본 연구는 LINC사업이 종료되고 새롭게 시행되는 LINC+(사회맞춤형 산학협력 선도대학)이 새롭게 시작되는 시점에서 LINC+사업의 핵심 어젠더인 대학과 산업체의 쌍방향 산학협력이 정착되기 위해서 대학 중심의 성과측정 외에 산업체입장에서 고려되어야 할 요소를 발견하고자 한다. 기업의 입장에서 기업의 매출액 증가, 고용증가. 수출 증가 등의 양적인 성과요인도 있지만 산학협력의 결과로 어느 정도의 기업에 기여하고 있는지를 측정하기가 쉽지 않다. 따라서 산학협력의 만족도를 측정함과 동시에 이러한 만족도 요인이 기업의 입장에서 실제 성장 발전에 미치는 기여도를 동시에 측정함으로써 산학협력 프로그램의 만족도가 기업의 성장발전에 기여하는 정도를 주관적 지표를 통해 측정하고자 하는 것이다. 이를 통해 LINC+사업 시행으로 추진하고자 하는 "산업선도형 대학" 육성을 통한 사회수요 맞춤형 인재양성, 산학협력을 기반으로 하는 중소기업 혁신 지원 및 일자리 창출, 일관성 있는 산학협력 지원을 통해 정부 정책의 신뢰도 제고로 대학과 산업체의 상생발전에 조력하고자한다.
본 연구는 공공부문에 있어 행정의 효율적인 운영과 관리를 위해 구축되고 있는 지방자치단체의 BSC 통합 성과 관리시스템의 성과지표들을 물리적 자산관리와 인적자산관리, 관계적 자산관리와 같은 세 가지 정보기술 자산관리 관점으로 분류하여, 조직이 효율적인 성과달성을 위해 관리하려고 하는 지표들 중에 존재하는 정보기술 관리능력을 통하여, 각각의 자산관리가 조직의 내부프로세스 효율성 향상과 조직의 성과라고 할 수 있는 시민만족도에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 또한, 비즈니스 프로세스 수준의 성과에 대한 정보기술의 영향을 검토하기 위하여 세 가지 자산관리가 시민만족도에 직접적인 영향을 주기 보다는 내부 프로세스 효율성을 통해 시민만족도에 영향을 미치는지에 대한 매개효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해, 지자체 S시의 성과관리 지표 138개를 대상으로 관련된 지표를 추출하여 정보기술 자산관리의 세 가지 관점에서 재분류하였으며, 이들을 정보기술 자산관리 측정을 위한 하위 측정변수로 사용하였다.
This study investigates the effects of the two most important indicators of a nation's state of scientific infrastructure: R&D investment and the number of R&D researchers engaged in high-tech product export competitiveness for a panel of 11 countries/economies from East Asia from 1994 to 2010. A GMM panel estimation method was employed to account for the dynamic effect of trade and to control for un-observed country specific effects that may arise due to an inter-country differences and intra-country dynamics. Accordingly, the empirical results reveal that (once controlled for the influence of per capita income) physical capital and infrastructure, a 1% increase in a country's expenditure on the ratio of R&D to GDP may increase high-tech product export performance by approximately $397 million per year. Other factors constant, a 1% increase in the number of R&D researchers is expected to increase the ability to export high-tech products by approximately $67 million. The East Asian development experience demonstrates how latecomers can follow systematic industrialization and join the handful of economies that have come a long way toward closing the knowledge gap with the global technological leaders. However, this does not mean that the policy approaches and overall commitments pursued by each East Asian economy in relation to R&D investment and acquisition of an adequate pool of researchers, and their ultimate achievements in high-tech product export competitiveness were uniform. As a result, there is still a significant variation among countries/economies in terms of performance. This study recommended a number of potential tools and policy instruments that may assist policy makers to foster R&D as an engine to enhance the high-tech product export competitiveness.
최근 인사관리가 기존의 단순한 인력 채용과 급여 지급의 단편적 업무가 아닌 기업의 전략과 맞물려 있는 중요한 업무로 부각됨에 따라 e-HRM 경영정보시스템 구축의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서 설계한 인사관리 e-HRM 경영정보시스템은 인사기능 개선을 통한 비용 절감과 능력, 성과 중심의 인사평가가 확립되었으며, 개개인 직원들의 의견 수렴이 쉬워져 서비스 개선을 통한 근무자 만족도 제고를 높일 수 있었다. 또한 웹상에서 개인, 부서, 회사의 성과 및 목표를 공유할 수 있게 돼 쌍방향 인터페이스를 통한 인사과정이 더욱 투명해졌으며, 재무적인 지표에만 치중하지 않고 고객, 재무, 내부프로세스 관점을 균형 있게 관리할 수 있어 회사의 전략실행을 위한 도구로 활용할 수 있다.
본 연구의 목적은 COVID-19 팬데믹 국면에서 코로나 발생과 확산에 따른 투자자 불안심리가 암호화폐 가격에 영향을 미치는지를 분석하고, 딥러닝 모형에 기반하여 암호화폐의 가격 예측을 실험하는 것이다. 투자자 불안심리는 네이버의 코로나 검색지수와 코로나 확진자 정보를 결합하여 산출하며, 암호화폐 가격과의 그랜저 인과성을 분석하고 딥러닝모형을 이용하여 암호화폐 가격을 예측한다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, CCI 지표는 비트코인, 이더리움, 라이트코인의 수익률에 유의적인 그랜저 인과성을 보여주었다. 둘째, CCI를 입력변수로 하는 LSTM은 높은 예측성과를 보여주었다. 셋째, 암호화폐 사이의 비교에서는 비트코인의 가격 예측 성과가 가장 높게 나타났다. 본 연구는 코로나 국면에서 네이버 코로나 검색 정보와 암호화폐 가격과의 관련성을 분석한 첫 시도라는 점에서 학술적 의의를 찾을 수 있다. 향후 연구에서는 가격 예측 정확성을 높이기 위하여 다양한 딥러닝 모형으로의 확장 연구가 필요하다.
Purpose : This research aims to develop a data-driven inspection policy for radio stations utilizing the KS Q ISO 2859-1 sampling method, addressing potential regulatory relaxations and impending management challenges. Methods : Using radio station inspection big data from the past six years, we established a simulation model to evaluate the current policy. A new inspection sampling policy framework was designed based on the KS Q ISO 2859-1 method. The study compares the performance of the current and proposed inspection systems, offering insights for an improved inspection strategy. Results : This study introduced a simulation model for inspection system based on the KS Q ISO 2859-1 sampling method. Through various experimental designs, key performance indicators such as non-detection rate and sample proportion were derived, providing foundational data for the new inspection policy. Conclusion : Using big data from radio station inspections, we evaluated current inspection systems and quantitatively compared a new system across diverse scenarios. Our simulation model effectively verified the feasibility and efficiency of the proposed framework. For practical implementation, essential factors such as lot size, inspection cycle, and AQL standards need precise definition and consideration. Enhancing radio station inspections requires a policy-driven approach that factors in socio-economic impacts and solicits feedback from industry participants. Future study should also explore various perspectives related to legislative, institutional, and operational aspects of inspection organizations.
본 연구는 정보보호 서비스 기업의 보안 인증과 상장이 재무적 성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고자 하였다. 정보보호 서비스 인증기업과 인증을 받지 않은 기업, 그리고 상장된 기업과 비 상장된 기업을 대상으로 "정보보호 서비스 인증기업" 제도의 효과를 검토하고 상장여부가 정보보호 서비스 기업의 재무적 성과에 미치는 영향을 분석하였다. 재무적 측면의 매출액, 영업이익, 이익율을 이원분산분석(two-way ANOVA)을 활용하여 성과 분석을 하였다. 본 연구에서 정보보호 서비스 인증 기업과 인증을 받지 않은 기업 간의 경영성과의 차이가 존재하는지 검정한 결과는 매출액, 영업이익, 이익율 등의 재무적 성과에서 정보보호 서비스 인증 기업이 인증을 받지 않은 상장 기업과 비 상장기업보다 양호한 경영성과를 보여 정보보호 서비스 인증 제도가 재무적 성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 정보보호 서비스 인증기업 제도가 정보보호 서비스 기업의 재무적 성과에 영향을 준다는 사실이다. 본 연구의 결과는 미래의 정보보호 산업을 활성화 시키기 위해서 정보보호 서비스 산업에 대한 무리한 정부 규제를 자제함으로써 성장 가능성이 높은 정보보호 서비스 기업을 육성하는 보안 정책의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
현재 국내 액셀러레이터 시장에서 공공 액셀러레이터의 역할이 점차 확대되고 있다. 이에 따라 향후 정책의 수립을 위해 공공 액셀러레이터의 투자효과를 점검하고 그 타당성을 검증할 필요가 있다. 그러나 국내 액셀러레이터는 그 역사가 짧고 정량적인 자료가 공개되지 않고 있어 액셀러레이터에 관한 재무데이터를 활용한 정량적 연구가 부재한 것이 현실이다. 이에 본 연구는 공공 액셀러레이터의 투자가 스타트업에 미치는 효과를 확인하기 위해 실제 공공 액셀러레이터의 지분투자를 받은 스타트업의 재무데이터를 가지고 실증분석을 진행하였다. 2016년부터 2020년까지 5년간 공공 액셀러레이터가 투자한 112개 스타트업의 재무데이터를 사용하여 회귀분석을 진행하였다. 실증분석 결과 첫째, 공공 액셀러레이터의 초기투자가 스타트업에 대한 성장성과 수익성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세부적으로 살펴보면 공공 액셀러레이터의 초기투자가 성장성 지표인 매출액 증가율과 총자산증가율에 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 둘째, 공공 액셀러레이터의 공동투자가 성장성보다는 수익성 지표인 매출액이익률에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 유의미한 결과를 보인 초기 스타트업에 대한 투자를 지속적으로 확대하고 공공 액셀러레이터의 강점인 지원 사업을 결합한다면 스타트업의 성장에 더욱 큰 힘이 될 것으로 생각한다. 본 연구를 통하여 공공 액셀러레이터의 투자 성과를 확인하였으므로 향후 공공 액셀러레이터 사업은 민간 액셀러레이터들의 미흡한 부분을 보완함과 동시에 민간과의 공동투자를 통해 스타트업의 성과를 제고하는 방향의 정책 추진이 필요한 것으로 판단된다.
주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.
최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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