• 경영과정보연구
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• 제35권1호
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• pp.189-206
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• 2016

2014년도 회계감사보고서부터 외감법의 개정에 따라 감사보고서에 관한 7조의 2의 외부감사 참여인원 수, 감사내용 및 소요시간 등 외부감사 실시내용을 적은 서류를 첨부하도록 되었다. 본 연구에서는 개정된 외부감사 실시내용을 반영하여 정부출연기관의 용역예정원가계산에 의하여 감사보수를 산정한다. 본 연구에서는 대상기업(전기 적정의견, 직전년도 자산총액 1,000억원, 제조업, 사전의 의뢰인 수임에서 내부통제위험 및 유의적인 감사위험이 없는 것으로 가정한 상장기업)을 국가계약법의 용역원가계산 체계에 따라 인건비, 경비, 일반관리비, 이윤의 4가지 비목을 합계하여 감사보수를 산출한다. 그리고 회계감사의 참여자와 감사투입시간을 확인하기 위하여 Big-4 회계법인에 예정원가 산정 대상기업에 대한 견적을 의뢰하여 계정된 외부감사 실시내용을 적은 서류에 따라 수집한 결과를 이용하였다. 인건비는 2014년 학술연구용역비 인건비기준단가의 참여율 150% 적용, 경비는 한국은행의 기업경영분석(2013년)의 회계법인등의 평균을 사용, 일반관리비는 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행규칙 7조1항 용역업의 일반관리비율 5%를 적용, 이윤은 국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률 시행규칙 7조2항 용역업의 이윤율 10%가 적용되었다. 이를 적용한 예정원가 계산에 의한 감사보수는 50,617,769원이 산출되었다. 본 연구의 결과가 최적의 적정감사보수는 아니다 할지라도 기준이 없는 기업의 감사보수를 비교할 수 있는 기본 척도로 사용 할 수 있을 것이다. 그리고 이러한 외감법의 개정은 이전의 총 투입 감사시간만을 공시한 것보다 감사인의 독립성과 회계제도의 투명성을 제고할 수 있을 것이다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제30권1호
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• pp.171-209
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• 2008

대공황은 20세기의 가장 중요한 역사적 사건 중 하나로, 현재 고등학교 사회과 교과서들은 근대 경제의 형성과 관련해서 대공황을 비중 있게 다루고 있다. 하지만 대공황에 대한 교과서의 서술들을 분석해 보면, 부실한 논리 전개나 틀린 사실의 수록, 나아가 교육적으로 부적절한 표현들을 실은 사례가 다수 발견된다. 궁극적으로는 교과서들이 제시하고 있는 대공황에 대한 목적론적 해석, 즉 자유방임주의 혹은 시장의 본원적 불안정성으로 인해 과잉생산이 초래되어 대공황이 발생하였으며, 국가개입을 통해 대공황이 해소되었다는 해석 자체가 경제사학자들의 연구 결과와 부합하지 않는다. 사회와 역사에 대한 균형 잡힌 인식의 함양이라는 사회교과의 목적을 위해서는 대공황에 대한 서술을 근본적으로 개선하는 작업이 요구된다.

• 토지주택연구
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• 제12권3호
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• pp.51-65
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• 2021

본 논문의 목적은 다른 나라에서는 찾아보기 어려운 재개발사업 구역내 세입자를 위한 임대주택공급제도가 1989년에 도입될 수 있었던 상황을 분석해보고, 실제로 제도가 어떻게 작동했는지를 살펴보는 것에 목적이 있다. 제도 도입 상황으로는 첫째 조합과 건설업체가 과도한 이익을 누리는 합동재개발 방식에 대한 비판이 확산되고 있었다는 점, 둘째는 재개발사업으로 주거지를 상실한 세입자들이 공공임대주택을 요구했다는 점, 셋째는 군사정권의 연장으로 보는 시각을 불식시키기 위한 노태우 정부가 투기억제 및 사회적 불평등 해소를 위한 정책도입에 적극적이었다는 점을 들 수 있다. 이러한 상황이 복합적으로 작용한 결과, 재개발조합으로 하여금 재개발사업구역내에 세입자를 위한 임대주택을 일정비율 건설하도록 하고, 정부가 이를 원가로 인수하여 세입자에게 공급하는 재개발임대주택 공급제도가 도입된 것이다. 서울시에서는 1989년 8월부터 재개발임대주택 의무건립제도가 추진되었으나 전국적으로 확산된 것은 2005년 5월 이후부터이다. 의무건립비율은 서울시가 도입했을 당시는 재개발임대주택을 원하는 세입자수만큼 지어야 한다는 다소 애매한 규정이었다. 2005년에는 재개발사업을 통해 공급되는 주택수의 17%, 이후 몇 차례 비율이 낮아졌으나 2020년 현재는 20%로 규정되어 있다. 건립비율은 정권이 보수냐 진보냐에 따라 보수면 하락하고, 진보정권이면 올라간 것으로 나타난다. 재개발임대주택의 규모는 40m² 미만의 소형이 압도적이지만 2010년 이후에는 60m²에 가까운 주택도 공급되었다. 임대료는 시세에 비해 대단히 저렴하다. 입주자의 이주나 사망 등으로 공가가 된 재개발임대주택은 일반 저소득층에게 공급되는데 2020년 입주경쟁률은 9:1에 달할 정도로 높았다.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.45-65
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• 2020

가치가 상승하는 와인에 투자하는 것은 바람직하지만 우리나라에서는 와인 투자 자체가 생소하다. 또한, 와인시장에서의 가격책정은 소수에 의해 이루어지기 때문에 과정 자체가 비합리적이고, 정보가 위조되는 경우가 흔하다. 그러나 올바른 해결책만 있다면 와인시장은 오래 투자할수록 높은 수익을 기대할 수 있다는 점에서 바람직한 투자처가 될 수 있다. 또한, 국내 와인수입량의 꾸준한 증가추세를 통한 국내 와인 소비시장의 확대 또한 기대된다. 본 연구는 앞서 말한 우리나라의 와인 투자 시장의 '올바른 해결책'으로 와인시장 활성화 및 투명성 제고를 위한 컨소시엄 블록체인 프레임워크를 제시한다. 블록체인 거버넌스는 바람직한 의사결정권과 책임성을 보장하기 때문에 와인시장의 단점을 보완해줄 수 있다. 블록체인에 저장된 데이터는 소비자가 모두 확인할 수 있기 때문에 위조와인의 등장 가능성을 낮추고 불합리적으로 가격이 책정되는 과정을 보완한다. 또한 자산의 디지털화로 낮은 현금유동성을 해결하며 스마트 컨트랙트를 통해 공급망 전반의 비용과 시간을 절약하게 되어 와인투자의 진입장벽이 낮아진다. 특히 컨소시엄 블록체인을 통해 블록체인의 거버넌스를 '샤또-유통업자-투자자'로 구성한다면 바람직한 와인 시장을 형성할 수 있다. 생산과정을 블록체인에 저장하여 생산비용을 확보하고 합리적인 출시가를 정하며 유통과정을 블록체인에 저장하여 물류시스템을 효율적으로 운영하고 선물거래 주문량을 예측한다. 마지막으로 투자자들은 이 모든 데이터를 열람함으로써 합리적인 의사결정을 한다. 이는 와인경매시장에 있어서 주요 이해관계자들간의 지식공유체제로서 작동할 수 있는 가능성을 제시하고 있다. 해당 연구에서는 소유권을 주식처럼 다룰 수 있다는 점에서 대체투자의 새로운 관점을 제시했다. 또한 정보의 투명성을 제고시킬 방안으로써 와인 소유 매매 프레임워크를 제시하였고 식품 수입절차의 간소화와 와인 업계 내 신뢰 형성을 가능하게 했다. 해당 프레임워크를 통해 와인 관련 정보들을 투명하게 기록함으로써 활발한 와인투자가 이루어질 수 있을 것이며 이는 지식경영 측면에서 큰 의의를 가진다. 향후 연구에서는 해당 프레임워크를 확장해 적용할 분야를 연구하고자 한다.

• 유통과학연구
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• 제8권1호
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• pp.21-33
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• 2010

인터넷과 모바일기술의 발전은 화훼유통서비스를 급격히 진화시켰을 뿐만 아니라, 화훼 도소매점간 경쟁방식과 유통경로에도 많은 변화를 가져왔다. 인터넷과 정보기술의 발전은 화훼 유통경로에 있는 중개상들의 힘(영향력)이 축소되거나 일부 소멸할 것으로 예상했다. 그러나 오히려 중개기능의 강화되었고 정보시스템을 통해 유통서비스의 지역적 한계가 없어지고 매출증가로 점포규모가 커지고 협회와 같은 중개자가 재출현하게 되었다. 본 연구는 화훼중도매인이 도소매점의 활동을 원활하게 지원하기 위해 지금까지 어떤 노력들이 있었고 정보시스템 도입 실패원인에 대해 살펴보았다. 그리고 유통경로에서 힘(영향력)의 우위를 확보하기 위해 유통 중간상이 어떻게 변화하고 있는지를 (주)플로마켓 사례를 통해 살펴보았다. 연구결과 화훼도매점들이 정보시스템을 활용한 유통경로 혁신을 시도하였지만 매출채권 및 상품재고 관리를 위한 기능을 정보시스템에 미반영, 거래 및 업무 프로세스 확립 없이 자동화 개념으로 도입, 정보시스템 가동이후 노력을 고려한 정보시스템 구축전략 미비, 화훼소매점과 유통 및 제품정보 공유 없이 주문처리 중심의 정보시스템 구축 등 4가지 이유로 구축에 실패한 것으로 파악되었다. 파악된 실패요인들을 고려하여 (주)플로마켓은 정보시스템을 통해 화훼공판장과 화훼도소매시장으로 구분되어 있는 도매유통시장을 통합하여 고품질의 상품을 확보할 수 있도록 유통경로 개선을 하고자 했다. 시스템구축 후 운영되면서 (주)플로마켓은 상품재고 최소화와 다품종 대량구매를 실현 할 수 있었고 사전주문 프로세스와 사후 재정산을 통하여 실시간 시세를 반영한 상품공급으로 고객의 신뢰를 확보할 수 있었다. 단계별 비즈니스에 맞는 정보시스템 구축전략으로 급변하는 비즈니스 환경에 대처할 수 있도록 정보시스템을 구축하였다. (주)플로마켓의 성공여부는 화훼도매시장에서 화훼소매점과 도매점들이 얼마나 참여하느냐에 달려있기 때문에 시간을 가지고 지켜봐야 하지만 (주)플로마켓 주문처리 시스템의 등장은 거래자간 정보흐름이 끊김 없이 실시간으로 유통정보 및 상품정보 교환이 되고, 제품 표준화와 거래 프로세스가 명확해지고, 정보시스템을 통해 화훼도매점은 유통정보, 거래정보, 상품정보 등 마케팅 정보 수집이 가능해서 전략적 의사결정을 내릴 수 있을 것이다. 따라서 그 동안 정보화 수준이 낮은 화훼유통시장에서 거래의 효율성을 높인 유통경로개선 사례로 본 논문의 의의가 있다고 할 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제14권2호
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• pp.1-13
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• 2019

새롭고 혁신적인 기술을 확보하기 위한 방안으로 많은 기업들은 기술력 있는 스타트업에 투자를 하고 인수하여 왔다. 스타트업들은 일반적으로 규모가 작고 과거 사업 경력이 작기 때문에 기술력 및 사업성 검증 방법에 한계가 있어 인수할 때 여러 가지 위험이 따른다. 그래서, 경쟁력 있는 스타트업을 발굴하고 투자를 집행하는 부분에 있어서 벤처캐피탈은 중요한 역할을 한다. 독립벤처캐피탈(Independent Venture Capital)은 일반적으로 재무적인 수익을 중요시하는 반면 기업에서 투자 담당 역할을 하는 기업벤처캐피탈(Corporate Venture Capital)은 전략적인 관점에서 모기업과의 비즈니스 시너지를 중시하고 있다. 기술의 발전이 급속하게 이루어지고 신기술의 보유 여부가 기업의 경쟁력을 좌우하는 산업계 분야에선 기존 회사들은 혁신적인 기술을 보유한 스타트업에 지분 투자를 통해 투자 포트폴리오로 편입시키고 같이 협업을 진행하며 포괄적인 협력을 위해서 인수를 진행한다. 또한, 기존 투자한 회사들의 포트폴리오 관리를 통해서 업계의 정보를 얻고 이를 활용해서 신규 투자 및 인수를 진행한다. 본 논문에서는 미국에 상장된 주요 기업들이 기업벤처캐피탈을 통해 진행한 투자활동 및 모기업과 스타트업에 미치는 효과를 회귀분석을 통해 검증하였고 모기업의 인수 성과는 주가 분석에 기반을 둔 이벤트 스터디(Event Study) 또는 사건연구라 불리는 방법론을 통해 분석하였다. 스타트업의 기준은 창업 후 12년 이하의 회사로 규정하였고 분석 결과 투자 규모 및 횟수가 큰 기업벤처캐피탈을 보유한 모기업 일수록 적극적으로 스타트업을 인수하는 것으로 나타났다. 또한 기업벤처캐피탈이 재무적 목적의 투자 활동을 증가시킬 경우 모기업의 인수활동에 음(-)의 영향을 미치는 것을 알 수 있고, 기업벤처캐피탈이 기존에 투자한 포트폴리오 내에 있는 회사를 모기업이 인수할 경우 그렇지 않은 경우에 비해서 인수 성과가 증가하는 것으로 나타났다.

• 한국산림과학회지
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• 제30권1호
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• pp.19-29
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• 1976

습식(濕式) 경질섬유판(硬質纖維板) 제조(製造)를 위(爲)한 보강용(補强用) 사이징제(劑)로서 실험실(實驗室) 제조(製造) 석탄산수지(石炭酸樹脂), 요소수지(尿素樹脂)(음(陰)이온 형(型), 양(陽)이온 형(型)), 요소(尿素) 메라민 공축합수지(共縮合樹脂)와 일본(日本) M사(社)의 변성(變性)메라민수지(樹脂)(P-6100)와 변성(變性) 양(陽)이온형(型) 요소수지(尿素樹脂)(P-1500)등을 사용(使用)하여 섬유판(纖維板) 재질(材質)에 미치는 영향(影響)을 검토(檢討)하였다. 공시재(供試材)는 라왕(20%)+소나무(80%)로 사용(使用)하였고 침착제(沈着劑)는 황산알미늄을 사용(使用)하였으며 열압조건(熱壓條件)은 전기가열(電氣加熱) 푸레스로 $180^{\circ}C$, $50-6-50kg/cm^2$, 시간(時間)은 1-2-7분(分)으로 S-1-S 경질섬유판(硬質纖維板)을 제조(製造)하여 일주일 기건(氣乾)시킨 후(後) 그 성질(性質)을 조사(調査)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 섬유판(纖維板)의 비중(比重)은 각(各) 보강제(補强劑)의 처리량(處理量)에 따른 비중(比重)의 차(差)는 없으나 보강제(補强劑) 간(間)에는 고도(高度)의 유의차(有意差)가 있어 변성(變性)메라민수지(樹脂)가 제일 높고 양(陽)이온형(型), 음(陰)이온형(型) 및 요소(尿素) 메라민 공축합수지(共縮合樹脂)가 중간(中間)이며 석탄산수지(石炭酸樹脂)가 제일 낮았다. 2. 섬유판(纖維板)의 함수율(含水率)은 보강제(補强劑) 간(間)의 차(差)와 보강제(補强劑) 처리량(處理量)에 따른 함수율(含水率)의 차(差)가 전부(全部) 유의성(有意性)이 있었으며 전체적(全體的)으로 처리량(處理量)이 증가(增加)할 수록 함수율(含水率)은 떨어지나 2%와 3% 처리(處理) 간(間)의 함수율(含水率) 차(差)는 없었다. 3. 섬유판(纖維板)의 흡수율(吸水率)은 보강제(補强劑) 간(間) 및 파라핀 왁스유탁액(乳濁液) 처리량(處理量) 간(間) 모두 다 유의차(有意差)를 보이고 있다. 파라핀 왁스유탁액(乳濁液) 처리량(處理量)을 늘일수록 흡수율(吸水率)은 떨어져 내수성(耐水性)이 증가(增加)함을 보이고 있으며 P-6100 및 P-1500은 무처리(無處理)에도 표준규격(標準規格)을 만족시켜 주며 음(陰)이온형(型) 요소수지(尿素樹脂), 양(陽)이온형(型) 요소수지(尿素樹脂), 요소(尿素) 메라민 공축합수지(共縮合樹脂)의 산(酸)콜로이드는 내수제(耐水劑)를 1% 요구하고 석탄산수지(石炭酸樹脂)는 2%에 합격(合格)되고 있었다. 4. 섬유판(纖維板)의 곡강도(曲强度)는 보강제(補强劑) 간(間) 및 보강제(補强劑) 처리량(處理量) 간(間)에 모두 유의차(有意差)가 있으며 처리량(處理量)이 증가(增加)할 수록 곡강도(曲强度)는 증가(增加)하였다. P-6100이 가장 곡강도(曲强度)가 높고 P-1500, 양(陽)이온형(型) 및 음(陰)이온형(型) 요소수지(尿素樹脂), 요소(尿素) 메라민 공축합수지(共縮合樹脂)의 산(酸)콜로이드등(等)이 중간(中間)이며, 석탄산수지(石炭酸樹脂)가 곡강도(曲强度)는 제일 낮았다. 5. 섬유판(纖維板)의 품질(品質)과 경제적(經濟的)인 면(面)을 고려한다면 석탄산수지(石炭酸樹指)의 대체(代替)로서 산(酸)콜로이드 방법(方法)에 의한 요소(尿素) 메라민 공축합수지(共縮合樹脂)와 양(陽)이온형(型) 요소수지(尿素樹脂)를 사용(使用)하는 것이 가장 바람직하며 이들 변성수지(變性樹脂)에 대(對)한 개선(改善) 연구(硏究)가 계속 필요(必要)하다 하겠다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.