• 벤처혁신연구
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• 제7권1호
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• pp.131-149
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• 2024

소상공인이 한국 경제에서 차지하는 비중과 경기 침체로 인해 소상공인의 어려움을 감안해 볼 때 소상공인의 경영성과는 생존을 위해 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 소상공인의 경영성과에 영향을 미치는 요인에 대해 실증분석을 했다. 실증분석을 위해 소상공인의 개인적 특성 중 혁신성, 관리능력, 성취욕구, 기술능력을 독립변수로 설정하였고, 여기에 추가하여 소상공인의 제품차별화 요소를 설정하였다. 이러한 변인들이 소상공인 경영성과에 영향을 미침에 있어서 사회적 자본의 조절효과도 함께 분석하였다. 이를 위해 전국의 소상공인을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 총 250부를 본 연구에 활용하였다. 실증분석은 SPSS 24.0을 활용하여 위계적 회귀분석 방법으로 하였다. 실증분석결과는 다음과 같다. 소상공인의 관리능력, 성취욕구 및 제품차별화는 경영성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 혁신성과 기술능력은 유의성이 검정되지 않았다. 경영성과에 영향을 미친 변인의 영향력 크기는 제품차별화, 관리능력, 성취욕구 순으로 나타났다. 사회적자본의 조절효과는 관리능력, 성취욕구와 경영성과 간 유의한 것으로 나타났다. 사회적자본은 이들 관계를 강화하는 것으로 분석되었다. 반면, 혁신성, 기술능력, 제품차별화와 경영성과 간 사회적자본의 조절효과의 유의성은 검정되지 않았다. 이러한 연구 결과는 한국 소상공인 경영성과에 영향을 미치는 요인으로 소상공인의 관리능력, 성취욕구 및 제품차별화의 중요성을 밝혀낸 것이다. 또한 소상공인이 가지고 있는 사회적자본에 따라 이러한 영향 관계가 달라질 수 있음을 밝힌 것으로 어려운 경제 환경 속에서 소상공인 경영성과를 향상시킬 수 있는 기초를 제공했다는데 본 연구의 의의가 있었다.

• 벤처창업연구
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• 제19권3호
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• pp.155-172
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• 2024

COVID-19 팬데믹은 인류에게 막대한 위기를 안겨준 것은 물론, 기업 생존에 중대한 영향을 미쳤다. 인간 생명을 보호하기 위한 사회적 거리두기와 글로벌 봉쇄 정책이 역설적으로 기업 생존 환경을 악화시킨 것이다. 이에 따라 외부 자원을 통해 경쟁 우위를 확보하려던 기업들은 외부와의 단절로 예기치 못한 도전에 직면하게 되었다. 이러한 상황에서 COVID-19 팬데믹 초기의 선행연구들은 전통적인 재무 요인을 통해 경영 성과를 재차 진단하는 데 그쳤다. 이에 본 연구는 자원기반관점에서 위기 상황에서 창업자의 역량이 경영 성과를 향상하고 이를 통해 창업기업의 생존 가능성을 높이는 중요한 요인임을 규명하고자 하였다. 구체적으로, 기술평가를 통해 정책금융을 제공하는 기술보증기금(KOTEC)이 2016년에 평가한 1,127개 창업기업을 대상으로 2019년 말의 경영 성과를 측정하였다. 그 이후 엔데믹을 선언한 시점인 2023년 6월 말 연구 대상 기업의 생존 상태를 확인하여 창업자 역량과 기업생존과의 관계에서 경영 성과의 매개 역할을 규명하는 실증 연구를 수행하였다. 이를 위해 창업자 역량의 하위요인으로는 기술적, 재무적, 마케팅 역량으로 정의하였고, 매출액 증가율과 고용 증가율을 경영 성과의 하위요인으로 보았다. 실증분석 결과, 창업자의 기술적, 재무적 역량이 창업기업의 경영 성과와 생존에 모두 긍정적인 영향을 미쳤으며, 매출액 증가율과 고용 증가율이 기술적 역량과 기업 생존 사이를 매개하였다. 하지만, 창업자의 재무적 역량은 고용 증가율을 통해서만 창업기업의 생존에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 COVID-19 팬데믹 상황에서 창업기업의 생존요인을 규명한 국내 최초의 연구로서, 자원기반관점에서 창업자의 역량이 중요한 생존요인이라는 이론적, 실무적 논의 확대에 기여할 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
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• 제26권1호
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• pp.269-288
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• 2024

본 연구의 주요 목표는 기업의 조직문화가 재무성과에 어떤 영향을 주는지를 실증적으로 탐색하는데 있다. 이를 위해 우리나라의 대표적인 온라인 구인·구직 플랫폼인 잡플래닛(JobPlanet)으로부터 KOSPI 200에 포함된 58개의 기업을 선정하였고, 그 기업들의 조직문화를 파악하기 위하여 2014년부터 2022년, 9년 동안 해당 기업의 전·현직 구성원들이 잡플래닛에서 작성한 81,067개의 리뷰 데이터를 수집하여 분석에 이용하였다. 리뷰 데이터로부터 해당 기업의 조직문화를 정의하기 위하여 본 연구에서는 대표적인 텍스트 분석 기법인 Word2Vec와 FastText 분석 방법을 이용하여 Guiso et al.(2015)가 정의한 5가지의 조직문화 가치(Innovation, Integrity, Quality, Respect, and Teamwork)와 연관된 키워드들을 수정·보완·확장함으로써 새로운 조직문화 사전(Culture Dictionary)을 구축하였다. 이 사전을 기반으로 각 기업의 리뷰 데이터마다 어떤 조직문화 가치와 연관된 키워드가 많이 등장하였는지를 탐색하여 봄으로써 기업에서 어떤 문화가치가 상대적으로 강하게 나타나는지를 탐색하여 보았다. 한 걸음 더 나아가서 어떤 문화가치가 재무성과에 통계적으로 유의한 영향을 미치는지도 탐색하여 보았다. 연구 결과, 혁신과 창의성이 강조되는 혁신문화(Innovation)와 고객과 시장을 중시하는 조직문화(Quality)가 기업의 미래가치와 성장성을 나타내는 지표인 Tobin's Q에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었고, 기업의 수익성을 나타내는 지표인 ROA에는 5가지의 조직문화 비율 변수 중 고객과 시장을 중시하는 조직문화(Quality)만이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존의 설문과 사례분석 기반의 조직문화 관련 논문과는 달리 대규모의 텍스트 데이터를 분석하여 조직문화를 탐색하고자 한 점에서 차별성을 찾을 수 있을 것이다.

• 대한지리학회지
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• 제30권1호
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• pp.68-92
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• 1995

소매업은 경제, 사회, 문화, 정치를 배경으로 소비자의 요구에 부응하며 발전해 가 기 때문에 지역구조의 이해라는 측면에서 증요한 연구 주제이다. 또한 소매업은 일상생활을 영위하기 위한 기본적인 기능이므로, 이에 대한 이해는 삶의 질 향상이라는 측면에서도 중 요하다. 최근, 우리나라는 주민소득의 향상과 그에 따른 수요의 다양화, 개성화, 그리고 정보 화 사회로의 이행, 대기업 및 외국유통업의 참여, 정부의 유통산업 근대화 작업 등 소매업 환경의 변화와 함께 소매업이 크게 변화하고 있다. 따라서 미래의 변화 예측과 바람직한 발 전 방향이 제시되어야 함에도 불구하고, 이에 대한 연구가 미흡하다. 이에 광주시를 연구대 상지역으로 선정하여, 소매업의 입지와 그에 대한 주민의 이용 행태, 그리고 주민의 바람직 한 이용방안을 분석하였다. 이는 입지행태라는 순수한 학문적기여 뿐 아니라, 지역의 효율성 과 평등성의 실현이라는 응용면에서도 중요한 의의를 지닌다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.97-117
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• 2020

상품 평가 기준은 상품에 대한 속성, 가치 등을 표현한 지표로써 사용자나 기업이 상품을 측정하고 파악할 수 있게 한다. 기업이 자사 제품에 대한 객관적인 평가와 비교를 수행하기 위해서는 적절한 기준을 선정하는 것이 필수적이다. 이때, 평가 기준은 소비자들이 제품을 실제로 구매 및 사용 후 평가할 때 고려하는 제품의 특징을 반영하여야 한다. 그러나 기존에 사용되던 평가 기준은 제품마다 상이한 소비자의 의견을 반영하지 못하고 있다. 기존 연구에서는 소비자 의견이 반영된 온라인 리뷰를 통해 상품의 특징, 주제를 추출하고 이를 평가기준으로 사용했다. 하지만 여전히 상품과 연관성이 낮은 평가 기준이 추출되거나 부적절한 단어가 정제되지 않는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation, LDA) 기법으로 리뷰로부터 평가 기준 후보군을 추출하고 이를 k-최근접 이웃 접근법(k-Nearest Neighbor Approach, k-NN)을 이용해 정제하는 모델을 개발하고 검증했다. 제시하는 방법은 준비 단계와 추출 단계로 이루어진다. 준비 단계에서는 워드임베딩(Word Embedding) 모델과 평가 기준 후보군을 정제하기 위한 k-NN 분류기를 생성한다. 추출 단계에서는 k-NN 분류기와 언급 비율을 이용해 평가 기준 후보군을 정제하고 최종 결과를 도출한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 명사 빈도 추출 모델, LDA 빈도 추출 모델, 실제 전자상거래 사이트가 제공하는 평가 기준을 세 비교 모델로 선정했다. 세 모델과의 비교를 위해 설문을 진행하고 점수화하여 결과를 검정했다. 30번의 검정 결과 26번의 결과에서 제안 모델이 우수함을 확인했다. 본 연구의 제안 모델은 전자상거래 사이트에서 리뷰 특성을 반영한 상품군 별 차원을 도출하는데 활용될 수 있고 이를 기초로 인사이트 발굴을 위한 리뷰 분석 및 활용에 크게 기여할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.135-149
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• 2020

인공지능을 기반으로 한 다양한 연구들이 현대사회에 많은 변화를 불러일으키고 있다. 금융시장 역시 예외는 아니다. 로보어드바이저 개발이 활발하게 진행되고 있으며 전통적 방식의 단점을 보완하고 사람이 분석하기 어려운 부분을 대체하고 있다. 로보어드바이저는 인공지능 알고리즘으로 자동화된 투자 결정을 내려 다양한 자산배분 모형과 함께 활용되고 있다. 자산배분 모형 중 리스크패리티는 대표적인 위험 기반 자산배분 모형의 하나로 큰 자산을 운용하는 데 있어 안정성을 나타내고 현업에서 역시 널리 쓰이고 있다. 그리고 XGBoost 모형은 병렬화된 트리 부스팅 기법으로 제한된 메모리 환경에서도 수십억 가지의 예제로 확장이 가능할 뿐만 아니라 기존의 부스팅에 비해 학습속도가 매우 빨라 많은 분야에서 널리 활용되고 있다. 이에 본 연구에서 리스크패리티와 XGBoost를 장점을 결합한 모형을 제안하고자 한다. 기존에 널리 사용되는 최적화 자산배분 모형은 과거 데이터를 기반으로 투자 비중을 추정하기 때문에 과거와 실투자 기간 사이의 추정 오차가 발생하게 된다. 최적화 자산배분 모형은 추정 오차로 인해 포트폴리오 성과에서 악영향을 받게 된다. 본 연구는 XGBoost를 통해 실투자 기간의 변동성을 예측하여 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 줄여 모형의 안정성과 포트폴리오 성과를 개선하고자 한다. 본 연구에서 제시한 모형의 실증 검증을 위해 한국 주식시장의 10개 업종 지수 데이터를 활용하여 2003년부터 2019년까지 총 17년간 주가 자료를 활용하였으며 in-sample 1,000개, out-of-sample 20개씩 Moving-window 방식으로 예측 결과값을 누적하여 총 154회의 리밸런싱이 이루어진 백테스팅 결과를 도출하였다. 본 연구에서 제안한 자산배분 모형은 기계학습을 사용하지 않은 기존의 리스크패리티와 비교하였을 때 누적수익률 및 추정 오차에서 모두 개선된 성과를 보여주었다. 총 누적수익률은 45.748%로 리스크패리티 대비 약 5% 높은 결과를 보였고 추정오차 역시 10개 업종 중 9개에서 감소한 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 최적화 자산배분 모형의 추정 오차를 감소시킴으로써 포트폴리오 성과를 개선하였다. 포트폴리오의 추정 오차를 줄이기 위해 모수 추정 방법에 관한 다양한 연구 사례들이 존재한다. 본 연구는 추정 오차를 줄이기 위한 새로운 추정방법으로 기계학습을 제시하여 최근 빠른 속도로 발전하는 금융시장에 맞는 진보된 인공지능형 자산배분 모형을 제시한 점에서 의의가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-10
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• 2013

RFID(Radio Frequency Identification)시스템은 하나의 RFDI리더, 다수의 RFID태그 장치들로 이루어진 비접촉방식의 근거리 무선 인식 기술이다. RFID태그는 자체적인 연산 수행이 가능한 능동형 태그와 이에 비해 성능은 떨어지지만 저렴한 가격으로 물류 유통에 적합한 수동형 태그로 나눌 수 있다. 데이터 처리 장치는 리더와 연결되어 리더가 전송받은 정보를 처리한다. RFID 시스템은 무선주파수를 이용해 다수의 태그를 빠른 시간에 인식할 수 있다. RFID시스템은 유통, 물류, 운송, 물품관리, 출입 통제, 금융 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 RFID시스템을 더욱 확산시키기 위해서는 가격, 크기, 전력소모, 보안 등 해결할 문제가 많다. 그 문제들 중에서 본 논문에서는 다수의 수동형 태그를 인식할 때 발생하는 충돌 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. RFID 시스템에서 다수의 태그를 인식하기 위한 충돌 방지 기법에는 확률적인 방식과 결정적인 방식 그리고 이를 혼합한 하이브리드 방식이 있다. 본 논문에서는 우선 기존에 있던 확률적 방식의 충돌방지기법인 알로하 기반 프로토콜과 결정적 방식의 충돌방지기법인 트리 기반 프로토콜에 대해 소개한다. 알로하 기반 프로토콜은 시간을 슬롯 단위로 나누고 태그들이 각자 임의로 슬롯을 선택하여 자신의 ID를 전송하는 방식이다. 하지만 알로하 기반 프로토콜은 태그가 슬롯을 선택하는 것이 확률적이기 때문에 모든 태그를 인식하는 것을 보장하지 못한다. 반면, 트리 기반의 프로토콜은 리더의 전송 범위 내에 있는 모든 태그를 인식하는 것을 보장한다. 트리 기반의 프로토콜은 리더가 태그에게 질의 하면 태그가 리더에게 응답하는 방식으로 태그를 인식한다. 리더가 질의 할 때, 두 개 이상의 태그가 응답 한다면 충돌이라고 한다. 충돌이 발생하면 리더는 새로운 질의를 만들어 태그에게 전송한다. 즉, 충돌이 자주 발생하면 새로운 질의를 자주 생성해야하기 때문에 속도가 저하된다. 그렇기 때문에 다수의 태그를 빠르게 인식하기 위해서는 충돌을 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘이 필요하다. 모든 RFID태그는 96비트의 EPC(Electronic Product Code)의 태그ID를 가진다. 이렇게 제작된 다수의 태그들은 회사 또는 제조업체에 따라 동일한 프리픽스를 가진 유사한 태그ID를 가지게 된다. 이 경우 쿼리 트리 프로토콜을 이용하여 다수의 태그를 인식 하는 경우 충돌이 자주 일어나게 된다. 그 결과 질의-응답 수는 증가하고 유휴 노드가 발생하여 식별 효율 및 속도에 큰 영향을 미치게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 충돌 트리 프로토콜과 M-ary 쿼리 트리 프로토콜이 제안되었다. 하지만 충돌 트리 프로토콜은 쿼리 트리 프로토콜과 마찬가지로 한번에 1비트씩 밖에 인식을 못한다는 단점이 있다. 그리고 유사한 태그ID들이 다수 존재할 경우, M-ary 쿼리 트리 프로토콜을 이용해 인식 하면, 불필요한 질의-응답이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 M-ary 쿼리 트리 프로토콜의 매핑 함수를 이용한 m-비트 인식, 맨체스터 코딩을 이용한 태그 ID의 충돌정보, M-ary 쿼리 트리의 깊이를 하나 감소시킬 수 있는 예측 기법을 이용하여 성능을 향상시킨 적응형 M-ary 쿼리트리 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 트리기반의 프로토콜과 제안하는 기법을 동일한 조건으로 실험하여 비교 분석 하였다. 그 결과 제안하는 기법은 식별시간, 식별효율 등에서 다른 기법들보다 성능이 우수하다.

• 한국식품영양학회지
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• 제25권2호
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• pp.368-382
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• 2012

규장각 한국학연구원 및 한국고전종합 데이터베이스를 통하여 문집, 조선왕조실록, 일성록, 승정원일기, 의궤, 공문서 등의 문헌에 나타난 33가지 장의 종류 및 소요량, 장에 의한 백성의 구제, 장 관련 제도 등을 밝혔다. 우리나라 지명에는 삼국시대 이전부터 콩(豆)이 들어간 지명이 많다. 만주지역과 우리나라가 콩의 원산지이기 때문이다. 조선조에서는 콩과 소금, 메주를 세금으로 받거나, 공납 받아 장을 만들었다. 현종 5년(1664) 호조의 콩 저장량은 90,000여 섬(16,200 $k{\ell}$), 1년 소요량은 42,747섬(7,694 $k{\ell}$)이었다. 영조 32년(1756) 재해에 콩 10,000섬(1,800 $k{\ell}$)을 백성에게 나누어 주고, 영조 36년 (1756) 재해에는 전국의 세두 85,700섬(15,426 $k{\ell}$)을 감면하여 주었다. 조선조의 장 담당 관청은 내자시, 사선서, 사도시, 예빈시, 봉상시 등이고, 총융청(경기군영)의 장은 973섬(175.14 $k{\ell}$), 예빈시의 장은 1,100여 섬(198 $k{\ell}$)이다. 장을 담당한 직책은 장색, 장두, 사선식장 등이 있다. 정조 때(1777~1800) 왕실에서는 메주를 가순궁, 혜경궁, 왕대비전, 중궁전, 대전에 연간 20섬(3.6 $k{\ell}$)씩 공급하고, 감장은 가순궁 74섬 5말 1되(13.41 $k{\ell}$), 혜경궁 95섬 7말 2되 6홉(17.23 $k{\ell}$), 왕대비전 94섬 9말 5되 4홉(17.09 $k{\ell}$), 중궁전 84섬 11말 3되 4홉(17.17 $k{\ell}$)을 공급하였다. 장독은 어장고에 112개 있고, 남한산성 장창고에 690개가 있는데, 연간 15섬(2.7 $k{\ell}$)씩 장을 담갔다. 백성들이 굶주리면 나라에서 장으로 백성을 구제하였는데, 조선왕조실록에 대량 구제 기록이 20여 차례 있다. 세종 5년(1423) 굶주린 사람들에게 콩 2천섬(360 $k{\ell}$)으로 장을 담가주고, 세종 6년(1424)에는 쌀, 콩, 장을 47,294섬(8,512.92 $k{\ell}$)을 주고, 세종 28년(1446)에는 콩 46,236섬(8,322.68 $k{\ell}$)으로 장을 담가주었다. 조정에서는 장을 급료로도 주었다. 상을 당하여 장을 먹지 않고 참으면 효행으로 표창하였다. 조선왕조실록에 기록된 장은 19종류로 장(108), 염장(90), 말장(11), 육장(5), 감장(4)의 순이다. 승정원일기에는 11종류로 장(6), 청장(5), 말장(5), 토장(3)의 순이고, 일성록에는 5종류로 장(15), 말장(2), 감장(2)의 순이다. 의궤 및 공문서에는 13종류로 감장(59), 간장(37), 장(28), 염장(7), 말장(6), 청장(5)의 순이고, 시로는 전시(7)와 두시(4)가 있다. 이 중 육장 외에는 모두 콩만으로 만드는 장이다. 문집, 조리서, 조선왕조실록, 일성록, 승정원일기, 의궤 및 공문서 여섯 자료에 가장 많이 수록된 장류는 장(372), 염장(194), 감장(73), 청장(46), 간장(46), 수장(33), 말장(26) 등 콩으로 만든 장으로, 조리서에 존재하는 중국계 장은 문집과 왕실자료에는 없다. 따라서 조선시대 백성들과 왕실, 조정의 식생활에서는 콩으로 만든 전통 장이 사용되었다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.93-111
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• 2013

최근 독감 예측이나 부동산가격 예측 등 다양한 분야에서 웹검색 트래픽이나 소셜 네트워크 등의 방대한 고객 데이터를 통해 사회 현상, 소비 트렌드 등을 분석하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 최근 구글이나 네이버 등의 인터넷 포털서비스 업체들은 온라인 사용자들의 웹검색 트래픽 정보를 구글 트렌드, 네이버 트렌드 등의 서비스로 공개하고 있는데, 이들이 제공하는 웹검색 트래픽 정보를 기반으로 온라인 사용자들의 정보 검색 행태에 대한 연구들이 학계 업계 등에서 주목받고 있다. 웹검색 정보를 기반으로 사회 현상이나, 소비 동향, 정치 투표 결과 등을 예측해 볼 수 있음을 실증하고 있는 분야는 많은 연구가 수행되고 있지만, 웹검색 트래픽 정보를 이용하여, 소비자의 제품에 대한 중요한 속성 도출 및 소비자의 기대 변화 관측 등의 온라인 사용자 행태에 초점을 맞추어 연구되고 있는 분야는 상대적으로 많은 연구가 수행되고 있지는 않다. 따라서, 본 연구에서는 구글이나 네이버가 제공하는 소비자의 웹검색 트래픽을 활용해서 소비자가 생각하는 제품 포지션을 가시화할 수 있는 방법을 제안한다. 브랜드 간의 관계를 확인하기 위해, 동시 검색 트래픽 정보를 활용하여 네트워크 모델링의 방법을 사용한 시스템을 제안하고 있으며, 이를 통해 소비자들이 제품 간의 유사성을 어떻게 인지하고 형성하며, 새로운 혁신 제품 카테고리 내에서 제품 브랜드들이 소비자의 마음 속에서 어떻게 자리 잡고 있는지의 브랜드 포지셔닝을 확인할 수 있는 방법론을 제안하였다. 또한 이를 태블릿 PC의 사례를 통해서, 미시적인 관점에서 소비자의 마음속에 위치한 태블릿 PC 개별 브랜드들의 위치 및 관계를 보여주었다. 기업은 소비자의 제품에 대한 인식 및 중요 속성 도출을 위해 많은 비용과 시간을 소요하여 소비자 조사를 행하게 되는데, 본 연구의 방법론을 활용하여 소비자의 제품에 대한 인식, 제품간 유사도, 제품에 대한 중요 속성의 변화 등을 일반에게 공개된 검색 트래픽 정보를 활용하여 비교적 쉽고 추가적인 비용 없이 도출할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.