• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.417-424
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• 2002

컴퓨터는 인간의 모든 꿈과 희망을 실현시켜 줄 수 있는 마법상자는 아니다. 정보화 시대라고 일컫는 현재, 정보의 가치를 더해주는 컴퓨터의 중요성은 날로 커지고 있는 반면 인간의 존엄성은 경시되고 있다. 많은 사람들은 요즘 사회가 커다란 도덕적 위기에 빠졌다고 걱정하지만 컴퓨터 사용과 관련된 윤리적 문제에 대해서는 심각하게 느끼지 못하고 있는 것 같다. 정보통신 기술의 발달에 따라 새로운 교육의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 전통적인 교육방식에서 사이버 윤리 교육은 교과서 중심의 단편적인 교육이었기 때문에 학습자의 흥미를 유발하지 못하였으며, 교육자와 학습자의 상호작용이 부족하여 사이버 윤리 교육의 효과가 미흡하였다. 정보통신 기술의 발달에 따라 새로운 교육의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 전통적인 교육방식에서 사이버 윤리 교육은 교과서 중심의 단편적인 교육이었기 때문에 학습자의 흥미를 유발하지 못하였으며, 교육자와 학습자의 상호작용이 부족하여 사이버 윤리 교육의 효과가 미흡하였다. 이런 관점에서 본 논문은 정보통신 시대가 수반하고 있는 사회적 영향력과 윤리적 이슈들에 대하여 좀더 교육적인 측면으로 접근해 윤리교육의 현황과 문제점, 그리고 체계적인 확산방안에 대해 살펴보았다. 본 논문에서는 사이버공간에서 윤리 교육을 받는 청소년들을 중심으로 그들에게 새로운 윤리교육의 한 형태인 사이버공간에서 관련된 문제들을 교육적인 측면으로 해결할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 그러나, 무엇보다 우리가 명심해야 할 것은 인간의 존엄성은 그 어떤 이유를 막론하고 존중되어야 한다는 사실이다. 검증되지 않은 스토리 보드에 의한 저작 단계로 바로 돌입하고 있는 것이 한국의 실정이라 하겠다. 따라서 본 프로젝트에 의해 개발 된 교수 설계 도구는 교육/학습 컨텐츠의 품질 보증을 위한 방법론인 교육 공학의 체제적 교수 설계 이론 Model (Instructional System Design Model), 특히 그 중에서도 이 분야의 사실상의 표준 이론(de facto standard)인 Dick & Carey 교수와 Gagne 교수의 인지주의 ISD Model을 기반으로 정교한 교수 설계와 코스 맵 설계를 가능하게 함으로써 학습 컨텐츠의 품질 보증 활동을 지원 할 수 있는 도구로 개발하였다. 특히 Linux 기반에서 PHP로 개발 함으로써 Platform에 구애받지 않은 사용 환경을 구현 하였으며 향후 많은 e-Learning Platform에 교수 설계 모듈로 장착 함으로써 기존의 e-Learning Platform들의 가치를 높일 수 있는 계기가 될 것으로 생각한다.실징후를 파악하는데 그치지 않고 부실의 원인을 파악하고 이에 대한 대응 전략을 수립하며 그 결과를 측정하는데 활용될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 부도예측 정보 중 현금흐름정보를 통하여 '인터넷기업의 미래 현금흐름측정, 부도예측신호효과, 부실원인파악, 비즈니스 모델의 성격규정 등을 할 수 있는가'를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.