• 기술혁신학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.334-367
• /
• 2017

국내 ICT 산업은 글로벌 경쟁력을 갖추고 경제발전에 크게 이바지 해왔으며, 침체된 우리나라의 경제상황을 활성화할 수 있는 성장 동력으로 주목받고 있다. 이러한 ICT 산업을 국내외에서 다양한 모습으로 바라보고 있는데, 이 중에는 객관적인 근거가 부족한 고정 관념도 많다. 이런 특정 집단에 대해 많은 사람이 가지는 공통되고 고정된 견해가 스테레오타입인데, 스테레오타입은 항상 부정적인 것은 아니지만 우리의 의사결정에 큰 영향을 주기 때문에 간과할 수 없다. 따라서 본 연구는 ICT 산업에 대한 스테레오타입을 살펴보고 보다 객관적이고 상대적인 스테레오타입을 제공하고자 한다. 이를 위해, 본 연구는 3,300개 중소기업 설문을 토대로 의사결정나무 분석을 통해 국내 ICT 기업이 다른 기술 기업과 비교해서 가지는 특징을 도출했다. 기업일반, 기술개발 활동, 기술개발 조직과 인력 등 10가지 R&D 정책 주제에 대해서 291개 변수를 대상으로 분석했는데, 기계학습을 활용한 데이터마이닝의 한 가지 방법인 의사결정나무 분석을 활용해서 ICT 기업과 다른 기술 기업이 구분되는 변수를 찾고 그 특징을 통해 객관적인 ICT 기업의 스테레오타입을 제시했다. 이 연구의 결과로 제시된 ICT 기업의 스테레오타입에 따르면, 국내 ICT 기업을 위해서는 첫째 R&D 기획이나 판로개척을 지원할 수 있는 기술정책이 필요하며, 둘째 신제품이나 신규 분야 진출을 위한 R&D 지원정책이 강화되어야 하고, 셋째 기술개발 결과에 대한 보안과 지재권 관리를 위한 지원정책이 요구되며, 넷째 ICT 기업과 관련된 정부 R&D 지원 제도관련 행정 간소화가 요구되는 것으로 나타났다. 이 연구의 결과는 ICT 중소기업을 위한 기술정책 수립 집행 평가에 다양한 시사점을 제공할 수 있으며, 특히 ICT 중소기업을 위한 R&D 정책을 수립하는 정책당국자나 유관기관의 연구자에게 여러 가지 정책적 가이드를 제공해 줄 것으로 기대한다.

• 기독교교육논총
• /
• 제62권
• /
• pp.227-255
• /
• 2020

이 논문의 목적은 한국 여성들이 기독교가 마련한 교육공간을 통해 '말하는 주체'로 거듭난 경로를 추적하고 그 효과를 규명하는 데 있다. 초기 기독교는 문자 교육을 수반한 성경공부, 연설과 토론으로 대변되는 근대적 발화양식, 간증과 방언으로 대변되는 기독교 고유의 발화양식 등 세 경로를 통해 여성을 '말하는 주체'로 세울 수 있었다. 첫째 경로는 여자사경회인데, 농어촌 지역의 여성들은 이를 매개로 문자의 세계로 진입하면서 무지와 묵종의 세계에서 벗어날 수 있었다. 둘째 경로는 기독교계 여성교육 기관이 마련한 연설과 토론공간이다. 이화학당의 이문회(以文會), 감리교 여자청년회인 조이스회(Joyce Chapter), 여성단체인 YWCA 등에서 여성들은 근대적 언어구사의 테크닉을 배우면서 말하는 주체로 거듭날 수 있었다. 셋째 경로는 기독교 고유의 발화양식인 간증과 방언이다. 남성 엘리트에게만 허용되었던 설교나 공중기도와 달리, 간증과 방언은 성별이나 신분의 제약을 초월하는 발화양식이다. 여성들은 적극적인 간증 행위를 통해 자신의 존엄을 확인하였고, 일종의 해체적 언술 행위인 방언을 매개로 초월적 권위에 기대어 말할 권리를 행사할 수 있었다. 이렇듯 기독교가 마련한 교육공간을 통과하면서 여성들은 자신들이 겪는 고통이 운명 탓이 아니라 사회적 구조나 오랜 악습 때문임을 깨닫고 여성의 교육권과 재산권을 주장하는 '말하는 주체'가 되었다. 지난 30여 년 동안 활발했던 신여성 연구에서는 여성주체 형성의 장치였던 기독교의 영향력에 대해 간과하는 경향이 있었다. 초기 한국 기독교 교육공간에는 여성을 말하는 주체로 세우는 다양한 언술장치가 있었고, 이는 여성들의 공적 발화에 선도적 역할을 하였음을 밝힌 이 글은 그간의 근대여성 연구의 지평을 보완, 확장한다는 점에서 의의가 있다.

• 공학교육연구
• /
• 제10권3호
• /
• pp.64-78
• /
• 2007

영어 논문의 작성 능력은 오늘날 공학도들에게 필수적으로 요구되는 자질이다. 주요 해외 저널에 얼마나 많은 논문이 게재되었느냐가 학문적 성과를 평가하는 주된 척도라는 점과 주요 해외 저널들이 보다 많은 독자들을 대상으로 하기 위하여 영어로 쓰여진다는 점 때문에 영어 논문 작성 능력에 대한 필요성은 한국을 포함한 영어가 모국어가 아닌 모든 국가들에서 강조되고 있는 실정이다. 그러나, 불행히도 한국에 있는 이공계 대학들은 석/박사 연구원들의 영어 논문 작성 능력 향상을 위한 정규적인 교육 과정을 제공하고 있지 못하다. 이러한 상황을 더욱 악화시키는 것은 구체적인 기술 논문 작성 방법론에 대한 문헌이 부족하다는 점이다. 원어민(Native Speaker)을 위한 기술 논문 작성 방법론에 대한 문헌이나 EFL 학습자들을 위한 일반적인 영어 작문법에 대한 문헌은 많이 있지만, EFL 학습자들을 위한 기술 논문 작성법에 대한 지침서나 문헌은 찾기 힘들다. 따라서, 본 보고서의 목적은 두 가지로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 영문 기술 논문 작성에 대한 교육 방법론이 생소한 한국에서 이공계 연구원을 대상으로 강의를 하고 있는 EFL 강사들에게 제기될 수 있는 일반적인 논제들을 제시한다. 이 논제들은 적절한 강의 접근법(Teaching Approach), 최적의 학생 배치(Class Arrangement), 그리고 컴퓨터 학습 도구의 활용뿐 아니라 대조 수사학(Contrastive Rhetoric)의 중요성에 대한 내용을 포함한다. 둘째, 실제적인 강의 제안서도 제시한다. 본 강의 제안서는 기술 논문 작성법 강의 수강생들의 작문 샘플에 대한 분석 결과와 기술 논문 작성법에 대한 자가 진단 설문 응답 분석 결과를 근거로 작성하였고, 한국인 EFL 학습자가 기술 논문 교육 과정을 통하여 문법(Grammar), 과정(Process), 장르 기술(Genre Skills) 등을 골고루 개발할 수 있도록 하였다. 본 보고서는 EFL 기술 논문 과정의 개발에 대한 여러 일반적인 논점들을 공유함으로써 기술논문 교육방법론 연구가 부족한 한국의 공학 교육계에 하나의 사례를 제시하였다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.427-435
• /
• 2023

이상기상으로 인한 봄꽃 개화 시기의 변화는 식물의 생장기간 뿐 아니라 생물계절을 포함한 생태계의 모든 측면에 영향을 미친다. 따라서 봄꽃 개화 시기를 예측하는 것은 산림 생태계의 효과적인 관리에 필수적이다. 본 연구에서는 464곳의 산림에서 수집된 날씨정보를 기반으로 대한민국 산림의 대표적인 5가지 수종(미선나무, 아까시나무, 철쭉, 산철쭉, 마가목)의 2023년 개화 시기를 예측하기 위해 과정 기반 모형을 사용하였다. 이를 위해 28개 지역의 9년간(2009-2017) 개화 시기 자료를 활용하여 모형을 개발하였다. 개화 시기는 식물의 세 개 이상의 위치에서 처음으로 꽃이 피는 것을 기준으로 측정되었다. 본 연구에서는 STDD와 GDD 과정 기반 모형을 사용하여 개화 시기를 예측하였으며, 두 모형 모두 일반적으로 우수한 성능을 보였다. 과정 기반 모형의 주요 입력변수인 날씨 자료는 산악기상관측시스템과 기상청에서 제공하는 기온 정보를 융합하여 1km의 공간 해상도로 일 단위 기온 자료를 생성하였다. 지역별 보정 계수를 생산하고 적용하기 위해 랜덤포레스트 기계 학습을 활용하여 STDD와 GDD 모형을 기반으로 예측 정확도를 개선하였다. 결과적으로 보정 계수가 적용될 때 대부분의 수종에서 개화 시기의 예측 오차가 작았으며, 특히, 미선나무, 아까시나무, 철쭉에서 평균제곱근오차가 각각 1.2, 0.6, 1.2일로 매우 낮았다. 모형 성능을 평가하기 위해 10회의 무작위 샘플링 테스트를 실시하고, 최적의 결정계수 값을 가진 모형을 선택하여 모형의 성능을 평가하였다. 그 결과, 마가목을 제외한 모든 수종에서 보정 계수가 적용된 모형에서 결정계수가 최소 0.07에서 최대 0.7 증가하였으며 최종적으로 75%에서 90%의 설명력을 가졌다. 이를 기반으로 수종별 보정 계수를 산출하였으며, 1km 해상도의 전국 단위 개화시기예측 지도를 제작하였다. 본 연구는 식물의 계절 변화에 대한 자료로 활용될 것으로 예상되며, 수종 및 지역별로 개화 시기를 상세히 설명하여 기후 변화로 인한 계절 변화를 연구하는 데에 유용할 것으로 기대된다. 또한 우리나라 산림의 주요 수종에 대한 정확도 높은 개화 시기 예측 서비스는 산림 방문객들의 산림 경험 만족도를 크게 높일 수 있으며, 양봉업 등 임업 종사자들의 경제적 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
• /
• 제35권6호
• /
• pp.985-995
• /
• 2015

본 연구는 창의적이고 통합적인 사고의 활성화를 위하여 과학 문항에 예술적 요소와 기술적 요소를 도입함에 따른 효과를 알아보기 위한 것이다. 평가 문항은 수능에 예술적 요소와 기술적 요소를 도입한 4개의 문항(STA)과 기술적 상황에 예술적 요소를 도입한 문항(TA)으로 이루어져 있다. 특히, TA는 3개의 문항(과학 및 일상생활과 관련된 문항, 창의적 설계)으로 이루어져 있다. 대구시 소재 고등학교 3학년 학생 60명(남:39명, 여:21명)을 대상으로 STA에 대한 문제해결 과정을 살펴보았으며 상세한 분석을 위해 이 학생들 중 4명을 추출하여 회상면접법을 이용하여 면담도 실시하였다. 또한, STA에 대한 분석 결과를 기반으로 TA를 제작하여 위의 학생 4명을 대상으로 문제해결 과정을 살펴보았으며 위와 마찬가지로 면담도 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들은 과학적 상황을 예술적 상황과 기술적 상황보다 많이 선택하였으며 그 이유는 빠른 시간 내에 문제를 해결하기 위해 문제의 길이가 짧은 상황을 선호하기 때문인 것으로 나타났다. 둘째, STA의 예술적 상황과 기술적 상황을 과학적 상황보다 흥미롭지만 어렵게 느끼는 것으로 나타났으며 TA의 예술적 요소를 도입한 기술적 상황도 과학적 상황보다 흥미롭게 느끼는 것으로 나타났다. 셋째, 학생들은 STA에서 주어진 상황에 관계없이 문제해결에 필요한 핵심적 과학지식을 사용하여 비교적 간략하게 문제를 해결하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 이는 학생들의 문제해결 과정이 반복학습에 의해 정형화되었을 가능성이 있음을 의미한다고 볼 수 있다. STA의 모든 상황에서 논리적 사고와 정교성은 나타났으나 독창성은 두드러지지 않았고 통합적 사고는 나타나지 않았다. 넷째, TA의 과학과 관련된 문항에서는 위와 유사한 결과가 나타났으나 일상생활과 관련된 문항의 경우 학생들은 일상생활을 기반으로 서술하였으며 독창성이 나타났으며 특히, 창의적 설계에서는 학생들의 독창적인 아이디어와 통합적 사고가 나타났다.

• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권36호
• /
• pp.437-467
• /
• 2014

본 연구의 목적은 만화 읽기가 창의성 향상에 도움이 된다는 것을 밝히는 데 있다. 오랜 역사 속에서 만화의 부정적 인식이 최근에 긍정적으로 변하였다고는 하나, 어린이 만화가 학습을 위한 도구로서만 활용되고 있는 점에서는 그 사회적 인식을 개선할 근거가 필요한 것이다. 서론에서는 선행연구의 한계로 만화 읽기에 대한 실증적인 연구가 부족함을 지적하였고, 그 실증적 연구 방법으로 설문조사를 통해 만화읽기와 학교공부와 창의력테스트의 비교분석방법을 제시하였다. 2장 이론적 배경에서는 첫째, 창의성에 관한 이론 중 문제해결능력에 중점을 둔 창의성이론이 갖는 의의를 강조했다. 둘째, 창의성 개발에서 '재미'와 '흥미'가 갖는 의미를 근대교육이론의 전개과정과 맞물려 이론적으로 살펴보았다. 셋째, 만화읽기의 특성이 '재미'와 '흥미'로 출발하며, 감정이입과 몰두과정을 통해 캐릭터가 낯선 세상을 헤쳐 나가는 과정을 통해 현실인식을 확장하는 과정이며, 창의력과 연관 있음을 강조했다. 넷째, 만화와 창의력 관계를 실증적으로 연구할 설문지 모형을 제시하였다. 3장 설문조사결과분석에서는 첫째, 공부 잘하는 아이들은 만화를 많이 읽는다는 결과를 알 수 있었다. 또 공부 역시 창의력 향상에 도움이 되며, 결국 만화읽기와 공부와 창의력 향상은 서로 부정적 관계라기보다는 서로 상호보완적인 관계임을 알 수 있다. 둘째, 만화읽기와 창의성의 관계가 공부와 창의성의 관계보다 높은 결과가 나왔다. 이는 만화읽기가 공부보다 도리어 창의력 향상에 효과적일 수 있다는 것이다. 이러한 결과를 토대로 본 연구에서는 만화읽기가 공부, 창의력 향상에 긍정적 효과가 있음을 결론 내었다. 이러한 결론을 토대로 앞으로 학년별 만화읽기 교육방법개발과 추천만화목록을 제시할 필요가 있음을 제언하였다.

• 비교문화연구
• /
• 제25권
• /
• pp.695-721
• /
• 2011

본 연구는 결혼이주여성들이 출신국의 문화에 대한 자부심을 가지고 한국문화를 공부하기 위해 자신의 출신국 지역문화 스토리텔링(자기문화 스토리텔링) 활용 표현교육 모형을 제안하고자 한다. 이를 통해 결혼이주여성들이 자신의 문화에 대한 자부심을 가지고 한국문화를 공부할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구는 결혼이주여성들의 자기문화 스토리텔링 활용 표현교육 5단계 모형을 활용하여 한국어 고급 학습자 49명에게 한국어 쓰기와 말하기 활동을 주목하였다. 그 중 일본 출신 A씨의 한국어 쓰기 및 말하기 표현교육 사례를 중심으로 각 단계별 활동 결과물을 제시했다. 활동 결과 제시의 방법은 내러티브 기술법을 사용하였다. 본 연구에서 자기문화 스토리텔링은 스토리텔링의 '대중성', '상호작용성', '참여성'을 중심으로 구성하였다. 자기문화 스토리텔링은 결혼이주여성에게 출신국의 문화에 대한 쓰기와 말하기의 재구성을 포함한다. 이를 통해 결혼이주여성들은 자기문화에 대한 자부심 함양과 정체성의 확립에 긍정적인 변화가 있었을 뿐만 아니라 한국어 및 한국문화 이해도가 높아진 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권2호
• /
• pp.107-122
• /
• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.135-149
• /
• 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.

• KDI Journal of Economic Policy
• /
• 제13권4호
• /
• pp.91-116
• /
• 1991

경제(經濟)의 개방화(開放化) 및 산업구조(塵業構造)의 고도화(高度化)가 진전되면서 국내기업들은 주력사업의 성장이 감퇴하는 구조변화(構造變化)에 직면하게 된다. 극단적인 경우에 도산(倒産)이나 폐업(廢業)을 단행하는 국내 기업들도 있을 것이다. 그러나 보다 우월한 적응능력을 가진 대부분의 대기업이나 중견기업들은 고임금(高賃金)과 현재의 기술여건(技術與件)에서 경쟁우위를 확보할 수 있는 영역(market niches)을 찾아 합리화 및 고부가가치화, 제품 및 시장다각화 등 신축적인 사업조정(事業調整)을 통해 수익성이 낮은 기존사업의 비중을 점차적으로 줄이면서 고수익성(高收益性) 사업(事業)으로 전환(轉換) 할 것이다. 사업구조 조정과정에서 기업(企業)은 단기적으로는 기존의 주력사업 내에서 경영합리화 및 감량경영을 통해 비용(費用)을 절감(節減)하고 제품의 고부가가치화(高附加價値化)를 추구하는 동시에 장기적으로는 사업구조 재편성을 목표로 기존의 우위요소를 최대한 활용하면서 새로운 우위요소(優位要素) 창출(創出)을 위해 기업의 전략구상, 조직 및 기업문화면에서의 구조전환을 시도하게 된다. 그러나 기업의 발상(發想), 조직구조(組織構造), 조직문화(組織文化)는 환경변화만큼 신속히 일어나지 않는다. 동일한 환경, 동일한 산업 내에서도 성공하는 기업이 있고 실패하는 기업이 있는 것처럼 환경변화에 대한 정확한 인식(認識)과 성공적인 전략(戰略)의 수립 및 실행은 기업들의 체계적인 노력여하에 따라 다르게 나타난다. (企業)의 구조전환(構造轉換)은 국가경제의 발전방향, 업종의 실태와 전망에 관한 정보에 기반하여 장기계획하(長期計劃下)에 기업의 축적된 경영자원을 활용하는 방향으로 이루어져야 한다. 기업이란 주주(株主), 경영자(經營者), 근로자(勤勞者) 등 이익집단간의 이해관계(利害關係)가 균형을 이루면서 발전해 나가는 조직이라는 새로운 인식(認識)에 기반하여 기업은 합리적 노사관계의 정착에 노력하고 정부(政府)는 경쟁(競爭)을 통한 기업체질 강화라는 기본방침하(基本方針下)에 재래산업(在來産業)의 전환비용(轉換費用)을 줄이고 신규사업(新規事業)의 창출(創出)을 뒷받침하는 제도개선(制度改善)을 해 나가야 한다.