• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.287-316
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• 2023

최근 전 세계적으로 기업의 환경(Environmental)·사회(Social)·지배구조(Governance)의 비재무적 요소를 고려한 지속가능경영이 필수적으로 요구되면서, 각 기업들은 이에 대응할 수 있는 전략적 방향 수립이 중요해지고 있다. 특히 기업이 속한 산업별로 상이한 ESG 이슈에 대한 이해를 바탕으로 산업과 개별 기업의 특성을 반영한 전략을 개발하고 추진할 수 있어야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 금융, 제조, IT 분야별로 나누어 주요 국내 기업들의 ESG 보고서와 관련 뉴스 기사를 이용하여 산업별 ESG 동향과 활동을 비교 분석하였다. 키워드 빈도분석과 토픽 모델링을 활용한 분석 결과, 국내 ESG 선도 기업들의 지속가능경영 활동에서의 산업별 차이를 도출 할 수 있다. 금융 분야에서는 '고객 중심 경영'과 '기후 변화 대응', 제조 분야에서는 '지속가능한 공급망 관리'와 '탄소중립', IT 분야에서는 '기술혁신'과 '디지털 책임'이 강조되었다. ESG 요소별 우선 순위가 높은 활동의 예를 들면, 환경 측면에서는 '에너지 절감과 친환경 활동', 사회 측면에서는 '사회공헌과 상생', 지배구조 측면에서는 '이사회 독립성 강화와 리스크 관리' 등으로 나타났다. 더 나아가 산업별 각 ESG 요소의 핵심 이슈 뿐 아니라 ESG 보고서와 뉴스 기사의 내용 유사성 및 차별점도 확인하였다. 연구의 결과는 산업별 동향을 고려한 ESG 경영 전략 및 정책의 방향성을 제시하고 있으며 이는 산업별 ESG 평가체계 수립에도 도움이 될 것으로 기대한다.

• 법제연구
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• 제44호
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• pp.33-62
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• 2013

이 논문에서는 최근 단행된 정부조직 개편의 결과 탄생한 미래창조과학부와 방송통신위원회 등의 소관 법률의 가장 최상위의 ICT관련 법제의 정비와 아울러 기본법으로서의 성격을 갖는 ICT특별법에 담겨야할 헌법적 차원이 기본 문제와 몇 가지 쟁점들에 대해 이론적 실제적 차원에서 논의하였다. 정보통신기술의 발전은 인류의 생활방식을 혁명적으로 변화 시켰으며, 전지구적 차원의 네트워크 사회의 출현은 경제적 사회적 기회와 혜택을 제공 하였지만 동시에 도전과 위협의 이슈가 끊임없이 제기되고 있다. 기술발전에 따른 많은 장점에도 불구하고 디지털 혁명으로 인하여 인류가 누리게 된 인터넷 등 온라인 매체를 통한 사이버공간은 현실적으로 해결해야 할 많은 문제들이 있다. 전송기술의 발전으로 인한 표현의 자유의 통로 확대와 경제적 기획 창출이라는 긍정적인 측면을 보다 발전시켜 나가기 위해서는 정보화로 인한 따른 부작용을 최소화하려는 노력이 절실하게 필요하다. 첫째, ICT특별법은 역사적으로 방송통신융합을 넘어선 미디어의 융합시대에 적헙하도록 규범화되어야 한다. 향후 정보화와 정보통신 기술 및 콘텐츠의 개발과 아울러 미디어 분야에서도 경제적 발전과 아울러 언론의 자유를 수호라는 두 가지의 정책을 모두 달성할 수 있는 근거규정이 마련되어야 한다. 둘째, 규범구조적 측면에서는 정부의 행위들은 모두 경제발전과 정보의 자유라는 목표를 달성하기 위한 것이라는 점을 깊이 명심해야 한다. 따라서 정치적 차원에서 말끔하게 해결되지 못한 조직개편의 문제점을 규범적 관점 해소함으로써 소모적 갈등의 발생가능성을 최소화할 수 있도록 노력해야 한다. 셋째, ICT특별법은 미래부가 소관하는 정보통신분야, 유료 방송분야, 디지털미디어 콘텐츠 분야를 모두 포괄하는 내용의 기본법적 성격을 가지는 규범이어야 한다. 넷째, 기술적인 관점에서는 ICT융합으로 인해 발생하는 망중립성의 문제, 디지털 콘텐츠를 둘러싼 이해관계의 대립 등 다양한 문제점들을 해결할 수 있어야 한다. ICT특별법은 정보화를 통해 일방적으로 효율성이나 산업의 발전만을 추구하는 것이 아니라, 정보화가 국민의 삶의 질을 높이고 우리 사회의 민주화를 촉진할 수 있도록 제도의 설계와 구축하는 것을 목표로 하여야 한다. 향후 이번 ICT특별법의 입안과정에서 논의하고 있는 다양한 관점들을 참고하여 정보통신기술의 강국임과 동시에 정보인권분야에서도 한 발 앞서가는 계기가 마련되어야 한다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.237-262
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• 2022

본 연구는 개인투자자들의 투자의사결정에 도움을 주고자, 증권신고서의 TF-IDF 텍스트 분석과 기계학습을 이용해 공모주의 상장 5거래일 이후 주식 가격 등락을 예측하는 모델을 제시한다. 연구 표본은 2009년 6월부터 2020년 12월 사이에 신규 상장된 691개의 국내 IPO 종목이다. 기업, 공모, 시장과 관련된 다양한 재무적 및 비재무적 IPO 관련 변수와 증권신고서의 어조를 분석하여 예측했고, 증권신고서의 어조 분석을 위해서 TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency)에 기반한 텍스트 분석을 이용해 신고서의 투자위험요소란의 텍스트를 긍정적 어조, 중립적 어조, 부정적 어조로 분류하였다. 가격 등락 예측에는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트벡터머신(Support Vector Machine), 인공신경망(Artificial Neural Network) 기법을 사용하였고, 예측 결과 IPO 관련 변수와 증권신고서 어조 변수를 함께 사용한 모델이 IPO 관련 변수만을 사용한 모델보다 높은 예측 정확도를 보였다. 랜덤 포레스트 모형은 1.45%p 높아진 예측 정확도를 보였으며, 인공신공망 모형과 서포트벡터머신 모형은 각각 4.34%p, 5.07%p 향상을 보였다. 추가적으로 모형간 차이를 맥니마 검정을 통해 통계적으로 검증한 결과, 어조 변수의 유무에 따른 예측 모형의 성과 차이가 유의확률 1% 수준에서 유의했다. 이를 통해, 증권신고서에 표현된 어조가 공모주의 가격 등락 예측에 영향을 미치는 요인이라는 것을 확인할 수 있었다.