본 논문에서는 2014년까지 거래소에 상장된 물류기업을 대상으로 물류기업의 이사회 구조가 기업가치에 어떻게 영향을 미치는지 실증분석 한다. 물류산업은 대기업의 계열사를 통한 물류시장의 급성장으로 인한 우려가 높아지고 있다. 이로 인하여 한국물류산업에서 경쟁이 다른 산업에 비하여 보다 치열해지고 있다는 부정적 시각이 나타나고 있다. 이와 같은 사회적 분위기와 모기업 물량에 대한 지나친 의존이 물류기업의 성장에 장애가 오히려 될 수 있다. 따라서 대기업의 계열사의 운송을 담당하는 상장물류기업 지배구조 분석이 시급한 상황이며 특히 경영활동에 아주 중요한 요인으로서 이사회 구조에 대한 분석이 필요하다. 따라서 기존의 연구의 한계점을 보완하여 이사회 연구로서 이사들의 권력과 지배력을 고려한 네트워크를 제시한다. 네트워크 분석은 조직 내에 보이지 않는 관계 패턴(hidden patterns of network)을 분석해 낼 수 있다는 장점이 있고(Alstyne, 1997; Nohria, 1992) 조직내 비공식적인 활동으로서 이사들의 네트워크 분석은 기업집단 내의 권력구조를 파악할 수 있다는 특징이 있다. 첫째, 물류기업의 이사회 구조 분석으로서 겸임이사 네트워크 분석 결과, 대한항공의 네트워크 지수는 0.4로 겸임이사 네트워크 지수가 가장 높은 것으로 나타났으며 한진의 네트워크 지수는 0.32로 물류기업 중 두번째로 높은 네트워크 지수를 갖는 것으로 보인다. 다음으로 한진해운의 네트워크 지수는 0.24로 물류기업 중 세 번째로 높은 것으로 나타났다. 둘째, 물류기업의 겸임이사 네트워크에 대한 1차 겸임이사 네트워크 분석을 실시한 결과, 연결중심성이 가장 높은 기업은 대한항공이며 대한항공의 이사는 에쓰-오일, OCI, 웅진홀딩스, 한진, 한국공항, 한진칼 및 한진해운으로 구성된 모두 7개의 기업의 이사직을 겸직하여 기업간 이사네트워크를 구성하고 있는 것으로 나타났다. 상장 물류기업 중에서 대한항공이 이사 네트워크 구축으로 발생된 권력이 가장 높으며 이사 네트워크에서 가장 중심적 역할을 하는 것으로 볼 수 있다.
공공 SW 시장은 국내 시장 특성상 중소 SW 기업에게는 상대적으로 중요한 시장이다. 이에 정부는 공공정보화 시장에서의 중소기업 지원을 위해 공공 SW 사업 수요예보 조사제도를 시행하고 있으나 아직 중소기업이나, 발주기관 입장에서의 편의성은 부족한 실정이다. 또한 SW 사업의 발주 이후의 집행정보를 관리하는 SW 사업정보저장소 제도가 별도로 운영되고 있으나, 이는 중소 SW 기업보다는 발주기관을 위한 제도에 머무르고 있다. 본 연구는 두 제도가 가지고 있는 문제점과 개선 가능성에 대한 분석을 통해 사용자 편의성을 높이고 SW 사업정보의 활용도를 확대할 수 있는 시스템의 설계 방안을 제안하고자 한다. 이를 위하여 먼저 발주기관, 정책당국, 공공 SW 사업자, 조사기관의 4대 이해당사자를 식별하였고, 요구사항들을 분석하였다. SW 사업정보 관리체계 분석을 위해 2단계 수요예보 주기, SW 프로젝트 관리 주기, 그리고 SW 시스템 수명주기의 분석 체계를 제안하고, 이들 사이에서 SW 사업정보를 식별, 연계할 수 있도록 단일식별자(UID) 개념도 제안하였다. 그 결과 SW 사업 수요예보 및 사업진행 단계에 따른 사업정보의 통합적 관리체계를 설명할 수 있는 '시스템 수명주기 기반의 SW 사업정보 관리체계 참조모델'을 도출하였으며, 이를 실행할 수 있도록 이해당사자들이 사이의 개선된 프로세스를 설계하였다. 이를 통하여 공공 SW 사업정보의 통합적인 관리가 가능하게 될 것으로 기대된다.
본 연구는 글로벌 경제 시장에서 중국의 제조 기업들이 동적역량을 기반으로 어떠한 ESG 활동을 수행하고 있으며 그 활동에는 어떠한 차이가 있는가를 분석하였다. 상하이와 선전 증권 거래소 (Shanghai & Shenzhen Stock Exchange)에서 151개 중국 상장 제조 기업들의 ESG 연례 보고서와 상하이 화정 지표 정보 회사(CSI, China Securities Index Company)의 ESG 지표를 데이터로 사용하였다. 연구 분석에는 TensorFlow-BERT 모델과 코사인 유사도를 사용하여 환경, 사회, 지배구조로 구분된 ESG 키워드를 분류하였고 이를 기반으로 다음 세가지의 연구 질문을 구성하였다. 첫번째는 ESG 점수가 높은 기업(TOP-25)과 낮은 기업(BOT-25)을 구분하여 이 기업들 사이의 ESG 활동에는 어떠한 차이가 있는지를 확인하였으며, 두 번째는 ESG 점수가 높은 기업만을 중심으로 10년간(2010~2019년)의 ESG 활동에는 어떠한 변화가 있는지도 확인하였다. 그 결과 ESG 점수가 높은 기업과 낮은 기업간의 ESG 활동에는 유의한 차이를 보였으며, TOP-25기업의 연도별 활동 변화 추적에서는 ESG 활동의 모든 부분에서 차이를 보이지 않은 것으로 나타났다. 세번째 연구에서는 연도별로 작성된 각 항목별 E, S, G 키워드에 대하여 소셜 네트워크 분석을 진행하였다. 동시발생행렬(Co-occurance matrix) 기법을 통해 기업들의 ESG활동을 4사분면 그래프로 시각화하였으며 이를 바탕으로 ESG활동에 대한 향후 방향을 제시하였다.
본 연구는 투자와 자금조달에 대한 의사결정이 상호연계성을 가지고 이루어져야 한다는 인 식하에 영업레버리지와 재무레버리지간의 상관관계를 분석함으로써 국내기업의 재무의사결정 행태를 살펴보았다. 한국증권거래소에 상장되어 있는 제조업체를 대상으로 1980년부터 2001년까지 22년간의 자료를 사용하여 분석한 결과 영업위험과 재무위험이 외국에 비해 상대적으로 높은 수준을 나타냈으며, 1997년 외환위기 이전까지 지속적으로 상승하는 추세를 보였다. 그리고 영업레버리지도와 재무레버리지도 사이에는 양의 상관관계가 존재하는 것으로 분석되었다. 이와 같은 결과는 국내 제조업체들이 경기변화에 매우 민감하게 반응하는 자산구조와 재무 구조를 가지고 있으며, 영업레버리지도가 높은 수준임에도 불구하고 재무레버리지도 역시 높게 유지함으로써 국내 제조업체의 투자에 대한 결정과 자금조달에 대한 결정이 위험관리측면에서 합리적으로 이루어지지 못한 것으로 평가할 수 있다. 분석상 제조업체를 자산규모, 레버리지도 수준, 경상이익률 및 영업현금흐름 등 기업의 세부 요소를 기준으로 구분한 소그룹별 분석에서는 각 그룹별로 상이한 결과를 얻었다. 특히 재무의사결정행태가 레버리지도 수준에 따라 크게 다르게 나타나고 있다. 즉, 영업레버리지와 재무레버리지가 모두 낮거나 높은 그룹은 이들 간의 상관계수가 양으로 나타난 반면 영업레버리지(재무레버리지)가 높고 재무레버리지(영업레버리지)가 낮은 그룹은 음으로 나타나고 있다. 이와 같은 결과는 기업의 세부적인 내부 요소를 고려하는 경우에는 전체 표본분석에 나타난 평가와는 다른 해석도 가능하며, 레버리지에 영향을 미치는 실질적인 요인을 직접적으로 고려한 보다 면밀한 분석이 필요하다는 것을 의미한다.
연구의 목적은 종래 연구 발표된 대다수의 논문이 광고선전비와 매출액, 경영성과 간의 관계와 특정제품에 대하여 3년에서 5년간의 자료에 의하여 단편적 소표본적으로 분석한 문제를 완화하기 위하여 광고선전비가 영업성과 요소중 매출액, 영업이익의 상관관계를 분석하고자 하는데 있다. 본 연구의 목적을 수행하기 위하여 광고선전비증가율를 독립변수로 하고 경영성과를 나타내는 배출액증가율, 영업이익증가율을 종속변수로 하여 1981년부터 1996년까지(16년간) 생존한 제조기업을 중심으로 한국증권거래소에 계속 상장되어 있는 상장기업을 4개의 산업군, 즉 1) 음 식료품 산업, 2) 섬유 의복 가죽 산업, 3) 의약품 화학 석유 석탄 고무산업, 4) 조립금속 기계 장비산업 등으로 나누어 30 - 40개씩 125개 기업을 한국신용평가(주)의 KIS-DATA에서 무작위 추출하여 회귀분석 및 통계모형을 이용하여 각 변수사이에 상관관계가 있는지의 여부를 검정하였다. 이상과 같은 방법으로 연구분석한 결과 광고선전비의 크기가 기업의 경영성과에 영향을 미치는 것으로 나타났으나 업종별로는 섬유 의복 가죽 산업은 매출액증가율에만 유의적으로 나타났으며 시차분석에서는 음식료 산업의 경우에 만 매출액증가율이 부(-)의 유의적 관계가 있는 것으로 나타났고 그 이외산업 에서는 비유의적으로 나타났다. 또한 경제성장율과의 관계에서는 경제성장율이 낮을때 유의적으로 나타났다.
본 연구는 중소벤처 녹색전문기업의 녹색기술 특허가 재무성과에 반영되는가를 살펴보았다. 중소벤처 녹색전문기업이 녹색기술로 취득한 녹색기술 특허의 특허출원 1년 전과 1년 후 및 2년 후에 대해 매출액, 영업이익, 순이익, 매출액영업이익률, 매출액순이익률을 선정하여 평균차이 분석을 수행하였다. 실증분석결과 중소벤처 녹색전문기업의 1,2년 후의 매출액과 1년 후의 영업이익과 매출액순이익률 및 2년 후의 매출액영업이익률만 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과에 따라 정부는 중소벤처 녹색전문기업을 향후 녹색성장 시대의 국가경제의 핵심역할을 할 수 있도록 육성하기 위해서 녹색소비 시장의 활성화, 녹색금융정책의 강화, 자금조달 창구 개선 및 마련, 대중소기업 공정거래 및 상생협력 수준을 강화시킬 필요가 있다.
장기적인 경기침체가 지속되고, 환경의 변화가 급격하게 발생하는 오늘날, 기업이 환경에 어떻게 대처하는가는 그 기업의 매우 중요한 과제가 되었다. 본 연구는 최근 그 중요성이 부각되고 있는 수요부문 환경의 풍요성과 동태성이 만족, 신뢰, 결속 등과 같은 유통경로 시스템의 성과에 어떠한 영향을 미치는지 발견하는 것을 그 목적으로 하고 있다. 특히 본 연구는 기존 연구와는 달리 유통경로 시스템의 수직적 통합 수준에 따라 환경의 영향이 어떻게 달라지는지를 규명하는데 그 구체적인 목적이 있다. 이와 같은 목적으로 기업형 유통경로 시스템(우유 회사와 보급소), 계약형 유통경로 시스템(치킨 프랜차이즈 본부와 가맹점), 전통형 유통경로 시스템(화장품 회사와 거래 전문점)을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 조절변수 회귀분석을 수행한 결과 환경의 풍요성은 유통업체의 만족, 신뢰, 결속을 강화시킨 반면, 동태성은 약화시켰고, 수직적 통합의 수준은 이러한 영향을 더욱 강화하는 역할을 하였다.
본 연구는 모바일 콘텐츠의 잠재적 시장성에 대한 증권시장 차원에서의 가치평가를 위하여, 2002년11월부터 2005년 12월까지의 기간 동안 한국증권선물거래소 코스닥시장 공정공시를 통하여 이루어진 모바일 콘텐츠 런칭관련 공시를 대상으로, 신규 모바일 콘텐츠 런칭이 증권시장에서 유의한 초과수익률을 유발하는지를 관찰하였다. 분석결과, t시점에서 통계적으로 유의한 2.2%의 평균초과수익률이 관찰되었으며, 또한 t-3일부터 t일에 이르기까지 각각 5.0%, 6.4%, 5.6%, 7.8%의 유의한 누적평균초과수익률이 관찰되었다. 이로부터 모바일 콘텐츠의 시장성에 대한 증권시장의 평가는 시장 진입 수일 전부터 런칭일에 이르기까지의 기간 동안 사전적으로 충분히 해당기업의 주가에 반영되며, 이후 런칭이 완료된 시점부터는 추가적인 비정상성과를 유발하지는 못하는 것으로 확인되었다. 즉, 증권시장과 그 참여자들이 신규 모바일 콘텐츠의 런칭으로부터 콘텐츠 자체의 명시적 가치를 넘어선 잠재적 기업가치 유발효과까지 평가하는 것으로 확인된 것이다. 따라서 관련기업 및 업계에서는 신규 콘텐츠가 지니는 명시적 가치뿐만 아니라 잠재적 가치유발 효과까지 고려한 런칭활동을 실시해야할 것이며, 이로부터 기업가치의 극대화를 통한 지속적 성장과 발전을 도모하여야 할 것이다.
한국저작권위원회 디지털저작권거래소는 저작물에 통합저작권관리번호(ICN)를 부여하고 이를 바탕으로 저작물 및 저작권이용허락계약에 대해 운영 관리하고 있으며, ICN이 부여된 저작물에 대해 통합검색 서비스를 제공하고 있다. 통합검색 서비스는 저작물의 ICN 메타데이터를 바탕으로 키워드 기반 검색 방법을 이용하여 메타데이터의 키워드 포함 여부에 따른 검색 결과를 제공한다. 하지만 키워드 기반 검색 방법은 이용자가 원하는 정확한 검색 결과를 제공하지 못하는 한계를 가지고 있다. 따라서 정확한 검색 결과를 제공할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 저작물에 대한 의미 기반 검색 방법의 적용 및 검색 결과의 높은 정확도를 제시하기 위해 ICN이 부여된 저작물의 ICN 메타데이터를 온톨로지로 확장하여 메타데이터 요소간의 관계 및 의미를 정의한 저작물 온톨로지를 구축하였다. 구축한 온톨로지에서 추론을 통한 의미 기반 검색의 가능함과 키워드 기반 검색 방법과의 정확도 비교를 위해 5가지 시나리오를 선정하였으며, 시나리오별 각 검색 방법의 결과 및 정확도의 비교 결과를 제시하였다.
스마트그리드에서 정확한 단기 부하 예측을 통한 자원의 이용 계획은 에너지 시스템 운영의 불확실성을 줄이고 운영 효율을 높이는데 있어서 매우 중요하다. 단기 부하 예측에 얕은 신경회로망을 포함한 다수의 머신 러닝 기법이 적용되어왔지만 예측 정확도의 개선이 요구되고 있다. 최근에는 컴퓨터 비전이나 음성인식 분야에서 심층 신경회로망의 뛰어난 연구 결과로 인해 심층 신경회로망을 단기 전력수요 예측에 적용해 예측 정확도를 개선하려는 시도가 주목 받고 있다. 본 논문에서는 일별 전력 부하 첨두치를 예측하기 위한 다층신경회로망 구조의 심층 신경회로망 모델을 제안한다. 제안된 심층 신경회로망은 층별 학습이 선행된 후 전체 모델의 학습이 이루어진다. 한국전력거래소에서 얻은 4년 동안의 일별 전력 수요 데이터를 사용, 하루 및 이틀 앞선 전력수요 첨두치를 예측하는 심층 신경회로망 모델을 구축하고 예측 정확도를 비교, 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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