• 벤처창업연구
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• 제15권6호
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• pp.1-26
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• 2020

'기업 생태계'에서 '유니콘'이란 표현법은 2013년 'Aileen Lee'에 의해 명명된 이래, 특히 한국에서 '스타트업 생태계'의 국제적 수준 비교의 차원에서 활발하게 다루어졌다. 정부 차원에서는 이를 정책적 목표로 설정하여, '2022년까지 유니콘 기업 20개 목표'를 제시한 바 있다. 이와같이 '유니콘 클럽 기업'에 대한 현상은 정책적 목표 차원에서 다루어지며, 대중적으로 크게 확산된데 반해, 본 현상의 실체와 본질적 이해 목적의 학술적 연구는 충분치 못하였다. 본 연구는, 첫째, 2019년 기준 '글로벌 유니콘 클럽' 기업 479개를 대상으로 이들의 특성을 다면적/다차원적으로 분석하였다. 그동안 주로 국가별 '유니콘 기업' 수 및 산업 분류 기준 일반현황 중심의 대중적 소개가 주된 내용이었다면, 본 연구는 투자자를 포함한 기초현황을 상세 분석하였고, 사례분석을 포함한 질적 탐색을 수행하였다. 또한 기초 선행연구가 부족한 관계로, 군집분석, 판별분석, 다층 회귀분석 등 양적 탐색을 함께 수행하였다. 그리고 개별기업의 '기업가 요인-산업(시장)환경 요인-자원 요인-전략 요인', 즉 'ERIS 모델'에 기반하여 그 특성을 살펴보았다. 둘째, 기업가치에 영향을 미치는 요인들을 앞서 분석한 특성 요인 및 투자자 특성과 연계하여 살펴보았다. 그리고 마지막으로는 이들을 토대로 '기업 생태계' 관점에서 '유니콘 현상'을 바르게 이해하고, 또한 정책적 측면에서 이를 생산적으로 활용하는 방향을 제시하였다.

• 유통과학연구
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• 제12권4호
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• pp.31-39
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• 2014

Purpose - This study investigates the following two issues. First, we attempt to find the important determinants of housing investment and to identify their significance rank using survey panel data. Recently, the expansion of global uncertainty in the real estate market has directly and indirectly influenced the Korean housing market; households demonstrate a sensitive reaction to changes in that market. Therefore, this study aims to draw conclusions from understanding how the impact of financial strength of the household is related to house investment. Second, we attempt to verify the effectiveness of diverse indices of financial strength such as DTI, LTV, and PIR as measures to monitor the housing market. In the continuous housing market recession after the global crisis, the government places top priority on residence stability. However, the government still imposes forceful restraints on indices of financial strength. We believe this study verifies the utility of these regulations when used in the housing market. Research design, data, and methodology - The data source for this study is the "National Survey of Tax and Benefit" from 2007 (1st) to 2011 (5th) by the Korea Institute of Public Finance. Based on this survey data, we use panel data of 3,838 households that have been surveyed continuously for 5 years. We sort the base variables according to relevance of house investment criteria using the decision tree model (DTM), which is the standard decision-making model for data-mining techniques. The DTM method is known as a powerful methodology to identify contributory variables for predictive power. In addition, we analyze how important explanatory variables and the financial strength index of households affect housing investment with the binary logistic multi-regressive model. Based on the analyses, we conclude that the financial strength index has a significant role in house investment demand. Results - The results of this research are as follows: 1) The determinants of housing investment are age, consumption expenditures, income, total assets, rent deposit, housing price, habits satisfaction, housing scale, number of household members, and debt related to housing. 2) The impact power of these determinants has changed more or less annually due to economic situations and housing market conditions. The level of consumption expenditure and income are the main determinants before 2009; however, the determinants of housing investment changed to indices of the financial strength of households, i.e., DTI, LTV, and PIR, after 2009. 3) Most of all, since 2009, housing loans has been a more important variable than the level of consumption in making housing market decisions. Conclusions - The results of this research show that sound financing of households has a stronger effect on housing investment than reduced consumption expenditures. At the same time, the key indices that must be monitored by the government under economic emergency conditions differ from those requiring monitoring under normal market conditions; therefore, political indices to encourage and promote the housing market must be divided based on market conditions.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.23-45
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• 2020

기업의 경쟁력 확보를 위해 판별 알고리즘을 활용한 의사결정 역량제고가 필요하다. 하지만 대부분 특정 문제영역에는 적합한 판별 알고리즘이 어떤 것인지에 대한 지식은 많지 않아 대부분 시행착오 형식으로 최적 알고리즘을 탐색한다. 즉, 데이터셋의 특성에 따라 어떠한 분류알고리즘을 채택하는 것이 적합한지를 판단하는 것은 전문성과 노력이 소요되는 과업이었다. 이는 메타특징(Meta-Feature)으로 불리는 데이터셋의 특성과 판별 알고리즘 성능과의 연관성에 대한 연구가 아직 충분히 이루어지지 않았기 때문이며, 더구나 다중 클래스(Multi-Class)의 특성을 반영하는 메타특징에 대한 연구 또한 거의 이루어진 바 없다. 이에 본 연구의 목적은 다중 클래스 데이터셋의 메타특징이 판별 알고리즘의 성능에 유의한 영향을 미치는지에 대한 실증 분석을 하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 다중 클래스 데이터셋의 메타특징을 데이터셋의 구조와 데이터셋의 복잡도라는 두 요인으로 분류하고, 그 안에서 총 7가지 대표 메타특징을 선택하였다. 또한, 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하던 IR(Imbalanced Ratio) 대신 시장집중도 측정 지표인 허핀달-허쉬만 지수(Herfindahl-Hirschman Index, HHI)를 메타특징에 포함하였으며, 역ReLU 실루엣 점수(Reverse ReLU Silhouette Score)도 새롭게 제안하였다. UCI Machine Learning Repository에서 제공하는 복수의 벤치마크 데이터셋으로 다양한 변환 데이터셋을 생성한 후에 대표적인 여러 판별 알고리즘에 적용하여 성능 비교 및 가설 검증을 수행하였다. 그 결과 대부분의 메타특징과 판별 성능 사이의 유의한 관련성이 확인되었으며, 일부 예외적인 부분에 대한 고찰을 하였다. 본 연구의 실험 결과는 향후 메타특징에 따른 분류알고리즘 추천 시스템에 활용할 것이다.

• 산업노동연구
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• 제23권2호
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• pp.141-167
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• 2017

본 연구는 작업장혁신 프로그램들의 고용효과에 관한 실증분석이다. 본 연구의 이론 모형과 가설은 혁신 일반의 고용효과에 관한 기존의 연구결과들을 발전시켜서 개발하였다. 사용 자료는 노사발전재단의 "일터혁신지수" 2013-14년 자료이다. 사용 자료는 횡단면 자료이고 통계모형은 OLS 모형이다. 본 회귀모형의 종속변수는 고용증가율이고 주된 독립변수는 작업장혁신 지수이다. 작업장혁신 지수는 TQM/6시그마, 제안제도, 다기능훈련 등을 합성하여 작성하였는데, 그 관행들의 도입 여부와 활용 정도(표준화값) 등 2 가지로 된 측정치들로 구성하였다. 분석 결과 작업장혁신 프로그램들의 도입 여부는 고용증가율에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못하고, 작업장혁신 프로그램들의 활용 정도는 고용증가율에 약하게 통계적으로 유의한 양(+)의 영향을 미치고 있었다. 이상의 분석 결과들은 작업장혁신의 도입이 고용에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못하고 있음을 말해주고 있는데, 그것의 활용도를 높일 경우에는 약한 수준에서나 고용에 긍정적인 영향을 미칠 가능성이 있음을 시사하고 있다. 그 밖에 정부 지원의 조직혁신 컨설팅을 받은 사업체(+), 임금수준(-), 1인당 훈련시간(+), 전년도 근로자수(-) 등이 고용증가율에 통계적으로 유의한 영향을 미치고 있다. 마지막으로 본 연구의 실증결과들을 요약하고, 연구의 한계와 향후 연구의 방향을 논의하였다.

• 대한통합의학회지
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• 제9권1호
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• pp.59-67
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• 2021

Purpose : This study examined the factors related to sexual intercourse among adolescents in South Korea. Methods : The study sample was comprised of 65,528 middle and high school students aged 12 to 18 years in 2016. For this study, using the data from the 12th Korea youth risk behavior web-based survey, a chi-squared test, and hierarchical logistic regression analysis we reconducted with the SPSS 22.0 program considering personal, family, school, and regional characteristics. Results : The proportion of adolescents who had sexual intercourse was 6.0 % of boys and 2.7 % of girls, and 6.3 % of high school students and 2.4 % of middle school students. The statistically significant related factors of sexual intercourse were gender, grade, attempted suicide, ever drinking, ever smoking, habitual or purposeful drug use, weekly allowance, and coed school in the final model 4. Adolescents with suicide attempts had 2.49 times more sexual intercourse than adolescents with no experience of suicide attempts. Compared to adolescents without alcohol, smoking, and habitual drug use, those who have experienced alcohol, smoking, habitual or purposeful drug use were 2.22 times, 3.76 times, and 3.39 times more likely to have had sexual intercourse, respectively. Adolescents with a weekly allowance of more than 100,000 won per week and adolescents in coed schools were 2.84 times and 1.40 times more likely to have had sexual intercourse, respectively. Conclusion : Multi-level interventions should be considered in school sexual education programs while considering the substantiality of sex education and the actual adolescents' needs. In addition, sexual health interventions in cyberspace for high-risk groups may be needed to consider the emotional and mental characteristics, given the factors related to sexual intercourse in adolescents.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.161-161
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• 2021

본 연구에서는 금강 상류의 용담댐 유역(930.0 km²)을 대상으로 Sentinel-1 SAR(Synthetic Aperture Radar) 및 Sentinel-2 MultiSpectral Instrument(MSI) 위성영상을 활용한 토양수분 산출연구를 수행하였다. 연구에 사용된 자료는 10 m 해상도의 Sentinel-1 IW(Interferometric Wide swath) mode GRD(Ground Range Detected) product의 VV(Vertical transmit-Vertical receive) 및 VH(Vertical transmit-Horizontal receive) 편파자료와 Sentinel-2 Level-2A Bottom of Atmosphere(BOA) reflectance 자료를 2019년에 대해 각 6일 및 5일 간격으로 구축하였다. 위성영상의 Image processing은 SNAP(SentiNel Application Platform)을 활용하여 Sentinel-1 영상의 편파 별(VV, VH) 후방산란계수와 Sentinel-2의 적색(Band-4) 및 근적외(Band-8) 영상을 생성하였다. 토양수분 산출 모형은 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model)을 활용하였으며, 각 지점에 해당하는 토양 속성별로 모형을 생성하였다. 모형의 입력자료는 Sentinel-1 위성의 편파별 후방산란계수, Sentinel-1 위성에서 산출된 식생지수 RVI(Radar Vegetation Index)와 Sentinel-2 위성에서 산출된 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)를 활용하여 식생의 영향을 반영하고자 하였다. 모의 된 토양수분을 검증하기 위해 6개 지점의 TDR(Time Domain Reflectometry) 기반 실측 토양수분 자료를 수집하고, 상관계수(Correlation Coefficient, R), 평균제곱근오차(Root Mean Square Error, RMSE) 및 IOA(Index of Agreement)를 활용하여 전체 기간 및 계절별로 나누어 검증할 예정이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제25권1호
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• pp.133-149
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• 2022

벼 수량 추정에 대한 기존의 국내 연구는 주로 저해상도인 MODIS 위성영상을 사용하여 우리나라 전역을 대상으로 시군 단위에서 수행되었다. 기존 연구와 달리, 본 연구는 전북 김제시를 사례로 중해상도인 Sentinel-2 위성영상과 강우 및 토양자료를 활용하여 읍면동 단위에서 벼 수량을 추정하고 그 정확성을 평가하였다. 전북 김제시를 대상으로 2018년 8월 1일에 촬영된 Sentinel-2 영상으로부터 산출된 NDVI, LAI, EVI2, MCARI1, MCARI2의 다섯 가지 식생지수와 강우량 및 논 토양 유형 자료를 읍면동별로 집계하고 종속변수의 비정규성 문제를 해결하기 위해 다중회귀분석을 확장한 감마 일반화 선형모형으로 벼 수량을 추정하였다. 벼 수량 추정 모형에서 EVI2, 9월 강우일수, 염해답 비율이 유의한 독립변수로 선정되었다. 모형의 적합도를 나타내는 결정계수는 0.68이었고, 모형의 정확성을 나타내는 RMSE는 62.29kg/10a였다. 이 모형으로 2018년 김제시 전역의 쌀 생산량을 추정한 결과는 96,914.6M/T으로 통계연보의 94,470.3M/T과 비교해 0.46%의 오차를 보여 매우 근접한 결과가 도출되었다. 또한, 김제시의 단위면적당 쌀 생산량은 552kg/10a로 도출되어 통계자료의 550kg/10a와 거의 일치하였다. 이러한 결과는 기존 연구들과 유사한 결과로 국내에서 시군 이하 단위에서 Sentinel-2 위성영상을 활용하여 벼 수량을 추정하는 것이 가능하다는 것을 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제10권1호
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• pp.56-66
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• 2016

BACKGROUND/OBJECTIVES: Despite successes recorded in combating iodine deficiency, more than 2 billion people are still at risk of iodine deficiency disorders. Rural landlocked and mountainous areas of developing countries are the hardest hit, hence the need to explore and advance novel strategies such as biofortification. SUBJECTS/METHODS: We evaluated adoption, purchase, and consumption of iodine biofortified vegetable legumes (IBVL) using the theory of protection motivations (PMT) integrated with an economic valuation technique. A total of 1,200 participants from three land-locked locations in East Africa were recruited via multi-stage cluster sampling, and data were collected using two, slightly distinct, questionnaires incorporating PMT constructs. The survey also elicited preferences for iodine biofortified foods when offered at a premium or discount. Determinants of protection motivations and preferences for iodine biofortified foods were assessed using path analysis modelling and two-limit Tobit regression, respectively. RESULTS: Knowledge of iodine, iodine-health link, salt iodization, and biofortification was very low, albeit lower at the household level. Iodine and biofortification were not recognized as nutrient and novel approaches, respectively. On the other hand, severity, fear, occupation, knowledge, iodine status, household composition, and self-efficacy predicted the intention to consume biofortified foods at the household level; only vulnerability, self-efficacy, and location were the most crucial elements at the school level. In addition, results demonstrated a positive willingness-to-pay a premium or acceptance of a lesser discount for biofortification. Furthermore, preference towards iodine biofortified foods was a function of protection motivations, severity, vulnerability, fear, response efficacy, response cost, knowledge, iodine status, gender, age. and household head. CONCLUSIONS: Results lend support for prevention of iodine deficiency in unprotected populations through biofortification; however 'threat' appraisal and socio-economic predictors are decisive in designing nutrition interventions and stimulating uptake of biofortification. In principle, the contribution is threefold: 1) Successful application of the integrated model to guide policy formulation; 2) Offer guidance to stakeholders to identify and tap niche markets; 3) stimulation of rural economic growth around school feeding programmes.

• 경영과정보연구
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• 제29권2호
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• pp.1-25
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• 2010

본 논문은 우리나라 주식시장을 대상으로 Haugen Baker(1996)가 제시한 기업특성요인모형을 적용하여 주식수익률 결정요인을 분석하였다. 분석기간은 1999년부터 2007년까지 총 8년간이며, 총 690개의 상장기업의 월별 자료를 이용하였다. 기존 연구에서 제시된 변수를 바탕으로 유동성, 위험, 과거주가, 가격수준, 수익성 등과 관련된 16개의 변수를 독립변수로, 690개 주식의 월별 수익률을 종속변수로 하여 시간가변 회귀분석을 통해 분석결과의 강건성을 높이고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 기업특성정보가 주식수익률 결정에 미치는 사전적 영향을 분석한 결과 해당기업이 공개한 직전월의 기업특성 정보 중 당월의 주가에 유의적인 영향을 나타내는 기업특성은 유동성, 모멘텀 지표인 1개월, 3개월, 6개월 초과수익률, 주가 승수 중 PSR, PBR, 수익성을 나타내는 ROE와 EPS 등의 8개 요인이다. 예측된 수익률을 이용하여 구축한 10개의 분위별 포트폴리오를 대상으로 실현수익률을 분석한 결과 예측수익률이 높을수록 실현된 수익률이 일관되게 높게 나타나는 것으로 분석되었다. 둘째, Haugen Baker가 제안한 기업특성모형을 이용한 주가예측모형을 바탕으로 구성된 포트폴리오를 Fama French가 제안한 3요인 모형에 적용시킨 결과 수익률이 높을 것으로 예측된 포트폴리오의 실현수익률이 높게 나타남을 확인하였다. 즉, 우리나라 주식시장의 수익률을 예측하는 데는 Haugen Baker의 기업특성 요인모형을 응용한 모형이 더욱 적합할 수 있으며, 이를 이용하는 것이 실무적으로도 유용성이 높을 것으로 기대할 수 있다. 본 연구는 기존연구를 보완하여 보다 강건한 예측 및 운영성과를 보여주기 위해 노력하였다. 이를 위해, 시간 가변적으로 (1) 요인프리미엄을 추정, (2) 수익률예측 및 포트폴리오 조정, (3) 실현수익률 측정의 과정을 반복적으로 수행하였으며, 예측수익률이 높은 포트폴리오의 실현수익률이 상대적으로 높게 나타나는 일관된 결과를 강건하게 보여주고 있다.