다기준의사결정의 가중치도출방법 선정을 위한 평가기준과 절차의 개발

정지안 東國大學校 大學院 1999 국내박사

A decision-maker who wants to select a good weighting method to be applied to her/his multi-criteria decision-making problem is usually confronted with the embarrassing situation where, although there exist a variety of weighting methods, it is hard to find a sound and systematic procedure or criterion to choose a pertinent one. To remedy this uncomfortable situation, the present study aims at constructing a set of evaluation criteria for weighting methods and suggesting an easy-to-apply procedure designed for the selection of a suitable weighting method for a given specific decision-making problem. The research actually consisted of the four consecutive steps which follow. (1) The existing weighting methods that could be found in the literature were surveyed, and their theoretical validity and usability characteristics were analysed. (2) The desirable properties of a good weighting method were proposed to be 'practical validity', 'theoretical validity', 'easiness of application' and 'flexibility of application'. The practical validities of some methods most frequently used were experimentally tested using bootstrapping. (3) The important environmental factors which could limit the usability of weighting methods were proposed to be 'time pressure', 'problem structure', 'number of attributes', 'measurement level of attributes', 'type of relative importance information' and 'range of attribute value'. The way how these factors limit the usability of each weighting methods were analysed. (4) On the basis of the results obtained in the preceding steps, proposed were a practical procedure that could aid decision-makers to choose the most suitable weighting methods for their own decision-making problems. The procedure consists of the following three steps. ① Decide on the problem structure and verify environmental characteristics. ② Screen applicable ones from the pool of all weighting methods considering the environmental characteristics. ③ Select the most suitable one among the methods screened in the preceding step, considering the four desirable properties mentioned in (2). Application of the proposed procedure to a credit scoring problem for loan agreement showed that it does selects fairly suitable and practically valid weighting methods.

Reweighting 방법으로 접근한 한국의 job polarization

이동욱 연세대학교 대학원 2023 국내석사

Today, job polarization is a global phenomenon, and discussions are taking place around the US labor market. Job polarization in Korea is also being analyzed in various ways, such as Gini coefficient, employment share analysis, and average wage analysis. The reweighting method, which is mainly used to analyze wage inequality, was also applied to job polarization to further analyze the polarization of Korea through Supply and demand analysis in the labor market. Based on the raw data of the Employment and Labor statistics of the Ministry of Employment and Labor, this paper found that the pace of job polarization is gradually slowing down through an overall trend analysis of job polarization in Korea for 42 years. In addition, the characteristics of the Korean labor market were investigated on the characteristics of job polarization, distribution of human charact -eristics such as education, age, and gender, and employment share according to human characteristics. In addition, using the method of deriving the Supply Index through the reweighting method in the paper of beaudry et al.(2016), the Supply Index of Korea was derived, and the change in employment share and wages in the labor market were analyzed. Through this, the direction of job polarization in terms of labor Supply in the labor market plane was identified, and the difference was identified by comparing and analyzing the current phenomenon of job polarization in the United States and Korea. 오늘날 일자리 양극화는 전세계적인 현상으로, 미국 노동시장 중심으로 논의가 이루어지고 있다. 우리나라 일자리 양극화에 대해서도 지니계수, 고용점유율 분석, 평균임금 분석 등 다양한 방식으로 분석되고 있다. 주로 임금 불평등 등을 분석하는 데 사용하는 재가중치 방법을 일자리 양극화에도 적용하여 노동시장의 공급 및 수요 분석을 통해 우리나라 일자리 양극화에 대해 추가적인 분석을 하고자 하였다. 본 논문에서는 고용노동부 고용노동통계 원시자료를 바탕으로 42년간의 우리나라 일자리 양극화에 대한 전반적인 추세분석을 통해 일자리 양극화 속도가 점차 둔화되고 있음을 파악하였다. 또한, 산업별 분류 분석을 통한 일자리 양극화의 특성 및 학력·연령·성별과 같은 인적 특성의 분포 및 인적 특성에 따른 고용점유율 등에 대한 우리나라 노동시장에 대한 특징을 알아보았다. 또한, Beaudery et al.(2016)의 논문에서의 재가중치 방법을 통한 Supply Index 도출하는 방법을 활용하여, 우리나라의 Supply Index를 도출하고 이를 통해 노동시장의 고용점유율의 변화 및 임금을 분석하였다. 이를 통해 노동시장 평면에서의 노동 공급 측면에서 일자리 양극화가 이루어지는 방향성을 파악하고, 미국의 일자리 양극화 현상과 우리나라 일자리 양극화 현상을 비교 분석하여 차이점을 파악하고자 하였다.

다중 처리군에서 성향점수 가중치 방법의 비교

김은진 전북대학교 일반대학원 2022 국내석사

관찰연구에서 처리효과 추정치는 공변량 불균형의 영향으로 인한 편향이 발생한다. 역확률 가중치, 중복 가중치 및 매칭 가중치와 같은 성향점수의 가중치 방법은 추정치의 편향을 줄일 수 있다. 다중 처리군의 경우에는 성향점수를 확장한 일반화 성향점수 방법이 제안되었다. 주로 일반화 성향점수 추정시 다항 로지스틱 회귀 모형이 사용되며, 가중치 방법에도 적용되었다. 그러나 표본 크기에 비해 공변량이 너무 많거나 정규성을 가정할 수 없는 경우, 모수적 방법인 다항 로지스틱 회귀의 치료효과 추정치는 편향이 발생 할 수 있다. 반면 일반화 부스팅 모형은 비모수적 방법과 같은 문제에 적합하다. 또한 대용량 데이터에서도 잘 구현되어 최근에는 일반화 성향점수 추정에도 사용되고 있다. 본 연구는 모의실험을 통해 다항 로지스틱 회귀 모형과 일반화 부스팅 모형에 의해 추정된 일반화 성향점수와 이를 기반으로 하는 역확률 가중치, 중복 가중치와 매칭 가중치의 소표본 속성을 비교하였다. 모의실험 결과, 처리 또는 결과 모형이 선형인 경우에만 다항 로지스틱 회귀 방법은 편향과 MSE가 작았으며 CP는 높게 나타났다. 그러나 일반화 부스팅 방법은 모형의 선형 여부에 관계없이 편향, MSE와 CP는 일관된 결과를 보였으며, 처리 또는 결과 모형이 비선형인 경우에는 다항 로지스틱 회귀 방법보다 우수한 성능을 보였다. 가중치 방법은 전반적으로 매칭 가중치, 중복 가중치, 역확률 가중치 순으로 우수한 성능 보였다. 매칭 가중치와 중복 가중치는 일반화 성향점수 추정 방법에 따른 결과와 비슷하게 나타났으며, 역확률 가중치는 일반화 부스팅 모형으로 추정할 경우 성능이 더 좋게 나타났다. In observational studies, the treatment effect estimates are often biased by the impact of covariate imbalances. The propensity score weighting methods such as inverse probability of treatment weights(IPW), overlap weights(OW) and matching weights(MW) can be used to reduce the bias. In the case of multiple treatments, the propensity scores are extended to generalized propensity scores. They have been estimated most often by multinomial logistic regression(MLR) and used for weighting methods. However, MLR, which is a parametric methods, may cause bias in the estimate of treatment effect when there are too many covariates for the sample size or when normality cannot be assumed. The generalized boosted models(GBM) is robust to such problems as a nonparametric methods and also implemented well in very large size of data so that it is recently adopted for the estimation of GPS. In this study, we compared small sample properties of generalized propensity scores estimated by MLR and GBM and three weighting methods(IPW, OW, MW) based on these scores through simulations. The result of simulation shows; The MLR had small bias and MSE, and CP was close to the specified value only when log-odds of the treatment or outcome was linear in covariates. The GBM, however, showed consistent results regardless of the models specification in bias, MSE and CP, and performs better than the MLR as both treatment and outcome models are non-linear. The weighting methods showed good performance in the order of MW, OW and IPW. MW and OW showed similar results according to the generalization propensity score estimation methods, and IPW performed better when estimated using the GBM.

복합 표본자료 기반 인과효과 추정을 위한 역확률 가중치 방법 : 국민건강영양조사 자료를 중심으로

하나영 서울대학교 대학원 2023 국내석사

보건 분야에서는 국민의 건강 증진을 위한 정책 설립의 근거자료로 활용하기 위해서 복합 표본조사 설계를 기반으로 한 대규모 표본조사가 널리 시행되고 있다. 본 연구는 이러한 복합 표본조사 자료를 활용하여 역확률 가중치(Inverse Probability Weighting) 방법에 표본 가중치를 적절하게 적용하는 방법을 검토하는 것을 목적으로 한다. 역확률 가중치 방법은 두 단계로 이루어진다. 첫번째는 성향점수를 추정하는 단계이고, 두번째는 추정한 성향점수를 이용하여 모집단에 대한 인과효과를 추정하는 단계이다. 첫번째 단계에서 선행연구들의 접근 방식에 따른 차이를 파악하고, 국민건강영양조사 자료 분석 시 고려사항과 가이드라인을 제공하고자 한다. 각 단계에서 표본 가중치 고려여부에 따라 4가지 조합의 시나리오를 구성할 수 있다. 이러한 시나리오 하에서 모집단 평균 처치효과(Population Average Treatment Effect)의 추정치를 비교하기 위해 모의시험과 국민건강영양조사 자료분석을 수행하였다. 모의실험 결과에 따르면 성향점수를 추정하는 첫번째 단계에서 표본 가중치를 고려하는 여부와 관계없이 두번째 단계에서 이를 고려할 때 좋은 성능을 보였다. 더 나아가, 두 단계 모두 표본 가중치를 고려하는 방법이 표본에 선택될 확률과 처치가 의존하는 정도와 관계없이 가장 강건함을 확인하였다. 국민건강영양조사 자료의 표본 가중치는 무응답 보정이 포함되어 있으므로 처치와 표본 선택이 항상 독립이라고 보기는 어렵다. 따라서 가능하면 역확률 가중치 방법의 두 단계 모두 표본 가중치를 고려하는 방법으로 분석하는 것을 권장한다. 만약 이들이 독립이라면, 성향점수 추정 모델에 표본 가중치를 고려한 것과 하지 않은 결과가 비슷하므로 이를 통해 민감도 분석을 진행해보는 것도 추천한다. In the field of public health, large-scale surveys based on complex survey designs are widely conducted to be used as fundamental data to formulate health policies. This study aims to investigate how sample weights might be incorporated into Inverse Probability Weighting (IPW) methods using data from complex survey design. IPW method consists of two stages. The first stage involves to estimate the propensity score (Stage 1) and the second stage uses the propensity score to estimate the causal effect on the population (Stage 2). We attempt to identify the differences between the various approaches of precious studies in the first stage. We also try to propose considerations and recommendations when analyzing data from Korean National Health and Nutrition Examination Survey (KNHANES). There are four possible scenarios depending on whether sample weights are considered at each stage. To compare the Population Average Treatment Effect (PATE) estimates under such scenarios, simulation studies and data analysis using KNHANES data were conducted. According to the simulation studies under the scenarios, sample weights included in Stage 2 performed well regardless of whether they were considered in Stage 1. Furthermore, it is robust to consider sample weights in both Stages 1 and 2 regardless of how much the probability of selection for the sample depends on the treatment. Treatment and sample selection are not necessarily independent since non-response corrections are considered when generating sample weights from the KNHANES data. As a result, it is recommended to use a method that incorporates the sample weights in both stages. If the treatment and selection are independent, results are similar whether or not the sample weights are considered in Stage 1. For that reason, it is suggested to conduct a sensitivity analysis.

영역별 단어 가중치 방법을 사용한 대화형 TV Guide 시스템

박용현 동아대학교 대학원 2012 국내석사

영역별 단어 가중치 방법을 사용한 대화형 TV Guide 시스템 The Dialogue TV Guide System Using Word Weighting Method for Domain 컴퓨터공학과 박 용 현 공동지도교수 고 영 중 공동지도교수 김 종 훈 현대 사회는 스마트 장치(Smart device)의 발전으로 인하여, 스마트 폰 뿐만 아니라 TV와 같은 다양한 기기에 적용되어 사용되고 있다. 스마트 장치의 발전과 함께 다양한 사용자 인터페이스(User Interface)의 개발 또한 활발하게 이루어지고 있으며 가장 주목받는 인터페이스는 인간의 자연언어를 사용하는 대화형 시스템(Dialogue system)이라 할 수 있다. 본 논문에서는 영역별 단어 가중치 방법을 사용한 대화형 TV Guide 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 HTN(Hierarchical Task Network)을 사용하여 영역 전환의 유연성과 시스템의 확장성을 향상시켰으며, 개체명 태그 변환을 사용하여 시스템 데이터베이스 존재하는 인식 가능한 사용자 발화의 수를 줄였다. TV Guide를 사용하는 사용자의 다양한 의도를 효과적으로 대응하기 위하여 사용자의 의도를 영역별 행동(Domain act)을 기준으로 분류하였다. 또한, 영역별 단어 가중치 방법을 사용함으로써, 각 영역에서 발화가 포함된 단어가 가진 전문성을 더욱 잘 표현하게 하였고, 그로인하여 유사도 모듈의 성능을 향상 시켰다. 본 논문에서 제안한 시스템은 영역별 행동별로 약 300개의 인식 가능한 발화만을 사용하여 86%의 사용자 만족도를 얻었다. 이 성능은 각 영역별 행동에서 인식 가능한 사용자 발화의 확장을 통하여 더욱 만족스러운 성능을 얻을 수 있다는 것을 보여준다. 또한, 발화들 간의 유사도 측정 실험에서 영역별 단어 가중치 방법을 사용한 것이 기존의 방법들보다 약 8%성능을 향상시킴으로써, 제안한 방법이 효과적이라는 것을 보였다. 주요어 : 대화형 시스템, 사용자 인터페이스, HTN, 개체명 태그 변환, 영역별 행동, 영역별 단어 가중치 방법, 유사도 측정

처치가 다범주인 경우 성향점수 보정방법의 비교

임보라미 고려대학교 대학원 2012 국내석사

Objectives : Theoretically, randomized controlled trials(RCT) is an experimental design that compares the treatment effect between treatment group and control group. However, this type of clinical trial can be hard to implement due to problems including ethical ones. Furthermore, complexity of many diseases and complications usually lead an effective treatment to involve multiple components. In this case, it is hard to apply propensity score methods for binary treatments introduced by Rosenbaum and Rubin. To overcome this limitation, Imbens proposed ‘generalized propensity score’(2000). Imbens extended their work, while maintaining some advantages, to multiple treatments. Propensity score method is widely used in medical research to estimate an average treatment effect in binary treatment scenario; however generalized propensity score is not often used due to the limitation of the theory. This paper aims to use generalized propensity score method to estimate treatment effect of multiple treatments and to evaluate validation of the methodology. Methods : The problem that arises during estimation of treatment effects of multiple treatments is the imbalance of covariates. In this case, the adjustments were made using generalized propensity score. Three types of adjustment methods were used in the study: i) propensity score regression adjustment, which uses propensity score as a variable of linear regression model, ii) propensity score weighting, that uses reciprocal of propensity score as a weighting that makes representation of parameter of interest, iii) propensity score matching method that matches treated subjects with non treated subjects based on propensity score. In propensity score matching, propensity score was chosen by two methods. First, propensity score from each treated subject was matched based on the new propensity score from Lechner. In second method, a researcher randomly chose one of the propensity scores from each treated subject to set a standard for matching. All of the methodologies mentioned above were applied to adjust covariates, and effectiveness of treatments was estimated to evaluate the validation of the methods. Results : The result of simulation shows that when regression adjustment was used; bias is not found even if the number of samples increases. This is because when a nonlinear term gets included in regression model, it can affect the result of regression analysis. A mean of average treatment effect using propensity score weighting method was closest to the true value among three methods. Also, it was the only method to show a decrease in bias as the number of sample increases. Propensity score matching was applied in two methods and simulation result indicates that both methods showed similar values. Therefore it was identified that both methods are effective and can be applied in multiple treatments. Conclusion : In order to address the imbalance in covariates using propensity score in multiple treatments, several methodologies were applied and compared through simulation. As a result, propensity score weighting method showed the least bias and was closest to the true value as the number of samples increased. Also, two different methods used in terms of propensity score matching resulted in similar value proving that the result is not influenced regardless of the standard of propensity score. 목적 : 이론상 무작위 통제 시험(randomized controlled trials: RCT)은 처리군과 통제군의 처치 효과를 편향 없이 추정하는 실험 설계이다. 이러한 RCT는 윤리적인 문제를 포함하여 많은 이유로 이행이 어려울 수 있다. 더욱이 질병의 복잡성과 합병증 때문에 많은 경우 효과적인 중재 계획은 처치가 두 가지 값 이상을 취한다. 처치가 두 가지 이상인 모든 경우에는 Rosenbaum과 Rubin이 제안한 이분형 처치에 대한 성향점수 방법론을 적용하기 어렵다. 때문에 이러한 문제를 극복하고자 Imbens는 성향점수 방법론의 장점을 유지하면서 다범주 처치로 확장이 가능한 ‘일반화 성향점수(generalized propensity score)’를 제안하였다(2000). 성향점수 방법은 이분형 처치 시나리오에서 평균 처치 효과를 추정하기 위해 의학 연구에서 널리 사용되고 있으나 일반화 성향점수는 이론의 한계로 인해 처치 효과를 만드는 것에 쉽게 적용되지 못하고 있다. 그리하여 본 연구는 다범주 처치군의 처치 효과를 추정하는 것에 일반화 성향점수 방법을 이용하고 그 방법론의 유효성을 평가하고자 한다. 방법 : 본 연구는 다범주 처치군의 처치 효과를 추정할 때 발생되는 공변량의 불균형 문제를 일반화 성향점수를 이용하여 보정하기로 한다. 보정방법으로는 선형 회귀모형의 한 변수로 성향점수를 사용하는 회귀 보정방법과 관심 모수의 대표성을 만들어 주는 가중치로 성향점수의 역수를 사용하는 가중치 방법, 성향점수를 기준으로 처치를 받는 대상과 받지 않는 대상을 짝짓는 매칭 방법을 적용하였다. 또한 성향점수 매칭의 적용에 있어 기준이 되는 성향점수를 두 가지 방법으로 나누어 선택하였다. 하나는 각 범주에서 산출된 성향점수를 Lechner의 공식을 통해 새롭게 구한 성향점수를 기준으로 매칭 하는 방법과 다른 하나는 각 범주에서 산출된 성향점수 중 하나를 연구자가 임의로 선택해 그것을 기준으로 하는 매칭 하는 방법이다. 본 연구에서는 제시한 방법론을 모두 적용하여 공변량를 보정하고 평균 처치 효과를 추정하여 방법론의 유효성을 평가하였다. 결과 : 모의실험 결과, 성향점수 회귀 보정방법은 표본 수가 증가하여도 편향의 뚜렷한 성향을 볼 수 없었다. 이는 회귀모형에 비선형 항이 잘 못 포함 되었을 때, 회귀 분석의 결과에 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 성향점수 가중치 방법은 적용한 보정방법 중 평균 처치 효과의 평균이 참값에 가장 가까웠다. 또한 유일하게 표본 수가 증가 할수록 편향이 감소하였다. 성향점수 매칭 방법은 두 가지로 나눠 적용하였다. 모의실험의 결과 두 방법의 결과값이 거의 유사함을 통해 두 가지 방법이 모두 유의하며 다범주 처치의 경우에도 잘 적용 할 수 있음이 확인되었다. 결론 : 다범주 처치군에서 성향점수를 이용하여 공변량를 보정하기 위해 모의실험을 통해 여러 방법론을 적용하여 비교하였다. 그 결과, 성향점수 회귀 보정방법, 성향점수 가중치 방법, 성향점수 매칭 방법 중에서 가중치 방법이 편향이 가장 작고 표본 수가 증가할수록 평균 처치 효과의 평균이 참값에 가까워지는 것을 확인할 수 있다. 또한 매칭 방법의 두 가지 모두 유사한 결과를 보여 어떠한 성향 점수를 기준으로 하여도 결과에는 큰 차이가 없음을 알 수 있었다.

생태하천 복원 우선순위 선정에 대한 연구

백선욱 인하대학교 대학원 2023 국내석사

한강하류 지역은 람사르습지와 기수역이 존재하고 있어 고유의 생태계가 형성된 지역이다. 해당 지역은 여러 지자체가 있고, 특히, 대도시인 서울특별시가 위치하고 있어 하천의 수생태계가 위협받고 있다. 그러나 2023년 현재 하천 수생태계 건강성 확보를 위한 생태하천 복원 매뉴얼이 명확하게 제시되지 못하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 하천복원을 위한 지표들을 구성하여 복원 방향성을 제시하고, 수생태계 건강성 확보를 위해 대상 하천 지역들에 대한 복원 우선순위를 결정하고자 하였다. 대상 하천지역은 중랑천상류, 탄천하류, 한강대교수위표, 행주대교수위표, 계양천합류후에 위치하는 하천이다. 우선, 하천 수생태계에 직간접적으로 영향을 미치는 물리적, 화학적, 공간 및 인문학적, 수생태계 건강성 평가지표들을 구성하였다. 또한 평가지표의 범위 및 통계단위가 서로 상이한 점을 해결하고자 지수화 방법을 평가지표에 적용하였다. 도출된 값을 비교해본 결과, 적합한 지수화 방법으로 T 스코어, 스케일 재조정 방법을 선정하였다. 이후 T 스코어, 스케일 재조정 방법이 적용된 평가지표에 엔트로피 가중치 산정 방법을 적용하였다. 이를 통해 각 평가지표가 평가지수에 미치는 상대적 중요도를 확인하였으며, 가중치 산정에 용이한 지수화 방법으로 T 스코어 방법을 선정하였다. 엔트로피 가중치가 적용된 평가항목 값과 분위수 및 점수화 방법을 활용하여 복원이 요구되는 하천 지역을 선정한 결과, ‘탄천하류(23점), 중랑천상류(20점), 한강대교수위표(19점), 행주대교수위표(11점), 계양천합류후(9점)’ 순으로 선정되었다. 또한 자연재해저감 종합계획 ‘투자우선순위 결정 방법’을 활용하여 수생태계 건강성 평가항목에 더 많은 중요도를 부여한 결과, 복원이 요구되는 하천 지역으로 ‘중랑천상류(23점), 행주대교수위표 · 한강대교수위표 · 탄천하류 (15점), 계양천합류후(8점)’가 선정되었다. 향후 본 연구 결과와 더불어 하천 수생태계 건강성 확보라는 측면에서 체계적이고 정형화된 복원 평가방법이 제시된다면 하천 고유의 생태학적 가치를 되살릴 수 있을 것으로 사료된다.

기술 금융이 중국 제조 기업의 신질 생산력에 미치는 영향에 관한 연구 : -기술 혁신의 매개 역할과 재무적 제약의 조절 역할을 중심으로-

황등빈 중부대학교 일반대학원 박사과정 2025 국내박사

기술 금융은 한때 혁신적인 자금 조달로 불렸다. 구체적으로 기업의 기술 혁신 과정에서 제공되는 일련의 비즈니스 자금 조달을 일컫는다. 제조 기업의 신질 생산 력은 혁신이 주도하는 것이며, 핵심 기술 혁신을 통해 실현한 선진적 생산력을 가 리킨다. 그러나 제조 기업의 기술 혁신은 단순히 기술과 인재만으로 실현하기에 역 부족이기 때문에 지속적으로 방대한 자금 공급이 뒷받침되어야 하며 금융 자본의 개입과 떼려야 뗄 수 없다. 글로벌 기술 경쟁이 끊임없이 심화되면서 기술 혁신의 중요성은 기업 생존을 위한 핵심 조건이 되었다. 기업의 혁신은 미래 기술, 제품 혹 은 서비스의 근원이며 지속적인 혁신으로 성장과 경쟁 우위를 확보할 수 있다. 기 술 금융은 효과적으로 제조 기업의 기술 혁신에 필요한 자금 부족 문제를 해결하 여 제조 기업이 자금 부족 문제를 해결하도록 함으로써 제조 기업의 발전을 가속 화해 제조 기업의 신질 생산력 발전을 추진할 수 있다. Scumpeter(1912)가 제시한 경제발전이론(The Theory of Economic Development) 에 따르면 혁신은 경제 발전을 위한 핵심 원동력이며, 기업이 새로운 제품, 방법, 시장, 원자재 출처와 조직 형태 등의 혁신적 활동을 통해 경제적 성장을 실현해야 한다고 강조한다. Modigliani 와 Miller(1958)는 함께 자본구조이론을 제시했다. 해 당 이론을 통해 기업 자본 구조가 기업 가치에 미치는 영향을 분석했다. 자본 구조 이론은 기업이 자본 구조를 최적화함으로써 자금 조달 비용을 줄이고 자본 효율성 을 향상시킬 수 있다고 믿는다. 기술 금융은 이 과정에서 핵심적인 역할을 하며 기 업의 혁신과 발전을 지원하기 위해 유연하고 다양한 금융 지원을 제공한다. 장이판 등(張壹帆 等, 2024)은 기술 금융은 기업 자본 구조의 최적화를 통해 자본 효율을 제고하고 기업 혁신과 신질 생산력의 향상을 촉진한다고 하였다. 그렇기 때문에 기 술 금융은 제조 기업의 기술 혁신 활동을 지원하고 제조 기업의 기술 혁신 프로젝 트를 위해 자금을 제공하여 제조 기업의 신질 생산력 발전을 추진해야 한다. 제조 기업의 기술 혁신은 기업 자체의 생존 및 발전과 직접적인 관련이 있을 뿐 아니라 국가의 경쟁력 및 사회 경제의 지속 가능한 성장과도 직결된다. 그렇기 때 문에 세계 각국 정부는 다양한 지원 정책을 추진하고 있다. 예컨대 기술 개발 및 금융 지원을 실시하여 기업의 기술 혁신 활동을 지원하고 있다. 특히 제조 기업을 적극 지원하는데, 이는 제조 기업이 새로운 기술과 스마트화1) 제조의 대표로서 취 업난을 해결하고 지역 경제 성장을 촉진할 수 있기 때문이다. 특히 기술 혁신 활동 관련 자금 지원은 아주 중요하면서 필수적인 전제이다. 이를 위해 본 연구에서는 기술 금융이 제조 기업의 신질 생산력에 영향을 미치는 관계를 탐구하고 이를 기 반으로 제조 기업의 신질 생산력 발전을 촉진하는 방안을 제시한다. 선행연구를 살펴본 결과, 현재 기업의 신질 생산력과 관련된 연구들이 거의 초기 단계에 놓여 있는 것을 발견했다. 기업 신질 생산력 수준 평가(스단 등) (史丹 等, 2024), 기업 신질 생산력의 영향 요소 분석(리칭쉬에 등) (李庆雪 等2024), 기술 금 융의 기업 신질 생산력에 대한 이론 분석이 진행되었는데(장이판 등) (张壹帆 等, 2024, 비교적 많은 연구에서 기업 신질 생산력의 동인(driver)이 실증 검증되었으나 (지아샤오시아 등) (贾晓霞 等, 2024)기술 금융이 기업 신질 생산력에 영향을 미치 는 관계에 대한 연구는 상대적으로 적었다(주하이위) (褚海玉, 2024). 또한 현재 중 국 국내외 대부분의 관련 문헌 자료는 주로 정성적 분석법을 활용하여 기업 신질 생산력에 대한 기술 금융의 역할 관계를 심층적(장이판 등) (张壹帆 等, 2024);(장잉 등) (张颖 等, 2024)으로 연구하는데 집중되어 있으며 정량적 분석법을 활용하여 실 증 분석한 연구는 상대적으로 적었다(리칭) (李靜,2024). 이에 따라 이번 연구에서 는 기술 혁신과 재무적 제약의 관점에서 기술 금융이 제조 기업의 신질 생산력에 영향을 미치는 관계를 밝히고 기술 혁신이 기술 금융과 제조 기업 신질 생산력 사 이에서 발휘하는 매개효과와 재무적 제약이 기술 금융과 제조 기업 신질 생산력 사이에서 발휘하는 조절효과를 연구하여 해당 분야의 연구를 위한 새로운 연구 시 각을 제공하였다. 앞서 언급한 현실적인 문제점과 핵심 이론의 결함에 입각하여 본 논문에서는 ‘기 1) 스마트화는 네트워크, 빅데이터, 사물 인터넷 및 인공 지능과 같은 기술의 지원을 받아 사람들의 다양 한 요구를 충족시킬 수 있는 사물의 속성을 말합니다. 술 금융이 중국 제조 기업의 신질 생산력에 미치는 영향 메커니즘’을 핵심 연구 주 제로 삼았으며, ‘핵심 문제 제기-관련 이론 정리-현실적인 특징 분석-작용 및 메커 니즘 분석-데이터 실증 연구-정책 제안’ 순서로 점진적 연구 논리를 따랐다. 이 연 구는 엔트로피 가중치 방법(Entropy Weight Method), 기본 통계 분석, 고정효과 모형, 매개효과(Mediating Effect) 모형, 조절효과(Moderating Effect) 모형 등의 분 석 방법을 활용하여 (1) 기술 금융, 제조 기업의 신질 생산력이 지닌 함의는 무엇 인가? 현재 중국 기술 금융 발전과 제조업의 신질 생산력 발전 현황과 문제점을 과학적으로 분석하는 방법은 무엇인가? (2) 기술 금융이 중국 제조 기업의 신질 생 산력에 어떠한 영향을 미쳤으며 이러한 영향에 이질성이 존재하는가? (3) 기술 금 융은 주로 어떠한 방식으로 중국 제조 기업의 신질 생산력에 직접적인 영향을 미 쳤는가? (4) 기술 금융과 중국 제조 기업 신질 생산력의 관계에는 어떠한 영향 요 소가 존재하는가? 이러한 네 가지 핵심 문제에 대해 심층적으로 연구하였고 기술 금융과 중국 제조 기업 신질 생산력의 영향 메커니즘에 대해 전면적이고 체계적으 로 분석하였으며 기술 금융이 중국 제조 기업의 신질 생산력에 영향을 미치는 메 커니즘에 대한 핵심적인 규칙을 분석하였다. 이를 통해 현재 중국 정부가 기술 금 융 정책을 제정하여 중국 제조 기업의 신질 생산력이 신속한 발전을 실현하도록 이론적 근거를 제공하였다. 본 연구의 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, 중국 제조 기업의 신질 생산력 발전 과 중국 기술 금융 발전의 현황, 현재 기술 금융이 이끄는 중국 제조 기업의 신질 생산력 발전에서 나타나는 현실적인 문제점을 심층적으로 분석하였다. 둘째, 문헌자 료법과 비교분석법을 사용하여 현재 중국 기술 금융, 제조 기업 신질 생산력 발전 의 기본적 특징을 세심하게 분석하였다. 더불어 기술 금융이 중국 제조 기업 신질 생산력의 이론 메커니즘에 미치는 영향에 대해 정리하였다. 마지막으로 2013년부터 2022년까지 중국 A주2)에 상장된 제조 기업의 패널 자료(Panel Data)를 이용해 엔 2) A주의 공식 명칭은 RMB (영어 풀네임 작성 필요)보통주이다. 중국 A주 시장은 중국 본토의 주식 시장을 말하며, 이곳에서 주식은 RMB로 거래되고 결제된다. A주는 주로 중국 국내 기업이 발행하며, 일 반적으로 상하이 증권 거래소와 선전 거래소에 상장된 주식이다. 트로피 가중치 방법을 활용하여 중국 제조 기업의 신질 생산력 발전 수준과 변화 추세를 알아보았으며 제조 기업의 신질 생산력에 대한 기술 금융의 영향력과 이질 적 특징을 실증 분석하였다. 아울러 기술 혁신에서의 매개 효과과 재무적 제약 (financial constraint) 의 조절효과에 대해서도 검증하였다. 앞서 언급한 이론 연구와 실증 분석을 통해 다음과 같은 결론을 도출하였다. (1) 제조 기업의 신질 생산력 수준을 향상하는 기술 금융의 영향은 아주 뚜렷하 다. 해당 결론은 다양한 건전성 검증을 진행한 후에도 변함없이 성립한다. 기술 금 융은 제조 기업의 기술 혁신과 신질 생산력을 향상할 수 있다. (2) 기술 혁신은 기술 금융과 제조 기업의 신질 생산력 사이에서 매개역할을 한 다. 재무적 제약이 높은 제조 기업의 기술 자금 조달은 재무적 제약이 낮은 제조 기업에 비해 제조 기업의 신질 생산력을 촉진하는 역할이 더욱 뚜렷하다. (3) 본 연구는 이질성 검증 분석을 통해 국유 기업 및 중서부 지역의 제조 기업 에 비해 일반 제조 기업 제조 기업과 동부 지역의 제조 기업이 기술 금융을 실행 할 경우 신질 생산력 수준의 향상을 더욱 촉진할 수 있음을 발견했다. 또한, 지역 경제의 전반적인 조화와 지속 가능한 발전 관점에서도 중서부 지역 제조 기업에 대한 기술 금융 지원을 동시에 강화할 필요가 있다. 한편, 다양한 규모의 제조 기업 에 대해서도 기술 금융은 제조 기업의 신질 생산력 향상을 긍정적으로 촉진하는 데 유의미한 효과를 보이며, 기술 금융이 중국 제조 기업의 신질 생산력에 미치는 긍정적인 영향은 신질 생산력의 수준이 높아질수록 강화된다. (4) 기술 금융은 혁신성이 낮은 기업보다 전체적으로 혁신성이 높은 제조 기업의 신질 생산력 발전에 더욱 큰 영향을 미친다. 기술 금융은 전반적으로 자본집약형 제조 기업보다 기술집약형 제조 기업의 신질 생산력 발전에 훨씬 큰 영향을 미친 다. 마지막으로 본 연구에서 이론 메커니즘 분석 결과와 실증 검증 결과를 결합한 결과, 기술 금융은 중국 제조 기업의 신질 생산력의 신속한 발전을 이끌고 있으며 다음과 같이 정책 제안을 하고자 한다. (1) 비국유기업 및 중국 중서부 지역 제조 기업의 기술담보대출 비율을 지속적으 로 확대해야 한다. (2) 기술 금융과 제조 기업의 기술 R&D 혁신의 심층적인 융합을 추진해야 하 다. 기술 금융을 통해 중국 제조 기업의 R&D를 강화한다면 중국 제조 기업의 스 마트화와 신질 생산력의 신속한 발전을 이끌 수 있다. (3)친환경 분야에 대한 기술금융 지원을 강화하여 제조 기업의 신질 생산력의 지 속가능한 발전과 접목하는 것도 필요하다. 지구온난화라는 위기에 대응하여 친환경 분야에 대한 기술금융 지원을 강화하여 제조 기업 신질 생산력의 고품질 발전을 서로 결합하는 것은 이미 현재 중국 제조 기업의 지속가능한 발전을 위한 핵심 방 법으로 자리 잡고 있기 때문이다. (4) 중국 중서부 지역에 위치하며 규모가 작은 비국유 제조 기업의 자금 조달 루 트를 다각화해야 한다. 중국 중서부 지역에 위치하며 규모가 작은 비국유 제조 기 업의 융자난은 기술 금융이 해결해야 하는 핵심적인 문제이다. 이는 제조 기업의 기술 혁신과 신질 생산력 발전을 추진하는 핵심 요소이다. 키워드: 기술 금융, 신질 생산력, 제조 기업, 엔트로피 가중치 방법, 기술 혁신, 재무적 제약

홍수취약도 기반의 호우위험도 예측 기법 개발 : 서울지역을 중심으로

이선미 아주대학교 2021 국내석사

최근 기후변화로 인해 여름철 집중호우가 자주 발생함에 따라 각 지역에서는 호우로 인한 피해 발생이 증가하고 있다. 특히 인구나 재산이 밀집되어 있는 도시지역에서는 도시화 및 하수관로 노후화 등으로 인해 빗물 배수가 불리하여 매년 도로 및 주택 침수피해가 발생하고 있다. 기상청에서는 집중호우 발생 시 전국적으로 동일한 기준에 따라 호우특보를 발령하고 있으며, 각 지역에서는 호우특보 발령에 따라 대응을 실시한다. 하지만 각 지역은 기후특성이나 지형특성, 방재특성 등 지역특성이 서로 상이하다. 특히 서울특별시는 25개의 자치구가 밀집되어 있지만 각 지역마다 강우에 노출되어 있는 정도나 피해규모가 상이하다. 그러므로 각 지역마다 동일한 기상청의 특보 발령 기준에 따라 호우에 대응하는 것은 피해 저감에 적절하지 않을 것으로 판단된다. 이에 따라 본 연구에서는 서울특별시 25개 자치구를 대상으로 홍수취약도를 평가하였으며, 홍수취약도를 고려한 자치구별 호우위험도 예측을 위한 기법을 제시하고자 하였다. 서울특별시에는 자치구들이 인접해 있음에도 불구하고 동일한 강우 발생 시 피해 발생 규모 및 특성이 상이하다. 그러므로 자치구별 기후 및 지역, 방재특성 등을 고려하여 홍수취약도를 평가하기 위해 IPCC의 취약도 정의를 활용하여 총 15개의 세부인자를 고려한 홍수취약도를 산정하였다. 홍수취약도 산정을 위해 엔트로피 가중치 산정방법과 유클리드 거리 산정방법을 접목시켜 활용하였으며, 이는 연구자의 주관을 배제한 객관성이 높은 취약도 결과를 도출할 수 있을 것으로 판단된다. 홍수취약도 산정 결과 도봉구, 강서구 등이 포함된 서울 북부와 서부지역의 홍수취약도가 종로구나 강남구가 포함된 서울 중부와 서부지역에 비해 높게 나타났다. 이는 두 지역의 기후노출과 민감도가 높은 반면 적응도가 낮아 홍수취약도가 높게 산정된 것으로 분석되었다. 산정된 자치구별 홍수취약도 및 과거 피해이력, 확률강우량을 활용하여 호우위험도 예측을 위한 강우기준을 산정하였다. 서울특별시 확률강우량은 자치구별로 동일하다. 본 연구에서는 동일한 확률강우량을 홍수취약도에 따라 재분배하여 강우기준을 산정하였으며, 과거 피해강우량을 활용한 강우비율 53 %를 적용하였다. 강우기준 산정 결과 홍수취약도가 높게 산정된 서울 북부와 서부지역이 다른 자치구에 비해 강우기준이 낮게 산정되었으며, 이는 동일한 강우가 발생하더라도 다른 지역에 비해 더 높은 위험도 단계가 발령되는 것으로 분석되었다. 또한 2016년부터 2020년에 발생한 호우사상을 선정한 후 피해 강우량을 강우기준에 적용하여 호우위험도를 예측하였으며, 이를 실제 피해현상과 비교하여 산정된 강우기준의 적합성을 판단하였다. 적합성 평가 결과 강우에 의한 피해는 적합성이 높지만 홍수량이나 인적 요소에 의한 피해는 적합성은 다소 낮은 것으로 평가되었다. 자치구별 호우위험도를 예측하기 위해 홍수위험 매트릭스를 작성하였다. 이는 자치구별 강우기준과 발생가능성이 X축과 Y축을 구성하고 있다. Y축의 발생가능성은 기상청의 국지앙상블 기상예측시스템(LENS) 자료를 활용하여 산정하였으며, 작성된 홍수위험 매트릭스에 따라 호우위험도는 관심, 주의, 경계, 심각으로 구분된다. 본 연구에서는 작성된 홍수위험 매트릭스에 실측 강우와 LENS 자료를 적용하여 호우위험도를 예측하였으며 적용 결과를 비교하였다. 비교 결과 LENS 자료는 실측 강우와 비교하여 정확도가 다소 낮은 것으로 판단된다. 하지만 현재 기상청에서는 집중호우 최대 발생 전날 호우주의보, 발생 당일 호우특보를 발령하고 있다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하여 LENS의 예측자료를 활용하면 최대 72시간 전 호우위험도를 발령할 수 있는 것으로 분석되었다. 또한 기상청의 호우특보 발령 기준은 전국적으로 동일하지만 본 연구에서 제시한 호우위험도 발령 기준은 지역별 특성에 따라 발령할 수 있기 때문에 적절한 피해저감 대책을 마련할 수 있을 것으로 판단된다.

철강 신제품 개발을 위한 기술평가 요인 가중치 도출에 관한 연구

우기택 포항공과대학교 일반대학원 2013 국내석사

오늘날 첨단기술과 급변하는 경제상황으로 기업간 경쟁은 더욱 치열해 지고 있으며, 최근의 모든 산업분야에서 신제품 개발의 중요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 철강 신제품 개발에 필요한 기술평가요인들을 분류하여 과연 어떠한 요인이 우선적으로 고려 되어야 할지에 대해서 AHP(Analytic Hierarchy Process: 계층분석법)를 활용하여 철강 신제품 개발을 위한 기술평가요인 가중치 도출에 관한 연구를 추진 하였다. 기술평가요인 선정 시 기술평가와 관련되는 해당 논문의 사례 및 철강산업의 특성을 반영하여 지표를 선정 한 이후 철강산업의 전문가 집단의 의견을 반영하여 최종 18개 요인을 도출 하였으며 AHP방법론을 활용하여 도출된 요인을 포스코의 연구개발, 품질관리, 생산관리, 마케팅 전문집단의 설문을 실시 하였고, 이 설문결과를 AHP의 분석프로그램인 “Expert Choice11”을 활용하여 철강 신제품 기술평가요인간 가중치를 도출 하였다. 가중치 도출결과 18개 요인 중에서 대 분류 항목인 시장/사업환경 기반 요소 중 에서 시장성장성, 고객요구의 수용가능성 및 수익성이 중요한 요인으로 도출 되었다. 본 연구결과를 통하여 철강 신제품 개발 기술평가요인 가중치 결정을 할 수 있는 모델을 국내 최초로 개발하게 되었으며 연구결과 나온 평가모델을 실제 신제품 개발 사례에 적용을 하여 철강산업에 활용 가능한 모델임을 확인 하였다. 향후 연구방향으로서는 휴대폰 등 첨단산업, 조선산업, 중공업 및 자동차 산업 등에 대한 연구를 수행하게 된다면 보다 전반적인 산업분야에 적용이 가능한 평가모델을 개발 할 수 있을 것이다. Due to state-of-the-art technology and a rapidly changing economic situation, competition between companies is getting tougher, and the importance of new product development in all areas of industry has been magnified. In this study, technical evaluating factors for the development of new steel products were classified and what factors should be primarily considered were searched by using AHP(Analytic Hierarchy Process). Through these methods, weighting values of technical evaluation factors for the development of new steel products were investigated. The final 18 technical evaluating factors were identified reflecting the opinion of the expert group of the steel industry, indicators chosen to reflect the characteristics of the steel industry practices and technology evaluating and related paper. These were carried out a survey with AHP methodology, targeting the expert groups in POSCO's research and development, quality control, production management, and marketing. The survey results were used to derive weighting values among technical evaluation factors by utilizing AHP analysis program "Expert Choice11". Market growth, acceptability of customer needs, and profitability among Market/business environment based components in main category were drawn as important factors. In this study, the model to determine weighting factors among technical evaluation factors for the development of new steel products was developed for the first time in Korea. The usefulness of the evaluation model in the steel industry was confirmed by applying to the case of new product development. For the future study, if the study were expanded to mobile phones, such as high-tech industry, shipbuilding industry, heavy industry, automotive industry, etc., the more useful evaluation model would be developed for a wide variety of industries.