http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
국고채, 금리 스왑 그리고 통화 스왑 가격에 기반한 외환시장 환율예측 연구: 인공지능 활용의 실증적 증거
임현욱 ( Hyun Wook Lim ),정승환 ( Seung Hwan Jeong ),이희수 ( Hee Soo Lee ),오경주 ( Kyong Joo Oh ) 한국지식경영학회 2021 지식경영연구 Vol.22 No.4
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.
가이드 블록이 적용된 옥탑 모듈러의 기초 접합부 전단저항 성능평가
임현욱 ( Lim Hyun-wook ),허유빈 ( Heo Yu-bin ),이강민 ( Lee Kangmin ) 한국구조물진단유지관리공학회 2022 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.26 No.2
이 연구에서는 기존 옥탑 모듈러 공법의 장점을 더욱 극대화할 수 있는 방안으로 콘크리트 건축물과 철골 최상층 구조물을 앵커와 가이드 블록으로 체결하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 외벽작업 없이 구조물 내부에서 볼트를 체결할 수 있도록 엑세스 홀을 가공한 각형강관과 일체화되도록 너트 역할을 하는 가이드 블록으로 구성되어 있다. 이를 적용한 옥탑 모듈러의 기초 접합부에 대해 전단 저항 성능 실험을 진행하였으며 실험체는 강재의 항복 전 콘크리트 파괴가 선행되어 옥탑층 유니트 블록의 거동은 문제가 없는 것으로 판단된다.
소아 천식 환자에서 호기산화질소 농도와 노력성중간호기유량과의 관계
임현욱 ( Hyun Wook Lim ),김은지 ( Eun Ji Kim ),임창훈 ( Chang Hoon Lim ),박상희 ( Sang Hee Park ),정지태 ( Ji Tae Choung ),유영 ( Young Yoo ) 대한천식알레르기학회 2016 Allergy Asthma & Respiratory Disease Vol.4 No.1
Purpose: Fractional exhaled nitric oxide (FeNO) is considered an indirect marker of airway inflammation, and forced expiratory flow between 25% and 75% of vital capacity (FEF_(25%?75%)) is widely used as a sensitive indicator of small airway obstruction in asthma. The aim of this study was to investigate relationships between FeNO and FEF_(25%?75%) in children with asthma. Methods: A total of 118 children with asthma underwent spirometry and measurement of eosinophil markers. FeNO levels were measured, and skin prick tests to 13 common allergens were done. Study subjects were divided into 2 groups according to FEF_(25%?75%) values (group 1, normal FEF_(25%?75%)≥65%pred, n=90; group 2, impaired FEF_(25%?75%)<65%pred, n=28). Results: The mean (±standard deviation, SD) age was not significantly different between groups 1 and 2 (10.3±2.8 years vs. 11.1±3.4 years), and the sex ratio was also not significantly different between 2 groups. The geometric mean (range of 1 SD) concentration of FeNO was significantly higher in group 2 than in group 1 (25.8 ppb [14.2?46.9 ppb] vs. 37.2 ppb [24.2?57.2 ppb], P=0.008). A significant inverse correlation between FeNO and FEF_(25%?75%) was observed in group 2 (r=?0.493, P=0.038), but not in group 1 (r=?0.037, P=0.749) after adjustment for confounders, such as atopy, age, sex, weight, and height. Conclusion: FeNO levels were higher in group of asthmatic children with impaired FEF_(25%?75%) level. FeNO levels were inversely correlated with FEF_(25%?75%) only in impaired small-airway obstruction group after adjustment for atopy. These results suggest that small-airway obstruction may relate more closely to airway inflammation in asthmatic children with impaired small-airway function.