• 국제지역연구
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• 제16권1호
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• pp.29-52
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• 2012

본 논문은 2000년-2008년 기간 중에 미국의 S&P 500 지수에 편입된 대기업들을 대상으로 기업의 사회적 책임과 기업지배구조의 관계를 연구한 논문이다. 특히, 이사회 내에 공공부문(PA) 소위원회나 사회책임(SR) 소위원회를 설치하여 통합전략을 추구하는 경영방식이 기업의 사회적 성과(CSP) 와 어떤 연관이 있는 지를 분석하였다. 실증 분석 결과에 따르면, 부정적인 사회적 성과가 소위원회의 설치를 결정하는 주요 요인인 것으로 보이는데, 이는 곳 부정적인 사건사고가 가져온 부정적 기업의 사회적 성과가 이러한 소위원회 설치의 직접적 원인임을 뜻한다. 더 나아가, 이러한 소위원회가 설치되면 기업으로 하여금 긍정적인 사회적 성과를 높이는 데에 일조하는 것으로 나타났다. 다시 말해 이러한 이사회 내 소위원회를 설치하는 목적은 기업의 사회적 성과와 관련된 문제가 발생하였을 때 이를 해결하기 위해서인 것으로 보이며, 이와 같은 소위원회들이 설치된 후에는 기업으로 하여금 전략 수립 과정에서 시장, 비시장, 그리고 사회책임 측면을 통합적으로 고려하게 함으로써 긍정적인 사회적 성과를 높이는 것으로 보인다. 따라서 본 논문의 결과는 Baron의 통합전략 프레임웍이 기업들로 하여금 실질적인 결과물을 달성하도록 돕는다는 증거로 볼 수 있다.

• 한국노년학
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• 제37권3호
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• pp.601-616
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• 2017

본 연구는 노인의 자살생각에 미치는 영향요인에 대한 선행연구들의 결과를 메타분석을 통하여 종합하여 제시하며, 이를 바탕으로 자살생각 단계에서부터 자살을 효과적으로 예방하기 위한 자살예방프로그램 개발과 상담적 접근 방법을 모색하는데 실질적인 자료를 제공하고자 한다. 분석대상 자료는 2001년부터 2016년까지 국내 학술지에 게재된 선행연구들 중 노인의 자살생각에 영향을 미치는 변인들을 독립변인으로 하고 노인의 자살생각을 종속변인으로 하는 연구물 총 97편으로 하였다. 노인의 자살생각에 미치는 영향요인을 개인변인군, 가족변인군, 사회변인군으로 나누고 각각의 체계 안에서 자살생각의 유발요인과 억제요인을 살펴보았다. 분석 결과, 총 30개의 변인중 개인변인군에서 19개의 하위변인이 추출되었고 유발요인에서는 우울, 짐스러움, 스트레스가, 억제요인에서는 정신건강이 효과크기가 큰 것으로 나타났다. 가족변인군에서는 5개의 하위변인이 추출되었고, 유발요인 중 동거인 없음이 중간 효과크기를, 억제변인 중 가족결속은 큰 효과크기를 보였다. 사회변인군에서는 6개의 하위변인이 추출되었으며, 유발변인은 노인차별, 사회고립, 부정적 사회관계 순으로 효과크기가 나타났고, 억제변인은 사회관계, 사회지지, 사회환경, 사회활동 순으로 효과크기가 나타났다.

• 한국사회정책
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• 제23권1호
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• pp.95-123
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• 2016

고령화가 급속도로 진행됨에 따라 고령자의 취업 행동에 대한 객관적 분석은 효과적인 고령자 고용정책의 설계와 안정적인 노후소득보장 체제 개편을 위해 반드시 필요한 선결과제가 되었다. 고령자의 취업 결정요인을 분석하고자 한 선행연구들은 교육수준이나 비근로소득이 취업확률에 미치는 영향을 추정함에 있어 고령자 개인의 비관측 이질성과 독립변수 내생성 문제를 고려하지 못했으며, 따라서 그렇게 추정된 이들 두 변수의 회귀계수는 일치추정량으로 간주될 수 없다. 이 연구는 한국고용정보원의 고령화연구패널조사 1~4차웨이브 자료를 이용하여 패널로짓 모형을 추정함으로써 교육수준과 비근로소득의 효과에 대한 일치 추정량을 구하고자 했다. 그 결과, 비관측 이질성이나 내생성 문제를 고려한 후에도 교육수준과 비근로소득은 고령자 취업에 유의미한 음의 영향을 미친다는 것이 재확인되었다. 이러한 연구 결과는 향후 과거 어느 세대보다 학력이 높고 연금 등 비근로 소득이 높은 세대집단인 베이비부머들이 노동시장을 떠날 시점이 되면, 다른 조건이 동일할 경우 이들의 취업 유인은 그 이전세대의 그것보다 훨씬 더 약할 것이며 따라서 전례 없는 노동시장 인력부족과 연금재정 고갈이 초래될 수 있음을 시사한다. 마지막으로 이에 대비하기 위한 정책 방향으로 저학력 저소득 고령자와 고학력 고소득 고령자 각각을 대상으로 하는 취업지원 정책의 개편 방안을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.336-344
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• 2021

본 연구의 목적은 우리나라 대학생의 스마트폰 의존에 대한 자각과 관련 요인, 자각 후 대처 행동을 확인하는 것이다. 연구대상자는 2017년 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원에서 실시한 스마트폰 과의존 실태조사 참여자 중 대학에 재학 중인 1,735명이다. 자료분석을 위하여 빈도와 백분율, 평균과 표준편차, 교차분석, 독립표본 T 검증, Pearson 상관관계, 위계적 다중회귀분석을 사용하였다. 그 결과, 대상자의 22.3%가 스마트폰 의존 위험에 있었고, 의존 위험자의 63.6%는 의존을 자각하지 못하였다. 의존 자각과 관련된 요인은 스마트폰 의존 위험의 증가(��=.35, p=.000), 게임(��=.19, p=.000), 영상(��=.11, p=.000), 학업(��=.11, p=.000) 애플리케이션 사용의 증가였다. 의존을 자각한 대상자가 문제해결에 필요한 관련 공공기관을 알고 있는지 확인한 결과, 22.8%가 스마트쉼센터를 알고 있었고, 청소년상담복지센터는 36.6%, 아이윌센터는 14.1%가 알고 있다고 응답하였다. 그러나 응답자 중 이용경험자는 스마트 쉼센터 5명, 아이윌센터 1명, 청소년상담복지센터는 없었다. 응답자들은 의존을 극복하기 위해 더 많은 상담센터(26.8%), 스스로 대처할 수 있는 교육 프로그램(23.2%), 스마트폰 의존에 대한 정보(14.9%), 가족과 주변 사람들의 도움(10.9%)이 필요하다고 하였다. 이러한 결과는 스마트폰을 사용하는 대학생 5명 중 1명이 의존 위험에 노출되어 있고, 의존 위험 대상자 3명 중 2명은 자신의 의존을 자각하지 못하며, 의존에 대한 지식이 부족하고, 의존을 자각하더라도 실제 도움을 받을 수 있는 공공기관에 접근하기가 쉽지 않다는 것을 보여준다. 그러므로 향후 이들이 스마트폰 의존에 대한 올바른 정보에 쉽게 접근하고, 문제를 해결할 수 있도록 공공서비스 기반 마련이 필요하다.

• 해양환경안전학회지
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• 제26권7호
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• pp.798-809
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• 2020

과학적 행정을 위한 증거 기반 정책 수립과 평가에 대한 요구로 통계(데이터) 활용 중요성이 날로 강조되고 있다. 통계는 사회전반의 현상을 수치로 제공함으로써 직관적으로 어떤 현상을 설명할 수 있도록 하며, 합리적인 의사결정을 위한 공공자원으로 설명된다. 이러한 특성으로 통계는 정부 정책 결정 및 각종 현상의 연구·분석 등에 기초자료이자 근거자료로 널리 활용되고 있으나 그 중요성에 비해 통계의 역할은 제한적인 수준이다. 이는 현재 개방된 통계가 단순 결과 요약 자료 수준이며 공급자 위주로 생산되어 수요자 관점에서 가치 창출을 위한 수단으로는 부족하다는 의미이며, 본 연구에서는 이러한 문제 보완을 위해 현재 제공되는 통계 항목 외에 정책이나 연구에 다양하게 활용할 수 있는 추가 속성을 탐색했다. 연구에 활용한 기준 통계자료는 해양경찰청에서 발간하는 「해상조난사고 통계 연보」이며, 해양경찰에서 작성하는 선박사고 상황보고서 텍스트 분석을 통해 추가할 수 있는 속성들을 도출했다. 텍스트 분석을 통해 도출된 56개 속성에 대해 데이터를 수집하고 EDA를 수행한 결과, 유의확률(p-value < .05)을 만족하는, 상관계수 0.7 이상의 강한 상관관계가 있는 속성 조합 18개와, 중간 정도의 상관관계(0.4 이상 0.7 미만)를 가지는 속성조합 70개, 총 88개의 조합을 발굴할 수 있었다. 더불어 EDA를 통해 발견된 추가 속성을 정책적으로 활용하기 위해 수난대비기본계획 세부 전략별 키워드 분석을 실시하고, 키워드와 EDA 도출 속성 간 매칭작업을 통해 속성의 활용 가능 여부를 검토했다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제50권2호
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• pp.165-192
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• 2022

본 논문에서는 실외 대기 환경의 바이오에어로졸 혹은 입자상물질의 미생물 메타게놈 특성과 이에 영향을 미치는 기후 및 환경 인자의 영향을 고찰하였다. 시료 채취 지역 및 환경 조건 특성별 대기 중 세균과 곰팡이 농도를 요약 하고, 에어로졸과 PM 시료의 세균과 곰팡이의 메타게놈 특성을 조사하기 위한 비배양법 기반 분석방법과 메타게놈 특성을 정리하였다. 또한, 세균과 곰팡이의 메타게놈 특성과 다양성 및 특성에 미치는 기상 인자와 환경 인자의 영향을 고찰하였다. 대기 중 미생물의 생존, 생장과 분산은 지역 기상 조건 및 대기 오염 물질에 의해 크게 영향을 받았다. 일반적으로 기온이 상승함에 따라 AM 농도는 증가하지만, 여름에는 고온과 강한 자외선의 영향으로 AM 농도가 감소하였다. 습도와 미생물 농도는 양의 상관성을 보이나, 습도가 너무 높으면 AM의 분산이 지연되었다. 이러한 종합적인 고찰 결과는 대기권에서 미생물의 역할과 기능을 이해하고, 이들 미생물에 의해 야기되는 환경 및 공중보건 문제를 해결하기 위한 전략 수립 및 저감 기술 개발에 활용될 수 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권1호
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• pp.31-47
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• 2022

이 연구는 선박금융산업에 블록체인기술을 적용한 STO(Security Token Offering) 플랫폼 구축으로 민간 선박금융 생태계를 활성화하는 데 대한 연구이다. 국내 민간선박금융 생태계는 자본시장법과 선박투자회사법에 근거해 형성되었으나 장기간의 해운 불황으로 주로 정책금융에 의존하게 되어 민간의 참여 확대가 지속적으로 강조되었다. 이 논문에서는 국내 선박금융에 대한 블록체인 STO(증권토큰화) 적용을 통해 민간참여가 촉진될 수 있음을 제시한다. STO 플랫폼 적용으로 네트워크 효과에 기반해 국내 선박금융 생태계가 금융플랫폼 생태계로 혁신될 수 있으며, 이에 따라 다양한 토큰발행자와 민간투자자의 참여증대를 기대할 수 있다. STO 플랫폼 설계를 위해 우선 경제-기술 통합 플랫폼 이론에 따라 플랫폼 디자인을 위한 핵심 원칙을 도출했다. 나아가 핵심원칙을 적용해 선박금융 플랫폼 설립을 위한 설계 원칙을 제시하며, 국내 선박금융 생태계를 감안한 설계방안을 제시한다. 선박금융 STO 금융플랫폼 구축효과로 1) 선박금융 참여 소비자 풀(pool) 확대, 2) 금융 참여자 간 거래 활성화를 통한 가치창출, 3) 보완적 혁신을 통한 다양한 파생상품 생성을 논의했다. 이러한 효과는 선박금융 매력도 제고, 해운산업, 조선산업 등 생태계 혁신 효과로 이어지며, 해양금융중심지인 부산금융중심지의 발전에도 공헌할 수 있음을 기술하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권8호
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• pp.319-325
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• 2021

무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.

• 한국병원경영학회지
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• 제27권2호
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• pp.16-33
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• 2022

연구목적: 적절한 동선 파악과 동선 추적은 코로나19 역학조사를 위해서 매우 중요하다. 동선 추적 앱 도입을 활발히 하기 위해서는 사용자들의 앱에 대한 기대, 선호 그리고 우려하는 부분에 대한 이해가 필요하다. 본 연구는 동선 추적 앱의 사용률을 높이고, 데이터 공유를 원활히 할 수 있게 해주는 자발적 앱 서비스에 대한 기본적 특징과 적절한 서비스를 찾고자 하였다. 또한 사람들이 왜 동선 추적 앱을 사용하려고 하는지에 대한 주요요인을 확인하였다. 연구방법: 이 연구는 2020년 11월 11일부터 12월 6일까지 온라인 서베이를 실시하였고, 통 1,048명의 응답 데이터를 수집하였다. 응답 데이터 중 2020년 가장 많은 코로나19 확진자가 나온 지역의 883명의 응답자 데이터를 분석에 사용하였다. 결과: 코로나 19 관련 앱을 사용해본 경험자들은 동선 추적 앱에 대한 높은 사용의도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 응답자들은 보건소와 같은 공공기관에서(74%), 무료(93.88%)로 앱을 제공해주기를 원했다. 동선 추적 앱 사용의도에 영향을 미치는 요인으로는 예방적 가치, 기대성과, 인지된 위험, 촉진기능, 노력기대 등으로 나타났다. 또한 개인정보 보호 및 개인정보 노출에 대한 사용자들의 우려를 해결하고 자발적 앱 사용이 필요한 것으로 분석되었다. 함의: 본 연구 결과는 동선 추적 개발에 있어, 적절한 서비스와 사용자들의 니즈를 파악하는데 유용할 것이다. 사람들의 앱 참여율과 데이터 공유를 높일 수 있는 자발적 앱 개발을 위한 기반을 제공해준다. 또한 본 연구는 역학조사에 협조가 가능한 신뢰 가능한 동선 추적 앱 개발의 근간을 마련할 수 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권1호
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• pp.19-27
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• 2022

Across the world, 'housing' comprises a significant portion of wealth and assets. For this reason, fluctuations in real estate prices are highly sensitive issues to individual households. In Korea, housing prices have steadily increased over the years, and thus many Koreans view the real estate market as an effective channel for their investments. However, if one purchases a real estate property for the purpose of investing, then there are several risks involved when prices begin to fluctuate. The purpose of this study is to design a real estate price 'return rate' prediction model to help mitigate the risks involved with real estate investments and promote reasonable real estate purchases. Various approaches are explored to develop a model capable of predicting real estate prices based on an understanding of the immovability of the real estate market. This study employs the LSTM method, which is based on artificial intelligence and deep learning, to predict real estate prices and validate the model. LSTM networks are based on recurrent neural networks (RNN) but add cell states (which act as a type of conveyer belt) to the hidden states. LSTM networks are able to obtain cell states and hidden states in a recursive manner. Data on the actual trading prices of apartments in autonomous districts between January 2006 and December 2019 are collected from the Actual Trading Price Disclosure System of the Ministry of Land, Infrastructure and Transport (MOLIT). Additionally, basic data on apartments and commercial buildings are collected from the Public Data Portal and Seoul Metropolitan Government's data portal. The collected actual trading price data are scaled to monthly average trading amounts, and each data entry is pre-processed according to address to produce 168 data entries. An LSTM model for return rate prediction is prepared based on a time series dataset where the training period is set as April 2015~August 2017 (29 months), the validation period is set as September 2017~September 2018 (13 months), and the test period is set as December 2018~December 2019 (13 months). The results of the return rate prediction study are as follows. First, the model achieved a prediction similarity level of almost 76%. After collecting time series data and preparing the final prediction model, it was confirmed that 76% of models could be achieved. All in all, the results demonstrate the reliability of the LSTM-based model for return rate prediction.