2009년 여름철 기상특성

나현종,이현수,이정석,김정선,박정규 한국기상학회 2009 한국기상학회 학술대회 논문집 Vol.2009 No.10

2009년 여름철 기상특성은 다음과 같은 특징을 보였다. 여름철 기온은 한반도 북쪽 상층 기압골이 장기간 정체하였고 오호츠크해 고기압의 영향으로 평년보다 0.2℃ 낮았다. 여름철 강수량은 전반적으로 평년보다 다소 많았고(평년대비 112%), 장마기간 강수량이 평년보다 많았으며 장마기간도 평년보다 길었다. 또한, 장마기간에 발생한 국지성 집중호우로 인해 7월 일강수량 극값을 경신한 지역이 많았다(7월 7일 부산 310.0㎜로 일강수량 1위 경신 등)(2009년 7월 기상월보, 기상청). 또한, 2009년 6월에 엘니뇨가 발달함에 따라 전지구적 순환패턴의 변화를 일으킬 수 있는 가능성이 높아졌다.

슬(膝) 골관절염(骨關節炎)의 외과술(外科術) 전단계(前段階) 진료형식(診療型式)의 모형화(模型化)

나현종,Na, Hyeon-Jong 척추신경추나의학회 2000 대한추나의학회지 Vol.1 No.1

통증감소를 위주로 하는 기존의 슬 골관절염 치료는 슬관절의 퇴행을 가속화시킬 수 있기 때문에 한의학적 각종 침구요법 및 물리요법, 약물요법이나 의학적 주사요법 등을 '슬관절에 대한 부하 힘을 감소시킨 상태'에서 시행하는 진료형식을 제안한다. 그리고 이러한 슬관절질환 치료의 추나요법을 채택하여 임상적용이 가능하도록 이를 기계화 도구화하고, 진단과 치료를 동시에 시행할 수 있는 방식이 되도록 연구할 필요가 있다.

전이중 다중 유저 무선 에너지 전송 시스템에서 기지국의 소모 에너지 최소화 기법

나현종,이충용 대한전자공학회 2018 전자공학회논문지 Vol.55 No.2

System energy efficiency is important in full duplex simultaneous wireless information and power transfer (SWIPT) systems. Thus, we propose an energy consumption minimization scheme in full duplex SWIPT multi-user system. BS designs the beamforming vectors for each user to minimize consumption energy in the condition that downlink target rates for each user are satisfied. Also, the full duplex device determines the power splitting ratio to harvest energy required to satisfy uplink target rate. The simulation results show that the proposed scheme obtains higher system energy efficiency than the system where zero forcing beamforming vectors are used in BS. 본 논문에서는 전이중 다중 유저 시스템에서 전이중 단말과 반이중 하향링크 단말이 존재할 때, 시스템의 소모 에너지를 최소화하는 기법을 제안한다. 기지국은 전이중 단말과 반이중 단말의 목표 전송률을 만족시키기 위한 빔포밍 벡터를 설계하며, 전이중 단말은 기지국으로부터 받은 에너지만을 이용하여 상향링크를 지원한다. 이를 위해 전이중 단말은 하향링크의 목표 전송률을 만족시키면서 상향링크 목표 전송률을 만족시키기 위한 파원 분할 비율을 결정한다. 실험결과를 통해 제안 기법이 ZF 빔포밍 기반을 사용하는 시스템의 소모 에너지보다 낮은 시스템 소모 에너지를 가짐을 검증한다.

벤처캐피탈의 자금 조달 결정요인: 조세지원제도 변화를 중심으로

나현종,김용 한국경영학회 2023 한국경영학회 통합학술발표논문집 Vol.2023 No.8

본 연구는 조세지원제도의 영향을 중심으로 국내 벤처캐피탈의 자금조달 결정요인을 살펴본다. 이를 위해 중소기업부 벤처투자정보센터 전자공시시스템(Disclosure Information of Venture Capital Analysis; DIVA)의 모든 창업투자회사와 벤처투자조합의 자료를 활용하여 산업수준(Industry-level) 및 운용사 수준(GP-level)에서 거시경제 변수, 운용사 특징, 조세지원제도의 변화가 벤처캐피털 자금조달에 미치는 영향을 분석하였다. 특히, 본 연구는 2018년 개인 투자자의 소득공제 범위 확대를 개인 투자자의 자금 공급 확대에 대한 처치(Treatment)로 설정하여 그 전후의 영향을 이중차분법(Difference-in-Differences)으로 분석하였다. 분석 결과, 처치집단이 통제집단에 비해 신규 펀드 결성 확률 및 신규 펀드 결정 숫자 모두 통계적으로 유의하게 높은 결과를 확인하였다. 본 연구는 국내 벤처캐피털 자금조달 결정요인을 통시적으로 살펴본 첫 논문이자, 조세지원제도의 실효성을 처음으로 검증한 연구라는 점에서 그 의의가 있다.

Bad News Withholding and Stock Price Crash Risk of Banks

나현종,정태진,김경원,김영준 한국증권학회 2019 Asia-Pacific Journal of Financial Studies Vol.48 No.6

Using US banks’ quarterly data from 1995 to 2014, this study examines the mechanism by which delayed expected loss recognition (DELR) affects the stock price crash risk of banks. We first show that greater DELR is positively associated with a subsequent crash in stock price. We then find that this association is only present when bank managers have more discretion in concealing bad news, which is proxied by the high proportion of heterogeneous loans. These findings provide policy implications for bank regulators regarding the importance of specific loan types and time horizons when monitoring the accounting treatment of banks.

공인회계사 및 회계법인의 인공지능 활용에 대한 기초연구

나현종,정태진 한국공인회계사회 2023 회계·세무와 감사 연구 Vol.65 No.3

본 연구는 설문조사를 통해 국내 회계업계의 인공지능(Artificial Intelligence) 활용 현황을 살펴본다. 연구진은 한국공인회계사회 소속 공인회계사를 대상으로 (1) 인공지능 활용 현황, (2) 인공지능 관련 회계법인의 투자현황, 그리고 (3) 인공지능 활용을 위한 회계법인의 교육 및 국가 정책 지원의 세 가지 주제로 나누어 설문조사를 실시하였다. 공인회계사 92명을 대상으로 한 설문조사 결과, 응답자들은 대체적으로 회계업계에서 인공지능이 중요하다고 응답하였으나, 실제 인공지능을 업무에 활용한 경험은 없는 것으로 나타났다. 가장 인공지능을 활용하고 싶은 분야는 감사업무와 업무자동화, 그리고 재무제표 분석 및 가치평가 분야인 것으로 조사되었으며, 이를 위해 가장 중요하게 생각하는 점은 원천 데이터의 확보와 기술적 능력의 습득인 것으로 응답하였다. 또한 대부분의 응답자들은 소속 회계법인이 인공지능에 별로 투자하지 않고 있다고 응답하였으며, 투자 확대가 필요하다고 응답하였다. 인공지능과 관련된 전담 조직을 구비하고 있거나 교육 프로그램을 제공하는 회계법인은 각각 13%와 9%에 불과하였으며, 인공지능에 대한 정책지원이 적절히 이루어지지 못하고 있다고 응답한 비중은 82%에 달했다. 이러한 설문조사 결과를 바탕으로 본 연구진은 국내 회계업계가 인공지능 활용에 대응하기 위해 나아가야 하는 방향성을 탐색하며, 회계법인의 규모 및 보유 자원에 따른 적절한 정책 지원의 필요성에 대한 정책적 함의를 제시한다. This study aims to investigate the current status of Artificial Intelligence (AI) implementation and utilization in the public accounting industry in Korea. Despite the rapid advancements in AI technology and its potential to revolutionize various sectors including CPAs, the extent to which AI is being adopted and used in the public accounting industry in Korea remains relatily unknown. While there are some documented cases of AI utilization by overseas accounting firms and literature review (Jeon et al., 2017; Cho et al., 2018), there is a dearth of empirical studies or surveys on how Korean companies and accounting firms are leveraging AI. In this paper, we fill the gap by conducting a survey of 92 Certified Public Accountants (CPAs) affiliated with the Korean Institute of Certified Public Accountants (KICPA). The survey covered three primary topics: (1) the current usage of AI in their accounting work, (2) the level of investment by accounting firms in AI-related technology, and (3) the extent of education and policy support for AI integration at both the accounting firm and national levels. Our results indicate that while respondents generally recognize the importance of AI in the field of public accounting and the potential improvements in efficiency AI can bring to their work processes, the actual adoption of AI remains limited at most accounting firms in Korea. Despite acknowledging its significance, many respondents reported having minimal experience in utilizing AI in their daily tasks. This suggests a gap between the recognition of AI’s importance and its actual integration into public accounting practices in Korea. Among the areas where respondents expressed interest in utilizing AI, business automation, financial statement analysis, and valuation were identified as the most prominent. To achieve successful AI implementation in these areas, the survey participants emphasized the importance of having access to raw data and acquiring the necessary technical skills. Regarding investment in AI-related technology, most respondents revealed that their accounting firms have not made substantial investments in this field. This indicates that increased investment is essential to promote and facilitate the active adoption of AI in the public accounting industry. Moreover, only 13% of respondents reported that there exist AI-related departments in their organization, while only 9% described their firms as having specific educational programs focused on AI. Moreover, our results indicate that there exist significant disparity between investment and education on AI between Big 4 and non-Big 4 accounting firms in Korea. Specifically, Big 4 accounting firms are reported to have greater investment as well as education program on AI that non-Big 4 firms and the difference is statistically significant. We direct attentions of policy-makers on such difference as difference in initial investment could potentially result in larger difference in outcome as the gap widens. Lastly, the survey finds that a significant majority of respondents (82%) perceived the current government of policy support for AI implementation in the public accounting industry as inadequate. Such response shows a need for more comprehensive and strategic government support to foster AI education and investment in the public accounting sector. In conclusion, our study reveals that while AI continues to advance rapidly in technology sector, its application in the public accounting industry remains an on-going task in Korea. The survey results provide valuable insights into the current state of AI utilization and offer a foundation for further discussions on enhancing AI adoption and utilization in the Korean public accounting industry. Policymakers and industry stakeholders may benefit from our research to identify key areas for improvement, such as increased investment in AI technology, targeted educational programs, and more robust policy support.

머신러닝을 활용한 회계부정 탐지에 관한 탐색적 연구

나현종,정태진 한국회계학회 2022 회계학연구 Vol.47 No.1

본 연구는 기업의 미래 회계부정을 예측하는 새로운 모형을 제안하는 것을 그 목적으로 한다. 회계부정을 예측하는 모형의 경우 회계부정기업이 소수에 불과하므로 분류 불균형 문제(class imbalance problem)를 지니고 있는데, 기존의 로지스틱 회귀분석 모형은 이를 제대로 반영하지 못하는 단점이 있다. 본 연구는 이러한 분류 불균형 문제를 해결하기 위해 최근 널리 활용되는 머신러닝(machine learning) 기법 중 하나인 앙상블 러닝(ensemble learning)과 RUSBoost 방법론을 활용하였다. 이를 통해 미래 회계부정 예측에 관하여 로지스틱 회귀분석 모형과 예측력을 비교한 결과, 본 연구가 제안하는 새로운 회계부정 탐지 모형이 보다 좋은 예측력을 나타낸다는 점을 확인하였다. 또한, 이러한 개선된 예측력은 고의성이 있는 회계부정과 재무제표상의 숫자에 영향을 미치는 중요한 회계부정의 경우 더 강하게 나타나는 점을 발견하였다. 본 연구의 결과는 머신러닝 방법론을 활용하는 경우 기존의 회계부정 예측 모형이 지니는 한계를 개선할 수 있다는 점을 나타내며, 머신러닝 방법론이 회계 분야의 학계와 실무에 널리 활용될 수 있다는 단초를 제시한다는 점에서 의의가 있다고 할 것이다. In this paper, we suggest a new accounting fraud prediction model using a machine learning approach. Using logistic regression to predict accounting fraud is subject to a class imbalance problem because of the small accounting fraud sample in the analysis. To overcome this problem, we utilize the RUSBoost approach based on ensemble learning. Unlike the logistic regression model, the RUSBoost approach is known as an approach to adjust the sample based on the distribution of minority groups and is less likely to subject to the class imbalance problem. By comparing the predictive ability of logistic regression and the RUSBoost approach on future accounting fraud, we find that the RUSBoost approach based on ensemble learning improves the accuracy of future accounting fraud prediction. Additionally, we find that improvement in the accuracy of the model is more pronounced for the accounting fraud with intention and the fraud with numbers in the financial statements. Lastly, we suggest some accounting variables that are closely related to future accounting fraud. In sum, we provide the first large-sample evidence of how the newly established machine learning approach improves the accuracy of fraud prediction, thereby being suggestive of the feasibility of machine learning approach research in the accounting area.

한국에서 이익 공시에 대한 시장반응은 증가하였는가?

나현종 ( Hyun Jong Na ) 한국회계학회 2023 회계학연구 Vol.48 No.6

회계 정보가 자본 시장에서 중요한지에 대한 문제는 회계학 연구에서 중요한 관심사라고 할 수 있다. 본 연구는 21세기 동안 회계 이익공시에 대한 시장 반응이 급격히 증가했다고 보고하고 있는 미국의 선행연구들(Beaver et al., 2020 등)과는 다르게, 2004년에서 2022년까지 약 20년 동안 한국 시장에서 이익 공시에 대한 시장 반응은 증가하지 않았음을 보고한다. 구체적으로 비정상 수익률 분산(USTAT)과 비정상 거래량(AVOL)은 각각 2004년 1.69와 0.51에서 2022년 1.76과 0.17로 변화하였으며, 다중회귀분석 결과 시계열은 통계적으로나 경제적으로 유의미하게 증가하지 않았다. 이러한 결과는 해외 선행 연구에서 이익 공시일 시장 반응의 증가를 설명하는 정보환경의 국가별 차이를 시사한다. 본 논문은 이러한 시사점과 일관되게 우리나라에서는 이익 공시와 함께 공시되는 실적 전망 공시나 기업별 재무분석가의 숫자가 지난 20년간 증가하지 않았다는 점을 보여준다. 본 연구는 한국에서 이익 공시에 대한 시장 반응을 전체 상장사를 대상으로 장기간동안 실증한 첫 연구라는 점에서 의의를 갖으며, 미국과는 다르게 국내 자본시장의 정보환경이 지난 20년간 증진되지 않았을 수 있다는 점을 시사한다는 점에서 자본시장의 다양한 이해관계자와 규제당국에 공헌한다. Whether accounting information is informative in the capital market is of significant interest in accounting research. Contrary to prior findings from the United States that the market response to earnings announcements has significantly increased during the 21st century (Beaver et al., 2020), this study finds that market response to earnings announcements has not increased in the Korean capital market over a period from 2004 to 2022. Specifically, abnormal stock return volatility (USTAT) and abnormal trading volume (AVOL) changed from 1.69 and 0.51 in 2004 to 1.76 and 0.17, respectively, in 2022. Also, the results of multiple regression do not find statistically nor economically significant increase in time-trends. These findings suggest that there are country-specific differences in the information environment that explains inter-temporal changes in market response to earnings announcements. Specifically, this paper does not find any increase management forecast nor analyst following, both of which prior studies consider as factors contributing to increase in market responses to earnings announcements in the United States. This paper is the first to empirically document market response to earnings announcements in a large cross-section of all listed companies in Korean capital market over a long period of time. Also, this paper contributes to various stockholders and regulators in the Korean capital market by showing that the information environment in the Korean capital market may not have improved over the past 20 years.

반복 하중을 받는 철근콘크리트 보의 전단 연성

나현종(Na, Hyun-Jong),이정윤(Lee, Jung-Yoon),황현복(Hwang, Hyun-Bok) 한국콘크리트학회 2006 한국콘크리트학회 학술대회 논문집 Vol.2006 No.11

벤처투자조합(VC)의 성과보수 계약: 기준수익률을 중심으로

나현종(Hyun Jong Na),홍승우(Seung Woo Hong) 한국경영학회 2023 한국경영학회 통합학술발표논문집 Vol.2023 No.8

본 연구는 벤처투자조합에서 LP와 GP사이에 체결되는 성과보수 계약 중 기준수익율의 결정 요인을 검증하고, 나아가 기준수익률이 투자조합 성과에 미치는 영향을 살펴본다. 이를 위해 본 논문은 중소기업 창업투자회사 전자공시 시스템(DIVA)의 창업투자회사와 벤처투자조합 데이터를 전수 수집하였고, 2002년에서 2022년까지 20년의 기간동안 총 2,234개의 펀드를 대상으로 분석을 수행하였다. 본 연구는 설립 시점의 펀드 특성, 운용사(GP) 특성, 펀드 분류, 그리고 펀드 설립 연도 등이 전체 기준수익률 차이의 약 34.4%가량을 설명한다는 것을 보인다. 나아가 본 연구의 모형을 통해 사전적으로 예측한 기준수익률은 벤처투자조합의 사후 성과와 양(+)의 상관관계를 갖지만, 예측할 수 없는 재량적 부문은 사후 성과와 음(-)의 상관관계를 갖는다는 것을 보인다. 본 연구는 차별적 자료를 사용해 기준수익률의 결정 요인을 검증한 첫 연구이며, 사전적으로 설명되는 기준수익률이 펀드의 사후 성과를 설명한다는 것을 검증하여 출자자(LP)와 운용사(GP)사이에 일부 효율적인 계약이 체결되고 있다는 것을 보여준다는 점에서 공헌점이 있다.