항공기 운항 중 제3자에 대한 피해를 배상하는 국제 조약은 1933년 로마협약에서 처음 규정하였지만 호응을 얻지 못한 채 1952년 로마 협약으로 개정되면서 배상 금액이 상향 조정되는 등 일부 내용이 개선되었다. 이에 불구하고 2009년 현재 협약 당사국이 49개국에 불과하여 보편적인 국제 조약으로 기능하지 못하고 있는데 동 협약을 개선한 1978년 몬트리올 의정서는 배상 상한을 다시 인상하였음에도 불구하고 미국, 일본, 영국, 독일 등 주요 항공 대국이 참여치 않은 가운데 의정서 당사국이 12개국에 그치면서 명목을 유지하는 형편이다. 이에 따라 제3자에 대한 항공기 피해에 대한 배상은 사고 발생지 국내법에 의해 해결하는 추세이다. 2001년 발생한 9.11 테러 공격은 세계 최대 강국인 미국이라도 대규모 제3자 피해를 혼자 감당하기 어려운 것을 인식하게 된 가운데 국제민간항공기구(ICAO) 주도하에 국제사회 공동으로 향후 재발에 대비한 배상 체제를구축코자 ICAO 법률위원회의 수년간 작업 끝에 제3자 피해 배상에 관한 현대판 조약을 캐나다 몬트리올 외교회의에서 채택케 된 것이다. 과거 지상 제3자 피해 배상에 관한 협약과는 달리 공중 충돌로 제3자가 피해를 볼 경우도 포함시켜 '지상'이라는 표현이 협약 제목에서 삭제된 한편, 과거 협약이 항공기를 테러로 이용하여 제3자 피해가 발생할 것을 예상하지 못하였지만 금번 채택 협약은 9.11 사태와 같이 항공기를 이용한 테러공격으로 제3자 피해가 발생할 경우의 배상에 주안을 두었다. 그런 가운데 조약 제정 편의상 테러 공격에 의한 제3자 피해에 대한 배상을 위한 "불법방해배상협약"과 그렇지 않은 일반 위험 (general risks)으로 인한 제3자 피해 배상에 관한 "일반위험협약"으로 분리하여 2개의 조약을 외교회의의 컨센서스로 채택하였다. 상기 2개의 조약은 대규모 제3자 피해 발생을 염두에 두고 배상 상한을 대폭 인상하여 피해 배상을 현실화함과 동시에 신체적 피해로 인한 정신적 피해도 배상 대상에 포함시키면서 오늘날 항공운송 사고 시 승객에게 적용되는 조건을 제3자 피해자에게도 적용하는 등 조약의 내용을 현대화 시켰다. 그러나 "불법방해배상협약"은 대규모 피해에 대비한 배상금 충당을 위하여 "국제민간항공배상기금"을 창설하면서 어느 한 나라가 협약 당사국이 되느냐 마느냐에 따라서 협약이 운명이 좌우되게끔 하는 유별난 조항을 포함시켰다. 이는 미국을 염두에 둔 내용으로서 협약의 보편성을 해치는 한편, 일반적으로 국가가 배상책임을 지는 사안인 테러에 의한 피해 배상을 항공 산업에 있어서만 항공운송업자와 승객이 책임을 부담도록 하는 등의 독특한 내용들을 담고 있는 특징과 함께 협약의 장래 전망이 우려된다. 이는 국제 정치 현실상 몇 나라가 부담하는 테러 위험을 아무런 보상도 없이 여러 나라에 분산시키는 결과를 가져오는 내용이기 때문에 더욱 그러하다.
투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.
본 연구는 프랜차이즈 가맹본부와 가맹점간의 관계에 주안점을 두고, 가맹본부와 가맹점사업자의 특성이 신뢰와 몰입과 같은 양자간의 관계에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고 이러한 신뢰와 몰입이 재계약의도가 포함된 가맹점의 만족에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 특히 현재와 같이 시장의 불확실성이 높은 상황에서 시장 불확실성 요인이 가맹본부 및 가맹점 사업자의 특성과 신뢰 및 몰입과의 관계에 어떠한 영향을 미칠 것인지에 대해서도 살펴보고자 하였다. 연구결과 가맹본부의 특성 가운데 가맹본부의 표준화관리는 가맹본부에 대한 가맹점의 신뢰와 몰입을 저해시키는 것으로 나타났고, 가맹본부의 지원은 가맹점의 신뢰와 몰입을 높이는 것으로 나타났다. 그러나 가맹본부의 가맹점에 대한 통제와 인센티브 정책은 가맹본부에 대한 가맹점의 신뢰 및 몰입에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 가맹점사업자의 특성 가운데는 가맹점의 건전한 재무상태와 기업가 정신이 가맹본부에 대한 신뢰와 몰입을 높여주는 것으로 나타났다. 그러나 가맹점사업자의 우수한 사업능력은 오히려 가맹본부에 대한 몰입을 감소시키는 것으로 나타났다. 그리고 가맹본부에 대한 신뢰와 몰입은 가맹본부에 대한 만족을 높여주어 재계약의도를 높이는 것으로 나타났다. 추가적으로 시장 불확실성에 따라 가맹점사업자의 특성이 본부에 대한 신뢰와 몰입에 미치는 효과가 차이가 있을 것으로 생각하였으나, 불확실성의 인식정도에 따라 가맹점 사업자의 특성이 미치는 효과는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 가맹본부가 지속적으로 성장 발전하기 위해서 가맹점에게 시설투자나 마케팅 비용부담을 전가하여 가맹점으로부터 수익을 강제적으로 얻으려 하기 보다는 가맹점의 영업활동이 잘 될 수 있도록 가맹본부가 가맹점을 적극적으로 지원을 해줌으로써 가맹점의 수익이 가맹본부의 수익으로 연결될 수 있게 하는 것이 양자의 발전을 위해 더욱 바람직한 방향임을 보여주는 결과라 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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