최근 기업들은 과거처럼 양적 성장위주의 경영관리체제에서 벗어나 변화하는 경영환경에 부합사는 새로운 변신을 강력히 추진하는 전력도구로서 아웃소싱을 점차 고려하고 있다. 이러한 정보기술 아웃소싱의 성공과 실패를 결정짓는 중요한 요소중의 하나는 벤더(vendor)와 클라이언트(client)간의 힘의 균형관계다. 본 연구는 벤더와 클라이언트간의 힘의 균형관계가 아웃소싱계약의 엄격성 정도와 갈등관계에 미치는 영향과 계약의 엄격성 정도가 갈등에 영향을 주는 정도를 조사했다. 실증분석결과 첫째, 힘의 균형과 갈등관계에 있어서는 정보력 불균형이 서비스 질 문제갈등과 이윤문제갈등에 부(-)의 영향을 주며, 준거력 불균형이 이윤문제 갈등에만 부(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 힘의 균형과 계약의 엄격성 정도에 있어서는 정보력불균형이 계약수정정도 및 도구개발정도, 전제내용기술정도 모두에 각각 부(-) 의 영향을 주며, 준거력 불균형 또한 계약수정정도 및 도구개발정도, 전제내용기술정도 모두에 각각 부(-)의 영향을 주는 것으로나타났다. 마지막으로, 계약의 엄격성정도와 갈등관계에 있어서는 도구개발정도만이 비용문제, 서비스질문제, 이윤문제 갈등에 각각 부(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다.
본고에서는 코로나 19를 비롯한 경제위기가 우리 경제의 불균형 구조에 미치는 영향을 거시적 관점에서 평가해 보았다. 외환위기, 글로벌 금융위기, 코로나 19 등 최근 20여년간 국내에서 발생하였던 세 건의 경제위기는 우리에게 다음과 같은 과제를 주었다. 첫째, 제조업은 서비스업에 비해 충격은 크지만 빠르게 회복하였던 반면 서비스산업은 회복이 더디거나 위기 이전수준으로 회복되지 못하는 모습을 보였다. 따라서 서비스산업의 비중이 여타 선진국에 근접하고 충격에 강건하도록 경쟁력을 강화한다면 위기에 대한 내성을 크게 개선할 수 있다. 둘째, 수도권 중심의 1극 체제로 인해 수도권의 위기상황이 지역경제로 전이 또는 증폭될 위험이 크다. 수도권을 중심으로 확산되었던 2020년 코로나 상황에서도 실제 마이너스 성장폭은 비수도권 지역이 더 컸다는 점은 상황의 심각성을 대변한다. 이의 극복은 기존의 균형발전적인 접근으로는 어려우며 파격적인 비수도권 중심의 국토발전 전략의 전환이 필요하다. 셋째, 넷째 경제위기는 정규직과 비정규직간 불균형을 더욱 심화시키고 충격의 지속성도 매우 큰 것으로 평가된다. 넷째 코로나 19로 가장 피해가 컸던 소상공업에 대한 전략의 전환이 필요하다. 단순한 소상공 보호 및 애로 지원 정책은 우리나라 전체 산업전략 측면에서도 바람직하지 않다. 위기상황에서 나타난 문제점을 해결하고 제 3의 산업 성장 도약을 이끌기 위해 향후 산업 및 성장 전략은 기존의 고부가가치 집중 전략에서 국가전체의 혁신과 성장을 추구하는 전략으로 전환할 필요가 있다. 이를 위해서는 정부의 성장전략도 산업별로 맞춤형 전략을 취하는게 바람직하다. 민간의 경쟁력이 높은 고부가가치 산업은 규제개혁 중심으로 행정 지원을 하는게 바람직하나 혁신의 경험이 미흡한 일부 서비스 및 소상공 관련 산업은 시장에 맡기기 보다는 보다 적극적이고 주도적인 정부의 역할이 필요하다. 또한 경기침체기와 경제위기에 노동시장의 불균형을 완화시키기 위해서는 매우 열악한 자동안정화 기능을 강화시키는 것이 필요하다. 국토 발전 전략은 형평성에 치중되었던 균형발전 전략에서 벗어나 비수도권에 새로운 수도권 수준의 초광역 경제권 건설을 목표로 하여 자원을 집중하는 전략을 추구하는 것이 바람직하다. 이를 통해 미래의 한국 경제는 제조업과 서비스업을 아우르며 전 국토에서 혁신이 이루어지는 '모두의 성장'을 달성할 수 있을 것이다.
다른 산업과 달리 병원/의료 산업에서는 건강 보험료 심사 평가라는 독특한 검증 과정이 필수적으로 있게 된다. 건강 보험료 심사 평가는 병원의 수익 문제 뿐 아니라 적정한 진료행위를 하는 병원이라는 이미지와도 맞물려 매우 중요한 분야이며, 특히 대형 종합병원일수록 이 부분에 많은 심사관련 인력들을 투입하여, 병원의 수익과 명예를 위해서 업무를 수행하고 있다. 본 논문은 이러한 건강보험료 청구 심사 과정에서, 사전에 수많은 진료 청구 건 중 심사 평가에서 삭감이 될 수 있는 진료 청구 건을 데이터 마이닝을 통해서 발견하여, 사전의 대비를 철저히 하고자 하는 한 국내의 대형 종합병원의 사례를 소개하고자 한다. 데이터 마이닝을 적용함에 있어, 주요한 문제점 중의 하나는 바로 지도학습 기법을 적용하기에 곤란한 데이터 불균형 문제가 발생하는 것이다. 이런 불균형 문제를 해소하고, 비교 조건 중에 가장 효율적인 삭감 예상 진료 건 탐지 모형을 만들어 내기 위하여 데이터 불균형 문제의 기본 해법인 과, Sampling 오분류 비용의 다양하고 혼합적인 적용을 통하여, 적합한 조건을 가지는 의사결정 나무 모형을 도출하였다.
최근 학계, 산업계 등에서 접하는 기존의 문제를 머신러닝을 통해 해결하려는 시도가 증가하고 있다. 이에 따라 이탈, 사기탐지, 장애탐지 등 일반적이지 않은 상황을 머신러닝으로 해결하기 위한 다양한 연구가 이어지고 있다. 대부분의 일반적이지 않은 환경에서는 데이터가 불균형하게 분포하며, 이러한 불균형한 데이터는 머신러닝의 수행과정에서 오류를 야기하므로 이를 해결하기 위한 불균형 데이터 처리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 머신러닝을 위한 불균형 데이터 처리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 샘플링 방법을 중심으로 다수 클래스(Major Class)의 모집단 분포를 효율적으로 추출하도록 검증하여 머신 러닝을 위한 불균형 데이터 문제를 해결한다. 본 논문에서는 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
영화는 하나의 높은 부가가치의 문화상품이며 영화산업도 한 나라의 문화를 반영할 수 있는 전력적인 산업이다. 중국 영화는 1978년 개혁 개방 이후 빠르게 발전하여, 특히 2016년부터 중국 정부는 "중국 영화산업 촉진 법안"을 반포하여 중국 정부는 영화산업을 적극적으로 지지 및 촉진하여 미래에 대해 강한 성장세를 보일 수 있다. 그러나 중국 영화 산업의 제도가 선진국과 달라, 또한 중국의 영화 심사제도의 경직성과 영화산업 구조의 불균형성으로 인해 중국 영화공급 및 수요에 항상 불균형에 빠져있는 문제들이 있다. 이런 문제점을 극복하기 위해 본 논문은 중국 영화에 대한 수요함수를 추정함으로써 정부의 정책 수립 및 산업적 지도에 도움이 되거나 투자자에게 참고도 되는 목적이다. 이러한 연구의 목적을 달성하기 위하여 본 논문은 Eviews 8.0 이용해 중국 통계국의 통계 데이터를 분석하여 중국 영화 상품에 대한 수요함수를 추정하는 중심으로 실시하였다. 향후 중국 영화 상품 수요함구가 좀 더 미시적인 소비자 선호별, 지역별 구분하여 엄밀한 분석을 필요하다.
2020년의 게임 시장은 스마트폰 기기의 발전과 Pay To Win을 사용하는 BM모델의 감소 등의 변화로 인해 플레이어의 플레이 타임과 게임에 대한 이해도를 핵심 요소로 잡고 있다. 이러한 상황 속에서 게임에 대한 실력과 이해도가 높은 일부 유저들이 대신 게임을 플레이하여 타 유저들의 요구 사항을 충족 해주고 부당한 이익과 게임 내 성장, 경쟁 불균형을 발생시키는 'Game-Boosting'의 모습을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 'Game-boosting' 유저들에 대해 설명하고, 해당 유저들에 대한 기준을 정의하여, '대리게임 금지법' 에 적용될 수 있는 기준을 제시한다.
트리 재균형 과정을 최소화하기 위하여 이진 검색 트리의 불균형도에 따른 검색 성능에 관한 수량적 정보를 얻기 위한 실험이 행하여졌다. 트리를 구성하는 노드들의 좌, 우 서브트리 높이 차 인 균형 인수에 의하여 불균형도를 수량화 한 결과 불균형도가 심해질수록 검색성능이 저하됨이 실험 자료들에 의하여 확률적으로 증명되었고 (p<0.01), 노드 개수와 평균 검색 횟수 관계를 설명하기 위한 모형으로는 로그 모형 보다 선형 모형이 적합한 경향을 보였다. 그러나 균형 인수 크기가 3 미만인 노드들만으로 구성된 이진 검색 트리의 성능은 높이 균형이진 트리에 비하여 저하되지 않는 것으로 평가된다. 본 연구 결과들은 이진 트리를 자료 구조를 사용하는 소프트웨어 관리에 적용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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