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강형구,배경훈,구본하 한국경제학회 2019 한국경제포럼 Vol.12 No.3
Artificial intelligence(AI) can create great value in both intra-day and long-term investments. In intra-day investment, complex information needs to be processed quickly. Here AI easily dominates humans. In mid- to long-term investments, individual investors generally make behavioral biases. AI can diagnose and overcome behavioral errors by rule-based decision making. In addition, it can contribute to mid- to long-term investment by continuously updating academic research and the latest financial products. However, most AI-based funds, such as RoboAdvisors, use daily data to focus on tactical asset management. This is one of the most abused areas of AI. AI-based short-term investments need a deep understanding of financial and financial theory, such as market abnormalities and multi-factor models. AI can create most value in risk management. In particular, AI can assist forward-looking risk management using alternative big data. It is highly desirable that some asset managers make this attempt. However, most domestic financial institutions do not fully utilize the advantages of AI in investment decision-making. 인공지능을 통해 금융투자 경쟁력을 높일 수 있다. 복잡한 정보를 신속하게 처리해야하는 초단기투자에서 인간은 인공지능의 상대가 되지 않는다. 학술적인 성과와최신 금융상품 출시 정보 등을 지속적으로 업데이트하면 중장기투자에도 공헌할 수있다. 중장기투자에서 다수의 개인투자자들은 행동경제학적 오류를 범하지만, 인공지능은 규칙에 근거한 의사결정으로 행동경제학적 오류를 진단/극복할 수 있기 때문이다. 위험관리 측면에서도 마찬가지이다. 비정형빅데이터를 이용한 선행적인 위험관리를 통해 금융투자 가치를 창출할 수 있다. 그러나 국내 금융기관들를 살펴보면 로보어드바이저 등 대부분 전술적자산운용 또는 단기투자에 한정되어 있다. 이러한 분야는 인공지능이 가장 남용되는 분야 중 하나다. 시장이상현상, 멀티팩터 모형 등 재무금융이론에 대한 깊은 이해가 없는 인공지능 기반 투자는 성공을 거두기어렵다. 전반적으로 국내 금융기관들이 투자의사결정과정에서 인공지능의 장점을충분히 활용하고 있지 못하다고 판단된다.
강형구,이효진 사립학교교직원연금공단 2020 사학연금연구 Vol.5 No.
전략적 자산배분에서 가장 중요한 것은 목표를 결정하는 것이다. 여기서 목표는 자산운용에서 발생하는 향후 포트폴리오의 예상되는 분포와 이에 영향을 받는 조직의 기대효용을 극대화하는 것으로 정의하는 것이 과학적이고 학술적인 방식이다. 실무는 대체로 이러한 방식과 다르다. 예를 들어 기금운용평가의 가이드라인에서는 목표 수익률에 초점을 두고 있다. 특히 기금운용평가에서는 ALM 기반의 목표 수익률 산출을 제안한다. 하지만, 비현실적인 목표 수익률의 산출과 그 의미의 모호성으로 많은 기금들은 이를 적용하지 않고 있다. 본 연구는 이러한 ALM 기반의 목표수익률 설정 및 자산배분의 문제점을 확인하고, ALM 기반 자산배분에 대한 두 가지 대안을 제시한다. 첫 번째, 기금 자산운용의 목표 설정에 대해서는 Doran(1981)의 SMART (Specific, Measurable, Achievable, Relevant, Time-limited) 기준에 따른 목표수립을 제안한다. 두 번째, 목표 수익률 산출에서는 목표기반투자 (Goal based Investing, GBI) 에 따른 목표 수익률 산출 방법을 제시한다.
전자빔증착법을 통한 SiO<sub>x</sub> 박막의 액정 배향 효과
강형구,한진우,강수희,김종환,김영환,황정연,서대식,Kang, Hyung-ku,Han, Jin-Woo,Kang, Soo-Hee,Kim, Jong-Hwan,Kim, Young-Hwan,Hwang, Jeoung-Yeon,Seo, Dae-Shik 한국전기전자재료학회 2005 전기전자재료학회논문지 Vol.18 No.11
By using $45^{\circ}$ obliqued evaporation method with electron beam system, uniformly vertical liquid crystal (LC) alignment was achieved. And a high pretilt angles of about $2.5^{\circ}$ were measured. Also, it was verified that there are no variations of pretilt angle as a function of $SiO_x$ thin film thickness 20 nm and 50 nm. A good LC alignment states were observed at annealing temperature of $250^{\circ}C$. Consequently, the high pretilt angle and the good thermal stability of LC alignment by $45^{\circ}$ obliqued electron beam evaporation method on the $SiO_x$ thin film can be achieved.
Effects of Enhanced pCO2 and Temperature on Reproduction and Survival of the Copepod Calanus sinicus
강형구,Chang-Rae Lee,김동선,유신재 한국해양과학기술원 2016 Ocean and Polar Research Vol.38 No.4
We tested the combined effects of increased partial pressure of CO2 (pCO2) and temperature on the reproduction and survival of the copepod Calanus sinicus from Asan Bay, the Yellow Sea under laboratory conditions to understand the impact of acidification on copepods. Egg production rate, survival rate, and fecal pellet production of C. sinicus were not affected by 1305 ppm pCO2 or with combined treatments of temperature and pCO2, including 8oC and 289 ppm pCO2 (ambient), 8oC and 753 ppm pCO2 (high pCO2), 12oC and 289 ppm pCO2 (high temperature), and 12oC and 753 ppm pCO2 (greenhouse), for 5 or 10 d of exposure. However, egg hatching success of C. sinicus decreased significantly in the greenhouse treatment compared with the ambient or the high pCO2 treatments. These results suggest that a combined treatment (pCO2 and temperature) affected egg viability more than a single treatment (pCO2).