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한국지식경영학회> 지식경영연구> 국고채, 금리 스왑 그리고 통화 스왑 가격에 기반한 외환시장 환율예측 연구: 인공지능 활용의 실증적 증거

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국고채, 금리 스왑 그리고 통화 스왑 가격에 기반한 외환시장 환율예측 연구: 인공지능 활용의 실증적 증거

A Study on Foreign Exchange Rate Prediction Based on KTB, IRS and CCS Rates: Empirical Evidence from the Use of Artificial Intelligence

임현욱 ( Hyun Wook Lim ) , 정승환 ( Seung Hwan Jeong ) , 이희수 ( Hee Soo Lee ) , 오경주 ( Kyong Joo Oh )
  • : 한국지식경영학회
  • : 지식경영연구 22권4호
  • : 연속간행물
  • : 2021년 12월
  • : 71-85(15pages)
지식경영연구

DOI


목차

1. 서론
2. 연구 배경
3. 연구방법
4. 실증 분석
5. 결론
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본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.
The purpose of this study is to find out which artificial intelligence methodology is most suitable for creating a foreign exchange rate prediction model using the indicators of bond market and interest rate market. KTBs and MSBs, which are representative products of the Korea bond market, are sold on a large scale when a risk aversion occurs, and in such cases, the USD/KRW exchange rate often rises. When USD liquidity problems occur in the onshore Korean market, the KRW Cross-Currency Swap price in the interest rate market falls, then it plays as a signal to buy USD/KRW in the foreign exchange market. Considering that the price and movement of products traded in the bond market and interest rate market directly or indirectly affect the foreign exchange market, it may be regarded that there is a close and complementary relationship among the three markets. There have been studies that reveal the relationship and correlation between the bond market, interest rate market, and foreign exchange market, but many exchange rate prediction studies in the past have mainly focused on studies based on macroeconomic indicators such as GDP, current account surplus/deficit, and inflation while active research to predict the exchange rate of the foreign exchange market using artificial intelligence based on the bond market and interest rate market indicators has not been conducted yet. This study uses the bond market and interest rate market indicator, runs artificial neural network suitable for nonlinear data analysis, logistic regression suitable for linear data analysis, and decision tree suitable for nonlinear & linear data analysis, and proves that the artificial neural network is the most suitable methodology for predicting the foreign exchange rates which are nonlinear and times series data. Beyond revealing the simple correlation between the bond market, interest rate market, and foreign exchange market, capturing the trading signals between the three markets to reveal the active correlation and prove the mutual organic movement is not only to provide foreign exchange market traders with a new trading model but also to be expected to contribute to increasing the efficiency and the knowledge management of the entire financial market.

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I410-ECN-0102-2022-300-000964213

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  • : 사회과학분야  > 경영학
  • : KCI등재
  • :
  • : 계간
  • : 1229-9553
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  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 2000-2022
  • : 729


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23권1호(2022년 03월) 수록논문
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1목차

저자 : 한국지식경영학회

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 23권 1호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 1-2 (2 pages)

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2인사말, 조직 구성표, 편집위원회

저자 : 한국지식경영학회

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 23권 1호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 1-4 (4 pages)

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3수단-목적사슬이론을 이용한 소셜커머스의 사용자 가치 분석

저자 : 최정아 ( Jeong-ah Choi ) , 임영우 ( Yeong-woo Lim ) , 곽기영 ( Kee-young Kwahk )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 23권 1호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 1-26 (26 pages)

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소셜 네트워크의 확산에 따라 플랫폼을 기반으로 한 소셜커머스는 다중 스마트 기기의 사용과 함께 빠르게 성장해왔다. 쿠팡과 티켓몬스터와 같은 소셜커머스 사이트들의 빠른 성장을 감안한다면 소셜커머스 환경에서 사용자의 구매 의사결정 과정을 이해하는 것은 매우 중요하다. 본 연구의 목적은 첫째, 소셜커머스를 이용하는 사용자들의 목표에 대한 이해를 보다 풍부하게 발전시키고자 한다. 둘째, 사용자의 목표를 분석하기 위한 방법론적 대안을 소개한다. 본 연구에서는 래더링 인터뷰와 수단-목적사슬 분석을 활용했다. 소셜커머스를 활용한 구매 경험이 6개월 이상인 사용자 40명을 대상으로 실시한 인터뷰 분석 결과, 사용자의 목표 구조를 보여주는 위계적 목적지도가 도출되었다. 본 지도는 타인과의 따뜻한 관계, 쇼핑의 재미와 즐거움, 성취감, 만족감, 금전적 저축, 편의성 등을 포함한 소셜커머스의 22가지 궁극적인 목표를 담고 있다. 또한 활동에서부터 궁극적인 목표까지 다양한 경로가 존재하기에 사용자가 추구하는 목표를 조사하면 사용자를 이해하는 통찰력을 얻을 수 있다.


With the spread of social networks, platform-based social commerce has grown rapidly with the use of multiple smart devices. Given the rapid growth of social commerce sites such as Coupang and Ticket Monster, it is very important to understand the user's purchase decision-making process in a social commerce environment. The purpose of this study is to develop a richer understanding of the goals of users using social commerce. Second, a methodological alternative for analyzing the user's goals is introduced. In this study, laddering interview and means-end chain analysis were used. As a result of interview conducted on 40 users who have more than 6 months of purchasing experience using social commerce, a hierarchical goal map showing the user's goal structure was derived. This map contains 22 ultimate goals of social commerce, including warm relationships with others, fun and enjoyment of shopping, accomplishment, satisfaction, financial saving, and convenience. In addition, there are various paths from activities to ultimate goals, so investigating the goals pursued by users can give us insight into understanding user.

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4국내 부동산 STO 시장 발전 방향: MZ 세대를 중심으로

저자 : 이상연 ( Sangyeon Lee ) , 손예림 ( Yerim Son ) , 양희동 ( Hee-dong Yang )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 23권 1호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 27-46 (20 pages)

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세계 경제 침체가 불러온 부동산 가격 상승은 현시대의 가장 큰 주목을 받고 있다. 본 연구는 기성세대에 비해 자본이 부족한 MZ 세대를 위해 STO를 활용한 분산투자를 제시하였다. 현존하는 부동산 투자 방식을 온라인, 오프라인, 하이브리드 형식으로 분류하였고 본 연구에서는 제안한 STO의 실효성을 국내외 사례 분석을 통해 제시하였다. STO 프레임워크 분석을 통해 STO의 금융권 도입이 긍정적임을 입증하고, 블록체인 기술의 효율성을 확인하였다. 본 연구의 결과가 기존의 경직된 부동산 투자시장에 블록체인을 적용시키고 MZ 세대의 투자 성향을 반영함으로써 부동산 투자 시장 내 MZ 세대의 진입을 적극 장려해 새로운 부동산 산업의 활기를 가져오기를 기대한다.


The current era's focus is on the surge in real estate prices triggered by the global economic downturn. This study advocated STO-based dispersed investment for the MZ generation, who has less capital than earlier generations. Existing real estate investment methods were categorized into online, offline, and hybrid formats and the effectiveness of the suggested STO was given in this study through case analysis domestically and overseas. The entry of STO into the financial industry was positively proved, and the efficacy of blockchain technology was validated, through the investigation of the STO framework. The findings of this study are projected to revitalize the new real estate sector by actively supporting the access of the MZ generation into the current inflexible real estate investment market by the application of blockchain and reflecting MZ generation's investment propensity.

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5셀프서비스기술 환경에서 기술난이도와 안전성 지각이 고객가치인식과 지속사용의도에 미치는 영향

저자 : 복소양 ( Shaoyang Bu ) , 유천연 ( Tianyuan Liu ) , 고준 ( Joon Koh )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 23권 1호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 47-67 (21 pages)

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컴퓨터와 인터넷 정보 기술은 현대 서비스 산업과 사람들의 생활 방식을 변화시켰다. 특히 COVID-19의 전 세계적 확산으로 셀프서비스 기술 등 연락 서비스 유형에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 인건비 상승과 소비자 자기인식 제고로 업무 일부를 자체 서비스 기술을 통해 고객에게 이전하는 기업이 늘고 경영환경 속에서 본 연구는 다음의 질문에 답하고자 한다. (1) 셀프서비스기술 환경에서 기술난이도와 안전성 지각이 고객 가치 인식에 어떻게 영향을 미치는가? (2) 고객 가치 인식은 셀프서비스기술의 지속사용의도에 영향을 끼치는가? 본 연구는 327개 표본으로 실증분석을 실시하여 셀프서비스 특성인 기술난이도와 안전성 지각이 고객가치 인식과 지속적 이용의도에 미치는 영향을 검증하였다. 고객이 가치를 인식하고 셀프서비스 기술 사용에서 중요한 역할을 하는 것은 고객의 가치 체험이다. 셀프서비스기술 환경에서 고객이 가치를 인식하여 지속사용의도에 영향을 미친다는 선행연구는 그동안 거의 없었던 바, 본 연구는 고객의 체험가치가 높을수록 셀프서비스 기술을 선호하고 지속적인 이용의도가 높아짐을 실증하였다.


Computer and Internet information technologies(ICTs) have changed the modern service industry and people's life style. In particular, the global spread of COVID-19 has attracted more attention to contact service types such as self-service technology. With the increase in labor costs and the enhancement of consumer self-awareness, more and more companies transfer part of their work to customers through their own service technology. This study seeks to answer the following questions. (1) Do technology difficulty and safety perception affect customer value recognition in the self-service technologies? (2) Does customer value recognition influence the intention to use such technologies continuously? This study conducted an empirical analysis with 327 samples to validate the influence of self-service characteristics(technology difficulty and safety perception) on customer value recognition and continuous utilization intentions. Also, it analyzes the moderating effects of age and frequency of use on the relationship between self-service characteristics and customer value recognition. The study results show that the technology difficulty does not affect the customer's perceived value recognition; and the higher the customer's value recognition, the higher the intention of continuous use.

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6옴니 채널에서 오프라인 채널과 모바일 채널의 서비스 경험이 브랜드 충성도에 미치는 영향: 커피 전문점을 중심으로

저자 : 김병수 ( Byoungsoo Kim ) , 김대길 ( Daekil Kim )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 23권 1호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 69-88 (20 pages)

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옴니 채널은 멀티 채널 경험을 유기적으로 연결하여 고객 경험을 제고하는 것을 의미한다. 최근 오프라인 매장에서 모바일 어플리케이션이나 키오스크를 통해 주문이나 결제하는 환경이 조성되고 있다. 이런 맥락에서 오프라인 채널과 모바일 채널의 서비스 경험이 브랜드 충성도에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 또한 일상적으로 쓰거나 소비되는 서비스 환경에서 습관이 브랜드 충성도 미치는 영향도 살펴보았다. 오프라인 매장의 경험을 기능적, 인간적, 기계적 단서로 구분하여, 관련 요인들이 인지된 가치에 미치는 영향을 살펴보았다. 더욱이, 고객들의 나이와 성별에 따른 선행 요인들이 브랜드 충성도에 미치는 영향 차이를 살펴보았다. 커피 전문점을 방문하면서 모바일 어플리케이션을 사용해본 365명의 고객들을 대상으로 연구 모형을 검증하였다. 연구 분석 결과, 오프라인 매장의 인지된 가치와 모바일 어플리케이션 충성도는 브랜드 충성도에 유의한 영향을 미쳤다. 또한 예상한 것과 같이 습관도 브랜드 충성도에 유의한 영향을 미쳤다. 본 연구 결과를 통해 옴니 채널 환경에서 고객들의 브랜드 충성도 형성 과정을 이해하고, 이를 바탕으로 효과적인 마케팅 및 운영 전략을 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.


Omni-channel enables businesses to provide a seamless customer experience by organically integrating data from multiple channels. Customers have increasingly used mobile applications to place orders and make payments in offline stores. In such context, this study investigated the effects of customer experiences on brand loyalty via offline and mobile channels. Additionally, it examined the role of habit in establishing brand loyalty in a daily service environment. This study confirmed the importance of functional, human, and mechanical cues on perceived value in the offline channel. Additionally, differences in the influence of customer experiences via offline and mobile channels on brand loyalty were examined at based on the age and gender. The research model was empirically validated using survey data collected from 365 customers who visit coffee chains via mobile applications. The analysis results found that both perceived value of offline stores and loyalty to mobile applications have a significant effect on brand loyalty. Habit plays another critical role in enhancing brand loyalty. The findings of this study help service providers better understanding of the formation mechanism of brand loyalty in the context of omni channel and will be able to develop more effective marketing and operations strategies.

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7자본시장 IT시스템 효율적 용량계획 모델: 심리지수 활용을 중심으로

저자 : 이국형 ( Kukhyung Lee ) , 김미예 ( Miyea Kim ) , 박재영 ( Jaeyoung Park ) , 김범수 ( Beomsoo Kim )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 23권 1호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 89-109 (21 pages)

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최근 COVID-19, 동학개미운동 등 투자환경의 변화로 시스템 처리 허용 수준을 상회하는 트랜잭션이 발생하고 이로 인해 전산장애가 자본시장에서 빈번하게 나타나고 있다. 자본시장 IT시스템들은 장애 영향도가 매우 큰 시스템들로서, 2020년에 예측하지 못한 큰 규모의 트랜잭션이 상당한 기간 유입되어 전산장애가 급증하였다. 다수의 기업들이 높은 수준의 IT시스템 용량계획 정책을 유지하고 있던 상황임에도 불구하고, 이를 상회하는 트랜잭션이 유입된 것은 용량계획에 대한 새로운 접근 방법이 필요함을 시사하고 있다. 이에 본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 활용하여 자본시장 IT시스템 용량계획 모델들을 개발하고 성능을 비교 분석한다. 또한, 동학개미운동과 같이 예측하기 힘든 투자자의 행동을 반영할 수 있는 심리지수를 예측에 활용함으로써 용량계획 모델의 성능을 높인다. COVID-19 기간을 포함한 실증데이터를 이용하여 본 연구에서 개발한 용량계획 모델은 실무에서 활용 가능한 수준의 높은 성능과 안정성을 가질 수 있다. 본 연구는 기업의 비용 효율성과 IT시스템 용량 변경에 수반되는 운영상의 제약을 모두 고려한 최적의 파라미터를 제시하였는데, 이것은 자본시장 도메인에서 유용하게 사용될 수 있다. 또한, 본 연구는 투자자의 심리를 반영하는 심리지수가 IT 시스템 용량계획에 중요한 예측요인이 될 수 있는 것을 입증함으로써, 심리지수가 다양한 수요예측에 적극적으로 활용될 수 있음을 보여준다.


Due to COVID-19 and soaring participation of individual investors, large-scale transactions exceeding system capacity limits have been reported frequently in the capital market. The capital market IT systems, which the impact of system failure is very critical, have encountered unexpectedly tremendous transactions in 2020, resulting in a sharp increase in system failures. Despite the fact that many companies maintained large-scale system capacity planning policies, recent transaction influx suggests that a new approach to capacity planning is required. Therefore, this study developed capital market IT system capacity planning models using machine learning techniques and analyzed those performances. In addition, the performance of the best proposed model was improved by using sentiment index that can promptly reflect the behavior of investors. The model uses empirical data including the COVID-19 period, and has high performance and stability that can be used in practice. In practical significance, this study maximizes the cost-efficiency of a company, but also presents optimal parameters in consideration of the practical constraints involved in changing the system. Additionally, by proving that the sentiment index can be used as a major variable in system capacity planning, it shows that the sentiment index can be actively used for various other forecasting demands.

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8차량 모빌리티 서비스 사용의도의 영향요인에 대한 서비스 종류별, 세대별 비교 연구

저자 : 이애리 ( Ae Ri Lee )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 23권 1호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 111-131 (21 pages)

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모빌리티(mobility) 서비스는 정보통신기술(ICT)를 활용하여 이동 수단에 대한 수요자와 공급자를 연계시켜 주는 서비스로서, 현재의 교통시스템에서 사용자가 느끼는 불편을 감소시키고 환경적인 지속가능성 증대를 지향하는 서비스이다. 최근 그 사용이 점차 증가하고 있으며 학계 및 산업계의 관심이 커지고 있다. 본 연구는 국내 차량 모빌리티 서비스 이용의도 증가와 관련된 주요 영향요인들을 도출하고, 그 영향력에 대해 서비스 유형별(차량호출 vs. 차량공유 서비스) 그룹과 세대별(MZ세대 vs. X세대) 그룹 간 비교 분석을 실시하였다. 비교 연구 결과, 서비스 유형 그룹 간 사용자 혜택의 차이가 나타났고, 세대 그룹 간 사용자 혜택 및 모빌리티 플랫폼에 대한 태도의 차이가 나타났다. 이러한 비교 연구를 통해, 차량 모빌리티 서비스의 이용 세대별, 서비스 종류별로 이용의도 증가에 영향을 미치는 핵심적인 요인이 무엇이고 어떠한 차이점이 있는지를 검증하고, 주 이용자 타깃층과 서비스 종류에 따라 차량 모빌리티 서비스 활성화를 위해 지식경영 측면에서 고려해야 할 주요 시사점을 제시하고자 한다.


Mobility service is a service that connects consumers and suppliers of transportation using information and communication technology (ICT), and aims to reduce inconvenience to users in the current transportation system and increase environmental sustainability. Recently, the use of mobility services is gradually increasing, and interest in it from academia and industry is growing. This study derives key influencing factors related to the increase in intention to use vehicle mobility services, and comparatively analyzes the influences between groups by service type (car-hailing vs. car-sharing services) and by generation (generation MZ vs. generation X). As a result of the comparative study, there were differences in user benefits between service type groups, and differences in user benefits and attitudes toward mobility platforms between generation groups. Through this comparative study, the main factors affecting the increase in the intention to use the vehicle mobility service by generation and service type and their differences were identified. This study provides implications to consider in terms of knowledge management for activating vehicle mobility services according to the major target users and service types.

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9가상가치평가법을 적용한 스마트관광 콘텐츠의 경제적 가치 평가: 증강현실을 중심으로

저자 : 정희정 ( Hee Chung Chung ) , 구철모 ( Chulmo Koo ) , 정남호 ( Namho Chung )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 23권 1호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 133-148 (16 pages)

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끊임없이 변화하는 관광환경에서, 우리는 성공적으로 관광객을 유치하고 관광객에게 기억에 남을 만한 경험을 제공하기 위한 고민이 필요하다. 스마트관광 콘텐츠는 코로나19로 인해 변화된 관광패턴은 물론 다양한 관광지에서 새로운 가치를 선사하여 매력적인 관광지로 전환하는데 유용한 관광자원으로 간주된다. 그러나 아직까지 경제적 지속성을 확보한 스마트관광 콘텐츠의 성공사례는 드물다. 이에, 본 연구는 가상가치평가법(Contingent Valuation Method, CVM)을 적용하여 증강현실에 기반한 스마트관광 콘텐츠에 대해 관광객들이 인지하는 경제적 가치를 추정하고, 경제적 지속성을 확보할 수 있는 스마트관광 콘텐츠 개발 방안을 모색하는데 기초자료를 제시하고자 하였다. 연구 결과, 제시금액이 낮을수록 새로운 가치에 대한 인식이 높을수록 지불의사 가능성이 높아지는 것을 확인하였으며, 가장 적합한 지불의사 금액은 11,823.01원으로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로, 본 연구는 경제적 지속성을 확보한 스마트관광 콘텐츠 개발을 위한 학술적 그리고 실무적 시사점을 제시하였다.


In an ever-changing tourism environment, we need to think about how to successfully attract tourists and provide them with memorable experiences. Smart tourism content is considered as a useful tourism resource for converting into an attractive tourist destination by providing new values in various tourist destinations as well as the changed tourism patterns due to COVID-19. However, there are still few successful cases of smart tourism contents that have secured economic sustainability. Accordingly, this study applied the Contingent Valuation Method (CVM) to estimate the economic value perceived by tourists for smart tourism contents based on augmented reality to develop a smart tourism content development plan that can secure economic sustainability. As a results, it was confirmed that the lower the offered amount, the higher the awareness of the new value, the higher the likelihood of willingness to pay. Based on these research results, this study presented academic and practical implications for the development of smart tourism content that secured economic sustainability.

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10독립투자자문업 활성화를 위한 디지털 수익증권 기반 핀테크 플랫폼 모델 제안

저자 : 문명덕 ( Myung-deok Moon ) , 김선웅 ( Sun-woong Kim ) , 최흥식 ( Heung Sik Choi )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 23권 1호 발행 연도 : 2022 페이지 : pp. 149-164 (16 pages)

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본 논문은 국내에서 아직 활성화가 되지 않고 있는 IFA 제도에 대한 분석과 핀테크 기술을 활용한 독립투자자문업 활성화 방안을 제안한다. 국내 IFA 제도는 2017년 법안이 마련되었지만 다양한 이유로 인해 현재까지도 크게 활성화가 되지 못하고 있다. 기존 연구에서 다양한 방식으로 해결 방안을 제안하고 있음에도 아직 뚜렷한 방안이 없는 실정이다. 본 논문에서는 최근 주목받고 있는 신탁 제도를 활용한 핀테크 기술을 통해 새로운 방식의 IFA 활성화 방안을 제안한다. 블록체인 분산원장 기술을 활용한 디지털 수익증권 핀테크 기술은 부동산과 음악 저작권 시장의 새로운 가능성을 제시하고 있으며 국내에 관련 핀테크 벤처 기업들이 계속 나타나고 있다. 이러한 디지털 수익증권 핀테크 기술과 상장지수펀드의 업무 프로세스를 결합하여 IFA가 자신만의 금융상품을 가질 수 있도록 하는 방법을 도출하였다. 제안 모델은 기존 금융상품 유통구조보다 탈중앙적 성격이 강하며 기존 금융 질서를 준수하면서도 프라이빗 블록체인에 가까운 구조를 통해 프로토콜 경제의 가능성을 제시한다. 본 논문은 서로 다른 두 개의 시장에 대한 정보 융합적 관점으로 독립투자자문업의 새로운 해결 방안을 제시한 부분에 의의가 있으며, 앞으로도 다양한 관점을 융합하는 지식경영 활동을 통해 더 많은 비즈니스 솔루션이 나오기를 기대한다.


This paper analyzes the independent financial advisory business that is not yet active in Korea and proposes a plan to activate the independent financial advisory business using fintech technology. A bill was enacted in 2017 for the domestic independent financial advisory business, but it has not been activated much until now for various reasons. Although existing studies have proposed solutions in various ways, there is no clear solution yet. This paper proposes a new method of revitalizing the independent financial advisory business through fintech technology using the trust system that has recently attracted attention. Digital securities fintech technology using blockchain distributed ledger technology presents new possibilities in the real estate and music copyright markets, and related fintech venture companies continue to emerge in Korea. By combining these digital securities fintech technologies and the business process of ETF, a method was derived so that independent financial advisors can have their own financial products. The proposed model is more decentralized than the existing financial product sales structure, and presents the possibility of a protocol economy through a structure close to a private blockchain while complying with the existing financial order. This paper is meaningful in that it presented new solutions to completely different markets from information convergence perspectives on two completely different markets, and we hope that more business solutions will emerge through knowledge management activities that converge various perspectives in the future.

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1목차

저자 : 한국지식경영학회

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1-2 (2 pages)

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2인사말, 조직 구성표, 편집위원회

저자 : 한국지식경영학회

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1-4 (4 pages)

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3미디어 작품 캐릭터 가치 측정 연구: 네트워크 중심성 척도와 검색 데이터를 활용하여

저자 : 조성현 ( Seonghyun Cho ) , 이민형 ( Minhyung Lee ) , 최한별 ( Hanbyeol Stella Choi ) , 이희석 ( Heeseok Lee )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 1-26 (26 pages)

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무형자산의 가치에 대한 중요성이 대두되면서 이를 측정하는 것에 관한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 미디어 산업의 빠른 성장에도 불구하고 해당 산업 내 캐릭터 가치를 정량적으로 평가하는 데 많은 어려움이 존재한다. 최근에는 소셜 네트워크 분석 (Social Network Analysis) 방법론이 미디어 사용자의 행태를 분석하는 데 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 SNS 데이터를 통하여 미디어 작품의 캐릭터 네트워크 특징과 인간의 검색 행위 사이의 상관 관계를 분석하였다. 분석 결과 미디어 작품의 캐릭터 네트워크 중심성 척도와 검색 데이터 간 유의미한 상관 관계 및 인과성이 확인되었다. 본 연구 결과는 캐릭터 네트워크가 캐릭터 자산의 가치평가를 위한 단서로서 활용될 수 있음을 시사한다.

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4CTR 예측을 위한 비전 트랜스포머 활용에 관한 연구

저자 : 김태석 ( Tae-suk Kim ) , 김석훈 ( Seokhun Kim ) , 임광혁 ( Kwang Hyuk Im )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 27-40 (14 pages)

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Click-Through Rate(CTR) 예측은 추천시스템에서 후보 항목의 순위를 결정하고 높은 순위의 항목들을 추천하여 고객의 정보 과부하를 줄임과 동시에 판매 촉진을 통한 수익 극대화를 달성할 수 있는 핵심 기능이다. 자연어 처리와 이미지 분류 분야는 심층신경망(deep neural network)의 활용을 통한 괄목한 성장을 하고 있다. 최근 이 분야의 주류를 이루던 모델과 차별화된 어텐션(attention) 메커니즘 기반의 트랜스포머(transformer) 모델이 제안되어 state-of-the-art를 달성하였다. 본 연구에서는 CTR 예측을 위한 트랜스포머 기반 모델의 성능 향상 방안을 제시한다. 자연어와 이미지 데이터와는 다른 이산적(discrete)이며 범주적(categorical)인 CTR 데이터 특성이 모델 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위해 임베딩의 일반화(regularization)와 트랜스포머의 정규화(normalization)에 관한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, CTR 데이터 입력 처리를 위한 임베딩 과정에서 L2 일반화의 적용과 트랜스포머 모델의 기본 정규화 방법인 레이어 정규화 대신 배치 정규화를 적용할 때 예측 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.

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5소셜 미디어 전환의도 동기요인: 소셜 네트워크 스트레스를 중심으로

저자 : 김효준 ( Hyo-jun Kim ) , 임영우 ( Yeong-woo Lim ) , 곽기영 ( Kee-young Kwahk )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 41-70 (30 pages)

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소셜 미디어의 사용은 참여자들 간의 지식공유 활동, 사회 네트워크 형성, 다양한 사람들과의 소통기능 등과 같은 다양한 장점을 갖고 있다. 그러나 이러한 장점에도 불구하고 프라이버시와 사생활 침해, 피싱공격, 심리적 스트레스 등 다양한 부작용 또한 야기되고 있는데, 그 중 특히 소셜 네트워크 스트레스라는 새로운 개념의 스트레스가 주목받고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 스트레스의 개념을 정립하고, 소셜 미디어 환경에서 소셜 네트워크 스트레스가 전환행동에 미치는 영향을 살펴보려 한다. 이를 위해 본 연구에서는 소셜 네트워크 스트레스의 선행요인 및 결과요인으로 구성된 연구 모델을 제시하고, 구조방정식 모델을 기반으로 하는 LISREL 8.7을 이용하여 연구모델을 실증적으로 검증하였다. 실증분석 결과, 소셜 미디어상에서 자기표출과 지식공유 활동은 소셜 네트워크 스트레스에 유의한 긍정적 영향을 주었으며 이는 소셜 미디어 전환의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 끝으로 본 연구의 이론적, 실무적 시사점을 논의하였고 연구가 지닌 한계점을 제시하였다.

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6국고채, 금리 스왑 그리고 통화 스왑 가격에 기반한 외환시장 환율예측 연구: 인공지능 활용의 실증적 증거

저자 : 임현욱 ( Hyun Wook Lim ) , 정승환 ( Seung Hwan Jeong ) , 이희수 ( Hee Soo Lee ) , 오경주 ( Kyong Joo Oh )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 71-85 (15 pages)

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본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.

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7코로나19 이후 ESG 투자 전략 평가: ESG 인덱스 성과를 중심으로

저자 : 박준신 ( Park Jun Shin ) , 안재준 ( Ahn Jae Joon ) , 오경주 ( Oh Kyong Joo )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 87-101 (15 pages)

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ESG 투자가 금융시장의 대세이자 상식으로 부상하고 있다. ESG 투자는 기업의 재무실적 이외에 환경, 사회, 거버넌스 등 비재무적 요소를 투자의사결정에 반영하여 장기적 관점에서 사회의 지속가능성과 투자수익을 동시에 추구하는 투자방식이다. 본 연구는 일반적으로 알고 있던 ESG 투자의 특징이 코로나19를 계기로 어떻게 변화하고 있는지를 환경, 사회, 거버넌스 관점에서 살펴보았다. 이후 코로나19가 유가증권시장에 부정적 요인으로 작용하였는지 여부를 VAR 모델을 활용하여 규명하였다. 동시에 미국과 한국의 ESG 인덱스와 벤치마크를 수익성과 변동성 관점에서 분석하여 ESG투자가 팬데믹 국면에서도 유효한 전략임을 확인하였다. 본 연구 결과는 팬데믹 이후에도 ESG 투자의 중요성이 변함없을 것이라는 점을 시사한다. 동시에 경영자들이 수동적 ESG 경영을 지양하고 지식경영을 토대로 한 전략적 ESG 경영에 나서야함을 시사한다.

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8산업별 GDP 중요도 비교 분석: 식의약 산업 부문 GDP를 중심으로

저자 : 김소혜 ( Sohye Kim ) , 김진민 ( Jinmin Kim ) , 김재영 ( Jaeyoung Kim ) , 강병구 ( Byung-goo Kang )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 103-118 (16 pages)

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국가의 경제적인 성장 정도를 나타내는 주요 지표 중 하나는 국내총생산(Gross Domestic Product, GDP)이다. GDP에 영향을 미치는 정도가 각 산업의 경쟁력으로 작용한다. 따라서 식의약 산업 관련 통계 데이터를 활용하여 GDP 내의 비중이 어느 정도인지 파악하고, 타 산업과의 비교를 통해 식의약 산업이 국내 경제에 미치는 영향력에 대해 분석하고자 하였다. 식의약 산업은 국내 산업 중 산업의 범위가 넓고 국민의 삶에 밀접하게 연관되어있다. 또한, 갈수록 인간의 수명이 늘어나고 근래에는 COVID-19라는 감염병의 확산으로 인해 식의약 산업에 속하는 바이오 분야가 각광을 받고 있다. 따라서 식의약 산업의 경쟁력이 갈수록 상승할 것으로 기대되기 때문에 산업에 대한 주목이 필요하다. 식약처는 식의약 산업에 대한 통계를 제공하지만, 체계화 된 GDP 비중을 제공하고 있지 않다. 따라서 다른 산업과 비교하여 어느 정도 영향력이 있는 산업인지 파악하기 어렵기 때문에 본 연구에서는 식의약 산업의 GDP 비중을 구하고 타 산업과 비교해보고자 한다. 식의약 산업 부문 GDP를 구하는 과정에서 시점별로 통계자료 내 수치가 통일되지 않는다는 난점이 있었다. 이러한 부분을 극복하기 위하여 기준이 되는 통계자료를 정하고, 총부가가치와 산업별 생산액, 매출액, 부가가치액 등을 사용하여 식의약 산업 부문 GDP를 추정하였다. 다른 12개 분야 산업들과 비교하였을 때, 식의약 산업 부문 GDP는 제조업의 GDP 다음으로 2위를 차지하였고, 결과적으로 식약처 산업이 국내 산업 중에서도 국가 경제력에 많은 영향력을 미친다는 점을 나타냈다.

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9카오스 이론 기반 시계열의 내재적 패턴분석: 룰렛과 KOSPI200 지수선물 데이터 대상

저자 : 이희철 ( Heechul Lee ) , 김홍곤 ( Honggon Kim ) , 김희웅 ( Hee-woong Kim )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 119-133 (15 pages)

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각 산업에서 대량의 데이터가 생산되면서, 빠른 경영 의사결정을 위해 시계열 패턴 예측 연구가 수많이 진행되고 있다. 하지만 데이터에 내재된 불확실성으로 인해 비선형 시계열 데이터의 특정 패턴을 예측하는 데 한계가 존재하고, 기업경영의 전략적 의사결정 어려움이 존재한다. 또한, 최근 수십 년간 불규칙한 랜덤워크 모형의 시계열 데이터 예측을 위해 산업의 목적에 맞는 금융시장 데이터를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있지만, 특정 규칙을 예측하고 지속가능의 기업목적 달성 어려움이 있다. 본 연구에서는 룰렛 데이터와 금융시장 데이터를 Chaos 분석기법을 이용하여 예측 결과를 비교분석하고 유의미한 결과를 도출하였다. 그리고, 본 연구는 카오스 분석이 시계열 자료를 분석하는데 있어 새로운 방법을 모색하는데 유용함을 확인하였다. 룰렛 게임의 특성을 한국 주가지수 선물의 시계열과 비교 분석하여 추세가 확인되는 경우 예측력을 높일 수 있다는 점을 도출하였으며, 불확실성이 높고 랜덤워크가 존재하는 비선형 시계열 데이터가 특정한 패턴을 가지고 있는지 판단하는데 의의가 있다.

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10소셜미디어와 소비자 구매 결정과의 관계: 서울 공유 자전거에 대한 시계열 분석을 중심으로

저자 : 한수현 ( Suhyeon Han ) , 장정화 ( Junghwa Jang ) , 최정혜 ( Jeonghye Choi ) , 장수령 ( Sue Ryung Chang )

발행기관 : 한국지식경영학회 간행물 : 지식경영연구 22권 4호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 135-155 (21 pages)

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소셜미디어의 유형이 다양해지면서 소셜미디어를 활용하여 소비자의 구매 결정을 유도하기 위해서는, 소셜미디어에 대한 유형별 이해와 좀 더 세분화된 전략 도출이 필요하다. 본 연구에서는 소셜미디어를 표현형 소셜미디어와 관계 및 공유형 소셜미디어 두 가지 유형으로 분류하고, 소비자 구매 결정과 유형별 소셜미디어 언급량 간의 상호 영향력에 대해 살펴보았다. 구체적으로, 서울시 공유 자전거인 따릉이 데이터와 소셜미디어 상에서 해당 공유 자전거의 일별 언급량 데이터를 활용하였으며, 외생변수 벡터 자기회귀 모형(VARX)을 적용해서 실증적으로 검증하였다. 분석 결과, 표현형 소셜미디어 언급량 증가는 신규 가입과 대여 건수 모두에 긍정적인 영향을 주는 반면, 관계 및 공유형 소셜미디어는 공유 자전거의 신규 가입에는 오히려 부정적인 영향을 주고 대여 건수 증가에는 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 신규 가입자는 두 유형의 소셜미디어 내 제품 언급량 증가에 긍정적인 영향을 끼치는 반면, 대여 건수는 유형에 상관없이 소셜미디어 내의 제품 언급량에 유의미한 영향을 미치지 못했다. 본 연구의 결과는 신규 가입과 구매를 유도하기 위한 세분화된 유형별 소셜미디어 전략 도출에 활용될 수 있으며, 최근 급성장하고 있는 공유 경제 산업 내의 소셜미디어 마케팅 전략 수립에도 유용한 이론적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

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중소기업포커스
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