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윤건용 ( Kun Yong Yun ),김정렬 ( Jung Ryol Kim ) 한국금융공학회 2015 금융공학연구 Vol.14 No.2
우리나라에서 바젤III 유동성규제가 단계적으로 시행되면서 국내은행들은 유동성규제 특히 장기유동성규제비율을 충족시키기 위해 노력하고 있다. 무엇보다도 장기유동 성규제비율을 제고하기 위해서는 예금만기를 확대해야 하나 저금리 추세가 지속됨에 따라 국내은행들이 예금만기를 확대하기에는 용이하지 않은 상황이다. 이와 같이 본연구는 국내은행의 수신이 장기화되지 않고 단기화되고 있는 요인들을 분석하였다. 구체적으로는 국내은행의 수신 단기화 요인을 벡터자기회귀모형(VAR모형)을 이용하여 분석하였다. VAR모형에 기반한 실증분석 결과에 따르면, 전국주택매매가격지수(HOUSE), 종합 주가지수(KOSPI), 장단기금리차(SPREAD), 시설대출비중(EQUIP), 신용부도위험(CDS)등의 각 변수들과 국내은행의 단기수신비중(SHORT) 간의 관계는 예상과 같은 결과를 보였다. 다시 말해 전국주택매매가격지수(HOUSE), 종합주가지수(KOSPI), 장단기금리차(SPREAD), 신용부도위험(CDS)에 대해 양(+)의 영향을 받았으며 시설대출비중(EQUIP)에 대해서는 음(-)의 영향을 받았다. 선진국에서처럼 저금리추세가 지속됨에 따라 국내은행의 단기수신 비중은 높아진 것으로 보이며, 특히 주식가격과 주택가격의 영향을 상대적으로 더 크게 받는 것으로 나타났다. 따라서 주식시장과 부동산시장이 활성화될 경우에는 국내은행의 수신단기화 추세가 확대될 가능성도 있다. As Liquidity Requirements in Basel III is phased, most banks should extend the maturity of bank deposits in order to raise the long term liquidity ratio. However, most banks have difficulty in doing so due to low interest trend. In this situation, the empirical study is performed for discovering factors that reduce the maturity of bank deposits. This study has tried to discover factors that increase short-term deposits ratio of domestic banks by using VAR Model. According to the analysis based on VAR model, SHORT(short-term deposits ratio) responds positively by HOUSE (house price index), KOSPI(the composite price index of stocks), SPREAD(shortand long-term interst difference) and CDS(credit default swap) respectively, while SHORT(short-term deposits ratio) responds negatively by EQUIP(loan facilities ratio) as we have expected. In other words, the short-term deposits ratio of domestic banks has been increased by the low interest trend that continues as in developed country, and influenced more by stock price and housing price in terms of asset portfolio. Therefore, if stock market and real estate market are invigorated, it would be possible to reinforce the trend of shortening deposit period for domestic banks.
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MSA 환경에서 스트림 데이터의 이상치 탐지를 위한 슁글 사이즈 기반 RRCF 비교분석
최수빈,이승규,이주찬,윤건용,양단아 한국정보기술학회 2024 한국정보기술학회논문지 Vol.22 No.3
최근 들어 MSA(Microservices Architecture)시장은 빠르게 성장하고 있다. MSA 환경은 각각의 서비스들이 분산되어 독립적으로 구성되어 있기 때문에 서비스의 다운타임(Downtime)을 최소화하기 위해 이상치를 조기에 탐지하는 것은 필수적이다. 그러나 MSA 환경에서 수집하는 메트릭 데이터(Metric data)는 빠르고 변동성이 높은 스트림 데이터(Stream data) 형태이기 때문에 이상치 탐지 난도가 높다. 따라서 본 논문에서는 스트림 데이터의 이상치 탐지에 강한 RRCF 알고리즘을 선택하고, 주요 파라미터인 슁글(Shingle)의 크기를 조절하여 RRCF 알고리즘이 IF(Isolation Forest), ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average)와 같은 기존 알고리즘보다 MSA 환경에서 부하 테스트를 통해 수집된 스트림 데이터의 이상치를 효과적으로 탐지할 수 있다는 것을 검증했다. Microservices Architecture(MSA) market has been experiencing rapid growth recently. Since each service in the MSA environment is distributed and independently configured, early detection of anomaly traffic is essential to minimize service downtime. However, some challenges in MSA environments are difficult, due to the nature of the collected metric data which is characterized as fast and highly volatile stream data. Therefore, this paper adjusts the size of the main parameter as Shingle of the RRCF algorithm and verifies that the RRCF algorithm can effectively detect anomalies in stream data, compared with the traditional algorithms such as Isolation Forest(IF) and AutoRegressive Integrated Moving Average(ARIMA), through load testing of MSA.
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