• 한국조경학회지
• /
• 제50권4호
• /
• pp.20-36
• /
• 2022

본 연구는 가로수 관리의 합리적인 표준품셈 항목 및 적정 단가 설정을 통한 고품질 가로수 관리의 기초자료 제공을 목적으로 하였다. 현재 가로수 관리항목은 가로수 전정을 제외하고, 일반 조경수 품셈을 가로수 관리 품셈으로 활용하고 있다. 또한 한국전력공사에서는 표준전기품셈의 가지치기 항목을 적용하여 표준품셈 대비 강전정의 경우 평균 51%, 약전정의 경우 평균 39% 낮은 단가로 사업을 수행하고 있다. 이는 가로수 관리 품질을 유지하거나 향상시킬 수 없는 한계로 판단되었으며, 가로수 관리의 적정 단가 기준이 필요함을 뜻한다. 가로수 관리 품셈을 개선하기 위해 현업에서 투입되는 비용을 검토할 필요가 있었다. 하지만 국내의 조경 분야 실적공사비에 대한 데이터의 부재로 미국 RSMeans Building Construction Cost Data(RSMeans)의 세부항목을 검토하였다. RSMeans란 1942년부터 누적된 미국의 실적기반 적산방식으로 주로 연방교통부와 각 주정부의 도로국을 중심으로 공사비를 산정하는 데이터베이스이다. RSMeans는 지속적인 신기술 도입과 노동 및 재료비용의 계속된 변경을 반영하기 위해 매해 건설제품과 방법을 찾고 수량화하며, 생산성 비율을 조정하고 있다. 본 연구에서는 국내 조경 관리 방법과 큰 차이가 없는 RSMeans의 세부항목과 현행 인건비 등을 적용하여 실적공사비를 산출하였다. 적용 결과 표준품셈은 실적공사비와 비교하면 가로수 전지의 강전정의 경우 107%로의 양호한 비율이었지만, 약전정은 59%로 과소 설계가 되어 있었다. 또한, 관목 전정은 82%, 제초는 92%, 교목 시비는 87%, 방풍벽 설치는 91% 수준으로 과소 설계되어 있었다. 살수차 관수와 약제 살포는 각각 118%와 124%의 비율로 실적공사비와 비교하면 과대 설계된 부분도 확인하였다. 과소평가된 항목들은 가로수의 특수성으로 도로 안전통제 등으로 인건비 및 장비의 투입비 상승이 주요 원인으로 판단되었다. 향후 표준품셈의 조경 유지 관리항목에 일반 조경수뿐만 아니라 가로수에 관한 항목 추가가 필요하다.

• 지식경영연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.245-271
• /
• 2023

최근 데이터 경제가 가속화되면서 경영학 분야에서는 데이터 매칭이라는 새로운 기법이 주목받고 있다. 데이터 매칭은 모집단이 같지만 서로 다른 표본에서 수집된 데이터셋을 합치는 기법 또는 처리 과정을 의미한다. 그중에서 통계적 매칭은 서로 다른 데이터를 결합하는데 있어서 사업자 번호와 같이 기준이 되는 변수가 없는 경우 통계적 함수를 활용하여 데이터를 매칭하는 방법이다. 선행연구 검토결과 경제학, 교육학, 보건, 의료 등 다양한 분야에서 통계적 매칭이 많이 사용되고 있는데 반해 경영학 분야는 제한적임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존 경영학 분야에서 충분히 연구되지 않았던 통계적 매칭의 유용성을 검증하고 활용도를 높이는 방안을 연구하고자 한다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구에서는 2020 벤처기업정밀실태조사와 2020 한국기업혁신조사 자료를 활용하여 통계적 매칭 시뮬레이션을 수행하였다. 먼저, 선행연구를 바탕으로 통계적 매칭에 사용되는 변수를 선정하였다. 공통변수는 업종, 종업원수, 지역, 업력, 상장시장, 매출로 설정하였고, 검증을 위한 고유변수와 제공변수는 중소기업 혁신에서 가장 중요한 연구인력 비율과 R&D 비용으로 각각 설정하였다. 사전 검증을 위해 2020 벤처기업정밀실태조사 자료를 수여자 데이터 30%와 기여자 데이터 70%로 분할하였다. 통계적 매칭에는 마할라노비스 거리와 랜덤 핫덱을 결합한 방식을 사용하였고, 성능평가는 수여자 데이터와 원시 데이터의 평균값 비교와 커널 밀도 함수(Kernel Density Estimation)를 통해 데이터 분포를 비교하였다. 검증결과, 수여자 데이터 30%와 기여자 데이터 70%에서 추출된 매칭 데이터의 평균값이 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타나 유사한 데이터가 매칭된다는 것을 확인하였다. 또한, 두 데이터의 커널 밀도 함수로 도출한 데이터 분포 역시 유사한 형태가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 사후 검증에는 2020 벤처기업정밀실태조사에서 임의로 30%를 수여자 데이터로 추출하고 2020 한국기업혁신조사 자료를 기여자 데이터로 설정하여 통계적 매칭을 수행하고 검증하였다. 사전 검증과 마찬가지로 공통변수는 업종, 종업원수, 지역, 업력, 상장시장, 매출로 설정하였고, 검증을 위한 고유변수는 연구 인력 비율과 R&D 비용으로 정의하였다. 분석 결과, 수여자 데이터의 연구인력 비율의 평균과 기여자 데이터의 평균은 예상과 다르게 통계적으로 차이가 있는 것으로 나타났다. 하지만 커널 밀도 함수에 따른 두 데이터의 분포는 유사한 형태를 보이는 것으로 조사되어 통계적 매칭의 적절성을 확인할 수 있었다. R&D 비용은 통계적 매칭 수행 결과, 수여자 데이터의 R&D 비용 평균과 기여자 데이터의 평균이 통계적으로 차이가 없었고, 커널 밀도 함수도 유사한 분포를 보이는 것으로 조사되었다. 이러한 결과는 모집단은 동일하지만 서로 다른 표본에서 수집된 자료를 통계적으로 결합하여 신뢰할 수 있는 새로운 데이터를 확보할 수 있다는 측면에서 큰 의의가 있다. 또한, 경영학 분야에서 많이 사용되지 않았던 데이터 매칭 방법론을 모의실험을 통해 타당성을 검증함으로써 연구용 데이터 확보와 연구방법론의 확장에 기여했다는 점에서 시사점을 가진다.