본 연구는 기업의 사회적 책임과 감사인 규모가 기업의 신용등급에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하였다. 본 연구는 관심변수를 기준으로 2005년부터 2011년까지 경실련 경제정의연구소가 경제정의기업으로 선정한 기업을 대상으로 최종표본 159개 기업/연 자료를 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, CSR 항목 중 건전성과 기업의 사회적 책임활동 총점이 높을수록 기업신용등급은 유의하게 높게 나타났다. 이러한 결과는 신용평가기관이 기업의 사회적 책임활동을 긍정적으로 평가하여 신용등급에 반영한다는 것을 의미한다. 그러나 환경보호만족도와 기업신용등급 간에는 반대의 결과가 나타났다. 둘째, CSR 활동 중 공정성과 경제발전기여도가 높고 대형감사인이 감사할수록 기업신용등급은 유의하게 높게 나타났다. 반면, 건전성이 높고 대형감사인이 감사할수록 기업신용등급은 낮게 나타나 신용평가기관이 신용등급을 평가함에 있어 CSR 활동 간에 차별적인 반응이 있는 것으로 파악된다.
우리나라는 매년 집중호우로 인한 산사태로 인해 인적, 물질적 피해를 일으킨다. 반복적인 산사태의 피해를 방지 하기위해서는 산사태 예측 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 안성시를 대상으로 GIS와 RS 자료를 활용하여 산사태 위험지를 분석하고자 Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용하였다. Logistic 회귀분석과 AHP 기법에는 6개의 인자(경사, 경사향, 고도, 토양배수, 토심, 토지이용)를 사용하여, 7등급으로 산사태 위험도를 분류하였다. Logistic 회귀분석 방법과 AHP 기법을 이용한 산사태 위험지도를 표본 자료와 비교하면 산사태가 발생한 표본에서 산사태 위험성이 높은(1-2등급)지역이 Logistic 회귀분석에서는 46.1% AHP 기법은 48.7%로 분류되어 AHP 기법이 분류도가 높다고 분석 되었다. 하지만 Logistic 회귀분석과 AHP 기법은 서로 분석 과정의 차이를 가지고 있기 때문에 Logistic 회귀분석과 AHP기법을 적용한 결과에 동일 가중치를 부여한 후 7개 등급으로 재분류(reclass)하여 산사태 위험지역을 추출 할 수 있는 방법론을 제시하였다. 그 결과 산사태가 발생한 표본에서 1-2등급지역이 58.9%로 분석되어 분류정확도를 높일 수 있었다.
강우-유출 모델링에 있어 토지피복/이용 상태는 중요한 입력변수로 사용되지만 기존의 다중분광영상을 이용한 분류에는 한계가 있다. 본 연구에서는 위성탑재 초분광영상인 Hyperion 영상의 분광혼합분석을 통해 도시지역의 수문학적 토지피복/이용 분류를 실시하였으며 분류등급의 기준은 널리 사용되고 있는 SCS 토지피복/이용 등급을 이용하였다. 정확도분석을 위해 항공사진을 디지타이징하여 불투수면적의 비율을 비교하였으며 분광혼합분석 결과와 항공사진에서 불투수면적의 비율은 유사하게 나타났다. 그러나 SCS의 분류등급은 미국을 기준으로 개발되었기 때문에 임계치를 이용하여 분류된 등급과 실제 항공사진판독의 결과가 일부 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다.
본 연구는 기업의 부채만기와 결정요인의 관련성에 대한 이론적 논거를 제시하고 우리나라 상장제조기업을 대상으로 대기업과 중소기업으로 구분하여 기업규모별 부채만기 결정요인을 다중회귀분석으로 실증적으로 규명하고자 하였다. 실증적 분석 대상기간은 1995년부터 2000년까지 6개년으로 분석기간 동안 신용평가 전문기관으로부터 회사채 신용등급을 평가받은 제조기업 204개 기업을 표본으로 선정하여 분석하였다. 연구결과를 종합하면 우리나라 상장제조기업으로 대기업과 중소기업 모두 기업규모가 크고 레버리지가 높고 자산의 만기가 긴 고정자산을 많이 보유하고 있는 기업일수록 부채만기구조에서 장기부채를 많이 이용하고 있는 것으로 입증되었다. 성장옵션과 법인세율은 부채만기결정에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으며 기업의 우량성과 유동성위험을 나타내는 수익증가율과 채권등급은 대기업의 주요 부채만기 결정요인으로 나타났다. 수익증가율이 크고 채권신용등급이 높은 우량대기업일수록 단기부채를 많이 이용하는 것으로 확인되었으며 중소기업은 기업의 우량성과 신용등급이 부채만기에 유의적인 영향을 미치지 않았다.
도심지에서 발생하는 지반함몰의 위험도를 분석하기 위한 연구가 다양하게 진행되었다. 최근에는 지하매설물의 밀도(즉, 해석 공간의 지중에 설치되어있는 시설물의 물량)와 지반함몰 발생의 상관성을 통해 해당 지역의 위험도 등급을 분석하는 연구가 다수 진행되었다. Choi et al.(2021)은 지하매설물의 정규선형밀도 개념을 바탕으로 지반함몰과 정규선형밀도의 상관성을 최적화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 본 연구에서는 위험도 등급을 기준으로 분석할 수 있도록 최적화 알고리즘을 보완하였다. 보완된 알고리즘을 활용한 해석결과를 Choi et al.(2021)에서 제시한 지하매설물 설치 밀도와 이력지반함몰의 상관성 해석결과와 비교하였다. 3개의 해석결과는 Choi et al.(2021)과 비교하여 위험도 등급에 따른 이력지반함몰과의 상관성 분석에서 동등 이상의 정확도를 나타냈다. 특히, R100의 경우 5개 등급으로 구분하여 4등급 이상에서 발생한 이력지반함몰의 비율을 비교한 결과 Choi et al.(2021)는 86%, 본 연구는 93%의 이력지반함몰이 정규선형밀도 4등급 이상의 지역에서 발생하여 제안된 최적화 알고리즘의 정확도가 향상됨을 확인하였다. 본 연구를 통해 제안된 등급 기준 최적화 알고리즘은 도심지에서 지반함몰 위험도 지도를 제시된 등급별로 분석하고, 지하매설물 유지보수 투자를 위한 의사결정 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
ESG 등급과 신용등급을 혼합한 기존 연구가 희소하였는데, 본 연구는 메타프론티어 분석을 통해 ESG 등급, 신용등급 그리고 ESG 등급과 신용등급을 동시에 고려한 혼합등급에 있어 우량 그룹과 비우량 그룹 간의 효율성을 비교하였다. 메타프론티어 분석을 이용하여 한국내 상장 제조업체 143개 회사에 대해 KCGS가 그 회사들에게 부여한 ESG 등급과 한국의 3대 신용평가회사가 부여한 신용등급을 기준으로 우량 그룹과 비우량 그룹 간의 효율성을 비교하였다. 본 연구의 결과로서, 첫째, 우량 혼합등급 그룹의 메타효율성은 가변수익규모(VRS) 가정 하에서 비우량 혼합등급 그룹에 비해 통계적으로 효율적이었다. 둘째, 우량 ESG 등급 그룹은 비우량 ESG 등급 그룹에 비해 상대적으로 규모비효율 비중이 더 높았다. 셋째, 규모의 경제 측면에서 우량 신용등급 그룹은 비우량 신용등급 그룹에 비해 규모수익체감(DRS) 비중이 더 높았다. 이 연구는 지속가능경영에 관심을 가지고 있는 기업들이 ESG 경영을 하는 데 도움을 줄 것이다.
백악기 경상계 안산암과 불국사 화강암류가 주로 분포하는 지반에서 시공된 터널의 내공변위 계측자료를 분석하였다. 터널 주변 암반을 RMR법에 의한 다섯 가지 암반등급으로 구분하고 각 등급에 포함된 계측자료들을 통계처리하여 암반등급별 내공변위의 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과. 로그함수보다는 지수함수의 상관계수 가 더 크며, 연약한 암반등급일수록 내공변위의 크기와 표준편차가 크게 나타났다. 또한, 최종내공변위에 대한 최대변위속도 및 초기내공변위의 관계를 도출하였으며, 이 중에서 최종내공변위와 최대변위속도의 상관계수는 0.87로 나타나 이들은 비교적 높은 상관성을 가지는 것으로 확인되었다
대설은 일반적으로 해양과 대륙의 온도차가 큰 지역, 바다·호수와 같이 상대적으로 따뜻한 곳이 인접해 있어 기단 변질이 잘 일어나는 지역, 산악에 의해 습윤한 공기가 강제 상승되는 지역에서 자주 발생한다. 우리나라는 찬 대륙고기압 공기가 해수 온도 차로 눈 구름대가 만들어지거나, 고기압 가장자리에서 한기를 동반한 상층 기압골이 우리나라 상공을 통과하면서 대설이 발생한다. 최근 우리나라에서 빈번하게 발생하는 대설피해는 직접피해와 간접피해로 나뉘며, 이에 따라 사회·경제적으로 막대한 피해를 야기한다. 우리나라 대설피해양상은 지역적 특성, 방재 대책, 대처능력 등에 따라 달라지는 것이 특징이며, 지역적으로 다르게 발생하는 대설피해를 효과적으로 대비할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 지역적 특성을 고려한 차등화된 대설 피해를 예측하는 연구를 진행하고자 하였다. 본 연구에서는 기상요소 및 사회·경제적 요소 등을 입력자료로 활용하고, DPSIR 분석을 통해 Red Zone, Orange Zone, Yellow Zone, Green Zone으로 위험 등급을 분류 및 등급 별 대설피해 예측기법을 개발하였다. 최종적으로 1994년부터 2020년까지의 과거 대설 피해액 자료와 다중회귀분석을 이용하여 기법을 개발하였고, 기법의 예측력 평가를 위해 RMSE와 RMSE를 표준화한 NRMSE의 두 가지 통계 지표를 사용하여 평가하였다. 모형별 예측력 평가 결과 Yellow 등급 모형이 가장 우수한 예측력을 보였다. 추후 본 연구결과를 통해 대설피해 범위를 예측하는 연구가 진행된다면 사전에 대설피해에 대한 대응방안 수립과 지역별제설 우선순위를 결정할 수 있는 지표가 개발될 것으로 기대된다.
본 연구는 말고기 등급(1등급과 2등급)에 따른 품질을 비교하여 향후 부위별 및 등급별 구분 판매시 등급간 육질 특성의 기초자료로 활용하기 위해 이화학적, 관능적, 지방산조성 분석을 실시하였다. 등심에 대한 일반성분분석 결과에서는 1등급이 2등급에 비해 높은(p<0.05) 조지방 함량을 보인 반면, 전단력은 1등급이 5.87 ($kg/cm^2$)으로 2등급 10.86 ($kg/cm^2$)에 비해 유의적으로 낮았다(p<0.05). 육질등급별 등심, 목심, 넓적다리에 대한 보수력 측정결과 등급간 및 부위간에 유의적 차이가 없었고(p>0.05), 육색에 대한 육질등급별 부위간 비교에서는 $L^*$값, $a^*$값 및 $b^*$값에서 차이가 없었으나, 2등급의 경우 등심, 목심, 넓적다리의 $L^*$, $a^*$ 및 $b^*$값은 유의적 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.05). 지방산 조성에 대한 분석결과 등심에서 palmitoleic acid (C16:1)는 1등급이 11.39%, 2등급이 5.36%으로 1등급이 2등급에 비해 유의적으로 높았다(p<0.05). 반면 stearic acid (C18:0)는 1등급이 2등급에 비해 유의적으로 낮게 나타났으나(p>0.05), oleic acid (C18:1)는 등급간에 유의적 차이(p<0.05)가 없는 것으로 나타났다. 관능검사결과 육질 등급간에는 전체적인 기호도는 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다(p>0.05). 이상의 결과에서 냉동된 말고기의 육질 1등급과 2등급에서는 조지방 함량, 전단력, palmitoleic acid (C16:1)와 stearic acid (C18:0)는 등급별 육질을 판별할 수 있는 요소로 이용이 가능할 것으로 사료된다. 또한 품질을 향상시키고 부위 및 등급에 따른 차별화를 위해서는 40개월 이상의 장기간 사육은 바람직하지 않을 것으로 사료된다.
2014년, 금융위원회는 기술신용평가기관(TCB, Tech Credit Bureaus)을 지정하여 기술신용평가서를 발급하게 하였고 현재까지 5개의 기술신용평가기관과 금융위원회 권고, 레벨 4에 진입한 KEB하나은행, 국민은행, 우리은행, 신한은행 등에서 기술신용평가서를 발급하고 있다. 한편, KEB하나은행의 기술평가모델은 25개의 세부평가항목으로 구성되어 있으며, 이러한 항목등급이 가중 결합되어 기술등급이 산출, 기술등급은 신용등급과 결합하여 최종적으로 기술신용등급이 산출된다. 본 연구에서는 KEB하나은행에서 2016년 하반기에 자체발급한 406건의 기술평가결과를 분석하였으며, 경영주 동업종 근무년수, 기술개발전담부서 보유여부, 기술인력, 연구개발투자금액, 인증수, 특허수를 기반으로 지표간의 상관분석 및 기술등급과의 영향력을 분석하였다. 분석결과에 의하면, 기술개발전담부서, 특허수, 연구개발투자금액 등의 정량적지표가 기업 기술등급에 상당한 영향을 끼치는 것으로 나타났으며, 특히, 기술개발전담부서 보유여부는 기술등급과 가장 높은 상관관계를 나타내고 있음을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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