Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA: multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.
Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.
본 연구의 목표는 사용자에게 적합한 매트리스를 선택하는데 도움을 주는 신체적, 심리적 지표를 개발하고, 이를 분석하여 개인의 주관적 만족도와의 상관성을 알아보는 것이다. 시중에 판매되고 있는 5개의 매트리스의 강도를 2개씩 짝지어진 매트리스별 pared t-test를 통하여 강도별 순위를 5등급으로 분류하였다. 10명의 실험 참가자들의 신체적 지표(근전도, 심박수, 산소포화도 측정), 심리적 지표(개인 특성 설문 조사), 체압 및 주관적 만족도 측정을 실시하고, 상관분석을 통해서 이 측정결과와 개인간 주관적 만족도(선호하는 침대의 탄성)와도 일관성이 있는지 조사하였다. 연구 결과, 압력집중도(r=0.818)과 허리근육이완도(r=0.766) 그리고 심박수(r=0.670)가 주관적 만족도와 유의한 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.
도시 내 버스노선체계 개선을 위한 선행작업인 전체노선체계에 대한 합리적이고 형평성 있는 평가를 위한 기준 및 정량적 지표의 설정, 그리고 이를 이용한 평가사례가 제시되었다. 평가기준은 버스이용의 편의성, 운행의 생산성, 그리고 사회적 비용의 최소화라는 3가지 목표에 입각하여 접근성, 승차안락성, 환승률, 노선직결도, 운행생산성, 형평성, 그리고 차량소요대수의 7개 기준으로 설정되었으며 평가지표는 각각의 기준을 나타내는 구체적 측정도구로서의 정량적 모델로 구성되었다. 평가사례는 경기도 시흥시를 대상으로 기존 노선망의 유지를 포함한 4개의 개선대안에 대하여 설정된 7개 평가지표를 산출, 결과를 비교 평가하는 방식을 취하였다. 또한 지표별 평가점수를 선형정규화법에 의하여 표준화함으로서 종합적 평가가 가능하도록 하였다. 평가결과에 따르면, 설정된 지표들은 부분적으로 한계가 있지만 전반적으로 버스노선체계의 구조와 특성을 잘 반영하고 있어 타당성이 충분함을 보여주고 있다. 후속 연구와 관련하여, 설정된 지표 중 접근성 지표와 환승률 지표에 대하여는 좀더 연구가 필요할 것으로 보인다. 또한. 종합적 평가를 위한 지표 값의 표준화와 지표별 가중치 설정에 관한 연구가 이어져야할 것이며, 정책적 측면에서는 각 도시별로 나름대로의 특성과 정책목표에 입각하여 평가체계를 구성하는 노력이 있어야할 것으로 보인다.
희토류원소를 이용하여 전주-완주지역에서의 지표수와 지하수의 연계성을 밝혀내기 위해 8개 지역을 선정한 후, 기반암시료와 더불어 2002년 4월, 2003년 6월, 2003년 8월 그리고 2003년 11월의 4차례에 걸쳐 현장분석과 더불어 지표수와 지하수시료를 채취하였다. PAAS(Post Archean Australian Shale)로 규격화한 희토류원소분포도에 의하면, 갈수기인 2002년 4월과 2003년 11월의 지표수와 지하수는 대체적으로 중희토류가 부화되었고, 아울러 강한 Eu의 정(+)의 이상과 Ce의 부(-)의 이상이 관찰된다. 그러나 갈수기가 끝난 2003년 6월과 장마가 끝난 직후인 2003년 8월의 시료에서는 대부분의 지표수와 지하수 시료가 Eu의 강한 부(-)의 이상을 보여준다. 그리고 일부 시료에서는 Ce의 부(-)의 이상도 관찰되었다. 이와 같은 희토류원소 분포 및 Ce과 Eu의 변화는 산화-환원작용의 영향을 받은 산화수(즉 Ce$^{3+}$ 와 Ce$^{4+}$ , Eu$^{2+}$와 Eu$^{3+}$ )의 변화에 의한 것으로 해석할 수가 있다. 뿐만 아니라, 본 연구결과에 의하면, 전주-완주 지역에서의 지표수와 지하수는 매우 밀접한 연관성을 갖고 있으며, 그 순환속도 또한 비교적 빠른 편으로 나타났다. 그리고 본 연구결과, 희토류원소는 지표수와 지하수의 연계성을 밝혀내는 데 있으며 매우 유용한 지시자임을 확인하였다.
최근 COVID-19 장기화 영향과 원자재 가격 급등으로 국내 대출금리가 가파르게 오르면서 빚으로 버티는 중소기업에 대한 우려가 커지고 있다. 또한, 높은 대출금리와 금융권의 대출심사 시 과도한 제출서류와 재무제표 위주의 심사로 인해 경영 환경에 힘든 중소기업의 대출은 거절되는 경우도 증가하고 있다. 따라서 중소기업의 자금조달과 투자 활성화 방안에 대한 논의가 필요하기에 본 연구는 중소기업의 ESG 제도의 활용을 통한 투자증진방안을 제언하고자 한다. 본 연구의 목적은 비재무적 지표로 활용되는 ESG 평가지표의 활용이 중소기업의 기업가치를 예측하는 데 도움이 되며, 중소기업이 ESG 정보공시에 적극적으로 참여해야 하는 중요성을 제시하는 것이다. 본 연구는 자금조달이 중요한 중소기업의 ESG 도입과 실천의 필요성을 제언하며, 비재무적 지표의 활용이 기업가치를 예측하는 데 도움이 된다는 것을 실증적인 결과로 분석하고자 한다. 따라서, 중소기업의 투자 활성화 방안으로 ESG 활용이 적극적으로 권장하고 실천해야 하며, ESG 정보공시를 위한 노력이 곧 중소기업의 정보 비대칭성을 해결하는 데 도움이 될 수 있음을 시사한다. 또한, 결과적으로 중소기업은 ESG 도입과 실천이 자금조달 및 투자 활성화로 이어질 수 있다는 투자 메커니즘을 이해하고 향후 중소기업형 ESG 정책의 필요성을 제언하고자 한다.
정서는 생리적 반응을 수반하는 주관적인 경험이다. 뇌파와 자율신경계 반응의 차이에 의한 기본정서 구분 연구는 보고된 바가 없다. 본 연구에서는 1) 여섯 기본정서를 뚜렷하게 유발하는 정서자극을 선정하고, 이를 사용하여 2) 기본정서를 구분할 수 있는 심리생리적 복합 지표 모델을 개발하고자 하였다. 국제정서사진체계에서 여섯 기본정서 (행복, 슬픔, 분노, 혐오, 공포, 놀람) 각각을 신뢰롭게 유발하는 여섯 쌍의 슬라이드를 선택하였다. 슬라이드 제시에 의하여 유발되는 뇌파, 심전도, 호흡, 피부전기반응을 기록하여 분석/비교하였다. 주요결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 뇌파의 상태적 출현량, 심박률, 호흡률, 피부전도반응은 안정상태와 정서상태간의 비교에서 유의미한 차이가 나타났다. 둘째, 뇌파분석결과에서는 theta (F4, 01), slow alpha (F3, F4), fast alpha (O2), fast beta (F4, O2)파의 상대적 출현량 변화값이 일부 정서들간에 유의미한 차이가 있었다. 셋째, 자율신경계 분석결과에서는 심박률, 호흡률, 피부전도반응이 일부 정서들간에 유의미한 차이를 보여주었다. 이들 결과를 토대로 기본정서를 특정적으로 구분할 수 있는 심리생리적 복합 지표 모델을 구성하였다. 네 기본정서 (공포, 혐오, 슬픔, 분노)는 뇌파와 자율신경계 반응패턴에 의한 구분이 가능하였으나, 행복과 놀람은 본 연구에서 사용한 심리생리지표에 의한 최종 구분이 불가능하였다. 여섯 기본정서를 모두 구분할 수 있는 적절한 지표를 찾아내는 후속연구가 필요하다.
본 연구는 시내버스 노선체계 평가 시 평가지표로 활용될 수 있도록 사회적 형평성 지표를 개발하였다. 사회적 형평성을 수평적 관점과 수직적 관점에서 수평적 형평성, 수평적 접근성, 수직적 형평성, 수직적 접근성의 4개 지표로 나누어 개발하였으며, 통합 지표로서의 사회적 형평성을 정의하였다. 개발한 평가지표를 모의 네트워크에 적용하여 시뮬레이션을 수행한 결과, 사회적 형평성의 지표는 존별 상대 비교에서 유의한 것으로 나타났다. 아울러 사회적 관점을 포함한 평가와 포함하지 않은 평가 사례의 비교를 통해 노선체계에서 사회적 형평성을 고려하는 경우, 평가결과가 다르게 나타날 수 있음을 입증하였다. 사회적 형평성 지표를 포함하여 평가할 경우의 최적 대안은 이 지표를 포함하지 않은 경우의 최적 대안과는 달라질 수 있음을 보여준다. 이로써 공공서비스인 시내버스 노선체계를 평가할 때에, 경제적인 효율성뿐만 아니라 사회적 약자 등을 고려한 사회적 형평성 지표를 반영하여 평가하는 방식이 가능하게 되었다.
본 연구는 국내 하천에서 방치되고 있는 구하도 구간의 물리적 상태를 파악함으로써 이를 보전 또는 관리하기위한 기초자료로써 활용하고자 한다. 국내의 구하도 구간은 자연적인 발생보다는 하천의 직강화, 하천부지 이용의 고도화 등 인위적인 교란으로 인해 형성된 것이 대부분이다. 이와 같이 사행구간의 하도가 절단(Cutoff)됨으로써 형성된 구하도는 우각호 형상의 습지형 구하도와 이미 육역화되어 농경지나 나대지로 이용되는 육화형 구하도로 구분할 수 있다. 특히 폐천(Abandoned Channel)화가 진행된 대부분의 습지형 구하도는 수질, 생태계, 육역화, 농업용수 이용 등 다양한 문제점 및 현안을 가지고 있기 때문에 이에 대한 보전 또는 관리가 필요하다. 이를 위해서는 우선적으로 습지형 구하도의 현재를 진단하고 평가하기 위한 연구가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 습지형 구하도를 평가하기 위한 평가지표를 제안하고 이를 만경강 습지형 구하도 5개소에 적용하였다. 평가지표는 국내외에서 제안된 하천환경 평가지표와 RAM(일반기능평가기법)을 토대로 작성하였다. 이 평가지표는 단절된 습지구간에 적정한 지표, 자료 획득의 용이성, 즉시 적용 가능한 것을 우선순위로 선정하였다. 평가지표는 자연도, 서식처, 친수, 수질 등 4개 지표를 세분화한 총 25개 항목으로 제안하였다. 만경강에 대한 물리적 평가결과 습지형 구하도의 경우 서식처, 자연도 부분이 높은 점수를 획득한 반면 수질과 친수 지표는 상대적으로 취약한 것으로 평가 되었다. 이와 같은 결과는 향후 만경강 습지형 구하도에 대한 보전 및 관리계획을 수립함에 있어 주요 고려사항이 될 수 있을 것이다.
SWG(Smart Water Grid)는 한정적인 수자원을 효율적으로 이용하고 사용자 입맛에 맞춰 물을 안정적으로 공급하고자 하는 양방향 개념으로 수자원 분야에서 각광받는 실정이다. SWG의 성능을 평가하는 연구사례는 많지 않으며 현재 국내의 경우 실증단지를 구축하고 있는 단계이다. 그러므로 성능평가를 수행하기 위한 실측자료가 부재하므로 성능평가 지표선정에 활용 할 수 있는 자료가 제한적이다. 따라서 미국의 Leed, 영국의 BREEAM, 일본의 CASBEE, 호주의 Green Star의 인증 기준에서 수자원에 대한 항목과 기존의 IWA, World Bank, AWWA, JWWA, OFWAT 같은 해외 상수도 수행능 지표와 상수도 및 정수장 기술진단에서 제시하는 기준을 바탕으로 성능평가지표를 선정 보완하여 Water Facility Index, Smart Index, Optimum System Index로 분류하여 각 세부의 성능평가지표를 선정하였다. 선정된 지표는 AHP기법를 활용하여 1-4단계에 걸쳐 계층화를 실시하고 Bottom-up방식으로 4단계에서부터 1단계로 평가를 진행하도록 구성했다. 4단계에서는 계층 별 쌍대비교 결과를 바탕으로 중요도에 따른 가중치를 부여하고 차등 점수를 적용하며, 이는 3단계에서 필수적으로 만족해야하는 지표들을 설정하고 평가하기 위해 사용된다. 3단계에서는 지표평가 후 "보통" 이상의 점수를 획득해야 2단계로 진행할 수 있고, 2단계에서는 3가지 큰 지표를 설정 후 총점 기준 60%이상의 최소득점 기준을 만족해야 1단계로 진행할 수 있도록 구성했다. 이러한 절차를 바탕으로 마지막 1단계에서는 100점을 만점으로 하는 6단계의 최종성능을 평가하는 결과를 제시할 수 있다. 본 연구에서는 국외 성능평가 사례 중 SWG와 관련된 지표를 구성하여 성능평가를 수행할 수 있는 기법을 제안하였다. 향후 지속적인 연구 진행 결과와 실측자료를 수집하여 수정 및 보완이 수행될 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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