• 기업가정신과 벤처연구
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• 제21권1호
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• pp.1-14
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• 2018

우리나라의 자영업자 비중은 아직도 OECD 국가 중 최상위에 속하고 있어 국민경제에 큰 부담으로 인식되고 있다. 그래서 정부는 자영업자에 대한 지원정책이 필요하다는 공감대 속에 이들에 대한 지원을 지속하고 있다. 그러나 아직까지 정부의 자영업자 지원의 경제적 효과에 대해 분석한 연구는 거의 없다. 그래서 본 연구는 정부의 자영업자 지원의 실질적 효과를 추정하였다. 자영업자의 매출액 결정식 추정결과 노동투입, 영업기간, 연령, 성별, 사전 사업 준비기간, 자영업자 지원정책 경험 변수가 통계적으로 유의하게 나타났다. 본 연구결과는 정부의 자영업자 정책 지원 시 우선 시 해야 되는 정책요인들이 무엇인지 중요한 실무적 지침을 제공하고 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제8권4호
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• pp.35-46
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• 2010

SW산업의 생산요소는 인적자원이 대부분을 차지하고 있기 때문에 SW의 경쟁력을 결정하는 핵심요소는 인적자원이라 할 수 있다. 그러나 국내 IT 산업 현장에서의 SW인력에 대한 경제적 대우나 사회적 가지는 제대로 인정되지 않고 있는 실정이다. 이에 정부는 SW산업 육성정책을 지속적으로 추진해 왔다. 그러나 정부의 SW산업 육성정책은 대부분 기업의 국내 시장조성, 국제 경쟁력 제고, 중소벤처의 경쟁기반 강화 등에 초점을 맞추고 있어 핵심요소인 인력에 대한 정책은 소외되어 온 게 사실이다. 이에 본 연구는 SW기술인력에 대한 정책 필요성을 제기하면서 현 SW산업정책의 분석과 이의 개선을 위한 정책대안을 제시하고자 한다. 이를 위한 연구의 중점은 SW산업 정책 관련 주요변수들 간의 구조관계분석에 있으며, 이 구조관계분석을 통해 증명된 내용을 토대로 SW인력의 처우개선 방안을 제시할 것이다.

• 기업가정신과 벤처연구
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• 제20권1호
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• pp.19-33
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• 2017

우리는 본 논문에서 자영업의 변화가 국민경제에 미치는 영향 분석을 통해 올바른 정책 방향을 제시하고자 한다. 즉, 자영업의 현황 및 자영업자 지원의 정책 방향을 제시하고자 한다. 우리는 변수들의 동태적 관계를 파악하기에 위해 VAR 모형을 사용하여 자영업 추이와 경시경제 변수 간의 상호 영향을 파악하였다. 분석 결과 자영업자 비중의 외생적 충격은 실질성장률에 대해 유의한 영향이 없으나, 고용 있는 자영업자와 고용 없는 자영업자로 구분하여 분석할 경우 고용 있는 자영업자의 비중의 증가는 실질성장에 긍정적 영향이 있는 것으로 나타났다. 향후 연구에서는 자영업자 비중 변화에 대한 거시경제 변수의 단기적 효과를 추정하기 위해 분기별 자료 등으로 추가 분석을 시도할 필요가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.31-36
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• 2019

최근 세계경제는 4차 산업혁명이라는 시대의 흐름에 따라 서로 다른 기술 산업 간 융 복합이 활성화되고 새로운 기술이 빠르게 창출되고 있다. 우리나라도 4차 산업혁명에 대응하고 글로벌 경쟁력을 확보하기 위하여 신기술 신서비스 기반의 혁신기술을 육성하고 있으나, 각종 규제로 인하여 신기술 신서비스에 대한 진입이 어려운 실정이다. 이에 정부는 신기술 신서비스를 활용한 혁신사업이 규제의 제약 없이 실험 실증하고 사업화 할 수 있도록 규제샌드박스(Sandbox)가 적용되는 규제자유특구도입을 추진하고 있다.. 본 연구는 지역특화발전특구와 새로이 도입되는 규제자유특구를 비교 연구함으로써, 전국에 획일적으로 적용되는 규제만을 완화하는 지역특화발전특구의 한계를 고찰하고, 규제자유특구가 신기술 기반의 실증 테스트 베드로 육성할 방향과 지역의 혁신성장 거점으로 성장할 방안을 제시하고자 한다.

• 국제지역연구
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• 제16권3호
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• pp.99-118
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• 2012

본 연구는 2000년대에 들어 한국의 은행 구조조정과 중국의 은행개혁의 성과를 비교분석해보고, 특히 중국 금융시장의 완전개방 시기를 맞아 한국 은행들의 경쟁력 존재여부 및 경쟁력 향상에 영향을 주는 요인을 도출해보고자 한다. 그리하여 본 연구는 중국의 15개 은행과 한국의 13개 은행을 대상으로 효율성을 측정하고, 은행효율성의 영향요인이 무엇인지 실증분석을 실시하였다. 연구결과와 시사점은 다음과 같다. 첫째, 국가별 효율성을 측정한 결과, 한국 상업은행들의 효율성이 중국 상업은행보다 높게 나타났지만, 중국 상업은행은 매년 증가세를 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 은행 효율성의 영향요인이 무엇인지를 한국과 중국 전체표본으로 분석한 결과, 은행규모, 자산의 안정성, 소유권구조와 재무성과가 유의적인 것으로 나타났다. 셋째, 중국 은행효율성의 영향요인을 분석한 결과, 소유권구조, 금융중개비율, 자산의 건전성이 유의적인 요인으로 나타났다. 넷째, 한국 은행효율성의 영향요인을 분석한 결과, 재무성과와 자산의 안정성이 유의적인 요인으로 나타났다. 실증분석의 결과를 토대로 한국과 중국 은행산업의 현재 문제점을 규명할 수 있으며, 또한 한국의 은행, 정부에 은행산업에 경쟁력 향상을 위한 시사점을 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.242-253
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• 2019

2008년 글로벌 금융위기가 유동성위험에서 촉발되었으므로 금융위기 이후 유동성위험 관리방안에 대해 많은 연구들이 수행되었다. 그러나 투자자 보호 정도가 은행들의 유동성위험에 영향을 미치는지에 대해서는 전 세계적으로 아직 연구된 바가 없으므로 본 연구에서는 투자자 보호와 유동성위험과의 관계를 고찰하고 정책적 시사점을 도출하였다. 경제협력개발기구(OECD) 21개국 상업은행들을 대상으로 패널데이터를 구축하여 분석한 결과, 투자자에 대한 보호 수준이 높을수록 은행들의 유동성위험이 낮아짐을 발견하였다. 또한 투자자 보호의 이러한 긍정적 효과는 금융위기 기간 동안 더욱 강화되는 것으로 나타났다. 이는 금융위기 기간 동안 시행되는 강력한 경기부양책으로 인해 시장에 의한 규율이 약화된 상황에서 법적인 투자자 보호제도가 은행들의 건전성 제고에 기여할 수 있음을 시사한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제43권4호
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• pp.15-22
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• 2020

Economic indicators are a factor that affects air cargo volume. This study analyzes the different factors affecting air cargo volume by each Chinese cities according to the main characteristics. The purpose of this study is to help companies related to China, airlines, and other stakeholders predict and prepare for the fluctuations in air cargo volume and make optimal decisions. To this end, 20 economic data were used, and the entire data was reduced to 5 dimensions through factor analysis to build a dataset necessary and evaluated the influencing factors by multi regression. The result shows that Macro-Economic Indicators, Production/Service indicators are significant for every cities and Chinese manufacture/Customer indicators, Korean manufacture/Oil Price indicators, Trade/Current indicators are significant for each other city. All adjusted R2 values are high enough to explain our model and the result showed excellent performance in terms of analyzing the different factors which affects air cargo volume. If companies that are currently doing business with China can identify factors affecting China's cargo volume, they can be flexible in response to changes in plans such as plans to enter China, production plans and inventory management, and marketing strategies, which can be of great help in terms of corporate operations.

• 디지털융복합연구
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• 제19권6호
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• pp.85-90
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• 2021

본 연구는 정부 주관 창업지원사업을 시설지원, 자금지원, 교육지원, 멘토링지원 등 4가지 분야에 초점을 맞춰 경영성과에 미치는 영향과 창업만족의 매개효과에 대해 규명하였다. 본 연구는 이를 검증하기 위해 광주·전남 지역에서 중소벤처기업부에서 지원하는 창업지원사업을 수행한 창업자를 대상으로 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 창업지원사업의 시설, 교육, 자금 및 멘토링 지원은 창업자들의 경영성과에 긍정적인(+) 영향을 미치는 것으로 검증되었고, 창업지원사업과 경영성과간의 관계에 있어서 창업만족의 부분매개 역할도 검증되었다. 이러한 결과를 바탕으로 정부 주관 창업지원사업에서 시설, 교육, 자금, 멘토링과 같은 지원프로그램이 창업자들의 경영성과를 향상시킬 수는 있는 적합한 요인임을 확인하였다. 또한 본 연구를 통한 시사점을 제시하고 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 논의하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.249-255
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• 2022

본 연구는 최근 가공 불량 예측 방법으로 주목받고 있는 머신러닝 기반의 모델을 이용하여 CNC 가공 불량 발생의 실시간 예측을 위한 분석 프레임워크를 제안하고, 해당 프레임워크에 기반하여 XGBoost, CatBoost, LightGBM, 랜덤 포레스트, Extra Trees, SVM, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모델을 CNC 설비에 기본 내장된 센서들로부터 추출된 데이터에 적용 및 분석하였다. 분석 결과 XGBoost, CatBoost, LightGBM 모델이 동일하게 가장 우수한 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, AUC 값을 보였으며, 이 중 LightGBM 모델이 소요 실행 시간이 가장 짧은 것으로 나타났다. 이러한 짧은 소요 실행 시간은 실 시스템 구축 비용 절감, 빠른 불량 예측에 따른 CNC 장비 파손 확률 감소, 전체적인 CNC 활용률 증가 등의 실무적 장점을 가지므로 LightGBM 모델이 기본 센서들만 설치된 CNC 설비에 적용 시 가공 불량 예측에 가장 효과적으로 판단된다. 또한 소요 실행 시간 및 컴퓨팅 파워의 제약이 없는 상황에서는 LightGBM, Extra Trees, k-최근접 이웃, 로지스틱 회귀 모형으로 구성된 앙상블 모델을 적용할 경우 분류 성능이 최대화됨을 확인하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권1호
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• pp.179-199
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• 2023

Purpose This study builds a prediction model to find stocks that can reach intrinsic value among KOSPI and KOSDAQ-listed companies to improve the stability and profitability of the stock investment. And investment simulations are conducted to verify whether stock investment performance is improved by comparing the prediction model, random stock selection, and the market indexes. Design/methodology/approach Value investment theory and machine learning techniques are applied to build the model. Various experiments find conditions such as the algorithm with the best predictive performance, learning period, and intrinsic value-reaching period. This study selects stocks through the prediction model learned with inventive variables, does not limit the holding period after buying to reach the intrinsic value of the stocks, and targets all KOSPI and KOSDAQ companies. The stock and financial data are collected for 21 years (2001-2021). Findings As a result of the experiment, using the random forest technique, the prediction model's performance was the best with one year of learning period and within one year of the intrinsic value reaching period. As a result of the investment simulation, the cumulative return of the prediction model was up to 1.68 times higher than the random stock selection and 17 times higher than the KOSPI index. The usefulness of the prediction model was confirmed in that the number of intrinsic values reaching the predicted stock was up to 70% higher than the random selection.