• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.27-45
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• 2023

정보통신기술의 발달로 정보보호의 중요성이 커졌지만, 기업은 제한된 예산 내에서 적절한 대책을 선택하는 데 어려움을 겪고 있다. Sönmez and Kılıç(2021)는 정보 보안 침해를 완화하기 위한 최적의 투자 조합을 결정하기 위해 AHP 및 혼합 정수 계획을 사용하는 모델을 제안했다. 그러나 1) 보안 위협에 대한 보안 대책의 효과를 객관적으로 측정하지 못하고, 2) 투자로 인한 위험 감소가 투자 이전에 측정한 위험 수준을 초과하는 비현실적인 현상이 발생하고, 3) 여러 위협에 대해 단일 대응책을 사용할 때 중복된 투자가 이루어진다는 한계가 있었다. 본 연구에서는 베타 확률 분포를 사용하여 대책의 효과를 객관적으로 정량화하고, 위험 감소 수준이 투자 이전에 측정된 위험 수준을 초과하지 않고 보안 대책이 중복 투자되지 않도록 최적화 모델을 개선했다. 개선된 모델을 국내 중소기업을 대상으로 실증분석한 결과, Sönmez and Kılıç(2021)의 최적화 모델보다 더 나은 결과를 도출했다. 개선된 최적화 모델을 사용하면 정보보호 비용, 수량, 대책 효율성을 고려하여 고정된 예산 내에서 최적의 대책별 투자 포트폴리오를 도출할 수 있고, 정보 보안 예산을 확보하고 정보 보안 위협을 효과적으로 해결하는데 도움이 될 것이다.

• 지역연구
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• 제34권2호
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• pp.3-19
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• 2018

본 연구의 목적은 우리나라 의료자원의 임상적 성과에 대한 효율성을 종단적으로 관찰하는 데 있다. 이를 위하여, 2006년부터 2013년까지 우리나라 16개 시도의 연령 표준화 사망률을 산출변수로, 의사, 전문의, 수술, 의료기관, 상급종합병원비율, 만성질환 진료 실인원, 만성질환 내원일 수를 투입변수로 정하고, 이를 이용한 의료성과 및 의료자원에 대한 집계자료를 구축하여 패널확률프론티어모형을 분석방법으로 적용하였다. 또한 시도별 인구사회학적, 사회경제적 특성, 의료자원 분포 특성 변수인 실업률, 노인인구비율, 1인당 GRDP, 종합병원 대비 상급종합병원 비율이 패널확률프론티어모형 분석 결과를 바탕으로 도출된 기술적 효율성에 미치는 영향을 추가적으로 살펴보았다. 이때 오차항의 이분산과 자기상관을 고려한 패널모형을 적용하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 임상적 성과에 대해서는 의사, 전문의와 같은 공급 측면의 인적 의료자원과 단위 인구당 만성질환 진료 실인원과 같은 수요 측면의 요인이 각각 유의한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 투입요소 시변 마모 모형 적용 결과 각 투입요소별 기술 결합 효율성 추정치는 임상적 성과 효율성이 지역별로 59~70%로 나타났다. 셋째. 임상적 성과에 영향을 미치는 투입요소의 기술적 효율성 추정치는 분석기간 동안 모든 지역에서 미세하게 증가하는 추세가 도출된 반면, 증가 추세는 미세하게 감소하였다. 넷째, 지역의 노인인구비율과 1인당 GRDP는 기술적 효율성 수치에 유의한 정(+)적 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 지역별 각 효율성의 차이는 투입요소인 의료자원의 지역별 차이와 이의 결합과 지역의 인구사회학적, 사회경제적 특성 등에 기인한 것으로서, 지역별로 임상적 성과에 영향을 미치는 의료자원의 공급 편중과 수요의 접근성 차이, 인구구조와 경제적 차이가 복합적으로 작용함에 따른 기술적 효율성 차이가 다르게 나타나고 있음을 보였다는 점에 본 연구의 의의가 있다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제53권1호
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• pp.29-34
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• 2011

본 연구에서는 Landrace, Large White와 Duroc 3품종의 3원 교잡 시스템으로 비육돈을 생산하는 9개 농가를 대상으로 Landrace와 Large White 교배를 통해 생산된 $F_1$ 모돈과 Duroc 웅돈 그리고 비육돈을 이용하여 기 보고한 바 있는 돼지 이력추적 및 브랜드육 식별을 위한 13종의 MS marker의 개체판별능과 혈연관계 추정 효율을 실증하였다. 우선 $F_1$ 모돈과 웅돈 즉 부모 집단을 대상으로 API-CALC version 1.0 프로그램을 이용하여 무작위 교배집단, 반형매 교배집단 그리고 전형매 교배집단으로 가정시 개체 판별능이 각 각 $4.94{\times}10^{-34}$, $8.16{\times}10^{-23}$ 그리고 $2.01{\times}10^{-08}$으로 추정되었으며, 비육돈을 포함한 추정치는 $3.74{\times}10^{-35}$, $5.48{\times}10^{-25}$ 그리고 $2.96{\times}10^{-11}$으로 추정되었다. 또한 Cervus version 2.0을 이용하여 친자감별률을 추정한 결과 100% 인 것으로 추정되었다. 이론적으로 산출된 상기의 수치들을 검증하기 위해 PAPA version 2.0 프로그램을 이용하여 비육돈 전체 452두에 대한 친자감별을 실시한 결과 100% 친부모를 확인 할 수 있었으며, Cervus 프로그램을 이용하여 전체 축군에서 동일한 대립유전자형을 가진 개체의 출현을 조사한 결과 동일개체는 존재하지 않는 것을 확인하였다. 비록 개체 판별능에 대한 실증은 제시한 이론적 판별능에 상응하는 두수를 검증하지는 못하였으나, 친자확인의 경우는 제시한 이론적 효율성 100%는 실증적으로 검증되었다. 따라서 현재 국내에서 행해지는 3 품종 교잡에 의한 비육돈 생산 시스템의 경우 본 연구의 결과로 비추어 볼 때 13 MS marker를 이용하여 체계화된 전산정보와 병행하여 계열화된 생산체계하의 브랜드 단위 또는 지역별 권역으로 구분하는 이력추적이 충분히 가능하다고 사료된다.

• 기술혁신연구
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• 제11권1호
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• pp.147-176
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• 2003

This Paper Presents a new measurement technique to derive the level of BSRC (Basic Science and Research Capacity) index by use of the factor analysis which is extended with the assumption of the standard normal probability distribution of the selected explanatory variables. The new measurement method is used to forecast the gap of Korea's BSRC level compared with those of major OECD countries in terms of time lag and to make their international comparison during the time period of 1981∼1999, based on the assumption that the BSRC progress function of each country takes the form of the logistic curve. The US BSRC index is estimated to be 0.9878 in 1981, 0.9996 in 1990 and 0.99991 in 1999, taking the 1st place. The US BSRC level has been consistently the top among the 16 selected variables, followed by Japan, Germany, France and the United Kingdom, in order. Korea's BSRC is estimated to be 0.2293 in 1981, taking the lowest place among the 16 OECD countries. However, Korea's BSRC indices are estimated to have been increased to 0.3216 (in 1990) and 0.44652 (in 1999) respectively, taking 10th place. Meanwhile, Korea's BSRC level in 1999 (0.44652) is estimated to reach those of the US and Japan in 2233 and 2101, respectively. This means that Korea falls 234 years behind USA and 102 years behind Japan, respectively. Korea is also estimated to lag 34 years behind Germany, 16 years behind France and the UK, 15 years behind Sweden, 11 years behind Canada, 7 years behind Finland, and 5 years behind the Netherlands. For the period of 1981∼1999, the BSRC development speed of the US is estimated to be 0.29700. Its rank is the top among the selected OECD countries, followed by Japan (0.12800), Korea (0.04443), and Germany (0.04029). the US BSRC development speed (0.2970) is estimated to be 2.3 times higher than that of Japan (0.1280), and 6.7 times higher than that of Korea. German BSRC development speed (0.04029) is estimated to be fastest in Europe, but it is 7.4 times slower than that of the US. The estimated BSRC development speeds of Belgium, Finland, Italy, Denmark and the UK stand between 0.01 and 0.02, which are very slow. Particularly, the BSRC development speed of Spain is estimated to be minus 0.0065, staying at the almost same level of BSRC over time (1981 ∼ 1999). Since Korea shows BSRC development speed much slower than those of the US and Japan but relative]y faster than those of other countries, the gaps in BSRC level between Korea and the other countries may get considerably narrower or even Korea will surpass possibly several countries in BSRC level, as time goes by. Korea's BSRC level had taken 10th place till 1993. However, it is estimated to be 6th place in 2010 by catching up the UK, Sweden, Finland and Holland, and 4th place in 2020 by catching up France and Canada. The empirical results are consistent with OECD (2001a)'s computation that Korea had the highest R&D expenditures growth during 1991∼1999 among all OECD countries ; and the value-added of ICT industries in total business sectors value added is 12% in Korea, but only 8% in Japan. And OECD (2001b) observed that Korea, together with the US, Sweden, and Finland, are already the four most knowledge-based countries. Hence, the rank of the knowledge-based country was measured by investment in knowledge which is defined as public and private spending on higher education, expenditures on R&D and investment in software.

• 마케팅과학연구
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• 제17권3호
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• pp.1-19
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• 2007

본 연구에서는 농촌관광 방문객에게 제공되는 편의시설을 유형화하고 어떤 특징을 가진 방문객이 어떤 편의시설을 선호하는지를 규명하기 위한 방법과 그 분석결과를 제시하였다. 이를 위하여 우선 2단계 군집분석법을 사용하여 농촌관광 편의시설을 유형화하였다. 그 다음으로 군집분석에 사용되는 변인이 범주형 변인이 있을 경우 전통적인 군집분석 방법을 적용할 수 없기 때문에 2단계 군집분석을 하였다. 본 연구는 2단계 군집분석법이 범주형 변인으로 측정된 농촌관광의 편의시설을 유형화하는 데 매우 유용하다는 것을 보여 주고 있다. 다중로짓 모형을 사용하여 특정 편의시설 유형을 선호할 확률에 영향을 미치는 농촌관광 방문자의 사회인구학적 특성과 여행특성을 규명하였다. 즉, 다중로짓 모형을 통해 참조항(일반농가형)으로 설정된 편의시설 유형에 비해 특정 편의시설을 선호할 확률에 영향을 미치는 소비자의 특성을 규명할 수 있다는 것이 본 연구의 특징이다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제20권2호
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• pp.125-155
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• 2010

Ontologies have been adopted in various business and scientific communities as a key component of the Semantic Web. Despite the increasing importance of ontologies, ontology developers still perceive construction tasks as a challenge. A clearly defined and well-structured methodology can reduce the time required to develop an ontology and increase the probability of success of a project. However, no reliable knowledge-engineering methodology for ontology development currently exists; every methodology has been tailored toward the development of a particular ontology. In this study, we developed a Graduation Screen Ontology (GSO). The graduation screen domain was chosen for the several reasons. First, the graduation screen process is a complicated task requiring a complex reasoning process. Second, GSO may be reused for other universities because the graduation screen process is similar for most universities. Finally, GSO can be built within a given period because the size of the selected domain is reasonable. No standard ontology development methodology exists; thus, one of the existing ontology development methodologies had to be chosen. The most important considerations for selecting the ontology development methodology of GSO included whether it can be applied to a new domain; whether it covers a broader set of development tasks; and whether it gives sufficient explanation of each development task. We evaluated various ontology development methodologies based on the evaluation framework proposed by G$\acute{o}$mez-P$\acute{e}$rez et al. We concluded that METHONTOLOGY was the most applicable to the building of GSO for this study. METHONTOLOGY was derived from the experience of developing Chemical Ontology at the Polytechnic University of Madrid by Fern$\acute{a}$ndez-L$\acute{o}$pez et al. and is regarded as the most mature ontology development methodology. METHONTOLOGY describes a very detailed approach for building an ontology under a centralized development environment at the conceptual level. This methodology consists of three broad processes, with each process containing specific sub-processes: management (scheduling, control, and quality assurance); development (specification, conceptualization, formalization, implementation, and maintenance); and support process (knowledge acquisition, evaluation, documentation, configuration management, and integration). An ontology development language and ontology development tool for GSO construction also had to be selected. We adopted OWL-DL as the ontology development language. OWL was selected because of its computational quality of consistency in checking and classification, which is crucial in developing coherent and useful ontological models for very complex domains. In addition, Protege-OWL was chosen for an ontology development tool because it is supported by METHONTOLOGY and is widely used because of its platform-independent characteristics. Based on the GSO development experience of the researchers, some issues relating to the METHONTOLOGY, OWL-DL, and Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$-OWL were identified. We focused on presenting drawbacks of METHONTOLOGY and discussing how each weakness could be addressed. First, METHONTOLOGY insists that domain experts who do not have ontology construction experience can easily build ontologies. However, it is still difficult for these domain experts to develop a sophisticated ontology, especially if they have insufficient background knowledge related to the ontology. Second, METHONTOLOGY does not include a development stage called the "feasibility study." This pre-development stage helps developers ensure not only that a planned ontology is necessary and sufficiently valuable to begin an ontology building project, but also to determine whether the project will be successful. Third, METHONTOLOGY excludes an explanation on the use and integration of existing ontologies. If an additional stage for considering reuse is introduced, developers might share benefits of reuse. Fourth, METHONTOLOGY fails to address the importance of collaboration. This methodology needs to explain the allocation of specific tasks to different developer groups, and how to combine these tasks once specific given jobs are completed. Fifth, METHONTOLOGY fails to suggest the methods and techniques applied in the conceptualization stage sufficiently. Introducing methods of concept extraction from multiple informal sources or methods of identifying relations may enhance the quality of ontologies. Sixth, METHONTOLOGY does not provide an evaluation process to confirm whether WebODE perfectly transforms a conceptual ontology into a formal ontology. It also does not guarantee whether the outcomes of the conceptualization stage are completely reflected in the implementation stage. Seventh, METHONTOLOGY needs to add criteria for user evaluation of the actual use of the constructed ontology under user environments. Eighth, although METHONTOLOGY allows continual knowledge acquisition while working on the ontology development process, consistent updates can be difficult for developers. Ninth, METHONTOLOGY demands that developers complete various documents during the conceptualization stage; thus, it can be considered a heavy methodology. Adopting an agile methodology will result in reinforcing active communication among developers and reducing the burden of documentation completion. Finally, this study concludes with contributions and practical implications. No previous research has addressed issues related to METHONTOLOGY from empirical experiences; this study is an initial attempt. In addition, several lessons learned from the development experience are discussed. This study also affords some insights for ontology methodology researchers who want to design a more advanced ontology development methodology.

• 벤처창업연구
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• 제5권4호
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• pp.1-34
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• 2010

우리나라 코스닥 시장은 1996년 처음 생긴 이래 상당한 양적 성장은 해왔으나 투자자의 두터운 신뢰를 받지 못하는 실정이다. 건전한 기업을 발굴하여 육성하고 코스닥 시장이 투자자들에게 신뢰를 주기 위해서는 코스닥 상장기업의 정확한 가치평가와 기업 생존 가능성 평가는 매우 중요하지만 코스닥 기업을 대상으로 실패위험을 분석한 논문은 많지 않은 실정이다. 본 연구에서는 코스닥 상장 시 기업의 실패위험 결정요인을 조사하고 이 실패위험이 주가에 반영되는지 분석하였다. 신규상장 시 실패위험 결정요인은 신규상장기업의 특성인 주관등록사와 회계감사인의 명성, 공모가와 공모규모, 기업의 나이 등을 고려하여 분석하였다. 또한 신규상장 시 실패위험이 상장 후 주가성과와 관련되는지 분석하였다. 표본은 코스닥 상장 폐지된 기업 중 인터넷 기업을 제외하고 부실과 관련된 86개 실패 기업과 실패기업과 같은 산업에 속하는 569개 건전기업을 선정하여 연구에 사용하였다. 실패위험 결정요인 분석에는 로짓모형을 이용하였다. 연구결과는 신규상장 시 실패위험 결정요인은 신규상장기업의 특성인 공모규모, 회계감사인의 명성, 기업의 나이 등이 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 재무레버리지는 실패위험에 유의한 영향을 주는 변수이지만 선행연구에서 유의한 변수로 지적된 기업규모나 수익성 변수는 실패위험에 유의한 영향을 주지 않는 것으로 나타나 신규상장 시 실패위험 분석에서는 신규상장기업의 특성을 반영하는 모형이 유효하다고 볼 수 있다. 신규상장시 실패위험과 상장 후 주가성과와의 관계 분석에서는 유의한 음(-)의 관련성이 나타나 비 인터넷기업의 실패위험이 주가에 반영된다고 해석할 수 있다. 코스닥 신규상장기업의 생존가능성이 낮은 편이며 정부의 각종 지원을 받는 벤처기업이 실패하는 경우 투자자들에게 극심한 손해를 끼칠 수 있고 나아가 경제에 악영향을 미칠 수 있기 때문에 본 연구의 결과는 정부의 규제당국이나 신용분석을 담당하는 실무자에게 상당한 도움이 될 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.157-173
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• 2011

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제30권2호
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• pp.99-128
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• 2008

민간보험은 공적보험과 보완적인 관계를 형성함에도 불구하고 우리나라의 민간보험은 소득계층에 따른 접근성 차이로 인한 사회적 불평등, 도덕적 해이로 인한 공적보험 재정악화 등의 우려를 낳고 있다. 그러나 이에 관한 실증적 분석은 그간 이루어지지 못하여 정책적인 방향을 정립하는 데 장애가 되어 왔다. 본 연구는 건강보험공단, 심사평가원, 민간보험사, 행정자치부 주민등록세대정보 등의 관련 정보를 종합하여 이에 대한 실증분석을 시도했다. 그 결과, 우리나라의 민간보험 가입률은 전 국민의 64%에 달하고 있으며, 고소득층과 저소득층 간에 민간보험 가입률의 차이가 나타나지 않았다. 이는 공적보험의 보장성이 미흡한 상황에서 저소득층 역시 갑작스런 의료지출에 대비하고 있으며, 민간보험이 의료접근성의 계층화를 초래하지 않고 있다는 것을 시사한다. 또한 민간보험 가입자는 평균적으로 미가입자에 비해 의료이용량이 높지 않았으며, Two-Part Model을 통해 다양한 변수를 통제했을 경우에도 동일한 결과가 나타났다. 연령대에 따른 차이로 미루어 이러한 결과는 노동시장과 연관된 한시적인 성격일 것으로 추측되나, 현재로서는 민간보험 가입에 따른 도덕적 해이가 강하게 나타나고 있다는 근거는 발견되지 않았다.

• 한국사회정책
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• 제20권3호
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• pp.77-115
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• 2013

본 연구는 최근 쟁점이 되고 있는 복지재정 논의에 실증적 근거를 제공하기 위해 설명변수의 내생성을 고려하는 하우스만 테일러 방식을 활용하여 OECD 주요 회원 국가들을 대상으로 적정조세부담의 추정을 시도하였다. 또한 모형 내 조세수입?지출 간 주요 이론적 가설을 반영하여 국제조세비교지수(ITC)를 도출함으로써 국가별 실질 조세수준을 비교하고, 우리나라의 증세가능성에 대해 검토하였다. 분석결과, 일반적으로 조세부담 수준이 높으면 복지지출 수준도 높은 것으로 나타나 규모 측면에서 '고부담?고복지'의 연결구조가 확인되었으나, 최근 들어 저부담 상태에 돌입했음도 알 수 있었다. 한편 우리나라는 1990년대 말까지 저부담이 지속되다가 IMF 외환위기 이후부터 조세부담이 급증하였으나, 경기침체와 감세정책의 영향으로 2009년 이후 저부담 국면으로 재진입한 것으로 나타났다. 그러나 2010년 현재 우리나라의 적정조세부담율은 연구모델에 따라 GDP 대비 25.8%~26.5%로 나타나 약 0.7~ 1.4%p(8.2~16.4조 원)의 증세가 가능한 '저부담?저비율' 국가로 조사되어 증세를 위한 세제개편의 성공 가능성이 다른 OECD 국가들보다 높은 것으로 나타났다. 다만 사회보장기여금과 소비세 인상 방안은 상대적으로 높은 ITC 수준을 고려할 때 다른 세목의 인상에 비해 재정운용 측면에서 적절하지 않은 것으로 분석되었다. 하지만 증세여력이 있다고 하여 반드시 증세가 필요한 것은 아닐 뿐 아니라, 적정조세부담률이 그 자체로 '적정 수준'을 보여주는 것은 아니다. 증세논의는 특정 조세혼합(tax mix)에 내포된 국가별 상이한 정치 경제발전 모형과 제도 역사적 속성에 대한 포괄적인 이해를 수반할 필요가 있기 때문이다. 그럼에도 본 연구는 한국 복지국가 증세논의를 보다 경험적으로 정교화함으로써 향후 조세수입과 복지지출의 연계조정 등 조세제도 개혁 방향에 대한 준거를 마련했다는 데 의의가 있다.