• 한국기록관리학회지
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• 제23권3호
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• pp.115-136
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• 2023

본 연구는 「정부조직법」 제26조에 따른 19개 행정각부의 비공개 대상정보 세부기준에 대한 비판적 분석을 바탕으로 문제점을 정리하고 개선방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 19개 행정각부의 정보공개 관련 규정, 지침, 훈령의 제·개정 현황을 분석하고, 비공개 대상정보 6,094건에 대한 전수조사 및 분석을 수행하였다. 또한, 정보공개심의회와 정보공개 행정소송 경험을 가진 정보공개 전문가 5인과 정보공개 업무를 담당한 바 있는 기록연구사 2인을 포함한 전문가 7인과의 면담을 통해, 본 연구의 조사 및 분석 내용을 공유, 검토하고, 비공개 대상정보 세부기준의 실효성, 문제점, 제도개선 영역의 의견을 수렴하였다. 결론에 갈음하여, 첫째, '비공개 대상정보 세부기준 수립 주체와 절차의 법제화', 둘째, '비공개 대상정보 세부기준의 정기적 실질적 점검 수행을 위한 제도 수립', 셋째, '비공개 대상정보 세부기준 서비스 개선' 등 3가지 개선방안을 제안하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권3호
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• pp.183-196
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• 2011

There has recently been a surge of interest in relational database mining that aims to discover useful patterns across multiple interlinked database relations. It is crucial for a learning algorithm to explore the multiple inter-connected relations so that important attributes are not excluded when mining such relational repositories. However, from a data privacy perspective, it becomes difficult to identify all possible relationships between attributes from the different relations, considering a complex database schema. That is, seemingly harmless attributes may be linked to confidential information, leading to data leaks when building a model. Thus, we are at risk of disclosing unwanted knowledge when publishing the results of a data mining exercise. For instance, consider a financial database classification task to determine whether a loan is considered high risk. Suppose that we are aware that the database contains another confidential attribute, such as income level, that should not be divulged. One may thus choose to eliminate, or distort, the income level from the database to prevent potential privacy leakage. However, even after distortion, a learning model against the modified database may accurately determine the income level values. It follows that the database is still unsafe and may be compromised. This paper demonstrates this potential for privacy leakage in multi-relational classification and illustrates how such potential leaks may be detected. We propose a method to generate a ranked list of subschemas that maintains the predictive performance on the class attribute, while limiting the disclosure risk, and predictive accuracy, of confidential attributes. We illustrate and demonstrate the effectiveness of our method against a financial database and an insurance database.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권2호
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• pp.387-399
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• 2021

This study mainly aims to examine the effect of intangible assets on the value relevance of the Gulf Cooperation Council (GCC)-listed non-financial firms. This study tested three types of models by using a large sample of non-financial firms listed in GCC countries as emerging markets from 2008 to 2016. The types of models are accounting information (earnings per share and book value of share) without intangible assets model, intangible assets model, and accounting information (earnings per share and book value of share) with intangible assets model. Ordinary least square (OLS) shows mixed results as intangible assets improve the value relevance of accounting information positively in UAE and negatively in Kuwait but not in other countries. The study documents a robust positive relationship between intangible assets and earnings quality in terms of value relevance in KSA and Qatar. The findings provide implications for policymakers, investors, and managers. The results suggest that intangible assets can improve the value relevance in emerging markets, such as GCC, as the need to organize the requirements of information disclosures on intangible assets and provide great transparency and additional disclosure of information about intangible assets and their components.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.211-218
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• 2020

본 연구는 국가과학기술연구회에서 운영하는 융합연구사업과 출연(연)에서 수행하는 일반 수탁연구사업의 연구 성과에 대해 효율성을 비교 분석하였으며 이를 통해 융합연구 운영 및 관리의 효율성 제고 방안을 제시하고자 하였다. 연구데이터는 정보공개청구를 통해 21개 정부출연연구기관을 대상으로 수집되었고 효율성 평가를 위해 DEA 분석을 실행하였다. 분석결과 융합연구의 SCI 논문은 높은 효율성을 나타냈고 특허등록과 기술이전 부문은 일반연구사업이 높은 효율성을 나타냈다. 이는 선도 및 원천기술 확보를 위한 융합연구사업이 당초 목적에서 부합되는 높은 효율성을 나타내고 있으나, 이로 인해 파생되는 기술의 활용도 면에서는 기업들의 참여 부족 등으로 그 성과가 낮은바, 융합연구 결과의 실용화를 위해 보다 많은 기업의 참여와 기회가 필요함을 시사한다. 본 연구는 융합연구사업 성과의 효율성 분석을 통해 제한된 인력 및 연구비용의 합리적인 투자를 위한 R&D 기획 및 정책에 활용 지침을 제공하였다. 또한, 융합연구 관리 방안으로서 융합연구의 대상 기술 유형에 따라 효율성 파악에 관한 미래 연구를 제안하고 있다.

• 한국지역지리학회지
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• 제23권3호
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• pp.437-449
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• 2017

대학의 새로운 책무로서 지역사회 공헌이 중요한 이슈로 부각됨에 따라 해외 대학들은 이를 지표화하여 자체 평가 및 대외 홍보에 적극적으로 활용하고 있다. 최근에 한국의 대학들도 대학 자원 이용을 확대하고 대학과 지역의 민관 단체 및 기업들과의 협력을 강화하기 위한 여러 사업들을 추진하고 있으나 맹아기에 머물고 있는 수준이다. 이에 본 연구는 대학이 지역에 미치는 사회경제적 영향에 대한 외국 대학 및 기관의 적용 사례를 분석하고, 이를 토대로 한국 대학에 적용 가능한 평가 지표를 발굴하고자 한다. 본 연구에서는 정부 및 독립 기구 차원에서 대학이 지역에 미치는 영향을 종합적으로 분석한 대표 사례인 영국고등교육위원회(HEFCE)가 수행한 대학 지역 영향 평가에 대해 고찰하고, 다양한 지표를 활용하여 대학의 지역 영향에 대한 백서를 발간하고 있는 북미와 유럽의 대표적인 대학인 미국 로체스터 대학과 영국 버밍엄 대학의 사례 분석을 통해, 한국의 대학에 적용가능한 공통 지표를 추출하였다. 그 결과, 대학의 지역 영향 평가 지표로 6개 분야(경제적 영향, 연구, 교육, 문화예술봉사, 지역발전, 대학 특성화)에 24개 항목을 도출하였다. 이 지표들은 대학정보공시서비스인 '대학알리미'와 대학별 보유 자료를 통해 확보 가능하여, 한국 대학에 적용 가능할 것으로 판단된다.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.465-486
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• 2024

본 연구는 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 개발하고 있는 국가연구데이터커먼즈(KRDC)를 실제 이용할 국가과학기술연구회(NST) 산하 정부출연연구기관의 연구데이터 관리자를 대상으로 연구데이터를 분석하기 위한 인프라와 서비스의 현황을 파악하고, KRDC 체계 구축과 관련한 연구데이터 관리자들의 인식을 조사하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 KISTI를 제외한 24개의 정부출연연구기관을 대상으로 설문을 실시하였으며, 설문조사에 응답한 15개 기관 중 후속 인터뷰에 동의한 9개 기관의 연구데이터 관리자를 대상으로 인터뷰를 수행하였다. 설문 결과, 대부분의 기관들이 관련 서비스를 제공하고 있었으며, 연구데이터 활용을 위한 통합 분석 프레임워크의 도입과 외부에 공개된 분석 SW를 사용할 수 있는 체제에 대한 제공 의향 역시 높은 것으로 나타났다. 한편 후속 인터뷰를 통해 각 기관별로 제공하는 분석 서비스의 외부 공개 현황을 파악해보았을 때, 매우 소수의 기관만이 이를 외부에 공개하고 있었다. 이러한 연구 결과를 분석해보면, 프레임워크를 통해 분석 인프라와 서비스가 제공될 경우 활용하고자 하는 수요가 있으나, 각 기관에서 보유하고 있는 분석 자원을 공개 및 공유하기 어렵다는 것을 알 수 있다. KRDC 체계 구축을 위해서는 연구 현장에서의 분석 인프라와 분석 서비스의 공유가 필수적인 만큼 연구 현장에서의 인식 전환, 나아가 제도적 변화가 필요하며, 후속 인터뷰에서 제시된 시스템의 편리성, 보안, 보상체계 등을 잘 고려하는 정책을 수립하기 위해 노력할 필요가 있다.