국내 씬파일러(Thin Filer)의 수가 1200만명을 넘어서며, 금융 업계에서 씬파일러의 신용을 정확히 평가하여 우량고객을 선별해 대출을 공급하는 시도가 많아지고 있다. 특히, 차주의 신용정보에 존재하는 비선형성을 반영하여 채무불이행을 예측하기 위해서 다양한 머신러닝 알고리즘을 활용한 연구가 진행되고 있다. 그 중 그래프 신경망 구조(Graph Neural Network)는 일반적인 신용정보 외에 대출자 간의 네트워크 정보를 반영할 수 있다는 점에서 데이터가 부족한 씬파일러의 채무 불이행 예측에서 주목할 만하다. 그러나, 그래프 신경망을 활용한 기존의 연구들은 신용정보에 존재하는 다양한 범주형 변수를 적절히 처리하지 못했다는 한계가 있었다. 이에 본 연구는 범주형 변수의 맥락적 정보를 추출할 수 있는 트랜스포머 메커니즘(Transformer mechanism)과 대출자 간 네트워크 정보를 반영할 수 있는 그래프 합성곱 신경망(Graph Convolutional Network)를 결합하여 효과적으로 씬파일러의 채무 불이행 예측이 가능한 TeGCN (Transformer embedded Graph Convolutional Network)를 제안한다. TeGCN는 일반 대출자 데이터셋과 씬파일러 데이터셋에 대하여 모두 베이스 라인 모델 대비 높은 성능을 보였으며, 특히 씬파일러 채무 불이행 예측에 우수한 성능을 달성했다. 본 연구는 범주형 변수가 많은 신용정보와 데이터가 부족한 씬파일러의 특성에 적합한 모델 구조를 결합하여 높은 채무 불이행 예측 성능을 달성했다는 시사점이 있다. 이는 씬파일러의 금융소외문제를 해결하고 금융업계에서 씬파일러를 대상으로 추가적인 수익을 창출하는데 기여할 수 있을 것이다.
기업간 전자상거래의 성장을 견인하는 MRO산업에서의 제조업 경쟁력이 점차 중요시되고 있다. 일반적인 형태의 MRO와는 달리 원전부품제조업은 수요와 공급측면에서 철저히 부정기적인 형태를 보이고 있다. 이와 같은 구조적인 특징으로 인해 완전부품제조업은 타 산업에 비해 상대적으로 전자상거래 추진이 미흡하며 개별기업의 효율성이 낮아 국제적인 경쟁력을 갖추지 못하고 있다. 본 연구에서는 원전부품제조업 MRO를 수행하는 H기업에 존재하던 원부자재 중복발주, 잔여재고 재사용성 부재, 재고관리 및 거래관리의 비효율성 등의 문제를 최소화하기 위해 CR 기반의 e-Marketplace 시스템을 구현하였다. 성공적인 시스템 구현을 위해 첫째, 원전부품제조업의 특성을 반영하고 들째, H기업의 철저한 사용자 요구에 따라 수 발주관리, 상품관리, 거래관리, 입출고관리, 원자재관리 등 각 하위모듈을 통합한 웹 기반 시스템을 개발하여 CR을 구현하고자 하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 H기업은 기존의 업무처리방식에 비해 시간과 비용측면의 효율성을 현저히 개선하고, 원부자재 매입매출과 관련한 CR을 성공적으로 자동화하였으며, 잔여재고 재사용 등 자원요소의 낭비요소를 제거하였다.
Background: This study aims to develop a "Predictive Model for the Possibility of Collection Delinquent Health Insurance Contributions" for the National Health Insurance Service to enhance administrative efficiency in protecting and collecting contributions from livelihood-type defaulters. Additionally, it aims to establish customized collection management strategies based on individuals' ability to pay health insurance contributions. Methods: Firstly, to develop the "Predictive Model for the Possibility of Collection Delinquent Health Insurance Contributions," a series of processes including (1) analysis of defaulter characteristics, (2) model estimation and performance evaluation, and (3) model derivation will be conducted. Secondly, using the predictions from the model, individuals will be categorized into four types based on their payment ability and livelihood status, and collection strategies will be provided for each type. Results: Firstly, the regression equation of the prediction model is as follows: phat = exp (0.4729 + 0.0392 × gender + 0.00894 × age + 0.000563 × total income - 0.2849 × low-income type enrollee - 0.2271 × delinquency frequency + 0.9714 × delinquency action + 0.0851 × reduction) / [1 + exp (0.4729 + 0.0392 × gender + 0.00894 × age + 0.000563 × total income - 0.2849 × low-income type enrollee - 0.2271 × delinquency frequency + 0.9714 × delinquency action + 0.0851 × reduction)]. The prediction performance is an accuracy of 86.0%, sensitivity of 87.0%, and specificity of 84.8%. Secondly, individuals were categorized into four types based on livelihood status and payment ability. Particularly, the "support needed group," which comprises those with low payment ability and low-income type enrollee, suggests enhancing contribution relief and support policies. On the other hand, the "high-risk group," which comprises those without livelihood type and low payment ability, suggests implementing stricter default handling to improve collection rates. Conclusion: Upon examining the regression equation of the prediction model, it is evident that individuals with lower income levels and a history of past defaults have a lower probability of payment. This implies that defaults occur among those without the ability to bear the burden of health insurance contributions, leading to long-term defaults. Social insurance operates on the principles of mandatory participation and burden based on the ability to pay. Therefore, it is necessary to develop policies that consider individuals' ability to pay, such as transitioning livelihood-type defaulters to medical assistance or reducing insurance contribution burdens.
산업혁명의 발달로 인해 급격하게 증가된 온실가스 배출량을 저감하기 위해 배기 배출물 규제가 계속해서 강화되고 있다. 이를 만족시키기 위해선 친환경 연료의 사용은 필수적이다. 미래의 친환경 연료로서 수소가 주목받고 있지만, 물질적 특성으로 인해 취급과 보관에 큰 어려움을 겪고 있어, 이에 대안으로 암모니아가 제안되었다. 암모니아는 수소 대비 상온 조건에서 쉽게 액화가 가능하며, 에너지밀도가 높다. 이에 엔진의 연료로서 암모니아의 적용성을 검토하기 위해 직접분사식 암모니아 전소 엔진에서 연소제어인자의 변경에 따른 실험을 진행하였다. 본 실험은 점화시기(Spark Timing)와 공기과잉률(Excess Air Ratio) 두 개의 변수를 변경하여 실험을 진행하였다.엔진 속도 1,500 RPM 및 중부하 이상(제동 토크 200 Nm)의 조건에서 암모니아 전소를 하였을 때, 연소 안정성과 질소산화물, 미연 암모니아 등의 배기 배출물의 경향을 관찰하였다. 연소제어인자의 최적화를 통해 암모니아만을 연료로 사용한 경우에도 안정적인 연소가 가능한 조건을 찾을 수 있었고, 향후 운전영역 확장을 위한 전략을 적용할 계획이다.
이 연구의 목적은 초등학교 교사들의 영재교육에 대한 현황과 인식을 알아보기 위한 것으로, 이를 위해 영재교육에 대한 일반적 인식, 영재의 특성, 영재의 판별, 영재교육 프로그램, 그리고 영재 담당교사에 대한 인식을 설문을 통하여 분석하였다. 설문 분석 결과 초등학교 교사들의 영재 교육에 대한 인식은 대체로 긍정적이었으나, 세부적인 내용에 대한 인식은 낮은 편이었으며, 영재의 지적 특성에 대한 인식은 높았으나, 영재의 정서적 특성에 대한 인식은 낮았다. 그리고 영재의 조기판별에 대한 인식은 높았으나, 영재의 판별 기준에 대한 인식이나 판별 능력은 낮은 편이었다. 또한 영재 프로그램에 대한 인식은 접해본 경험 부족으로 인해 매우 낮았으며, 영재 담당 교사 연수에 대한 인식은 높았으나, 영재 담당 교사에 대한 의향은 매우 낮았다. 이로써 영재교육에 대한 이론적 인식은 보통이나 긍정적인 수준이었지만 실천적 인식은 영재교육에 대한 열악한 재정적, 행정적 환경으로 인해 낮은 수준에 있었음을 알 수 있었다. 본 연구는 영재교육에 대한 초등의 현실을 파악하고, 이를 기초로 교사들의 영재교육에 대한 올바른 인식을 형성하기 위한 방향을 모색하는 데 그 의의 가 있다.
본 연구는 헌법재판소 기록물의 특수한 가치에 주목하여 기록물의 특성을 논하고, 그 현황을 파악하여 기록관리 개선방안의 제안을 목적으로 한다. 먼저 헌법재판소 기록물의 개념과 범위를 정의하고, 유형과 성격을 고찰하여 기록물의 특성을 제시하였다. 헌법재판소의 기록물은 국가의 필수 기록물이며, 민주주의 정착과 인권 보장 차원에서 특수한 가치를 지니고, 기록물의 맥락이 헌법재판소와 관계를 맺는 여타 헌법기관, 행정부 등의 기록물에 광범위하게 연결된다는 사실을 제시하였다. 다음으로 기록관리 현황을 분석하였다. 관리현황 파악은 기록관리 프로세스에 따라 진행하였다. 처리과 단계에서는 생산 및 등록, 분류체계 현황을 살펴보았고, 기록물관리기관 단계에서는 기록물의 보존 및 이용현황에 대해서 파악하고자 하였다. 현황파악을 토대로 인프라, 프로세스, 공개 및 활용으로 나누어 헌법재판소 기록관리의 문제점과 그에 따른 개선방안을 제안하였다. 인프라 부분에서는 제도, 시설, 인력 부분에 대한 문제점과 방안을 제시하였고, 프로세스에서는 분류와 평가(appraisal)에 초점을 맞추어 문제점과 대안을 제시하였다. 분류에서는 재판기록물 분류구조를 변경할 것을 제안하였고, 평가에서는 행정기록물 보존기한 책정이 현실과 부합하지 않는다는 점과 재판기록물의 보존기한 책정의 방식을 재고(再考)할 것을 주장하였다. 공개 및 활용에서는 정보공개의 문제점을 지적하고, 모든 기록물에 적용되는 정보공개규정을 제정할 것을 제안하였다. 특히 활용에서는 관련 기관과의 협력을 통한 기록물의 활용 가능성과 범위의 확장을 제시하였다.
본 연구는 아파트단지 조경사업에 의해 발생한 민원의 유형과 특성을 분석하여 향후 조경사업 과정에서 민원 발생의 원인을 최소화하는 방안을 모색하기 위한 기초자료 제시를 목적으로 수행하였다. 아파트단지 조경사업의 민원 유형을 분석하기 위해 LH공사, SH공사, 경기도시공사의 2009년부터 2012년까지의 민원 사례를 대상으로 전체 672건의 조경민원을 공통언어 추출방법을 통해 73개로 범주화하고 설문조사를 통해 구축된 자료를 중요도-성취도 분석기법(IPA)을 사용하여 공공성(공공적-개인적)-조치용이(어려움-쉬움)의 유형별 특성과 입주민과 조경가의 민원 인식차이를 분석하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 범주화된 73건의 민원은 공원, 녹지 및 가로수, 보행로, 시설물, 기타 등 5개 항목으로 재범주화 될 수 있었다. 둘째, 조경 민원이 가장 많이 제기되는 것이 녹지 및 가로수였으며, 다음으로 시설물, 보행로, 공원 순인 것으로 나타났다. 셋째, 각 항목별로 공공성과 조치용이성에 대한 분석을 실시한 결과 '시설물', '가로 및 녹지'와 '보행로', 등은 입주민과 전문가의 민원 인식이 공통적으로 나타났으나 공원에 대한 민원은 입주민과 전문가의 인식이 차이가 있는 것으로 나타났다. 넷째, 73개 민원 중 35개(47.9%)는 공공성이 높고 동시에 조치가 용이한 반면, 25개(34.2%) 민원은 개인적이고 동시에 조치가 어려운 사항으로 분석되어 이들 민원사항에 대해서는 설계단계에서부터 미리 점검을 하여 민원으로 인한 사업비의 추가 부담과 입주민들의 신뢰 저하 등의 문제를 최소화할 필요가 있다고 사료되었다.
최근 의사에 의한 형사범죄 사건 발생 시 죄의 종류에 관계 없이 일정 수준 이상의 형을 선고받게 되면 면허취소처분이 이루어져야 한다는 의견이 제기되고 있으며, 이에 대한 법안이 국회에 대표발의 되는 등 논의가 본격화될 것으로 전망된다. 국민 일반이 의사에게 기대하는 도덕성 윤리성이나 법치의식의 수준, 다른 전문직역에 대한 면허취소제도 등을 고려할 때 의사의 형사범죄에 따른 면허취소는 일정부분 타당하다고 평가될 수 있다. 그러나 정제되지 않은 추단이나 감정적 판단에 기인하여 허술한 제도설계가 이루어질 경우 예기치 못한 부작용이 발생할 가능성이 있다. 사회적 용인가능성이 없는 중대한 형사범죄에 대해서는 의사 면허취소처분을 통하여 국민일반을 위험으로부터 보호하는 조치가 타당하다고 평가될 수 있을 것이다. 그러나 고위험 의료행위가 갖는 구명성과 높은 과실위반 노출성, 사회적 유용성 등의 특성을 감안할 때 업무상과실치사상죄 및 일부 경미한 범죄행위는 반사회성이 높은 형사범죄행위와 동일하게 평가하기 어려운 측면이 있다. 의사는 다른 전문직과 동일하게 취급될 필요성이 있는 동시에, 위험을 감수하고 환자의 생명을 다루는 특수성을 지닌 전문가이므로 의료의 본질적 특수성 및 보건의료시책상의 필요성 등을 고려하여 보다 구체적이고 실증적인 제도 도입 논의가 이루어져야 할 것이다. 이에 따라 본고에서는 위와 같은 판단과 문제의식에 기초하여 의사의 직업윤리 및 국내 외 형사범죄와 연계된 의사면허취소제도를 살펴보고 우리나라의 실정에 맞는 다양한 입법론적 대안을 살펴봄으로써 합리적인 제도수립에 도움이 되고자 한다.
목초(牧草) 수확기(收穫機)의 설계(設計) 및 목초(牧草)의 처리가공(處理加工)의 기초자료(基礎資料)로서 기여(寄與)하고저 6개(個) 종류(種類)의 목초(牧草)-reed canarygrass, alfalfa, red clover, orchardgrass, meadow fescue 및 birdsfoot trefoil-을 공시건초(供試乾草)로 사용(使用)하여 자연건조(自然乾燥)에 따른 함수율변화(含水率變化)와 전단(剪斷) 각변화(角變化)가 전단력(剪斷力) 및 전단(剪斷) energy에 미치는 영향(影響)을 포함(包含)한 목초(牧草)의 전단특성(剪斷特性)을 측정분석(測定分析)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 건초(牧草)의 linear density는 직경(直徑)의 증가(增加)에 따라 증가(增加)하는 경향(傾向)이었으며 그 증가율(增加率)은 red clover에서 가장 컷다. 2. 전단면적(剪斷面積)의 증가(增加)에 따른 전단력(剪斷力)의 증가율(增加率)은 alfalfa에서 가장 큰 값을 나타냈고 meadow fescue에서 가장 작은 값을 나타냈다. 3. 전단면적(剪斷面積)의 증가(增加)에 따른 전단(剪斷) energy의 증가율(增加率)은 reed canarygrass, red clover 및 alfalfa에서 컷고 birdsfoot trefoil, orchardgrass 및 meadow fescue는 작은 값을 나타냈다. 4. 함수율(含水率)이 전단특성(剪斷特性)에 미치는 영향(影響)은 비교적 컷으며 reed canarygrass 및 red clover는 약 40% 함수율(含水率)에서 전단력(剪斷力) 및 전단(剪斷) energy가 최대치(最大値)를 나타냈으며 반면(反面) meadow fescue 및 orchardgrass는 감소초기(減少初期)인 약 70% 부근(部近)에서 최소치(最小値)를 나타냈다. 5. 전단각(剪斷角)이 $90^{\circ}$에서 $70^{\circ}$, $50^{\circ}$로 감소(減少)할때 전단력(剪斷力)도 감소(減少)하였다.
돼지분뇨 특성에 따른 기계교반 퇴비화시설의 적정용적 산정을 위하여 돈분 및 톱밥에 함유되어 있는 수분투입량과 발효온도, 유기물 분해율 및 수분감소율 등의 변화를 조사하여 적정 용량을 산정하기 위하여 본시험을 실시하였으며 그 결과는 다음과 같다. 1. 발효조내 온도는 발효조내 혼합물 투입 후 4일 이상 경과해야 발효온도가 $70^{\circ}C$ 이상 유지되었으며, 발효조내 투입되는 혼합물(돈분+톱밥)의 수분함량은 평균 72.9%로 추천치보다 높게 조사되었으나, 적정수분함량 조정은 발효조 27m 지점 즉, 투입후 $5{\sim}6$일후에나 적정 수분 함량이 되었다. 2. 투입되는 열량가는 현물상태에서 평균 1,127.3kca/kg이고 질소, 인산 가리성분은 각각 1.0%, 1.1, 및 0.38%로 조사되었으며 OM/N은 26.3로 조사되었으며 완제품의 수분 함량은 평균 65.3%였으나 겨울철과 나머지 계절간에는 유의적인 차이가 나는 것으로 조사되었다(p>0.05). 3. 퇴비화과정 중의 유기물 분해율은 평균 3.53%였으며, 계절별로는 봄철이 3.88%로 가장 높았고, 가을과 여름은 각각 3.47, 3.52%로 비슷한 경향을 보였다. 그러나 겨울철에는 3.23%로 봄철에 비하여 약 16.8% 정도 분해율이 낮아 퇴비화기간 동안의 수분감소 량의 경우 유의적인 차이가 나는 것으로 조사되었다(p>0.05). 4. 퇴비화시설의 용적 산정에 사용할 인자를 도출하기 위해 앞서 수행한 시험결과에 의거하여 돼지의 성장단계별 분뇨발생량, 계절별 수분증발량, 유기물 감소율, 용적 중 감소율, 톱밥수분량 및 계절별 수분발생량을 산출하였다. 양돈농가에서 돼지의 사육규모가 2000두를 기준으로 하여 용적을 산정시 슬러리 돈사의 경우 적정 퇴비화 용적은 여름철 $281m^3$, 겨울철 $260m^3$으로 약 7.5%($21m^3$) 차이가 났으며, 돈분뇨 및 세정수 등을 포함한 농가의 경우에는 여름철 $412m^3$, 겨울철 $359m^3$로 계절간에는 약 12.9%($53m^3$)의 차이가 나는 것으로 계산되었다. 5. 따라서 양돈농가에서의 기계교반 퇴비화 시설을 이용하여 돈분뇨를 퇴비화 하는 경우 계절별 수거되는 돈분의 수분 함량과 유기물 분해율 및 수분증발가능량 등을 고려하여 퇴비화 용량을 산정하는 것이 바람직하다고 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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