• 재무관리연구
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• 제25권2호
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• pp.165-190
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• 2008

선물 및 옵션의 만기결제와 관련된 정보비대칭 상황은 각 투자자 집단의 거래활동에 가시적인 영향을 줄 수 있다. 이러한 가능성을 조사하기 위해서 본 연구는 만기일을 제외한 파생상품의 life cycle을 시간의 경과에 따라 3개의 구간으로 설정한 후, 각 투자자 유형의 거래활동이 각 구간별로 보이는 변화 패턴을 조사하였다. 조사된 KOSPI200 지수 파생상품시장의 투자자 유형별 거래행태는 Foster and Viswanathan(1990)의 전략적 유동성 거래자 모형을 통해서 해석되었다. 한편, 투자자 유형별로 KOSPI200 지수 파생상품의 만기결제와 관련된 정보우위성을 측정 및 비교함으로써 정보비대칭 정도 및 정보거래자의 확인(identification) 문제에 조금 더 접근할 수 있었다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같이 요약된다. 첫째, 투자자 집단의 거래활동은 KOSPI200 지수 파생상품의 life cycle에 따라 3가지 유형(ㄱ자형, L자형, U자형)의 패턴으로 요약된다. ㄱ자형은 만기일 이전 1주일 동안 거래활동을 축소하는 패턴이고, L자형은 만기일 이후 1주일 동안 거래활동을 확대하는 패턴이고, U자형은 만기일 이전 1주일과 만기일 이후 1주일 동안 거래활동을 확대하는 패턴이다. 둘째, 개인투자자는 파생상품 life cycle과 관련하여 대형주 종목군을 대상으로 ㄱ자형 거래패턴(선물만기 기준)과 U자형 거래패턴(옵션 단독만기 기준)을 보인다. 이러한 거래패턴은 Foster and Viswanathan(1990)의 전략적 유동성 거래자 모형의 예상과 일치하였다. 셋째, 파생상품 life cycle과 관련하여 외국인투자자의 거래행태는 부분적으로 전략적 유동성 거래자 모형의 예상과 일치하였으나, 기관투자자의 거래행태는 전략적 유동성 거래자 모형의 예상과 무관하였다. 우리나라 주식시장의 전체 거래규모에서 가장 큰 비중을 차지하는 개인투자자가 파생상품의 만기와 관련하여 전략적으로 유동성 거래를 수행한다는 점은 파생상품의 life cycle이 주식시장에 주기적으로 영향을 주는 중요한 경로임을 의미한다. 본 연구는 이러한 경로를 새로이 규명하였다는 점에서 의미를 가진다.

• 한국산림과학회지
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• 제104권3호
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• pp.421-426
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• 2015

본 연구는 우리나라 삼나무의 생장 및 수확량 평가와 탄소저장 및 흡수량을 알아보기 위하여 수행되었다. 조사구는 전남, 경남 및 제주지역에 정상적으로 생육하는 삼나무 집단지에서 총 106개 표준지를 선정(이상치를 제외한 92개소 이용)하였다. 그리고 분석을 위하여 Weibull 직경분포 모델을 적용시켰다. 직경분포 추정을 위하여 흉고직경, 흉고단면적, 수고 등 생장인자별 생장 추정식을 도출하고, 이들에 대한 적합성을 검증하였다. 그리고 삼나무에 대한 지역별 임지생산력을 파악할 수 있는 지위지수를 Schumacher 모델로서 개발하였으며, 지위지수 추정의 기준임령은 30년으로 정하였다. 우리나라 삼나무의 지위지수 범위는 10~16에 있는 것으로 나타났으며, 이를 기준으로 임분수확표를 조제하였다. 임분수확표 지위 14에 의하면, 25년생일 때 연평균생장량(MAI)이 $7.6m^3/ha$인 것으로 나타나며, 임목축적 $190.1m^3/ha$이 될 것으로 예측되었다. 이는 편백보다 $20m^3$ 정도 높은 값이었다. 그리고 삼나무의 연간 탄소흡수량은 임령 25년에 2.14 tC/ha/yr, $7.83tCO_2/ha/yr$으로 최대값을 갖는 것으로 나타났다. 이를 타 침엽수와 비교해 보면, 편백($7.5tCO_2/ha/yr$)보다는 약간 높은 수준이나, 잣나무 $10.4tCO_2/ha/yr$, 낙엽송 $11.2tCO_2/ha/yr$ 보다는 낮은 수치였다. 이러한 연구결과를 기반으로 삼나무의 생장 정보 활용 뿐만아니라 목재로서의 이용을 제고할 수 있는 방안 마련이 필요하다고 사료된다.

• 한국산림과학회지
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• 제110권4호
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• pp.504-515
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• 2021

세뿔투구꽃의 서식에 영향을 미치는 환경인자들과의 관계를 규명하기 위해 MexEnt 모형을 구동하여 21개의 환경인자를 평가한 결과 0.6 이상의 유의성 있는 AUC값을 가지고 있는 14개의 환경인자는 임령, 임목축적, 임분밀도, 고도, 지형, 지형습도지수, 일사량, 토성, 1월 평균기온, 4월 평균기온, 연평균 기온, 1월 평균 강수량, 8월 평균 강수량, 연평균 강수량이었다. 주요 14개 설명 인자들의 반응 곡선에 의하면 백운산 내 세뿔투구꽃은 해발고도가 600 m 이하의 낮은 지대로 내려갈수록 서식에 적합하다는 결과를 보이고 있었으며, 경사가 서식지에 미치는 영향은 낮았다. 임분 밀도는 밀, 지형은 계곡과 가까운 지역을 선호하였으며, 방위는 북동쪽에 대한 분포 비중이 높았다. 영급은 5영급을 기준으로 낮을수록 출현 확률이 높게 나타났다. 본 연구 지역의 세뿔투구꽃이 선호하는 일사량은 1.2 MJ/m²이며, 지형습도지수 값은 4.5를 기준으로 값이 낮아질수록 출현 확률이 낮아지고 기준 값이 높아질수록 출현 확률이 높아지는 양의 관계가 성립되었는데 임계수치는 7.5였다. 토양환경 분석결과 점토에서 사질양토로 갈수록 세뿔투구꽂의 존재확률이 증가하고 있었고 1월 평균기온이 -4.4℃~-2.5℃, 4월 평균기온이 8.8℃~10.0℃, 연평균 기온은 9.6℃~11.0℃인 지역을 서식에 적합한 주요 서식지로 분류할 수 있었다. 세뿔투구꽃은 연평균 강수량이 1,670~1,720 mm지역으로 8월 평균 강수량이 350 mm 이상 되는 지역에서부터 출현하기 시작했으며, 390 mm까지는 일정 부분 강수량이 높아질수록 선호하는 서식지로서의 가치를 가지고 있는 것으로 분석되었다. 분포적 의미를 갖는 결과 값이 75% 이상인 잠재서식지의 면적은 202 ha로 백운산 연구 대상지의 1.8%였다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 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.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.