• 토지주택연구
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• 제11권1호
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• pp.79-86
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• 2020

The number of business closure is one of key indicators diagnosing the status of local economy. The increases in closure are attributed to various endogenous/exogenous factors such as decreases in sales of stores, decline of local market, deterioration of global financial condition, but it is not trivial task to figure out the cause and effect mechanism among variables. The effects of those factors are expected to show geographical variations, which the empirical analysis results in this study presented. As such, the objective of this study is to estimate the effects of variables on increase in the number of business closure and examine the distributional properties of the geographic variations of the effects among spatial units of analysis. To this end, GWR (Geographically Weighted Regression) model was utilized to draw empirical analysis outcomes. It is expected that the outcomes of the sort in this research may be useful in aiding decision-making process of drafting locality-specific policies and/or deciding where to prioritize the limited public resources available.

• 보건행정학회지
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• 제10권2호
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• pp.1-21
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• 2000

This study reviewde various parametic and nonparametic method for forexasting hospital closures in Korea. We compared multivariate discriminant analysis, multivartiate logistic regression, classfication and regression tree, and neural network method based on hit ratio of each model for forecasting hospital closure. Like other studies in the literture, neural metwork analysis showed highest average hit ratio. For policy and business purposes, we combined the four analytical method and constructed a foreasting model that can be easily used to predict the probabolity of hospital closure given financial information of a hospital.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.361-381
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• 2023

기업 부도 예측에 관한 연구는 재무정보를 중심으로 연구되어 왔다. 기업의 재무정보는 분기별로 갱신되기 때문에 실시간으로 기업의 폐업 가능성을 예측하는 데 있어 적시성이 부족하게 되는 문제가 발생한다. 이를 개선하고자 하는 평가 기업에서는 대상 기업의 건전성을 판단하기 위한 재무정보 외의 정보를 활용한 기업의 건전성을 판단하는 방법이 필요하다. 이를 위해 정보 기술의 발달로 기업에 대한 비재무정보 수집이 용이해지면서 기업 부도 예측에 재무정보 외의 추가적인 변수와 여러 가지 방법론을 적용하는 연구가 진행되어 왔으며, 이 중에서도 어떤 변수들이 기업의 부도를 예측하는데 영향을 주는지를 밝히는 것이 중요한 연구 과제가 되었다. 본 연구에서는 전자결제서비스를 이용하는 사업자의 폐업을 예측할 때 비재무정보를 구성하는 전자결제 정보들이 얼마나 영향을 미치는지를 살펴보았으며, 재무정보와 비재무정보 결합에 따른 폐업 예측 정확도 차이를 살펴보았다. 구체적으로, 재무정보 모형과 비재무정보 모형, 그리고 이를 결합한 모형으로 구성된 세 가지 연구 모형을 설계하였으며 Multi Layer Perceptron(MLP) 알고리즘을 포함한 여섯 가지 알고리즘으로 폐업 예측 정확도를 확인하였다. 재무정보와 비재무정보를 결합한 모형이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, 그 다음으로는 비재무정보 모형, 재무정보 모형의 순서로 예측 정확도가 확인되었다. 알고리즘별 폐업 예측 정확도는 여섯 가지의 알고리즘 중 XGBoost가 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 사업자의 폐업 예측에 활용된 전체 87개의 변수를 대상으로 상대적 중요도를 살펴본 결과 폐업 예측에 중요하게 영향을 미친 변수는 상위 20개 중 70% 이상이 비재무정보인 것으로 확인되었다. 이를 통해 비재무정보의 전자결제 정보가 사업자의 폐업을 예측하는 중요한 변수임을 확인하였으며, 비재무 정보가 재무정보의 대안적 정보로서 활용할 수 있는 가능성 역시 살펴볼 수 있었다. 본 연구를 기반으로 사업자의 폐업을 예측할 수 있는 정보로서 비재무정보의 수집과 활용에 대한 중요성을 인식하고 기업의 의사결정에 활용할 수 있는 방안에 대해서도 다루었다.

• 보건행정학회지
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• 제20권3호
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• pp.123-137
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• 2010

The main purpose of this article is for deriving functions related to the prediction of the closure of the hospitals, and finding out how the discriminant functions affect the closure of the hospitals. Empirical data were collected from 3 years financial statements of 41 private hospitals closed down from 2000 till 2006 and 62 private hospitals in business till now. As a result, the functions related to the prediction of the closure of the private hospital are 4 indices: Return on Assets, Operating Margin, Normal Profit Total Assets, Interest expenses to Total borrowings and bonds payable. From these discriminant functions predicting the closure, I found that the profitability indices - Return on Assets, Operating Margin, Normal Profit Total Assets - are the significant affecting factors. The discriminant functions predicting the closure of the group of the hospitals, 3 years before the closure were Normal Profit to Gross Revenues, Total borrowings and bonds payable to total assets, Total Assets Turnover, Total borrowings and bonds payable to Revenues, Interest expenses to Total borrowings and bonds payable and among them Normal Profit to Gross Revenues, Total borrowings and bonds payable to total assets, Total Assets Turnover, Total borrowings and bonds payable to Revenues are the significant affecting factors. However 2 years before the closure, the discriminant functions predicting the closure of the hospital were Interest expenses to Total borrowings and bonds payable and it was the significant affecting factor. And, one year before the closure, the discriminant functions predicting the closure were Total Assets Turnover, Fixed Assets Turnover, Growth Rate of Total Assets, Growth Rate of Revenues, Interest expenses to Revenues, Interest expenses to Total borrowings and bonds payable. Among them, Total Assets Turnover, Growth Rate of Revenues, Interest expenses to Revenues were the significant affecting factors.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.499-507
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• 2020

This paper is one of the types of 'sharing economy', a social economic model that borrows and shares things, spaces, and services from the development of the 4th Industrial Revolution. Through sharing of empty space and time in the city, I would like to suggest a way to reduce the closure of small business owners in order to create jobs, which is one of urban problems in the community. We also build a platform that utilizes the free time and space of buildings through space sharing, one of the types of sharing economy, and provides education programs for start-up education, promotion, marketing, and consulting by matching small business owners with building owners. Therefore, in this paper, by sharing the space and time, the landlord and the small business can share the profits of the small business by reducing the business owner's closure and the job creation plan. Coaching urban regeneration was proposed.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.121-126
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• 2022

본 연구는 상권의 형성 배경이나 분포 등이 유사하지만 지역간 독립적인 지역으로 서울 강남구와 대구 수성구를 분석 대상으로 코로나19 발생 전후 상권의 생존율을 분석하였다. 기초분석에서는 상권의 규모는 서울 강남구가 훨씬 더 크지만, 업종별 분포가 유사한 것을 확인하였다. 두 지역은 공통적으로 코로나19가 발생하기 전에는 개업이 폐업보다 많았지만, 코로나19가 발생함에 따라 대면서비스 중심의 업종의 폐업배율이 크게 증가하였다. 생존 분석결과, 코로나19 이전에는 대부분의 업종이 학원의 폐업위험과 무차별한 것으로 분석되었으나, 코로나19 발생 이후에는 학원의 폐업위험보다 증가하는 것을 확인하였고, 특히 초기 코로나19 확산지역이었던 대구에서 뚜렷하게 나타났다. 지역간 생존율을 비교를 한 결과에서는 코로나19 발생 이후 상대적으로 강남구의 폐업위험이 높아진 것으로 분석되어 유동인구가 많은 서울 상권의 위축이 더 컸음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.539-541
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• 2022

코로나 팬데믹의 장기화로 자영업자들의 폐업률이 급증하고, 경제적 피해가 심해지고 있다. 본 연구에서는 코로나19 발생에 따른 충청북도 상권 창폐업 분석을 통해 지역별, 업종별 과밀 정도 등 다양한 정보를 제공하고 창업 성공 및 경영안정에 도움을 주기 위하여 공공데이터를 활용하여 창업환경을 분석하고 창폐업 현황을 제공하여 자영업자들이 창업 시 기초자료로 활용하도록 지원하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권4호
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• pp.95-105
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• 2018

본 연구는 구미 클러스터내 기술지식 교류 네트워크에서 기술적 급진성에 대한 네트워크 폐쇄와 구조적 공백의 역할을 실증적으로 검증한 연구이다. 분석을 위해 협회*기업(2-mode)네트워크 자료를 기업*기업(1-mode) 네트워크 자료로 변환하여 2,550개 기업 네트워크를 구축하였다. 또한 기업의 특성을 조사하기 위해 구미국가산업단지에 있는 기업을 대상으로 랜덤추출을 통해 101개 기업에게 설문을 실시하였으며 최종적으로는 86개 기업을 수집하였다. 분석을 위해, 네트워크 폐쇄와 구조적 공백의 사회네트워크 분석 지표인 네트워크 밀도와 효율성이 높은 수준의 다중공선성을 갖고 있어 능형회귀분석을 이용하였다. 분석결과 구조적 공백은 기업의 급진적 혁신에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 네트워크 밀도는 급진적 혁신에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 과거의 개념적인 논의와 문헌연구에 기반 했던 네트워크 패쇄와 구조적 공백의 논쟁에 실증적 증거 제시하는데 공헌하고 나아가 급진적 혁신을 달성하기 위한 사회적 자본의 구축 전략 수립에 도움을 준다. 향후 연구에서는 다양한 네트워크의 구조적 특성을 찾아내려는 노력이 필요할 것이며, 기술 지식의 특성, 혁신 유형, 네트워크 폐쇄와 구조적 공백의 상호작용 등에 관심을 두어야 할 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제21권2호
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• pp.70-78
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• 2020

건설 프로그램 관리는 프로젝트의 복잡성과 다양한 이해관계자로 인해 기존의 관리 방식에 비해 좀 더 체계적인 관리가 요구된다. 특히, 최근 종결단계로 갈수록 발주자의 기대와 시공자의 결과물 사이에 차이가 발생하여 인수인계 지연, 갈등과 마찰, 법적 분쟁 증가되고 있어 종결단계 프로세스의 체계화는 절실한 실정이다. 본 연구는 건설프로그램의 성공적인 종결을 위해 국내외 문헌 및 사례조사를 통해 종결단계 프로세스와 업무활동을 제안하였다. 또한 제안된 프로세스와 업무활동을 전문가 검증을 통해서 프로세스 분류의 적정성과 현장 적용가능성에 대해 검증을 하였다. 본 연구에서 제안된 종결단계의 프로세스와 업무활동을 프로그램뿐만 아니라 건설프로젝트 현장에 활용하여 종결단계 업무 한계를 극복하고 발주자의 만족도 향상은 물론 국내 기업의 글로벌 경쟁력 강화에 일조 하고자 한다.

• 한국인공지능학회지
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• 제6권2호
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• pp.23-27
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• 2018

Korea has a high proportion of self-employment. Many of them start the food business since it does not require high-techs and it is possible to start the business relatively easily compared to many others in business categories. However, the closure rate of the business is also high due to excessive competition and market saturation. Cafés and restaurants are examples of food business where the business analysis is highly important. However, for most of the people who want to start their own business, it is difficult to conduct systematic business analysis such as trade area analysis or to find information for business analysis. Therefore, in this paper, we predicted business status with simple information using Microsoft Azure Machine Learning Studio program. Experimental results showed higher performance than the number of attributes, and it is expected that this artificial intelligence model will be helpful to those who are self-employed because it can easily predict the business status. The results showed that the overall accuracy was over 60 % and the performance was high compared to the number of attributes. If this model is used, those who prepare for self-employment who are not experts in the business analysis will be able to predict the business status of stores in Seoul with simple attributes.