• 벤처창업연구
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• 제7권2호
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• pp.113-127
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• 2012

IFRS에 따른 재무제표 작성은 연결재무제표의 주재무제표화, 원칙중심의 회계처리기준 등으로 인해 재무제표 본문의 간략화 및 다양화, 상세내역 및 비재무사항 주석기재 요구량 증대 등 공시 전반에 걸친 중요성이 높아지고 있다. 한편 K-IFRS체제하의 적정공시 방향에 대한 기존의 연구와 검토들은 IFRS 전면도입의 당위론적 배경과 제도변화 초기상황이라는 시기적 요인에 따라 기준제정기구나 감독기관 중심으로 공시요구사항 증대나 정보의 완전성(completeness) 측면에 초점을 두고 전개되어 온 것이 사실이다. 이에, 본 연구는 기존의 접근에 더하여 보고기업 및 정보이용자의 관점에서 보다 균형적인 IFRS 적용에 따른 적정공시 방향성을 도출하고자 하였다. 먼저 주요기업 재무공시 실태 검토 결과, 2010년, 2011년 재무공시에서 다수의 미준수사항 또는 권고할 사항이 지적되었다. 이러한 원인으로는 IFRS 기준의 성격에 따른 문제, 업종별 기업별 특성에 따른 문제, IFRS 도입비용 및 촉박한 공시기한 등 공시기업의 부담 측면이 지적될 수 있으며, 이는 정보이용자 입장에서의 이해가능성 및 활용도, 비교가능성 저하를 일으키는 것으로 나타났다. 이러한 실태의 개선을 위해, 제도의 완화/지원 측면에서 적용대상 기업의 추가 세분화 필요성 검토, 주석공시 내용과 범위 조정, 공시시기 조정 및 다원화, 공시환경 및 인센티브 지원 방안이 제안되었으며, 공시요구 강화 측면에서 기업, 정보이용자 참여비중 확대를 반영한 K-IFRS 제정체계 개선과 표준화된 세부양식 정의 및 적용의무화 필요성이 제시되었다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.