• 경영과정보연구
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• 제28권1호
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• pp.71-97
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• 2009

주식보상시스템의 도입으로 기업은 최소의 비용으로 유능한 인재를 확보함으로써 기업의 경쟁력을 강화할 수 있고, 특히 첨단산업과 같은 성장산업에서 고급인력을 양성하고 기술력을 확보함으로써 기업의 대내외적인 경쟁력을 확보할 수 있게 된다. 또한 종업원의 동기를 부여함으로써 임직원의 잠재적인 주주화를 통해 주인의식고취 및 책임경영을 실현 시킨다. 본 연구는 주식보상시스템의 도입에 따른 회계변수평가모형이 기업가치를 평가하는데 유용한지를 검증하였으며 현행 기업회계기준에 의해 작성된 주식매입선택권이기업 지식자산의 형태로 자산화되었을 경우 기업가치 평가를 검증하였다. 연구 결과 회계변수들은 기업가치를 평가하는데 유용한 측정치들이었으나 스톡옵션 부여와 관련된 주식매입선택권의 경우 현행 기업회계기준 방법에 의하였을 경우에는 주식매입선택권과 주식보상비용 모두 유의하지 않은 것으로 나타났다. 추가적으로 자산화 된 주식매입선택권의 경우 유의한 양(+)의 값으로서 기업 가치를 평가하는데 유의한 결과임을 지적하였다. 이는 투자자들이 기업 가치를 평가하는데 있어서 주식매입선택권을 현행 기업회계기준의 방법으로 처리하는 것보다 자산화 시킨 후 스톡옵션의 효익 지속기간 동안 상각하는 것이 기업가치를 평가하는데 더 유용한 방법이라는 점을 가지고 있다는 것을 나타낸다.

• 의료법학
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• 제17권2호
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• pp.85-124
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• 2016

독일 유전자검사법은 분석과 해석이라는 유전자검사의 이원적 구조에 대한 이해에 기초하여 법문언을 의미론적으로 차별화한다. 동법은 우선 유전자 "검사", "분석" 및 검사결과에 대한 "판단"을 언어적으로 구별한다. 법 제3조의 정의 규정을 보면 '분석'은 각 유형의 분석 기술을 표상하는 용어로 그리고 '판단'은 가능성에 대한 예견을 함축하는 용어로 사용하고 있음을 확인할 수 있다. 아울러 동법은 정보적 자기결정권을 법의 이념적 목표로 상정하는데 이에 기초하여, 한편으로는 유전정보가 갖는 의미에 대한 올바른 인식에 기초하여 개인이 자신의 삶을 새롭게 기획하는 과정의 합리성을 확보하고 다른 한편 타인의 유전정보를 합리적으로 이해하는 것을 도모하는 장치를 마련하라는 정언명령이 도출된다. 이러한 규범텍스트의 설정과 이념은 유전자검사법에서 검사의 유형을 분류하는 기초가 된다. 특히 의료 목적 유전자검사의 경우에는 그 목적에 따라 진단적 검사와 예견적 검사로 분류되는데, 검사가 갖는 예견적 가치는 어느 검사에서든 보편적으로 인정된다는 점에서 양자가 분명히 구별되기는 어렵다고 보인다. 이러한 점에 비추어볼 때, 유전자검사에 대한 법적 규율에서 중요한 것은 무엇보다 유전자검사를 구성하는 분석과 판단 행위에 내재된 불확실성과 주관성을 합리적으로 관리하는 것이다. 동법은 한편으로는 분석 행위의 정확성을 도모하기 위해 제5조에서 분석의 질을 보장하기 위한 장치를 마련하고 있으며, 제23조에 설치 근거를 둔 유전자진단위원회(GEKO)에서는 가이드라인을 통해 분석의 타당성을 확보하기 위한 구체적인 기준을 제시하고 있다. 다른 한편 해석의 스펙트럼이 넓은 의료 목적 유전자검사의 경우 해석의 절차적 합리성을 보장하기 위한 장치를 마련하고 있다. 특히 GEKO는 가이드라인을 통해 의료 목적 유전자검사에서 유전적 특징이 갖는 의미에 대한 가치평가의 기준으로 임상적 타당성, 유전자변형의 병인론적 의미, 임상적 유용성 등을 제시한다. 다만 이러한 가치평가 기준의 구체적 내용들은 과학 기술의 발전에 따라 늘 새롭게 변화될 수 있고 더 나아가 연구 주체나 의료 행위의 주체에 따라 그 의미에 대한 이해가 달라질 수 있다. 그렇기 때문에 유전자검사에서 다른 한편 중요한 것은 피검사자가 유전자검사의 구조적 특징 및 검사와 검사결과의 의미를 이해하고 유전자를 둘러싼 개인적 불안과 기대를 조율하면서 자신의 삶을 기획할 수 있도록 하는 합리적 절차를 마련하는 것이다. 이를 위해 유전자검사법은 - 우리나라의 생명윤리안전법은 마련하고 있지 않은 - 유전상담의 절차를 제도화하고 있다. 이러한 이해를 종합해볼 때, 독일 유전자검사법 역시 아직 개선되어야 할 문제들을 안고 있지만, 유전자검사의 고유한 특징을 인식하는 데에서 출발하여 검사의 이념적 목표를 분명히 하고 규율 영역을 설정하는 기본 구상, 커뮤니케이션의 이상을 실현하고 임상적 적용을 위한 다양한 가이드라인을 전문 기구에서 지속적으로 고민하고 제정하는 시스템 등은 우리 생명윤리안전법의 올바른 정책적 방향을 모색하는 데에 시사하는 바가 크다.

• 한국과학예술포럼
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• 제23권
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• pp.111-122
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• 2016

본 연구의 배경 및 목적은 다음과 같다. 미술관에서 생성되는 미술 콘텐츠 생명주기 전반에 걸친 저작권 서비스 연구개발의 필요성과 창조산업에서 이미지저작권 콘텐츠 유통시장 활성화와 저작권 서비스 관리체계 수립의 필요성에 의해, 이미지저작권 보호 및 이용 활성화를 위한 미술관 이미지저작권 아카이브 모델을 설정하기 위해 다학제적으로 진행된 융복합 연구이다. 본 연구의 연구방법 및 내용, 결과는 다음과 같다. 국내 1,000여개의 뮤지엄(박물관, 미술관, 전시관 등)의 저작권료에 대한 산정, 분배, 정산, 모니터링에 대한 기준체계를 제안하여 이미지 저작물의 이용 활성화 및 재활용을 통한 미술콘텐츠 생태계 투명화 및 효율성 향상화를 위해서 다양한 제안이 이루어졌다. 우선, 이미지저작권 아카이브 모델의 내용설계 및 구조설계를 제안하였으며, 프로토타입 시뮬레이션, 실현 시뮬레이션, 모델 가동 시뮬레이션을 위하여, 미술관 미술콘텐츠 유통 서비스 플랫폼을 제안하여, 미술 콘텐츠 저작권료 프로세스 모델을 설정하였다. 미술관 소장품 및 미술작품 유통 과금 기술 개발과 저작권 자동분배 및 정산 엔진 개발은 이미지 콘텐츠에 대한 과금 체계 및 기술 개발이 미약하기 때문에 기본 프레임워크는 기존 콘텐츠 과금 프레임워크를 모델로 사용하였다. 궁극적으로는 미술작가, 미술관 학예사, 유통업체 등이 사용가능한 이미지저작권 아카이브 모델을 제안하였다. 사업화 전략에서는 미술관 이미지저작권 아카이브 모델의 틈새시장 침투전략(Niche penetration strategy)을 제안하였다. 판매확대 전략에서는 미술관 아카이브 시스템의 유동적 연결을 통하여, B2B, B2G, B2C, C2B 형태의 이미지 거래를 효율적으로 진행되게 하며, 이미지 저작물의 관리가 통제 가능한 비즈니스 모델이 수립되었다. 향후 혹은 앞으로의 과제는 미술관에서 소장하고 있는 소장품 및 신규 창작 작품의 미술 콘텐츠 분쟁 예방 및 유통 및 활용에 대한 정보 제공을 통해, 미술작품에 대한 이미지저작권자와 소유자간의 분쟁 등을 최소화하고, 미술품 저작물의 관리성이 향상될 것으로 기대된다. 또한 미술관의 소장품 및 신규작품에 대한 아카이브에 대한 가이드라인이 제공되어, 이미지저작권 등록 증대가 예상되며, 이미지저작권 유통 서비스에 대한 저작권료, 과금, 분배, 정산 등 다양한 융합적 비즈니스 활용이 가능해 질 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.