• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.33-56
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• 2016

대부분의 부도 예측에 관한 연구는 재무 변수를 중심으로 통계적 방법 또는 인공지능 기법을 적용하여 부도 예측 모형을 구축하였다. 그러나 재무비율과 같은 회계 정보를 이용한 부도 예측 모형은 재무 제표 결산 시점과 신용평가 시점 간 시차를 고려하지 않을 뿐만 아니라 해당 산업의 경제적 상황과 같은 외부 환경적인 요소를 반영하기 어렵다는 한계점이 존재하였다. 기업의 부도 여부를 예측하기 위해 정량 정보인 재무 변수만을 이용하는 것에 한계가 있음에도 불구하고 정성 정보를 부도 예측 모형에 반영한 연구는 아직 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 재무 변수를 이용하는 기존 부도 예측 모형의 성과를 개선하기 위해 빅데이터 기반의 정성 정보를 추가적인 입력 변수로 활용하는 부도 예측 모형을 제안하였다. 제안 모형의 성과 향상은 정성 정보를 예측 모형에 통합시키기에 적합한 형태로 정보의 유형을 변환시킬 수 있는가에 따라 달려있다. 이에 본 연구에서는 정성 정보 처리를 위한 방법으로 빅데이터 분석 기법 중 하나인 텍스트 마이닝(Text Mining)을 활용하였다. 해당 산업과 관련된 경제 뉴스 데이터로부터 경제 상황에 대한 감성 정보를 추출하기 위해 도메인 중심의 감성 어휘 사전을 구축하고, 구축된 어휘 사전을 기반으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 수행하였다. 형태소 분석 등을 포함한 텍스트 전처리 과정을 거쳐 감성 어휘를 추출하고, 각 어휘에 대한 극성 및 감성 점수를 부여하였다. 분석 결과, 전통적 부도 예측 모형에 경제 뉴스 데이터에서 도출한 정성 정보를 반영하는 것은 모형의 성과를 개선하는 것으로 나타났다. 특히, 경제 상황에 대한 부정적 감정이 기업의 부도 여부를 예측하는 데 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제39권6호
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• pp.545-552
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• 2015

본 연구는 항만물류산업에 종사하는 조직 구성원들의 이직에 영향을 미치는 요인을 실태 조사하여 그 결과를 인사 관련 실무자들이 현업에서 활용함으로 효율적인 인력관리가 이루어질 수 있도록 하는 것이 연구의제이다. 특히 중소항만물류기업에 업종과 직무에 따라 종사하는 직원들의 이직원인을 조사함으로써 이직요인을 분석하여 이직을 결정하가는 요인들을 개선할 수 있는 직무환경을 조성하고 이직 방지 대책을 실시함으로 잦은 이직을 방지하고 지속적인 근무가 가능할 수 있는 인적자원 관리기법의 개발과 발전방향을 제시하고자 하는 목적을 두었다. 연구 결과, 항만물류기업에서 이직자가 가장 많이 발생한 부서는 현장직 부서로 20.43의 높은 평균값을 나타내었고, 이직자가 발생한 항만물류기업의 인력 채용형태는 경력사원 채용이 64%, 신입사원 채용이 58%로 거의 비슷하게 나타났으며 정규직 채용을 선호하는 것으로 조사되었다. 또한 가장 많이 시행하고 있는 이직방지 프로그램은 '임금수준 개선'으로 항만물류기업 중 응답 회사의 53.3%가 시행하고 있었으며 이것을 통하여 항만물류기업들이 일반 기업들과 마찬가지로 장기적인 이직 방지프로그램의 시행보다는 단기적으로 대응하며 자기계발 또는 근로자와 기업이 공동성장하기 위한 환경조성 프로그램 보다는 금전적인 보상에 치우치고 있음을 알 수 있다. 마지막으로 인사담당자가 생각하는 이직 방지 프로그램의 효과정도는 임금 수준 개선이 5.86으로 가장 효과가 있을 것으로 나타났다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제18권2호
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• pp.279-309
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• 2009

산업에서 발생되는 온실가스를 줄이기 위해서는 각 산업별 온실가스 발생량을 정확히 예측해야 한다. 이에 본 연구에서는 2003년 산업연관표와 에너지 사용량 통계자료를 기초로 401개 산업별 직 간접 $CO_2$ 원단위를 산출하고 이를 활용하는 방안을 검토하였다. 본 연구는 국내에 없는 일부 데이터 대신 해외 데이터 사용, 석유정제부문에 대한 분배 문제, 카본뉴트럴 측면에서 재검토 필요성, 폐기물처리 부문 과정의 일부 미고려 등에 따른 결과의 한계를 가지고 있다. 그럼에도 불구하고 부산물로 얻어지는 코크스로가스나 철강계 가스, 자원순환 관점에서 주목받고 있는 폐기물 영향까지를 고려한 401개 상세 산업별 직 간접 $CO_2$ 원단위를 산출했다는 측면에서 의미가 있다. 산업별 $CO_2$ 배출 원단위 분석 결과를 살펴보면, 간접 $CO_2$ 원단위가 크게 나타난 대표적인 산업으로는 조강, 레미콘, 선재 및 궤조, 주철물, 철근 및 봉강 산업이다. 이들 산업은 직접 $CO_2$ 원단위가 큰 산업에서 생산된 원료물질을 이용하여 제품을 생산하고 있다. 직접 $CO_2$ 배출 원단위가 크게 나타난 대표적인 산업으로는 시멘트, 선철, 석회 및 석고 제품, 석탄화합물 등 자연으로부터 채취한 원광석 등을 이용하여 다른 산업에 유용한 원료물질로 정제하는 산업이었다. 본 연구 결과는 산업별 특성이 반영된 저감 목표치 산정, $CO_2$ 저감정책별 감축 잠재량 산정, 기업의 $CO_2$ 배출량 수준 파악 및 저감 목표량을 설정할 때 유용하게 활용될 수 있다. 그 밖에도 국내에서 활발히 연구되고 있는 환경경제통합계정, 산업별 물질흐름분석 분야에서 널리 응용될 수 있을 것이다.