• 한국항만경제학회지
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• 제40권2호
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• pp.65-78
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• 2024

본 연구는 기업들의 투자활동은 그들이 겪고 있는 재무제약의 수준에 따라 달라 질 수 있으며, 투자자금조달 전략 또한 달라질 수 있다는 선행연구들을 바탕으로, 국내 물류기업의 재무제약 수준과 전기의 투자활동 결과가 당기의 투자활동과 어떠한 관계가 있는지를 확인해보고 그 시사점을 확인하는 목적을 두고 수행하였다. 이를 위해 2021년 기준 한국산업표준분류 상 운수업 영위 총 340개사를 연구의 대상으로 선정하였으며, 비외감법인 등은 연구의 대상에서 제외하였다. 전자공시시스템을 통해 획득한 재무자료를 바탕으로 1996년-2021년 사이 총 6,155개의 패널데이터를 구축하고, 연구모형에 대한 검증을 시도하였다. 또한, 구축된 재무자료가 패널자료의 특성이 있는 점을 감안하여 오차항에 대한 이분산성과 자기상관에 대한 검정을 우선적으로 수행하였으며, 이전기의 투자활동과 당기의 투자활동과의 관련성은 패널GMM을 통해 분석을 시도하였다. 연구모형에 대한 검증결과, 우리나라 물류기업들은 재무제약 수준이 양호할수록 투자활동이 증가함을 확인할 수 있었다. 즉, 제무제약 수준이 양호한 집단과 투자활동현금흐름과는 정(+)의 관계가 모든 모형에서 확인 되었다. 이러한 결과는 기업이 처한 재무제약 수준에 따라 투자활동 의사결정이 달라지며, 재무제약이 있는 기업들의 투자활동이 위축된다는 기존 국내연구들과 동일한 결과로 해석된다. 또한, 전기의 투자활동 결과가 당기의 투자활동에 영향을 미치는지에 대한 검증모형에서는 전기의 투자활동은 당기의 투자활동에 영향을 미치는 것으로 분석되었으나, t-2기의 투자활동은 당기의 투자활동과 유의한 관계를 확인 할 수는 없었다. 통제변수들 중 기업규모와 현금흐름변수는 정(+)의 관련성이 있는 것으로 나타났으며, 부채규모와 자산유형화정도변수는 부(-)의 관련성을 확인할 수 있었다. 즉, 기업규모가 상대적으로 크고, 현금흐름이 원활할수록 투자활동에 보다 적극적인 반면, 높은 부채규모와 유형자산 규모는 물류기업들의 투자활동을 위축함을 알 수 있었다. 이런한 결과는 재무제약 하에서는 현금흐름 등과 같은 내부자금조달원과는 정(+)의 관계가 있으며, 부채 등과 같은 타인자본과는 부(-)관계가 실증된 선행연구들과 동일한 결과로 해석된다. 본 연구는 국내 물류기업들이 겪게 되는 재무제약 수준과 투자활동과의 관련성을 제시하였다는 점과 물류기업들의 투자활동 의사결정에 유용한 정보를 제공하였다는데 그 의의가 있을 것이다. 하지만, 향후 재무제약 요인을 보다 확대한 연구가 뒷받침 된다면 본 연구의 시사점이 보다 강화 될 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.1-25
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• 2020

대규모 텍스트에서 관심 대상이 가지고 있는 속성들에 대한 감성을 세부적으로 분석하는 속성기반 감성분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 상당한 비즈니스 가치를 제공한다. 특히, 텍스트에 속성어가 존재하는 명시적 속성뿐만 아니라 속성어가 없는 암시적 속성까지 분석 대상으로 하는 속성카테고리 감성분류(ACSC, Aspect Category Sentiment Classification)는 속성기반 감성분석에서 중요한 의미를 지니고 있다. 본 연구는 속성카테고리 감성분류에 BERT 사전훈련 언어 모델을 적용할 때 기존 연구에서 다루지 않은 다음과 같은 주요 이슈들에 대한 답을 찾고, 이를 통해 우수한 ACSC 모델 구조를 도출하고자 한다. 첫째, [CLS] 토큰의 출력 벡터만 분류벡터로 사용하기보다는 속성카테고리에 대한 토큰들의 출력 벡터를 분류벡터에 반영하면 더 나은 성능을 달성할 수 있지 않을까? 둘째, 입력 데이터의 문장-쌍(sentence-pair) 구성에서 QA(Question Answering)와 NLI(Natural Language Inference) 타입 간 성능 차이가 존재할까? 셋째, 입력 데이터의 QA 또는 NLI 타입 문장-쌍 구성에서 속성카테고리를 포함한 문장의 순서에 따른 성능 차이가 존재할까? 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 입력 및 출력 옵션들의 조합에 따라 12가지 ACSC 모델들을 구현하고 4종 영어 벤치마크 데이터셋에 대한 실험을 통해 기존 모델 이상의 성능을 제공하는 ACSC 모델들을 도출하였다. 그리고 [CLS] 토큰에 대한 출력 벡터를 분류벡터로 사용하기 보다는 속성카테고리 토큰의 출력 벡터를 사용하거나 두 가지를 함께 사용하는 것이 더욱 효과적이고, NLI 보다는 QA 타입의 입력이 대체적으로 더 나은 성능을 제공하며, QA 타입 안에서 속성이 포함된 문장의 순서는 성능과 무관한 점 등의 유용한 시사점들을 발견하였다. 본 연구에서 사용한 ACSC 모델 디자인을 위한 방법론은 다른 연구에도 비슷하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제20권3호
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• pp.139-166
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• 2010

The supply chain management (SCM) systems have emerged as strong managerial tools for manufacturing firms in enhancing competitive strength. Despite of large investments in the SCM systems, many companies are not fully realizing the promised benefits from the systems. A review of literature on adoption, implementation and success factor of IOS (inter-organization systems), EDI (electronic data interchange) systems, shows that this issue has been examined from multiple theoretic perspectives. And many researchers have attempted to identify the factors which influence the success of system implementation. However, the existing studies have two drawbacks in revealing the determinants of systems implementation success. First, previous researches raise questions as to the appropriateness of research subjects selected. Most SCM systems are operating in the form of private industrial networks, where the participants of the systems consist of two distinct groups: focus companies and vendors. The focus companies are the primary actors in developing and operating the systems, while vendors are passive participants which are connected to the system in order to supply raw materials and parts to the focus companies. Under the circumstance, there are three ways in selecting the research subjects; focus companies only, vendors only, or two parties grouped together. It is hard to find researches that use the focus companies exclusively as the subjects probably due to the insufficient sample size for statistic analysis. Most researches have been conducted using the data collected from both groups. We argue that the SCM success factors cannot be correctly indentified in this case. The focus companies and the vendors are in different positions in many areas regarding the system implementation: firm size, managerial resources, bargaining power, organizational maturity, and etc. There are no obvious reasons to believe that the success factors of the two groups are identical. Grouping the two groups also raises questions on measuring the system success. The benefits from utilizing the systems may not be commonly distributed to the two groups. One group's benefits might be realized at the expenses of the other group considering the situation where vendors participating in SCM systems are under continuous pressures from the focus companies with respect to prices, quality, and delivery time. Therefore, by combining the system outcomes of both groups we cannot measure the system benefits obtained by each group correctly. Second, the measures of system success adopted in the previous researches have shortcoming in measuring the SCM success. User satisfaction, system utilization, and user attitudes toward the systems are most commonly used success measures in the existing studies. These measures have been developed as proxy variables in the studies of decision support systems (DSS) where the contribution of the systems to the organization performance is very difficult to measure. Unlike the DSS, the SCM systems have more specific goals, such as cost saving, inventory reduction, quality improvement, rapid time, and higher customer service. We maintain that more specific measures can be developed instead of proxy variables in order to measure the system benefits correctly. The purpose of this study is to find the determinants of SCM systems success in the perspective of vendor companies. In developing the research model, we have focused on selecting the success factors appropriate for the vendors through reviewing past researches and on developing more accurate success measures. The variables can be classified into following: technological, organizational, and environmental factors on the basis of TOE (Technology-Organization-Environment) framework. The model consists of three independent variables (competition intensity, top management support, and information system maturity), one mediating variable (collaboration), one moderating variable (government support), and a dependent variable (system success). The systems success measures have been developed to reflect the operational benefits of the SCM systems; improvement in planning and analysis capabilities, faster throughput, cost reduction, task integration, and improved product and customer service. The model has been validated using the survey data collected from 122 vendors participating in the SCM systems in Korea. To test for mediation, one should estimate the hierarchical regression analysis on the collaboration. And moderating effect analysis should estimate the moderated multiple regression, examines the effect of the government support. The result shows that information system maturity and top management support are the most important determinants of SCM system success. Supply chain technologies that standardize data formats and enhance information sharing may be adopted by supply chain leader organization because of the influence of focal company in the private industrial networks in order to streamline transactions and improve inter-organization communication. Specially, the need to develop and sustain an information system maturity will provide the focus and purpose to successfully overcome information system obstacles and resistance to innovation diffusion within the supply chain network organization. The support of top management will help focus efforts toward the realization of inter-organizational benefits and lend credibility to functional managers responsible for its implementation. The active involvement, vision, and direction of high level executives provide the impetus needed to sustain the implementation of SCM. The quality of collaboration relationships also is positively related to outcome variable. Collaboration variable is found to have a mediation effect between on influencing factors and implementation success. Higher levels of inter-organizational collaboration behaviors such as shared planning and flexibility in coordinating activities were found to be strongly linked to the vendors trust in the supply chain network. Government support moderates the effect of the IS maturity, competitive intensity, top management support on collaboration and implementation success of SCM. In general, the vendor companies face substantially greater risks in SCM implementation than the larger companies do because of severe constraints on financial and human resources and limited education on SCM systems. Besides resources, Vendors generally lack computer experience and do not have sufficient internal SCM expertise. For these reasons, government supports may establish requirements for firms doing business with the government or provide incentives to adopt, implementation SCM or practices. Government support provides significant improvements in implementation success of SCM when IS maturity, competitive intensity, top management support and collaboration are low. The environmental characteristic of competition intensity has no direct effect on vendor perspective of SCM system success. But, vendors facing above average competition intensity will have a greater need for changing technology. This suggests that companies trying to implement SCM systems should set up compatible supply chain networks and a high-quality collaboration relationship for implementation and performance.