감정평가방법에는 수익방식, 원가방식, 비교방식이 있다. 본 연구는 감정평가방법 중 토지의 가격을 평가할 때 주로 사용하는 비교방식을 수치화하여 감정평가 시 적용할 수 있는 방법을 제시하는 것이다. 비교방식은 부동산의 가치를 거래사례부동산과 평가대상 부동산의 시간적 격차, 공간적 격차, 시공간적 격차를 비교 조정함으로써 사례 부동산 가격으로부터 대상 부동산 가격을 산정하는 것이다. 감정평가 실무에서는 대체적으로 토지의 경우에 비교 방식을 사용한다. 사례를 기준으로 할 때 사례가격, 시점수정, 지역수정, 개별요인으로 가치를 평가하며 공시지가기준의 경우 공시지가, 시점수정, 지역수정, 개별요인으로 평가한다. 이 중 개별요인은 개별적 특성을 비교하는 중요한 과정으로서 감정평가사의 주관적 판단이 개입 할 수 있는 요소이다. 전문가인 감정평가사의 판단이 대체적으로 정확하지만 주관적인 판단이기 때문에 감정평가사에 따라 의견 차이가 있을 수 있으므로 감정평가 분쟁이 일어나기도 한다. 본 논문에서는 개별요인의 구성요소인 가로조건, 접근조건, 획지조건을 GIS분석을 통하여 감정평가의 주관적 판단을 수치화하여 적용할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
최근 각 기업의 AI 면접시스템 도입이 증가하고 있으며, AI 면접에 대한 실효성 논란 또한 많은 상황이다. 본 논문에서는 AI 면접 과정에서 지원자를 평가하는 방식을 시각, 음성, 자연어처리 3영역에서 구현함으로써, 면접 지원자를 다방면으로 분석 방법론의 적절성에 대해 평가하고자 한다. 첫째, 시각적 측면에서, 면접 지원자의 감정을 인식하기 위해, 합성곱 신경망(CNN) 기법을 활용해, 지원자 얼굴에서 6가지 감정을 인식했으며, 지원자가 카메라를 응시하고 있는지를 시계열로 도출하였다. 이를 통해 지원자가 면접에 임하는 태도와 특히 얼굴에서 드러나는 감정을 분석하는 데 주력했다. 둘째, 시각적 효과만으로 면접자의 태도를 파악하는 데 한계가 있기 때문에, 지원자 음성을 주파수로 환산해 특성을 추출하고, Bidirectional LSTM을 활용해 훈련해 지원자 음성에 따른 6가지 감정을 추출했다. 셋째, 지원자의 발언 내용과 관련해 맥락적 의미를 파악해 지원자의 상태를 파악하기 위해, 음성을 STT(Speech-to-Text) 기법을 이용하여 텍스트로 변환하고, 사용 단어의 빈도를 분석하여 지원자의 언어 습관을 파악했다. 이와 함께, 지원자의 발언 내용에 대한 감정 분석을 위해 KoBERT 모델을 적용했으며, 지원자의 성격, 태도, 직무에 대한 이해도를 파악하기 위해 객관적인 평가지표를 제작하여 적용했다. 논문의 분석 결과 AI 면접의 다면적 평가시스템의 적절성과 관련해, 시각화 부분에서는 상당 부분 정확도가 객관적으로 입증되었다고 판단된다. 음성에서 감정분석 분야는 면접자가 제한된 시간에 모든 유형의 감정을 드러내지 않고, 또 유사한 톤의 말이 진행되다 보니 특정 감정을 나타내는 주파수가 다소 집중되는 현상이 나타났다. 마지막으로 자연어처리 영역은 면접자의 발언에서 나오는 말투, 특정 단어의 빈도수를 넘어, 전체적인 맥락과 느낌을 이해할 수 있는 자연어처리 분석모델의 필요성이 더욱 커졌음을 판단했다.
인터넷의 발달을 통해 지속적으로 인스턴트 커뮤니케이션이 발달해왔다. 인스턴트 커뮤니케이션에서 가장 대표적인 것이 메신저 애플리케이션이다. 메신저 애플리케이션에서 이모티콘은 송신자의 감정 전달을 보완하기 위해 활용됐다. 메신저 애플리케이션 송신자의 감정 전달에 약한 모습을 보이는데 그 이유는 면대면 커뮤니케이션이 아니기 때문이다. 이모티콘은 과거 화자의 기분 상태를 나타내는 기호로만 사용됐다. 그러나 현재는 이모티콘은 감정 전달 뿐만 아니라 개인의 특성과 개성을 나타내고 싶어 하는 소비자의 심리를 반영하는 형태로 발전해가고 있다. 이모티콘의 사용 환경이 개선되었고, 이모티콘 자체가 발전함으로써 이모티콘 자체에 대한 관심도는 증가하였다. 대표적인 예로 카카오톡, 라인, 애플 등에서 서비스를 진행하고 있으며, 관련 컨텐츠 상품의 매출도 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다. 이모티콘 자체의 관심도 증가와 관련 사업의 성장세에도 불구하고 현재 적절한 이모티콘 추천 시스템이 부재하다. 국내 점유율 90% 이상의 메신저 애플리케이션인 카카오톡조차 단순히 인기 순이나 최근 순, 혹은 간략한 카테고리 별로 분류한 정도이다. 소비자들은 원하는 이모티콘을 찾기 위해서 스크롤을 계속해서 내려야 하는 불편함이 있으며, 본인이 원하는 감성의 이모티콘을 찾기 어렵다. 소비자들이 편의성 향상과 기업의 이모티콘 관련 사업의 판매 매출 증가를 위해 소비자가 원하는 이모티콘을 추천해줄 수 있는 이모티콘 추천 시스템이 필요하다. 적절한 이모티콘을 추천하기 위해서 소비자가 이모티콘을 보고 느낀 감성에 대해 정량화할 필요성이 있다. 정량화를 통해 소비자가 원하는 이모티콘 셋이 가진 특징과 감성에 대해 분석할 수 있으며, 분석 결과를 토대로 소비자에게 이모티콘을 추천할 수 있다. 이모티콘은 메타데이터화의 방법으로 정량화가 가능하다. 메타데이터화 방법은 빅데이터 시대에 비정형, 반정형 데이터에 대해서 의미를 추출하기 위해 데이터를 구조화 혹은 조직화하는 작업이다. 비정형 데이터인 이모티콘을 메타데이터화를 통해 구조화한다면, 쉽게 소비자가 원하는 감성 형태로 분류할 수 있을 것으로 생각한다. 정확한 감성을 추출하기 위해 감정과 관련된 선행 연구를 통해 7개의 공통 감성 형용사와 한국어에서만 나타나는 은유 혹은 표현적 특징들을 반영하기 위해 하위 세부 표현들까지 고려했다. 이모티콘의 가장 큰 특징인 캐릭터를 기반으로 "표상", "형상", "색상"의 범주에서 세부 하위 감성들을 수집했다. 정확도 높은 추천 시스템을 설계하기 위해 감성 지표만이 아니라 객관적 지표도 고려하였다. 메타데이터화 방법을 통해 이모티콘이 갖고 있는 캐릭터의 특징을 객관적 지표로 14개, 감성 지표로 활용하기 위해 감성 형용사를 36개를 추출하였다. 추출된 감성 형용사는 대비되는 형용사로 구성하여 총 18개로 줄였으며, 18개의 감성 형용사는 카카오톡의 이모티콘을 인기 순으로 임의의 40개 셋을 대상으로 측정하였다. 측정을 위해 이모티콘을 평가할 조사 대상자 온라인으로 모집하였고, 277명의 20~30대의 이모티콘을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 설문을 진행하였다. 설문응답자에게 서로 다른 5개의 이모티콘 셋을 평가하도록 하였다. 평가 결과 수집된 18개의 감정 형용사는 요인분석을 통해 감성 지표 요인으로 추출하였다. 추출된 소비자 감성 지표의 요인은 "코믹", "부드러움", "모던함", "투명함"이었다. 이모티콘의 객관적 지표와 감성 지표 요인을 활용하여 소비자 만족과의 관계를 분석하였고, 객관적 지표와 감성 지표 간의 관계도 분석하였다. 이 과정에서 객관적 지표가 소비자 태도에 바로 영향을 주는 것이 아니라 감성 지표 요인을 통해 소비자 태도에 영향을 주는 매개 효과가 있음을 확인하였다. 분석 결과는 소비자의 감성 평가 메커니즘을 밝혀냈고, 소비자의 이모티콘 감성 평가 메커니즘은 객관적 지표가 감성 지표 요인에 영향을 미치며, 감성 지표 요인은 소비자 만족에 영향을 미치는 관계였다. 따라서 감성 지표 요인의 네 가지만으로 이모티콘 추천 시스템을 설계하였고, 추천 방법은 각 감성과의 거리를 유클리디안 거리로 측정하여 거리의 차가 0에 가까울수록 비슷한 감성으로 정의하였다. 본 연구에서 제안한 이모티콘 시스템의 검증을 위해 각 감성 지표 요인과 소비자 만족의 평균을 지표 값으로 활용하여 각 이모티콘 셋의 감성 패턴을 그래프로 비교하였고, 추천된 이모티콘들과 선택된 이모티콘이 대체로 비슷한 패턴을 그리는 것을 확인하였다. 정확한 검증을 위해 사전 조사하였던 소비자를 대상으로 이모티콘 추천 시스템이 제시한 결과와 유사하게 평가하였는지 유사 순위를 세 구간으로 나누어 비교하였고, 순위별 예측 정확도는 결과 1순위 81.02%, 2순위 76.64%, 3순위 81.63%였다. 본 연구의 결과는 학문적, 실무적으로 다양한 분야에서 활용 가능한 방법론을 제시하였으며, 기존에 없던 이모티콘 추천 시스템의 설계를 통해 소비자에게는 편의와 이모티콘을 서비스하는 기업에는 매출증대의 효과를 가져올 것으로 예상한다. 그리고 본 연구를 통해 지능형 이모티콘 시스템으로 발전할 수 있는 단초를 제공했다는 점에서 의미가 있다. 본 연구에서 제안한 감성 요인들을 활용하여 감성 라이브러리로 사용함으로써, 새로운 이모티콘 출시 시 감성 평가의 지표로 활용할 수 있다. 축적된 감성 라이브러리와 기업의 판매 데이터, 매출 정보, 소비자 데이터를 결합하여 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 복합형 추천 시스템으로 발전시켜 단순 소비자의 편의성이나 매출 증가뿐만 아니라 기업에서 전략적으로 활용 가능한 지적 자산으로 활용할 수 있을 것으로 판단한다.
본 연구에서는 상가권리금의 가치에 영향을 미치는 요인에 관하여 고찰하고 영향의 정도를 분석하기 위하여 실제 권리금 거래 자료를 바탕으로 연구를 진행하였다. 특히 영업이익이 권리금의 형성과정에 어떠한 영향을 미치는지를 중심으로 분석을 진행하였다. 위계적 회귀분석결과 상가권리금에 가장 큰 영향을 미치는 독립변수는 월영업이익이었으며, 두 번째로 영향이 큰 변수는 월환산임대료로 나타나 권리금의 형성은 영업이익의 크기에 의하여 주로 결정되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 토대로 권리금을 지불하고 점포를 임차하는 경우 매출, 제반 비용 등에 대한 객관적인 추정을 통해서 권리금수준을 파악해야 할 것으로 사료된다. 또한 점포 운영자는 당초 지급한 권리금을 유지하고 상향된 권리금을 수수하기 위해서는 영업이익의 관리가 수반되어야 할 것이다. 법제화 이후 상가권리금 제도의 안정적인 정착을 위해서는 권리금에 대한 인식의 대전환이 필요한 시점이다. 이를 통하여 시장관행상 형성된 권리금과 감정평가를 통해 산정한 권리금과의 괴리를 방지하고 권리금 시장이 객관화, 투명화, 선진화되기를 기대한다.
최근 들어, 기업의 내재 가치를 평가하여 투자에 활용하는 이른바 가치투자에 대한 많은 분석과 전략들이 나오고 있다. 그러나 현존하는 대부분의 투자 지원 툴들은, 단기적으로 등락을 반복하는 주가에 매매 조건을 제시하여 차액을 얻는 방식인 기술적 분석 툴로서 기업의 내재 가치를 평가하여 투자를 지원하기 에는 제한이 있다. 때문에 가치 투자자들은 기업의 가치를 체계적이고 객관적으로 판단하기 보다는, 몇몇의 공시된 자료들을 보고 개인의 판단에 따라 평가하는 경우가 대부분이다. 따라서 감정과 선입견을 배제한 기존의 기술적 분석 툴과 같이 기업의 가치를 정량적으로 추정하여 다양한 전략개발을 할 수 있는 툴이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 기업의 가치를 정량화하여 가치투자 전략을 개발할 수 있는 가치투자 시스템(이하 KPU-VISS)의 설계 및 구현 내용을 기술한다. 즉, 본 시스템은 주식가격을 포함한 기업의 다양한 정보와 경기 지표 등을 이용하여 기업의 가치 모델 개발을 지원하고, 이 모델에 근거하여 저평가된 종목을 검색하는 전략 개발을 지원한다. 또한, 개발된 전략을 과거의 특정 시점에 반영시킨 투자 시뮬레이션을 통하여, 전략의 실효성을 검증하는 기능도 지원한다. 본 논문에서 제안한 가치투자 지원시스템은 최초로 가치투자전략의 개발과 검증을 지원하는 시스템으로, 향후 가치투자 시스템 개발을 위한 선도적인 방향을 제시할 것으로 예상한다.
목적 : 학교기반 작업치료는 교육전문가와 협업하는 다전문가적 접근이 필요하다. 본 연구는 일반 초등학교에 진학하는 고위험군 아동들을 대상으로 특수교사와 작업치료사가 함께 지역사회 기관에서 협업으로 실시하는 집단교육 시간의 작업수행변화를 분석하고, 감각통합 중재의 의미를 파악하고자 하였다. 연구방법 : 예비 프로그램으로 입학준비 프로그램을 특수교사와 작업치료사의 부분적인 협업을 통해 실시한 후, 초등학교 적응프로그램은 특수교사와 작업치료사가 전체과정을 협업하여 시행하였다. 연구대상은 6명이었다(7세 5명, 9세 1명). 프로그램 평가는 교육활동 참여에 대해 School AMPS를 실시하였고, 일정하게 구성된 자조활동에 대해 AMPS 수행기술을 관찰하여 중재전략에 활용하였다. 평가를 통한 중재전략과 그에 따라 진행된 변화를 교사와 치료사의 월간 기록을 토대로 질적 분석을 실시하였으며, 부모설문을 통해 감각프로파일을 조사하였다. 결과 : 사전 프로그램에 참가한 아동 5명 중 4명이 감각통합적인 어려움으로 수행에 영향을 받는다고 평가되었고, 이 결과가 본 프로그램 구성에 기반이 되었다. 본 프로그램 구성은 참가 아동이 속한 학년의 교실에서 수업과제(school task)와 집단 활동, 기본 자조활동으로 이루어졌고, 수업과제활동평가 School AMPS는 통계적으로는 유의미하지 않으나 평균 운동기술은 0.14 로짓(logit), 평균처리기술은 0.07 로짓이 향상되었다. 협업적 중재로는 감각 통합이 주된 회복적 중재로 사용되었고, 과제수행을 통해 직접 어려움이 있는 기술을 향상하는 습득적 중재, 교사의 대응전략이나 도구 및 환경 조정을 시행하는 보상/적응적 중재가 적용되었다. 기본적 자조활동들은 도움이 필요한 수준에서 자립적인 수준으로 향상되어서 반복적인 자조활동의 경험과 중재가 효과적이었다. 그러나 개선된 수행기술들 이외에 새롭게 도전이 되는 수행기술이 발생하였고, 이런 문제들은 감정과 행동문제와 더불어 감각통합의 어려움 뿐 아니라 집단에서 일어나는 역동적 이유 때문으로 평가되었다. 결론 : 초기에는 감각통합 프로그램을 통하여 학생들의 참여가 향상될 수 있었다. 그러나, 집단 활동을 통해서 드러나는 초등학생들의 감정조절 문제, 역할 변화에 따른 수행변화, 또래에 대한 반응문제가 드러남에 따라 감각통합적인 중재에서 더 복합적인 개인-환경-과제에 대한 중재가 필요하였다. 특수교사와 작업치료사의 협업은 상호보완적이며 필요한 수행기술을 향상하는 데 시너지 효과가 있었다. 이 과정에서 School AMPS는 측정 가능한 결과를 일부 제시하는 데 유용하며, 향후에는 질적 분석을 보다 객관화 할 수 있는 방법들이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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