최근 들어 우리나라에서 공공대출보상권 제도에 관한 관심이 커지고 있다. 본 연구는 2014년부터 2018년까지 5년간 전국 820개 공공도서관의 대출통계를 분석하여 공공대출보상권 제도의 보상금 산정 논의에 필요한 기초자료를 수집하는 데 그 목적이 있다. 우리나라 공공도서관의 대출 분석을 위해 국립중앙도서관이 관리 운영하고 있는 '도서관 정보나루'가 제공하는 11억 7,830만건의 대출데이터를 사용하였다. 공공도서관 대출 통계 분석을 통해 지난 5년간 가장 많이 대출된 도서 상위 125권을 파악하였다. 그리고 그 도서들을 대상으로 저자별 현황, 저자의 국별 현황, 일본 저자의 현황, 출판사별 현황, 학습만화의 대출 현황 등을 분석하였다.
이 연구는 대학도서관의 단행본 대출패턴을 대출건수 및 Bonn 이용계수 측면에서 주제별, 신분별, 계열별로 분석하였다. 이 연구에서는 대출건수의 과반 이상을 차지하는 도서를 '집중장서'라 정의하였으며, 전체 대출건수의 50%를 대출도서의 20%인 집중장서가 차지한다는 '대출도서 20/50 법칙'을 제안하였다. 각 주제별 대출건수 중 집중장서가 차지하는 비중을 이용계수를 이용하여 분석하였고, 월별 대출패턴과 대출기간도 분석하였다. 또한 대출횟수와 대출기간을 함께 고려한 '장서활용량'을 정의하고, 집중장서의 대출패턴을 대출횟수와 장서활용량 측면에서 비교분석하였다. 집중장서의 경우 총 대출건수와 총 장서활용량의 약 50%를 차지함을 알 수 있었고 모두 멱함수 분포도를 나타냄을 확인하였다.
본 연구에서는 2019년부터 2021년까지 3년의 기간 동안 A 공공도서관의 대출 현황 및 대출 추이를 분석하였다. 조사 결과, 코로나 전기와 코로나 시기 간, 코로나 시기와 코로나 회복기 간에는 대출 빈도 평균 차이가 유의미한 것으로 나타났다. 그러나, 코로나 전기와 코로나 회복기 간에는 대출량 평균 차이가 유의미하지 않는 것으로 나타났다. 3년을 통합해서 분석한 결과, 월별, 요일별, 시간대별 대출 빈도의 분포에 있어서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 시기별로 세부 비교한 결과, 코로나 전기와 코로나 회복기의 월별. 시간대별 대출 분포가 유사하며, 코로나 시기의 월별, 시간대별 대출 분포는 코로나 전기 및 코로나 회복기와 상이한 것으로 나타났다. 코로나 시대 장기간의 공공도서 관 대출 추이에 대해 조사한 본 연구의 결과는 향후 공공도서관의 장서 개발, 서비스 운영 및 개선에 활용되고, 공공도서관 이용자들의 대출 행태와 정보 요구를 예측하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 학령인구 감소와 지방대학의 위기 상황에서 소규모 대학도서관의 장서 및 대출 이용 현황을 전국 대학도서관과 정량적으로 비교함으로 소규모 대학도서관을 위한 장서개발 지침의 근거를 제시하고자 하였다. 학술정보통계시스템에서 2010년부터 2022년까지의 통계치를 추출하여 4년제 대학도서관의 평균과 소규모 대학도서관의 재학생 수, 장서 수, 도서대출 수, 전자자료 이용건수 현황을 연도별, 권역별로 증가율, 1인당 이용량, 장서회전율, 연평균증가율로 비교·분석하였다. 분석결과 재학생 수는 전국 대학과 소규모 대학 모두 감소한 반면, 장서 수는 전국 대학도서관보다 소규모 대학도서관의 증가율이 30% 이상 높았다. 도서 대출 수는 두 그룹 모두 약 75% 감소하였고 전자자료 이용량은 230% 이상 대폭 증가하였다. 상관관계분석에서도 동일한 추세를 보이는데, 대출이 감소하면 전자자료 이용이 증가하였고 소규모 대학도서관은 증가치가 더 높았다. 소규모 대학도서관의 장서개발을 위해 전자자료 구입비 예산비율을 대폭 확대 조정이 필요하며 소규모 대학도서관간의 특성별 전자자료 공동이용을 위한 컨소시엄을 제안하였다.
본 연구의 목적은 도서관 이용행태를 나타내는 지표 중의 하나인 대출권수에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다. 분석을 위해 국가도서관통계시스템에 등록된 2015년부터 2019년까지 공공도서관 데이터를 이용하였다. 각 도서관별 변화의 형태를 이용하여 전체적인 도서관 변화를 추정하는 잠재성장모형을 적용한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 대출권수가 줄어드는 경향을 보였다. 둘째, 대출권수 감소에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 자료구입비로 나타났다. 따라서 본 연구는 도서관의 이용과 관련하여 일상적인 도서관 업무의 범위 내에서 대출권수 감소를 줄이기 위한 방법으로 자료구입비를 확대할 것을 제안한다.
온라인 P2P 대출(Online Peer-to-Peer Lending)이란 대출자(차입자)들이 인터넷 및 모바일 P2P 플랫폼을 통해 대출을 신청하면 P2P 플랫폼 기업이 이를 심사하고, 공개하여 불특정 다수가 자금을 빌려주고 이자를 받는 대출중개 서비스를 말한다. 국내외적으로 P2P 대출시장의 성장과 수익률에 대한 관심이 커진 상황에서 현재는 P2P 대출에 대한 안정성 측면에서 문제가 제기되고 있다. P2P 대출시장은 높은 수익률을 제공하지만 P2P 업체의 연체율과 부실률(채무불이행률)도 함께 높아지고 있는 실정이다. P2P 금융시장의 신뢰도를 높이기 위해서는 P2P 대출의 연체율과 채무불이행률을 줄이는 것이 무엇보다 중요하다. 본 연구는 세계적인 P2P 기업인 렌딩클럽(Lending Club)의 P2P 대출거래데이터베이스를 이용하여 인공지능기반의 P2P 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 구체적으로 벤치마크(benchmark) 모형으로 통계기법인 판별분석과 로지스틱 회귀분석을 이용하고, 인공지능기법으로는 신경망, CART, 그리고 C5.0을 이용하여 P2P 대출거래의 채무불이행 예측모형을 구축하고자 한다. 연구결과, P2P 대출거래의 채무불이행 예측을 위해 우선 고려해야 할 변수는 대출이자율이며, 중요도 3순위에 가장 많이 언급된 대출금액과 총부채상환비율도 고려해야 할 요인으로 추출되었다. 전통적인 통계기법보다는 인공지능기법의 예측성과가 더 좋은 것으로 나타났으며, 신경망의 경우 모든 데이터 셋에서 오분류율이 가장 낮은 예측모형으로 나타났다.
본 연구의 목적은 도서관 이용에 영향을 미치는 요인을 종단적으로 분석하는 것이다. 도서관 이용의 지표 중의 하나인 대출권수의 통계적 분석을 위해 잠재성장모형과 성장혼합모형을 적용하였다. 국가도서관통계시스템에서 제공하는 2014년부터 2019년까지의 공공도서관 통계정보를 수집하고 846개 도서관을 대상으로 분석을 수행했다. 분석결과, 대출권수는 감소하는 경향이 나타났지만 감소세는 점차 완화되고 있었다. 다음으로 대출권수에 영향을 미치는 요인들을 통제한 상태에서 분석한 결과, 장서수와 독서프로그램 참여자수가 중요한 요인으로 나타났다. 마지막으로 성장혼합모형을 적용하여 분석된 5개의 계층들에서 사서수의 증가는 감소 계층에 비해 증가 계층에 속할 가능성을 높이는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 SNS 사용특성과 대출상품의 특성, 개인특성이 신용대출 상환에 미치는 영향력을 확인하여 SNS를 활용하는 대안신용평가가 기존 대출심사를 보완할 수 있는지를 검증하기 위함이다. 이를 위해 SNS를 활용하여 실제 대출심사에 반영하고 있는 T사 A 신용대출 프로그램 데이터를 이용하여 SNS 사용특성, 대출특성, 개인특성이 신용대출 상환에 미치는 영향력을 이항로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 분석결과 첫째, 사용자의 성격 및 개별 특성을 나타내는 프로필 사진의 경우 본인을 드러내지 않으려고 프로필 사진을 등록하지 않은 사람들과 달리 외향적인 경향의 사람이 선택할 가능성이 큰 본인 사진, 가족, 친구 등의 사적그룹 사진, 성실성의 경향이 강한 사람이 선택할 확률이 높은 취미 등 사회활동 사진, 개방성과 신경성이 높은 경향의 사람이 많이 선택하는 캐릭터·유머 사진, 개인의 사생활과 직결되는 가족·친구 등 사진을 SNS에 사용하는 사람들일수록 신용대출 상환에 적극적인 것으로 나타났다. 본인을 감추는 풍경 등의 사진 사용과 신용대출 상환과의 인과관계는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 또한, SNS 사용량이 많을수록 신용대출 상환가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 반면 SNS 소통량은 신용대출 상환가능성에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났는데, 이는 소통량이라는 변수가 사용자가 직접 작성한 글보다는 타인의 댓글에 대한 공감을 나타내는 수동적 측면이 강하기 때문에 나타난 결과라 판단된다. 대출채권이 가진 특성을 나타내는 대출기간과 대출횟수도 신용대출 상환에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 대출기간과 대출횟수가 소액대출 상품에서도 중요한 영향요소로 고려되어야 함을 의미한다. 개인 특성 변수 중에서는 성별만 유의하게 나타났다. 이는 분석에 사용한 대출프로그램이 은행 등의 금융기관에서 대출이 불가능한 저신용 점수를 가진 20~30대 고객이 대부분인 상품으로 이용자의 나이와 신용점수에 있어서 차별성이 크지 않다는 것을 의미한다. 본 연구는 SNS사용량과 프로필 사진 등 기존 신용평가 연구에서 다루지 않은 변수를 사용하여 신용대출 상환과의 영향관계를 실증분석 하였다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. SNS와 같은 주관적 비정형정보를 서민지원 대출심사에 활용한다면, 신용거래가 없어서 신용등급이 낮거나 단기적 유동성 함정에 빠진 차입자 즉 금융이력부족자(Thin filer)들이 신용거래 등의 금융 이력이 축적될 때까지의 신용비용에 대한 불이익을 감소시킬 수 있다는 점에서 의의가 있다.
작은도서관은 일반적인 공공도서관에 비해서 장서의 양과 다양성이 부족하므로 실증적인 분석에 기초하여 장서를 평가하고 개발해야할 필요성이 더욱 절실하다. 이 연구에서는 전통적으로 장서평가에 사용하는 소장 데이터와 대출 데이터 이외에 작은도서관에서 특히 활발한 상호대차 데이터를 함께 분석하여 작은도서관을 위한 장서평가방법을 사례와 함께 제시하고자 하였다. 자료 수집과 분석은 한 지역 내에서 상호대차가 운영되는 작은도서관 14개관을 대상으로 하였고 장서량과 이용량(대출 + 상호대차)을 비교하여 각 도서관의 특징을 파악하였다. 또한 KDC의 강 단위로 구분한 주제별 장서 통계와 이용 통계에 대한 분석을 통해 작은도서관에서 활발히 이용되는 주제 분야와 정책적인 대처가 필요한 주제 분야를 파악할 수 있었다.
중국 정부는 1990년대 중반 이후 도시민의 주택 구매력 확대를 위해 주택담보대출제도를 확대하여왔다. 본 연구는 중국의 수도인 베이징(북경(北京))의 주택구매 가구를 대상으로 주택담보대출을 이용한 실태에 대해 조사하였다. 조사 결과 베이징 주택 구입 가구 중 주택담보대출을 받은 가구의 비중은 39.5%로 나타났으며 이 중 대부분은 4대 국유상업은행으로부터 대출 받은 것으로 나타났다. 주택담보대출을 받지 않은 가구는 주택구매자금을 대부분 자기자금과 부모 도움으로 조달하고 이자부담이 있는 외부자금에 대한 의존도가 미미한 것으로 나타났으며, 주택담보대출을 받은 가구는 주택담보대출 의존도가 50%를 넘는 것으로 조사되었다. 종합적으로 볼 때 중국인의 주택 구매 시 은행의 주택담보대출 이외에 외부자금 의존도는 매우 낮은 것으로 나타났다. 주택담보대출 의사결정에 영향을 미치는 사회경제적 변수를 파악하기 위한 로짓모형 이분형 로지스틱 분석에서는 연령, 소득(1만 위안 이상), 주택구매가격(2백만 위안 이상), 주택공적금 가입여부 등이 통계적으로 유의적인 정(+)의 영향을 갖는 것으로 추정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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