• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.1-7
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• 2019

본 연구는 1995년부터 2017년까지의 16개 지방자치단체 지역별 패널통계를 활용하여 노동력 고령화가 노동 생산성에 미치는 영향을 분석하였다. 지역별 고정효과와 다양한 조정변수들을 고려한 패널회귀분석 결과에서 총취업자 중 60세 이상의 취업자 비중으로 정의한 노동력 고령화는 노동 생산성에 매우 일관되고 유의한 음(-)의 효과를 주며, 부정적인 효과의 크기는 노동력 고령화가 1% 증가할 때마다 노동 생산성이 약 0.14 ~ 0.20% 감소하는 것으로 나타났다. 이밖에 조정변수로 고려된 1인당 자본스톡과 인적자본은 노동 생산성이 증가하는데 많은 기여를 하고, 경기변동의 대리변수인 실업률은 예상과 같이 노동 생산성에 유의한 음(-)의 효과를 미치며, 비록 유의하지는 않지만, 전체 산업 중 서비스업의 비중을 의미하는 산업구조의 계수가 양(+)의 값을 보이지만 유의하지 않은 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과를 통해 노동력 고령화로 예상되는 노동 생산성의 감소를 억제하기 위해 인적자본을 유지 및 확충할 수 있는 경제 및 교육정책의 설계와 구축이 필요하다는 시사점을 도출할 수 있다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제16권4호
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• pp.397-410
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• 2018

아메리슘(Am)은 사용후핵연료의 장기 방사성 독성에 크게 영향을 주기 때문에 고준위 방사성 폐기물 처분의 장기 안전성 평가에 필수적으로 고려되어야 할 원소이다. 분광학적 방법을 이용한 일부 악티나이드 원소의 화학반응 연구가 활발히 진행되고 있는 반면, 아메리슘에 대한 연구는 아직까지 미비한 상황이다. 이 연구에서는 고순도의 시료를 필요로 하는 화학반응 연구를 위하여 $^{241}Am$ 시료를 정제한 후, 액체섬광계수기와 감마선 및 알파선 스펙트럼을 이용하여 정량과 정성분석을 하였다. 액체 광도파 모세관 셀을 이용한 고감도의 UV-Vis 흡수 분광학과 시간분해 레이저 형광 분광학을 이용하여 Am(III) 가수분해물과 옥살레이트(oxalate, Ox) 착물반응을 조사하였다. 산성조건에서 $Am^{3+}$은 503 nm에서 최대 흡수봉우리를 보이며, 몰흡광계수는 $424{\pm}8cm^{-1}{\cdot}M^{-1}$임을 확인하였다. 중성 이상의 pH 조건에서 형성되는 $Am(OH)_3(s)$ 콜로이드 입자에서는 506-507 nm 파장에서 최대 흡수봉우리가 관측되었다. ${Am(Ox)_3}^{3-}$ 착물은 $Am^{3+}$에 비교하여 흡수 및 발광스펙트럼이 각각 4와 5 nm정도 장파장으로 이동하였고 몰흡광계수와 발광세기도 크게 증가하였다. ${Am(Ox)_3}^{3-}$의 발광수명은 23에서 56ns으로 증가하였고 이는 Am(III)의 내부권에 결합하고 있던 약 여섯 개의 물분자가 옥살레이트의 카르복실기로 치환되었음을 의미한다. 이 결과로부터 ${Am(Ox)_3}^{3-}$은 각 옥살레이트 리간드가 두 자리 결합(bidentate)을 하고 있다는 것을 제안하였다.

• 산업융합연구
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• 제19권5호
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• pp.21-34
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• 2021

본 연구는 신주인수권부사채(BW)의 투자효율성이 투자자 입장에서 어느 정도 인지를 규명하고 투자자들에게 효율적인 투자방안을 제시하는 것이 연구목적이다. 연구방법은 2014년부터 2021년 7월까지 발행한 BW에 대한 표면이자율, 만기이자율, 발행일, 권리행사 시작일과 종료일, 만기일, 행사가액 등을 조사한 후, 행사시작일 이후에 발행회사의 일별 주가등락과 연결하여 BW에 대한 투자의 효율성과 신주인수효과를 계량적으로 파악하고자 하였다. 연구 결과, 행사가액초과일수비율이 신주인수 가능날짜의 41.3%로써 신주인수권부사채의 투자효율성은 높지 않은 것으로 분석되었다. 행사시작일 수익률은 평균 24.8%, 종료일 수익률은 평균 52.6%로써 평균적으로 플러스 수익률을 보여서 투자자 기대에 맞게 도출되었다. 행사시작일 수익률이 마이너스인 종목 수가 플러스인 종목 수 보다 1.47배 많았으며, 종료일수익률이 마이너스인 종목 수가 플러스인 종목 수 보다 1.16배 많아서 신주인수 기대수익률은 발행종목에 따라 편차가 큰 것으로 분석되었다.

• 한국환경복원기술학회지
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• 제22권5호
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• pp.1-12
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• 2019

It is important to measure the height of trees as an essential element for assessing the forest health in urban areas. Therefore, an automated method that can measure the height of individual tree as a three-dimensional forest information is needed in an extensive and dense forest. Since airborne LiDAR dataset is easy to analyze the tree height(z-coordinate) of forests, studies on individual tree height measurement could be performed as an assessment forest health. Especially in urban forests, that adversely affected by habitat fragmentation and isolation. So this study was analyzed to measure the height of individual trees for assessing the urban forests health, Furthermore to identify environmental factors that affect forest growth. The survey was conducted in the Mt. Bongseo located in Seobuk-gu. Cheonan-si(Middle Chungcheong Province). We segment the individual trees on coniferous by automatic method using the airborne LiDAR dataset of the two periods (year of 2016 and 2017) and to find out individual tree growth. Segmentation of individual trees was performed by using the watershed algorithm and the local maximum, and the tree growth was determined by the difference of the tree height according to the two periods. After we clarify the relationship between the environmental factors affecting the tree growth. The tree growth of Mt. Bongseo was about 20cm for a year, and it was analyzed to be lower than 23.9cm/year of the growth of the dominant species, Pinus rigida. This may have an adverse effect on the growth of isolated urban forests. It also determined different trees growth according to age, diameter and density class in the stock map, effective soil depth and drainage grade in the soil map. There was a statistically significant positive correlation between the distance to the road and the solar radiation as an environmental factor affecting the tree growth. Since there is less correlation, it is necessary to determine other influencing factors affecting tree growth in urban forests besides anthropogenic influences. This study is the first data for the analysis of segmentation and the growth of the individual tree, and it can be used as a scientific data of the urban forest health assessment and management.

• 한국산림과학회지
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• 제109권4호
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• pp.454-460
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• 2020

본 연구는 국내 일본잎갈나무림에서 법적·물리적·환경적·기술적 제약조건을 적용하여 실제 목재생산이 가능한 면적을 산출하고, 이를 대상으로 향후 50년간의 자원량과 목재생산 잠재량을 최적화하였다. 연구결과 전체 일본잎갈나무 면적(259천ha) 가운데 목재생산이 가능한 면적은 124천ha(48%)로 분석되었다. 향후 일본잎갈나무림에 대한 자원조성 및 관리 노력이 뒷받침되지 않을 경우, 안정적 목재생산을 담보하기 어려운 것으로 나타났다. 일본잎갈나무림의 목재생산 잠재량을 확대하기 위해 본 연구에서는 임도를 매년 705 km씩 신설하여 목재생산 가능지역을 확대하는 대안 1과 임도를 매년 1,000 km씩 신설하는 대안 2를 적용하였다. 분석 결과, 대안 1은 목재공급량이 현 수준을 유지하거나 5% 정도 증가할 경우 문제가 없으나, 10% 증가할 경우 임목축적이 정체되는 등 안정적인 목재공급에 한계가 나타났다. 반면 대안 2는 목재공급량이 10% 증가하여도 안정적 목재공급이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 국내 일본잎갈나무의 안정적인 목재공급 및 생산 잠재량 확충을 위해서는 임도 확대 및 재조림 노력이 뒤따라야 한다.

• 아태비즈니스연구
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• 제12권1호
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• pp.135-149
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• 2021

Purpose - I analyzes risk-to-performance evaluated in the market using data from sale and lease back. Specifically, I analyze from the perspective of financial institutions that purchase sale and lease back based on the cases of investment by ship investment companies and acquisition of ships. Design/methodology/approach - I use 49 sale and lease back data from 2017 to 2019 for empirical analysis. Findings - The main results of this paper are as follows. First, after sale and lease back of domestic ships, the average amount of sales by the leased shipping company is 25.1 billion won, the average amount of investment by the purchased financial institution is 14.6 billion won (60%) and the average length of the ship is nine years. In ship finance, sale and lease back is deemed to be appropriately used as a means of restructuring for a large amount of money. Second, the main risk factor for sale and lease back of domestic ships is credit risk and can be measured in VaR in practice. As a result of the empirical analysis, the average credit risk burden ratio is 9%. As a major risk factor, low creditworthiness of restructuring companies is the key. Third, as a result of measuring the profitability of financial institutions that purchase sale and lease back of domestic ships at a net current price, it has an average value of 300 million won, but the deviation by case is very large. Fourth, the risk adjusted performance of sale and lease back of domestic ships is 0.54 on average compared to the total risk capital, and 0.52 compared to the stock-risk capital, and as with profitability earlier, the deviation of each case is very large and misaligned. In order to boost the sale and lease back market for large and long-term assets, in order to overcome low profitability as a prerequisite for future participation of commercial purchased financial institutions, it is expected that purchase decisions based on expectations versus risk will be necessary. Research implications or Originality - The results of this paper are expected to broaden the understanding of sale and lease back and foster the ability to assess long-term risk and performance. Based on this, it is believed that rapid restructuring of companies through sale and lease back of large amounts of long-term assets will greatly increase the utility of the domestic financial market.

• 중소기업연구
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• 제42권2호
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• pp.1-22
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• 2020

본 논문은 원칙중심의 국제회계기준(IFRS)이 도입된 이후 중소-중견기업의 재무보고에 미친 영향에 대하여 살펴보았다. 국제회계기준은 원칙중심이기 때문에 거래의 경제적 실질을 반영하기 위하여 경영자의 재량에 의한 판단이 필요하고 판단프로세스를 뒷받침 할 수 있는 내부 회계인프라가 필요하다. 중소-중견기업의 경우 이러한 내부 회계인프라가 잘 구축되어 있지 않아 원칙중심 회계기준의 적용에 어려움이 있을 것으로 예상된다. 국내 주식시장에 상장된 중소-중견기업 회계담당자 132명의 설문을 분석한 결과 국제회계기준 도입으로 인하여 전반적인 재무제표의 신뢰도는 증가하였다고 응답하였다. 특히 중소기업이 중견기업보다 더 재무제표의 신뢰성이 증대된 것으로 인식하고 있었다. 그러나 재무제표 작성비용과 작성위험이 많이 증가하였고 원칙의 적용과 관련된 감사인과 감독기관과의 갈등이 증가하였다고 조사되었다. 특히 이러한 갈등의 증가는 중견기업이 더 크게 느끼는 것으로 나타났다. 국제회계기준 적용 시 구체적인 어려움으로 중소-중견기업 공히 기준서 해석이 어려우며 가이드라인이 부족하다고 하였다. 이러한 애로사항을 해결하기 위해서는 질의회신 기능의 확대가 가장 필요하다고 하였다. 결론적으로 국제회계기준의 도입되면서 중소-중견기업 재무제표의 신뢰성은 일정부분 향상되었으나, 중소-중견기업이 대기업에 비하여 내부 자원 및 회계 인프라가 부족하기 때문에 재무제표의 작성비용 및 위험을 줄여 주는 동시에 효과적인 재무제표 작성을 위한 정책적, 제도적인 지원이 필요하다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.209-235
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• 2022

블록체인 기술은 2010년 이후 인공지능 분야의 발전과 더불어 4차 산업혁명을 선도할 최신의 기술로 각광받고 있고, 기술의 활용 분야에 대한 연구가 활성화되고 있다. 그러나, 자본시장 관점에서 블록체인 경제 생태계를 분류하기 위한 기준과 관련된 연구는 거의 없는 상황이다. 본 연구는 자본시장 관점에서 블록체인 기술을 활용하는 개발자, 사업자, 자본시장 참여자 등 전문가를 대상으로 인터뷰와 사례 연구 방법론으로 블록체인 기술의 응용 분야에 따른 블록체인 경제 생태계를 분류하였다. 자본시장의 주식 투자와 연계해 활용할 수 있는 방안으로 블록체인 경제 생태계 분류 방법을 활용하여 투자 종목 유니버스를 구성하였다. 나아가 본 연구는 퀀트 및 인공지능 전략 기반 정성적, 정량적 분석으로 지능형 주식 포트폴리오를 구축하고 성과를 분석하였다. 이를 통해 블록체인 경제 생태계의 지속적인 성장 전망에 따른 성공적인 투자전략을 제시하였다. 본 연구는 블록체인의 표준화를 기술적 관점이 아닌 자본시장의 관점에서 블록체인 경제 생태계로 분류하고 분석했을 뿐 아니라, 실제 글로벌 우량 상장 주식을 대상으로 포트폴리오를 구축하고 양호한 성과를 달성할 수 있는 전략을 도출한 연구로서 시사점을 갖는다. 또한, 본 연구가 제안하는 블록체인 경제 생태계 기반 지능형 주식 투자 포트폴리오 구축 접근은 블록체인의 기술적인 가치에 초점을 맞춘 연구에 비해서, 투자론과 경제학적인 관점에서 통찰력을 제시해 자본시장 발전에 기여할 수 있다는 실무적 시사점을 갖는다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.111-128
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• 2023

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.143-159
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• 2017

급속한 IT의 발전으로 인해 개인정보뿐만 아니라 기업이 보유하고 있는 핵심 기술 및 정보에 대한 유출 위협이 중요한 이슈로 인식되고 있다. 기업에게 있어서 보유하고 있는 핵심 기술은 기업의 생존 및 지속적으로 경쟁 우위를 차지하기 위해 매우 중요한 부분이다. 최근 기술 침해 사례가 많이 일어나고 있는데, 기술 유출은 기업에게 있어서 주가하락 등의 막대한 재무적인 손실을 가져올 뿐만 아니라, 기업의 신뢰에 손상을 입게 되고, 기업의 발전을 지연시키게 되는 악영향을 미치게 된다. 특히, 대기업에 비해 핵심기술이 기업 내 중요한 많은 부분을 차지하는 중소기업에 있어서 기술 유출에 대한 대비는 기업의 존립에 있어서 필수적인 요소로 볼 수 있다. 이처럼 정보 보안 관리의 필요성과 중요성이 대두되면서 기업 입장에서 조기에 기술 침해 위협에 대해 확인하고 대비할 필요가 있다. 본 연구에서는 기술 유출에 영향을 미치는 요인들을 탐색하는 실증 분석을 수행하고, 인공지능 알고리즘을 통해 기술유출 조기경보시스템을 개발하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 중소기업이 보유한 기술 유출에 영향을 미치는 요인들을 로지스틱 회귀분석을 통해 확인해보고, 통계분석을 통해 검증된 요인들을 기반으로 인공지능 여러 기법들 중 하나인 Support Vector Machine을 활용하여 기술침해 가능성을 조기에 알려주는 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 기술 유출 가능성에 대한 조기 경보 모형을 통해 기업 및 정부 관점에서 기술 유출을 미리 예방할 수 있는 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.