본 연구는 기술력 평가항목 중 기업의 재무안정성과 관련된 항목을 신용평가모형에 반영하여 중소기업뿐만이 아닌 전체 기업을 대상으로 한 신용평가모형의 부도변별력을 높이기 위한 기술력 평가모형의 신용평가모형 내 내재화에 착안하여 시작되었다. 따라서 기술력 평가모형이 부채비율 기준의 고안정성 중소기업을 사전에 판별하는 데 적용될 수 있는지 검증하는 것을 목표로 한다. 대상 기업을 업종(제조업 vs. 비(非)제조업)과 업력(창업기업 vs. 비(非)창업기업)으로 구분하고, 3개년 동안 해당 군집의 평균 부채비율 1/2 이하를 달성한 기업에 대해 고안정성 중소기업으로 정의한 후, C5.0 기법을 적용하여 모형의 판별력을 검증하였다. 분석결과 소항목 수준에서는 업종과 업력에 따라 중요도 간 차이가 있지만, 중항목 수준에서는 기술개발역량이 고안정성 중소기업을 판별하는 중요변수로 도출되었으며, 기업의 업력에 따라 창업 초기에는 자금조달능력(수익창출능력을 고려한 자본구조, 자본비용 및 자금조달 방법의 다양성)이 미래 고안정성 중소기업 여부를 결정하는 중요변수이지만, 업력이 증가함에 따라 지속적인 성과를 가능하게 하는 기술개발 인프라가 재무안정성에 영향을 미치는 중요 변수로 변화한다는 결론을 도출하였다. 업종과 업력에 따른 모형의 분류 정확도는 71~91% 수준이며, 기술력 평가항목을 이용하여 고안정성 중소기업을 판별할 수 있다는 가능성을 확인하였다.
자산운용은 수많은 변수와 인간의 심리까지도 통찰해야 하는 복잡하고 어려운 분야이다. 따라서 전통적으로 전문가의 영역이었으며, 이러한 서비스를 받는 데 많은 비용이 들었다. 이러한 시장에 변화가 일어나고 있는데, 이른바 4차산업혁명으로 일컫는 디지털혁명이 그 동인이다. 그 중에서도 인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용한 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스는 그 백미이다. 편리한 접근성과 저렴한 비용으로 투자자문 서비스의 대중화가 가능하기 때문이다. 본 연구는 국내에서 서비스 사용자와 제공자의 로보어드바이저 선정 시, 어떤 요인들이 핵심적으로 중요한지, 또한 사용자와 제공자 집단 간의 선정요인에서 어떤 인식차이가 있는지를 밝히고자 하였다. 연구의 틀은 마케팅믹스 4C 모형을 기반으로 하였고, 모형의 설계와 분석은 델파이조사와 AHP를 활용하였다. 연구설계를 통해 4개의 주기준과 15개의 하부기준이 도출되었고, 연구의 발견내용은 다음과 같다. 첫째, 4개 주기준에서의 중요도는 양 집단 공히, 고객니즈> 고객편의> 고객비용> 고객소통 순으로 나타났다. 둘째, 15개의 하부기준들을 살펴보면 투자목적 Coverage, 투자성향 Coverage, 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요한 것으로 나타났다. 셋째, 집단 간을 비교하여 살펴보면 사용자 집단에서는 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요하게 나타났고, 제공자 집단에서는 투자목적 Coverage와 투자성향 Coverage 요인을 중요하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 실무적으로 유용한 시사점을 도출하였다. 먼저 로보어드바이저 서비스 확산을 위한 설계 시, 4개의 주기준과 15개 하부기준 가중치 차이에 따른 중요도 우선순위를 감안하여 사용자 지향적인 시스템 구축을 할 수 있는 근거를 마련하였다. 또한 집단 비교에서 나타난 각 하부기준의 우선순위 차이와, 가중치 차이가 큰 하부기준들에 대한 원인 파악, 제공자 집단 내의 전략/마케팅 담당과 시스템개발 담당 간 요인에 대한 인식 차이를 해소하기 위한 공감대 형성 등이 매우 중요함을 제시하였다. 학문적으로는 다수의 로보어드바이저 선정요인들을 도출함으로써 다양한 시각과 관점을 제시한 초기 연구라는 점에서 유의미하다. 본 연구의 발견점들을 통하여 국내에서도 성공적인 사용자 지향적 로보어드바이저 시스템을 구축하고 확산시켜 사용자들에게 도움을 줄 수 있기 기대한다.
과학기술의 급속한 발전 속도와 군용부품시장의 축소 등이 원인이 되어 부품단종이 증가하고 있다. 부품단종은 무기체계 총수명주기비용이 증가시키며 군 전투력 등에 큰 문제를 일으킬 수 있다. 따라서 부품단종으로 발생하는 대응비용을 절감하기 위해서는 사전 관리가 중요하며 사전관리 근간을 마련하기 위해 단종관련 정보를 관련자들이 공유할 수 있는 데이터베이스 구축이 되어야 한다. 효율적으로 데이터베이스를 관리하기 위해서는 주요 관리 항목을 선정하여 지속적으로 업무를 수행하는 것이 필요하다. 본 연구의 목적은 부품단종 관리 시스템에서 주요한 관리 항목을 도출하는 데 있다. 방위사업청 매뉴얼과 SD-22 등을 바탕으로 관리 항목을 선정하여 주요 관리항목을 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 통해서 분석하였다. 부품단종에 따른 영향성, 부품단종 확률, 부품단종 대응비용의 3가지 기준에 의해 관련된 세부 항목 15개로 계층화하였으며 9점 척도로 설문한 항목에 대해 각각의 가중치를 산출하였다. AHP 설문조사는 부품 관리 전문가 25명을 대상으로 실시하였고, AHP 설문결과 일관성비율이 0.1 초과인 것을 제외하였다. 그 결과 부품단종관리를 위한 유용한 항목을 도출할 수 있었으며 이에 대한 결과 해석 및 향후 발전방향을 제시하였다.
본 연구는 국방기술품질원이 수행하는 핵심부품 국산화개발 지원사업의 제안요청서 정교화를 목적으로 한다. 제안요청서는 사업의 공고와 개발업체 선정, 개발품의 설계와 시험, 사업의 최종 평가와 규격화 등 부품국산화 사업의 전반에 걸쳐 가장 중요한 문서이다. 하지만 제안요청서가 사업 초기에 정교화 되지 않을 경우, 다양한 사유로 인해 잦은 변경이 이루어지면서 사업 실패의 위험이 증가하는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 제안요청서의 정교화 필요성을 인지하고, 정량적인 정교화를 위해 AHP 기법을 적용하였다. 국산화개발품의 기계적/전기적 성능과 관련된 제안요청서의 8가지 요구사항과 각 요구사항별 3가지 정교화 방안을 계층화 구조로 설계하였고, 5점 척도의 AHP 기법을 적용하여 각각의 가중치를 산출하였다. AHP 설문조사는 부품국산화 사업에 참여하는 개발업체 인원 20명을 대상으로 실시되었고, AHP 설문결과의 일관성비율이 0.1 이하의 유효한 수준으로 나타났다. 산출된 가중치 중 가장 높은 값을 갖는 정교화 방안을 분류하고, 해당 정교화 방안의 해석 결과와 향후 연구방향을 제시하였다.
본 연구에서는 관상동맥 중재술로 관상동맥 약물방출 스텐트(drug-eluting stent, DES) 삽입 후 스텐트 골절에 대한 임상적 특성, 결과 및 예후에 대하여 연구하였다. 약물방출 스텐트 시술을 받고 추적 관상동맥조영술을 실시한 4,701명 환자에서 스텐트 골절이 발생한 환자는 32명(남:여=19:13, 평균연령 $62.44{\pm}9.8$세, 0.68%)이었다. DES의 종류별 스텐트 골절의 빈도는 SES(sirolimus- eluting stents) 19(59.4%), PES(paclitaxel-eluting stents) 9명(28.1%), BES(biolimus A9-eluting stents) 2명(6.3%), EES(everolimus-eluting stents) 1명(3.1%), EPC(endothelial progenitor cell capture stent) 1명(3.1%), ZES(zotarolimus-eluting stents) 0명(0%) 이었다. 표적 병변은 우관상동맥 13명(40.6%) 좌전하행지 16명(50.0%), 좌회선지 3명(9.4%)이었다. 각 혈관의 병변 형태는 복잡병변인 B2, C형이 25명(69.4%)이었다. 스텐트 골절 환자 중 스텐트 내 협착은 17명(53.1%)이었으며, 스텐트 골절 병변에 대한 치료는 내과적 관찰 16명(50.0%), 동종의 관상동맥 DES 시술 3명(9.4%), 이종의 관상동맥 DES 시술 10명(31.3%), 관상동맥 풍선 확장술 3명(9.4%)이었다. 추적검사에서는 $32.9{\pm}12.4$개월 동안 스텐트 골절로 인한 사망을 포함한 심장사는 발생하지 않았다. 결론적으로 관상동맥 중재술로 관상동맥 DES를 시술받은 추적관찰 대상 환자에서 3.7년 추적관찰 기간 동안 스텐트 골절 발생률은 0.68%로 나타났으며, PES보다 SES에서 많은 발생 빈도를 보였다. 좌전하행지와 복잡병변에 대한 시술 후 스텐트 골절이 많이 발생하였다. 또한 스텐트 골절 정도와 협착 병변이 중대한 경우에만 관상동맥 중재술을 실시하였으며, 추적관찰 기간 중 스텐트 골절이 있는 환자는 병용 항혈소판 요법을 지속적으로 투여하였다. 특히 사망을 포함한 주요 심장사건에 관련하여 스텐트 골절과 연관된 심장사의 발생률은 매우 낮은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해서 스텐트가 가지고 있는 특성 스텐트 디자인이 폐쇄형(closed cell) 디자인 SES에서 발생 빈도가 높음을 제시함으로써 스텐트 개발에 도움이 될 거라 판단된다.
기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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