• 벤처창업연구
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• 제15권1호
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• pp.247-257
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• 2020

최근 몇 년간 청년자영업자의 비중이 꾸준히 증가하고 있고, 정책적으로도 청년들의 창업을 적극적으로 권장하고 있다. 하지만 자영업 노동시장을 검토하고 있는 대다수의 국내 선행연구에서는 상대적으로 중·장년층에 초점을 맞추고 있으며, 청년층의 자영업 노동시장에 관한 선행연구는 일부 연구에서 제한적으로 다루어져 왔다. 특히 청년들의 자영업 진입요인을 별도로 검토한 연구는 부족하며, 분석방법도 전 연령대를 대상으로 한 자영업 진입연구에서 활용한 이론을 적용하고 있다. 하지만, 청년층과 중·장년층은 노동시장 조건과 가족 배경, 인적자본의 축적수준 등이 다르므로 별도의 설명체계와 이론이 필요하다. 이에 본 연구에서는 15세~29세의 연령층을 별도로 구분하여 청년층의 자영업 진입요인을 탐색적으로 분석하였다. 분석에 사용한 자료는 한국노동패널조사 9~20차 데이터를 활용했으며, 청년 실업률과 고용률은 통계청의 경제활동인구조사를 참조하였다. 분석대상은 현재 경제활동을 수행하고 있는 청년으로 한정하였으며 분석방법은 다층로짓분석(multi-level logit model)을 활용했다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 구조적 차원에서는 실업률이 낮고 고용률이 높을수록 청년층이 자영업에 진입하는 경향이 있다. 둘째, 개인적 차원에서는 가구의 금융자본이 많고 안정적인 직업보다는 고수익을 추구하거나 직업 적성 적합도를 추구하는 경향이 강할수록 자영업에 진입하는 것으로 나타났으며, 학력과 부모의 자영업 경험은 청년층의 자영업 선택에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.469-481
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• 2016

최근 우리나라는 가족공동체의 해체 및 고령화 사회 진전, 주거문화의 변화로 1인가구가 급증하고 있어, 주거선택에 있어 일반 가구와는 다른 양상을 보이고 있다. 이에 1인가구 급증에 따른 주택시장의 변화를 진단하고 올바른 정책방향을 제시하는 방안 모색이 필요하다. 이 연구는 성인 1인 단독가구를 대상으로 이들의 주거점유형태에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 밝히고자 함에 그 목적이 있다. 분석은 한국복지패널 제 10차 조사자료를 이용하여 다항 로짓 모형을 통한 횡단면 분석을 실시하였으며, 그 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 20-30대 1인가구는 40대 이상보다 가구 및 주거특성이 더욱 열악하게 나타났다. 둘째, 20-30대 1인가구는 주택 점유형태를 선택할 때 영향을 미치는 가구의 특성은 40대 이상과 같은 특성에 대해서도 다른 방향의 결과를 보였다. 셋째, 20-30대 1인가구의 특성은 공공의 지원을 통해 개선의 여지를 보였다. 이 연구를 통해 정부의 주거 지원이 보다 더 다양한 방식으로 모색되어야 할 필요가 있음을 시사 해 주었다.

• 사회복지연구
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• 제49권2호
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• pp.93-124
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• 2018

본 연구는 만19세 이상 34세 이하 청년의 현황을 살펴보고 청년의 빈곤 및 고용실태에 미치는 요인을 2012~2016년도 가계금융 복지조사를 이용하여 분석한다. 분석 결과 학생이거나 무직인 청년의 비율은 증가 추세를 보였고, 청년 집단의 경제적 상황은 혼인상태, 학력, 종사상지위, 대출 등에 따라 상이하였으며, 소득보장정책의 청년층 빈곤율 감소효과는 미미한 것으로 나타났다. 청년의 고용실태를 살펴보기 위해 종사상지위 및 저임금고용에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 종사상지위에 대한 다항로짓분석 결과, 연령이나 교육연수가 높을수록 상용직 대비 임시 일용직에 종사할 확률이 낮아졌으나 이에 대한 여성과 남성 간의 차이는 확인되지 않았다. 청년 및 비청년 연령그룹을 대상으로 저임금고용 결정요인을 로짓분석한 결과, 여성일수록, 교육연수가 낮을수록, 가구주의 배우자나 자녀일수록, 임시 일용직 종사자일수록 저임금고용에 종사할 확률이 높았다. 특히 여성의 경우 연령층이 증가함에 따라 저임금고용에 처할 위험도 증가하고 있어 저임금고용의 고착화현상이 관찰되었다. 모든 연령집단에서 임시 일용직 종사자는 상용직에 비해 저임금고용에 처할 위험이 높았지만, 이는 젊은 연령층에서 더욱 크게 나타났다. 본 연구에서는 청년의 빈곤과 불안정고용의 문제를 포괄적으로 해결하기 위해서는 청년의 개인적 특성과 청년의 생애주기를 고려한 고용 및 사회보장정책을 기초로 양질의 일자리 공급이 지속적이고 안정적으로 이뤄져야 함을 제안하였다.

• 산업노동연구
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• 제23권2호
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• pp.169-193
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• 2017

본 연구는 우리나라에서 동학적 고용안정성을 진단하기 위해서 고용유지율에 영향을 미치는 결정요인을 분석하였다. 고용유지 결정요인 분석을 위해서 사업체 패널자료와 고용보험 이력자료를 연계하고, 다층적 위계적 자료 분석에 적절한 다층 분석모형을 활용하여 결정요인을 분석하였다. 분석결과, 우리나라에서 고용안정성이 매우 낮은 것은 임금수준이 낮고 비정규직 활용수준이 높은 주변부 부문이 광범위하게 존재하기 때문으로 추정된다. 또한 우리나라의 고용구조는 고용과 실업이 반복되는 단기간 고용이 상당한 영역을 차지하면서 전반적으로 고용안정성이 약한 것으로 평가된다. 이러한 사실은 기업이나 개인적 차원에서 숙련향상 및 숙련형성기회가 제한되면서 지속적인 성장 제약요인으로 작용할 가능성이 높으며, 이에 대한 적극적 대응책으로 고용구조의 질적 개선노력이 요구된다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제27권3호
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• pp.37-54
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• 2020

In response to the recent decline in the school-age population, universities have made attracting foreign students a major policy task for universities. As a result, the number of foreign students increased rapidly in terms of quantity, but in terms of quality, the risk is inevitable. Accordingly, the government presented education and internationalization competency certification system indicators on the basis of which quality control of students was systematized. Based on the above certification system, this study focused on analyzing the multiple factors that are actually given to the academic adaptation (performance) of the 2200 students who entered a certain university. In addition, factors other than the certification system index were discovered to comprehensively track how they affect the academic performance of students studying abroad. The researcher found the multi-reciprocal model analysis showed that the difference between the learner and the moderator was significant, and whether or not they had the Korean proficiency test (TOPIK) was significant. It also said that it could have a direct impact on Chinese University Entrance Exams (高考) are significant. If a model that is very effective in selecting students is established by each university and used as an indicator through this study, it will serve as a basis for efficient selection of students.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.444-453
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• 2018

본 연구의 주제는 재무분야 중 기업의 연구개발비 지출에 대한 결정요인에 대한 분석이다. 국가별 연구개발비 비중 기준, 국내 자본시장은 국제적인 측면에서 최고의 수준으로 평가되고 있으며, 사기업들의 연구개발비 비중에서 대기업들은 큰 비중을 차지하고 있다. 이와 관련하여, 본 연구에서는 국제금융위기 이후 유가증권시장 상장기업들을 표본자료로 활용하여, 연구개발비의 재무적 결정요인을 분석하기 위한 분위별 회귀분석 방법론이 첫째 가설에서 시행되었다. 둘째 가설에서는 연구개발비 지출 기준 상위 그룹과 하위 그룹간의 재무적 상대적 차이점이 검정되었고 추가적인 검정에서는 언급한 상위, 하위 그룹들에 속한 표본기업들 뿐만 아니라, 표본기간 중 연구개발비 지출이 없었던 그룹들을 포함한 총 3개 그룹들 간의 차이점을 재무적 관점에서 규명하였다. 연구결과 관련, 전년도의 연구개발비 수준, 기업규모, 부도 위험도 그리고 광고비 등이 현재 연구개발비 수준을 결정하는 재무적 요인들로서 종합적으로 판명되었다. 본 연구는 연구개발비의 결정요인들을 종합적 관점에서 분석한 기존 연구(즉, [1])의 추가적 심층연구로서 의미도 있다고 판단하며, 향후 국내 자본시장을 포함한 신흥자본시장과 선진자본시장의 연구개발비 최적 수준 분석에 응용되어 주주의 부의 극대화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.1-32
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• 2018

본 연구는 경제적으로 국내에 큰 영향을 주었던 글로벌 금융위기를 기반으로 총 10년의 연간 기업데이터를 이용한다. 먼저 시대 변화 흐름에 일관성있는 부도 모형을 구축하는 것을 목표로 금융위기 이전(2000~2006년)의 데이터를 학습한다. 이후 매개 변수 튜닝을 통해 금융위기 기간이 포함(2007~2008년)된 유효성 검증 데이터가 학습데이터의 결과와 비슷한 양상을 보이고, 우수한 예측력을 가지도록 조정한다. 이후 학습 및 유효성 검증 데이터를 통합(2000~2008년)하여 유효성 검증 때와 같은 매개변수를 적용하여 모형을 재구축하고, 결과적으로 최종 학습된 모형을 기반으로 시험 데이터(2009년) 결과를 바탕으로 딥러닝 시계열 알고리즘 기반의 기업부도예측 모형이 유용함을 검증한다. 부도에 대한 정의는 Lee(2015) 연구와 동일하게 기업의 상장폐지 사유들 중 실적이 부진했던 경우를 부도로 선정한다. 독립변수의 경우, 기존 선행연구에서 이용되었던 재무비율 변수를 비롯한 기타 재무정보를 포함한다. 이후 최적의 변수군을 선별하는 방식으로 다변량 판별분석, 로짓 모형, 그리고 Lasso 회귀분석 모형을 이용한다. 기업부도예측 모형 방법론으로는 Altman(1968)이 제시했던 다중판별분석 모형, Ohlson(1980)이 제시한 로짓모형, 그리고 비시계열 기계학습 기반 부도예측모형과 딥러닝 시계열 알고리즘을 이용한다. 기업 데이터의 경우, '비선형적인 변수들', 변수들의 '다중 공선성 문제', 그리고 '데이터 수 부족'이란 한계점이 존재한다. 이에 로짓 모형은 '비선형성'을, Lasso 회귀분석 모형은 '다중 공선성 문제'를 해결하고, 가변적인 데이터 생성 방식을 이용하는 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목함으로서 데이터 수가 부족한 점을 보완하여 연구를 진행한다. 현 정부를 비롯한 해외 정부에서는 4차 산업혁명을 통해 국가 및 사회의 시스템, 일상생활 전반을 아우르기 위해 힘쓰고 있다. 즉, 현재는 다양한 산업에 이르러 빅데이터를 이용한 딥러닝 연구가 활발히 진행되고 있지만, 금융 산업을 위한 연구분야는 아직도 미비하다. 따라서 이 연구는 기업 부도에 관하여 딥러닝 시계열 알고리즘 분석을 진행한 초기 논문으로서, 금융 데이터와 딥러닝 시계열 알고리즘을 접목한 연구를 시작하는 비 전공자에게 비교분석 자료로 쓰이기를 바란다.

• 한국의류학회지
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• 제35권1호
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• pp.13-25
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• 2011

This study investigates the factors influencing consumer's channel selection for luxury fashion items, specifically the effect of (i) perceived luxury benefits, (ii) perceived online shopping risks, (iii) demographics, and (iv) purchasing behavior. A survey questionnaire was developed and implemented to measure the perceived luxury benefits, perceived online shopping risks, purchasing behaviors, and consumer demographics. A total of 396 responses were analyzed by one-way ANOVA, cross-tab, and multinomial logit analysis with SPSS18.0. The results are as follows. First, those who shop in offline shopping channels tend to be heavy buyers that look for product quality and conspicuousness. They perceive low risks from online shopping and purchase few bag items offline. Second, those who shop online tend to be men and perceive the high benefits of economic value. Third, those who shop in multi channels tend to be men, search for information via the Internet, and purchase few accessory items. Implications for multichannel strategies are suggested.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1996년도 추계학술대회발표논문집; 고려대학교, 서울; 26 Oct. 1996
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• pp.199-202
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• 1996

Although numerous studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, there is often no way to tell a priori which of these techniques will be most effective to solve a specific problem. Alternatively, it has been suggested that a better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques by combining their results. The issues of interest are how to integrate different modeling techniques to increase the prediction performance. This paper proposes the post-model integration method, which means integration is performed after individual techniques produce their own outputs, by finding the best combination of the results of each method. To get the optimal or near optimal combination of different prediction techniques. Genetic Algorithms (GAs) are applied, which are particularly suitable for multi-parameter optimization problems with an objective function subject to numerous hard and soft constraints. This study applied three individual classification techniques (Discriminant analysis, Logit and Neural Networks) as base models to the corporate failure prediction context. Results of composite prediction were compared to the individual models. Preliminary results suggests that the use of integrated methods will offer improved performance in business classification problems.

• 한국경영과학회지
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• 제22권3호
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• pp.163-173
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• 1997

Although numerous studies demonstrate that one technique outperforms the others for a given data set, it is hard to tell a priori which of these techniques will be the most effective to solve a specific problem. It has been suggested that the better approach to classification problem might be to integrate several different forecasting techniques by combining their results. The issues of interest are how to integrate different modeling techniques to increase the predictive performance. This paper proposes the post-model integration method, which tries to find the best combination of the results provided by individual techniques. To get the optimal or near optimal combination of different prediction techniques, Genetic Algorithms (GAs) are applied, which are particularly suitable for multi-parameter optimization problems with an object function subject to numerous hard and soft constraints. This study applies three individual classification techniques (Discriminant analysis, Logit model and Neural Networks) as base models for the corporate failure prediction. The results of composite predictions are compared with the individual models. Preliminary results suggests that the use of integrated methods improve the performance of business classification.