본 연구는 비모수적 추정방법인 DEA와 Malmquist 생산성지수를 통해 ICT 산업의 연구개발투자의 효율성과 생산성 변화를 측정하여 ICT 산업의 경쟁력을 확인하고자 하였다. R&D투자의 효율성을 측정하기 위해 사용된 산출변수로는 매출액과 부가가치를 사용하였으며 투입변수로는 연구개발투자의 시차를 고려한 R&D스톡과 상근상당인력기준 연구인력수를 사용하였다. 실증분석결과, ICT 산업 R&D투자의 효율성은 0.391로 낮게 나타났으며 반도체부품업과 인쇄회로기판 및 전자부품 실장기판부품업이 1로서 가장 높은 효율성을 보이고 있는 반면 영상기기와 통신 및 방송기기업, 그리고 패키지 소프트웨어 개발 및 공급업은 효율성지수가 10% 이하로 낮은 효율성을 나타냈다. 그리고 ICT 산업의 평균 Malmquist 생산성지수는 0.934로서 매년 평균 6.6%의 연구개발투자의 생산성이 감소하는 것으로 나타났다. 총요소생산성의 변화의 요인을 분석한 결과 기술진보는 매년 평균 1.4%로 증가한데 반해 기술적 효율성은 8%씩 하락한 것으로 나타나 ICT 산업의 총요소생산성 감소는 전적으로 기술효율성에 의한 것으로 나타났다. 또한 연구개발투자의 생산성과 생산성변화 요인이 세부업종별로 상이하게 나타나 향후 ICT 산업의 연구개발투자의 생산성이 지속적으로 개선되기 위해서는 산업별 생산성변화 요인을 고려한 차별화된 전략이 요구된다.

본고에서는 Abadie(2005)의 준모수적인 이중차분법(semiparametric difference-in-difference)과 성향점수 매칭 이중차분법(propensity score matching difference-in-difference)을 이용하여 청탁금지법이 처치집단의 경조비 지출에 미친 평균 처치 효과(ATET, average treatment effect on the treated)를 추정한다. 두 추정 방법 모두 결과 변수에 대한 특정한 함수식을 가정하지 않는다는 점에서 준모수적인 방법이다. Abadie(2005)의 준모수적인 이중차분법은 성향점수(propensity score) 추정, 처치 더미 변수, 그리고 정책 시행 전과 후에 관측된 결과 변수(observed outcome)를 이용하여 처치집단에 대한 평균 처치 효과(ATET)를 쉽게 추정할 수 있다는 장점이 있으며. 성향 점수 매칭 이중차분 추정은 성향 점수를 기준으로 처치집단과 유사한 통제집단을 찾아내어 두 집단의 결과변수의 차이의 평균을 추정한다는 점에서 매우 직관적인 ATET 추정 방법이다. 두 방법을 이용하여 추정한 결과, Abadie(2005)의 처치집단에 대한 평균 처치효과(ATET)는 -0.06으로 추정되었으나 통계적인 유의성이 없는 것으로 나타났다. 반면, 성향점수 매칭 이중차분법을 이용한 결과 ATET는 -0.12로 추정되었으며 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 성향점수 매칭 이중차분 추정 결과는 청탁금지법의 시행이 청탁금지법 적용 대상인 처치집단의 평균 경조비 지출을 법 적용 대상은 아니지만 처치집단과 유사한 구성원으로 이루어진 통제집단의 평균 경조비 지출보다 약 12% 더 줄어들게 하였음을 시사한다.

본 연구의 목적은 컨설턴트의 셀프리더십을 구성하고 있는 행동지향 전략, 자연보상 전략, 건설적 사고 전략과 같은 구성요소들이 직무만족에 미치는 영향과 자기효능감이 직무만족에 미치는 영향, 그리고 자기효능감의 셀프리더십 구성요소와 직무만족 간의 매개역할을 검정하는 것이다. 이를 위해 최근 2년 이내 2건 이상의 컨설팅 실적을 보유한 240여 명의 컨설턴트를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과 컨설턴트의 셀프리더십 구성요소와 자기효능감이 직무만족에 영향을 미치는 것으로 나타났고, 컨설턴트의 셀프리더십 구성요소와 직무만족 간의 관계에서 자기효능감의 부분 매개역할을 확인하였다. 본 연구의 의미는 컨설턴트의 셀프리더십 구성요소와 직무만족 간의 관계와 자기효능감의 매개효과 연구를 통하여 컨설턴트에 대한 연구모델을 제시하였다는 것과 컨설팅 성과를 강화하기 위해서는 컨설턴트의 셀프리더십이 중요하다는 사실을 파악하였다는 것이다. 본 연구는 향후 컨설턴트의 컨설팅 능력 향상을 위해 컨설턴트의 어떠한 특성을 강화해야 할지에 대한 유용한 정보를 제공하고 있으며, 이를 통해 혁신행동, 일탈행동 등 컨설턴트의 행동 특성을 파악하기 위한 연구로의 확장에도 이바지할 수 있다.

본 논문은 KLIPS 17차(2014년) 조사와 부가조사 데이터를 활용하여 남편의 지원이 기혼여성의 노동공급에 미치는 영향을 분석하였다. 남편의 지원 변수로 가사분담률과 3개의 가족 내 역할 인식 변수를 사용하였다. 취업 여부와 근로시간 모형을 사용하여 2가지 측면에서 기혼여성의 노동공급을 분석하였고, 이어 남편의 가사노동 분담률 결정요인을 살펴보았다. 분석 방법으로 기혼여성의 취업 여부에는 프로빗(probit) 추정을, 근로시간과 남편의 가사분담률 결정 모형에는 여성의 근로시간과 남성의 가사노동시간이 좌측 단절된(left-censored) 데이터라는 특성을 갖기 때문에 토빗(tobit) 추정법을 적용하였다. 추정 결과, 부부의 진보적 성 역할 인식과 남성의 가사노동분담이 기혼여성의 노동시장 참가에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 가사노동을 공평하게 분담해야 한다는 남성의 인식은 자신의 가사노동 분담률을 높였다. 저조한 상태에 머물고 있는 한국 여성의 노동시장 참가 증대를 위해서는 남성의 가족 내 역할 인식을 개선하고, 남성이 적극적으로 가사노동에 참여할 수 있게끔 제도적 장치를 마련하는 것이 필요해 보인다. 또한 주부 취업이 자녀에게 끼칠 부정적 우려를 잠식시키고, 여성이 노동시장에 참가할 수 있도록 국가 차원의 보육을 확대하는 것이 필요해 보인다.

자살은 한국에서 심각한 사회 문제이다. 자살 시도는 미래의 자살로 인한 사망에 대한 강력한 위험 요소이기에 자살 시도의 복합적인 요인에 관해 연구할 필요가 있다. 기후 변화는 세계적으로 중요한 문제이며, 여러 기상 요인들은 인간의 건강에 부정적인 영향을 끼친다. 본 연구에서는 2014년부터 2018년까지 기상 요인과 자살 시도로 인한 응급실 방문 환자간의 연관성을 탐색했다. 기상 요인은 서울시의 일 최저기온, 최고기온, 일교차, 평균 상대습도, 합계 일조시간, 평균전운량을 사용했다. 먼저 기상 요인을 경험적 누적 분포를 통해 백분위 수로 변환한 후 일자를 기준으로 각 기상 요인 별로 자살 시도자 자료와 결합한 뒤, 성·연령 표준화 자살 시도율을 구하였다. 계산 과정에서 기상 요인의 백분위 수별 5년간 날짜 수를 나누어 준 뒤, 최종적으로 일별 성·연령 표준화 자살 시도율을 구하였다. 종속변수의 분포가 감마 분포라는 가정하에 일반화 선형 회귀 모형을 사용했으며, 그 결과 최저기온, 최고기온, 상대습도가 증가함에 따라 자살 시도율이 유의하게 증가하였다. 본 연구의 결과는 기온 및 상대습도의 증가가 자살 시도를 유발하는 요인이 될 수 있음을 시사한다.

빅데이터는 사회 전 분야에 걸쳐 수집되고 있으며 교육 분야도 예외는 아니다. 빅데이터의 보편화는 빅데이터로부터 도출되는 정보에 근거한 교육 정책 결정과 교육의 효과성 제고로 이어질 수 있다. 교육 분야의 빅데이터는 깊이와 활용도에 따라 크게 세 종류로 나뉠 수 있는데, 교육기관에서 생성·수집되는 학생(학부모 포함) 수준, 교사 수준, 학교 수준 데이터 등을 포괄하는 대규모(macro-level), 학생들의 토론 게시물(forum discussion), 자유 게시글(posting), 작문(essay) 과제와 같은 텍스트 데이터의 중규모(meso-level), 학습 활동을 초단위로 기록하는 클릭스트림(clickstream) 데이터와 같은 소규모(micro-level) 데이터로의 분류가 대표적 사례이다. 본 연구는 교육 빅데이터 활용의 확산을 예상하는 가운데 한 가지 사례로서 한국교육고용패널 데이터 일부를 딥러닝 모형에 적합시켰다. 학습, 여가, 가정 생활 등 다양한 학생 수준의 변수 140개를 입력층으로 하고 두개의 은닉층을 포함하는 신경망 모형의 활용을 통해 학생의 진로성숙도 수준을 예측하고 예측성능을 다항 로지스틱 회귀모형과 비교하였다. 분석 결과와 함께 딥러닝 모형을 활용한 교육 빅데이터 분석에 관련한 논의를 제시하였다.

메타분석 과정에서 보면 대부분의 개별연구들은 {표본평균, 표본표준편차; 표본크기} 형태의 정보를 제공하고 있다. 이는 모수에 대한 추정값과 이의 표준오차, 신뢰구간, 가설검정의 근거가 된다. 그러나 일부에서는 다섯수치요약인 {최소값, 제1사분위수, 중위수, 제3사분위수, 최대값; 표본크기}의 정보만 주어진 것들이 있다. 이런 경우 메타정보의 최대 활용을 위해서는 우선 정보의 통일화 작업이 선행되어야 한다. 대부분 {표본평균, 표본표준편차; 표본크기}의 형태로 통일시킨다. 이미 여러 선행연구들에서 정규모집단 가정 하에서 다섯수치요약 정보로부터 모평균과 모표준편차를 추정하는 여러 방법들이 제시되어 왔다. 이 방법들의 성능비교 연구들 중에서 최근 Lee(2022)는 최대우도추정법을 제안하며 그의 우수성을 보인 바 있지만 이 추정값의 표준오차의 특성들에 관한 연구들은 제시하지 못하였다. 이에 본 연구에서는 정규모집단 가정 하에서 다섯수치요약 정보에 근거한 최대우도추정값의 표본오차 추정을 위해 로그우도함수, score함수, 피셔 정보행렬을 대수적으로 먼저 유도하고, 이를 이용하여 R에서 쉽게 이들을 쉽게 계산하는 함수를 만들었다. 이를 이용한 모의실험을 통해 최대우도추정값의 표준오차 추정값의 특성을 파악하였다. 아울러 다섯수치요약 정보들의 관찰된 피셔 정보행렬들을 계산한 후 충분통계량인{표본평균, 표본표준편차; 표본크기}에 담긴 정보행렬들과 비교하고 상대효율을 살펴보았다.

본 연구는 의료기관이 내·외적 의료 환경으로 인하여 경영성과가 악화하고 있는 시점에 의료기관의 경영성과 증대를 위해 의료수익 중 의료 외 수익의 다변화를 모색하며 의료기관의 의료 외 수익(부대사업)을 통한 경영성과의 효율을 높이기 위함이다. 한국보건 산업진흥원 회계 공시자료를 이용하여 2018~2020년의 3년간 의료기관의 COVID-19이전· 이후의 의료 외 수익에 관한 전반적인 분석을 하였다. 의료기관의 의료수익, 의료이익, 의료비용, 총수익, 의료 외 수익, 의료수익경상이익률, 의료수익의료이익률, 총수익대비 의료 외 수익 비율의 변화와 종별, 설립 형태별, 병상 규모별, 소재지별, 경영성과에 따른 의료 외 수익의 차이 분석과 다중회귀분석을 실시하였다. 본 연구의 결과를 제시하면 의료기관의 의료 외 수익은 2018~2020년 3년간 지속해서 증가하였다. 특히, 의료 외 수익은 COVID-19 발생 연도에 큰 폭으로 증가하였다. 의료 환경의 변화로 인한 의료기관은 경영성과를 높이기 위해 의료수익 및 의료 외 수익을 다변화하고 있다. 의료 외 수익의 증가는 감염병 COVID-19 이후 관련 기업들이 기부금과 바이오 분야 연구사업, 임상 연구비, 진료·교육연구비, COVID-19 손실 보상금 등의 증가로 보인다. 의료 외 수익의 수익성 지표인 의료수익경상이익률에 요인을 다중회귀분석 결과 경영성과가 유의한 영향을 미치는 결과가 나타났다. 흑자 병원이든 적자 병원이든 의료 외 수익이 경영성과에 중요한 변수임을 알 수 있었다. 시사점은 의료기관의 주요 수입원인 진료수익도 중요하지만, 의료 외 수익 구조의 다각화를 통한 경영성과 증대에 노력해야 할 것이다.

현대 조직에서 수동적 대상에서 능동적 대상으로 조직구성원에 대한 패러다임 변화는 능동적 행동 주체의 자발적 역할을 강조하는데 그 중심에 자기조절이 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 목표중심 자기조절을 주요 원인변수로 설정하여 선제적 행동에 이르는 과정에서 다중 매개변수로 직무효능감과 회복탄력성을 설정하여 변수들 간의 주 효과 및 다중 매개효과를 검증하고자 하였다. 자료수집 과정은 제주지역에 소재하고 있는 기업종사자 및 공공기관 근로자 400명을 대상으로 설정하여 동일 연구대상에게 1주의 시간적 차이를 두고 자료를 수집하는 측정 시기 분리방법을 적용하였다. 총 355부의 설문지를 회수하였으며, 이 가운데 응답자가 일치하지 않거나 불성실하게 응답한 57부를 분석에서 제외하고 총 298명으로부터 수집된 자료를 SPSS Macro 프로그램을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 목표중심 자기조절은 예상한 바와 같이 직무효능감, 회복탄력성, 선제적 행동에 긍정적인 영향력이 확인되었다. 직무효능감과 회복탄력성의 매개효과는 직무효능감의 경로는 지지되었으나, 회복탄력성을 통한 경로는 기각되었다. 본 연구결과는 최근 연구자들의 관심을 야기하고 있는 목표중심 자기조절 개념의 긍정적 역할에 관한 의미 있는 결과를 제공하며, 목표중심 자기조절의 선제적 행동에 이르는 심리적 과정에 관한 매개변수들의 역할 차이를 보여주고 있다.

코로나 사태 이후 주식시장이 많은 변화를 겪고 있다. 2020년 코로나 바이러스 감염증-19에 의하여 전 세계적으로 주가가 폭락하였다. 비록 2021년 들어 종합적인 추세는 다시 반등하고 있는 것으로 보여지고 있으나 업종별로 회복의 정도가 다르고 예상치 못한 변이 바이러스 등의 출현으로 충격 역시 존재하고 있다. 본 연구에서는 개별 기업의 업종과 2021년에 대한 개별 종목지수의 패턴과의 연관성을 조사하고자 한다. 구체적으로 개별 종목 지수의 1년간의 함수적 패턴이 기업의 개별 종목을 구분할 수 있는 요인이 되는가를 조사해보고자 한다. 전통적으로 실시간으로 거래되는 유가증권 시장에 대한 연구는 시계열 자료 기법으로 분석되어 왔다. 그러나 개별주가를 연속적인 시간 위에서 정의된 랜덤 함수라 가정한다면 개별 종목 지수에 대하여 함수형자료(functional data) 기법을 사용할 수 있고 이러한 접근법을 기반으로 하여 분석하고자 한다. 구체적으로 2021년 개별 기업 주가의 패턴을 우도함수에 반영시켜 개별 종목을 설명할 수 있는 함수형 로지스틱 회귀 모형(functional logistic regression)을 소개하고 이를 사용하여 자료를 분석하고자 한다.

본 연구는 만성신장병 동반 여부에 따른 고혈압 성인의 삶의 질 특성과 영향 요인을 확인하기 위해 국민건강영양조사 제 7기 1, 3차 년도(2016, 2018년) 자료를 이용한 서술적 조사연구이다. 연구 대상은 고혈압 성인 2,476명과 만성신장병 동반 고혈압 성인 308명이며 복합표본 Rao-Scott 카이제곱 검정, 일반선형 모형 검정, 순서회귀분석을 이용하였다. 만성신장병을 동반한 고혈압 성인은 고혈압 성인에 비하여 삶의 질이 유의미하게 낮았다(p<.001). 고혈압 성인의 삶의 질 영향 요인 위험도는 유산소 신체활동을 하지 않을 때 1.69배, 우울이 있을 때 7.34배, 스트레스가 있을 때 1.93배 높았다. 만성신장병 동반 고혈압 성인에서는 우울이 있을 때 1.48배, 스트레스가 있을 때 4.02배 높았다. 단독 상병보다 복합 상병에서 삶의 질이 의미있게 저하되므로 단독상병 단계로부터 신체활동과 우울 및 스트레스 관리를 포함하는 자가간호 프로그램을 적용함으로써 복합 상병의 발생과 질환의 진행을 지연시키는 전략이 요구된다. 복합 상병 대상자에게는 우울과 스트레스 관리 프로그램을 마련한다.

구조방정식모형을 이용하여 데이터 분석을 수행할 때 주요 관심이 되는 것은 경로계수들에 대한 추정과 검정이다. 경로계수들에 대한 검정 방법으로는 ？-값을 이용하는 방법, Satorra-Bentler의 척도화 검정통계량을 이용하는 방법, Bollen-Stine의 붓스트랩 방법 등이 사용된다. 이러한 방법들은 모두 근사적인 검정 방법으로서 주어진 데이터 및 모형의 형태에 따라서 서로 다른 검정결과를 제공하는 경우도 있다. 본 논문에서는 주요 검정 방법들에 대해 모의실험(simulation)을 사용하여 다양한 상황하에서 제1종 오류를 산출하였으며, 이를 통해 주요 검정 방법들의 성능이 어떤지를 평가하였다. ML 방법은 추정과 검정의 관점에서 ML 방법이 정규분포로부터의 이탈에 로버스트(robust)한 성질을 가지는 것으로 나타났다. 반면에 WLS 방법의 경우에는 표본크기가 작을 때 수렴하지 않는 비율이 상대적으로 높으며, 제1종 오류도 상대적으로 크게 나타났다. 따라서 WLS 방법은 표본크기가 상당히 클 때 유용하다는 것을 알 수 있다. 붓스트랩 방법의 경우에는 표본크기가 커질수록 제1종 오류가 오히려 커지는 경향이 있음을 볼 수 있다. 따라서 붓스트랩 방법을 적용할 때 이러한 현상을 개선할 수 있는 보완이 필요하다고 여겨진다.

본 연구는 코인 투자에 대한 몰입 정도를 측정하는 코인 몰입 척도(Coin Engagement Scale: CES)를 개발하고 타당화 하였다. 이를 위해 예비 연구에서는 코인 투자 경험이 있는 219명을 대상으로 한 개방식 질문과 기존 행위 중독 및 주식 투자에 관한 문헌 조사를 토대로 구성개념을 설정하고, 내용 타당도 평정을 거쳐 총 58개의 예비문항을 선정하였다. 본 연구에서는 최종 문항선정을 위해 코인 투자자들이 이용하는 커뮤니티에서 모집한 191명의 응답을 수집하여 탐색적 요인분석과 신뢰도 분석을 실시하였다. 그 결과, 4개 요인(역기능적 요인: 부정정서, 일상생활 지장, 과몰입; 기능적 요인: 긍정기능) 구조를 가지고 있는 총 23개 문항이 추출되었다. 다음으로, 이 척도에 대한 확인적 요인분석과 타당도 분석을 실시하였다. 그 결과, 코인 몰입 척도가 신뢰롭고 타당한 척도임이 지지 되었다. 이러한 결과는 본 연구에서 개발한 코인 몰입 척도가 코인투자자의 몰입 정도를 다차원적으로 측정할 수 있는 도구로서 역할을 할 수 있음을 지지한다. 본 연구는 코인 투자의 기능 탐색 및 행위 중독 연구의 중요한 기초 정보로써 제공될 수 있을 것이다.

본 연구는 국내 양돈 농가의 경쟁력을 강화하고자 상·하위 농가의 수준 격차를 줄일 수 있는 방안으로 하위 농가의 소득향상을 위한 방안 분석을 실시하였다. 소득향상을 위해서는 크게 농가의 생산성을 향상시키는 방안과 비육돈을 출하하여 도체등급을 잘 받아 도체의 정산가격을 높여 수익성을 증대시키는 방안 두 가지가 있다. 분석에는 9개 한국 양돈 농가의 총 141,429두의 도체 등급판정 데이터가 사용되었다. 농가의 생산성을 향상시키기 위해 본 연구는 PSY(pig per sow per year), MSY(marketted-pigs per sow per year), 1+등급 출현율, 모돈회전율 등을 높일 수 있는 요인들에 대하여 분석하였다. 농가의 생산성을 향상시키게 되면 결과적으로 생산비 절감까지 이끌어낼 수 있어 장기적으로 매우 좋은 방안이 될 수 있다. 또한 출하된 비육돈의 높은 도체등급을 위해 성별, 결함요인 등의 요인들과 도체등급과의 관계를 조사·분석하였고, 등급을 상승시킬 수 있는 모돈 요인에 대하여 분석하였다. 결과적으로 PSY에는 복당이유자돈두수와 모돈회전율이, MSY에는 이유전육성률과 복당이유자돈두수가 가장 많이 영향을 준다는 것을 확인하였다. 또한 최종등급과 성별 간의 통계적으로 유의한 차이(p<0.001)를 찾았으며, 결함요인 중 삼겹살상태와 지방부착 요인이 최종등급 하락에 가장 크게 작용하는 것을 확인하였다. 이러한 분석 결과가 효과적인 농장 관리와 농가의 장·단기적인 소득향상에 도움을 줄 것으로 기대한다.

본 연구에서는 문장회상 과제를 사용하여 노인의 담화산출 능력을 의미적 측면과 비유창성 발화로 나누어 살펴보고 인지기능과의 관련성을 분석함으로써 담화산출에서 노화의 영향을 검토하였다. 또한 노인의 비유창성 발화의 기능적 측면을 살펴보기 위해 비유창성 발화가 의미적 측면의 발화에 미치는 영향력을 알아보았다. 노인 56명(만 63-87세)을 대상으로 일련의 목표문장을 읽고 각 문장 정보를 기억나는 대로 소리 내어 회상하는 문장회상 과제를 실시하고 산출된 담화를 수집하였다. 분석 결과, 노인의 명제 회상률 즉 의미적 측면 발화의 정확도는 전반적으로 낮았으며, 비유창성 발화에는 도중 문장 중단하기, 반복, 간투사, 불명확한 대명사 사용이 빈번하게 나타났다. 명제 회상률은 전반적 인지기능, 어휘력, 처리속도, 전두엽 기능 그리고 읽기폭과 유의한 정적 상관을 보였으며, 노인의 비유창성 총 발화율은 여러 인지기능 중 특히 어휘력과 유의한 부적 상관을 보였다. 위계적 회귀분석 결과, 노인의 비유창성 발화율은 인지기능과 독립적으로 명제 회상률에 대한 유의한 예측력을 가지는 것으로 나타나, 비유창성 발화가 의미적 측면의 발화 능력에 미치는 부적인 영향을 확인하였다. 본 연구는 노인의 문장회상 산출과정에서 나타난 비유 창성 발화의 특성과 인지기능과의 관련성을 살펴봄으로써 담화분석 방법의 새로운 틀을 제시하였다. 더 나아가, 비유창성 발화가 문장회상 수행을 예측할 수 있다는 점은 언어장애 환자뿐만 아니라 노화로 인한 의사소통장애 증상 감별을 위한 초석이 될 수 있을 것이다.

행정안전부에서 발표하는 재해연보에 의하면 태풍으로 인해 발생되는 피해는 연간 약 2,100억원에 달하는 것으로 나타나고 있다. 특히 태풍의 발생 시기는 농작물의 수확시기와 겹쳐 농가에 태풍으로 인한 피해가 큰 실정이다. 따라서 본 연구는 태풍정보에 따른 피해를 분석하여 향후 발생할 태풍의 피해정도를 예측하고자 한다. 태풍의 여러 시점을 분석에 활용하기 위하여 영향권의 개념을 도입하여 분석을 실시하였다. 분석 결과 랜덤 포레스트 모델에서 태풍정보의 대푯값으로 역거리 가중평균을 활용한 경우에서 가장 좋은 결과를 보여주었다. 변수 중요도 결과를 통해 해당 모델에서 가장 중요한 의미를 갖는 변수는 태풍 중심으로부터 주산지 시군까지의 거리인 것으로 나타났다. 앞으로 보다 정확한 피해정도를 제공할 수 있도록 다양한 관점에서 연구가 진행되어야 할 것으로 보이며 정확한 피해 예측을 토대로 상황에 맞는 적절한 대책 방안을 마련한다면 태풍으로부터 많은 농가의 피해를 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

로봇과 인공지능에 의한 생산 자동화는 과거의 기술 혁신과는 달리 모든 영역에 적용되어 생산요소를 광범위하게 대체하고 있다. 노동력 고령화는 물론 로봇과 인공지능의 생산요소 대체 속도도 매우 빠르게 진행되고 있어서 경제에 미치는 영향에 대한 예측이 매우 불확실하다. 본 연구는 로봇시장 매출액을 통해 세계와 우리나라의 생산 자동화 현황을 비교하고, 주어진 최소한의 정보를 활용하여 우리나라 생산 자동화와 경제성장의 관계에 대한 첫 번째 실증분석을 통해 정책적 시사점을 제시하고자 한다. 실증분석 결과, 세계는 서비스용 로봇시장이 큰 폭으로 성장하고 있는 반면, 우리나라는 로봇 부품시장의 성장이 두드러지고 있음을 확인하였다. 또한, 1인당 실질 국내총생산으로 측정된 노동 생산성 변수를 통해 생산 자동화(지역별 로봇의 사업체수, 매출, 생산, 출하, 취업)가 경제성장에 미치는 효과를 분석한 결과, 노동력 고령화는 경제성장에 음(-)의 영향을, 생산 자동화는 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 노동력 고령화와 생산 자동화의 동시 진행은 고령화 비중의 증가에 의한 노동 생산성 감소가 생산 자동화의 확대를 통해 상쇄될 수 있다는 것을 확인하였다. 따라서 서비스용 로봇 위주로 빠르게 개편되고 있는 로봇화에 대한 로봇산업 지원과, 노동력 고령화와 생산 자동화의 동시 진행에 대한 다양한 정책 연계 시스템 구축이 필요하다는 정책적 시사점을 나타내고 있다.