기업의 경쟁우위인 4차 산업활용, 제품의 수준은 기업의 매출에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 마지막으로 기업의 성장단계에 따라 인수합병 및 기술확보방법이 다른 것으로 나타났다. 따라서 ICT 중소기업의 기술혁신과 기업성과를 달성하기 위해서는 정부 지원정책과 내부 연구개발 인력 확보 및 투자가 주요 요인이며, 기업의 성장단계에 따라 기술확보전략이 다른 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.111-128
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• 2023

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제18권4호
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• pp.121-140
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• 2016

스마트폰의 보급은 소비자와 관련 산업 전반에 큰 변화를 가져왔다. 모바일 인터넷 기술의 발전과 다양한 스마트폰 어플리케이션의 등장은 스마트폰을 통한 새로운 라이프스타일의 변화를 가능하게 했다. 스마트폰이 미디어의 역할을 충실히 할 수 있도록 도와준 것은 스마트폰 그 자체가 아닌 애플리케이션이라고 말할 수 있다. 애플리케이션은 사람들이 언제 어디서나 원하는 앱을 앱스토어에서 다운로드 받아 자신의 스마트폰에 설치할 수 있다. 애플리케이션 시장은 급격하게 성장하고 있으며, 애플리케이션을 통한 각 기업들의 경쟁이 심화되고 있다. 현재 브랜드 앱은 새로운 마케팅 채널로 소비자들의 높은 관심을 받고 있다. 제품이나 서비스 구매 이전에 소비자들은 그 품질에 대해서 평가할 수 있는 정보가 적다. 그러나 브랜드 앱을 통해서 편리하게 제품에 관한 정보를 미리 얻을 수 있다. 브랜드 앱은 자신의 스마트폰에 직접 다운로드 받는 특성상 구매 전 소비자의 능동적인 선택 과정이 선행된다. 따라서 마케팅 효과와 영향력이 기존 채널과 비교해 효과적이므로 고객과의 상호작용을 중시하는 기업들은 브랜드 앱을 통해서 새로운 마케팅 효과를 기대할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 스마트폰 어플리케이션에 관한 선행연구를 바탕으로 이용자들의 브랜드 앱 만족도에 영향을 미치는 브랜드 앱의 요인을 찾아보고자 한다. 또한 브랜드 앱의 만족도와 해당 브랜드 구매의도에 영향을 미치는 관계를 중심으로 실증연구를 진행하였다.