ESG 경영이란 기업 가치를 평가할 때 철저한 투자자 관점을 고려하는 것을 의미하는 것이며, 기업의 경영활동과 관련된 위험 및 기회요인을 파악함에 있어 환경, 사회, 지배구조는 지속적이고 전략적인 모니터링 이슈이다. 즉, 비즈니스 관계에서 가치 창출의 관점이 반영된다. ESG 경영은 지속적인 비즈니스 가치 창출과 계약 관계에서의 투자 리스크 및 비즈니스 거래의 철저한 관리를 근본 목적으로 하며, ESG 경영은 재무적 가치에 대한 '건전한 약속이행'을 위한 엄격하고 투명한 기준이며, 기업가치와 연계된 투자자의 요구사항이기도 하다. 현재 한국 기업들이 가장 많이 경험하고 있는 분야는 투자자 IR 및 글로벌 영업 및 마케팅 부서에서 'ESG에 대한 정보 수집이 필요하고 유지관리가 우선시 되어야 한다'는 인식이며, 이에 대한 일차적인 필요성이 대두되고 있다. 또한 준법경영을 수행하는 법무사무국, 환경안전부서, 인사부서 등에서 관련 실무를 수행하므로 정보 통합 및 관리 체계를 제대로 구축하기 위해서는 조직차원의 명확성이 선행되어야 하며, 궁극적으로 ESG 관리는 기업 프로세스 차원의 리스크 관리, 공시 및 커뮤니케이션 등 새로운 시장 기회를 확보하는 범위를 포괄하고 있다. 따라서 새로이 대두되는 ESG경영에 대한 관심과 대응 방법에 있어서도 재무적 수익에 대한 기업가치 제고 노력뿐만아니라 비재무적 차원의 리스크 관리를 병행하여 지속가능환 수익이 창출되도록 검토와 이행을 반복하여야 할 것이다.
연구목적: 중대산업사고 예방을 위해 안전 분야에서의 ESG 활용 필요성 제시하고자 했다. 연구방법: 선행 연구 검토를 통해 강력한 중대사고 예방 제도인 중대재해처벌법을 검토했다. 그리고 미국과 한국의 중대사고 데이터 비교분석을 통해, 국내 화학산업의 주요 사고원인을 도출했다. 연구결과: 기업의 사고 예방을 목표로 하는 중대재해처벌법과 함께 ESG 경영을 통한 기업의 자발적인 안전관리를 유도할 필요성이 있다고 판단했다. 사고 데이터 분석을 통해서는, 미국 대비 국내 사고는 그 피해 규모와 사망자 수가 큰 것을 확인했다. 그 원인은 국내에서 인적 원인에 의한 사고가 많기 때문으로 해석했다. 결론: 중대재해처벌법 뿐만 아니라 기업 안전 관리의 자발성을 강화하고 적극적인 안전 경영을 유도하기 위해서는 'ESG 안전 평가'의 비중을 확대해야 한다. 사회 간접적 제재로써의 ESG를 활용하면 안전 분야에서 기업의 자발적이고 적극적인 안전 관리와 안전 투자 확대를 기대할 수 있을 것이다.
본 연구는 산업기술 보호를 위한 관리적 발전방안을 마련하기 위하여 공공기관, 대기업, 중소기업 등을 대상으로 관리적 보안실태에 대해 조사 분석을 실시하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 보안정책을 효과적으로 실행할 수 있는 기반 구축이 필요하다. 조사대상 대부분이 보안규정을 잘 관리하고 있으나 보안규정을 지키거나 지속적으로 개선하려는 노력이 부족한 것으로 나타났다. 이를 개선하기 위하여 보안전담조직과 보안담당자 운영방법을 개선할 필요가 있으며, 보안규정을 모든 구성원에게 알리고 보안업무 수행을 위한 팀 간 업무 공조체계를 이룰 수 있는 조직문화를 활성화 할 필요가 있다. 이와 함께 지속적인 보안점검과 보안감사를 통해 보안의식을 향상시키고, 보안규정 준수 여부를 직원업무평가에 반영함으로써 보안정책을 가시화 할 필요가 있다. 둘째, 보안활성화를 위한 보안투자가 필요하다. 기술 유출경로와 수단이 다양화 첨단화 되어가고 있을 뿐 아니라 복잡하고 빠른 속도로 변화하기 때문에 관련 전문기관인 국가정보원, 한국인터넷진흥원, 정보보호 컨설팅 전문기업, 관련 대학 및 연구소 등과의 협조채널 유지하고, 필요에 따라서는 보안 전문기관으로부터 outsourcing 도입을 검토할 필요가 있다. 특히 공공기관이나 대기업에 비해 보안정책 운영실태가 미흡한 중소기업은 조직 규모나 재정적 여건을 감안하여 보안관리 능력을 보강할 수 있도록 국가적인 차원의 지원시스템을 증가할 필요가 있다. 셋째, 산업기술 유출의 주체는 사람으로 인력관리가 중요하다. 신규 입사자와 임직원을 대상으로 하는 정기적인 교육률은 높은 것으로 평가되나 핵심기술에 접근하는 임직원과 제3자로부터의 보안서약서 작성과 중요자산에 대한 접근권한이 변경될 때 접근권한 변경 적용과 같은 업무의 활성화가 필요하다. 중요기술을 다루는 사람에 한하여 신원조사를 실시할 수 있는 여건조성이 필요하며, 퇴사자에 대한 보안서약서 징구와 정보시스템에 대한 접근권한 제거, 계정삭제와 같은 퇴직자 관리를 강화할 수 있어야 한다. 넷째, 중요한 자산에 대한 관리와 통제를 강화해야 한다. 자산에 대한 목록과 관리기준은 비교적 잘 정리되어 있으나 자산의 중요성에 따른 등급화작업의 활성화와 자산의 유출 및 손상의 경우를 대비한 영향 정도를 평가할 수 있는 작업이 필요하다. 자산에 대한 중요도는 시간흐름 및 업무특성에 따라 변화되기 때문에 주기적인 자산평가 작업과 분류작업을 통해 사용자별로 권한을 설정할 수 있어야 한다.
갈수록 심해지고 있는 전 세계적인 기후변화 문제를 해결하고 탄소배출 규제 강화에 선제적으로 대응하기 위해 정부는 2010년 '저탄소 녹색성장 기본법'을 제정하고 녹색기술과 녹색산업을 국가 신성장 동력으로 삼고 있다. 이에따라 산업시스템 전반에 걸쳐 미활용되는 폐열 사용에 대한 필요성이 부각되고 있으며, 발전소를 비롯한 대규모 산업단지에서 발생하는 폐열 및 온배수를 활용하여 열대작물재배, 넙치 등 농어업분야 재활용에 대한 연구와 적용이 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 발전소 온배수 형태로 버려지는 폐열을 활용한 국내외 활용사례를 살펴보고 강원도 영월 LNG복합발전소의 온배수를 활용한 철갑상어 양식에 대한 경제성 평가를 실시하였다. 경제성 분석에서는 투자 리스크와 재정부담을 최소화하기 위해서 규모를 작게 시작해서 점진적으로 확대하는 3단계에 걸친 시범사업계획의 경제성을 분석하였다. 사업운영기간은 10년(2012~2021)으로 가정하고 현지조사로 확보한 기초통계량에 근거하여 단계별 외부 차입금 규모를 80%와 40%로 구분함으로써, 차입금 규모에 따른 운영 기간 내(10년) NPV(순 현재가) 및 경제성(B/C)을 추정하였다. 분석결과 외부차입금이 총 투자금액의 80%를 차지하는 경우에는 B/C가 1.79인데 반해 차입규모가 40%인 경우에는 1.81로 향상되는 것으로 추정되어 외부차입금 규모를 축소하는 것이 보다 큰 경제성을 확보하는데 중요한 요인이 됨을 알 수 있다. 본 연구결과로 발전소 폐열을 활용한 철갑상어 양식의 경제성 확보가 가능한 것으로 나타남에 따라 이를 통한 고부가가치 지역발전 사업 아이템 도출이 가능할 것이며, 더불어 지자체의 기후변화대응 역량강화에도 크게 기여할 것으로 사료된다.
본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.
기술사업화는 기업의 연구개발 과정 및 결과물을 시장에 효과적으로 연계하여 경제 가치를 창출하는 것을 의미한다. 거시적인 관점에서 보면 기술사업화는 국가수준의 R&D 효과성을 강화할 수 있으며, 관련된 산업의 발전을 촉진할 수 있다. 또한, 미시적인 관점에서 보면 기업이나 개인들은 기술사업화를 통해서 경쟁우위를 확보하고, 유지할 수 있다. 특정 기술이 사업화까지 이르기 위해서는 기술 기획, 기술의 연구와 개발, 상용화 즉 시장 진출까지의 크게 세 단계를 거치는 게 일반적이며, 이런 일련의 과정은 많은 시간과 비용을 수반한다. 따라서 연구개발 착수에서 상용화까지 소요되는 기술사업화 기간과 비용은 기업 입장에서는 시장 진출 전략을 결정하는 데 중요한 의사결정 정보가 되며, 기술 투자자에게는 기술가치를 합리적으로 평가하는데 더욱 중요한 정보가 된다. 이렇게 중요한 기술사업화 소요 기간과 비용을 과학적으로 추정하는 것은 매우 중요하지만 현재까지 이런 두 가지 정보에 대한 연구는 매우 부족한 실정이며, 널리 알려진 방법론도 부재한 상황이다. 본 연구의 목적은 기술사업화 기간과 비용을 추정하는 체계를 설계하고 이를 실제 기업데이터를 활용하여 개발하는 것이다. 구체적으로 특정 기술의 기술 자체의 요인, 기술개발 주체의 역량, 외부 환경 요인의 세 관점에서 어떤 요인들이 기술사업화 기간 및 비용에 영향을 주는지 도출하고, 해당 요인들의 수준에 따라 기술사업화 기간 및 비용을 제시하는 모형을 개발하고자 한다. 본 연구의 결과는 기술을 개발하는 주체와 기술을 투자하는 주체 모두에게 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 서울시가 관리하는 재난 유형 중에 19개(자연재난 3개, 사회재난 16개)를 선정하여 QRE 평가를 진행하였다. 19개 재난 유형의 선정 기준은 과거에 자주 발생하고, 발생하면 인명과 재산피해를 많이 초래하는 재난 및 미래에 발생 가능성이 큰 재난을 중심으로 선정하였다. 서울시의 재난 유형에 대한 QRE 도구의 결과에 따르면, 가장 위험도가 높은 재난 유형은 "자살 사고" 및 "대기질 악화"로 나타났다. 자살 사고는 발생 위험이 높고 자살자의 경제 및 정신적인 문제 해소 대책 마련이 쉽지 않기 때문이다. 이는 재난 위험 등급 "M6"에 해당된다. 이에 비해 서울시가 관리하는 재난 중 위험도가 낮은 재난 유형은 풍수해, 상수도 누수사고, 수질 오염사고 등으로 분석되었다. 풍수해는 국지성 집중호우, 태풍 등 재난 발생 가능성은 높지만, 서울시는 5년마다 풍수해 저감 종합계획 등을 수립하여 잘 대응하고 있다. 이러한 측면이 재난 예방 대비책이 적절하게 수행되는 것으로 평가되어 재난 위험도가 낮은 것으로 분석되었다. 이는 재난 위험 등급 "VL1"에 해당된다. 끝으로 QRE 도구는 도시의 지도자 및 재난 관리자들에게 재난 발생 위험을 비교적 간단한 방법으로 신속하게 알려줌으로써 의사 결정을 빠르게 할 수 있는 토대를 마련해 준다. 또한 QRE 도구를 활용한 평가는 서울시에 당면한 도시안전 위험도에 대한 복원력의 체계적인 평가, 미래투자 계획에 대한 기초자료, 재난 대응 등 많은 측면에서 도움을 주었다.
사업타당성 분석이나 기업 기술가치평가 등 미래의 사업에 대한 진입이나 투자 타당성을 분석하기 위해서는 새로운 사업과 관련한 시장을 추정하고 그 안에서 확보 가능한 매출을 객관적으로 추정하는 과정이 필수 불가결하다. 이런 신규 매출이나 시장규모의 추정 방법은 다양한 방법으로 구분이 가능한데 크게 정량적인 방법과 정성적인 방법으로 구분할 수 있다. 그러나 두 가지 방법 모두 많은 자원과 시간을 필요로 한다. 그래서 우리는 신규 사업의 평가지원을 위한 데이터 기반의 지능형 매출 예측 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구는 사업타당성 분석이나 기술가치평가를 위한 신규 사업의 매출 추정 시스템을 개발하는데, 알고리즘 기반으로 전통적인 정량 예측방법 중 하나인 유추방법에 주목했다. 동일한 국내 산업에서 최근 창업한 기업의 매출 실적을 국내 신규 사업의 매출액을 추정하는 유추 대상 변수로 활용할 수 있는지 검토한다. 여기서 유추예측 대상은 최초 매출액과 초기 성장률이며, 주요 비교 차원은 산업분류, 창업시기 등이 고려된다. 특히 본 연구는 우리나라 창업 기업이 가지는 매출 성장률의 평균회귀 현상을 활용하는 지능형 정보 지원 시스템을 제안하다. 본 연구에서는 신규 매출 추정을 위해서 역사적 자료인 창업 매출 실적을 활용하는 방법이 적절한지 판단하기 위해서 잠재성장모형 등을 활용해 산업분류에 따른 신규 사업의 초기 매출액과 연도별 성장률이 산업분류별로 차이가 있는지 분석한다. 기존 기업의 창업 후 4년간 매출 성과의 종단자료를 잠재성장모형으로 분석하는데, 특정 산업분류에서 차이를 보여주는지 분석해 산업분류가 유추 예측에서 고려해야할 유의미한 변수인지 분석하는 것이다. 본 연구의 결과는 신속하고 객관적인 신규 사업 매출 추정을 가능하게 하는 지능형 정보시스템을 개발하게 해서 사업성타당성 분석이나 기술가치평가 과정의 효율성을 개선시켜 줄 것으로 기대된다.
최근 일본 문화청은 미술관의 지속 가능성과 경제성 강화를 통한 산업증진 등을 위하여 리딩 뮤지엄(선진미술관)으로 대표되는 예술시장 활성화 방안을 발표하였다. 인구감소 시대로 진입함에 따라 인구절벽과 지역사회 공동화 등은 큰 사회적 문제이다. 문화의 향유자와 창조자 모두 급감하여 문화 기반 자체가 붕괴할 위험이 있고, 이러한 상황에서 문화 분야의 지원 예산이 현안에 밀려 우선순위가 낮아지면 현재의 문화 지원의 수준도 유지하기 어려울 것이다. 또한 일본 국민의 자산 수준이 국제적으로 보아도 높은 수준임에도 불구하고 일본의 미술산업 시장은 미국, 중국 등에 비하여 매우 낮은 수준이다. 일본 정부는 이러한 문제점의 해결방안으로 미술품의 유동성을 높여 미술산업 시장을 활성화하겠다는 것이다. 문화청은 일본 내 미술관의 일부를 미술 시장 활성화를 위한 선진미술관으로 지정하여 예산 지원과 학예사 인력을 증원과 체질을 강화한 후 소장 미술품 등의 가치를 평가하여 수장품의 보존 여부를 판단 후 투자유치를 위하여 소장품을 시장에 매각하겠다는 전략이다. 이러한 정책 발표와 함께 일본의 문화계와 비평계가 찬반으로 나뉘어 큰 갈등에 휩싸였고 반대 여론이 높아져 현재 정책 추진이 잠정 유보된 상황이다. 반대 이유로는 보존과 전승이라는 박물관의 고유 목적에 부합하지 않고 상업주의가 예술계를 망칠 수 있다는 것이고 찬성 이유는 일본의 예술사회는 미술관과 박물관 이외에도 비영리단체, 예술제의 운영조직, 지원인력, 자원봉사자 등으로 이루어져 있는데 보조금 편향성이 높다 보니 실질 인건비도 지급하지 못하여 사실상 방치상태라는 것이다. 또한, 사회 변화에 따라 보조금 의존도를 줄여야 예술사회 자체가 살아남을 수 있다는 경각심도 나타나고 있다. 일본과 상황이 크게 다르지 않다 보니 우리나라 역시 미술품 유동성 활성화를 위한 미술품 감정·평가기능 수행하는 국립미술은행의 신설이나 미술품 담보대출, 미술품 신탁 등이 활발히 논의되고 있다. 저출산·고령화로 인한 인구절벽이 현실로 다가오는 상황에서 보조금만으로 현실적 문제를 타개하기 어려우므로 우리 역시 문화에 대한 투자를 확충시켜 문화와 경제가 일원적·연쇄적으로 운용될 수 있게 하는 방안을 찾아야 할 것이다.
최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.