• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.141-154
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• 2014

최근 재무제표분석을 통하여서 기업을 진단하려고 하는 다양한 학문적인 연구와 실질적인 적용이 실행되고 있다. 특히, 최근 새롭게 변경된 회계기준인 한국채택 국제회계기준(K-IFRS: Korea - International Financial Reporting Standards)에 따라서 제무제표분석에도 변화가 발생하고, 그에 따라서 기업 진단도 새롭게 변화되어야 하는 상황이 되었다. 이에 현재, 금융권에서도 관심을 갖고 있는 매출채권 처리의 변화에 따라서 발생하는 재무제표상의 진단 및 분석을 반영하여서 처리하는 새로운 진단모형의 필요성이 대두되었다. 특히, 최근 모뉴엘이라는 기업의 매출채권을 이용한 금융스캔들의 영향으로 이러한 연구가 더욱 활발하게 진행되고 있다. 매출채권은 일반적 상거래에서 발생하는 신용채권 으로서, 기업이 만기까지 보유하거나 만기 전에 양도가 가능한 금융 상품이다. 기업이 매출 채권을 할인하여 양도할 경우에 매출채권 할인을 매각거래로 처리하고, 할인료에 해당하는 금액을 매출채권처분 손실로 처리하며, 해당 거래를 우발 채무로 공시하였다. 그러나, K-IFRS 하에서는 모든 위험과 보상이 이전되지 않는 한 매출채권 할인을 차입거래로 인식한다. 이는 기업 부채의 증가로 기업가치에 영향을 미치게 된다, 이 논문에서는 매출채권 할인이 실질적으로 기업가치에 부정적인 영향을 미치는지 추정하는 지능형진단시스템을 제안한다. 본 논문에서는 매출채권 할인이 주가에 미치는 영향을 인공지능기법인 사례기반추론(case based reasoning)과 자기조직화지도 (self-organizing maps)기법을 통하여 진단 모형을 구축하였다.

• 대한교통학회지
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• 제24권2호
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• pp.65-78
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• 2006

본 연구는 한국과 일본의 철도업체를 노동, 동력, 유지보수, 그리고 차량 및 자본의 네 가지 생산요소를 투입하여 신칸센 인키로. 일반여객 인키론 톤키로의 세 가지 산출물을 생산하는 기업형태로 상정하여 일반초월대수 함수형태의 총비용함수모형을 설정하였다. 이때 네트워크효과를 나타내는 궤도연장, 한국과 일본의 비용구조 차이를 반영하는 국가더미변수, 소유구조에 따른 차이를 반영하는 민영화더미변수, 그리고 생산성 증가율을 분석하기 위한 시간변수를 함께 포함시켰다. 총비용함수모형은 철도청에 대한 27개 연도별 자료$(1977{\sim}2003)$. 일본국철(JNR, Japan National Railways)에 대한 8개 연도별 자료$(1977{\sim}1984)$. 그리고 7개 일본철도주식회사(JR's Japan Railways)에 대한 17개 연도별 자료 $(1987{\sim}2003)$를 결합한 총 154개의 불균형통합자료를 이용해 반복결합일반화 최소자승 법으로 추정하였다. 일반초월대수 총비용함수모형의 추정결과로부터 밀도, 규모 및 범위의 경제성 지수를 각각 산정한 결과 한국과 일본의 철도산업은 표본평균값에서 신칸센, 일반여객과 화물운송부문별로 각각 산출물별 밀도의 경제 및 전반적인 밀도의 경제가 존재하고, 산출물별 규모의 불경제가 존재하나 신칸센/일반여객과 화물을 제외한 일반여객/신칸센과 화물, 그리고 화물/신칸센과 일반여객 운송부문간에 범위의 경제가 존재하여 전반적으로는 다소 적은 규모의 경제가 존재하는 것으로 나타났다. KNR과 일본의 JR동일본. JR동해, JR서일본의 $1990{\sim}2003$년에 해당하는 각 업체별 평균값에서 밀도와 규모의 경제성 지수를 각각 산정한 결과 표본평균값에서 산정한 값과 비슷한 경향을 나타내었으나, 범위의 경제성 지수의 경우 JR 동해는 신칸센과 일반여객운송부문간 범위의 경제가 존재하지만 JR 동일본과 JR서일본의 경우 범위의 불경제가 존재하는 것으로 나타났다. 생산성 증가율은 전반적으로 민영업체인 JR's의 생산성 증가율이 국영업체인 KNR보다 더 큰 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제13권1호
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• pp.35-63
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• 1991

현재 우리나라의 은행산업(銀行産業)은 상당규모의 부실채권(不實債權)을 보유하고 있는데, 이는 1980년 들어 구조적 불황(不況) 쇠퇴업종(衰退業種)의 부실기업체(不實企業體)들을 정부주도하(政府主導下)에 정리하는 과정에서 은행(銀行)이 이들 부채를 떠맡게 된 데에 주로 연유한다. 국내(國內) 비은행금융기관(非銀行金融機關)이나 국제금융기관(國際金融機關)에 비해 경쟁력이 취약한 국내은행(國內銀行)의 부실채권보유(不實債權保有)는 금후의 금융자유화(金融自由化)는 물론 금융국제화(金融國際化)를 추진하는 데 애로요인으로 작용하고 있다. 본고(本稿)에서는 먼저 주요 선진국(先進國)들의 대표적인 부실기업정리(不實企業整理)의 경험을 조사하여 각국의 상이한 금융시스템과 부실기업(不實企業) 정리(整理)패턴간의 연계성을 살펴보고, 과거 우리나라의 부실기업(不實企業) 정리사례(整理事例) 및 성과분석(成果分析)을 통하여 부실채권정리(不實債權整理)의 기본적 방향을 도출하였다. 이에 이어 최근 은행산업(銀行産業)의 부실채권(不實債權) 보유현황(保有現況) 및 경영실태(經營實態)에 대한 분석(分析)을 토대로 구체적인 정리방법과 그 실효성(實效性)에 관해 이론적으로 고찰해 보았다. 주지하는 바와 같이 부실채권정리(不實債權整理)를 제약하는 가장 큰 요인은 손실배분시(損失配分時) 첨예하게 대립되는 관련당사자간의 이해상충문제(利害相衝問題)이다. 경제적(經濟的) 손실(損失)을 최소화하는 부실채권정리의 기본방향(基本方向)은 사후적(事後的) 여신관리(與信管理)에 있어서 은행(銀行)의 수동적 자세를 유발시켜 온 정부(政府)의 직접적인 개입(介入)을 지양하고 부실채권의 내용을 가장 잘 파악하고 있는 관련채권은행(關聯債權銀行)이 주체가 되어 가급적 은행책임하(銀行責任下)에 부실채권(不實債權)을 정리하는 것이라 사료된다. 이를 위한 방법으로 본고(本稿)에서는 부실채권(不實債權)을 연체기간(延滯期間) 및 상환가능성(償還可能性) 등으로 구분하여 상대적으로 양질(良質)의 부실채권은 채무기업(債務企業)의 우선주(優先株)로 전환하는 방법을 모색해 보고, 매몰비용과 다름없는 불량한 부실채권(不實債權)에 대해서는 내부유보(內部留保)의 확충, 은행자산(銀行資産)의 재평가(再評價) 등을 통해 단계적으로 대손상각처리(貸損傷却處理)하는 방안을 고찰해 보았다. 특히 부채(負債)-주식(株式) 전환방법은 은행자산(銀行資産)의 유동성(流動性) 및 수익성(收益性)을 개선하는 데 도움을 줄 수 있으며, 채무기업(債務企業)도 당장의 채무상환압박(債務償還壓迫)의 해소로 재무구조(財務構造)의 강화를 기할 수 있다는 점에서 정책적(政策的) 차원(次元)에서 적극 검토할 필요가 있다고 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.66-79
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• 2016

최근 리츠 인가의 증가로 대두되는 사안은 경영활동에 드는 자금을 어떻게 조달하는지와 투자 자금을 효율성 있게 운용함으로써 기대 수익률과 경영 극대화를 목표 설정에 맞게 실현될 수 있는지 대한 문제로 귀결되는 듯하다. 이에 본 연구는 국내 리츠가 운용된 2002년부터 2015년(2007~2009년, 글로벌 금융위기 기간의 파급효과 기간은 제외하였음)까지 리츠의 사업현황, 투자, 재무 등 경영 전반에 관련 자료를 구축하여 투자 유형별 특성을 분석하고 리츠의 부채비율에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 분석결과 리츠의 최대주주 성향이 법인, 연기금, 공제회, 은행, 증권, 보험 등의 비중이 높게 나타나며 최근 최대주주와 주요주주의 비중이 상승하고 있다. 리츠 투자에서 기관투자자 역할이 증대되면서 기관투자자가 리츠성장을 견인한 것으로 보인다. 기관투자자에서 자주 목격되는 동시 투자자에게 다른 금융기관보다 더 높은 이자율을 지급된 것으로 분석되어, 리츠가 동시투자자에 대하여 유인과 보상을 병행한 것으로 판단된다. 부채비율과 관련 변수 간의 영향요인에 대하여 다중회귀분석을 수행한 결과 부채비율이 수익성과는 음(-)의 관계를 맺어 자본조달순위이론을 지지하며, 투자기회(성장성)는 음(-)의 관계, 자산 규모와는 양(+)의 관계를 맺어 상충이론을 따르는 것으로 분석되었다. 이와 같은 연구결과는 국내 리츠가 공모형 리츠보다는 사모형 리츠 위주로 운용되고 있어 타인자본 조달 시 주식시장의 자금조달보다는 유형자산(대부분 부동산)의 담보에 의한 차입으로 운영되고 있는 리츠시장을 반영한 것으로 보인다. 또한, 글로벌 금융위기 이후 타인자본을 리츠 사업에 적극적으로 활용하고 있으며, 최대주주의 비중과 성향, 투자상품에 따라 부채비율이 결정되고 있음을 보여준다.

• 농업과학연구
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• 제10권1호
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• pp.9-21
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• 1983

참나무 임분구조(林分構造)를 그 임분(林分)의 생산성(生産性)과 관련(關聯)시켜 분석(分析)하였다. 해발고(海拔高)에 따른 입지조건(立地條件)에 의(依)해 분류(分類)된 3개(個) 조사구(調査區)가 부여군(扶餘郡) 은산면(恩山面) 나령리(羅嶺里)에 위치(位置)한 참나무 임분(林分)에서 선정(選定)되었다. 임분(林分)의 입지조건(立地條件)은 몇가지 토양이화학적(土壤理化學的) 성질(性質)에 비추어 보통인 것으로 추정(推定)되었다. 굴참나무가 조사(調査)된 임분(林分)의 식생구성(植生構成)에서 우점종(優占種)이었다. 임분(林分)의 소밀도(疎密度)는 plot I의 65.4%에서 plot III의 78.2%까지 변이(變異)를 보였으며 참나무가 차지한 몫들은 plot I의 44.4%에서 plot III의 65.9%까지 이었다. 소밀도(疎密度)와는 달리 참나무류(類)의 축적(蓄積)은 plot I의 $3.937m^3$ (plot 전체(全體)의 73.4%)에서 plot III의 $2.075m^3$ (plot전체(全體)의 84.3%) 까지 이었다. 수형급별(樹型級別)로 측정(測定)된 그 점유비(占有比)는 수관투영면적(樹冠投影面積)과 재적간(材積間)에 상이(相異)했고 또한 plot 별(別)로 다른 pattern을 나타냈다. 개체목(個體木)들의 수관투영면적(樹冠投影面積)과 재적간(材積間)에 plot 별(別)로는 높은 유의성(有意性)이 인정(認定)되었지만 수형급별(樹型級別)로는 인정(認定)되지 않았다. 참나무의 수고(樹高), D.B.H.와 재적(材積)에 있어 누적생장량(累積生長量), 연년생장량(連年生長量), 총평균생장량(總平均生長量)은 plot 별(別), 수형급별(樹型級別)로 상이(相異)한 pattern을 보였다. 수고(樹高)의 연년생장(連年生長) 최대치(最大値)는 보통 D.B.H. 보다는 빨리 10~20년(年)내에 냐타났다. 수고(樹高), D.B.H. 재적(材積)의 총평균(總平均) 생장량(生長量)은 대략 10년(年) 이후(以後)부터 비슷한 수준(水準)을 유지(維持)하면서 불규칙(不規則)하게 변동(變動)했다. 간벌(間伐)에 따른 수관투영면적(樹冠投影面積)과 재적(材積)은 A 종(種)$90m^3$ 정도(程度)로 추정(推定)되었다.

• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.63-75
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• 2023

본 연구는 2007년부터 2017년까지 신규로 결성이 되어 2022년말 기준 청산이 완료된 국내 벤처펀드 205개(청산 금액 7.25조)를 대상으로 투자성과에 영향을 미치는 요인에 대하여 실증분석을 하였다. 사모펀드의 특성상 실증데이터를 확보하기가 매우 어려우며, 특히 코로나 이후 청산이 완료된 데이터를 구하기는 더더욱 어려운 실정이다. 그럼에도 불구하고, 최근 10년 이내 가장 최신의 데이터를 활용하여 국내 벤처펀드의 투자수익률에 미치는 영향을 분석했다는 것은 상당한 의미가 있다고 하겠다. 본 연구는 벤처펀드의 투자 성과에 미치는 요인을 외부 환경 요인과, 내재적 요인으로 구분하여 연구를 진행 하였다. 벤처펀드의 성과에 미치는 외부 환경요인으로는 '경기사이클', '주식시장', '벤처시장', '회수시장'으로 구성하여 분석하였고, 내재적 요인으로 운용사 역량을 '운용사 업력', '운용사 전문인력', '운용 규모(AUM)'로, 펀드 구조로는 '펀드 크기(Size)', '펀드 기간(Length)'로 구분하여 비교 분석하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 경기사이클을 잘 나타내는 국고 3년 금리는 펀드성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인이 되었다. 둘째, 펀드 결성후(後) 코스닥 3개월 평균 지수 상승률은 펀드 성과에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 벤처펀드 청산 시점의 경쟁 강도를 나타내는 IPO_개수는 펀드 성과에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 운용사의 AUM 규모가 클 수록 펀드 수익률이 양호한 것으로 나타났다. 끝으로, 벤처펀드의 수익률이 결성연도에 따라 차이를 보이고 있는 것으로 나타나서 일반인들이 벤처펀드 투자를 고려 할때는 '외부 환경요인'과 '펀드 내재적 요인'과 더불어 결성연도(Vintage)를 고려한 투자 포트폴리오를 구성하는 것이 매우 유효한 투자 전략이 될 것이라 판단된다.

• 중소기업연구
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• 제31권4호
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• pp.67-93
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• 2009

본 연구는 1999년 1월 1일부터 2007년 12월 31일까지 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 혁신형 중소기업을 대상으로 재무적 제약과 배당스무딩간의 관계를 실증분석 하였으며, 주요한 분석결과는 다음과 같다. 기업들은 목표 배당성향을 가지고 있으며, 실제 배당성향이 목표 배당성향에서 이탈하면 다시 배당지급을 부분적으로 조정한다. 배당조정속도는 Lintner(1956)의 배당조정모형의 핵심변수인 전기 주당배당과 당기 주당이익을 사용하여 거의 대부분 측정할 수 있으며, 잔여배당이론과 그 이후에 등장한 배당신호이론, 대리인이론, 케이터링 이론 및 거래비용이론에 관한 대용변수들은 배당조정속도에 부분적으로 영향을 미친다. 그리고 전기 주당배당은 당기 주당이익보다 배당조정속도에 더 큰 영향을 미치는데, 이는 기업들이 특별한 이유가 없는 한 전기 주당배당 수준을 장기적으로 유지하는 안정적인 배당정책을 선호한다는 증거가 된다. 혁신형 중소기업은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 혁신형 중소기업은 R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 장기적으로 안정적인 배당정책을 유지할 수 있다. 다시 말해, 혁신형 중소기업은 배당지급이 목표 배당성향에서 이탈하더라도, R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 목표 배당성향을 향하여 배당지급을 신속하게 조정하여 배당스무딩을 효과적으로 달성할 수 있다. 그리고 혁신형 중소기업 중에서도 재무적 비제약 기업은 재무적 제약 기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 이는 재무적 비제약 기업일수록 자본시장을 통한 외부 자금조달이 용이하기 때문에 주당배당을 신속하게 조정한다는 증거가 된다. 따라서 자본시장 접근성이 용이하여 재무적 제약을 적게 받는 기업일수록 외부 자금조달이 용이하기 때문에 배당지급을 더 신속하게 조정함으로써 배당스무딩을 더 효과적으로 달성할 수 있다. 그리고 중소기업청이 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업(벤처기업, 이노비즈기업, 경영혁신형기업)은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 중소기업청에서 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업은 신용보증지원, 정책자금지원, 조세혜택, 공공입찰 우선권 부여 등과 같은 다양한 정책적 혜택으로 인해 재무적 제약을 적게 받기 때문에 배당지급을 더 신속하게 조정할 수 있다. 결론적으로, 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 혁신형 중소기업은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르고, 혁신형 중소기업 중에서도 재무적 비제약 기업은 재무적 제약 기업보다 배당조정 속도가 더 빠르다. 다시 말해, 중소기업 중에서도 R&D 집중도가 높은 혁신형 중소기업은 R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 배당스무딩을 신속하게 할 수 있고, 혁신형 중소기업 중에서도 자본시장 접근성이 좋은 기업은 재무적 제약을 적게 받기 때문에 배당스무딩을 더 신속하게 할 수 있다. 따라서 중소기업 경영자는 R&D 집중도를 증가시키고 자본시장 접근성을 높여 재무적 제약을 회피함으로써 신속한 배당스무딩을 통해 장기적으로 안정적인 배당정책을 유지할 수 있다고 생각한다. 그리고 중소기업청이 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업(벤처기업, 이노비즈기업, 경영혁신형기업)의 경우에도 배당조정속도가 비혁신형 중소기업보다 더 빠르게 나왔다. 이러한 결과는 배당정책의 측면에서 중소기업청의 혁신형 중소기업 정책을 지지하는 실증적인 증거가 된다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.