• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.221-229
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• 2020

화장품뷰티산업이 차세대 핵심 산업으로 성장하면서 산업화센터 설립이 필요한 상황이지만 투자규모의 적정성과 타당성을 검증하지 못하면 재정 부담으로 이어질 수 있다. 본 연구에서는 산업화센터의 건립 사업비와 시설 현황을 검토하여 비용추정, 수익추정, 추정손익계산, 영업현금흐름의 추정 결과를 근거로 경제적 타당성을 분석하고자 한다. 수익추정 기준은 연구사업 예상 수주(24억)의 90%, 시험장비(구축비 45억)의 임대율 12%로 적용하여 분석한 결과, 편익/비용비율은 1.02, 순현재가치는 '0'원보다 높으며, 내부수익률 또한 사회적 할인율 5.06%로 세 가지 분석 방법 모두에서 기준을 초과하여 경제적 타당성이 있는 것으로 나타났다. 따라서 화장품뷰티 산업화센터 건립이 경제적 타당성을 갖추기 위해서는 연구사업 수주를 90% 이상, 장비임대 수익률은 12% 이상 유지가 필요하며, 사업수익 다양화를 위한 전략적 접근이 필요하다.

• 사회복지연구
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• 제48권1호
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• pp.5-21
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• 2017

본 연구는 OECD 국가의 장애인 고용정책이 장애인 고용률에 미치는 영향이 무엇인지 알아보고자 하였다. 연구대상은 장애인의무고용제 또는 차별금지제도를 실행하고 있는 OECD 10 개국이며, 2000년부터 2011년까지 12개년 시계열 자료를 분석에 활용하였으며, 이러한 시계열 횡단자료(time-series cross-sectional data)를 분석하기 위한 방법으로 패널수정 표준오차(PCSE) 분석을 사용하였다. 그 결과, 통제변수 중에는 실업률, 장애인 출현율 및 장애급여(현금)지출비율이 장애인 고용률에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 장애인 고용정책요인 중에서는 차별금지제도 적용범위와 직업재활제도의 전달체계 유형이 장애인 고용률에 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 차별금지제도 적용범위가 넓을수록 장애인 고용률이 높고, 장애인 특화 기관을 운영하는 국가가 일반 기관을 운영하는 국가보다 장애인 고용률이 높은 것으로 나타났다. 이에 따라 적용범위가 넓은 일반적 차별금지제도를 도입하고 장애인의 고용에 대한 욕구와 서비스에 전문성을 갖는 장애인 특화형 전달체계가 장애인 고용률 향상에 더 효과가 있는 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.379-389
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• 2019

본 연구 논문의 주제는 국제금융위기와 관련한 전이효과를 고려하여 설정된 표본기간 (즉, 국제금융위기 이후 6년간) 동안, 국내 자본시장에서의 재벌소속 계열사들의 연구개발비 비중에 대한 재무적 결정요인들 분석에 관한 분석이다. 이와 관련하여, 연구의 실증분석 시행을 위하여 국내 유가증권시장에 상장된 재벌그룹 소속 계열사들을 표본자료로 선정하였으며, 상대적으로 다양한 계량경제 모형들을 활용하여 연구결과의 신뢰도 제고를 추진하였다. 첫 번째 가설 검정 결과와 관련, 국내 재벌기업들로 구성된 표본기업들의 연구개발비 비중에 산업간 효과가 통계적으로 유의하게 검정되었으며, 이와 관련된 심화 연구에서 동 유의성은 국내 산업들 중, 소수의 고성장 산업들에게만 존재함이 판명되었다. 두 번째 가설 검정에서는 표본산업들을 고기술 군(그룹)과 저기술 군(그룹)으로 양분화하여, 전자의 경우 모형에 사용된 전체 설명변수들 중 전년도의 연구개발비 비중, 기업규모 그리고 현금유동성의 변화 등의 설명변수들이 재벌기업들과 비재벌기업들 간의 재무적 측면에서 차이점을 나타내는 결정요인으로서 판명되었다. 반면에 저기술 군에 대한 분석 결과, 상기 2가지 변수 (즉, 전년도 기준 연구개발비 비중과 기업규모) 이외에도 총자산 대비 유형자산의 비율이 양 비교 기업군들 간에 재무적 차별성을 나타내는 유의 변수들로서 판명되었다.

• 벤처창업연구
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• 제11권3호
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• pp.1-15
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• 2016

본 연구는 코스닥 시장에 상장 폐지된 중소제조기업의 재무자료를 이용하여 다변량 판별분석모형, 로지스틱회귀분석모형 그리고 인공신경망분석모형을 구축하고 이들의 예측력을 비교분석하였다. 표본기업은 2009년에서 2012년까지 상장 폐지된 83개의 부실기업과 83개의 정상기업 총166개사로 정하였다. 166개사 중에서 무작위로 부실기업50개사와 정상기업 50개사 총100개사를 선정하여 훈련용 표본(training data)으로 모형을 구축하는데 사용하였다. 나머지 66개사는 모형의 예측성과를 평가하기 위하여 검증용 표본(test data)으로 사용하였다. 과거 5년 동안의 재무비율 79개 자료로 T-test를 실시하여 5년 연속 유의미한 변수 9개를 선정하고 각각의 모형을 구축하였다. T-test 결과, 부실초기에는 주로 수익성지표들이 부실예측에 주요 변수로 나타났으며 부실 후반에 가면서 안정성지표와 현금흐름지표들이 추가로 유의미한 변수로 나타났다. 모형의 예측력을 비교해 보면 훈련용 표본의 경우, 로지스틱회귀분석모형이 가장 높은 분류 정확도를 보였고, 검증용 표본의 경우에는 인공신경망모형이 가장 높은 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 첫째, 부실이 서서히 진행된다는 점을 감안하여 T-test를 실시하여 5년 연속 유의미한 변수로 모형을 구축하여 변수의 시계열적인 측면이 고려되었다는 점과, 둘째, 기존 선행 연구들이 정규성을 무시하고 판별분석모형을 구축하였으나, 본 연구가 정규성 여부를 검정하고 모형을 구축하였다는 점이 차별화된다. 본 연구에 따른 정책적 시사점은 부실기업의 징후는 본 논문에서처럼 대체로 재무제표에 나타나기 때문에 회사에 대한 공시서류의 신회성 확보가 중요하다. 따라서 이런 점에서 회계법인 혹은 세무기장 종사자들의 도덕적 해이을 억제할 수 있는 제도적 장치가 강화되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.111-131
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• 2015

본 연구에서는 데이터마이닝 기법의 일종인 자기조직화지도(Self-Organizing Map, SOM)를 이용하여 비외감기업의 부실화 유형을 구분하고자 한다. 자기조직화지도는 인공 신경망을 기초로 자율학습을 통해 입력된 값을 유사한 군집끼리 묶어내는 방법으로, 기존의 통계적 군집 분류 방법보다 성능이 뛰어나고, 고차원의 입력데이터를 저차원으로 시각화할 수 있다는 장점 때문에 다양한 분야에서 각광받고 있다. 본 연구에서는 기존 연구의 주요 분석대상이었던 외감기업에 비해 부실화 빈도는 높지만 데이터 수집의 어려움으로 인해 분석대상에서 다소 제외되었던 비외감기업의 부실화 유형에 대해 알아보고, 유형별 구체적인 사례도 소개하고자 한다. 재무자료수집이 가능한 100개의 비외감 부실기업에 대해 분석한 결과, 비외감기업의 부실화 유형은 다섯 가지로 구분되었다. 유형 1은 전체 집단의 약 12%를 차지하며, 수익성, 성장성 등 재무지표가 다른 유형에 비해 열등하였다. 유형 2는 전체 집단의 약 14%로, 유형 1보다는 덜 심각하지만 재무지표가 대체로 열등하였다. 유형 3은 성장성 지표가 열등한 그룹으로 기업간 경쟁이 극심한 가운데 지속적으로 성장하지 못하고 부실화된 경우로 약 30%의 기업이 포함되었다. 유형 4는 성장성은 탁월하나 부채경영 등 과감한 경영으로 인해 유동성 부족이나 현금부족 등의 이유로 부실화된 그룹으로 약 25%의 기업이 포함되었다. 유형 5는 거의 모든 재무지표가 우수한 건전기업으로, 단기적인 경영전략의 실수 또는 중소기업의 특성상 경영자의 개인적 사정으로 부실화 되었을 가능성이 큰 그룹으로 약 18%의 기업이 포함되었다. 본 연구 결과는 부실화 유형을 구분하는데 기존의 통계적 방법이 아닌 자기조직화지도를 이용하였다는 점에서 학문적 의의가 있고, 비외감기업의 재무지표만으로도 1차적인 부실화 징후를 발견할 수 있다는 점에서 실무적 의의가 있다고 할 수 있다.