• 한국지구과학회지
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• 제31권4호
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• pp.392-402
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• 2010

본 연구의 목적은 중학교 1학년 과학 기본과정 지구과학영역의 자율학습용 콘텐츠에 대하여 분석 및 평가를 하는 것이다. 이를 위해 한국교육학술정보원(2008)의 '초 중등교육 e-러닝 품질관리 가이드라인(Ver.2.0)'에서 제시한 '사이버가정학습 콘텐츠 품질관리도구'를 적용하였다. 콘텐츠 분석에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학습안내는 학생들이 한 차시에 학습하게 될 내용들을 간략히 소개하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 선수학습에서는 진단평가가 이루어지지 않은 것으로 분석되었다. 둘째, 본 학습에서는 학습자의 수준에 맞게 콘텐츠를 선택하여 학습할 수 있었고, 본 학습 시간은 15분 내외로 구성되어 있는 것으로 나타났다. 셋째, 학습평가에서는 학습자가 오답에 대한 피드백은 이루어지지 않고, 틀린 문항 수만 제시되어 있었다. 그리고 학습정리는 그 차시에 배운 중요한 내용에 대해서는 다시 요약 정리하여 제시하고 있다. 콘텐츠 평가에 대한 결과는 다음과 같다. 첫째, 요구분석, 교수학습전략, 상호작용에 대해서는 각 차시마다 큰 차이를 보이지 않았다. 그리고 윤리성에 대한 평가는 적합하지 못한 단어나 문장을 포함하고 있지 않은 것으로 나타났다. 저작권의 평가는 콘텐츠 내의 저작물에 대한 국제저작권표시방법을 준수하여 표시한 것으로 분석되었다. 둘째, 교수설계의 평가는 단순 그림 위주의 설명을 제시하였고, 플래시 등의 시각자료가 미흡한 것으로 나타났다. 그리고 지원체계의 평가에서는 학습자가 콘텐츠를 자유롭게 이용할 수 있도록 설치되어 있는 것으로 나타났다. 그러나 콘텐츠 학습 중 학습자가 메모할 수 있는 메모기능은 없는 것으로 분석되었다. 또한 평가에 대한 평가는 서술 내용에 대한 명확한 평가기준을 제시하고 있지는 않았다. 따라서 각각의 차시마다 조금씩 차이를 보였다. 셋째, 학습내용의 평가분석은 수정 보완하지 않은 탓에 최신의 정보를 포함하고 있지 않아 각 차시마다 큰 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제35권4호
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• pp.360-373
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• 2017

국내 민간투자사업의 추진 방식 중 수익형 민간투자사업은 수요 위험이 존재하는 방식이다. 수요 위험이 현실화 될 경우 민간사업자는 예상보다 낮은 수입으로 인해 재무적인 어려움을 겪으며, 정부도 안정적인 사회기반시설 운영에 차질을 빚을 수 있다. 따라서 정부는 수요 위험에 따른 위험 분담 정책을 다양하게 적용해 오고 있다. 하지만 정부의 위험 분담은 수요의 불확실성으로 인한 정부의 우발채무이며, 실시협약의 문구로 표현되어 기존의 전통적인 사업평가 방식인 NPV 방식으로는 위험을 계량화 할 수 없다. 본 연구는 수요 위험 분담 정책의 하나로 2015년에 도입된 손익공유형 방식(BTO-a)을 대상으로 수요 위험을 고려한 정부의 투자위험 분담 가치를 산정하는데 목적을 두고 있다. 투자위험 분담은 금융에서의 옵션(option) 형태를 갖게 된다. 민간사업자는 수입이 감소했을 때 정부로 부터 보조금을 청구할 권리를 가지고 있으며, 반대로 정부는 일정 조건하에서 보조금을 지급할 의무를 가지고 있다. 본 연구에서는 Black-Scholes 옵션가격결정 모형을 활용하여 투자위험 분담의 가치추정 방법론을 정립하고 사례 사업을 통해 결과의 적정성을 살펴보았다. 사례 사업은 제안된 고속도로 민간투자사업을 대상으로 하였으며, 분석결과 투자위험 분담 가치는 약 120억원으로 추정되어 민간이 투자한 투자비의 약 4%를 차지하는 것으로 나타났다. 즉, 정부가 투자위험을 분담함으로써 120억원의 재정지원을 추가로 투입하는 효과로 볼 수 있다. 교통량 위험을 확률변수로 가정할 경우 사례사업에서 도출된 옵션가치는 평균이 122억원이고 표준편차는 36.7억원으로 도출되었다. 누적분포를 도출한 결과 90% 확률 구간의 옵션가치가 69억원에서 188억원의 범위에서 결정될 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 방법은 미래수요의 불확실성하에서 정부와 민간사업자가 더 나은 위험 분석과 투자위험 분담에 대한 경제적인 가치를 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 벤처창업연구
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• 제14권1호
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• pp.117-137
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• 2019

청년창업에서는 기회의 발견이라는 개별적 상황이 매우 중요하다. 특정한 개인 창업가에게 발생한 기회와 또한 어떠한 과정을 통해서 인식되고 평가되고 있는지가 매우 중요하다. 기회형 창업 비중은 비중이 작아 창업교육에서 비중이 작게 책정되어 있는 창업기회 역량 개발의 필요성이 대두되고 있다. 특히 청년창업의 경우 기회형 창업이 절실한 실정이다. 이에 본 연구는 예비청년창업가 (19-39세)를 대상으로 창업효능감과 기업가지향성을 매개변수로 하여 창업동기가 창업기회역량에 미치는 영향에 관해 분석하였다. 창업정책과 교육은 청년창업사관학교 등의 제도를 통해 대부분 대학생과 청년층을 위주로 진행되고 있고, 또 이들을 대상으로 제도적 지원이 창업의지에 미치는 영향 등에 관한 연구는 활발히 진행되고 있는 반면, 청년창업가를 대상으로 한 창업동기가 복수의 매개변수가 포함된 모형에서 기회형 창업 추진에 필요한 창업기회역량에 미치는 영향에 관한 연구는 거의 없다시피 하다. 이에 본 연구는 예비청년창업가의 창업동기가 창업기회역량에 영향을 미치는지 알아보기 위해 주로 서울시 및 경기도에 거주하는 예비청년창업가들로부터 수집한 설문지 374부를 실증분석을 실시하였다. SPSS v22.0과 Process macro v3.0을 사용한 분석결과 첫째, 창업동기가 창업기회역량의 기회인식 및 기회평가에 미치는 영향이 모두 유의한 것으로 나타났다. 둘째, 창업동기가 창업효능감에 미치는 영향 또한 유의한 것으로 나타났다. 셋째, 창업효능감은 기업가지향성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 기업가지향성은 창업기회역량에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다섯째, 창업동기와 창업기회인식 간에 매개변수인 기업가지향성을 경유할 때와 창업효능감과 기업가지향성을 동시에 경유할 때 유의한 간접효과가 나타났으나 창업효능감을 경유할 때는 간접효과가 유의하지 않는 것으로 나타났다. 창업동기와 창업기회평가 간에는 모든 매개변수에 대해 유의한 간접효과가 있는 것으로 나타났다. 창업동기 유형에 따른 창업기회인식 배양을 위해서는 기업가정신에 대한 교육 강화와 창업기회평가 배양을 위해서는 창업효능감과 기업가정신에 대한 교육강화가 필요할 것으로 시사된다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.105-129
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• 2020

본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.