• 한국인구학
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• 제21권2호
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• pp.58-82
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• 1998

본고는 노동시장 현황에 기초하여 고령자 임금노동시장 분석틀을 제시한다. 그리고 그것이 정책차원에서 시사하는 바를 고령자 노동수요를 진작하는 정책, 노동공급자인 고령자의 의중임금을 낮출 수 있는 기반환경 조성, 그리고 임금노동 시장에서 노동공급을 줄일 수 있는 정책으로 나누어 검토한다. 제반 조세, 사회보험, 퇴직금 등에 적용되는 임금기준을 단순화하기 위한 관련 법령 정비, 제조업 위주로 되어 있는 유인제도들의 서비스업 고령자 고용으로의 확대, 퇴직 고령자를 옛 직장에서 계약직으로 재고용할 때 채용장려금이나 세제상의 유인 부여, 생애숙련형성 과정에서 전문성 강화를 위한 직업능력인증제도 확립 등은 고령자 노동수요를 진작하는 정부차원의 정책 이니셔티브가 될 것이다. 고령자의 의중임금을 낮추기 위해서는 적절한 사회보장제도의 확충과 함께 주택가격의 안정화와 장기안정형 주택상품의 보급, 학자금 장기저리 융자제도, 혼수문화의 정비, 지역탁아시설의 확충 등이 요구된다. 창업지원, 자원봉사, 노후생활설계 원조, 시민운동 및 봉사활동 참여시의 명예심 고양 등으로 비임금노동자 시장이나 비경제활동에서 고령기의 활로를 모색할 수 있도록 유인하는 정책 사고도 필요하다.

• 한국전자거래학회지
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• 제23권3호
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• pp.207-224
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• 2018

온라인 P2P 대출(Online Peer-to-Peer Lending)이란 대출자(차입자)들이 인터넷 및 모바일 P2P 플랫폼을 통해 대출을 신청하면 P2P 플랫폼 기업이 이를 심사하고, 공개하여 불특정 다수가 자금을 빌려주고 이자를 받는 대출중개 서비스를 말한다. 국내외적으로 P2P 대출시장의 성장과 수익률에 대한 관심이 커진 상황에서 현재는 P2P 대출에 대한 안정성 측면에서 문제가 제기되고 있다. P2P 대출시장은 높은 수익률을 제공하지만 P2P 업체의 연체율과 부실률(채무불이행률)도 함께 높아지고 있는 실정이다. P2P 금융시장의 신뢰도를 높이기 위해서는 P2P 대출의 연체율과 채무불이행률을 줄이는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구는 세계적인 P2P 기업인 렌딩클럽(Lending Club)의 P2P 대출거래데이터베이스를 이용하여 인공지능기반의 P2P 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 구체적으로 벤치마크(benchmark) 모형으로 통계기법인 판별분석과 로지스틱 회귀분석을 이용하고, 인공지능기법으로는 신경망, CART, 그리고 C5.0을 이용하여 P2P 대출거래의 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 연구결과, P2P 대출거래의 채무불이행 예측을 위해 우선 고려해야 할 변수는 대출이자율이며, 중요도 3순위에 가장 많이 언급된 대출금액과 총부채상환비율도 고려해야 할 요인으로 추출되었다. 전통적인 통계기법보다는 인공지능기법의 예측성과가 더 좋은 것으로 나타났으며, 신경망의 경우 모든 데이터 셋에서 오분류율이 가장 낮은 예측모형으로 나타났다.