본 논문은 생명보험회사들이 판매하는 유배당상품에 대해 재무이론적 고찰을 시도하였다. 계약자와 주주의 현금흐름과 이익배당에 대한 분석을 행하고, 또한 배당억제를 통해 적립된 준비금의 의미를 분석하여 그 시사점을 모색해 보았다. 본 연구의 분석에 의하면, 유배당보험의 경우 그 판매자가 주식회사이든 상호회사이든 보험계약자 상호간에는 동일한 계약상의 권리가 존재하지만, 이것이 곧 주식회사인 보험회사의 유배당보험 계약자가 주주와 동일한 권리와 의무를 가진다는 것을 의미하지는 않는다. 즉 주식회사인 보험회사의 경우 주주와 유배당 보험계약자가 보험금지급요건 발생과 경영성과라는 동일한 위험요인에 노출되지만 양자간에 자산가치의 배분순위에 차이가 존재하기 때문에 노출된 위험의 크기에 차이가 존재한다. 본고의 분석에 의하면 보험수요자가 주식회사와 유배당보험 계약을 체결하는 것은 자신의 일, 이차적 권리에 내재된 리스크를 주주에게 전가하기 위한 것이며, 상호회사가 아님에도 불구하고 보험계약자가 주주와 보험이익을 공유하는 것은 이러한 리스크 전가에 대한 보상인 것으로 해석되었다. 또한 이익배당의 억제를 통해 적립된 준비금은 사후적으로 결손이 발생하지 않는 경우에 보험회사의 부채로 인식되어야 하기 때문에 우발채무로 해석하는 것이 타당한 것으로 나타났다.
경제력집중(經濟力集中)은 경제적(經濟的) 자원(資源)과 수단(手段)의 상당부분이 소수의 경독주체(經瀆主體)에 집중되어 이들이 자원배분(資源配分)의 흐름에 큰 영향을 미칠 수 있는 상태를 말한다. 그러므로 경제력집중(經濟力集中)은 본질상 자유시장기구(自由市場機構)의 생리와는 부합하지 않지만 자본주의(資本主義)의 역사로 볼 때 그것이 바로 자유경쟁(自由競爭)의 소산이라는 측면도 있다는 점이 문제가 된다. 구미(歐美)와 일본(日本) 등에 있어서 자본주의체제(資本主義體制)의 진화궤적(進化軌跡)은 이 문제가 어떻게 전개되는가에 따라 결정되어 왔다. 우리나라에서의 경제역집중(經濟力集中)은 다수의 독(獨) 과점적(寡占的) 대기업(大企業)들이 소유관계(所有關係)로 결합되어 있는 기업집단(企業集團) 즉 소위 재벌(財閥)의 문제로 집약될 수 있다. 우리나라의 기업집단(企業集團)의 성장은 시장기구(市場機構)의 작동결과에 기인한 면도 있지만 고도경제성장기(高度經濟成長期)의 정부정책(政府政策)에 의하여 촉진된 것도 부인할 수 없다. 기업집단(企業集團)에 의한 경제력집중(經濟力集中)은 과거 우리나라의 정치(政治) 경제(經濟) 사회(社會)가 거쳐온 진화과정(進化過程)을 집약적으로 나타내는 것 이다. 그러므로 우리나라에서 민주주의(民主主義)와 자본주의(資本主義)의 이념(理念)과 질서(秩序)에 대한 국민적(國民的) 합의(合意)를 모색하려는 현시점에서 경제력집중(經濟力集中)을 객관적으로 인식하여 효율(效率)과 형평(衡平)을 조화하는 적절한 대응방향을 모색 하는 것은 매우 긴요한 과제이다.
본 논문은 한국 영화시장을 중심으로 '흥행의 스크린 탄력성'을 배급사 그룹별로 비교하고, 이를 통해 영화의 상영 스크린 배분에 있어서 배급사간 유의한 차이가 있는지를 실증적으로 파악하고자 한다. 2014~2015년 동안 한국 영화시장에서 개봉한 전국관객 수 100만 명 이상의 흥행영화 94편의 주차별(weekly) 흥행 성적 및 스크린 수 등의 자료를 사용하여 패널분석을 실시하였고, 추정에는 설명변수의 내생성을 고려한 하우스만-테일러 추정량을 사용하였다. 분석결과, 헐리우드 직배사(워너브라더스 등), 수직결합 배급사(CJ E&M, 롯데엔터테인먼트), 비수직결합 국내 배급사(쇼박스, NEW)순으로 영화의 스크린 탄력성이 작게 나타났다. 이는 직배사와 수직결합 배급사 영화의 경우 상대적으로 관객 수 대비 더 많은 스크린에서 상영됨을 의미한다. 분석 기간 동안 배급사의 흥행성과가 헐리우드 직배사, 수직결합 배급사, 비수직결합 국내 배급사 순으로 높았다는 점을 고려할 때 이러한 결과는 배급사의 흥행 스크린 탄력성이 흥행성과로 표현되는 배급사의 시장성과와 관련 있음을 시사한다. 즉, 전반적인 시장성과가 좋은 배급사 영화일수록 관객 수 대비 더 많은 스크린에서 상영될 가능성이 높아진다. 수직결합 배급사의 경우, 스크린 탄력성이 더 작게 나타나는 배경이 계열 극장을 가지고 있다는 조직적 특성 보다는 시장성과가 비수직결합 배급사에 비해 더 좋았다는 점과 관련 있을 가능성이 있다.
방송법상 여론다양성을 보호하기 위해 도입한 제도적 장치인 시청점유율 산정과 매체간 합산영향력 등의 다양성 지수 개발은 다양한 학문분야 전문가들의 세심한 노력에도 불구하고 현실적합성 측면에서 문제점을 가지고 있다는 의견이 적지 않다. 실제적으로 어떤 문제점이 있으며, 개선방안은 무엇인지 관련 전문가 10명을 대상으로 2차에 걸친 델파이조사를 실시하였다. 결론적으로 미디어 다양성 지수에 대한 전문가들의 평가 결과를 토대로 미디어다양성 지수 개발에 대해 규정하고 있는 방송법 제35조의 4항에 대해 사후적 입법평가 차원에서 세가지 문제점을 지적하였다. 첫째, 제4항에서 명시하고 있는 지수 개발의 시한 문제, 둘째, 제1항에서 명시하고 있는 법 목표 문제, 셋째, 시행령 제21조의5에서 명시하고 있는 미디어다양성위원회 구성 및 운영 등의 문제이다. 따라서 방송법 제35조의 4의 각 조항과 관련 시행령이 갖는 문제점을 고려할 때 관련 조항에 대한 재검토와 개정이 필요하다는 점을 결론으로 제시하였다.
공간과 형태 디자인에 있어서 스터디모델은 완성될 공간이나 형태가 디자인되는 공간과 형태에 구체적인 시각적 매개체를 제공하며, 보다 근본적으로 디자인도면에 대한 상호 보완적 수단으로서 이용된다. 즉 스터디모델은 2차원적인 속성을 지니는 디자인 도면에 3차원적인 이해 수단을 추가적으로 부여한다. 따라서 디자인이 진행되는 동안 구체적인 공간의 형태와 공간구성을 디지털스터디모델을 이용하여 자유로운 각도에서 시각적으로 감지하며 공간과 형태를 분석하게 해준다. 일반적으로 유형적인 재료를 사용하여 제작되는 스터디모델은 디자인 과정에서 디자인 내용의 변경과 스터디모델의 용도에 따라서 여러 번 제작되어야 하며, 디자인도면과 모델의 관계는 공간의 지각과 이해를 통해서만 이루어진다. 이것은 디자인도면과 스터디모델 매체사이의 상호보완성이 동시에 이루어지지 않기 때문이다. 그러나 본 연구에서 제안된 3차원 디지털 디자인 프로세스를 이용하면, 즉각적인 시각적 표현과 더불어 디자인 단계에서 다양한 분석과 디지털 디자인모델 결과물들을 얻어낼 수 있게 된다. 결국 디자인계획과 디자인 구체화 단계에서 디지털디자인 프로세스를 활용할 경우 입체적 표현을 실시간으로 적용할 수 있으며, 3차원 디지털모델을 시각화하여 최종 디자인을 위한 공간과 형태의 다양한 분석이 가능하게 된다.
본 연구에서는 총수 및 그 일가에 의해 절대적인 영향력을 받고 있는 대규모기업집단이 그렇지 않은 기업에 비해 이익조정행위에 차별적으로 관여하는지 고찰한다. 본 연구는 선행연구에서 간과한 기업특성 및 잠재적 이분산에 기인한 내생성 문제를 통제하고자, 1992년부터 2010년까지 19년 동안 268개의 기업이 반복적으로 관찰되는 패널데이터를 이용한 확률효과 GLS 분석을 수행하였고, 추가분석에서는 잠재적 이분산성을 통제하고자 Hausman and Taylor검증을 실시하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 재벌집단에 속해 있는 기업들의 발생액을 이용한 이익조정행위는 그렇지 않은 기업들의 이익조정행위 수준과 유의한 차이를 보이지 않는 것으로 나타난 반면 실제이익조정행위를 덜 행하는 것으로 나타났다. 이는 미래경영성과 및 장기주가에도 부정적인 영향을 미치고, 기업가치 또한 크게 오인시키는 실제이익조정행위를 대규모집단이 회피한다는 것으로 해석할 수 있다. 본 연구는 재벌기업의 장기간 시계열특성과 횡단면적 특성을 동시에 고려한 패널데이터를 이용하여, 재벌기업과 이익조정의 관련성에 대한 보다 신뢰할 수 있는 결과를 제공했다는 점에서 의미가 크다고 할 수 있다.
우리나라 목조문화재는 화재 및 풍수해 등의 재해에 취약하므로 평상시 효과적인 안전 예방 조치와 관리가 반드시 필요하다. 이에 문화재청에서는 목조문화재 508개를 대상으로 재난방재시스템을 구축하였다. 그러나 508개소에 설치된 재난방재시스템을 종합적으로 파악하기는 힘들며, 관련자들의 자료공유는 물론, 각각의 재난방재시스템의 유지 관리가 불가능하였다. 이에 본 연구에서는, 사전예방적 관리의 기초단계로서 구축된 재난방재시스템의 현장조사를 통하여 주요 제원, 수량, 위치에 관한 자료를 한눈에 볼 수 있도록 방재설비 데이터베이스를 구축하였다. 이것은 추후 종합적인 문화재 안전관리를 가능하게 하는 기본적이며 중요한 정보이며, 다음 단계의 문화재 안전관리 시스템을 표상화 할 수 있는 기본 시스템이다.
본 연구는 미국 내 다양한 지역들의 소비위험 분산의 결정요인을 실증적 접근을 통해 분석하고자 한다. 이를 위해 미국 내 8개 경제권역의 다양한 조합을 소비위험 분산 집단으로 간주하고 거시, 금융변수의 통제 하에 해당 소비위험 집단들의 산업구조 편차가 각 집단의 소비위험 분산에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 본 연구의 실증분석 결과에 따르면, 소비위험 집단내 산업구조 편차가 심할수록 해당 소비위험 집단의 자본시장 경로를 통한 소비위험 분산은 더욱 활발해지는 것으로 나타난다. 이러한 연구결과는 지역 간 경제통합에 있어서 산업구조가 이질적인 지역일수록 자본시장을 통한 소비위험 분산 집단을 형성하는 경향이 강하다는 사실을 암시한다. 또한 본 연구의 실증결과는 현재 진행되고 있는 FTA나 여타 경제통합 진행과정에서 보다 효율적인 경제통합 달성을 위해 회원 국가 혹은 지역의 산업구조가 고려되어야 함을 시사하고 있다.
의료 서비스의 효율성과 질은 개인의 의료 정보의 안전한 보호와 투명한 관리에 크게 의존하며, 이는 디지털 시대에 더욱 중요해지고 있다. 현재의 EMR 시스템은 중앙 집중식으로 운영되어 개인의 의료 정보에 대한 소유권 및 투명성 부족으로 인해 문제가 발생하고 있으며 데이터 공유 및 업데이트 과정에서 지연과 오류가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, Hyperledger Indy 기반의 분산 신원 관리(DID)와 전자 의료 기록(EMR) 통합 시스템을 제안한다. 이 시스템은 의료 정보의 소유권을 개인에게 확실히 보장하고, 의료 정보의 접근성과 활용도를 높이는 데 목표를 두고있다. 개인은 이 시스템을 통해 자신의 의료 정보를 직접 관리하고, 필요한 경우 해당 정보를 투명하게 공유할 수 있게 되어, 의료 서비스의 효율성을 높일 수 있다. 또한, 이 시스템은 의료 정보를 안전하게 보호하고, 투명하게 관리하여, 의료 서비스의 투명성을 높이고, 개인의 의료 정보에 대한 통제력을 강화한다. 따라서, 이 시스템은 의료 서비스의 질 향상, 개인의 의료 정보 보호, 그리고 의료 서비스의 효율성 향상에 크게 기여할 것이다.
Deep learning-based applications have great potential to enhance the quality of medical services. The power of deep learning depends on open databases and innovation. Radiologists can act as important mediators between deep learning and medicine by simultaneously playing pioneering and gatekeeping roles. The application of deep learning technology in medicine is sometimes restricted by ethical or legal issues, including patient privacy and confidentiality, data ownership, and limitations in patient agreement. In this paper, we present an open platform, MI2RLNet, for sharing source code and various pre-trained weights for models to use in downstream tasks, including education, application, and transfer learning, to encourage deep learning research in radiology. In addition, we describe how to use this open platform in the GitHub environment. Our source code and models may contribute to further deep learning research in radiology, which may facilitate applications in medicine and healthcare, especially in medical imaging, in the near future. All code is available at https://github.com/mi2rl/MI2RLNet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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