이 연구는 한국에서는 논의 된 적 없는 스웨덴의 알메달렌 사례를 중심으로 지역축제가 지역 경제 활성화에 기여하였는지에 대해 실증적 관점에서 연구하고자 하였다. 이를 위해 알메달렌 개최 기간 동안 고틀란드의 사회 문화적 측면과 경제적 측면을 3단계로 분석하고 평가함으로써 향후 한국에서의 알메달렌 벤치마킹에 정책적 시사점을 도출하고자 하였다. 스웨덴 알메달렌의 경제적 효과를 3단계에 걸쳐 분석한 결과, 1단계 자원조사분석에서는 고틀란드의 아름다운 자연경관을 바탕으로 관광객 유치에 긍정적인 효과가 있는 것으로 나타났다. 2단계 운영평가에서는 지역경제 활성화와 관련한 평가지표로서 인구의 증가 및 안정에 대해 살펴본 결과, 고틀란드는 꾸준히 새로운 인구의 유입과 다양한 일자리가 창출됨으로써 지역 소득이 증대되는 것을 확인 할 수 있다. 마지막 3단계 지역이미지 제고에서는, 각계각층의 다양한 구성원이 고틀란드 축제에 참가함으로써 외부와의 소통이 유연해지고, 사회참여 기회가 증가함으로써 지역 이미지에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 스웨덴 지역축제인 알메달렌을 벤치마킹하기 위한 정책적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 다양한 사람들의 참여를 유도하기 위한 적합한 장소의 선정이 필요하다. 둘째, 특정 기관 중심의 일방적 정보 제공이 아닌 의견을 주고 받을 수 있는 소통의 장이 될 수 있도록 해야 한다. 셋째, 비영리를 목적으로 진행하면서 지역 이미지를 긍정적으로 변화 시킬 수 있는 노력이 필요하다.
목적: 뇌졸중으로 인한 장애인이 증가하고 있으나 이들을 대상으로 질보정수명을 구한 연구가 없었다. 이 연구의 목적은 일개 시에서 뇌졸중 장애인을 대상으로 EQ-5D로 그들의 건강 관련 삶의 질 수준을 평가하고, 우리나라 전체 뇌졸중 장애인의 QALYs 감소분을 추정하기 위하여 수행 하였다. 방법: 2008년 3월을 기준으로 경주시 장애인 등록현황에서 50세 이상인 장애인 중 뇌졸중이 원인으로 파악된 982명을 대상으로 설문조사자들이 방문하여 대면면접조사를 통해 일반적 특성, 임상적 특성, EQ-5D 등의 자료를 수집하였다. 제4기 국민건강영양조사 에서 일반인구집단과 동반질환이 없는 군을 건강비교군으로 선정하여 성별, 연령별 표준화를 통해 비교함으로써 효용 가중치 차이를 구하였다. 이 효용 가중치 차이를 우리나라 전체 뇌졸중 장애인에 적용하여 전체 QALYs 감소분을 추정하였다. 결과: 대상자 982명 중 조사응답자는 566명으로 응답률은 57.6%였다. 여성, 70대 이상군에서 EQ-5D 지표값이 남성이나 60대 이하군에 비해 더 낮았고, 상대 비교군과의 차이도 크게 나타났다. 건강비교군과 일반인구집단 비교군과의 비교에 따른 전체 QALYs 감소분은 각각 연간 67,011.6 QALYs와 54,167.1 QALYs로 추정되었다. 결론: EQ-5D로 우리나라 전체 뇌졸중장애인의 QALYs 감소분을 추정하였고, 이 연구를 바탕으로 뇌졸중 장애인을 대상으로 한 공중보건정책의 집행이나 평가를 수행하여 보다 근거에 기반한 장애인 정책을 수행할 수 있을 것으로 생각한다.
우리나라의 공시지가 제도는 1989년 도입되어 각종 조세와 복지 등 여러 분야에 걸쳐 활용되어 왔다. 공시지가는 부동산의 보유세를 대표하는 재산세에 대한 과세평가액으로 활용되고 있으며, 국민 공평과세에 있어서 공시지가의 형평성은 가장 중요한 요소라고 할 수 있다. 이에 본 연구는 서울특별시의 토지의 실거래가격을 활용하여 2016~2018년 공시지가의 형평성을 분석하고 검증하였다. 그 결과 서울특별시의 현실화율은 해마다 점진적으로 상승하는 것으로 나타났으며, 3년 전체 현실화율은 60.64%로 나타났다. 수평적 형평성은 2017년이 가장 양호한 것으로 나타났으며, 해마다 자치구별 수평적 형평성이 개선되는 것으로 나타났다. 수직적 형평성은 대부분 지역에서 역진적 불형평성이 존재하는 것으로 나타났지만 강남구, 서초구, 강동구 등 강남권역에서 누진적 불형평성으로 나타나 자치구별 균형성 측면에서의 개선이 필요한 것으로 확인되었다. 분위 회귀분석 결과는 대부분 분위에서 역진적 불형평성이 나타났지만, 분위별 계수 값에 차이가 존재하여 공시지가 분위별 형평성 개선이 필요한 것으로 확인되었다. 공시지가 형평성 검증 결과 연도별, 자치구별, 용도지역별 형평성이 결여된 것으로 분석되었으며, 이를 보완하기 위해 정부는 비율 연구를 도입하여 수평적·수직적 형평성을 검증하고 부동산 공시 제도를 체계적으로 보완·점검해야 한다.
본 연구에서는 서식지 질적 평가에 대한 추진체계를 6단계로 구분하고, 평가 대상지 선정 방법과 서식지 질적 평가 항목을 제시하였다. 서식지 질적 평가 항목은 서식지의 건강성, 안정성, 단절화 및 파편화 정도, 서식지 적합성, 위협 정도 등에 대한 종합적인 평가가 가능하도록 구성되었다. 그러나 현시점에서는 자료부족으로 인하여 서식지 질적 평가 체계가 적용 가능한 멸종위기종이 극히 일부에 해당된다. 서식지 질적 평가 체계는 향후 멸종위기종들에 관한 서식환경자료가 축적되고 이를 기반으로 평가항목들에 대한 정량적 기준 및 가중치가 부여되면 멸종위기종별 주요 서식지에 대한 보전방안 마련에 크게 기여할 것으로 기대된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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