• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제14권3호
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• pp.243-248
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• 2022

Considering the current situation where cash transactions account for 51.5% of private consumption expenditure, it is very important to secure a tax base by exposing business operators' cash transactions. In the September 2011 national audit, it was pointed out that although a significant part of the investment amount of businesses (VAN operators, etc.) related to the issuance of cash receipts has been recovered, they are still supported through the state tax. At this point in time when a significant amount of the initial investment has been recovered, it is necessary to study a new way to support business operators through methods other than the tax credit method. This study proposes various methods to improve the current cash receipt system and describes the advantages and disadvantages of each method. The most important thing for the improvement of the cash receipt system is that the issuance of cash receipts should be beneficial to business operators. As a result of this study, the most desirable improvement method is to provide differential compensation for the discriminatory cost because the cost is different for each cash receipt operator. For this purpose, we analyze the best way to improve the cash receipt system is a tax credit method and a tax credit for maintenance costs.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권1호
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• pp.30-45
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• 2024

This study introduces an effective method for predicting individual local tax delinquencies using prevalent machine learning and deep learning algorithms. The evaluation of credit risk holds great significance in the financial realm, impacting both companies and individuals. While credit risk prediction has been explored using statistical and machine learning techniques, their application to tax arrears prediction remains underexplored. We forecast individual local tax defaults in Republic of Korea using machine and deep learning algorithms, including convolutional neural networks (CNN), long short-term memory (LSTM), and sequence-to-sequence (seq2seq). Our model incorporates diverse credit and public information like loan history, delinquency records, credit card usage, and public taxation data, offering richer insights than prior studies. The results highlight the superior predictive accuracy of the CNN model. Anticipating local tax arrears more effectively could lead to efficient allocation of administrative resources. By leveraging advanced machine learning, this research offers a promising avenue for refining tax collection strategies and resource management.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3223-3231
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• 2010

최근 제조업에서 신흥국들의 약진이 두드러진 가운데, 각 선진국들은 제조업의 경쟁력 유지와 고부가가치 창출을 위해 기업의 R&D혁신이 필수적임을 인식하고 이에 대한 지원을 아끼지 않고 있다. 다양한 정책 가운데 조세지원정책은 세계 각국에서 널리 쓰이고 있는 정책이며, 우리나라 R&D 지원에서도 중요한 비중을 차지하고 있다. 그러나 이러한 조세지원정책에 대한 분석이 국내에서 많이 이루어지지 않고 있는 실정이며. 해외의 연구사례를 살펴보면 상당수가 조세지원정책이 기업의 연구개발비 투자에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 본 연구는 조세지원정책이 기업의 혁신성과에 긍정적인 효과를 미칠 것으로 가정하고, 연구개발비보다 명확한 성과변수인 혁신제품의 기업 매출액 비중과 특허출원건수를 성과변수로 활용하여 비모수적 추정방법인 성향점수매칭)(PSM) 기법을 통해 실증분석을 하였다. 분석결과 매칭 전과 후, 모두에서 조세지원정책이 특허출원건수에서 강력하게 유의한 양(+)의 효과를 미치는 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.382-395
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• 2017

본 연구는 2차 개정 근로장려세제(EITC)의 근로유인 효과가 있는지 분석하고자 한다. 따라서 한국복지패널 8차 웨이브(2013년)와 9차 웨이브(2014년)를 구축하여 2011년 변경된 정책의 효과성을 검증하고자 한다. 또한, 방법론적 한계를 극복하기 위하여 먼저 다중회귀분석을 실시한 다음 성향점수분석(PSM)을 실시하여 양자 분석방법의 결과를 비교하도록 한다. 근로장려세제에 대한 인지여부와 근로장려금의 수령여부가 독립변수가 되고, 근로시간의 증감이 종속변수가 된다. 6,025가구 중 에서 조건에 일치한 가구 535가구를 선택하였다. 다중회귀분석과 성향매칭 분석 결과, 첫째로 근로장려세제에 대한 인식은 통계적으로 유의미한 관계가 없었다. 둘째로, 근로장로금 수령여부는 근로시간의 감소에 통계적으로 유의미한 결과를 보여주었다. 경제위기 이후 실업률의 증가로 인해 저소득층의 취업여건이 매우 악화되었다. 이에 근로의욕을 자극할만한 인센티브를, 개정된 근로장려세제는 제공하고 있지 못하다고 볼 수 있다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권4호
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• pp.36-46
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• 2022

자금조달력이 부족한 건설기업은 수립된 건설정책에 적응하는데 상대적으로 많은 시간이 소요된다. 하지만, 금융기관이 담보력과 신용도가 낮은 건설기업에 금융상품을 제공하는 비율은 낮으며, 특히 중소건설기업이 금융상품을 제공받는 비율은 크게 낮다. 이 연구에서는 건설기업이 수립된 정부의 정책에 적응하는데 필요한 금융상품을 조사하고, 전문가 자문과 설문조사를 통해서 그 금융상품들에 대한 건설산업의 수요를 분석하였다. 또한, 조사된 금융상품들을 건설산업에 도입하기 위해서 개정이 필요한 법·제도를 조사하였다. 분석된 수요도와 개정이 필요한 법·제도 수를 기반으로, 건설산업에 금융상품을 도입할 경우의 우선순위를 분석하였으며, '회계사, 세무사, 변호사 등 전문가 컨설팅'의 우선순위가 가장 높은 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 우선순위가 높은 금융상품을 건설산업에 도입하기 위한 금융상품의 개발기준과 개발방법에 대한 연구를 수행하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.67-84
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• 2010

미래에 대한 정확한 예측은 경영자, 또는 기업이 수행하는 경영의사결정에 매우 중요한 역할을 한다. 예측만 정확하다면 경영의사결정의 질은 매우 높아질 수 있을 것이다. 하지만 점점 가속화되고 있는 경영 환경의 변화로 말미암아 미래 예측을 정확하게 하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 이에 기업에서는 정확한 예측을 위하여 전문가의 휴리스틱뿐만 아니라 과학적 예측모형을 함께 활용하여 예측의 성과를 높이는 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 사례기반추론모형을 예측을 위한 기본 모형으로 설정하고, 데이터 간의 유사도 측정에 퍼지 관계의 개념을 적용함으로써 개선된 예측성과를 얻고자 하였다. 특히, 독립변수 중 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들간의 유사도를 측정하기 위해 이진논리의 개념(일치여부의 판단)과 퍼지 관계 및 합성의 개념을 이용하여 도출된 유사도 매트릭스를 사용하였다. 연구 결과, 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들 간의 유사도 측정에서 퍼지 관계 및 합성의 개념을 적용하는 방법이 이진논리의 개념을 적용하는 방법과 비교하여 더 우수한 예측정확성을 나타내었다. 그러나 유사도 측정을 위해 다양한 퍼지합성방법(Max-min 합성, Max-product 합성, Max-average 합성)을 적용하여 예측하는 경우에는 예측정확성 측면에서 퍼지 합성방법 간의 통계적인 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 사례기반추론 모형의 구축에서 가장 중요한 유사도 측정에 있어서 퍼지 관계 및 퍼지 합성의 개념을 적용함으로써 유사도 측정 및 적용 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.