• 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.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.165-175
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• 2018

1997년 외환위기 이후 대규모 실업 및 빈곤 문제가 심각해지면서, 공공근로 사회적 일자리 창출사업 등을 진행했으나, 저임금, 단기 일자리라는 한계점을 가지고 있어 지속적인 양질의 일자리 창출에 대한 필요성이 점차 제기되면서 사회적기업이 점차 주목받기 시작했다. 최근 사회적기업에 대한 관심이 증가하고 양적 질적으로 성장하면서 사회적기업의 성공과 실패를 결정하는 요인에 대한 관심도 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 사회적기업 특성이 재무적 성과와 사회적 성과에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 분석을 수행하였으며, 한국사회적기업진흥원에 자발적으로 경영공시를 수행한 사회적기업을 중심으로 분석하였다. 사회적기업의 재무적 성과는 당기순이익률, 영업이익률, 총자산이익률을 사용하였으며, 사회적 성과는 총고용 수, 취약계층고용비율을 사용하였다. 사회적기업 특성 요인으로는 대표자 특성(성별, 나이, 사회적기업 운영 경험), 기업규모, 업력, 차입금의존도, 자기자본비율, 인증 경과기간 등을 설정하였다. 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째 사회적기업 특성과 재무적 성과와의 분석에서 기업규모, 조직형태, 정부지원금, 자기자본비율은 재무적 성과와 통계적으로 유의한 양의 관련성을 보이는 것으로 나타났으며, CEO 나이, 기업업력, 차입금의존도는 통계적으로 유의한 음의 관련성을 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 사회적기업 특성과 사회적 성과와의 분석에서는 CEO 성별, CEO 연령, 기업규모 정부지원금은 총근로자수와 유의한 양의 관계를 보인 반면 인증유형, 업종더미는 유의한 음의 관계를 보였다. 한편 CEO 성별과 인증유형은 취약계층취업률과 유의한 양의 관련성을 보이는 것으로 나타났으며, 정부지원금, 기업규모 등은 취약계층취업률과 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았다.

• 벤처창업연구
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• 제14권2호
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• pp.61-72
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• 2019

최근 사회적기업에 대한 관심이 증가하고 양적 질적으로 성장하면서 사회적기업의 성공과 실패를 결정하는 요인에 대한 관심도 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 한국사회적기업진흥원에 자발적으로 경영공시를 수행한 사회적기업을 중심으로 기업의 특성이 재무적 성과와 사회적 성과에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 분석을 수행하였다. 사회적기업의 재무적 성과는 당기순이익률, 영업이익률, 총자산이익률을 사용하였으며, 사회적 성과는 총고용 수, 취약계층고용비율을 사용하였다. 사회적기업의 특성요인으로는 대표자 특성(성별, 나이, 사회적기업 운영 경험), 기업규모, 업력, 차입금의존도, 자기자본비율, 인증 경과기간 등을 설정하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 사회적기업의 특성과 재무적 성과와의 분석에서 기업규모, 조직형태, 정부지원금, 자기자본비율은 재무적 성과와 통계적으로 유의한 양의 관련성을 보였으며, CEO 나이, 기업업력, 차입금의존도는 통계적으로 유의한 음의 관련성을 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 사회적기업의 특성과 사회적 성과와의 분석에서는 CEO 성별, CEO 연령, 기업규모 정부지원금은 총근로자수와 유의한 양의 관계를 나타낸 반면, 인증유형, 업종더미는 유의한 음의 관계를 보였다. 한편 CEO 성별과 인증유형은 취약계층취업률과 유의한 양의 관련성을 보였으며, 정부지원금, 기업규모 등은 취약계층취업률과 통계적으로 유의한 차이를 나타내지는 않았다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제30권1호
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• pp.71-130
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• 2008

본 연구는 그동안 사회적 안전망이 미흡한 가운데 우리나라의 고령인구 부양에 중요한 역할을 해온 사적소득이전에 대한 미시적 분석을 통해 향후 노후소득보장정책에 시사점을 제공하고 있다. 한국노동패널 자료에 따르면, 만 60세 이상 노인가구주 세대의 다섯 가구 중 두 가구는 매월 자식들로부터 생활비 등의 경제적 도움을 받고 있는 것으로 조사되었으며, 공공부조 등 공적소득이전은 사적소득이전을 구축하는 효과를 가진 것으로 나타났다. 또한 지금까지는 사적이전이 공적이전보다 빈곤완화효과가 큰 것으로 나타났지만, 외환위기 후 복지지출의 확대와 함께 공적이전의 비중이 대폭 높아져, 공적이전을 주 소득원으로 살아가는 만 60세 이상 고령자는 2003년 기준으로 약 4분의 1에 달하는 것으로 조사되었다. 그러나 같은 해 기준으로 국민기초생활보장제도의 보호지정을 실질적으로 필요로 하면서도 수급권에서 배제된 것으로 추정되는 노인가구주 세대는 약 12%로서, 이들 가구의 빈곤 해소를 위해서는 예산 확보와 함께 사각지대를 없애기 위한 전달체계 개선이 필요할 것으로 보인다. 이처럼 여전히 광범한 빈곤노인계층이 존재하는 한편, 고령인구에 대한 사적 부양이 공적 부양으로 전환되면서 재정건전성이 우려되고 있는 현 상황에서 소득재분배의 효과가 적고 경직적 비용부담이 큰 보편급여의 확대보다는 취약노인계층에 대한 집중적인 지원을 강화할 필요가 있을 것이다.

• 대한간호학회지
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• 제22권4호
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• pp.636-652
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• 1992

This study identified the impact of childhood cancer on the Korean family. The purpose was to contribute knowledge for family nursing and pediatric hospice care practice with sick children and their families. This descriptive study was conducted during a 6 month period with children who were being treated for cancer at six university hospitals in Seoul. The data were gathered from members of 68 families ; 24(Group A), with a child newly diagnosed with cancer : 27(Group B), with a child under treatment and without complications, and 17 (Group C), with a child in relapse. Medical records, structured questionnaires and interviews were used for data collection. The questionnaires and interview schedules had been used previously in Martinson's research in the USA and China. The findings, conclusions, and suggestions are as follows. 1. The impact of childhood cancer on the family. Members of the family experienced fear, helplessness, guilty feelings, and anger at the time of the initial diagnosis and at relapse. Mothers complained of headache, anorexia and poor appetite, weight loss, sleep disturbance, and bad dreams. Many of the fathers either lost or changed jobs, and all working mothers stopped working. Half the parents reported changes in their marital relationships such as frequent quarrels but also stronger unity. Family members perceived cancer as the most frightening disease. Change in their world view was expressed as living on faith understanding suffering, determining to live a better life, wanting to live an upright life and valuing health as the most important. Religious activities are found most helpful through this difficult experience. Financial debt due to the treatment and care of the sick child, burdened 22 families. The above mentioned impact was most evidant in Group B(those presently undergoing treatment) and Group C(those in relapse). Findings indicate that nursing care should embrace the family of a child who is being treated for cancer. 2. Characteristics of the child with cancer The majority of the children in this sample had a diagnosis of leukemia. Their mean age was 6.8 and the ratio of boys to girls was 1.12 ; 1. The mean hospitalization frequency was 13.5 times and the mean duration of illness was 16.8 months. Most of 1.he children perceived cancer as the most frightening disease ; 32.7% of the children described their sickness as serious. Children in Group C were hospitalized more frequently, stayed in hospital for longer periods, and expressed their sickness as quite serious more often than the other two groups. These findings indicate how much comprehensive pediatric hospice nursing care services are needed along with relevant research and nursing education. 3. Characteristics of the families. The mean age of the father was 39.5 and the mother, 36,6 ; they are in their most productive life period. Mothers especially expressed feelings of financial uneasiness and powerlessness about giving up their jobs, and guilty feelings for not providing enough care and concern to other children due to taking care of the sick one. The burden of caring for the sick child can bring negative changes in family dynamics which they think provoke potential health problems in members of the family These findings suggest a need for nursing support and counselling resources. Findings also suggest the need for ethical inquiry about such questions as who should give information to the child in regard to diagnosis and prognosis, when, and how. Other suggestions included : 1) Quality health care for childhood cancer such as home care and pediatric hospice programs should be established. 2) Special and practical consideration for long-term patients should be made in the present insurance coverage. The reimbursement period for long-term patients should be lengthened. 3) Further in-depth qualitative studies are needed. 4) Education programs including guided practice experience for pediatric hospice care practitioners are needed.

• 벤처창업연구
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• 제13권2호
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• pp.15-26
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• 2018

본 연구는 실패 이후, 재창업을 하는 기업인들을 대상으로 실패 경험, 재창업 동기, 정부지원사업경험과 재창업교육 등이 재창업기업성과에 미치는 영향과 함께, 상기 4가지 요인들이 채무/신용문제에 따라 재창업기업성과에 미치는 영향이 어떻게 변하는지 분석하였다. 분석결과 실패경험은 재창업기업성과에 유의미한 영향이 없게 나타난 반면, 재창업동기와 정부지원사업경험 그리고 재창업교육은 재창업기업성과에 유의미한 영향을 미치고 있었다. 한편, 신용문제를 고려한 분석에서는 상기 4가지 요인들 모두 신용문제의 유무에 따라 재창업기업 성과에 서로 다른 영향을 보이고 있다. 신용문제가 없는 재창업 그룹에서 재창업동기와 실패경험이 재창업기업성과에 유의미한 영향을 미치고 있는 반면, 신용문제가 있는 재창업 그룹에서는 정부지원사업경험과 재창업교육 참여가 재창업기업성과에 유의미한 영향을 미치고 있었다. 본 연구결과 첫째, 신용문제 유무에 따라 재창업기업성과에 영향을 미치는 요인들이 다르다는 것을 보여주고 있다. 이는 실패 및 재창업 관한 연구 뿐 아니라, 재창업 정책 개발을 함에 있어 신용문제에 따른 차별적 접근이 필요하다는 점을 말하고 있으며, 둘째, 실패경험이 재창업기업성과에 영향이 없게 나온 것은 폐업 후 재창업까지 소요되는 기간 (평균 56개월, 단, 경우에 따라 2년~ 7년 이상이 소요)이 실패경험이 자산화되는데 영향이 미칠 수 있기 때문이라는 것을 추정 할 수 있었다. 이는 기존 연구에서 다루지 않았던 부분으로 향후, 실패경험과 재창업에 대한 직/간접 영향을 연구하고, 정책을 수립할 때, 진부화라는 개념에서 실패 이후 재창업까지 소요되는 기간을 고려해야 할 필요성을 제시하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.1-19
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• 2019

제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.