• Title/Summary/Keyword: the fourth industry revolution

검색결과 360건 처리시간 0.025초

핀테크 활성화를 위한 규제 샌드박스의 도입 방안 연구 (Legal Research on FinTech Regulatory Sandbox Fostering Financial Innovations in Korea)

  • 고영미
    • 법제연구
    • /
    • 제53호
    • /
    • pp.213-267
    • /
    • 2017
  • 핀테크 장벽 중 가장 두터운 것은 규제적 장벽인데, 이는 많은 기술 혁신가들이 줄곧 경험해 온 문제이다. 비록 기술적 솔루션들이 보다 저렴하고 안전한 금융서비스를 약속하지만, 핀테크 산업 내에서의 혁신을 가능하도록 하는 규제를 창설하는 것이 큰 과제이다. 특히, 핀테크 관련 사업자는 어느 특정한 규제보다는 관련 규제를 둘러싼 모호함과 혼란을 더큰 쟁점으로 받아들일 수 있다. 다수의 핀테크 모델들이 금융서비스 공급을 위해 새롭고 혁신적인 방식들을 지속적으로 도입하고 있기 때문에, 기존의 규제 및 법원칙을 적용함에 있어 상당한 혼란이 야기될 수 있으며, 또한, 대규모의 금융회사에 적용되는 복잡한 규제적 준법 모델들을 소규모의 신생 기업들(start-ups)에 적용시키는 것이 적정한지 여부도 문제이다. 이는 다수의 기존 규제와 원칙이 모바일 장치, 전자상거래, 인터넷 등을 고려하지 않고 수립 도입되었기 때문이기도 하다. 이에 핀테크 사업의 성장을 위해 규제 정보에 신속하고 저비용으로 접근할 수 있는 방안이 반드시 마련되어야 한다. 이러한 문제들에 대한 적절한 해답을 찾기위하여, 규제 기관, 기술 개발자, 그리고 금융소비자들의 상호 협력해야만한다. 다수의 금융당국들이 서비스 공급자들에게는 그들의 혁신을 테스트해볼 수 있는 기회를 제공하고 동시에 규제기관에게는 상품의 리스크를 파악할 수 있는 시간을 제공하는 규제 샌드박스(Regulatory Sandbox) 제도를도입하고 있다. 그러나, 자체적인 한계를 가진 규제 샌드박스의 도입만으로는 핀테크 혁신을 실질적으로 이루어지기에 충분한 환경을 창설하여주지는 못한다. 따라서 금융당국은 샌드박스에만 의존하기 보다는 핀테크생태계의 지원을 위하여 보다 포괄적이고 다면적인 노력을 하여야 한다.

비대면시대 소비자의 무인점포 지속적이용의도에 관한 연구: COVID-19 사회적 위험의 조절효과를 중심으로 (A Study on Consumers' Intention to Continue Use of Unmanned Stores in the Non-face-to-face Era : Focusing on the Moderating Effect of COVID-19 Social Risk)

  • 오종철
    • 벤처혁신연구
    • /
    • 제3권2호
    • /
    • pp.1-21
    • /
    • 2020
  • 최근 4차 산업혁명으로 인한 새로운 기술들의 등장은 사회전반은 물론 소매업에도 큰 변화를 일으켰다. 소매업에서는 새로운 기술 기반의 무인점포가 등장하여 소비자들의 소비행태를 변화시키고 있다. 특히 2019년 12월 등장한 COVID-19로 인한 전 세계적인 팬데믹은 사회적 위험을 높였고 이로 인해 비대면 시대가 시작되면서 무인점포에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 본 연구는 무인점포 이용자가 지각하는 혜택 요인(지각된 유용성, 지각된 경제성, 지각된 즐거움, 상대적 이점)과 희생 요인(지각된 위험, 기술성)이 지각된 가치를 매개로 지속적 이용의도에 미치는 영향을 검정한다. 또한 COVID-19로 인한 사회적 위험이 무인점포를 통한 소비과정에서 어떠한 역할을 하는지를 실증분석을 통해 검정하는 연구이다. 본 연구는 비대면시대에 무인점포의 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다.본 연구는 연구의 가설검정을 위해 무인점포 이용자를 대상으로 총 293부의 데이터 수집하였다. 또한 수집된 데이터는 SPSS 21.0과 AMOS 21.0 통계프로그램을 사용하여 분석하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 무인점포의 지각된 혜택(지각된 유용성, 지각된 경제성, 지각된 즐거움, 상대적 이점)은 모두 지각된 가치에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 무인점포의 지각된 희생(지각된 위험, 기술성)은 모두 지각된 가치에 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 무인점포에 대한 지각된 가치는 지속적이용의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 끝으로 COVID-19로 인한 사회적 위험은 무인점포에 대한 지각된 희생이 지각된 가치에 영향을 미칠 때 조절역할을 하는 것으로 나타났다.

다음 세대와 한국교회 주일학교의 새 전망 (New Perspectives on Sunday School of Korean Church for Next Generation)

  • 김정준
    • 기독교교육논총
    • /
    • 제67권
    • /
    • pp.11-44
    • /
    • 2021
  • 21세기 초반 제4차 산업혁명 기술과학의 발전 속에서 갑자기 다가온 코로나19 전염병의 세계적 대유행은 한국사회의 산업, 경제, 사회, 교육, 문화, 종교 등 모든 분야가 큰 어려움을 겪고 있다. 코로나19 전염병의 확산을 막기 위한 정부 방역 당국의 방역 지침은 안전을 위하여 '삼밀금지', 즉 밀집, 밀접, 밀폐를 금지 혹은 축소하는데 초점이 있다. 이러한 방역 지침은 한국교회는 물론 주일학교 운영을 더욱 어렵게 만들었다. 일반적으로 20세기 후반에 들어서면서 한국교회 주요 교단의 통계자료를 살펴보면 교회 성장의 정체 혹은 퇴조기에 들어섰음을 보여주고 있다. 주일학교 역시 학생 수가 감소되고 있음을 알 수 있다. 연구자는 21세기에 들어서면서 한국교회 주일학교의 위기를 가져온 원인을 네 가지로 파악하였다. 첫째, 포스트모더니즘의 경향성인 근대 보편주의의 해체, 지식의 확실성과 객관성의 해체, 거대담론의 해체와 분산의 세계관 등의 영향이다. 둘째, 한국사회의 인구절벽시대에 노인 인구의 증가와 반대로 젊은 인구가 감소하는 현상이다. 한국교회 미래의 주인공이 될 젊은 인구가 감소하기 때문에 주일학교는 위기에 직면해 있다. 셋째, 코로나19 팬데믹에 따른 교회와 주일학교 교육활동의 제약이다. 마지막으로, 교회의 비전 상실과 교육열 감소 현상 등으로 분석하였다. 이에 따라 연구자는 한국교회의 다수를 차지하고 있는 교인수 200명 이하 규모에서 운영하는 주일학교를 염두에 두면서, 다음 세대를 위한 주일학교의 새로운 방향을 네 가지 내용으로 제시하였다. 첫째, 모든 것이 불확실하고 상대화된 포스트모던 시대에 절대적 기독교 진리를 확신하는 교사가 필요하다. 둘째, 젊은 세대의 인구가 감소하는 인구절벽 시대에 가정 친화적인 주일학교 패러다임으로 전환이 필요하다. 셋째, 위드 코로나19 시대에 대면과 비대면을 적절히 활용하는 방식의 교육활동이 필요하다. 마지막으로, 어려운 시대적 상황에 처한 한국교회 주일학교는 그럼에도 불구하고 '주님의 지상명령'(The Great Commandment, 마 28:18-20)을 따라 복음을 전파하고, 가르치는 교육의 비전과 열정을 회복해야 할 것이다. 본 연구가 모두가 어려운 시대에 한국교회를 다시 세울 미래세대를 위한 주일학교 교육활동에 작은 단초가 되기를 소망한다.

교육환경 변화에 따른 전문대학 수업 연한 다양화에 대한 인식조사 - 보건계열학과 중심으로 (A cognitive survey on the Diversification of class year from Junior Colleges by Changing Educational Environment-Focused on Health Sciences Departments)

  • 박철인;박수진;권순무;김원기;장기환
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제19권4호
    • /
    • pp.186-196
    • /
    • 2018
  • 본 전문대학은 고등교육기관으로 우리나라 산업발전에 필요한 인적자원을 제공함으로서 국가경제 발전의 원동력으로서 큰 역할을 하였으나 최근 학령인구 감소로 인한 전문대학의 어려움이 예상되고 있다. 따라서 급변하는 환경변화 속에서 전문대학이 고등직업교육을 대표하는 기관으로서의 역할과 상호협력과 경쟁을 통한 생존전략이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 전국 보건대학의 보건계열 중심으로 현황을 분석하고, 전문대학에 대한 정책변화와 대학에 제시하고 있는 방향성을 조사하여 전문대학 수업연한 및 학위과정 다양화 추진을 위한 구체적인 방안마련의 근거자료로 활용하고자 실시되었다. 본 연구는 현재 전국 보건대학 보건계열학과에 재직 중인 교수와 산업체 종사자 636명을 2017년 5월 1일~5월 30일까지 설문지를 이용하여 조사하였다. 연구결과, 3년제 보건계열학과의 4년제 전환에 대해 찬성한다는 의견이 70.7%였다. 이유로는 충분한 수업연한으로 현장실습 및 인성교육을 강화할 수 있고, 동등한 학력을 가질 수 있기 때문인 것으로 나타났다. 4년제 전환 시 가장 기대되는 효과는 의료기사의 사회적 위상 향상과 대학의 교육환경개선이었으며, 4년제 전환을 위해 대학, 협회, 교육부가 주도적인 역할을 수행해야 한다고 하였다. 본 연구의 결과를 토대로 다가오는 4차 산업혁명시대에 요구되는 전문보건의료인 양성을 위한 더 체계적이고 고도화된 직업교육체제가 필요한 상황에서 전문대학의 수업연한 조정을 통한 학위과정의 다양화를 자유롭게 열어놓아 일반대학 졸업자들과의 경쟁력을 갖추어 선진 보건의료인 양성에 적극적으로 대비를 해야 할 것으로 사료된다.

스마트도시사업 단계별 시민참여 수준 진단에 관한 연구 (A Study on the Level of Citizen Participation in Smart City Project)

  • 박지호;박정우;남광우
    • 한국지리정보학회지
    • /
    • 제24권2호
    • /
    • pp.12-28
    • /
    • 2021
  • 글로벌 스마트도시 추진 동향을 기반으로 2018년 '4차산업혁명위원회'는 국내 스마트도시 정책의 방향과 관련하여 '지속가능성'과 '사람중심'을 핵심 키워드로 선정하였다. 이에 따라 국내 스마트도시사업 추진단계별로 적극적인 시민중심의 혁신 방법론인 리빙랩 프로그램을 적용하고 있다. 스마트도시는 리빙랩을 통해 시민이 중심이 되어 지역문제를 발굴하고, 공공·전문가와 함께 시민의 니즈(Needs)를 반영한 해결방안 도출을 통해 지속가능한 도시문제 해결방안 및 지역발전 방안을 마련하고 있다. 그러나 상대적으로 오랜 시간 운영된 도시재생사업과 비교할 때 스마트도시사업의 시민참여는 그 수준이나 지속가능성에서 상당한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이에 본 연구는 2018년부터 2019년까지 추진된 스마트도시사업에서 수행한 리빙랩 프로그램 사례를 대상으로 도시재생사업 단계별 시민참여 특성과의 비교 분석과 Arnstein의 '참여의 사다리' 모형을 기준으로 한 시민참여 활동 수준진단을 수행하였다. 진단결과, 스마트도시사업에서 수행된 리빙랩에 나타난 시민참여 활동은 스마트도시서비스의 선정이나 해결책 구성 등에 상대적으로 높은 수준의 권한을 기반으로 지역주민의 수요에 맞는 스마트도시서비스를 선택하고 지역에 맞는 서비스의 기술수준이 결정되는 데 큰 영향을 보이고 있었다. 그러나 스마트도시 구축사업만을 위한 단발성 성격의 시민참여단 모집으로 사업 종료 후 에는 대부분의 시민참여활동이 중단되고 있었다. 이에 반해 도시재생사업의 시민참여 활동은 지역공동체 중심으로 사업 계획 단계부터 사업 종료 후 운영단계까지 지속적인 운영·관리 방안이 도출되고 있었다. 본 연구는 이와 같은 도시재생사업과 스마트도시사업간의 시민참여의 특성 비교와 수준진단을 통해 보다 지속가능한 스마트도시 구현을 위한 시민참여활성화 방안을 제시하였다.

재생에너지 발전량 예측제도 기반 집합전력자원 구성모델 개발 (The Development of an Aggregate Power Resource Configuration Model Based on the Renewable Energy Generation Forecasting System)

  • 강은경;장하렴;양선욱;양성병
    • 지능정보연구
    • /
    • 제29권4호
    • /
    • pp.229-256
    • /
    • 2023
  • 팬데믹으로 인한 재택근무와 가정용 전력수요의 증가는 전력수요 패턴에 상당한 변화를 불러왔다. 이로 인해 한전 PPA(전력구매계약) 및 자가용 태양광 발전량 파악이 어려워지고, 전력거래소의 전력수요예측과 계통운영에 어려움이 가중되고 있다. 전기에너지는 다른 에너지 자원과 달리 저장이 어려워, 생산된 에너지와 소비 사이의 균형을 유지하는 것이 매우 중요하다. 전기에너지의 부족이나 과잉 생산은 에너지 시스템에 큰 불안정성을 초래할 수 있으므로, 전력 수급을 효과적으로 관리하는 것이 필수적이다. 특히, 4차 산업혁명 시대에는 데이터의 중요성이 더욱 커져 대규모 화재나 정전과 같은 문제가 심각한 영향을 미칠 수 있다. 이에 따라, 전기에너지 분야에서 정확한 전력수요와 함께 재생에너지와 같은 발전량을 정확하게 예측하여 적절한 발전 관리를 하는 것이 중요하며, 이는 불필요한 전력 생산을 줄이고 에너지 자원을 효율적으로 활용하는데 도움이 된다. 이에, 본 연구에서는 산업통상자원부에서 제공한 169개 발전소의 데이터를 활용하여 최적의 집합전력자원을 구성하기 위해 (1) 재생에너지 발전량 예측제도와 목표, 그리고 실제 적용에 대해 검토하고, (2) 예측제도 정산을 고려한 집합구성 알고리즘을 개발한 후, (3) 분석 로직에 이를 적용하여 결과를 종합하고 해석하였다. 본 연구는 최적의 집합구성 알고리즘을 개발하여, 최대 정산금 대비 80.66%에 달하는 집합구성(Result_Number 546)을 도출하였으며, 발전소 집합을 구성하였을 때 정산금을 증가시키는 발전소(B1783, B1729, N6002, S5044, B1782, N6006)와 정산금을 감소시키는 발전소(S5034, S5023, S5031)를 확인하였다. 집합전력자원을 연구단위로 설정하여 최적의 집합구성 알고리즘을 개발한 최초의 연구로서 의의가 있으며, 본 연구결과의 활용으로 전력시스템의 안정성을 향상시키고 에너지 자원이 효율적으로 활용될 수 있기를 기대한다.

자율운항선박 도입에 따른 해기사 직능 변화와 인력양성에 관한연구 (A Study on the Changes in Functions of Ship Officer and Manpower Training by the Introduction of Maritime Autonomous Surface Ships)

  • 임성주;신용존
    • 한국항해항만학회지
    • /
    • 제46권1호
    • /
    • pp.1-10
    • /
    • 2022
  • 본 연구는 제4차 산업혁명 기술에 의해 선박의 자동화와 지능화가 진전되면서 자율운항선박이 도입되게 됨에 따라 해기사 인력수요축소와 직능 전환 등의 문제가 대두되는 상황에서 해기사의 직무변화와 이에 따른 요구 역량을 분석하고 이를 배양하기 위한 인력양성 방향을 제시하였다. 선행연구 검토와 전문가 집단의 브레인스토밍과 AHP 설문조사를 통해 자율운항선박의 해기사 직무와 역량 요인을 도출하고 그 중요도를 평가하였다. 해기사 승선 자율운항선박의 해기사 직무 중에서 안전 운항과 비상시 대응 그리고 화물의 안전운송 관련 직무요인이 중요한 것으로 나타났으며, 자율운항시스템의 제어 및 운용 역량의 중요성이 매우 높으며 이를 뒷받침하기 위한 육·해상 커뮤니케이션과 AI 및 Big Data 분석 역량이 필요한 것으로 나타났다. 완전자율운항선박의 해기사 직무는 예상하지 못한 비상상황에 대비하여 선박을 안전하게 원격운항시키는 비상상황대처, 원격운항제어, 선박정비·관리 직무 순으로 중요도가 높으며, 해기사 역량에서는 자율운항시스템 제어와 운용 그리고 이를 수행하기 위한 Big Data 와 AI 활용 역량들의 중요도가 매우 높은 것으로 분석되었다, 이러한 요인들의 직무역량 함양을 위한 해기인력 양성 방향과 규모는 기술의 진보에 따라 크게 달라질 수 있는 점을 고려하여 자율운항선박 도입단계별로 필요한 해기사 교육 프로그램과 직무교육 내용 그리고 핵심역량 함양을 위한 교육인프라 구축 방안을 제시하였다. 이 연구는 자율운항선박의 해기사 직무 및 역량 요인을 실무적 관점에서 체계적으로 도출하였으며, 관련 전문가별 인식도를 분석함으로써 자율운항선박 도입에 대한 전문가 차원의 대응 방안을 진단하였다는데 연구의 의의가 있다.

첨단 전자산업 폐수처리시설의 Water Digital Twin(I): e-ASM 모델 개발과 Digital Simulation 구현 (Water Digital Twin for High-tech Electronics Industrial Wastewater Treatment System (I): e-ASM Development and Digital Simulation Implementation)

  • 심예림;이나희;정찬혁;허성구;김상윤;남기전;유창규
    • 청정기술
    • /
    • 제28권1호
    • /
    • pp.63-78
    • /
    • 2022
  • 첨단 전자산업 폐수 처리시설에서 발생되는 유기 폐수는 고농도의 유기물질 및 20가지 이상의 유독 난분해성 물질을 포함하고 있으며, 이를 효율적으로 처리하는 것은 첨단 전자산업의 당면 과제이다. 따라서, 첨단 전자산업 유기폐수 처리시설을 CPS (Cyber physical system)상 Water digital twin으로 구축하여 COD (Chemical Oxygen Demand), TN (Total Nitrogen), TP (Total Phosphorous) 및 TMAH (Tetramethylammonium hydroxide) 등 유기 오염물질의 제거 효율 평가가 가능한 전자산업 폐수 특화 모델 개발이 필요하다. 본 연구에서는 첨단전자산업 유기폐수 제거 메커니즘에 대한 분해 미생물의 성장과 사멸의 이론적인 반응속도식에 기반한 첨단 전자산업 폐수 특화 활성슬러지 모델(Electronics industrial wastewater activated sludge model, e-ASM)을 개발하였다. 개발한 e-ASM은 전자산업 폐수처리공정에서 발생하는 유기물 산화, 질산화, 및 탈질화 과정뿐만 아니라 TMAH 등 난분해성 유기물질의 분해과정 중 발생하는 질산화미생물의 저해(Inhibition) 작용 등 복잡한 생물학적 분해 메커니즘이 모사 가능하다. 이를 활용하여 실제 전자산업 유기폐수 처리시설을 Water Digital Twin으로 구현하여 CPS (Cyber physical system) 상에서 전자산업 폐수처리장에 폐수 유입 성상에 따라 공정 모델링, 유출수 예측, 공법 선정, 설계 효율 평가 등 다양한 목적으로 활용될 수 있다.

텍스트마이닝 기법을 활용한 사용후핵연료 건식처리기술 관련 언론 동향 분석 (Analysis of media trends related to spent nuclear fuel treatment technology using text mining techniques)

  • 정지송;김호동
    • 지능정보연구
    • /
    • 제27권2호
    • /
    • pp.33-54
    • /
    • 2021
  • 최근 4차 산업혁명, 코로나로 인한 뉴노멀 시대의 도래 등을 계기로 인공지능, 빅데이터 연구와 같은 언택트 관련 기술의 중요성이 더욱 급상하고 있다. 각 종 연구 분야에서는 이러한 연구 트렌드를 따라가기 위한 융합적 연구가 본격적으로 시행되고 있으나 원자력 분야의 경우 자연어 처리, 텍스트마이닝 분석 등 인공지능 및 빅데이터 관련 기술을 적용한 연구가 많이 수행되지 않았다. 이에 원자력 연구 분야에 데이터 사이언스 분석기술의 적용 가능성을 확인해보고자 본 연구를 수행하였다. 원자로 연료로 사용된 뒤 배출되는 사용후핵연료 인식 동향 파악에 대한 연구는 원자력 산업 정책에 대한 방향을 결정하고 산업정책 변화를 사전에 대응할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 사용후핵연료 처리기술은 크게 습식 재처리 방식과 건식 재처리 방식으로 나뉘는데, 이 중 환경 친화적이고 핵비확산성 및 경제성이 높은 건식재처리 기술인 '파이로프로세싱'과 그 연계 원자로 '소듐냉각고속로'의 연구개발에 대한 재평가가 현재 지속적으로 검토되고 있다. 따라서 위와 같은 이유로, 본 연구에서는 사용후핵연료 처리기술인 파이로프로세싱에 대한 언론 동향 분석을 진행하였다. 사용후핵연료 처리기술인 '파이로프로세싱' 키워드를 포함하는 네이버 웹 뉴스 기사 전문의 텍스트데이터를 수집하여 기간에 따라 인식변화를 분석하였다. 2016년 발생한 경주 지진, 2017년 새 정부의 에너지 전환정책 시행된 2010년대 중반 시기를 기준으로 전, 후의 동향 분석이 시행되었고, 빈도분석을 바탕으로 한 워드 클라우드 도출, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 도출, 연결정도 중심성 산출 등의 분석방법을 통해 텍스트데이터에 대한 세부적이고 다층적인 분석을 수행하였다. 연구 결과, 2010년대 이전에는 사용후핵연료 처리기술에 대한 사회 언론의 인식이 외교적이고 긍정적이었음을 알 수 있었다. 그러나 시간이 흐름에 따라 '안전(safety)', '재검토(reexamination)', '대책(countermeasure)', '처분(disposal)', '해체(disassemble)' 등의 키워드 출현빈도가 급증하며 사용후핵연료 처리기술 연구에 대한 지속 여부가 사회적으로 진지하게 고려되고 있음을 알 수 있었다. 정치 외교적 기술로 인식되던 사용후핵연료 처리기술이 국내 정책의 변화로 연구 지속 가능성이 모호해짐에 따라 언론 인식도 점차 변화했다는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 통해 원자력 분야에서의 사회과학 연구의 지속은 필수불가결함을 알 수 있었고 이에 대한 중요성이 부각되었다. 또한, 현 정부의 원전 감축과 같은 에너지 정책의 영향으로, 사용후핵연료 처리기술 연구개발에 대한 재평가가 시행되는 이 시점에서 해당 분야의 주요 키워드 분석은 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이라는 측면에서 실무적 의의를 갖는다. 더 나아가 원자력 공학 분야에 사회과학 분야를 폭넓게 적용할 필요가 있으며, 국가 정책적 변화를 고려해야 원자력 산업이 지속 가능할 것으로 사료된다.

딥러닝 시계열 알고리즘 적용한 기업부도예측모형 유용성 검증 (Corporate Default Prediction Model Using Deep Learning Time Series Algorithm, RNN and LSTM)

  • 차성재;강정석
    • 지능정보연구
    • /
    • 제24권4호
    • /
    • pp.1-32
    • /
    • 2018
  • 본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.