• 한국방재안전학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.19-27
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• 2017

최근 도심지에서 상하수도 등의 지중매설관 노후 및 접합 불량에 따른 누수에 의해 일어나거나, 터널굴착 및 지하구조물 시공 시 부실시공 또는 관리 부실로 인한 지하수의 유입으로 지중공동이 발생하고 이로 인하여 지반침하가 빈번하게 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 포화-불포화 다공성 매질에 대한 지하수 변동을 예측할 수 있는 수치모델(SEEFLOW3D)을 개발하였으며 개착식 및 비개착식 굴착 시나리오를 구성하여 지반굴착에 따른 영향을 모사하였다. 또한, 개발모델의 검증을 위해 범용수치해석 프로그램(Visual MODFLOW)과 비교 분석을 수행하였다. 그 결과 평균 오차는 -3.95~5.72%이며 정규화 된 RMSE는 0.56~4.62%로 나타났다. 향후 본 연구의 개발모델은 지반굴착 공사 시 지하수 유출량을 예측하고 이에 따른 차수벽의 최적 설계 등을 위한 해석툴로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.83-92
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• 2015

본 연구는 세월호 사고 관련 법령 조항들을 분석함으로써 행정입법(위임입법)의 문제점을 밝히고자 하였다. 분석결과에 따르면, 수난구호법과 해운법은 행정입법을 통한 보완이 불가피하게 되어 있었다. 따라서 공무원들은 국회의 의결을 거치지 않고 하위 법령을 제정할 수 있었고, 이 하위 법령들의 한계가 세월호 사고의 제도적 배경이 되었다. 다시 말해 과도한 행정입법으로 인해 한국해양구조협회가 수난구호에 대해 독점적인 권한을 행사할 수 있었으며, 한국해양구조협회에 대한 운영 및 감독뿐만 아니라 안전운항 관리도 부실화될 수 있었다. 이로 말미암아 공무원과 관련 업계의 유착이 발생했고, 국민의 안전은 뒷전으로 밀리는 결과가 초래됐다. 따라서 국회의 전문성을 높여 과도한 행정입법을 지양해야 하며 이와 동시에 행정부 스스로의 자율통제 역시 강화해 나가야 함을 알 수 있다. 본 연구의 이론적 함의는 추상적이고 규범적으로만 논의되던 행정입법의 문제점과 통제의 필요성을 경험적으로 밝혔다는 점이며, 정책적 함의는 세월호 사고가 발생하게 된 제도적 배경을 밝히고 보완할 지점들을 제시했다는 점이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제2권1호
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• pp.98-106
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• 2001

공공교육시설 발주기관에서는 '98. 5월 건설공사비 절감방안을 수립하여 '98년 후반기부터 현재까지 추진 중이다. 이 절감방안은 공공공사에 반영토록 규정되어 있는 공사제잡비율의 인하 적용, 표준품셈 중 과다하게 계상되어 있는 노무품의 인하 적용, 소규모 공사의 통합발주를 통한 최저가입찰 유도를 주요내용으로 한다. 그러나 이 공사비절감방안은 그 시행초기부터 현재까지 공사부실과 건설업체 경영부실을 가중시킨다는 각종 민간건설단체, 정부기관 및 교육시설 발주기관의 지적과 개선요구가 있어 왔다. 본 연구의 목적은 현행 공공교육시설 공사비절감방안의 문제점을 도출하고 그 정책적 개선방향을 제시하는 데 있다.

• 한국수산경영학회:학술대회논문집
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• 한국수산경영학회 2007년도 추계학술발표회 및 심포지엄
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• pp.167-184
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• 2007

The objectives of this paper are to identify the causes of the corporate distress and to develop a distress prediction model with the financial information in fishery industry. In this study, the corporate distress is defined as economic failure and technical insolvency. Economic failure occurs by reduction, shut-down, or change of the business and technical insolvency results from failure to pay the financial debt of companies. The 33 distressed firms from 1991 to 2003 were composed by 14 economic failure companies, 15 technical insolvency companies. 4 companies applied to the both cases. The analysis of distress prediction of fishery companies were accomplished according to the distress definition. The analysis was carried out as two steps. The first step was the univariate analysis, which was used for checking the prediction power of individual financial variable. The t-test is used to identify the differences in financial variables between the distressed group and the non-distressed group. The second step was to develop distress prediction model with logistic regression. The variables showed the significant difference in univariate analysis were selected as the prediction variables. The financial ratios, used in the logistic regression model, were selected by backward elimination method. To test stability of the distress prediction model, the whole sample was divided as three sub-samples, period 1(1990$\sim$1993), period 2(1994$\sim$1997), period 3(1998$\sim$2002). The final model built from whole sample appled each three sub-samples. The results of the logistic analysis were as follows. the growth, profitability, stability ratios showed the significant effect on the distress. the some different result was found in the sub-sample (economic failure and technical insolvency). The growth and the profitability were important to predict the economic failure. The profitability and the activity were important to predict technical insolvency. It means that profitability is the really important factor to the fishery companies.

• 수산경영론집
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• 제39권2호
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• pp.61-79
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• 2008

The objectives of this paper are to identify the causes of the corporate distress and to develop a distress prediction model with the financial information in fishery industry. In this study, the corporate distress is defined as economic failure and technical insolvency. Economic failure occurs by reduction, shut - down, or change of the business and technical insolvency results from failure to pay the financial debt of companies. The 33 distressed firms from 1991 to 2003 were composed by 14 economic failure companies, 15 technical insolvency companies. 4 companies applied to the both cases. The analysis of distress prediction of fishery companies were accomplished according to the distress definition. The analysis was carried out as two steps. The first step was the univariate analysis, which was used for checking the prediction power of individual financial variable. The t - test is used to identify the differences in financial variables between the distressed group and the non - distressed group. The second step was to develop distress prediction model with logistic regression. The variables showed the significant difference in univariate analysis were selected as the prediction variables. The financial ratios, used in the logistic regression model, were selected by backward elimination method. To test stability of the distress prediction model, the whole sample was divided as three sub-samples, period 1(1990 - 1993), period 2(1994 - 1997), period 3(1998 - 2002). The final model built from whole sample appled each three sub - samples. The results of the logistic analysis were as follows. the growth, profitability, stability ratios showed the significant effect on the distress. the some different result was found in the sub - sample (economic failure and technical insolvency). The growth and the profitability were important to predict the economic failure. The profitability and the activity were important to predict technical insolvency. It means that profitability is the really important factor to the fishery companies.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제15권2호
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• pp.87-94
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• 2014

본 논문에서는 건설업체 경영상태와 국내외건설사업 구조 간의 동태성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 건설업체 경영상태를 나타내는 변수로 예상부도확률(EDF)를 활용하였다. 또한 국내외건설사업 구조 변화를 살펴보기 위하여 본 연구에서는 국내건설수주액과 해외건설수주액을 분석변수로 활용하였다. 이들 변수들은 한국상장회사협의회에서 구축한 TS2000, 통계청 및 해외건설협회 자료를 통해 획득하였다. 본 연구의 분석기간은 2001년 1분기부터 2010년 4분기까지로 설정하였다. 분석결과, 국내외 건설시장 진출상황이 양호하게 되면 선험적으로 판단하는 것과 마찬가지로 건설업체 경영상태 역시 양호해지는 것으로 나타났다. 하지만 그 변동정도에는 차이가 발생했다. 또한 건설업체 경영상태가 악화되게 되면 해외건설시장 진출 비중은 높아지는 반면 국내건설시장 진출 비중은 상대적으로 낮아지게 됨을 확인할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제13권2호
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• pp.15-26
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• 2007

본 연구에서는 기존 Bagging Predictors에 수정을 가한 Modified Bagging Predictors를 이용하여 SOHO에 대한 부도예측 모델을 제시한다. 대기업 및 중소기업에 대한 기업부도예측 모델에 대한 많은 선행 연구가 있어왔지만 SOHO만의 기업부도 예측 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 금융기관들의 대출 심사 시 대기업 및 중소기업과는 달리 SOHO에 대한 대출심사는 아직은 체계화되지 못한 채 신용정보점수 등의 단편적인 요소를 사용하고 있는 것이 현실이고 이에 따라 잘못된 대출로 인한 금융기관의 부실화를 초래할 위험성이 크다. 본 연구에서는 실제국내은행의 SOHO 대출 데이터 집합이 사용되었다. 먼저, 기업부도 예측 모델에서 우수하다고 연구되어진 인공신경망과 의사결정나무 추론 기법을 적용하여 보았지만 만족할 만한 성과를 이끌어내지 못하여, 기존 기업부도 예측 모델 연구에서 적용이 미비하였던 Bagging Predictors와 이를 개선한 Modified Bagging Predictors를 제시하고 이를 적용하여 보았다. 연구결과, SOHO 부도 예측에 있어서 본 연구에서 제시한 Modified Bagging Predictors가 인공신경망과 Bagging Predictors 등의 기존 기법에 비해서 성과가 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국가스학회지
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• 제23권2호
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• pp.45-54
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• 2019

연구실 안전법 관련규정에 따라 과학기술분야 각 연구실은 매년 혹은 2년마다 안전점검 및 정밀안전진단을 의무적으로 실시하여야 하지만, 현재는 관련 지침이 명확하지 않아 점검 및 진단이 부실화될 우려가 높은 것이 현실이다. 이와 함께 연구실 현장에서는 사전유해인자 위험분석 제도를 시행하고 있으나, 수행하는 연구활동종사자의 교육 및 이해부족, 과도한 업무 등으로 인해 시행에 있어 많은 어려움이 있다. 이에 따라 델파이 기법을 활용하여 연구실 안전 현장 전문가들의 의견을 분석한 결과 1. 연구실 안전법 적용시 고려할 사항, 2. 연구실 안전 점검 및 정밀 안전 진단시 고려할 사항, 3. 정부부처에 바라는 사항으로 각 항목을 구성하였고, 세부항목에 대한 조사와 분석을 통해 현재 연구실 안전진단 및 현행법상의 문제점과 대안을 도출하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.110-118
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• 2016

최근 국내 건설 산업은 높은 경제성장률과 신기술 도입 등으로 인하여 대형화, 초고층화, 첨단화가 되어가고 있으며, 건설 품질에 대한 사용자의 관심과 요구 수준은 더욱 높아지고 있다. 이는 과거의 양적인 성장위주에서 벗어나 시장변화에 능동적으로 대처할 수 있는 한층 더 체계적이고 수준 높은 품질관리의 필요성이 요구된다고 할 수 있다. 정부는 이러한 시대적 요구사항을 반영하여 건설공사의 시공 및 사용재료에 대한 적정성 여부와 부실시공 방지 등 품질확보를 위한 점검을 강화하고 있다. 그러나 이와 같은 점검 강화에도 불구하고 품질관리에 대한 인식 부족 및 형식적인 품질관리 운영 등으로 인하여 많은 문제점이 발생되고 있으며, 품질관리 점검 시 반복적이고 지속적으로 지적사항이 발생되고 있다. 따라서 본 연구에서는 반복적인 지적사항을 줄이고, 부적절한 품질관리와 부실시공을 방지하기 위해 서울시 품질시험소에서 2012년 3월부터 2014년 10월까지 393개 건설현장의 품질관리 적정성 확인 점검을 통해 도출한 지적사항 3,443건을 심층 분석하여 실효성 있는 현장 품질관리 개선방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안한 현장 품질관리의 개선방안을 통해 부적절한 품질관리와 부실시공의 방지, 반복적이고 지속적으로 나타나는 지적사항의 감소, 현장의 품질관리 업무향상과 같은 개선효과가 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.157-176
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• 2018

관리종목은 상장폐지 가능성이 높은 기업들을 즉시 퇴출하기 보다는 시장 안에서 일정한 제약을 부여하고, 그러한 기업들에게 상장폐지 사유를 극복할 수 있는 시간적 기회를 주는 제도이다. 뿐만 아니라 이를 투자자 및 시장참여자들에게 공시하여 투자의사결정에 주의를 환기시키는 역할을 한다. 기업의 부실화로 인한 부도 예측에 관한 연구는 많이 있으나, 부실화 가능성이 높은 기업에 대한 사회, 경제적 경보체계라 할 수 있는 관리종목에 관한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 이에 본 연구는 코스닥 기업들 가운데 관리종목 지정 기업과 비관리종목 기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 관리종목 지정 예측 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과에 따르면 로지스틱 회귀분석 모형은 ROE(세전계속사업이익), 자기자본현금흐름률, 총자산회전율을 사용하여 관리종목 지정을 예측하였으며, 전체 평균 예측 정확도는 검증용 데이터셋에 대해 86%의 높은 성능을 보여주었다. 의사결정나무 모형은 현금흐름/총자산과 ROA(당기순이익)를 통한 분류규칙을 적용하여 약 87%의 예측 정확도를 보여주었다. 로지스틱 회귀분석 기반의 관리종목 탐지 모형의 경우 ROE(세전계속사업이익)와 같은 구체적인 관리종목 지정 사유를 반영하면서 기업의 활동성에 초점을 맞추어 관리종목 지정 경향성을 설명하는 반면, 의사결정 관리종목 탐지 모형은 기업의 현금흐름을 중심으로 하여 관리종목 지정을 예측하는 것으로 나타났다.