• 대한토목학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.1307-1315
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• 2014

본 연구는 매입임대주택 거주민의 주거환경 평가를 통해 매입임대주택 거주자의 주거환경 만족도 결정요인을 실증적으로 분석하였다. 매입임대 주택은 현재 거주하는 지역사회에 지속적으로 생활이 가능하여 저소득층의 사회적 격리 현상과 슬럼화 방지 등의 사회적 배제현상이 적은 장점을 가지고 있다. 그러나 주택의 매입기준이 주거환경을 충분히 고려하지 못하는 문제점이 제기되고 있어 매입임대주택 주거환경에 대한 전반적인 평가가 필요하다. 우선, 매입임대주택 거주자의 주거환경 평가를 위해 주거환경 특성, 주거비 특성, 가구주 특성 등으로 구성하여 살펴보았으며 이를 바탕으로 매입임대주택 주거환경 만족도 결정요인을 주택입지 특성, 주택 내 외부 특성 등으로 각각 나누어 살펴보았다. 주거입지에 따른 주거만족도에 영향을 미치는 변수는 공공시설, 교육시설, 복지시설 등으로 나타났다. 특히, 복지시설 접근성의 만족도가 높을수록 매입임대 주택의 주택입지 만족도가 높아지는 것으로 분석되었다. 주택 내 외부 특성에 따른 주거만족도에 영향을 미치는 변수는 창호상태, 균열, 난방설비, 주택규모 그리고 주택관리 등에서 유의한 것으로 나타났다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.811-819
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• 2013

본 연구는 자연환경 특성에 따른 산지형 및 해안형 아파트의 주거가치 상승 결정요인 비교 분석을 목적으로 수행한다. 최근 주거가치의 쟁점은 기후 변화이고, 자연환경 요인이 점점 중요한 요소로 인식되어왔다. 그래서 많은 연구들이 자연환경이 주거가치에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 연구가 많이 수행되었지만, 대부분 서울 한강 근처의 아파트를 대상으로 하였다. 본 연구는 선행연구와의 차이점을 위하여, 자연환경 요인들을 조망, 체감풍속, 체감습도 등의 8가지 요인으로 구분하여 분석하였다. 결과는 다음과 같다; 산지형 아파트의 경우에는 유의한 자연환경적 요소가 거의 나타나지 않았다. 이것은 산지형 아파트에 거주하는 사람들은 환경적 요소보다는 주택특성이나 다른 특성들을 더 중요하게 생각하고 있다는 것을 알 수 있다. 반면, 해안형 아파트 거주민들은 산지형 아파트 거주민들에 비해 자연환경적 요소들을 중요하게 인식하고 있다고 나타났다. 특히, 해안지역의 조망여부는 주거가치 상승의 가장 중요한 요소로 나타났으며 체감풍속은 두 번째로 중요한 변수로 나타났다. 습도와 재해에 대한 안전도는 부정적 변수로 나타났다.

• 문화경제연구
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• 제17권2호
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• pp.81-102
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• 2014

전 세계적으로 발생하고 있는 온실가스 배출의 중요한 원인 중 하나는 교통부문에서의 탄소배출이다. 이와 관련하여 최근 활발하게 논의되고 있는 전기자동차의 개발과 보급은 자연자원을 중심으로 운영되는 관광지의 지속가능성을 유지하기 위해서 필요하다. 우리나라를 대표하는 자연자원 중심의 관광지인 국립공원에서는 탐방객 관리나 업무를 위해 주로 내연기관으로 구성된 차량이 이용되고 있는데, 이 때문에 매연, 소음 등으로 환경문제가 발생하고 있다. 이를 억제하기 위해서 전기자동차를 도입할 필요가 있다. 본 연구는 국립공원의 친환경적 운영을 위해 전기자동차 사용의 경제적 가치를 분석하고, 이를 통해 전기자동차에 대한 청정운행모델을 개발할 수 있는 기초적인 선행연구로서 기능하기 위해 이루어졌다. 본 연구의 분석과정에서 지불의사금액 추정을 위해 설문지법을 이용한 로짓모형을 활용하였다. 조사모집단은 20세이상 전국 성인남녀이며, 성 연령별로 균등할당하여 조사를 실시하였다. 설문지에는 양분선택형 질문과 인구통계학적 사항에 관한 질문이 포함되었다. 분석결과 전기자동차 도입을 위해 지불 가능한 1인당 환경보전기금은 3,948원으로 추정되었으며, 전기자동차 도입으로 발생하는 국립공원의 가치는 5,613,813만원으로 나타났다. 국립공원에 전기자동차를 도입할 경우, 환경적으로 국립공원의 환경의 질을 개선할 수 있을 것으로 기대된다. 국립공원에서의 전기자동차 도입은 기후 변화에 대응하기 위한 적극적 수단으로서 운영될 수 있는 대안적 친환경행동이라 할 수 있다.

• 한국사회정책
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• 제24권4호
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• pp.63-87
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• 2017

최근 자영업 일자리의 불안정성이 커지면서 여성 자영업자가 실업과 빈곤과 같은 사회적 위험에 노출되어 있음에도 불구하고, 한국 공공정책의 관심은 자영업자보다는 임금근로자에 집중되었다. 이는 동아시아 복지국가모델의 정책 논리의 잔재에서 그 이유를 찾을 수 있을 것이다. 본 연구는 성별과 종사상 지위별 사회적 위험 수준을 탐색해 보고, 여성 자영업자의 사회적 위험과 동아시아복지국가의 정책논리와의 연관성을 검증해 보고자, 한국복지패널자료(9차)를 사용해 평균비교분석과 순서 로짓 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 본 연구는 성별과 종사상 지위별로 사회적 위험 수준에서 차이가 있음을 발견하였다. 즉, 남녀 간 그리고, 자영업자와 정규직 임금근로자 간 사회적 위험수준에 상당한 차이가 있었다. 또한, 영세 자영업자 가운데서도 특히 여성이 사회적 위험에 매우 취약한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 여성보다는 남성 가장을 중심으로 그리고 핵심 근로자를 위주로 사회적 보호가 이루어지는 동아시아 복지국가의 정책논리가 한국의 사회보장정책에 여전히 잔재되어 있음을 시사한다.

• 벤처창업연구
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• 제12권3호
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• pp.65-74
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• 2017

기업가정신 연구에서 "왜 어떤 사람들은 기업가가 되고, 어떤 사람은 기업가성향을 갖지 않는가?"라는 질문은 매우 중요한 연구주제이다. 그동안 많은 연구들은 기업가의 특성을 바탕으로 기업가적 의도와 행동을 설명하고자 하였으나 일관성 있는 연구결과를 얻어내지 못하였으며, 많은 비판을 받아 왔다. 이러한 비판은 인지론적 접근(Cognition Theory)을 통한 연구를 발전시키게 되었다. 즉, 어떤 사람이 기업가적 행동을 하는지는 어떤 특정한 자질의 문제가 아니라 기업가가 어떻게 인지를 하느냐에 달려 있다는 것이다. 본 연구에서는 2016년 GEM(Global Entrepreneurship Monitor) Korea 조사를 바탕으로 기업가적 행동(초기 기업가적 행동 - 창업을 하고자 준비하는 예비창업자, 창업을 하여 42개월 미만의 초기 기업가를 대상으로 함)에 영향을 미치는 인지적 요소를 파악하고자 하였다. GEM조사는 크게 성인조사와 전문가조사로 구분되며, 본 연구의 표본으로 사용한 성인조사는 우리나라 성인 2,000여명을 대상으로 하여 기업가정신에 대한 태도, 인지, 동기, 성장열망 등을 조사한 자료를 사용하였다. 기존의 인지론적 접근방법을 사용한 많은 연구들은 주로 연구 대상을 대학생, 대학원생들의 기업가적 의도 및 창업 의도로 설명하고자 하였으며, 실제 기업가적 행동을 중심으로 한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 또한 기업가적 과정에서 기업가의 인지는 단지 기업가 개인적 수준에서의 인지 즉, 자기 효능감(Self-Efficacy), 가치관, 태도적 특성뿐만이 아니다. 개인 수준에서의 인지요소들과 더불어 사회 문화적 환경으로부터 영향 받아 형성되는 지각(Perception)과 주변 사람들의 영향을 통해서 형성되는 지각 또한 기업가적 행동에 영향을 미치는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 GEM 연구의 검증된 조사방법을 통해 선정된 우리나라를 대표하는 일반 성인 샘플을 대상으로 하여 로짓 회귀분석을 통해 기업가적 활동을 파악하고자 하였으며, 그동안 연구의 중요성에 비해 많이 다루어지지 않은 롤 모델에 대한 인식, 비즈니스 환경에서의 기회에 대한 인식, 사회적으로 얼마나 기업가에 대해 논의가 이루어지는지와 같은 사회적 정당성에 대한 인식이 기업가적 활동에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보았다. 사람들은 일반적으로 자기효능감이 높은 경우에 기업가적 활동 참여에 더욱 적극성을 보이며, 주변에 기업가로서의 롤 모델이 있는 경우 더 적극적인 기업가적 활동을 한다는 것이다. 다만 사회적으로 기업가가 좋은 경력의 대안으로 인지된다고 하더라도 개인들의 기업가적 활동에 영향을 미치지는 못하며, 또한 사회적으로 기업가가 존경받는 위치에 있다는 것도 기업가적 활동을 촉진시키는데 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 다만 미디어에서 성공 받는 기업인이 많이 노출 되는 것은 기업가적 활동을 촉진시키는데 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 논문은 기업가적 의도가 기업가적 활동으로 연결되기 위해서 사회적으로 어떤 조력이 필요한지 정책적 시사점을 제공할 뿐만 아니라 기업가정신의 인지론적 접근방법에 대한 이론적 발전에도 기여할 것으로 본다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제16권4호
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• pp.29-64
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• 2011

상품의 이용가능성은 소비자 욕구를 충족시킬 수 있는 중요한 점포 능력 중의 하나이다. 그러나 구매하고자 하는 상품이 없는 품절(stockouts)상황이 발생했을때 소비자는 구매의사 결정의 어려움에 직면하고 이러한 어려움은 소비자의 부정적인 반응, 예컨대 점포에 대한 불만족을 야기한다. 본 연구에서는 상품의 이용가능성 상설, 즉 품절상황에서의 소비자 대체선택행동을 이끌어 내는 결정요인들을 파악하여, 이러한 변수들이 품절에 대한 소비자반응과 행동에 어떠한 영향을 미치는가를 규명하고자 한다. 세부적으로 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 구매환경의 상황적인 특성(예: 구매 긴급성, 당황정도), 점포 특성(예: 상품구색, 매장편의성), 소비자 특성(예: 브랜드애호도, 점포애호도) 등에 초점을 맞추어 이러한 요인들이 품절시 소비자반응(상품대체, 구매연기, 점포전환 등의 대체선택행동)에 미치는 영향을 실증적으로 밝히는 것을 목적으로 하였다. 특히 본 연구에서는 선행연구에 비해 상품구색, 전반적인 점포 가격 이미지 등의 점포특성 변수들을 추가적으로 고려하여 분석하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 대형할인마트, 슈퍼마켓 등의 다양한 소매업태에서 품절상황을 경험하고 나오는 353명의 소비자들로부터 자료를 수집하여 다항로짓분석(multinomial logit analysis)을 이용하여 연구모형과 연구가설을 검증하였다. 소비자 선택행동에 대한 MNL 모델 추정결과 품절상황에서 상품대체, 구매연기, 점포전환 행동에 대해 구매의 긴급성, 당황 정도, 구매량, 사전 계획구매, 상품구색, 전반적 점포가격 이미지, 브랜드애호도, 점포애호도 요인들이 소비자 선택행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 살펴보면, 품절상황시 소비자의 점포 내 상품대체행동을 이끄는 결정요인으로 구매의 긴급성, 당황정도, 구매량, 사전 계획구매, 상품구색의 다양성, 저렴한 점포가격이미지, 브랜드애호도, 점포애호도 등이 유의하였으며, 구매연기를 유도하는 결정요인으로 구매의 긴급성, 구매량, 브랜드애호도 등으로 판명되었다. 품절시 소비자가 다른 점포로 전환하게 하는 요인은 구매의 긴급성, 구매량, 사전 계획구매, 상품구색의 다양성, 저렴한 점포가격이미지, 브랜드애호도, 점포애호도 등으로 파악되었다. 마지막으로 품절시 점포 편의성과 판매원 서비스 요인들은 소비자 대체 행동에 유의한 영향을 주지 못하였다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.