일반적으로 국가별 PPP/BOT 사업 정책과 건설 관련 법률체계는 개별 PPP/BOT사업의 사업구도와 사업성에 직접적인 영향을 준다. 2001년 12월 중국의 WTO 가입후 2003년과 2004년도에 공포한 건설관련 법안과 최근 공포된 주요 PPP/BOT 관련 정책 등은 특히 해외 건설투자기업의 개별 사업의 가능성 (Viability)에 직접적 영향을 주는 요인으로 이러한 해외기업의 시장진입을 지배하는 법안과 정책 (Market Access Condition)들로 인해 현재 새로이 중국 시장 진입을 시도하고 국내의 안정적 사업수행 환경에 근거해 개발된 투자지침에 익숙한 국내 기업은 중국내 PPP/BOT 사업 추진시 참여업무 Scope 설정과 투자여부에 대한 의사결정시 내부 공감대 형성에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 우선적으로 중국내 시장진입 관련 법, 제도 및 정책이 해외 EPC 기업의 PPP/BOT 사업 수행에 미치는 영향을 분석하고 최종적으로 실제 사례분석을 통해 중국내 PPP/BOT 시장 참여를 위한 Lessons Learned를 도출하는데 주 목적이 있다.
지진을 기록하기 시작한 후로 우리나라에 발생한 지진은 2000회가 넘는 것으로 집계되고 있으며 그 중 48회는 엄청난 피해를 초래한 것으로 나타난다. 지진으로 인한 생산설비나 주요 관로 등의 시설물피해는 특정 지역에 국한되는 것이 아니라 지역간의 상호 의존적 특성에 의해 경제적으로 볼 때 심각한 피해를 주변에 전달하게 된다. 또한 지진과 같이 예측하지 못하는 사건으로 인해 발생하는 경제적 피해는 단순히 시설붕괴 같은 직접적인 손실뿐만 아니라 당해 시설의 보수나 재건에 소요되는 기간을 통틀어 간접적인 손실이 발생하게 됨을 인지해야 한다. 그런데, 지진 등과 같이 예측하지 못한 사건으로 인한 손실과 피해를 입은 시설 등을 보수보강 하거나 재건하는데 필요한 정부투자나 예산지원 금액을 보다 합리적으로 산정하기 위해서는 피해를 입은 지역내부 뿐만 아니라 그 지역이 관계를 맺고 있는 주변지역과의 직 간접 경제적 손실을 제대로 산출해 낼 필요가 있다. 여기서 직접적인 경제손실이라하면 생산시설이나 공급선의 피해로 인해 발생한 수요-공급관계의 1차적 변화를 의미하며, 간접적인 경제손실은 산업구조상 관계를 맺고 있는 다른 부문에서 나타나는 간접적인 변화를 의미한다. 본 논문에서는 지진발생으로 인한 경제적 영향, 특히 우리나라 교통망이 받는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 우리나라의 고속도로, 교량 및 경제 관련 자료를 수집하여 사용하였고, 지진 등 예상하지 못한 사건의 발생으로 인한 최종수요의 손실과 부문별 생산품의 흐름을 예측하였다.
최근의 유통환경에서 다채널 고객관리(multichannel customer management)가 실무적 및 이론적으로 중요한 이슈가 되고 있다. 기업수준에서 소비자의 다채널 쇼핑이 기업성과를 제고하는 것과 밀접한 관련성이 있는 것으로 알려져 있으나 이론적으로 이러한 결과가 발생하는 원인에 대하여 채널 중심적으로 제한적이고 예측적인 설명만이 이루어져 왔다. 이러한 상황에서 본 연구는 다채널 쇼핑의 기업성과 증대의 원인으로서 고객만족과의 관계에 대한 심층적인 이해를 위하여 다채널 이용-쇼핑경험-고객만족의 연결을 체계적이고 실증적으로 검토하였다. 이와 더불어 고객유형 별 차별화된 쇼핑경험 제공의 필요성을 설명하기 위하여 다채널 이용과 쇼핑경험과의 관계에서 고객-기업 관계특성의 조절적 역할을 검토하였다. 다채널 유통업체의 660명의 고객을 대상으로 설문조사와 고객 데이터베이스를 통합한 자료를 바탕으로 가설검증을 수행하였다. 다채널 이용을 구매의사결정과정에서의 정보탐색과 제품구매 단계에서의 다채널 이용으로 구분하고 쇼핑경험을 편리성과 즐거움으로 구분하여 검토한 결과 다채널 이용과 고객만족과의 관계에서 쇼핑경험은 매개변수로서의 역할을 수행하는 것으로 나타나고 있다. 즉, 기업의 다채널 고객관리 목적은 고객의 쇼핑목적으로서 편리성과 즐거움을 제공하여야 고객만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 평가할 수 있다. 또한 고객-기업 관계특성으로서 관계기간과 구매빈도를 대상으로 검토한 결과 다채널 이용과 즐거움과의 관계에서 구매빈도는 조절변수로서의 역할을 수행하는 것으로 나타나고 있다. 이러한 연구결과를 바탕으로 다채널 전략의 목표설정 및 차별화된 다채널 고객관리 관점에서 이론적 및 실무적 시사점을 제시하였다.
본 연구의 목적은 창업가정신과 창업의도의 관련성을 실증적으로 분석하는 것이다. 이러한 관련성은 많은 선행연구들에서 개념적으로 다루어졌으며, 실증적으로도 검증되어왔다. 하지만 본 연구는 다음과 같은 네 가지 점에서 기존 연구들과 차별화된다. 첫째, 창업의도의 개념적 정의(직업선택과정에서의 창업의사결정)에 부합하도록, 창업을 취업에 대한 상대적인 개념으로써 조작화하여, 창업의도 변수를 측정하였다. 둘째, 직업선택이라는'구체적인 행동'에 대한 선호를 묻는 설문을 활용하였다는 점에서 창업에 대한 선호를 단선적으로 묻는 기존의 연구들과 구별된다. 셋째, 한국고용정보원의 청년 패널데이터를 이용하여 논의 및 분석의 기회를 확장하였다. 넷째, 이타적 성향을 창업가정신의 범주에 함께 포함시켰다. 실증분석 결과, 성취욕구가 강하고 내부통제성향이 높으며 위험감수성이 높고 자율적 성향이 많을수록, 창업의도가 높은 것으로 나타났다. 그러나 혁신성과 적극성은 창업의도와 통계적으로 관련이 없는 것으로 나타났다. 한편, 이타적 성향은 창업의도와 음(-)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 이러한 본 연구의 실증분석 결과는 민간부문의 투자자들과 정부의 창업정책 담당자들이 가진 유인체계와 관련하여 의미있는 시사점을 제공할 수 있다.
빅데이터 시대에 접어들며 데이터에 대한 관심이 폭발적으로 늘어나고 있다. 특히, 인터넷 및 소셜미디어의 발전은 새로운 데이터들의 생성으로 연결되어 빅데이터와 인공지능 시대의 실현과 융합 기술의 새로운 장을 열 수 있게 되었으며, 과거에는 프로그램으로 다루지 못하던 데이터에 대한 분석 요구가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 시대에서 많이 요구되는 비정형 데이터에 대한 분류를 위하여 분석 모델을 설계하고 이를 검증하였다. 데이터는 디비피아의 논문 요약과 주제어, 그리고 부주제 어를 크롤링하였으며, 코엔엘피의 데이터 사전을 이용해 데이터베이스를 생성하고, 형태소 분석을 통하여 단어의 토큰화 과정을 수행하였다. 또한, 카이스트의 9 품사 분류 체계를 이용해 명사를 추출하고, TF-IDF 값을 생성하였으며, 학습 데이터와 Y 값을 결합하여 분석 데이터 셋을 생성하였다. 이와 같이 생성된 분석 데이터 셋에 랜덤 포레스트와 서포트 벡터 머신 그리고 의사결정트리, 이렇게 세 가지 분석 알고리즘을 적용하여 분류의 적정성을 측정하였다. 본 논문에서 제안한 분류 모델 기법은 논문 분류 외에도 민원 분류 분석 및 텍스트 관련 분석 등 다양한 분야에 유용하게 사용될 수 있다.
고령인구가 증가함에 따라 국가차원에서 노인의 건강노화 실현을 위한 장기요양 필요 발생의 예방 방안을 마련하는 것은 매우 중요하며, 정책적 효과를 극대화하기 위해서는 적절한 대상자의 선정이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 국민건강보험공단의 국민건강정보를 활용하여, 장기요양 필요를 야기하는 기능장애 발생 가능성이 높은 대상자를 발굴하기 위한 예측모형을 개발하고자 한다. 본 연구는 연구대상자의 과거 수집된 자료를 활용하는 후향적 연구로, 본 연구의 연구대상자는 만 65세 이상 의료보장등록인구이다(총 7,724,101명). 예측모형 개발을 위해 고유 방법인 로지스틱 회귀모형, 머신러닝 방법인 의사결정나무와 랜덤포레스트, 딥러닝 방법인 다층퍼셉트론 신경망을 분석하였다. 체계적 분석절차를 통해 각 분석방법별 모형을 적합하였고, 내적 타당성 및 외적 타당성 평가 결과를 기반으로 최종 예측모형을 랜덤포레스트로 선정하였다. 랜덤포레스트는 모집단에서의 4.50%밖에 되지 않는 장기요양 필요 대상자의 약 90%를 장기요양 필요 발생 고위험 대상자로 예측할 수 있다. 본 연구의 예측모형 및 고위험군 기준은 노인의 욕구 중심에서 예방 서비스가 필요한 대상자를 선제적으로 발굴하는데 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 양자 컴퓨터 관련 기술 트렌드 분석과 예측을 수행한다. 기존 양자 컴퓨터 기술 분석 관련 연구는 주로 기술 특징을 중심으로 응용 가능 분야에 집중되었다. 본 논문은 시장 중심의 기술 분석과 예측을 위하여 양자 컴퓨터 관련 국내 뉴스 기사를 기반으로 중요하게 다뤄지는 양자 컴퓨터 기술들을 분석하고 미래신호 감지와 예측을 수행한다. 뉴스 기사에서 사용된 단어들을 분석하여 빠르게 변화하는 시장의 변화와 대중의 관심사를 파악한다. 본 논문은 Cha & Chang (2022) 컨퍼런스 발표 자료를 확장했다. 연구는 2019년부터 2021년까지의 국내 뉴스 기사를 수집하여 진행된다. 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 정리한다. 다음으로, Term Frequency - Inverse Document Frequency(TF-IDF), Key Issue Map(KIM), Key Emergence Map(KEM) 등의 분석을 통해 양자컴퓨터관련 기술을 탐색한다. 마지막으로, 랜덤포레스트, 의사결정나무, 연관분석 등을 통해 미래기술들과 수요 및 공급의 연관성을 파악한다. 연구결과 빈도분석, 키워드 확산도 및 가시성 분석에서 모두 AI의 관심도가 가장 높게 나타났다. 사이버보안의 경우 시간이 지날수록 뉴스기사에서 언급되는 비율이 다른 기술에 비해 압도적으로 높게 나타났다. 또한 양자통신, 내성암호, 증강현실 역시 관심도의 증가율이 높게 나타났다. 따라서 이를 트렌드 기술의 적용에 대한 시장의 기대가 높음을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 양자컴퓨터 시장의 관심 분야 파악과 기술 투자 관련 대응체계 구축에 응용될 수 있다.
기상학적으로 예년 대비 부족한 강우량으로 인해 발생하는 가뭄재해는 피해범위가 광범위하고, 그 발생과 소멸을 쉽게 파악하기 어려운 특징을 가지고 있다. 그렇기 때문에 가뭄 발생예상 지역과 그 물부족량을 신뢰성 있고, 신속하게 예측하는 것은 가뭄 대응체계 구축에서 중요한 요소이다. 하지만, 현재는 과거 약 50여년의 기상관측자료로 그 경우의 수가 제한된다는 문제점이 있다. 그렇기 때문에 과거에 발생한 가뭄과 양상이 다른 경우 가뭄으로 인한 물부족량을 예측하기 어려운 한계점이 있다. 이러한 문제 해결을 위해 본 연구에서는 4개 RCP 시나리오 자료를 물수지 분석 모형에 적용하여 360개년의 연간 물부족량을 산출하였다. 다음으로 다층신경망 모형의 입력값으로 RCP 시나리오로부터 산출된 SPEI 값을 그리고, 출력값으로 연간 물부족량을 적용하여 학습을 진행했다. 학습된 모형을 통해 과거 수 개월 동안의 SPEI값과 미래 예측되는 가뭄 상황을 입력함으로써 쉽고 신뢰성 있게 중권역별 예상 물부족량을 산정할 수 있다. 이는 의사결정자들이 가뭄 발생 이전에 효율적인 가뭄 대응책 수립에 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구는 새로운 시대에 변화하는 농촌다움의 새로운 규정과 범주를 위한 기초적 방향을 목적으로 수행되었다. 체계적 문헌고찰을 토대로 농촌다움의 정의, 기준, 범위, 구성요소 항목으로 구분하여 델파이 분석과 AHP분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 대부분의 농촌을 표상하는 연구를 통해 농촌다움이 가장 이슈가 된 키워드임을 파악할 수 있었으며, 농촌의 다양한 범위를 각각 연구하고 있어 이를 포괄하지 못하는 연구가 대다수임을 알 수 있었다. 둘째, 델파이 조사를 통하여 농촌다움의 규정 및 범주 설정을 위한 항목분류와 명확한 개념 정립을 위한 근거자료로 활용될 수 있는 키워드를 도출할 수 있었다. 셋째, 계층적 의사결정법을 통하여 항목별 기준선이 될 수 있는 우선순위 도출뿐만 아니라 경관적인 요인이 농촌다움을 형성하는 가장 중요한 것임을 파악할 수 있었다. 본 연구는 농촌다움 개념 정립을 위한 기초자료로 최소한의 기준선을 제공한 것에 의의가 있으며, 전문가 집단에 의존한 한계점을 극복하기 위하여 다양한 관점에서의 검토가 추가된다면 미래지향적인 농촌다움을 설정할 수 있을 것으로 판단된다.
최근 전 세계적으로 빅데이터, AI, IoT, 자율주행, 디지털트윈 등 스마트시티 솔루션이 발달하면서 다양한 스마트기기와 SNS가 확산하고 사람들이 도처에 남긴 행적이 기록되면서 규모를 가늠할 수 없을 정도로 많은 정보와 데이터가 생산되는 '빅데이터' 환경을 활용한 스마트시티 구축이 활발하게 진행 중이다. 본 연구의 목적은 4차 산업혁명에 따른 지속가능한 스마트시티의 도시정보·대중교통 접근성에 있어 시민의 교통 편의성 향상 및 효율적인 정책수립을 위해 빅데이터 기반의 객관적이고 체계적인 분석 모델을 개발하고, 지속가능한 도시의 공공·민간 DB를 활용한 빅데이터 기반 대중교통 접근성 및 정책관리 플랫폼 구축의 방법론을 도출하는데 있다. 이를 위해 광주광역시를 대상으로 상세생활권을 구분하고 기초 생활편의시설 접근성 및 빅데이터 기반 대중교통 시스템을 분석하였다. 그 결과, 1) 대중교통 네트워크 평가를 위한 빅데이터 활용, 2) 빅데이터 기반의 교통 수단/서비스 의사결정지원, 3) 도심 교통 네트워크 모니터링 서비스 제공, 4) 주차수요 발생원 분석 및 개선방안 제공과 같은 빅데이터 기반 도시정보·대중교통 접근성 플랫폼 구축을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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