본 연구는 중소기업의 자본조달 방식이 기업가치에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고 있다. 자본시장에서의 정보비대칭을 고려할 때 투자자들은 중소기업이 자본조달의 포트폴리오(내부유보자금과 부채)를 어떻게 구성하는지에 따라 부채의 의미를 해석하고 투자의사결정을 한다. 구체적으로 중소기업의 부채발행은 '효용'과 '비용'의 양면적인 의미를 내포하고 있다고 볼 때, 본 연구는 내부유보자금과 부채의 선택경쟁 하에서 투자자들이 부채발행의 의미를 어떻게 해석하느냐에 따라 기업가치가 상이하게 나타날 것으로 본다. 본 연구에서는 내부유보자금 또는 부채의 선택경쟁 상황에서, 중소기업의 부채비중이 커질수록 비용신호가 우세하여 기업가치에 부정적인 영향을 미칠 것으로 예측한다. 또한, 이러한 신호효과는 해당 기업이 얼마나 가시적인가에 의해 영향을 받을 것으로 본다. 이와 같은 주장을 검증하기 위해서, 미국의 중소기업 363개를 대상으로 부채발행 비중(부채-이익잉여금 비율)이 기업가치(토빈 q 비율)에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 선택경쟁에서 중소기업의 부채비중은 기업가치에 부정적인 영향을 미치며, 해당 기업의 높은 가시성이 비용신호의 효과를 완화하는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과는 중소기업의 자본조달 방식이 기업가치에 미치는 영향은 투자자들의 관점에서 재조명할 필요가 있음을 의미한다.
본 연구는 국내 학술지의 CCL 적용 여부와 그 유형을 파악하여 국내의 오픈액세스 현황에 대한 이해를 높이고자 하였다. 한국연구재단 등재지 2,097종의 홈페이지에 공개된 CCL 관련 정보를 수집하여 분석한 후 DOAJ 학술지 및 선행연구와 비교하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 등재지의 18%(377)가 CCL을 적용하고 있었고 이중 90%(337)는 STM 및 농수해양학 분야였으며 인문사회 분야에서 CCL을 적용한 학술지는 거의 없었다. 둘째, 등재지가 채택한 CCL 유형은 NC 계열이 90%, 특히 CC BY-NC가 85%로 가장 많았다. 해외의 DOAJ 학술지에서 CC BY 또는 CC BY-SA를 적용한 학술지가 52%인 것과 큰 차이가 있었다. 그러나 DOAJ 학술지와 스페인어 학술지에 비하면 ND 유형의 라이선스를 적용한 학술지는 더 적었다. 셋째, CCL을 적용한 학술지 377종의 44%(167)는 공공DB에서는 무료로 공개되는 동시에 상용DB에서는 유료로 판매되고 있었고, 33%(125)는 공공DB에서 무료로 공개되고 있었으며, 9%(33)는 상용DB에서 판매되고 있었다.
터널은 지중에 건설되는 구조물이므로 육안으로 터널 강지보재의 위치 등의 확인이 불가능하다. 이에, 터널 유지관리시에는, 일반적으로 GPR 이미지를 활용하여 강지보재 탐지를 수행한다. 인공신경망을 통한 GPR 이미지 분석에 대한 연구는, 주로 지하배관, 도로 손상 등의 탐지에 집중되어 있으며, 강지보재 등의 터널 GPR 데이터를 분석한 사례는 해외와 국내 모두 제한적이다. 본 연구에서는, 합성곱 신경망을 기반으로 하는 1단계 객체인식 알고리즘인 YOLO를 활용하여, GPR 데이터를 바탕으로 한 터널 강지보재의 위치 탐지를 자동화하고, 그 성능을 분석한다. 원본 이미지 데이터는 총 512개이며 원본 이미지 데이터로 이루어진 데이터 세트와 원본 이미지 데이터와 증식기법이 적용된 이미지 데이터를 병합한 2,048개의 데이터로 이루어진 데이터 세트를 해석에 활용하였다. 증식한 데이터를 사용한 모델의 강지보재 누락율(전체 강지보재와 탐지하지 못한 지보재 숫자의 비율)은 0.38%, 원본 데이터만을 활용한 모델의 강지보재 누락율은 7.18%로 나타났다. 따라서, 분석 자동화 측면에서는, 증식기법이 적용된 데이터 세트를 활용하는 것이 더 실용적일 것으로 판단된다.
빅데이터 기술이 발전하면서 데이터가 전 산업의 혁신 성장을 가속하는 초연결 지능화 사회로 빠르게 진입하고 있다. 고품질의 다양한 데이터를 보유하고 활용하는 융복합 산업이 새로운 성장 동력으로 자리매김하고 있으며, 다양한 전통 산업군에 빅데이터가 융합되어 데이터 기반의 혁신을 통해 디지털 전환이 이루어지고 있다. 특히 의료 분야에서는 전자의무기록 데이터와 같은 정형 데이터와 CT, MRI 등의 비정형 의료 데이터를 함께 활용함으로써, 질병 예측 및 진단의 정확도를 높이고 있다. 현재 의료 산업에서 비정형 데이터의 중요성과 규모는 나날이 증가하고 있지만, 종래의 데이터 보안 기술과 정책은 정형 데이터 중심이며, 비정형 데이터의 보안성과 활용성에 대한 고려는 미비하다. 향후 빅데이터를 활용한 진료가 활성화되려면 데이터의 다양성과 보안성이 데이터 구축, 유통, 활용 단계에서 내재화되고 유기적으로 연계되어야 한다. 본 논문에서는 국내외 데이터 보안 제도와 기술 현황을 분석한다. 이후 의료 분야에서 비정형 데이터가 활발히 사용될 수 있도록 비식별조치 가이드라인에 비정형 데이터 중심의 비식별 기술과 산업에서의 기술 적용 사례를 추가하고, 비정형 데이터에 대한 개인정보 판단 기준을 수립할 것을 제안한다. 더 나아가 개인정보를 침해하지 않고, 비정형 데이터에 활용할 수 있는 객체 특징 기반의 식별 ID를 제안한다.
지금까지 우리나라는 다양한 인구정책을 펴고 있지만 인구 통계학적 결과에 따르면 급속히 고령화가 이어지고 있고 앞으로도 더 심화 될 것으로 예상된다. 또한 많은 노인들은 열악한 경제적인 여건과 체계적이지 못한 건강관리에 노출이 되어있고 대 부분 정신적인 질환과 만성질환에 항상 시달리고 있는 상태이다. 특히 기존에 도시의 노인들은 대가족 구조에서 소가족으로 바뀌면서 가족의 소외감과 혼자 거주하는 노인 인구가 늘어나면서 이에 따른 여러 가지 사회문제가 대두되고 있다. 현재 혼자 주거하는 노인들의 건강관리는 더욱 더 이루어지지 않고 있고 또한 신체적으로나 정신적으로 매우 빈약한 관리아래 있다고 볼 수 있다. 인간은 누구나 노년기를 거쳐야 되며 우리는 노년의 과정을 신체적으로나 정신적으로 건강하게 보내게 하는데 목적이 있다. 노인의 기본적인 연령이 늘어나면서 그에 따른 복지정책과 의료정책 등 여러 측면에서 고려하여야 될 것이다. 본 연구에서는 65세 이상의 100명의 노인 인구를 대상으로 경제학적인 상황과 신체적인 건강 상태와 정신적인 건강상태를 살펴보았으며 특히 심각한 소외감과 고독감 그리고 정서적인 상황을 분석하여 보다 효과적으로 이를 해결하고자 최신 디지털 기술을 적용하기 위하여 일명 "도시형 시니어 멀티 케어존"이 실제 실효성이 있는지에 대하여 연구하였으며 이는 노인의 맞춤형 건강관리를 통하여 도움을 줄 수 있는 방향을 찾고자 연구하였다.
목적 : 본 연구의 목적은 유아기 아동의 수면 습관과 인지적 문제해결 능력 간의 관계에서 놀이의 매개효과에 대하여 알아보고자 하였다. 연구방법 : 한국아동패널의 3차년도(2010년) 자료를 활용하여 주요 연구변수에 결측치를 제외한 총 1,734명의 자료를 활용하였다. 영유아기 아동의 수면 습관과 문제해결 능력, 놀이의 관계를 검증하고, 놀이의 매개효과를 확인하기 위해 구조방정식 모형을 사용하였다. 결과 : 본 연구에 포함된 유아기 아동의 월령은 23~32개월로 26개월이 584명(33.7%)으로 가장 많았으며, 남자는 885명(51.0%), 여자는 849명(49.0%)으로 나타났다. 수면 습관 3문항(1문항 제외), 놀이 5문항, 문제해결 능력 6문항으로 구성된 구조방정식 모형이 우수한 모형 적합도를 보였다. 놀이가 문제해결 능력에 미치는 간접효과(β = 0.137, p = .006)는 통계적으로 유의하였으나 수면 습관이 문제해결 능력에 미치는 직접효과(β = -.015, p = .871)와 총 효과(β = 0.122, p = .057)는 유의하지 않았다. 결론 : 본 연구는 수면 습관이 인지적 문제해결 능력에 직접효과는 유의하지 않았지만 간접효과는 유의하였으며, 이는 놀이가 매개변수로 작용하여 완전 매개효과(full mediation effect)를 가지는 것을 확인하였다. 잘못된 수면 습관은 인지적, 사회적, 정신적, 신체적으로 적절한 발달의 걸림돌이 되어 전생애발달에 부정적 영향을 줄 수 있다. 따라서 유아기 아동이 효과적인 수면을 취할 수 있도록 좋은 수면 습관을 만들고 수면의 긍정적인 효과가 다양한 놀이 참여의 기회를 촉진하여 아동의 인지적 문제해결 능력의 향상으로 이어질 수 있도록 성인들이 관심을 기울여야 할 것이다.
메타버스는 정치, 경제, 사회, 문화적 활동이 가능한 가상의 환경을 나타내는데, 이를 통해 현실과 디지털이 공존하여 사람들은 색다른 일상을 경험할 수 있다. 최근 메타버스의 발전으로, 기존의 서비스 경험 방식이 변화하고 있다. 기존의 선행연구는 주로 메타버스 서비스의 기술 발전에 중점을 두었지만, 최근의 연구들은 고객 관점에서 메타버스 서비스의 경험 품질을 평가하는 것에 중점을 두고 있다. 고객 관점에서 서비스 품질을 결정하는 서비스 특성을 정확히 이해하고 분석해야, 성공적인 메타버스 서비스를 설계할 수 있기 때문이다. 그러나, 선행연구들은 이러한 중요성만을 강조하고 있을 뿐, 평가를 위한 보편적이고 체계적인 개념과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 텍스트마이닝을 활용한 온라인 리뷰 분석을 수행하였다. 특히, 로블록스 서비스의 온라인 리뷰 227,332건을 분석하고, 분석 결과를 기반으로 로블록스 서비스의 개선 방향을 모색하였다. 분석을 위해 토픽 모델링, 감성 분석, 로지스틱 회귀 분석 등의 텍스트마이닝 및 기계학습 알고리즘을 활용하였으며, 서비스 개선 방향을 모색하기 위해 중요도-실행도 분석을 수행하였다. 연구 결과, 메타버스 서비스의 경험 품질 평가에 활용 가능한 9개 서비스 특징을 도출하였으며, 이들과 서비스 만족도 간의 관계 분석을 통해 특징별 중요도를 추정하였다. 마지막으로 중요도-실행도 분석을 통해 메타버스 서비스를 가능케하는 기술적 요소보다 서비스 경험을 강화하는 방향의 서비스 개선 전략이 필요함을 파악하였다. 본 논문의 결과물은 메타버스 서비스에 관심이 있는 기업들에게 중요한 시사점을 제공하며, 기업은 이러한 서비스 특징을 활용하여 자사의 강점 및 약점을 파악하여, 변화하는 메타버스 서비스의 환경에서 우위를 차지하는데 유용한 통찰력을 제공할 것이라 기대한다.
코로나 19 이후 도시 안전에 대한 관심이 높아지면서, 여러 기관에서 도시의 안전성을 평가하는 지표가 개발되어 활용되고 있다. 용산구는 2021년 사회안전지수 평가에서 1위로 선정되어 한국에서 가장 안전한 도시로 선정되었으나, 2022년 이태원 참사로 인해, 많은 인명 피해가 발생하기도 하였다. 이것은 도시의 안전을 평가하는 지표가 담지 못하는 영역이 있으며, 이에 대한 연구가 필요함을 의미한다. 본 연구의 목적은 국내·외 안전도시 모델을 살펴보고 이를 통해 각 모델의 차이점과 안전도시를 평가할 때 사용되는 지표를 검토하기 위한 것이다. 본 연구에서 11개 안전도시 모델을 수집하고 각 평가지표를 분석한 결과, 안전도시 모델은 세계보건기구의 국제 안전도시와 유엔재해경감기구의 국제안전도시와 같이 기관에서 인증을 하는 "프로그램 기반의 안전도시 모델"과, 기관별 안전 관련 평가지표의 점수에 의해서 안전도시 순위 및 등급이 결정되는 "점수기반의 안전도시 모델"로 분류할 수 있으며, 안전한 도시가 되기 위해서는 이 두 가지 모델이 상호 보완적으로 활용될 때 도시 안전을 위협하는 제반 요소를 전방위적으로 대응할 수 있음을 알 수 있었다. 안전에 대한 위협이 다양해짐을 고려해볼 때 안전도시를 평가할 때 디지털 보안, 보건 안전, 인프라 안전, 개인 안전, 환경 안전, 교통 안전, 화재 안전, 범죄 안전, 생활안전, 자살, 감염병 등을 종합적으로 고려하는 것이 타당하는 결론을 얻었다.
전 세계적으로 유행한 COVID-19로 인해 비대면 행사가 많이 개최되며, 2021년도에 메타버스가 많은 관심을 받게 되었다. 많은 회사들이 메타버스에 대한 투자를 발표하고 주식 시장에도 큰 변화를 일으킴으로써 메타버스의 가치에 대한 연구의 중요성이 커지고 있다. 본 논문은 이러한 사회 현상을 기반으로 메타버스 투자 계획과 주가 사이의 관계를 분석한다. 2019년부터 2021년까지 수집된 Lexis-Nexis 뉴스 데이터를 토대로 이벤트 연구방법론(event study method)을 사용하여 이러한 관계를 실증적으로 검토하였으며, 세부적인 요인들을 설정하여 선형회귀분석을 실시하였다. 결과적으로, 메타버스 관련 계획은 기업 가치에 긍정적인 영향을 미친다는 결과를 확인할 수 있었다. 기술적인 측면에서는 메타버스 가능 기술(예: NFT, VR 기기, 디지털 트윈)과 공통 기술(예: 반도체, 인공지능, 클라우드) 두 변수 모두 시장 수익률에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 특히 가상 환경의 중요성이 강조되었다. 또한 전략적 관점에서 급진적 혁신(예: 피보팅, 기업 인수)은 점진적 혁신(예: 파트너십, 기술 투자)보다 시장 수익에 더 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 메타버스 산업은 서비스 산업군에 속하지 않은 회사(예: 전자 장치, 기계 장치)에서 더 긍정적일 수 있다는 결과를 보였다. 학술적으로 메타버스의 혁신적 가치와 중요 요인에 대해 실증적으로 규명하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.
최근 지능정보기술의 활용이 확산되면서 개인정보 침해에 대한 위험이 더욱 증가하고 있다. 특히, 기업이 디지털 환경에서 개인정보의 수집과 활용에 중점을 두면서, 기업의 고객정보 보호에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다. 비록 인터넷 사용자들의 개인정보 보호에 대한 인식은 광범위하게 연구되어 왔으나, 특정 업종의 문맥, 더 나아가 업종별 개인정보 보호에 대한 비교 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 기업의 개인정보 보안 특성에 대한 사용자 인식을 바탕으로, 업종별 개인정보 보호 수준을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 인터넷 사용자 498명을 대상으로 국내 포털사이트, 해외 포털사이트, 소셜미디어, 온라인 쇼핑몰, 은행, 정부기관, 온라인 사행성 게임 등 다양한 업종에 대한 개인정보 보안 특성에 대한 분석을 실시하였다. 설문을 통해 수집된 데이터를 분석적 계층과정(Analytic Hierarch Process, AHP)을 이용하여 각 보안 특성의 상대적 중요도를 도출하였다. 연구결과, 사용자들은 기업의 개인정보 보호를 평가할 때 기술적 보안과 투명성을 가장 중요한 요소로 간주하였다. 기술적 보안면에서는 은행과 국내 포털사이트가, 투명성 면에서는 은행과 정부기관이 우수한 성과를 보였다. 반면, 소셜미디어는 기술적 보안과 투명성 모두에서 가장 부진한 성과를 보였다. 본 연구는 개인정보 보안에 대한 다차원적 접근법을 제시하고, 사용자 관점에서 각 보안 특성에 대한 업종별 차이를 조명함으로써 연구적 의의를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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