• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.12-23
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• 2023

국제개발 사업은 공여국의 해외원조를 통해서 수원국의 지속가능한 개발을 돕는 것을 목표로 한다. 그러나 프로젝트 이후의 지속가능성을 유지하기 위해서는 초기단계에서부터 양 국가가 협상하면서 나아가야 함에도 불구하고 명확한 가이드라인이나 기준이 세워지지 않았다. 또한 상대적으로 선진국인 공여국에서 수원국의 상황을 이해하면서 프로젝트를 진행해야함에도 불구하고, 공여국 중심의 프로젝트를 진행하다보니 지속가능성의 가치를 중시하지 못한 경우가 많다. 이에 본 연구는 이론고찰을 통해 지속가능성을 위협하는 경제적, 사회적, 환경적 리스크를 추출하고, 해당 기준들을 기반으로 협상 프레임워크를 제안하였다. 본 프레임워크를 검증하기 위해 실질적으로 선진공여국(호주, 미국, 일본)과 대한민국이 진행한 국제개발 사례들을 분석하였으며, 각 국가의 강조하는 관점을 본 프레임워크를 기준으로 경제, 사회, 환경적 관점에서 분석하였다. 각 국가에서 공유한 계획단계부터 운영단계까지 전체적인 내용을 다룬 보고서를 내용분석한 결과, 선진 공여국이 지속가능성을 유지하기 위해서는 공통적으로 (1) 사전조사의 중요성이 강조되어야 하며 (2) 공여국만의 중점적 가치가 존재함에도 수원국의 국민 및 해당 커뮤니티와의 조율이 필수적이며 (3) 선진국의 보완해야할 가치로는, 경제적으로는 사전 운영 및 유지비용의 고려, 사회적으로는 수원국민들과의 소통, 그리고 환경적으로는 시공 초기 단계에서부터 고려되어야하는 오염물질의 처리가 중요함을 파악하였다. 이와 관련지어 대한민국은 지역 주민들과의 협의도 중시하여 사회적 통합을 이뤄야하며, 현지관리자의 배치를 통한 바른 협상을 통해 지속가능성을 향상시켜야 할 것이다. 본 연구에서 제안한 프레임워크는 양 국가와 현지인들과의 의사소통을 향상시키는 도구로 활용될 것이며 이를 통해 프로젝트 만족도와 지속가능성을 높일 것으로 기대한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권2호
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• pp.204-216
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• 2024

생태계서비스 상쇄 효과(Trade-off) 규명과 같이 서비스 간 상호관계를 측정하는 것은 한정된 환경자원을 관리하는 측면에서 매우 중요하다. 이에, 본 연구에서는 약 30여 년간 토지 피복이 변화함에 따라 파생된 생태계서비스 우세경향 및 증감을 파악하고, 시간의 경과에 따라 발생한 생태계서비스 상호 간 관계 변화를 추적하였다. 이를 통해 토지 피복 변화와 생태계서비스 변화 간의 관계 및 지역마다 상이한 서비스 변화의 특성을 규명하였다. 연구는 생태계서비스 평가 모델인 InVEST Model을 주로 활용하였고, 평가결과를 0-1사이로 표준화한 후 차원축소기법 중 하나인 주성분 분석을 거쳐 시계열변화를 관찰하고 서비스 상호 간 관계를 파악하였다. 연구 결과, 시가화 지역 면적은 1989년에서 2019년 사이 급격하게 증가했으며, 산림은 2009년에서 2019년 사이 크게 증가하는 양상을 나타냈다. 1989년에서 2019년 사이에 생태계서비스 공급량에 있어 전국적으로 수량 공급은 13.9% 감소, 질소 저류는 10.5% 감소, 인 저류는 2.6% 증가, 탄소 저장은 0.9% 감소, 대기정화는 1.2% 증가, 서식처 질은 3.4% 감소하였다. 우리나라는 지난 30여 년간 시가화 지역이 증가하고, 농경지가 감소하며, 산림이 증가하는 동안 인 저류 기능과 서식처 질 사이에 상쇄 효과를 보였다. 본 연구는 우리나라의 환경관리 정책이 도시화로 인해 하락한 생태계 질을 향상시키고 생태계서비스를 극대화하는데 기여했다는 결론을 도출하였다. 이러한 연구 결과는 정책결정자들이 지속 가능한 자연환경 보전과 생태계 서비스 제공에 중점을 둔 조림 정책을 수립하고 추진하는 데 도움을 줄 수 있다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제34권3호
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• pp.95-131
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• 2012

본 연구는 정부가 공기업으로 지정한 24개 기관의 2004년부터 2008년까지의 자료를 대상으로 공기업의 임원교체와 중도퇴임이 경영성과에 미치는 영향을 분석하였다. 경영성과의 대리변수로 총자산수익률의 변화 및 산업조정 총자산수익률의 변화를 사용하였다. 본 연구는 공기업의 공공성은 배제하고 기업성만을 대상으로 분석하였으며, 분석 결과 다음의 사항이 발견되었다. 첫째, 매년 평균 45.1%의 CEO가 교체되었으며, CEO의 평균 재임기간은 2년 3개월이었고 교체된 CEO 중 절반인 49.9%의 인사가 임기를 마치지 못하고 중도퇴임하였다. 감사의 경우 매년 평균 46.1%의 인사가 교체되었으며, 평균 재임기간은 2년 2개월이고, 교체 인사 중 중도퇴임한 인사는 51.0%였다. 비상임이사의 경우 매년 38.2%의 인사가 교체되었으며, 평균 재임기간은 2년 7개월이고, 교체 인사 중 25.4%가 중도퇴임하였다. CEO는 3년 임기를 마치지 못하고 중도퇴임한 사례가 많으며, 감사와 비상임이사의 경우 "공공기관의운영에관한법률"에 의해 임기가 3년에서 2년으로 줄어든(2007년 4월 이후 취임 인사부터 적용) 것을 감안하면 상당수 감사가 임기 도중 퇴임하였고, 비상임이사는 대체로 임기를 마친 것으로 여겨진다. 둘째, 전년도 경영성과 부진을 이유로 공기업 임원이 교체되거나 중도퇴임하는 통계적 증거를 찾지 못했다. 오히려 예상과 달리 비상임이사가 중도퇴임한 공기업의 전년도 경영성과가 그렇지 않은 공기업의 경영성과보다 통계적으로 유의하게 높은 현상이 발견되었다. 이는 "공공기관의운영에관한법률" 또는 과거 "정부투자기관관리기본법" 등에서 경영실적 부진 등을 사유로 해임하는 해임 관련 규정이 정상적으로 작동되지 않고, 정치적 동기 등 비경제적 요인에 의해 교체되고 있음을 의미한다. 셋째, 고정효과모형에 의한 분석 결과, 공기업 CEO와 비상임이사가 임기 종료 이전에 중도퇴임할 경우 경영성과에 부정적 영향을 미치는 증거가 발견되었다. CEO의 중도퇴임은 총자산수익률 변화에 유의한 부(-)의 영향을 미쳤고, 비상임이사의 경우 중도퇴임은 산업조정 총자산수익률 변화에 유의한 부(-)의 영향을 미쳤다. 넷째, 고(高)성장 더미변수를 추가하여 분석한 결과, 고성장 더미변수는 경영성과에 대체로 정(+)의 영향을 미침을 확인하였다. 그러나 고성장 공기업의 CEO가 교체되거나 중도퇴임하는 경우 고성장 더미변수의 효과는 상쇄되며 총자산수익률과 산업조정 총자산수익률 모두가 유의하게 감소하였다. 본 논문을 통해 공기업 경영실적평가 등 객관적이고 경제적인 기준에 의해 임원을 교체하지 않고, 임원의 법정 임기가 충실히 지켜지지 않아 경영성과에 부정적 영향을 미침을 알 수 있다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.117-140
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• 2019

고령화 현상이 가속화되고, 취약계층 노인과 관련된 다양한 사회문제가 제기됨에 따라 노인세대의 건강과 안전을 보호하기 위한 효과적인 노인 돌봄 솔루션의 필요성이 커지고 있다. 최근에는 노인 돌봄의 수단으로 첨단화된 ICT 기술을 탑재한 스마트 토이를 활용하고자 하는 사례가 늘고 있다. 특히 스마트 토이를 통해 기록되는 노인 행태에 대한 로그 데이터는 노인 돌봄 관련 정책 수립, 노인 돌봄 서비스 컨셉 기획 및 개발과 같은 분야에 정량적이고 객관적인 설명지표로써 활용 가치가 높을 것으로 전망된다. 그러나 현재까지 노인 돌봄 스마트 토이와 관련된 연구 중 스마트 토이를 통해 기록된 사용자 행동 로그에 주목하여 이를 의사결정에 활용하고자 하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 스마트 토이 사용자 행동 로그 데이터에 대한 분석을 중심으로, 노인 돌봄 솔루션의 사용자 경험 증진을 위한 효과적인 인사이트를 도출하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 사용자 프로파일링 기반 행태 분석과 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘 도출을 단계적으로 수행하였다. 분석 결과, 5개의 노인 생활관리 요인으로부터 노인집단 유형을 분류할 수 있는 2개의 중요한 차원을 도출하였으며, 도출한 차원에 근거하여 전체 노인 사용자를 3개의 유형으로 분류하고 유형별 스마트 토이 사용 행태 차이를 프로파일링 분석을 통해 확인할 수 있었다. 이후 스마트 토이 사용 행태에 따른 삶의 질 변화 메커니즘을 도출하기 위한 단계적 회귀분석을 수행하였으며, 스마트 토이와의 상호작용, 스마트 토이의 콘텐츠 사용, 스마트 토이가 관찰한 노인의 가정 내 활동 정도가 노인의 우울감 개선과 생활패턴 개선에 미치는 영향 및 이를 중재하는 경로로써 스마트 토이에 대한 사용자의 성능평가와 만족감의 역할을 밝혀내었다.