• 경영과정보연구
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• 제35권4호
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• pp.169-184
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• 2016

이연법인세자산(부채)은 과세소득과 회계이익 간의 일시적차이를 재무제표에 반영한 것이므로 재량적 발생액의 대용치라는 정보유용성을 가질 수 있다. 또한 이연법인세자산의 실현가능성 검토는 이익조정의 수단으로 이용될 수 있다. 이에 본 연구는 이연법인자산에 초점을 두고 이연법인세자산은 수정 Jones모형(Dechow et al. 1995)으로 측정된 재량적 발생액과 일반적으로 어떤 관계를 보이며, 이러한 관계에 감사품질은 어떤 영향을 미치는지 검증하였다. 이 검증을 위한 표본에는 이연법인세자산에 대한 세율변동효과와 측정의 신뢰성을 통제하기 위하여 2009년부터 2010년까지 비금융업을 대상으로 최종 2,670개 기업이 선정되었다. 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 전체표본을 대상으로 분석한 경우 이연법인세자산은 일반적으로 재량적 발생액과 부(-)의 관계를 나타냈지만 감사품질이 높은 경우에는 유의한 관계를 보이지 않았다. 둘째, 음(-)의 재량적 발생액을 보이는 1,379개 표본을 대상으로 분석한 경우 이연법인세자산과 재량적 발생액은 유의한 관계를 보이지 않았지만 감사품질이 높은 경우에는 부(-)의 관계를 나타냈다. 이러한 결과는 음(-)의 재량적 발생액을 보이는 경우에는 높은 감사품질이 이연법인세자산을 이용한 이익조정행태를 제한하여 이연 법인세자산은 재량적 발생액을 탐지하는데 유용할 수 있음을 시사한다. 따라서 본 연구는 선행연구에서 개별 주제로 다루었던 이연법인세자산의 이익조정탐지와 이익조정수단이라는 상반된 관련성을 병합 접근하여 일반적인 관련성을 확인하고, 감사품질이 이연법인세자산의 재량적 발생액에 대한 정보유용성에 영향을 미칠 수 있다는 점을 제시하였다는데 의의가 있다.

• 토지주택연구
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• 제12권3호
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• pp.11-26
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• 2021

오늘날 오피스 임차수요 급증에 따른 임대료 가격의 분포와 서울시 도시공간구조 변화 행태와 연관성을 띄는지에 대해 연구 필요성이 제기되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 오피스 가격경사계수를 토대로 영향력을 추정하고, 도시공간구조의 동태적 변화를 계량적으로 설명할 수 있는 시계열 모형을 제시하는 것이다. 이를 규명하기 위해 금융위기 이후 2010년부터 2019년말 까지 서울시를 대상으로 지난 10년간 분기별 오피스 임대료 시세를 이용하고, 실증분석 방법론으로 수정반복매매모형을 채택하였다. 본 연구의 주된 결과를 간단히 요약·정리하면 다음과 같다. 첫째, 권역별 오피스 가격경사계수 추정결과, 공통적으로 도심권은 영향력 변동이 거의 없이 일정 수준을 유지한 반면, 강남과 여의도권의 영향력은 지속적으로 증가하였다. 이 사실은 전통적인 도심이 쇠퇴 또는 정체기 진입을, 강남과 여의도권은 꾸준한 성장세속에 부상하며 기능 분화가 이루어져, 종전 1도심 위주의 단핵에서 3대 핵심 고용 중심지의 다핵구조로 빠르게 전환되었음을 시사한다. 요컨대 이러한 현상은 궁극적으로 기업들이 공간적으로 분산 집중화가 점차 가속화됨을 의미하며, 임차인 간 네트워크 요소를 중시 여기는 경향과도 밀접한 것으로 추측된다. 둘째, 규모별로 소형과 중형은 영향력 증감이 미미한 편이나, 대형은 영향력 증가가 뚜렷하게 관찰되어 대조적인 양상이 전개되었다. 특히 중소형은 도심권과 강남, 여의도권의 가격경사계수 영향력이 반비례가 성립되어 서로 경쟁관계인 것으로 드러났다. 즉 경제적 속성인 오피스 임대료 지표로 살펴본 도시공간구조는 권역 외 규모별로도 각기 다른 특색을 지닌 이질적인 하위시장이 여실히 존재함을 알 수 있다. 아마도 규모별 도시공간구조 변화 차이는 권역 간 투자매력도나 산업 경쟁구도, 임차인의 신용도 및 선호 특성에 상당 부분 기인한 것으로 해석된다. 결론적으로 「2030 서울도시기본계획」 상의 개편된 3대 핵심권역의 서울시 중심지 체계 및 위상과 정확히 일치할 뿐더러, 다수 선행연구들이 경험적으로 주장한 가설을 뒷받침한다고 말할 수 있다. 이로써 주택 외 오피스로 조사대상을 넓히고 임대시세로 다양한 인자의 모의적용을 시도한 수정반복매매모형은 도시공간구조의 시계열적인 변화를 파악하는데 효율적이고, 대안적 접근이 될 수 있는 가능성을 충분히 확인하였다. 나아가 본 연구결과는 시장참여자들이 급변하는 대내외 환경속에서 미래 서울시 도시공간구조를 탐색·예측하고 고용 중심지를 식별함으로써, 향후 바람직한 도시성장전략을 유도하는 계획구상 및 정책수립에 도움이 될 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제39권4호
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• pp.191-213
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• 2022

기존 국립세종도서관 정책정보포털(POINT)의 국정과제 서비스를 뛰어넘는 고품질 정책정보서비스 제공을 위하여, 새로운 국정과제 이행에 필요한 정책자료를 효과적으로 서비스할 수 있는 방안이 필요하다고 생각된다. 이에 본 연구에서는 BRM기반 국정과제와 정책정보콘텐츠 연계 및 구축방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해, 첫째, 신(新)정부 120대 국정과제를 중심으로 국정과제 유형과 정부기능분류체계 분야·영역별 콘텐츠를 분석하였다. 또 이전 정부의 국정과제와 현 정보의 국정과제를 비교·분석하여 국정과제 관련 콘텐츠 구축 시 중점적으로 반영해야 할 내용을 파악하였다. 둘째, 정책정보 및 국가 정보 포털의 현황 분석 등을 통해 정책 정보의 연계 및 수집 방안을 모색하였다. 연구 결과, 첫째, 국정과제의 1단계 BRM을 보면, 사회복지 21개, 통일외교 14개, 산업통상중소기업 17개, 일반공공행정 12개, 재정세제금융이 8개, 문화체육관광과 과학기술, 교육이 각 6개, 통신과 공공질서및안전이 5개, 보건, 교통및물류, 환경이 각 4개, 농림 3개, 국방, 지역개발이 각 2개, 해양수산이 각 1개 등의 순으로 나타났다. 신(新)정부의 경우 과학기술과 IT를 중시하는 것을 알 수 있어 핵심 국정과제 정보서비스 구축 시에도 이를 고려할 필요가 있다. 둘째, 외부 기관과의 데이터베이스 연계를 위해서는 연계운영협의회를 구성하고, 국정과제 정보의 연계 및 수집, 국정과제 관련 정보 POINT 연계 및 제공이 필요하다.

• 벤처혁신연구
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• 제5권1호
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• pp.1-18
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• 2022

열정이 기업가정신의 중요한 부분이며 창업가, 종업원 및 스타트업의 의도와 행동, 성과에 영향을 미친다는 경험적 증거가 늘어나고 있다. 열정은 스타트업을 시작하는 창업가가 극복해야 하는 노력과 도전을 고려할 때 기업가적 맥락에서 특히 중요하다. 본 연구는 액셀러레이터 보육 프로그램에 참여하는 스타트업 창업가 열정, 액셀러레이터 창업가와 매니저 열정이 보육 스타트업의 창업성과에 미치는 영향을 확인하고자 했다. 또한 창업 자기효능감이 이 영향 관계에서 매개 역할을 하는지 확인하고자 했다. 설문조사는 액셀러레이터 보육 프로그램을 마친 스타트업 창업가로 온라인 방식으로 실시하였다. 분석에 활용된 설문자는 총 330명이었다. 실증 분석결과 스타트업 창업가 열정, 액셀러레이터 창업가와 매니저 열정은 모두 보육 스타트업의 창업성과에 정(+)의 영향을 미치는 것이 확인되었다. 열정의 영향력은 스타트업 창업가> 액셀러레이터 창업가> 액셀러레이터 매니저 순으로 높게 나타났다. 창업 자기효능감은 스타트업 창업가 열정 및 액셀러레이터 창업가 열정과 보육 스타트업의 창업성과 간에 각각 매개 역할을 하는 것이 확인되었다. 하지만 액셀러레이터 매니저 열정과 보육 스타트업의 창업성과 간에는 유의한 매개 역할이 확인되지 않았다. 본 연구는 액셀러레이터 창업가와 매니저의 열정이 보육 스타트업의 창업성과에 긍정적인 영향을 미친다는 사실을 실증적으로 처음으로 확인한 데 의의가 있다. 액셀러레이터 창업가와 매니저의 열정은 보육 스타트업의 창업성과를 창출하는 데 감춰진 핵심(lynchpin) 요인일 만큼 중요한 역할을 하고 있다. 특히 액셀러레이터 창업가 열정은 보육 스타타업 창업성과에 미치는 영향력이 크므로 스타트업이 액셀러레이터를 선택할 때 이 사실을 인지하고 이들의 열정 평판을 주의 깊게 살펴볼 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.1-19
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• 2019

제4차 산업혁명을 이끄는 주요 원동력 중 하나인 인공지능 기술은 이미지와 음성 인식 등 여러 분야에서 사람과 유사하거나 더 뛰어난 능력을 보이며, 사회 전반에 미치게 될 다양한 영향력으로 인하여 높은 주목을 받고 있다. 특히, 인공지능 기술은 의료, 금융, 제조, 서비스, 교육 등 광범위한 분야에서 활용이 가능하기 때문에, 현재의 기술 동향을 파악하고 발전 방향을 분석하기 위한 노력들 또한 활발히 이루어지고 있다. 한편, 이러한 인공지능 기술의 급속한 발전 배경에는 학습, 추론, 인식 등의 복잡한 인공지능 알고리즘을 개발할 수 있는 주요 플랫폼들이 오픈 소스로 공개되면서, 이를 활용한 기술과 서비스들의 개발이 비약적으로 증가하고 있는 것이 주요 요인 중 하나로 확인된다. 또한, 주요 글로벌 기업들이 개발한 자연어 인식, 음성 인식, 이미지 인식 기능 등의 인공지능 소프트웨어들이 오픈 소스 소프트웨어(OSS: Open Sources Software)로 무료로 공개되면서 기술확산에 크게 기여하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 온라인상에서 다수의 협업을 통하여 개발이 이루어지고 있는 인공지능과 관련된 주요 오픈 소스 소프트웨어 프로젝트들을 분석하여, 인공지능 기술 개발 현황에 대한 보다 실질적인 동향을 파악하고자 한다. 이를 위하여 깃허브(Github) 상에서 2000년부터 2018년 7월까지 생성된 인공지능과 관련된 주요 프로젝트들의 목록을 검색 및 수집하였으며, 수집 된 프로젝트들의 특징과 기술 분야를 의미하는 토픽 정보들을 대상으로 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 기술들의 개발 동향을 연도별로 상세하게 확인하였다. 분석 결과, 인공지능과 관련된 오픈 소스 소프트웨어들은 2016년을 기준으로 급격하게 증가하는 추세이며, 토픽들의 관계 분석을 통하여 주요 기술 동향이 '알고리즘', '프로그래밍 언어', '응용분야', '개발 도구'의 범주로 구분하는 것이 가능함을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로, 향후 다양한 분야에서의 활용을 위해 개발되고 있는 인공지능 관련 기술들을 보다 상세하게 구분하여 확인하는 것이 가능할 것이며, 효과적인 발전 방향 모색과 변화 추이 분석에 활용이 가능할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.