무지개송어의 대동맥에 삽입관을 부착한 후 스트레스와 관련된 생리화학적 반응을 조사하였고, 실험사료의 위내 강제공급 후 혈장내 유리 아미노산의 농도변화를 비교하였다. 무지개 송어에 있어 아미노산의 요구량 설정 모델 개발을 위한 기초연구로서 사료 영양학적 연구를 위한 새로운 사료공급 및 혈액채취 방법의 개발을 위하여, 강제투여 및 대동맥 삽입방법의 적용 가능성을 조사하였다. 스트레스와 관련된 생리화학적 반응조사에 있어서 혈액내 헤마토크리트(Ht)는 6시간에 최대치를 보였고, 12시간에 최초수준으로 돌아와 48시간까지 유지되었고 혈장내 코티졸과 글루코스는 3시간에 증가하기 시작하여 6시간에 최대치를 보였으며(P<0.05), 48시간에 최초수준으로 돌아왔다. 혈장내 총 단백질 함량, 삼투압, Na농도, K농도, Cl농도, 헤모글로빈(Hb)수와 적혈구수(red blood cell, RBC)는 48시간동안 큰 변화를 보이지 않았다. 실험사료의 위내 강제 공급 후 혈장내 유리 아미노산의 농도 변화는, arginine, histidine, Iysine, methionine, threonine. valine, glutamic acid. isoleucine, leucine, phenylalanine과 tryptophan이 사료공급 후 4시간에 최대치를 보였고, 8~24시간사이에 최초수준 또는 감소하고, 48시간까지 일정하게 유지되었다. glycine은 사료공급 후 4~8사이에 감소하여 12시간에 최대치를 보였고 24시간에 최초수준으로 돌아왔다. alanine과 aspartic acid의 농도는 사료공급 후 4시간에 최대치를 보였고, 48시간에 기본농도로 돌아왔다. 상기 결과를 토대로, 위내 강제 공급 방법과 대동맥 삽입방법을 무지개 송어의 사료 영양학적 연구에 적용 가능하였고, 유리아미노산의 농도 측정으로 필수 아미노산 요구량 추정이 가능함을 보여주었다.
해상 HNS 유출사고 대응 교육훈련체계의 국내 및 외국(미국, 캐나다, 호주, 영국) 현황을 살펴보고, 국내 체계와 외국 체계 간의 비교를 통하여 국내의 교육훈련체계 개선방안에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과, 국내의 민간 교육훈련기관이 거의 전무한 상태에서 외국의 기관들에 비하여 활성화되지 못하였고, 국내의 해상 HNS 관련 교육훈련이 정부 주도 하에 획일적으로 이루어지고 있는 실정이었다. 또한 국내의 교육훈련기관인 해양경찰교육원과 해양환경교육원 간에는 교육대상자, 교육기간 등에서 차이가 있었다. 국내의 해상 HNS 관련 교육과정이 외국의 교육과정에 비하여 단순한 편이었고, 교육기간도 상대적으로 짧았으며, 국제해사기구 HNS 모델코스의 2가지 과정(운영 수준 및 관리자 수준)을 수용하지 않고 있었다. 국내 해상화학사고 대응 교육훈련체계를 개선하기 위한 방안을 단기적 측면과 중 장기적 측면으로 나누어 제시하였다. 단기적 측면에서, 해양경찰교육원과 해양환경교육원은 각자 독립적으로 운영하는 현행의 이원적 체계를 유지하면서 두 기관이 공동으로 참여하는 HNS교육훈련운영협의체(가칭)를 설립하는 방안을 제시하였고, 중 장기적 측면에서는, 해양경찰교육원 HNS 담당부서와 해양환경교육원 HNS 담당부서를 통합하여 국제경쟁력을 갖춘 일원적 체계인 국가해상HNS방제교육훈련기관(가칭)으로 변경 확대하는 방안을 제시하였다.
창업은 국가경쟁력 강화와 일자리 창출에 핵심적인 역할을 하지만, 위험한 선택으로 인식되고 있다. 창업의 실패는 개인의 재산 손실 뿐만 아니라 국가의 경쟁력 악화와 같은 광범위한 부정적 효과를 초래할 수 있다. 본 연구는 코스닥 상장 요건의 수익성·매출액 최소기준 이상의 성과를 달성하여 지속가능한 성장의 수준에 도달하거나, 매각 또는 상장으로 EXIT을 달성한 창업기업을 성공한 창업기업으로 보고 23명의 성공한 창업가들의 실질적인 경험과 지각을 기반으로 계층화 분석(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 통해 창업 성공요인의 중요도와 우선순위를 도출하고, 인터뷰를 실시하였다. 특히, ERIS 모델을 활용하여 창업가, 자원, 산업, 전략의 4개 요소를 통합적으로 고려, 창업의 다양한 변수들을 종합적으로 분석하고, 창업의 성장단계별 특성에 따른 성공요인의 변화와 중요도를 살펴보는 것을 목표로 하여 각 단계별로 창업가들이 직면하는 도전과 기회를 구체적으로 파악하였다. 연구 결과, 창업기 성공요인의 상위요인의 중요도 순서는 창업가, 자원, 산업, 전략 순으로 나타났으며, 특히 창업가의 창업가정신과 특수 역량, 일반역량 그리고 인적자원의 중요성이 강조되었다. 성장기 성공요인의 상위요인의 중요도 순서는 창업가, 자원, 산업, 전략 순으로 나타났으며, 특히 일반역량과 창업가정신, 그리고 인적자원과 조직자원의 중요성이 강조되었다. 본 연구는 성공한 창업가의 관점에서 창업 성공요인을 분석하여, 창업자들과 정책 입안자들에게 유용한 통찰과 방향성을 제시한다는 점에서 의의가 있다.
과거 산업경제의 기업 경쟁력은 생산력에서 비롯되었다면, 최근에는 무형자산인 특허의 확보력이 기업의 글로벌경제 성공요인의 중요한 조건이 되고 있다. 특히 기술의 변화가 빠르고, 국제적 특허분쟁이 심한 IT산업에서는 국내외 특허의 전략적 확보 및 관리의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 본 연구는 코스닥기업 중 하드웨어와 소프트웨어 217개 IT기업들의 특허활동을 양적인 요인인 생산성과 질적인 요인인 효율성 및 고급성으로 구분하고, 기업의 재무성과와의 영향관계를 검증하고 시사점을 도출하였다. 본 연구는 자원기반이론을 기반으로 선행연구를 실시하여 개념적 연구모형과 연구가설을 도출하고, 데이터 자료를 다중회귀모델로 실증 분석하여 다음과 같은 연구결과를 얻었다. 첫째, IT기업의 총자산 증가율에 대해 특허의 효율성과 고급성이 유의한 양(+)의 영향을 미쳤다. 둘째, IT기업의 평균매출 증가율에 대해서는 특허의 세 가지 활동요인 모두 유의한 결과를 가져오지 못했다. 셋째, IT기업의 평균 순이익 증가율에 대해서는 특허의 고급성만이 양(+)의 영향을 가져왔다. 본 연구의 선행연구와의 차별성으로 특허활동을 양적인 요인과 질적인 요인으로 구분하여 재무성과와의 영향관계에 대한 연구를 진행하였고, 실무적 기여도에서는 국제적 특허분쟁이 심각한 IT기업들의 특허활동에 대해 전략적인 방향성을 제시하였다는데 의의가 있다.
본 연구는 벤처기업의 상장이전 재무활동내역들이 상장유지와 상장폐지에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 코스닥시장 개설이후 설립된 벤처기업을 대상으로 성공과 실패의 두 기업집단으로 구분하고 집단간에 재무활동변수의 차이유무를 t-test와 로지스틱회귀분석을 한 결과는 다음과 같다. 첫째, 두 집단간에 IPO이전 유상증자 횟수와 유상증자시 할증배율은 유의적인 차이가 있다. 그러나 상장에 소요된 시간은 두 집단간에 통계적으로 유의적인 차이가 없었고, 오히려 상장유지기업 집단이 상장소요시간이 길었다. 둘째, 두 집단간에 IPO에 의한 증자비율은 예측과 달리 유의적인 차이가 없었다. 그러나 이 가설에 대한 추가적인 분석결과 상장유지기업들은 IPO시 할증배율을 높게 유상증자함으로써 증자비율을 증가시키는 자본조달효과를 획득하는 것으로 밝혀졌다. IPO에 의해 조달된 자본의 투자내역에서는 두 기업 그룹간에 투자비율에서 연구개발투자만 제외하고 모두 유의적인 차이가 있었다. 상장유지기업은 공모자금을 운전자본에 더 많이 투자하여 유동성관리(liquidity management)에 주력하는 반면, 상장폐지 기업들은 생산시설과 부채상환에 더 많이 투자한 것으로 나타났다. 연구개발에 대한 투자비율은 두 그룹간에 유의적인 차이가 없었고, 오히려 상장폐지 기업그룹이 평균투자비율이 높게 나타났다. 또한 두 기업집단 사이에 상장후 수익모델의 증가도 통계적으로 유의적인 차이가 없었다.
컴퓨터는 인간의 모든 꿈과 희망을 실현시켜 줄 수 있는 마법상자는 아니다. 정보화 시대라고 일컫는 현재, 정보의 가치를 더해주는 컴퓨터의 중요성은 날로 커지고 있는 반면 인간의 존엄성은 경시되고 있다. 많은 사람들은 요즘 사회가 커다란 도덕적 위기에 빠졌다고 걱정하지만 컴퓨터 사용과 관련된 윤리적 문제에 대해서는 심각하게 느끼지 못하고 있는 것 같다. 정보통신 기술의 발달에 따라 새로운 교육의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 전통적인 교육방식에서 사이버 윤리 교육은 교과서 중심의 단편적인 교육이었기 때문에 학습자의 흥미를 유발하지 못하였으며, 교육자와 학습자의 상호작용이 부족하여 사이버 윤리 교육의 효과가 미흡하였다. 정보통신 기술의 발달에 따라 새로운 교육의 필요성이 대두되고 있다. 기존의 전통적인 교육방식에서 사이버 윤리 교육은 교과서 중심의 단편적인 교육이었기 때문에 학습자의 흥미를 유발하지 못하였으며, 교육자와 학습자의 상호작용이 부족하여 사이버 윤리 교육의 효과가 미흡하였다. 이런 관점에서 본 논문은 정보통신 시대가 수반하고 있는 사회적 영향력과 윤리적 이슈들에 대하여 좀더 교육적인 측면으로 접근해 윤리교육의 현황과 문제점, 그리고 체계적인 확산방안에 대해 살펴보았다. 본 논문에서는 사이버공간에서 윤리 교육을 받는 청소년들을 중심으로 그들에게 새로운 윤리교육의 한 형태인 사이버공간에서 관련된 문제들을 교육적인 측면으로 해결할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 그러나, 무엇보다 우리가 명심해야 할 것은 인간의 존엄성은 그 어떤 이유를 막론하고 존중되어야 한다는 사실이다. 검증되지 않은 스토리 보드에 의한 저작 단계로 바로 돌입하고 있는 것이 한국의 실정이라 하겠다. 따라서 본 프로젝트에 의해 개발 된 교수 설계 도구는 교육/학습 컨텐츠의 품질 보증을 위한 방법론인 교육 공학의 체제적 교수 설계 이론 Model (Instructional System Design Model), 특히 그 중에서도 이 분야의 사실상의 표준 이론(de facto standard)인 Dick & Carey 교수와 Gagne 교수의 인지주의 ISD Model을 기반으로 정교한 교수 설계와 코스 맵 설계를 가능하게 함으로써 학습 컨텐츠의 품질 보증 활동을 지원 할 수 있는 도구로 개발하였다. 특히 Linux 기반에서 PHP로 개발 함으로써 Platform에 구애받지 않은 사용 환경을 구현 하였으며 향후 많은 e-Learning Platform에 교수 설계 모듈로 장착 함으로써 기존의 e-Learning Platform들의 가치를 높일 수 있는 계기가 될 것으로 생각한다.실징후를 파악하는데 그치지 않고 부실의 원인을 파악하고 이에 대한 대응 전략을 수립하며 그 결과를 측정하는데 활용될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 부도예측 정보 중 현금흐름정보를 통하여 '인터넷기업의 미래 현금흐름측정, 부도예측신호효과, 부실원인파악, 비즈니스 모델의 성격규정 등을 할 수 있는가'를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(
국내 철도역사는 규모설계 시 4단계 교통수요모델을 기반으로 산출된 1일간의 철도 승 하차 이용객을 기준으로 한다. 하지만 역사기능의 다양화로 비승차객 이용이 증가하고 있다. 이를 반영하여 철도역사 설계 시 비승차객 할증율을 역사 유형에 따라 적용하고 있지만, 적용기준에 대한 구체적인 근거가 미비한 상황이다. 따라서, 본 연구에서는 유형별 철도역사를 대상으로 역사 이용객의 실측자료를 바탕으로 비승차객 할증율을 재산정하고자 한다. 이후 콘코스, 편의시설, 화장실 등이 포함된 철도역사를 대상으로 보행자 시뮬레이션을 통해 설계면적의 적정성평가를 시행하였다. 실측조사에 따른 비승차객 비율을 고려한 역사 설계 시 현황 기준을 적용한 역사 대비 전체 면적이 감소(약 45%)하였음에도 불구하고 시설물 별 적정서비스수준을 만족하는 결과를 도출하였다.
경영학적 관점에서 ESG는 환경, 사회, 지배구조 지표를 이용하여 기업이 얼마나 지속 가능한 발전을 이룰 수 있는지 평가하는 것이다. 소셜미디어를 통해, 기업의 선행과 악행을 대중이 적극적으로 공유할 수 있게 되면서 ESG 경영에 대한 대중의 관심 또한 높아졌다. 이를 바탕으로, 본 연구의 목적은 기업 성과가 소셜미디어의 환경, 사회, 지배구조의 감성을 모두 포함한 종합적 ESG 감성과 환경, 사회, 지배구조 각각의 감성과 어떠한 관계가 있는지 분석하는 것이다. 패널회귀모델을 사용하여, 코스피 200 기업 중 143개 기업의 소셜미디어의 ESG 감성과 총자산이익률(ROA), 자기자본이익률(ROE) 간의 관계를 분석했다. 데이터 수집 기간은 2018년부터 2021년까지이고, 온라인 커뮤니티, 인스타그램, 블로그, 트위터, 뉴스를 포함한 소셜미디어 채널의 감성 데이터를 바탕으로 분석하였다. 본 연구 결과에 따르면, 기업 성과는 종합적 ESG 감성과 각각 환경, 사회, 지배구조의 감성은 유의미한 관련이 있음을 파악했다. 따라서 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 본 연구는 평가기관의 영향을 받을 수 있는 ESG 등급이 아닌 다양한 소셜미디어 채널들을 활용하여 편향되지 않는 대중의 ESG 감성 지표를 갖고자 하였다. 또한, 본 연구의 결과를 바탕으로, ESG 경영의 방향성을 잡는 데 기여할 수 있다. 이에 본 연구는 ESG 경영에 관심이 있는 연구자들과 기업에게 이론적, 실무적 시사점을 제공한다.
본 연구는 다양한 머신러닝 기법을 통해 코스닥(KOSDAQ) 시장 내 관리종목 지정을 예측할 수 있는 모델에 대해 연구하였다. 증권시장 내 기업이 관리종목으로 지정이 되면 시장에서는 이를 부정적인 정보로 인식하여 해당 기업과 투자자에게 손실을 가져오게 된다. 본 연구를 통해 기업의 재무적 데이터를 바탕으로 조기에 관리종목 지정을 예측하고, 투자자들의 포트폴리오 리스크 관리에 도움을 주기 위한 머신러닝 접근이 타당한지 살펴본다. 본 연구를 위해 활용한 독립변수는 수익성, 안정성, 활동성, 성장성을 나타내는 21개의 재무비율을 활용하였으며, K-IFRS가 적용된 2011년부터 2020년까지 관리종목과 비관리종목의 기업의 재무 데이터를 표본으로 추출하였다. 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, LightGBM을 활용하여 관리종목 지정 예측 연구를 수행하였다. 연구결과는 분류 정확도가 82.73%인 LightGBM이 가장 우수한 예측 모형이었으며 분류 정확도가 가장 낮은 예측 모형은 정확도가 71.94%인 의사결정나무였다. 의사결정나무 기반 학습 모형의 변수 중요도의 상위 3개 변수를 확인한 결과 각 모형에서 공통적으로 나온 재무변수는 ROE(당기순이익), 자본금회전율(Capital stock turnover ratio)로 해당 재무변수가 관리종목 지정에 있어 상대적으로 중요한 변수임을 확인하였다. 대체적으로 앙상블을 이용한 학습 모형이 단일 학습 모형보다 예측 성능이 높은 것을 확인하였다. 기존 선행연구가 K-IFRS에 대한 고려를 하지 않았고, 다소 제한된 머신러닝에 의존하였다. 따라서 본 연구의 필요성과 함께 현실적 요구를 충족시키는 결과를 제시하였음을 알 수 있으며, 시장참여자들에게 있어 관리종목 지정에 대한 사전 예측을 확인할 수 있도록 기여했다고 볼 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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