• 철학연구
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• 제123호
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• pp.137-185
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• 2018

여성혐오를 넘어서기 위해서는 여성이라는 존재론적 차원의 물질성과 현실성을 기각시키거나 저항의 단위소를 무화시키는 것이 아닌, 성별 불평등구조에서 지배계급성을 구성하고 있는 남성성의 작동 메커니즘에 대한 치밀한 분석과 해체로 나아가야 한다. 이를 위해 필자는 첫 번째로 남근질서라는 아버지의 법질서에서 팔루스와 페니스 간의 유착성-팔루스가 초월적이며 절대적 심급이 아닌 스스로 축소되고 사라져버리는 페니스의 유약성에 참조점을 두고 있는 내재적 결핍성의 지점임을 이론적으로 추적해나감으로써 남근질서의 해체가능성을 모색해보고자 한다. 두 번째로 남성지배의 축 중 하나인 페니스 나르시시즘이라는 개인적 정체성화의 작동방식을 분석해보고자 한다. 여기서 페니스는 해부학적 기관에 그치는 것이 아니라 자기애의 온전성을 담지받는 장소이자 아버지의 법질서의 사회문화적 권위와 권력의 계승점을 나타내는 것이다. 즉 남성은 자신의 페니스를 중심으로 페니스 나르시시즘이라는 개인으로서의 남성의 정체성화 양식을 구성해나가고 있으며, 사회문화적으로는 방기하는 몸이라는 권력적 몸, 특권적 몸을 양산하는 것이다. 세 번째로 남성지배의 또 다른 축인 페니스 카르텔이라는 집단적 정체성화의 메커니즘은 남성들의 본래적 우월성의 상호확인에서만이 아니라, 남성들의 자기 완결성의 결여, 무능력함과 형편없음, 비리 축적을 상호 묵인함으로써 더욱 더 강력하게 작동하는 것이다. 왜냐하면 남성 특권구조란 특정한 남성 개개인에게 독점되는 양태가 아니라, 남성이라는 성별 계급으로 범주화된 이들이 의식적, 무의식적으로 나눠가지는 지배적 집합성에서 기인하는 것이기 때문이다. 이러한 페니스 나르시시즘과 페니스 카르텔을 해체하기 위해서 페니스가 자기완결적이며 불침투적인 닫힌 몸이 아님을 드러내어야 한다. 즉 페니스는 사정기관과 배설 기관이라는 다공성의 일체화 구조를 통해 구멍 지어진 몸이자 숭고와 비천, 깨끗함과 더러움 등의 분열적 지점이라 할 수 있다. 또한 우뚝 솟은 불변의 공격성과 능동성, 힘과 권위의 기관이 아닌, 시시각각 형태가 변하는 유동적 살로서의 페니스와 팔루스-기관의 유약성을 연동시켜 사유해봄으로써 페니스 카르텔의 남근다발이 한데 묶일 수조차 없는 결핍성의 지대임을 논증하고자 한다. 남근 이데올로기론이 갖는 임계점을 이론적으로 살펴봄으로써, 폭압적 남성성의 재생산 고리를 끊어내어 여성혐오를 극복해보고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.

• 한국조경학회지
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• 제50권4호
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• pp.20-36
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• 2022

본 연구는 가로수 관리의 합리적인 표준품셈 항목 및 적정 단가 설정을 통한 고품질 가로수 관리의 기초자료 제공을 목적으로 하였다. 현재 가로수 관리항목은 가로수 전정을 제외하고, 일반 조경수 품셈을 가로수 관리 품셈으로 활용하고 있다. 또한 한국전력공사에서는 표준전기품셈의 가지치기 항목을 적용하여 표준품셈 대비 강전정의 경우 평균 51%, 약전정의 경우 평균 39% 낮은 단가로 사업을 수행하고 있다. 이는 가로수 관리 품질을 유지하거나 향상시킬 수 없는 한계로 판단되었으며, 가로수 관리의 적정 단가 기준이 필요함을 뜻한다. 가로수 관리 품셈을 개선하기 위해 현업에서 투입되는 비용을 검토할 필요가 있었다. 하지만 국내의 조경 분야 실적공사비에 대한 데이터의 부재로 미국 RSMeans Building Construction Cost Data(RSMeans)의 세부항목을 검토하였다. RSMeans란 1942년부터 누적된 미국의 실적기반 적산방식으로 주로 연방교통부와 각 주정부의 도로국을 중심으로 공사비를 산정하는 데이터베이스이다. RSMeans는 지속적인 신기술 도입과 노동 및 재료비용의 계속된 변경을 반영하기 위해 매해 건설제품과 방법을 찾고 수량화하며, 생산성 비율을 조정하고 있다. 본 연구에서는 국내 조경 관리 방법과 큰 차이가 없는 RSMeans의 세부항목과 현행 인건비 등을 적용하여 실적공사비를 산출하였다. 적용 결과 표준품셈은 실적공사비와 비교하면 가로수 전지의 강전정의 경우 107%로의 양호한 비율이었지만, 약전정은 59%로 과소 설계가 되어 있었다. 또한, 관목 전정은 82%, 제초는 92%, 교목 시비는 87%, 방풍벽 설치는 91% 수준으로 과소 설계되어 있었다. 살수차 관수와 약제 살포는 각각 118%와 124%의 비율로 실적공사비와 비교하면 과대 설계된 부분도 확인하였다. 과소평가된 항목들은 가로수의 특수성으로 도로 안전통제 등으로 인건비 및 장비의 투입비 상승이 주요 원인으로 판단되었다. 향후 표준품셈의 조경 유지 관리항목에 일반 조경수뿐만 아니라 가로수에 관한 항목 추가가 필요하다.

• 지식경영연구
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• 제24권1호
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• pp.245-271
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• 2023

최근 데이터 경제가 가속화되면서 경영학 분야에서는 데이터 매칭이라는 새로운 기법이 주목받고 있다. 데이터 매칭은 모집단이 같지만 서로 다른 표본에서 수집된 데이터셋을 합치는 기법 또는 처리 과정을 의미한다. 그중에서 통계적 매칭은 서로 다른 데이터를 결합하는데 있어서 사업자 번호와 같이 기준이 되는 변수가 없는 경우 통계적 함수를 활용하여 데이터를 매칭하는 방법이다. 선행연구 검토결과 경제학, 교육학, 보건, 의료 등 다양한 분야에서 통계적 매칭이 많이 사용되고 있는데 반해 경영학 분야는 제한적임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존 경영학 분야에서 충분히 연구되지 않았던 통계적 매칭의 유용성을 검증하고 활용도를 높이는 방안을 연구하고자 한다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구에서는 2020 벤처기업정밀실태조사와 2020 한국기업혁신조사 자료를 활용하여 통계적 매칭 시뮬레이션을 수행하였다. 먼저, 선행연구를 바탕으로 통계적 매칭에 사용되는 변수를 선정하였다. 공통변수는 업종, 종업원수, 지역, 업력, 상장시장, 매출로 설정하였고, 검증을 위한 고유변수와 제공변수는 중소기업 혁신에서 가장 중요한 연구인력 비율과 R&D 비용으로 각각 설정하였다. 사전 검증을 위해 2020 벤처기업정밀실태조사 자료를 수여자 데이터 30%와 기여자 데이터 70%로 분할하였다. 통계적 매칭에는 마할라노비스 거리와 랜덤 핫덱을 결합한 방식을 사용하였고, 성능평가는 수여자 데이터와 원시 데이터의 평균값 비교와 커널 밀도 함수(Kernel Density Estimation)를 통해 데이터 분포를 비교하였다. 검증결과, 수여자 데이터 30%와 기여자 데이터 70%에서 추출된 매칭 데이터의 평균값이 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타나 유사한 데이터가 매칭된다는 것을 확인하였다. 또한, 두 데이터의 커널 밀도 함수로 도출한 데이터 분포 역시 유사한 형태가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 사후 검증에는 2020 벤처기업정밀실태조사에서 임의로 30%를 수여자 데이터로 추출하고 2020 한국기업혁신조사 자료를 기여자 데이터로 설정하여 통계적 매칭을 수행하고 검증하였다. 사전 검증과 마찬가지로 공통변수는 업종, 종업원수, 지역, 업력, 상장시장, 매출로 설정하였고, 검증을 위한 고유변수는 연구 인력 비율과 R&D 비용으로 정의하였다. 분석 결과, 수여자 데이터의 연구인력 비율의 평균과 기여자 데이터의 평균은 예상과 다르게 통계적으로 차이가 있는 것으로 나타났다. 하지만 커널 밀도 함수에 따른 두 데이터의 분포는 유사한 형태를 보이는 것으로 조사되어 통계적 매칭의 적절성을 확인할 수 있었다. R&D 비용은 통계적 매칭 수행 결과, 수여자 데이터의 R&D 비용 평균과 기여자 데이터의 평균이 통계적으로 차이가 없었고, 커널 밀도 함수도 유사한 분포를 보이는 것으로 조사되었다. 이러한 결과는 모집단은 동일하지만 서로 다른 표본에서 수집된 자료를 통계적으로 결합하여 신뢰할 수 있는 새로운 데이터를 확보할 수 있다는 측면에서 큰 의의가 있다. 또한, 경영학 분야에서 많이 사용되지 않았던 데이터 매칭 방법론을 모의실험을 통해 타당성을 검증함으로써 연구용 데이터 확보와 연구방법론의 확장에 기여했다는 점에서 시사점을 가진다.