• 한국사회복지학
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• 제50권
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• pp.33-59
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• 2002

본 연구는 복지권의 개념을 체계적으로 정립하고 우리나라 국민들의 복지권에 대한 인식과 태도를 조사하여 복지발전을 위안 정책적 시사점을 제시하고자 하였다. 조사방법은 여론조사 전문기관을 통해 전국 16개시도 2,050명을 대상으로 전화설문조사를 실시하였다. 조사결과 첫째, 대다수의 국민들은 복지의 1차책임이 국가에 있으며, 본인의 복지수급권에 대해 긍정적으로 인식하고 있었다. 또한 수급권 자격박탈에 대한 이의신청이나 제도개선을 위한 시민단체활동에 적극적으로 참여할 의사를 보이는 등 권리인식과 권리행사 측면에서 매우 높은 인식적 특징을 보였다. 둘째, 의무이행에 있어 세금인상과 보험료 인상에 대해서는 사안에 따라 찬성 혹은 반대의 유보적 입장이 가장 많았으며 보험료 인상에 대한 반대의지가 좀더 두드러졌다. 거주지 복지시설 설치에 대해서는 90% 이상이 찬성의 뜻을 보였고, 복지 발전을 위한 실천방법에 있어서도 성실한 세금납부, 자원 봉사활동 참여 등 적극적 참여의사를 나타내기도 하였다. 셋째, 우리나라의 전반적 복지수준이나 복지제도에 대한 평가는 매우 부정적이었다. 즉, 복지수준은 중진국 혹은 후진국으로 인식하고 있었으며, 복지보장 수준은 잘사는 사람에게만 일부 보장되어 있거나 전혀 보장되어 있지 못하고, 잘 갖추어진 복지제도는 아무 것도 없다는 인식이 지배적이었다. 결국 우리나라 국민들의 복지권 인식이나 복지발전을 위한 실천의지가 높은데 비해 세금인상이나 보험료 인상에 대한 의무이행의지가 부정적인 것은 현재 우리나라의 복지정책과 복지제도에 대한 불신에 의한 것으로 해석된다. 본 연구는 복지정책이 국민들의 정치적 태도에 중요한 영향을 미치고 있으며, 정책당국은 더 이상 국민들을 수동적인 복지의 대상으로서가 아니라 정책의 파트너로서 인식하고 국민들의 높은 권리의식과 복지발전을 위한 실천의지가 반영될 수 있도록 정책을 수립해야 할 것임을 시사하고 있다.

• 한국과학예술포럼
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• 제34권
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• pp.327-337
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• 2018

최근 우리나라는 OECD 국가중 1위를 차지할 만큼 고령화사회로 고속화되고 있으며, 한국의 기대수명이 점차적으로 늘어감에 따라 사회에서 노인의 비중은 커져간다. 따라서 주요 노인계층의 행복감은 사회 전체적 분위기 및 행복감에 기여되는 부분이나 신체적, 심리적, 사회적 변화로 인한 노인의 삶의 질적 저하는 우울증, 자살률 증가 등의 사회적 문제로 발전될 수 있다. 이처럼 노인의 삶의 질과 만족도 향상에 대한 사회적 관심이 주어지면서, 경로당은 재가노인 사회활동의 중추적 역할을 담당할 수 있는 복지시설 형태로서 새롭게 주목받고 있다. 그러나 최근 경로당의 역할 부담의 증가로 인하여 노후된 환경개선에 노력을 기울이고 있으나, 물적 인적 자원의 한계로 인하여 정작 사용자를 배려한 실내환경의 질적 논란이 일고 있다. 색채환경은 사용자의 심리적, 정신적 영향이 높은 실내 환경인자일 뿐 아니라, 가장 저비용으로 환경만족도를 높일 수 있는 방안이라는 점에서 경로당 색채환경의 질 향상이 필요하다고 판단된다. 그러나 지금까지의 노인시설지침 중 색채환경에 대한 내용은 미비한 실정이며, 노인관련 시설에 대한 선행연구는 활발히 이루어져 왔으나, 산발적이므로 경로당 색채환경의 현주소 파악과 향후 개선방향의 도출을 위하여 관련 연구를 종합하여 체크리스트를 개발할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 산재되어 있는 경로당 관련 법규 및 가이드라인과 경로당의 주 사용자인 노인의 특성(신체적, 심리적, 선호적) 관련 연구를 종합하여 체크리스트를 도출하며, 이는 경로당 색채환경의 평가도구로 사용될 수 있음을 기대한다. 경로당이 현재 전국적 네트워크를 가지는 주거영역에 기능하는 중요 노인여가시설이라는 점을 감안할 때, 본 연구의 결과는 향후 활성화될 기존의 경로당 환경개선을 보다 사용자인 노인의 심리적, 정신적 만족도 향상을 가능하게 하여 사회적으로 기여할 것으로 기대한다.

• 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.