• 기록학연구
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• 제38호
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• pp.75-124
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• 2013

본 연구는 헌법재판소 기록물의 특수한 가치에 주목하여 기록물의 특성을 논하고, 그 현황을 파악하여 기록관리 개선방안의 제안을 목적으로 한다. 먼저 헌법재판소 기록물의 개념과 범위를 정의하고, 유형과 성격을 고찰하여 기록물의 특성을 제시하였다. 헌법재판소의 기록물은 국가의 필수 기록물이며, 민주주의 정착과 인권 보장 차원에서 특수한 가치를 지니고, 기록물의 맥락이 헌법재판소와 관계를 맺는 여타 헌법기관, 행정부 등의 기록물에 광범위하게 연결된다는 사실을 제시하였다. 다음으로 기록관리 현황을 분석하였다. 관리현황 파악은 기록관리 프로세스에 따라 진행하였다. 처리과 단계에서는 생산 및 등록, 분류체계 현황을 살펴보았고, 기록물관리기관 단계에서는 기록물의 보존 및 이용현황에 대해서 파악하고자 하였다. 현황파악을 토대로 인프라, 프로세스, 공개 및 활용으로 나누어 헌법재판소 기록관리의 문제점과 그에 따른 개선방안을 제안하였다. 인프라 부분에서는 제도, 시설, 인력 부분에 대한 문제점과 방안을 제시하였고, 프로세스에서는 분류와 평가(appraisal)에 초점을 맞추어 문제점과 대안을 제시하였다. 분류에서는 재판기록물 분류구조를 변경할 것을 제안하였고, 평가에서는 행정기록물 보존기한 책정이 현실과 부합하지 않는다는 점과 재판기록물의 보존기한 책정의 방식을 재고(再考)할 것을 주장하였다. 공개 및 활용에서는 정보공개의 문제점을 지적하고, 모든 기록물에 적용되는 정보공개규정을 제정할 것을 제안하였다. 특히 활용에서는 관련 기관과의 협력을 통한 기록물의 활용 가능성과 범위의 확장을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 벤처창업연구
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• 제18권1호
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• pp.173-188
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• 2023

본 연구는 예비유니콘 선정기업을 대상으로 선정시점에 대한 이익조정을 분석하였다. 경영자는 예비 유니콘기업에 선정되면 최대 200억원에 달하는 금융지원을 받을 수 있어 이익조정의 유인이 생긴다. 경영자에게 이익조정의 동기에는 자본시장과 관련된 동기가 있는데 회계정보는 투자자와 재무분석가에게 이용이 되고 기업의 이익은 기업가치에 영향을 주고 있다. 따라서 회계 이익을 상향으로 조정하면 기업가치가 상향되어 투자조건이 유리하게 된다. 본 연구에서는 이익의 질은 대체적인 발생액 예측모형을 이용하여 추정된 재량적 발생액 중에서 Dechow et al.(1995)에 의한 수정 Jones모형 및 Kothari et al.(2005)에 의한 성과대응모형으로 측정하였다. 선정기업과 동일시장에서 경쟁할 것을 예상되는 유사한 대응기업을 구성하여 재량적발생액을 상호 비교하여 연구가설을 검증하고 선정기업만을 대상으로 심사년도와 심사년도 이후를 분석하였다. 분석 결과 예비유니콘 선정기업이 대응기업과 비교하여 이익조정이 높은 것으로 나타나서 회계 이익의 질에 부정적인 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 그리고 선행연구에서와 다르게 선정후에도 이익의 질이 낮은 것으로 나타나서 예비유니콘 선정기업은 선정 후에도 경영자의 이익조정의 유인이 계속 지속되는 것을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 예비유니콘 선정기업은 기업의 내부 성장보다는 기업의 외형 성장을 통해 시장에서의 가치를 인정받아서 외부 투자자로부터 유리한 조건의 투자를 유치하기 위한 경영자에게 이익조정의 유인이 지속되고 있는 것으로 분석되었으며 향후 예비유니콘 선정평가에서 회계 이익의 질에 대한 검토가 필요한 것을 제시할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 경영자의 이익조정 유인이 결국 투자자나 채권자로 하여금 회계정보의 신뢰성을 판단하는데 저해가 되고 있어 이러한 경영자의 이익조정에 대한 것을 감안하여 예비유니콘기업 선정평가에 있어서 회계정보의 투명성과 신뢰성을 높이는 K-유니콘 프로젝트의 정책대안으로 재량적발생액을 통한 이익의 질에 대한 평가를 반영하여 이익조정을 예방할 것을 시사하고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-10
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• 2013

RFID(Radio Frequency Identification)시스템은 하나의 RFDI리더, 다수의 RFID태그 장치들로 이루어진 비접촉방식의 근거리 무선 인식 기술이다. RFID태그는 자체적인 연산 수행이 가능한 능동형 태그와 이에 비해 성능은 떨어지지만 저렴한 가격으로 물류 유통에 적합한 수동형 태그로 나눌 수 있다. 데이터 처리 장치는 리더와 연결되어 리더가 전송받은 정보를 처리한다. RFID 시스템은 무선주파수를 이용해 다수의 태그를 빠른 시간에 인식할 수 있다. RFID시스템은 유통, 물류, 운송, 물품관리, 출입 통제, 금융 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 RFID시스템을 더욱 확산시키기 위해서는 가격, 크기, 전력소모, 보안 등 해결할 문제가 많다. 그 문제들 중에서 본 논문에서는 다수의 수동형 태그를 인식할 때 발생하는 충돌 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. RFID 시스템에서 다수의 태그를 인식하기 위한 충돌 방지 기법에는 확률적인 방식과 결정적인 방식 그리고 이를 혼합한 하이브리드 방식이 있다. 본 논문에서는 우선 기존에 있던 확률적 방식의 충돌방지기법인 알로하 기반 프로토콜과 결정적 방식의 충돌방지기법인 트리 기반 프로토콜에 대해 소개한다. 알로하 기반 프로토콜은 시간을 슬롯 단위로 나누고 태그들이 각자 임의로 슬롯을 선택하여 자신의 ID를 전송하는 방식이다. 하지만 알로하 기반 프로토콜은 태그가 슬롯을 선택하는 것이 확률적이기 때문에 모든 태그를 인식하는 것을 보장하지 못한다. 반면, 트리 기반의 프로토콜은 리더의 전송 범위 내에 있는 모든 태그를 인식하는 것을 보장한다. 트리 기반의 프로토콜은 리더가 태그에게 질의 하면 태그가 리더에게 응답하는 방식으로 태그를 인식한다. 리더가 질의 할 때, 두 개 이상의 태그가 응답 한다면 충돌이라고 한다. 충돌이 발생하면 리더는 새로운 질의를 만들어 태그에게 전송한다. 즉, 충돌이 자주 발생하면 새로운 질의를 자주 생성해야하기 때문에 속도가 저하된다. 그렇기 때문에 다수의 태그를 빠르게 인식하기 위해서는 충돌을 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘이 필요하다. 모든 RFID태그는 96비트의 EPC(Electronic Product Code)의 태그ID를 가진다. 이렇게 제작된 다수의 태그들은 회사 또는 제조업체에 따라 동일한 프리픽스를 가진 유사한 태그ID를 가지게 된다. 이 경우 쿼리 트리 프로토콜을 이용하여 다수의 태그를 인식 하는 경우 충돌이 자주 일어나게 된다. 그 결과 질의-응답 수는 증가하고 유휴 노드가 발생하여 식별 효율 및 속도에 큰 영향을 미치게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 충돌 트리 프로토콜과 M-ary 쿼리 트리 프로토콜이 제안되었다. 하지만 충돌 트리 프로토콜은 쿼리 트리 프로토콜과 마찬가지로 한번에 1비트씩 밖에 인식을 못한다는 단점이 있다. 그리고 유사한 태그ID들이 다수 존재할 경우, M-ary 쿼리 트리 프로토콜을 이용해 인식 하면, 불필요한 질의-응답이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 M-ary 쿼리 트리 프로토콜의 매핑 함수를 이용한 m-비트 인식, 맨체스터 코딩을 이용한 태그 ID의 충돌정보, M-ary 쿼리 트리의 깊이를 하나 감소시킬 수 있는 예측 기법을 이용하여 성능을 향상시킨 적응형 M-ary 쿼리트리 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 트리기반의 프로토콜과 제안하는 기법을 동일한 조건으로 실험하여 비교 분석 하였다. 그 결과 제안하는 기법은 식별시간, 식별효율 등에서 다른 기법들보다 성능이 우수하다.

• 경영과정보연구
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• 제39권2호
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• pp.39-60
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• 2020

정부와 산업현장 곳곳에서 4차 산업혁명 시대를 실현시키는 핵심 기술인 블록체인을 적용한 서비스 활성화를 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 블록체인 기술 적용 효과를 분석하여, 국방 분야에서의 자료 보안과 신뢰 향상 및 업무 효율화를 위한 EVMS 블록체인 플랫폼을 제안하였다. 연구개발 과정에서 생산되는 관리 자료들은 진행상태 모니터링, 미래 상황 예측 및 프로젝트 완료 이후에도 관리가 필요한 중요 연구 자산이기 때문이다. 본 연구의 방법으로 블록체인 기술을 적용한 국내외 서비스 사례 분석을 통해 블록체인 특성이 실제 서비스에서 나타나는 효과를 분석하고, 블록체인 전문가 및 프로젝트 수행 개발자 18명에게 블록체인 시범 사업을 대상으로 설문조사를 실시하여 블록체인 기술 도입의 보안성, 신뢰성, 효율성을 분석하였다. 또한, 국방 EVM 시스템 운영 경험이 있는 담당자를 대상으로 블록체인 적용 적합성에 대한 인터뷰를 실시하여 EVMS 자료의 보안성, 신뢰성, 효율성 측면의 기대 효과를 분석하였다. 연구 결과로 첫째, 블록체인 기술은 금융, 물류, 의료, 공공서비스 등 다양한 분야에 적용되어 보험금 청구 절차와 같은 업무의 간소화 및 신속한 처리를 실현하고, 거래 정보의 분산 저장과 보안·암호 기술로 자료의 신뢰성에 긍정적인 효과가 있음을 사례 분석을 통해 제시하였다. 둘째, 국방 분야의 EVMS에 대해 블록체인 기술 적용 필요성과 블록체인 기술의 특성 조사를 바탕으로 본 논문의 대상인 사업성과 관리 업무 수행에 있어 블록체인을 통해 얻을 수 있는 기대효과로 자료 관리·유통 상의 보안성, 신뢰성, 효율성 향상을 분석하였다. 셋째, 국방 분야에 블록체인 기술을 적용하여 EVM 시스템 구축을 위한 네트워크 모델, 블록구조 모델, 합의 알고리즘 모델을 제안하고, 이들을 종합한 EVMS 블록체인 개념 모델을 제안하였다. 본 연구의 시사점으로 첫째, 사례 분석을 통해 국방 부문에서 블록체인 기술을 적용하기 적합한 분야를 제안하고 그에 필요한 기본 개념 모델을 제안하였다. 둘째, EVMS 업무 수행에 있어 블록체인 기술을 적용함으로써 얻을 수 있는 효과를 도출하고 기존 업무 프로세스의 개선 가능성을 도출하였다는 점이다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.121-139
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• 2014

기업의 부도 예측은 재무 및 회계 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 기업의 부도로 인해 발생하는 비용이 매우 크기 때문에 부도 예측의 정확성은 금융기관으로서는 매우 중요한 일이다. 최근에는 여러 개의 모형을 결합하는 앙상블 모형을 부도 예측에 적용해 보려는 연구가 큰 관심을 끌고 있다. 앙상블 모형은 개별 모형보다 더 좋은 성과를 내기 위해 여러 개의 분류기를 결합하는 것이다. 이와 같은 앙상블 분류기는 분류기의 일반화 성능을 개선하는 데 매우 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문은 부도 예측 모형의 성과 개선에 관한 연구이다. 이를 위해 사례 선택(Instance Selection)을 활용한 배깅(Bagging) 모형을 제안하였다. 사례 선택은 원 데이터에서 가장 대표성 있고 관련성 높은 데이터를 선택하고 예측 모형에 악영향을 줄 수 있는 불필요한 데이터를 제거하는 것으로 이를 통해 예측 성과 개선도 기대할 수 있다. 배깅은 학습데이터에 변화를 줌으로써 기저 분류기들을 다양화시키는 앙상블 기법으로 단순하면서도 성과가 매우 좋은 것으로 알려져 있다. 사례 선택과 배깅은 각각 모형의 성과를 개선시킬 수 있는 잠재력이 있지만 이들 두 기법의 결합에 관한 연구는 아직까지 없는 것이 현실이다. 본 연구에서는 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 사례 선택과 배깅을 연결하는 새로운 모형을 제안하였다. 최적의 사례 선택을 위해 유전자 알고리즘이 사용되었으며, 이를 통해 최적의 사례 선택 조합을 찾고 이 결과를 배깅 앙상블 모형에 전달하여 새로운 형태의 배깅 앙상블 모형을 구성하게 된다. 본 연구에서 제안한 새로운 앙상블 모형의 성과를 검증하기 위해 ROC 커브, AUC, 예측정확도 등과 같은 성과지표를 사용해 다양한 모형과 비교 분석해 보았다. 실제 기업데이터를 사용해 실험한 결과 본 논문에서 제안한 새로운 형태의 모형이 가장 좋은 성과를 보임을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.25-41
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• 2011

최근 몇 년간 SVM(support vector machines)기법은 패턴인식 또는 분류의사결정문제를 위한 분석기법으로서 기존의 데이터마이닝 기법과 비교할 때, 매우 높은 성과를 갖는 것으로 인식되어 왔다. 더 나아나 많은 연구자들은 SVM기법이 1980년대 이후 대표적인 예측 및 분류모형으로 인정받은 인공신경망기법(ANNs : Artificial Neural Networks)에 비해 더 성과가 좋다는 사실을 실증적으로 입증해 왔다(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al., 2005; Kim, 2003). 일반적으로 이와 같이 다양한 데이터마이닝 기법에 의해 분석되는 이진분류 또는 다분류 의사결정문제들은 특히 금융분야 등에 있어서 오분류비용에 민감하며, 이로 인한 오분류의 경제적 손실도 상대적으로 매우 크다고 할 수 있다. 따라서 기업부도예측모형과 같은 이진분류모형의 결과값을, 부도확률에 기초하여 정교하게 계산된 사후확률의 개념으로서 다분류의 신용등급평가의 문제로 변환할 필요가 있다. 그러나, SVM 모형의 결과값은 기본적으로 그와 같은 부도확률분포를 보여주지 않는다. 따라서, 그러한 확률분포를 정교하게 보여줄 방법을 제시할 필요가 있다(Platt, 1999; Drish, 2001). 본 연구는 AdaBoost 알고리즘기반의 SVM 모형을 이용하여, 이진분류모형으로서 IT 기업의 부실예측모형에 적용한 후, 이 SVM 모형의 예측결과를 SVM의 손실함수에 적용하여 계산된 값을 사후부도확률의 정규분포 특성에 따라 이를 구간화하여 IT기업에 대한 다분류 신용등급 평가의 문제로 전환시키는 방법을 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제안하는 방법은 이러한 AdaBoost 알고리즘기반 SVM 모형이 각 기업이 고유한 신용위험(부도확률)을 갖고 있다는 조건하에서, 신용등급부여를 위한 부도확률분포 구간을 정교하게 조정함으로써 오분류 문제를 좀 더 줄일 수 있음을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.187-201
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• 2011

방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.

• 한국언론정보학보
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• 제43권
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• pp.117-151
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• 2008

이 논문은 '삼성' 비리의혹을 제기한 '김용철' 변호사의 행위를 전형적인 내부고발로 보고, KBS와 SBS의 텔레비전 뉴스를 대상으로 프레임 분석을 하였다. 연구결과 프레임의 형식적 특성에서는 '일화적' 보도가 두 매체 모두 절대 다수를 차지하고 있고, 취재원에서는 김용철 변호사와 시민단체 등의 내부고발자 측과 삼성을 중심으로 검찰, 금융기관 등의 국가 권력기관이 대립하는 갈등구조가 나타났다. 보도의 주제를 중심으로 프레임을 구성한 결과, 사건공시프레임 갈등적 뉴스 프레임 진실규명 촉구 프레임 양심고백적 프레임 사회혼란 야기프레임 등 5개의 프레임을 도출하였다. 분석결과, 사건공시프레임이 가장 많이 사용되고 있으며, 양심고백적 프레임과 사회혼란 야기 프레임에서는 두 매체가 보도방식에 있어 차별성을 보였다. 상대적으로 KBS는 양심고백적 프레임을 선호하며, SBS는 사회혼란 야기 프레임을 선호하고 있어 매체 소유구조에 따른 상호관계를 유추해볼 수 있었다. 또한 두매체 모두 이 사건에 대한 구조적인 문제나 본질적인 해결 방안 등의 심층적 보도에는 매우 인색하며, 사건의 민감한 요소를 부각시킨 흥미 위주의 보도를 하고 있음이 드러났다. 더구나 프레임의 통시적 분석을 통해 양심고백적 프레임의 변화과정을 추적한 결과, 2007년 11월 19일 이용철 전 청와대 비서관의 '삼성' 관련 폭로를 계기로 양심고백적 프레임이 증가하였고, 이것이 김용철 변호사의 의혹제기가 신뢰를 확보하는 데 큰 영향을 끼치고 있음이 나타났다. 전반적으로 KBS와 SBS의 내부고발 보도는 사회적 인식 개선을 위한 적극적 태도보다는 외부의 환경변화를 따라가는 수동적 태도를 보이고 있어, 내부고발에 대해 부정적 인식을 심어주게 될 가능성이 큰 것으로 나타났다. 따라서 지상파 TV방송은 사회적 투명성 제고를 위해 내부고발을 사회 구조적 모순으로 인식하는 것이 필요하며, 이에 대한 사회적 인식을 개선하기 위해 보다 적극적이고 심층적인 보도방식이 필요한 것으로 드러났다.

• 통상정보연구
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• 제15권4호
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• pp.457-479
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• 2013

중국의 경제적 부상(rise)으로 부민강국이라는 중국의 꿈이 구체화하고 있다. 중국경제의 고도성장은 전 세계에 커다란 충격을 줄 것이다. 세계의 공장과 세계의 시장으로 영향력을 확대하고 있다. 그러나 중국의 지속적 경제성장 실현에는 여러 제약요인이 존재한다. 급격한 성장의 부작용으로 중국사회는 관료의 부패, 부의 양극화등 많은 사회적 난제를 가지고 있다. 국제적으로는 중국 위협론과 주변국과의 영토분쟁이 있다. 최근 중화민족주의의 출현에 대한 주변국의 견제도 심각한 제약요인이 되고 있다. 중국 내부적으로는 관료사회의 부패만연, 공산당 통치능력 약화, 차별적 경제발전전략에 따른 부의 양극화, 농촌문제의 심각성, 사회적 불안정, 사회보장 체제 미비, 동부 연해지역과 서부 내륙지역의 발전격차, 소수민족 문제, 환경오염과 에너지자원 부족으로 인한 지속가능한 성장의 제약등 여러문제로 구소련같이 국가가 해체될 가능성도 상존한다. 사회 양극화의 심화는 사회주의 혁명당시 지지기반인 농민과 노동자들을 공산당에 실망하게 하여 공산당 일당집권의 명분을 위협할 가능성이 있다. 에너지 자원 부족, 환경오염등 문제는 한국기업과 경제에 위기를 가져다줄 것이다. 특히 한국경제에 미칠 중요한 영향은 경제 성장방식의 전환이다. 투자와 소비의 균형, GDP중심성장에서 탈피하여 소비, 환경중심으로 전환된다. 금융, 환경, 문화, 교육, 의료, 사회복지관련 산업등 서비스 산업이 성장할 것이다. 중국의 성장모델 변화는 한국의 중간재 산업에 큰 시련을 안겨 줄 것 이다. 중국은 성장을 소비중심으로 맞추면서 구조조정을 시작했다. 기계, 자동차, 반도체, 철강, 화학 중심인 대중국 수출산업 비중을 줄이고 서비스산업 비중을 늘려야 한다.