• 한국기후변화학회지
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• 제4권2호
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• pp.77-93
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• 2013

지구온난화는 산림 생산성을 증가시켜 토양으로의 탄소 유입량을 늘리는 한편 토양호흡량을 증가시켜 토양으로부터의 탄소 유출량도 늘리기 때문에, 온도변화에 의한 미래 토양탄소 저장량의 변화 경향은 불확실하다. 따라서 본 연구에서는 한국형 산림토양탄소모델(Korean forest soil carbon model; KFSC 모델)을 이용하여 RCP 8.5 기후변화 시나리오 하에서 국내 소나무림 토양탄소의 동태를 추정하였다. 국내에 분포하고 있는 소나무림 총 1,467,458 ha를 16개 행정 구역으로 나누고, 이를 다시 6개의 영급[1영급(1~10년), 2영급(11~20년), 3영급(21~30년), 4영급(31~40년), 5영급(41~50년), 6영급 이상(51~80년)]으로 나누어 모의 단위를 설정하였다. 각 모의 단위별로 2100년까지의 순일차생산량, 토양 호흡량 및 산림토양탄소 저장량 변화를 기후변화가 있을 때(RCP 시나리오)와 없을 때(CT 시나리오; constant temperature)로 나누어 추정하였다. 두 시나리오 모두 순일차생산량은 초기에 감소하다가 점차 증가하는 경향을 나타내었으며, 토양 호흡량은 초기에 증가하다가 점차 감소하는 경향을 나타내었다. 이는 현재 국내 소나무림이 유령림에서 장령림으로 전환되는 시점에 있기 때문으로 여겨진다. 또한, RCP 시나리오에서의 평균 순일차생산량 및 평균 토양 호흡량이 CT 시나리오에서보다 각각 20.2%와 20.0% 높게 나타났다. 한편, 토양탄소 저장량은 초기 임령이 1, 4, 5영급 또는 6영급 이상일 경우에는 CT 시나리오에서의 모의값이 RCP 시나리오에서의 모의값보다 높았으나, 2, 3영급일 경우에는 반대의 경향이 나타났다. 또한, 지위지수가 낮을 경우 지위지수가 높은 경우에 비해 토양탄소 저장량이 낮았다. 이는 임분의 생장이 빠르게 나타나는 경우, 온도에 의한 순일차생산량 변화의 영향을 더 크게 받았기 때문일 것이다. 모의 후기에 RCP 시나리오에서 토양탄소 저장량이 감소하는 경향이 나타났는데, 이것은 기온 상승에 의해 토양 호흡량이 지수함수적으로 증가하면서 호흡으로 인한 토양탄소 유출량이 상대적으로 많아지기 때문인 것으로 판단된다. 따라서 현재의 기후변화 경향이 지속된다면 산림토양탄소의 손실량은 더욱 커질 것으로 예상된다.

• 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.

• 동양고전연구
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• 제70호
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• pp.303-345
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• 2018

이 논문은 조선시대 과거급제자 명단인 방목의 디지털화 작업이 한 개인의 사회적 배경과 혈통에 대한 정보를 알려주는 것을 뛰어넘어, 양반 사이의 다양한 관계망을 파악하는 자료로서 어떻게 이용할 수 있는지를 보여주는 것이다. 디지털 인문학에서 조선시대 과거 합격자의 명단인 방목은 대단히 흥미로운 자료다. 이 자료를 기반으로 조선시대 사회상을 엿볼 수 있다. 한국학중앙연구원은 방목의 각종 데이터를 XML 문서로 만들어 데이터베이스를 구축 운영하고 있어, 필요한 항목을 추출하고 다양한 통계 자료를 만들 수 있다. 또 방목 데이터와 족보 데이터를 연결한다면 혼인 관계와 지역 연고, 당파 등 한 개인과 지역 사회에 대한 중층적인 스토리텔링을 구현할 수도 있다. 이미 한국학중앙연구원에서는 2005년부터 현재까지 문과방목 무과방목 사마방목 잡과방목의 디지털화를 완료하였다. 이 작업의 결과는 현재 '한국역대인물 종합정보시스템'에서 이용할 수 있다. 조선시대 다양한 과거급제자의 명단을 망라한 이 작업으로 조선시대 지배엘리트로부터 전문직 중인의 명단을 확보할 수 있게 되었다. 그럼에도 아직 이 작업결과를 통해 의미 있는 활용들이 일어나지 못하고 있다. 이 논문은 낱낱이 흩어져 있는 개인 정보들을 디지털 인문학이라는 학문적 접근을 통해 개인의 생애와 그 개인이 몸담은 사회의 심층을 들여다보는 창구로서 어떻게 활용할 수 있는지를 제시하고자 한다. 그래프 데이터베이스에 방목 데이터를 입력하면 급제자가 노드(node)가 되고 각 노드간 친족 관계와 혼인 관계를 시각적으로 살펴 볼 수 있다. 급제자들 상호 간의 인적 관계뿐만 아니라 여기에 족보 데이터를 추가하면 다양한 혼인 관계를 바탕으로 조선시대 문벌 가문의 단초를 한 눈에 알 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_1호
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• pp.655-667
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• 2023

전 세계적으로 녹조 대발생은 빈번하게 보고되고 있으며, 국내에서도 매년 녹조로 인한 심각한 수질 오염 문제가 발생하고 있다. 지속적인 관리와 신속한 대응을 통한 수생태계 보호가 필요하다. 녹조 발생의 지표인 chlorophyll-a (Chl-a) 농도를 예측하기 위해 위성 영상을 이용한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 수계에 따라 변하는 분광특성과 대기 보정 오류로 인해 정확한 Chl-a 산출에 어려움이 있어 최근 머신러닝 모델을 활용하고 있다. 위성 분광지수 뿐만 아니라 녹조에 영향을 미치는 인자들에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 따라서, 본 연구는 수질, 수문 및 기상 인자와 Sentinel-2 영상을 복합적으로 고려하여 데이터셋을 구축하였다. 최근 5년간 낙동강에 위치한 8개 보 구간의 Chl-a 농도 예측에 대표적인 앙상블 모델 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGBoost)을 활용하였다. 모델 평가 지표로 r-squared score (R²), root mean square errors(RMSE), mean absolute errors (MAE)를 사용하였으며, XGBoost의 R²가 0.810, RMSE가 6.612, MAE가 4.457로 유의미한 결과를 얻은 것을 확인하였다. Shapley additive explanations (SHAP) 분석을 통해 두 모델 모두 수질 인자 suspended solids (SS), biochemical oxygen demand (BOD), dissolved oxygen (DO)과 red edge 밴드를 활용한 밴드비가 높은 중요도를 보인 것을 알 수 있었다. 다양한 입력 데이터는 모델 성능 향상에 도움을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 국내외 녹조 탐지에 적용될 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.59-77
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• 2012

기업의 성장성, 수익성, 안정성, 활동성, 생산성 등에 대한 다양한 분석이 은행, 신용평가기관, 투자자 등 많은 이해관계자에 의해 실시되고 있고, 이에 대한 다양한 경영분석 지표들 또한 정기적으로 발표되고 있다. 본 연구에서는 이러한 경영분석 지표를 이용하여 어떤 기업이 가까운 미래에 유상증자를 실시하는지를 데이터마이닝을 통해 예측하고자 한다. 본 연구를 통해 어떠한 지표가 유상증자 여부를 예측하는데 도움이 되는가를 살펴 볼 것이며, 그 지표들을 이용하여 예측할 경우 그 예측의 정확도가 어느 정도인지를 분석하고자 한다. 특히 1997년 IMF 금융위기 전후로 유상증자를 결정하는 변수들이 변화하는지, 그리고 예측의 정확성에 분명한 차이가 존재하는지 분석한다. 또한 유상증자 실시 시기를 경영분석 지표 발표 후 1년 내, 1~2년 내, 2~3년 내로 나누어 예측 시기에 따라 예측의 정확성과 결정 변수들의 차이가 존재하는지도 분석한다. 658개의 유가증권상장법인의 경영분석 데이터를 이용하여 실증 분석한 결과, IMF 이후의 유상증자 예측모형이 IMF 이전의 예측모형에 비해 예측 정확도가 높았고, 학습용 데이터의 예측 정확도와 검증용 데이터의 예측 정확도 차이도 IMF 이후가 낮게 나타났다. 이러한 결과는 IMF 이후 재무자료의 정확도가 높아졌고, 기업에게 유상증자의 목적이 더욱 명확해졌다고 해석될 수 있다. 또한 예측기간이 단기인 경우 경영분석 지표 중 안전성에 관련된 지표들의 중요성이 부각되었고, 장기인 경우에는 수익성과 안전성뿐만 아니라 활동성과 생산성 관련지표도 유상증자를 예측하는 데 중요한 것으로 파악되었다. 그리고 모든 예측모형에서 산업코드가 유상증자를 예측하는 중요변수로 포함되었는데 이는 산업별로 서로 다른 유상증자 유형이 존재한다는 점을 시사한다. 본 연구는 투자자나 재무담당자가 유상증자 여부를 장단기 시점에서 예측하고자 할 때 어떠한 경영분석지표를 고려하여 분석하는 것이 바람직한지에 대한 지침을 제공하는데 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제15권1호
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• pp.124-136
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• 2002

As an official journal of the Asian-Australasian Association of Animal Production Societies (AAAP), the Asian-Australasian Journal of Animal Sciences (AJAS) was born in February 1987 and the first issue (Volume 1, Number 1) was published in March 1988 under the Editorship of Professor In K. Han (Korea). By the end of 2001, a total of 84 issues in 14 volumes and 1,761 papers in 11,462 pages had been published. In addition to these 14 volumes, a special issue entitled "Recent Advances in Animal Nutrition" (April, 2000) and 3 supplements entitled "Proceedings of the 9th AAAP Animal Science Congress" (July, 2000) were also published. Publication frequency has steadily increased from 4 issues in 1988, to 6 issues in 1997 and to 12 issues in 2000. The total number of pages per volume and the number of original or review papers published also increased. Some significant milestones in the history of the AJAS include that (1) it became a Science Citation Index (SCI) journal in 1997, (2) the impact factor of the journal improved from 0.257 in 1999 to 0.446 in 2000, (3) it became a monthly journal (12 issues per volume) in 2000, (4) it adopted an English editing system in 1999, and (5) it has been covered in "Current Contents/Agriculture, Biology and Environmental Science since 2000. The AJAS is subscribed by 842 individuals or institutions. Annual subscription fees of US$ 50 (Category B) or US$ 70 (Category A) for individuals and US$ 70 (Category B) or US$ 120 (Category A) for institutions are much less than the actual production costs of US$ 130. A list of the 1,761 papers published in AJAS, listed according to subject area, may be found in the AJAS homepage (http://www.ajas.snu.ac.kr) and a very well prepared "Editorial Policy with Guide for Authors" is available in the Appendix of this paper. With regard to the submission status of manuscripts from AAAP member countries, India (235), Korea (235) and Japan (198) have submitted the most manuscripts. On the other hand, Mongolia, Nepal, and Papua New Guinea have never submitted any articles. The average time required from submission of a manuscript to printing in the AJAS has been reduced from 11 months in 1997-2000 to 7.8 months in 2001. The average rejection rate of manuscripts was 35.3%, a percentage slightly higher than most leading animal science journals. The total number of scientific papers published in the AJAS by AAAP member countries during a 14-year period (1988-2001) was 1,333 papers (75.7%) and that by non- AAAP member countries was 428 papers (24.3%). Japanese animal scientists have published the largest number of papers (397), followed by Korea (275), India (160), Bangladesh (111), Pakistan (85), Australia (71), Malaysia (59), China (53), Thailand (53), and Indonesia (34). It is regrettable that the Philippines (15), Vietnam (10), New Zealand (8), Nepal (2), Mongolia (0) and Papua New Guinea (0) have not actively participated in publishing papers in the AJAS. It is also interesting to note that the top 5 countries (Bangladesh, India, Japan, Korea and Pakistan) have published 1,028 papers in total indicating 77% of the total papers being published by AAAP animal scientists from Vol. 1 to 14 of the AJAS. The largest number of papers were published in the ruminant nutrition section (591 papers-44.3%), followed by the non-ruminant nutrition section (251 papers-18.8%), the animal reproduction section (153 papers-11.5%) and the animal breeding section (115 papers-8.6%). The largest portion of AJAS manuscripts was reviewed by Korean editors (44.3%), followed by Japanese editors (18.1%), Australian editors (6.0%) and Chinese editors (5.6%). Editors from the rest of the AAAP member countries have reviewed slightly less than 5% of the total AJAS manuscripts. It was regrettably noticed that editorial members representing Nepal (66.7%), Mongolia (50.0%), India (35.7%), Pakistan (25.0%), Papua New Guinea (25.0%), Malaysia (22.8%) and New Zealand (21.5%) have failed to return many of the manuscripts requested to be reviewed by the Editor-in-Chief. Financial records show that Korea has contributed the largest portion of production costs (68.5%), followed by Japan (17.3%), China (8.3%), and Australia (3.5%). It was found that 6 AAAP member countries have contributed less than 1% of the total production costs (Bangladesh, India, Indonesia, Malaysia, Papua New Guinea and Thailand), and another 6 AAAP member countries (Mongolia, Nepal and Pakistan, Philippine and Vietnam) have never provided any financial contribution in the form of subscriptions, page charges or reprints. It should be pointed out that most AAAP member countries have published more papers than their financial input with the exception of Korea and China. For example, Japan has published 29.8% of the total papers published in AJAS by AAAP member countries. However, Japan has contributed only 17.3% of total income. Similar trends could also be found in the case of Australia, Bangladesh, India, Indonesia, Malaysia and Thailand. A total of 12 Asian young animal scientists (under 40 years of age) have been awarded the AJAS-Purina Outstanding Research Award which was initiated in 1990 with a donation of US$ 2,000-3,000 by Mr. K. Y. Kim, President of Agribrands Purina Korea Inc. In order to improve the impact factor (citation frequency) and the financial structure of the AJAS, (1) submission of more manuscripts of good quality should be encouraged, (2) subscription rate of all AAAP member countries, especially Category B member countries should be dramatically increased, (3) a page charge policy and reprint ordering system should be applied to all AAAP member countries, and (4) all AAAP countries, especially Category A member countries should share more of the financial burden (advertisement revenue or support from public or private sector).

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.149-161
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• 2014

공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제8권1호
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• pp.1-9
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• 2006

동계기온의 지속적인 상승에도 불구하고 낙엽과수의 동해발생빈도는 줄지 않고 있지만, 동해 경감을 위해 필수적인 사전경보시스템에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 급격한 기후변화에 적응하지 못하는 기존의 '최저기온 의존 동해경보시스템'을 보완하기 위해 생물계절이론에 근거한 휴면심도를 동해위험도 판정의 추가기준으로 제시한다. 평년 기온자료와 생물계절모형에 근거한 휴면심도의 경시변화양상은 낙엽과수의 교과서적인 내동성 변화추세와 일치하였다. 개별 연도의 기온자료에 의해 추정된 휴면심도는 연차 변이가 현저하였으며 동일 연도 내 지역간 변이도 확인할 수 있었다. 전북 김제시 백구면 Campbell Early 주산지 10개 포도원을 대상으로 소기후모형과 인근 기상관서 기후자료에 의해 연도별 최저기온을 복원하고, 최저기온 발생일의 휴면심도를 생물계절모형으로 추정하였으며, 동해정도를 조사하였다. 최저기온휴면심도 피해율 사이의 관계를 분석하여 동해위험도 판정식을 작성하고, 이를 근거로 경북 영천, 충북 옥천, 충남 아산, 경기 화성 등 4개 포도 주산지 시군에 대해 1971-2000 평년의 동해위험지도를 30 m 공간해상도로 제작하였다. 화성지역의 경우 1996년의 동해사례에 의해 동해위험지도의 신뢰성을 부분적으로 검증할 수 있었다. 월동기간 중 실측기온자료에 의해 임의날짜의 휴면심도를 추정하고, 기상청 예보기온을 소기후모형에 의해 30m해상도의 국지기온 예상분포도로 변환한 다음, 내일 아침의 동해가능성을 동해위험도 판정식에 의해 판정할 수 있는 실시간 동해경보시스템을 설계하였다. 이 시스템의 실제 운영을 위해 필요한 프로그램을 작성하고 하드웨어를 갖추어 기상청 국가농업기상센터에 이전, 설치하였다. 산출되는 최저기온 및 동해위험정보는 표준지리정보로 가공되어 기상청 농업 기상정보서비스를 통해 시범적으로 제공될 예정이다.되지 않았으며 상처에 의하여서도 전혀 반응을 하지 않았다. 고에서는 이와 같은 비상통신과 관련하여 수행하고 있는 국외 비상통신 관련표준화 현황 및 해외 주요국가 별 구축 동향에 대해서 기술한다.급식성과는 급식경험 기간과 음(-)의 상관관계를, 아침식사횟수와는 양(+)의 상관관계를 보였으며, 서비스 품질의 특성 영역은 각 영역들에 대한 급식성과 점수가 높을수록 다른 영역의 급식성과 점수가 높은 유의적인(p <0.01) 양(+)의 상관관계를 보였다. 이상의 결과를 살펴볼 때, 균형된 영양공급이 다른 어느 시기보다 더 중요한 우리의 청소년들의 학교급식에 대한 만족도를 높이기 위해서 다음과 같은 제언을 하고자 한다. 먼저, 학교급식에 대한 식단 작성 시 학생들이 학교에서 제공되기 원하는 식단에 대한 의견을 받고 그 의견에 대한 결과를 게시하여 학생들이 제공되기 원하는 식단을 급식 시 제공하여 학생들이 식단선택에 동참할 수 있는 기회를 주는 것이 바람직하겠다. 또한 영양사는 학급의 반대표와의 정기적인 모임을 가짐으로서 학생들의 불만사항 및 개선 요구사항에대해 서로 의견을 교환하여 설문지조사가 아닌 직접적인 대화를 하여 문제점을 파악하고자 하는 적극적인 자세가 필요하겠다. 특히 아침식사의 결식 빈도가 높았고 이는 급식성과에 부정적인 영향을 줄 뿐 아니라 학교에서 제공하는 음식의 섭취정도에도 영향을 주고 있으므로 학생들에게 학부모와 전담교사 및 학교영양사는 학생들에게 이상적인 아침식사에 대한 교육은 물론이고 아침식사를 실천할 수 있도록 다양한 방안에 대해 함께 연구해야 하겠다. 정부차원에서 학교급식에 아침식사 프로그램을 도입할 수 있는 방안을 연구하고, 아침을 결식하는 학생이 학교에서 수업시작 하기 전에 간단한 식사를 할 수 있는 정책 도입이 필요하다acid의 생성량(生成量)을 측정(測定)하였는데 periodate의 소비량(消費量)은

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.