• 국제지역연구
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• 제14권3호
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• pp.221-246
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• 2010

본 연구는 최근 글로벌 외환시장에서 첨예하게 대립하고 있는 환율갈등의 요인을 분석하기 위해 국가간 실질 및 명목이자율 차이가 환율결정에 미치는 영향을 분석하였다. 유위험, 무위험, 및 실질이자율평가의 실증분석 결과를 종합해 보면 유위험이자율평가가 다른 두 경우보다, 실질이자율평가가 무위험이자율평가 보다 환율결정에 더욱 영향을 미치기는 하지만 그 정도는 충분히 크지 않은 것으로 분석되었다. 또한, 국가간 환율결정에 실질이자율평가가 성립되지 못하는 원인을 규명하기 위해 국가할증, 환율변동위험 할증, 및 통화할증을 분석하였는데, 그 결과에 의하면 국가할증과 환율변동위험 할증이 실질이자율평가의 성립을 어렵게 하는 요인으로 분석되었다. 실증분석 결과를 종합해 볼 때 최근의 국가간 환율갈등의 원인은 외환위기 이후 글로벌 외환시장에서 환율이 각국의 경제력을 바탕으로 결정되기 보다는 시장의 외부요인인 전략에 의해 영향을 받았기 때문인 것으로 보인다. 따라서 환율갈등을 완화 또는 근본적으로 해결하기 위해서는 각국의 외환정책 당국은 시장지향적이고 시장결정적인 환율제도를 구축하여야 할 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.735-742
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• 2021

최근 정부에서 역점 적으로 추진하고 있는 '재생에너지 3020', '그린뉴딜', '2050 탄소중립', 'K-RE100' 정책에 의해 재생에너지 관련 발전설비들이 급증하고 있다. 재생에너지 설비들은 대부분 소규모이고, 분산되어 있어서 효율적인 관리가 어렵고, 1MW 미만의 소규모 분산자원은 판매량 제한, 거래회피 등으로 시장참여에 큰 어려움을 겪고 있다. 특히, 재생에너지의 간헐성 때문에 전력망의 안정성 저하에도 큰 영향을 끼치고 있다. 정부에서는 '소규모 분산자원 중개거래'를 통해서 변동성 및 간헐성 문제를 해결하고, 이종의 대량 소규모 분산자원들의 계통 자원화와 수용성 확대를 추구하고 있다. 본 연구에서는 AI에 기반한 발전량 예측 모델을 분산자원 중개거래 시스템에 적용하여 최적의 운영 솔루션을 제시하고, 에너지신사업 시장 개척의 기반 플랫폼으로 활용될 수 있도록 하고자 한다.

• 대한조선학회논문집
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• 제58권5호
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• pp.281-293
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• 2021

Oil and steel prices, which are major pricescosts in the shipbuilding industry, were predicted. Firstly, the error of the moving average line (N=3-5) was examined, and in all three error analyses, the moving average line (N=3) was small. Secondly, in the linear prediction of data through existing theory, oil prices rise slightly, and steel prices rise sharply, but in reality, linear prediction using existing data was not satisfactory. Thirdly, we identified the limitations of linear prediction methods and confirmed that oil and steel price prediction was somewhat similar to actual moving average line prediction methods. Due to the high volatility of major price flows, large errors were inevitable in the forecast section. Through the time series analysis method at the end of this paper, we were able to achieve not bad results in all analysis items relative to artificial intelligence (Prophet). Predictive data through predictive analysis using eight predictive models are expected to serve as a good research foundation for developing unique tools or establishing evaluation systems in the future. This study compares the basic settings of artificial intelligence programs with the results of core price prediction in the shipbuilding industry through time series prediction theory, and further studies the various hyper-parameters and event effects of Prophet in the future, leaving room for improvement of predictability.

• Journal of Korea Trade
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• 제24권1호
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• pp.1-34
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• 2020

Purpose - In this study, we investigate determinants of hedging with derivatives and its effect on firm value and firm risk for Korean firms. Design/methodology - To avoid the endogeneity problem pointed out in previous studies, we use a two-stage analysis by using gains and losses from derivatives as instrument variable for hedging with derivatives. Findings - Our analysis on the determinants of hedging shows that firms that are more leveraged and less profitable, and with more growth opportunities are likely to hedge through derivatives. Additionally, large firms, firms less diversified into industry, and firms more diversified geographically are likely to use derivatives. Our two-stage analysis shows that indicators of hedging with derivatives have an insignificant effect on firm value, and the indicator of futures/forwards use and of swaps use have significant negative effect on firm value. Whereas, the extent of hedging with derivatives has positive effect on firm value for all types of foreign currency derivatives, which suggests that moderately low hedgers use derivatives inefficiently, but extensive hedgers use derivatives properly. With regard to firm risk, hedging with derivatives increases market-based risk, but decreases accounting-based risk. Thus, we conclude that Korean firms use derivatives to manage operational volatility rather than to manage market risk, and accounting-based risk reduction through hedging is not directly translated into higher firm value. Originality/value - This is not the first study to investigate hedging behavior of Korean firms, but the sample period that that this study analyzed is the longest and various method are used to control the endogeneity problem. We investigate not only total foreign currency derivatives but also by types of derivatives, including futures/forwards, options, and swaps.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.287-308
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• 2022

최근 비트코인을 필두로한 암호화폐의 폭발적인 성장이 금융 시장의 주요 이슈로 떠오르고 있다. 이에 전 세계적인 암호화폐 투자의 관심이 증가하고 있지만, 24시간 365일 운영되는 시장과 가격 변동성, 그리고 기하 급수적으로 증가하고 있는 암호화폐 종류는 암호화폐 투자자들에게 리스크로 제공되고 있어, 특히 암호화폐 포트폴리오를 구상하는데 있어 추천에 적합하지 않는 암호화폐들을 구분하여 투자자들의 리스크를 감소시킬 수 있는 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 논문은 기존에 있었던 단순히 암호화폐 가격의 미래를 예측하여 수익률을 극대화 하거나, 수익률에 초점을 맞추어 암호화폐 포트폴리오를 구성하는 연구들과 달리, 투자자들의 성향을 반영하고, 투자에 적합한 암호화폐를 머신러닝 기법 중 하나인 Apriori 알고리즘을 활용하여 추천하되, 추천에 적합한 알트코인들을 비트코인의 유사도와 연관규칙을 중심으로 선별하여, 투자자들의 리스크를 감소시킬 수 있는 적합한 추천 방식과 해석을 제시한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권3호
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• pp.3-11
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• 2023

건설업은 노동집약적 산업으로, 성능과 생산성의 변동성이 매우 높다. 따라서 계약자의 실제 성과를 파악하기 위해 기준생산성을 정량적이고 객관적으로 산출하여야 한다. 하지만, 기존 문헌에서 주로 제시된 기준생산성 산출 방법은 주관성이 내재된 기준을 사용하여 기준생산성을 산출한다는 한계가 있다. 또한, 데이터 수집에 과도한 비용과 시간이 투입되는 기존의 'Five-minute Rating'과 같은 데이터 수집 방식으로는 공사 현장에서 실적 물량, 실적 자원과 저해 요인이 포함된 Detailed Data를 수집하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 Unimpacted Productivity BP를 산출할 때 활용되는 Detailed Data를 체계적인 형식으로 기록할 수 있는 작업 체크시트 와 과도한 비용과 시간을 들이지 않고 데이터를 수집하고 활용할 수 있는 프로세스를 제시하였다. 또한 기존 기준생산성 산출 방법의 객관성과 신뢰도 문제를 해결하기 위해 비교 분석하여. Detailed Data를 활용한 보다 더 객관적이고 정확한 Unimpacted Productivity BP를 활용한 기준생산성 산출을 제안한다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.38-45
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• 2022

주식 시장에서 안정적으로 높은 수익을 얻기 위하여 많은 트레이딩 알고리즘에 대한 연구들이 이루어졌다. 트레이딩 알고리즘들이 미국 주식시장의 거래량에서 차지하는 비율은 80 프로가 넘을 정도로 많이 사용된다. 많은 연구에도 불구하고 항상 좋은 성능을 나타내는 트레이딩 알고리즘은 존재하지 않는다. 즉, 과거에 좋은 성능을 보이는 알고리즘이 미래에도 좋은 성능을 보인다는 보장이 없다. 그 이유는 주가에 영향을 주는 요인은 매우 많고, 미래의 불확실성도 존재하기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 알고리즘들의 수익률에 대한 과거 기록을 바탕으로 미래의 수익률을 잘 예측하고 수익률도 높을 것으로 추정되는 알고리즘을 선택하는 TimeGAN을 활용한 모델을 제안한다. LSTM기법은 미래 시계열 데이터의 예측이 결정론적임에 반하여 TimeGAN은 확률적이다. TimeGAN의 확률적인 예측의 이점은 미래에 대한 불확실성을 반영하여 줄 수 있다는 점이다. 실험 결과로써, 본 논문에서 제안한 방법은 적은 변동성으로 높은 수익률을 달성하고, 여러 다수의 비교 알고리즘에 비해 우수한 결과를 보인다.

• 품질경영학회지
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• 제51권2호
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• pp.171-184
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• 2023

Purpose: First, this paper suggests an alternative approach to find optimal portfolio (stocks, bonds and ESG stocks) under the maximizing utility of investors. Second, we include ESG stocks in our optimal portfolio, and compare improvement of welfares in the case with and without ESG stocks in portfolio. Methods: Our main method of analysis follows Brennan et al(2002), designed under the continuous time framework. We assume that the dynamics of stock price follow the Geometric Brownian Motion (GBM) while the short rate have the Vasicek model. For the utility function of investors, we use the Power Utility Function, which commonly used in financial studies. The optimal portfolio and welfares are derived in the partial equilibrium. The parameters are estimated by using Kalman filter and ordinary least square method. Results: During the overall analysis period, the portfolio including ESG, did not show clear welfare improvement. In 2017, it has slightly exceeded this benchmark 1, showing the possibility of improvement, but the ESG stocks we selected have not strongly shown statistically significant welfare improvement results. This paper showed that the factors affecting optimal asset allocation and welfare improvement were different each other. We also found that the proportion of optimal asset allocation was affected by factors such as asset return, volatility, and inverse correlation between stocks and bonds, similar to traditional financial theory. Conclusion: The portfolio with ESG investment did not show significant results in welfare improvement is due to that 1) the KRX ESG Leaders 150 selected in our study is an index based on ESG integrated scores, which are designed to affect stability rather than profitability. And 2) Korea has a short history of ESG investment. During the limited analysis period, the performance of stock-related assets was inferior to bond assets at the time of the interest rate drop.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권6호
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• pp.207-215
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• 2024

Cloud computing is now used by most companies, business centres and academic institutions to embrace new computer technology. Cloud Service Providers (CSPs) are limited to certain services, missing some of the assets requested by their customers, it means that different clouds need to interconnect to share resources and interoperate between them. The clouds may be interconnected in different characteristics and systems, and the network may be vulnerable to volatility or interference. While information technology and cloud computing are also advancing to accommodate the growing worldwide application, criminals use cyberspace to perform cybercrimes. Cloud services deployment is becoming highly prone to threats and intrusions. The unauthorised access or destruction of records yields significant catastrophic losses to organisations or agencies. Human intervention and Physical devices are not enough for protection and monitoring of cloud services; therefore, there is a need for more efficient design for cyber defence that is adaptable, flexible, robust and able to detect dangerous cybercrime such as a Denial of Service (DOS) and Distributed Denial of Service (DDOS) in heterogeneous cloud computing platforms and make essential real-time decisions for forensic investigation. This paper aims to develop a framework for digital forensic for the detection of cybercrime in a joined heterogeneous cloud setup. We developed a Digital Forensics model in this paper that can function in heterogeneous joint clouds. We used Unified Modeling Language (UML) specifically activity diagram in designing the proposed framework, then for deployment, we used an architectural modelling system in developing a framework. We developed an activity diagram that can accommodate the variability and complexities of the clouds when handling inter-cloud resources.

• 스마트미디어저널
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• 제13권2호
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• pp.108-121
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• 2024

IT 산업에서 기업들 간에 존재하는 네트워크의 복잡성과 변동성이 고도화되면서, 동시에 네트워크의 중요성도 증가하고 있다. 기존 연구에서는 기업 간의 거래 관계를 분석하여 전략 및 정책 수립에 활용하고자 네트워크 분석을 수행했다. 그러나 기존 연구의 경우 대부분 거시적 관점에서 전반적인 네트워크 구조를 분석했다는 점에서 개별 기업의 수준에서 활용하기 어렵다는 한계점을 가지고 있었다. 이에 본 연구는 연결강도 기반 업종 및 지역별 수준 네트워크 분석, 노드 중심성 복합지표 도출이라는 새로운 방식의 연구모형을 개발했다. 본 연구에서 개발한 방법론을 통해서 IT 기업들 간의 거래 데이터를 활용하여 9개 광역권의 네트워크를 분석했다. 연구의 결과는 인천, 부산, 대구 등 제조업 기반의 도시들이 IT 기업들과 긴밀한 협력 네트워크를 구축하고 있다는 사실을 알 수 있었다. 또한, 광주 및 대전의 IT 산업에서는 특정 기업들이 거래 네트워크를 주도하고 있다는 것도 확인하였다.