정보기술의 발전과 함께 정보 환경이 급변하면서 도서관은 다양한 서비스의 지속적인 개발 요구를 받고 있다. 본 논문은 기존 도서관 서비스를 확대할 수 있는 하나의 서비스로서 통합대출서비스를 소개하고 이 서비스가 일찍부터 도입되어 시행되고 있는 미국의 통합대출서비스 사례를 조사하여 분석하였다. 주 전체 차원 통합대출서비스의 도서관카드 제도로서 조지아 주의 PINES카드, 메릴랜드 주의 MPower카드, 미시간 주의 Michi카드의 사례를 제시하였고 전형적인 미국 공공도서관시스템의 통합대출서비스 유형으로서 아틀란타 풀턴 카운티 공공도서관시스템을 제시하였고 인접지역 도서관간의 통합대출서비스 유형 사례로서 워싱턴 DC 메트로폴리탄 지역의 상호대출프로그램을 소개하였다. 이러한 통합대출서비스 유형의 사례들을 이미 곽철완 외(2010)에서 제시된 통합대출서비스의 세가지 모형과 맵핑을 시도하였으며 국내에서 통합대출서비스 도입시 특별히 유의할 사항을 제시하였다.
한국 지역신협은 1960년부터 설립되기 시작하였다. 조합원의 자발적인 운동을 통해 설립되고 성장해 왔다는 점에서 우리나라의 다른 금융협동조합과는 차별성을 지니고 있다. 그러나 최근 들어 그것의 정체성이 약화되고 있다는 비판이 제기되고 있다. 그러나 기존 논의는 지역신협의 성장이 무엇을 의미하는지에 대해 거의 주목하지 않는다. 이러한 문제의식에 입각하여 본 논문은 지역신협의 성장방식을 분석하고 그것의 특징을 도출하려 한다. 이러한 목적을 수행하기 위해 본 논문은 신협 중앙회에서 제공한 2004년~2015년 개별조합의 재무제표와 대출 및 예금 자료를 이용하였는데, 이 논문에서 밝혀낸 것은 다음과 세 가지이다. 먼저, 2000년대 지역신협의 성장에는 성장논자의 논리가 반영되어 있다. 둘째, 지역신협의 성장은 자금조달면에서는 비과세 예금에 그리고 운용면에서는 거액대출, 담보대출 및 기타담보대출에 의존하고 있다. 셋째, 지역신협의 성장방식은 장기적으로 자산건전성에 도움이 되지 않으며 수익성에도 그다지 도움이 되지 않는다. 이러한 결과는 지역신협의 지속가능성에 부정적이다. 지역신협은 협동조합으로서 정체성을 강화하여 지역밀착경영을 강화할 필요가 있다.
정부는 2018.2.8일 국정현안점검조정회의를 통해 국무조정실, 금융위원회, 기획재정부, 고용노동부, 중소벤처기업부 등 관계부처 합동으로 "사회적금융 활성화 방안"을 최종 확정하였다. 한국의 사회적금융은 보조 기부행위가 아닌 투자 융자 보증 등 회수를 전제로 사회적기업, 협동조합, 자활기업, 마을기업 등 사회적경제기업에게 다양한 자금을 지원하는 금융활동 전반을 말한다. 현재 민간의 자발적인 금융지원활동도 일부 있으나, 정부 공공재원 중심으로 기존의 서민금융진흥원의 사회적기업 신용대출, 중진공의 정책자금 대출, 신보 지신보 특례보증, 사회적기업 모태펀드 등 중기 서민 정책금융체계내의 사업이 대다수를 차지하고 있는 실정이다. 한국의 사회적금융은 미국과 일본, 영국 등의 선진국에 비하면 이제 태동기로서, 사회적경제기업은 자금 공급부족, 제도 금융권에서의 소외 등 자금조달에 큰 애로를 겪고 있다. 따라서, 공공부문 주도로 자금공급을 확대하고 있으나, 사회적경제기업의 자금수요에는 아직도 크게 미치지 못하는 상황이다. 특히, 지원방식이 짧은 만기, 대출 보증에 편중되는 등 사회적경제의 특수성에 대한 고려가 미흡하여 수요-공급 간 미스매치도 큰 상황과 자금수요자와 투자자를 이어주는 사회적금융 중개기관, 사회적성과 평가 등 시장 인프라도 전반적으로 크게 미비 되어 있어 민간의 참여를 제약하는 것도 그 이유이다. 본 연구에서는 한국의 시회적금융지원제도의 전반적인 현장의 실태를 중심으로 실무적인 측면에서 분석 및 향후과제를 도출하여 관계기관 등에 정책적인 시사점을 제공하고자 한다.
본 연구는 Charnes, Cooper와 Rhodes에 의하여 고안된 DEA기법을 이용하여 서울지역에 소재하고 있는 지역신용협동조합의 운영효율성을 평가하였다. 여기에서는 금융기관은 금융서비스를 제공하는 생산체로 보아 예수금은 산출물로 취급하여, 투입물은 직원수 영업장의 면적(또는 업무용부동산), 경비 등으로 하고, 산출물은 신규예금취급건수, 신규대출건수, 예수금기말잔액, 대출금기말잔액, 영업이익 등으로 하여 DEA모형의 데이터로 사용하였다. DEA에 의한 연구 결과는 기존의 경영평가방법이 제공할 수 없는 유용한 정보를 제공하고 있으며, 이러한 정보를 이용하여 투입물과 산출물을 효율적으로 관리할 수 있다는 것을 보여 준다. 그러므로 DEA에 의한 분석정보와 기존의 경영평가방법에 의한 정보를 적절하게 사용하면 조합들의 운영효율성을 개선하는 데 도움이 될 것이다.
본 연구는 SFA 방법을 이용하여 2001년도 우리나라 7개 대도시 194개의 신용협동조합에 대한 효율성을 측정하였다. 필요한 투입요소들을 선택하기 위하여, 반응변수는 총비용을 설명변수는 산출물과 투입물을 고려하였다. 이때, 산출물로는 대출채권과 상품유가증권, 투자유가증권의 합으로 정의되는 유가증권을 고려하였으며, 투입물로는 단위당 투입가격을 고려하기 위해서 직원수 1인당 인건비(인건비/직원수), 예금 1단위당 예금이자(예금이자/예금), 유형자산 1 단위당 판관비(판관비/유형자산)를 고려하였다. 전체 신용협동조합의 효율성 분석결과 50%의 신용협동조합들이 가장 효율적인 신용협동조합보다 약 17% 이상 비효율적인 것으로 나타났고, 상위25%의 신용협동조합들이 가장 효율적인 신용협동조합보다 약 9% 이하로 비효율적인 것으로 나타났다. 지역과 자산규모에 따라서 신용협동조합별로 효율성의 차이가 있었는데, 서울과 대구에서는 규모간 효율성의 차이가 없었지만 나머지 지역들에서는 중규모 신용협동조합의 효율성이 대규모 신용협동조합의 효율성보다 큰 것으로 나타났다.
국내 아파트 매매가 예측에 관한 연구는 현재까지 지속적으로 수행되어 왔지만, 아파트 가격은 다양한 특성이 복합적으로 작용하기 때문에 예측하는데 어려움을 겪고 있다. 아파트 매매가를 예측하는데 앞서 정확도를 높이기 위해서는 주요 변수 선정 및 영향요인 분석이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구는 현재 꾸준한 상승률을 보이는 광주광역시를 대상으로 아파트 매매가에 영향을 주는 요인을 분석해보고자 한다. 이를 위해 6년간의 광주광역시 아파트 실거래가와 각종 사회적 요인 데이터를 토대로, 다중회귀분석, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 알고리즘을 적용하여 각 모델에서 주요 영향요인을 파악하였으며, 모델의 성능은 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차 그리고 결정계수를 통해 비교 분석하였다. 본 연구에서는 딥러닝의 일종인 심층인공신경망의 성능이 가장 우수함을 보였고, 매매가에 영향을 미치는 주요 요인으로 건축경과연수, 계약연도, 적용면적, 양도성예금증서, 주택담보대출금리, 선행지수, 생산자물가지수, 동행지수 등이 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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