한국에 있어서 양계장의 현재의 기술수준에서 닭의 생산능력이 거의 파악되고 있지 않고 있어 양계산물의 생산량을 추정하거나 특허 증산성이 빠른 닭의 경우 생산조절을 위한 기초 자료가 전무한 상태이다. 따라서 조사자들은 양계협회의 요청에 의거. 현재 양계농가의 관리 기술수준이나 문제점을 위생과 질병을 중심으로 그 실태를 파악하여 문제점의 발굴과 앞으로 생산성을 향상시키는 연구나 지도방향을 설정하고자 본 조사에 착수하였다. 조사 방법은 산란계와 육계를 구분하여 목적에 부합 되도록 용도별로 조사 양식을 작성 야외에서 활동하고 있는 수의사 및 축산 기술전문 요원과 사전에 협의하여 각 지역별로 분담 조사하였으며, 조사 자료 중 검토 후 미흡분은 본성적에서 제외하였다. 조사 대상 및 기간은 산란계의 경우 1976년 3월부터 1978년 7월 사이에 입란한 계군 육계의 경우 1978년 11월부터 1979년 10월 사이에 입추한 계군을 대상으로 사하였으며 조사 지역은 경기도내 6개 지역을 크게 구분하여 총 21개 지역 산란계 41개 양계장 육을 양계장 34개 농장을 대상으로 하였으며 조사 항목별로 조사 성적을 요약하면 다음과 같다. 입지 조건 및 경영 상환에 있어서 산란계의 경우 부업적인 경영이 4.9%로 나머지 95.1% 전업 또는 기업 형태로 육계의 경우에는 부업이 17.7%로 되어 있었다. 한편 양계 경영 년수는 총 경영년수의 경우 산란계 농장이 육계농장 보달. 경영 년수가 높았고 현지에서의 경영 년수도 역시 산란계 농장이 높았다. 입지조건에 있어서는 거주지에 있는 양계장이 10.7%이었고 그 분포는 전, 임야, 답의 순이었으며 지 역 별로는 평지, 구능, 산간지의 순으로 많이 분포되고 있었으며 해안은 한 농장도 얼었다. 양계장의 대지의 소유상환을 보면 자기 소유가 산란양계장은 89.5%. 육용양계장은 70.6% 였으며 양계농장의 평균 소유 면적은 산란계 농장이 5.016평, 육용농장이 1.037평이었다. 계군의 인력 관리는 고용인력에 의존도가 산란계농장이 높아 60%을 상회하고 있었다. 계사의 구조면에서도 아직까지는 위생 시설이 크게 부족한 것으로 나타나고 있다. 특히 타양계장과의 거리에 있어서 1km미만의 거리를 유지하는 농장이 조사대상 농장의 80%나 되고 있으며 100m 이내의 거리를 유지하고 있는 농장이 28%나 되고있어 양계장의 분포 밀도가 크게 높아 전염병의 예방에 있어서 큰 문제점을 내포하고 있다. 계군의 관리상황에 있어서 입추상환. 출하상항, 육성회수 1인당 관리수수 및 관리계군을 조사하였던 바 질병 발생의 기회를 감소시킬 수 있는 관리체계가 거의 되지 않고 있었으며 닭의 품종 및 부화장 선택의 조건에 있어서도 과학적인 근거보다 인간관계 등에 편중되고 있으며 국가에서 실시하고 있는 닭의 능력검정 성적을 활용하고 있지 않는 경향이다. 사료의 급이상황에 있어서도 19.5%가 시판사료 이외의 처방을 요구하고 있다. 위생 및 보건장비의 구비 상환은 완전치 못하였고 소독을 전혀 실시하지 않는 양계장도 다소 있었다. 소독약의 이용량도 높은 편이 아니었다. 백신접종에 있어서 산란계의 경우 ND와 계두백신을 97.6%이용하고 있으나 육계의 경우 ND 백신은 43.6%, 계두의 경우 5.1%만 이용하고 있어 백신의 황용에 있어서 육계의 경우 아주 저조하였다. 백신 효과에 대한 신뢰도에 있어서는 85.3% 이상이 효과가 있다고 응답하였으며 백신의 선택에 있어서는 특성 제품을 요구하는 율이 26.7%나 되고 있다. 그리고 백신접종의 시술에 있어서 수의사에 의뢰하는 예는 불과 4.9%-2.7%였다. ND의 기초면역시 2회이하 접종하는 농장이 17-32.7%나 되고 있으며 (60일령까지) 성계의 보완접종은 4개월마다 실시하는 농장이 14.6%나 되고 있다. 투약상황에 있어서 투약 목적이 질병의 예방목적으로 하는 농장이 74.9%이었으며 프로그램에 의해서 실시하는 농장은 26.8% 월 평균 1개 농장당200,000원 이상 지출하는 농장이 32.0%로 가장 높았다. 약의 선택에 있어서 주관에 의해서 선택하는 경향이 가장 높았으며 수의사의 처방에 의한 것이 33.3%이었다. 약의 효과에 있어 서 자신 있게 효과를 신임하는 농장이 57 3%이었다. 닭 질병 발생시 진단의 의뢰는 가축병원이 49.3%, 직접 부검이 26.7%, 외판원, 전문기관 등의 순으로 의뢰하고 있으며 진단에 있어서 만족감을 갖는 농장은 69.4%이었다. 양계장에서의 질병 발생빈도를 부로일러와 산란계로 구분. 일령별로 조사분류 하였으며 닭의 용도별, 일령간의 질병 발생의 빈도는 가기 특이하게 나타나고 있었다. 생산능력에 있어서 산란계의 경우 육추율이 90.5% 육성율이 98.9%, 성계 및 육계의 생존율은 각각 75.2%, 92.2%이었으며 도태일령은 평균 533.3일이었다. 산란지수는 232.7개이었으며 사료 요구율은 산란계와 육계가 각각 3.30, 2.48로 예상보다는 높았으나 아직 생산 능력을 외국과 비교하였을 경우 개선의 여지가 크게 남아 있음을 본 조사를 통해서 알 수 있었다.
최근 문화 예술 분야를 활용하여 고부가가치를 창출하며 지속적으로 발전하는 공연예술 시장 환경 속에서 공연 기획자들이나 투자자들은 공연에서 성공을 하기 위한 객관적인 지표를 원한다. 성공적인 공연을 위해서는 관람객들에게 편의를 제공하여 만족도를 높여 주어야 하며, 따라서 재미와 감동, 가치를 높이는 방안도 모색해야 한다. 기존의 만족도 확인 방법으로는 공연기간, 설문조사, 입소문 등 주관적인 평가가 대부분이다. 이것들은 관람객들의 만족도에 대한 평가 기준이 될 수 는 없다. 최근에는 공연에서 관람객의 몰입 정도가 공연의 주요 성공 요인으로 평가되기 시작했다. 공연에 대한 몰입도가 높으면 만족도도 높아진다는 연구 결과도 있다. 그래서 공연에 대한 관람객의 몰입을 실시간으로 확인하는 지표를 개발하는 것은 관람객들의 만족도를 평가하는데 유용하게 사용될 수 잇다. 기존의 몰입도 추출 연구는 대부분 1인을 대상으로 한 연구들이며 전체 관람객들의 몰입도는 개별 몰입도를 통합하여 측정하여 왔다. 하지만, 공연장에서 관람객들의 몰입도를 개별적으로 측정하기에는 경제적으로나 환경적으로 어려운 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는, 공연장의 전체 관람객 몰입도를 측정하기 위하여 차영상 기반의 동기화 기법을 활용하는 모형을 제시 한다. 이 기법은 우선 카메라를 통해 관람객 영상을 수집하고, 이를 차영상 기법을 이용하여 동일 장소, 시간 내 관람객들의 움직임 변화량을 측정하여 동기화 여부를 판단하는 것이다. 본 논문에서 동기화가 되었다는 의미는 관람객들이 몰입하고 있을 때, 자극원에 대하여 동시성을 가지고 반응하는 것을 말한다. 이것을 차영상 기법을 통하여 움직임의 변화량으로 환산하고, 이것을 이용하여 동적 동기화와 정적 동기화인지 구분한다. 그런 후 전체 관람객들의 움직임 변화량들을 비교하여 관람객들의 몰입도를 판단하는 모형을 구축하는 것이다. 이 연구에서는 전체 관객의 몰입도 판단 모형을 제시하고, 실제 관객의 반응 데이터를 이용한 평가를 하여 제시한 연구모형이 실제 공연장에서 그룹 관람객들의 몰입도를 측정할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.
최근 기업 경영에 있어 정보기술의 도입 및 전략적인 활용은 선택이 아닌 필수로 자리잡고 있다. 기업의 전략적인 목표와 정보기술 간의 상호 의존은 기업의 생존 및 성장에 중요한 역할을 하고 있으며, 이에 따라 이미 많은 기업이 지속적으로 정보기술에 투자하고 있다. 정보기술 투자 성과 관련해서는 기업 내부의 요인들과 전략들, 기업외부의 고객까지 여러 가지 복합적인 요소들이 서로 상호작용하고 있기 때문에, 각 요인들을 독립적으로 분리하여 정보기술 투자 성과에 미치는 영향력을 분석하는 것이 쉽지 않다. 이에 본 연구는 기존의 연구들을 바탕으로 정보기술 투자성과에 영향을 줄 수 있는 변수들을 도출하여, 각 변수들의 관계를 수리적인 모델링을 통해 단순화시키고, 시뮬레이션 방법론을 이용하여 각 변수들의 변화에 정보기술 투자 성과는 어떻게 달라지는지를 밝혔다. 본 연구의 결과는 정보기술 투자는 서비스의 품질을 증가시켜 경제학적인 성과들에 간접적으로 영향을 주고, 정보기술 투자와 동시에 소비자 잉여는 증가되지만, 큰 투자비용으로 회사의 이익은 감소하게 된다. 그리고 시간이 지남에 따라 품질 증가에 관한 정보가 고객들 사이에 퍼져 나가게 되므로 최종적으로 기업의 수익을 증가시켜준다. 또한, 정보기술 투자 성과 극대화를 위해서는 회사가 제공하는 서비스와 소비자들의 네트워크 효과 등이 고려되어 정보기술 투자 여부를 결정하고, 회사에 맞는 정보기술 투자 전략을 세워야 함을 시뮬레이션 모형을 통해 확인할 수 있었다. 구체적으로, 한 번에 많은 투자를 할 경우는 단기적인 성과는 클 것으로 기대되나, 장기적으로 좋은 성과가 이뤄지지 않는다. 그러나 정보의 확산 속도가 빠르거나 정보의 장벽이 될 수 있는 정보를 받지 못하는 소비자가 적을 경우 단기에 집중 투자 하는 것이 많은 수요를 얻을 수 있다. 또, 여러 번에 걸쳐 투자하는 경우는 적당한 주기를 가지게 될 경우 장기적으로 큰 성과를 낼 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 경제학 모델링과 시뮬레이션을 결합시켜, 각각의 한계를 모두 극복할 수 있는 방법론을 활용했다는 측면과, 정보기술 투자의 성과를 제품 품질의 매개 효과 모형에 적용하여 정보기술 투자와 기업 성과간의 관계를 보여주었다는 측면, 마지막으로 정보기술 투자 전략 및 정보의 확산 효과를 반영하여 정보기술 투자의 성과를 확인할 수 있다는 측면에서 의의가 있다.
최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.
국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.
본 연구는 디자인 영역 중 웹 스타일에 대해서 소비자 감성과 만족과의 관계를 연구했다. 기존 웹 스타일 연구들은 웹의 레이아웃과 구조도 등과 색상 등이 감성에 미치는 영향에서 연구했다. 본 연구는 기존 연구들과 차별되게 웹의 구성 요소를 배제하고 소비자의 감성 지표만을 갖고 소비자 만족과의 관계를 분석했다. 분석을 위해 검증을 위해 소비자 204명을 대상으로 40개 웹 스타일 테마를 선정, 각 소비자에게 4개씩 평가하도록 하였다. 소비자에게 평가하도록 한 감성 형용사는 18개의 대비되는 쌍을 갖는 감성 형용사로 구성하였고, 요인 분석을 통해 상위 감성 지표를 추출했다. 각 감성 지표들은 '부드러움', '모던함', '명확함', '꽉 참' 이었으며, 감성지표들이 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단하여 가설을 수립했다. 분석 결과에 따라 가설 1과 2, 3은 채택되었으며, 가설 4의 경우는 기각되었다. 가설 4의 경우 기각되었지만 정의 방향이 아닌 부의 방향으로 유의한 것으로 나타났다. 이때, 조절 초점 성향이 감성이라는 정보처리 과정에서 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단했다. 조절 초점 성향은 조직 행동 및 의사결정에 영향을 주기도 하며, 정치, 문화, 윤리적 판단 및 행동은 물론 광범위적 심리적 문제와 사고 프로세스, 감정적 반응에도 영향을 미친다. 때문에 각 감성 지표에 대한 조절 초점 간 차이를 확인할 필요성이 있고, 각 감성 지표에 대한 세부 가설을 수립했다. 세부 가설을 검증하기 위해 조절 회귀 분석을 수행했다. 분석 결과 가설 5는 부분적으로 지지됐고, 가설 5.3만 지지되었고, 5.4의 경우 기각되었지만 가설과의 반대 방향으로 지지되었다. '명확함'의 경우 향상 초점이 소비자 만족에 더 큰 영향을 보였고, 예방 초점일수록 '꽉 참'을 더 선호한 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 조절 초점 성향을 향상, 예방, 중간 성향으로 3집단으로 구분, 소비자 감성 기반으로 웹 스타일에 대한 추천을 할 수 있는 알고리즘을 개발했다.
본 논문은 조선 초 중기, 조선후기, 대한제국기 세 시기로 나누어 조선왕릉에 건립된 신도비와 표석의 시기별 건립추이와 양식적 특징에 대해 살펴본 것이다. 그 결과 왕실 능비(신도비와 표석)는 일반 사대부가와 달리 건립한 시기와 주체, 후계왕의 의도에 따라 시기별 차이를 보이며 제작되었음을 알 수 있었다. 구체적으로 15~17세기는 왕릉 신도비의 건립과 재건이 이루어진 시기, 18세기는 신도비가 표석으로 대치되어 다수 건립되었고 국왕의 어필을 직접 돌에 새긴 어필비가 처음으로 등장한 시기이며 대한제국기는 황제국으로 격상됨에 따라 조선 개국자인 태조와 왕후, 선조들에 대한 추숭(追崇) 사업이 활발해지면서 표석 중건이 이루어진 시기로 요약할 수 있다. 이러한 결과를 토대로 본다면, 결국 우리나라 능비의 역사는 조선후기를 기점으로 형성된 것이라고 해도 큰 무리가 없을 것이다. 왕릉 신도비의 형식은 삼국시대의 부정형한 석비의 초보적인 형태에서 벗어나'귀부이수'형의 당비(唐碑) 형식을 수용한 통일신라시대를 거쳐 고려 말 탑비의 퇴화된 양식에서 기원을 찾아볼 수 있다. 15세기 건립 당시부터 선왕에 대한 숭모 예를 표현하고자 하는 국왕과 왕의 치적이 국사(國史)에 모두 기록되어 있으므로 신도비를 별도로 세울 필요가 없다는 신료들의 입장이 대치되면서 건원릉 제릉 헌릉 구 영릉 4곳에만 건립된 채 왕릉에는 한동안 석비가 건립되지 않았다. 신도비 건립이 중단된 이후 17세기에 이르러 왕릉에 아무런 표(表)를 해 둘 수 없다는 의견이 제기됨에 따라 형식이 간소한 표석이 건립되기 시작했으며, 1682년 작 영릉(寧陵)의 표석은 최초로 왕릉에 건립된 표석이자 장대한 규모, 섬세한 조각기법을 보여주는 의미 있는 작품이라고 할 수 있다. 왕릉의 능표는 영조 재위 기간인 1740년대부터 대규모로 건립되었다. 열성(列聖)에 대한 추숭과 어필간행 등을 통해 자신의 왕위 계승의 전통성을 공표하고자 했던 영조는 제릉의 신도비를 재건하는 한편, 의릉(懿陵)을 비롯하여 총 20곳에 달하는 곳에 표석을 세우는 역사(役事)를 추진했고, 처음 친필 글씨를 돌에 새긴 어필비를 제작하기에 이르렀다. 이 시기 어필비 제작 현상은 임진왜란과 병자호란 후 소실된 어필을 보존하려 한 숙종의 신념을 계승한 영조에 의해 제도적으로 추진되면서 어필을 새긴 능비가 등장한 배경과 밀접한 연관이 있기 때문에 시대사적으로 주목할만하다. 이러한 표석은 1897년 고종이 대한제국을 선포하면서 다시 한번 다량 제작된 시기를 맞이하게 된다. 특히 고종은 대한제국의 정통성을 태조의 조선 건국에 두고 태조와 그 4대 선조에 대한 추숭과 기념물 제작에 심혈을 기울였고 전면과 후면 모두 자신의 글씨로 채움으로써 역대 어느 왕보다 통치자로서 권한을 상징적으로 드러내었다. 이상 언급한 왕릉의 신도비와 표석의 건립 추이는 동시대 원 묘에 건립된 신도비, 표석과 비교 고찰을 통해 시대별 특징과 왕실 조각품으로서 성격이 더욱 명확하게 드러날 것으로 생각한다.
이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.
글로벌 경영환경 변화로 기술개발과 시장니즈의 불확실성이 커지고 기업 간 상호 경쟁이 심화되면서 개별 기업들의 연구개발 활동에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 이러한 환경변화에 대응하기 위하여 연구개발 기업들은 설비투자에 더욱 신중을 가하면서 연구개발의 질적인 경쟁력을 제고시키기 위한 수단 중 하나로 연구개발 투자를 강화하고 있다. 결과적으로 설비나 연구개발 투자 요소는 연구개발 기업들의 입장에서는 미래 불확실성을 떠안아야하는 부담이 될 수 밖에 없다. 단지 연구개발 역량을 제고시키기 위한 수단으로 연구개발 투자를 증가시키는 경영 전략은 기업성과측면에서 불확실성이 높은 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 활용하여 기업들의 연구개발 역량에 영향을 주는 특성들을 기술경영능력, 연구개발능력, 그리고 기업분류 속성 관점에서 탐색하고 이러한 개별 요인들이 연구개발 역량의 수준에 따라 나타나는 특성들을 탐색하였다. 이를 위해서 국내 연구개발 기업 전체를 대상으로 증거데이터에 근거해 군집분석과 실험결과를 제시하였다. 상기의 3개 관점마다 세부 평가지표를 각각 7개, 2개, 4개로 구성하여 해당 영역에서의 개별적인 수준을 정량적으로 측정하고자 하였다. 기술경영능력과 연구개발능력의 경우 현행 기술력 평가기관들이 주도적으로 활용하고 있는 소항목 평가지표를 참조하였으며, 이때 정량적으로 자료 확보가능한지 여부를 고려하여 최종적인 세부 평가지표를 새롭게 구성하였다. 기업분류 속성의 경우에는 가장 기본적인 기업 분류 프로파일 정보를 고려하여 구성하였다. 특히 연구개발 역량수준의 동질성 파악을 위해서 기술경영능력과 연구개발능력의 세부평가지표를 활용하여 개별기업별 종합점수를 부여하였으며, 이때 역량수준을 5개의 등급으로 분류하여 군집분석 결과와 비교하였다. 분석된 군집과 역량수준 등급과의 비교평가에 따른 의미를 부여하기 위해서 군집별로 연구개발 역량수준이 높은 경향과 낮은 경향이 존재하는 군집들을 탐색하였다. 이후 해당 군집에서 세부 평가지표에 따른 특징들을 분석하였다. 이와 같은 연구수행 방법을 통해 연구 개발 역량수준이 높은 군집이 2개, 낮은 군집이 1개로 분석되었으며, 나머지 2개의 군집들은 역량수준이 거의 높은 발생 빈도로 유사하게 나타났다. 결과적으로 본 연구에서는 역량수준이 높은 2개 군집과 낮은 1개의 군집들을 대상으로 세부 평가지표에 따른 개별적 특징들을 분석하였다. 본 연구의 결과가 제시하고 있는 시사점은 기술변화 속도와 시장수요의 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 전문 경영자의 교체주기가 빠를수록 연구개발 역량 제고에 기여할 가능성이 높다는 점이다. 개인기업의 경우에 법인기업으로의 전환을 통해 연구개발 인력들의 기업에 대한 소속감을 제고시킴으로써 연구개발 역량의 투입강도를 높일 필요가 있으며, 조직적 측면에서도 팀단위의 조직구성을 통해 책임과 권한의 정확성을 제공할 필요가 있다는 점이다. 기술상용화 실적건수나 기술인증건수는 역량제고에 기여하는 경우와 그렇지 않은 경우 모두 발생되고 있어, 경영자 입장에서 연구개발 역량제고를 위한 중요 인자로 검토하는데 한계가 있는 것으로 확인되었다. 마지막으로 실용신안출원의 경험 여부는 연구개발 역량에 중요한 영향을 미치는 요인으로 파악되어, 연구개발 역량 제고를 위해서는 실용신안출원 장려를 위한 동기부여를 제공할 필요성을 확인하였다. 이처럼 본 연구결과는 개별 기업들의 연구개발 역량 제고를 위한 기업 경영전략의 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
팬데믹 기간 동안 도시민의 생활권 공원녹지 이용률은 크게 증가하였으며 COVID-19의 발생은 도시민들에게 생활권 공원녹지의 가치와 기능을 부각시키는 계기가 되었다. 본 연구에서는 COVID-19 발생 전·후 시민들의 이동 및 생활권 공원녹지 이용이 어떻게 변화했는지 실증 분석하고, 이러한 변화에 영향을 미친 사회·공간적 특성을 살펴보고자 한다. 분석 방법으로는 첫째, 통신사 시그널 데이터를 활용하여 생활권 공원녹지 모빌리티 변화를 분석하였다. 체류시간 및 이동량 변화 분석을 통해 COVID-19 발생 이후 나타난 시민들의 이동 특성과 보행 기반의 생활권 공원녹지 방문량 변화를 살펴보았다. 둘째, 생활권 공원녹지 모빌리티 변화에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 상관관계분석과 다중회귀분석을 통해 COVID-19 발생 전·후 시민들의 생활권 공원녹지 방문량에 영향을 미치는 사회·공간적 특성을 살펴보았다. 이후 군집분석을 통해 생활권 공원녹지 서비스의 공급 및 관리 관점에서 포스트 코로나 대응을 위한 생활권 유형을 구분하고, 유형별 생활권 공원녹지 개선 방향을 제시하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, COVID-19 발생 이후 거주지 주변 500m 이내에서의 활동이 증가하였다. 도보생활권에서의 체류시간과 보행 이동량은 2020년과 2021년 모두 증가하였으며 이는 변화한 도보생활권의 범위를 고려해 공원녹지의 양적 확보 기준과 유치거리 등을 재검토할 필요성이 높아졌음을 의미한다. 둘째, 보행을 통한 생활권 공원녹지 방문량이 COVID-19 발생 이후 전반적으로 증가하였다. 집을 중심으로 한 생활권 공원녹지 방문량뿐만 아니라 직장을 중심으로 한 방문량 역시 크게 증가하였다. 팬데믹 시대의 공원녹지 정책은 주거지와 상업·업무시설 밀집지역을 중심으로 서비스 소외지역을 발굴하고, 해당 지역의 공원녹지 서비스를 양적·질적으로 개선하는 방향으로 추진되어야 할 것이다. 셋째, 공원녹지 서비스 수준이 높은 지역일수록 보행을 통한 이동이 많은 것으로 나타났다. 공원녹지의 확보 기준을 단순 면적으로 볼 것이 아니라 보행 접근성 등 시민들의 실제 공원녹지 서비스 향상에 기여하는 지표를 활용할 필요가 있겠다. 넷째, 군집분석 결과 팬데믹 시대에 대응한 생활권 공원녹지의 개선 유형이 다섯 가지로 도출되었다. 이는 앞으로의 공원녹지 정책에서 소규모 생활권 단위의 사회경제적 지위 특성, 공원녹지 서비스 수준 등을 복합적으로 고려할 필요가 있음을 시사한다. 본 연구는 통신사 시그널 데이터 분석, GIS 분석, 통계분석 등 다각적인 분석 방법론을 활용해 포스트 코로나 시대에 대응한 생활권 공원녹지 정책 수립의 근거를 마련했다는 학술적, 정책적 의의를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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