겨울 도로 교통사고의 원인으로 사람의 부주의, 차량의 결함 외 도로의 상태와 기상이 있다. 도로에 내리는 비와 눈은 도로와 타이어 사이의 마찰력을 낮추고 제동거리를 증가시켜 대형 교통사고의 원인이 된다. 겨울철 도로 기상정보는 결빙 취약지점에 설치된 고정식 도로기상 관측장비로 수집되고 있지만 그 수는 매우 적다. 본 연구는 전국에 설치된 기상관측소에서 수집된 기온과 강수량을 도로단위로 생산하기 위한 다양한 모형의 공간보간 성능을 비교하고자 한다. 연구 자료는 2017년부터 2019년까지 겨울(1월, 2월, 12월)에 전국의 기상관측소에서 수집된 시간단위 기온과 강수량이다. 공간보간 성능평가를 위해 도로와 기상관측소 간 1.5km를 기준으로 훈련자료와 검증자료로 구분하였다. 고려된 모형은 역거리가중법, 크리깅, k-최근접 이웃법, 일반화 가법모형, 그리고 랜덤포레스트이다. 성능 평가기준으로 관측값과 예측값 사이의 평균제곱근오차(RMSE)와 평균절대값오차(MAE)가 사용되었다. 분석결과 거리를 기반으로 한 역거리가중법, 크리깅, k-최근접 이웃법에 비해 위도, 경도, 해발고도를 독립변수로 사용한 일반화가법모형과 랜덤포레스트의 공간보간 성능이 우수하였다. 기온은 일반화가법모형의 공간보간 성능이 우수하였고 강수량은 랜덤포레스트가 우수하였다.

본 연구는 간호대학생의 자아탄력성, 사회적지지, 셀프리더십이 대학생활적응에 미치는 영향을 파악하여 대학생활적응에 도움이 되는 기초자료로 활용하고자 시도하였다. 자료수집은 2020년 6월 1일부터 6월 20일까지 간호대학생 250명을 대상으로 구조화된 설문지를 이용하여 진행하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 23.0 Program으로 기술통계, t-test, ANOVA, Scheffe test, Pearson’s correlation coefficient, 다중회귀분석을 이용하여 분석하였다. 연구결과 간호대학생의 대학생활적응은 성별(t=2.54, p=.012), 학년(t=4.24, p=.006), 입학동기(t=5.18, p=.002), 전공만족도(t=33.76, p<.001), 학업성취수준(t=6.69, p<.001), 친구와의 관계(t=22.06, p<.001), 경제수준(t=5.22, p=.006)에서 유의한 차이가 있었으며, 자아탄력성, 사회적지지, 셀프리더십은 대학생활적응과 각각 유의한 양의 상관관계가 있었다. 또한 이 변인들의 대학생활적응에 대한 설명력은 총 70.0%(F=97.72, p<.001)였으며, 셀프리더십(β=.42, p<.001), 자아탄력성(β=.27, p<.001), 전공만족도(β=-.22, p<.001), 사회적지지(β=.11, p=.014), 친구와의 관계(β=-.10, p=.012) 사회적지지(β =.11, p<.001) 순으로 대학생활적응에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 간호대학생의 자아탄력성, 사회적지지, 셀프리더십을 향상시켜 대학생활적응을 증진시킬 수 있는 방법을 모색해야 할 것이다.

본 연구는 2013~2016년 한국신용평가원의 기업자료와 한국에너지관리공단의 에너지 사용량 자료를 사용하여 제조업에서 에너지절약시설에 대한 투자가 에너지 절감량에 미치는 영향을 분위수 회귀모형을 통해 추정하였다. 에너지절약시설에 대한 투자가 에너지 절감에 긍정적으로 작용하리라는 예상에는 큰 이견이 없을 것이나, 이미 일정 수준의 에너지 절감을 달성한 기업의 경우에는 추가적인 시설 투자를 하더라도 에너지 절약 효과가 체감할 수 있다는 점은 아직 국내에서 실증적으로 확인된 바가 없다. 그러므로 본 연구는 절약시설 투자의 수확체감효과를 실증적으로 분석하여 관련 주제를 분야의 학문적 빈틈을 메우자고 한다. 경제학적 결론에 도달하기 위해 조건부 평균을 추정하는 전통적인 회귀모형에서 벗어나, 분위수 회귀모형을 사용하여 에너지 절감량 분위수에 따른 에너지절약시설 투자효과를 차별적으로 추정한다. 추정 결과, 우리나라 제조업 기업들의 에너지 절감량은 기업의 특성이 유사하다면 절감량이 높은 기업군일수록 에너지 절약시설 투자에 대한 영향이 적었으나, 에너지 절감량이 낮은 기업군일수록 투자의 영향이 큰 것으로 나타났다. 따라서 에너지 절감량에 따라 기업에게 차등적인 지원기준을 제시하여 에너지 절약의 노력이 계속될 수 있도록 정책적 에너지절감량 달성목표를 기업별로 설정하는 것이 요구된다.

본 연구는 권리금 이해관계자 별 권리금 결정 시 영향을 미치는 요인을 찾아보고, 그 차이점을 파악하기 위하여 권리매도희망자와 권리매수희망자로 구분하여 연구를 진행하였다. 연구대상은 부산시의 대학가에 위치한 상가에서 영업 중인 권리매도희망자 149명과 창업 준비 중인 권리매수희망자 151명을 대상으로 2018년 6월부터 2019년 2월까지 대면 설문과 SMS 설문을 통하여 자료를 수집하였다. 연구결과, 권리금 결정 시 중요한 영향을 미치는 요인으로 전체집단의 경우, 환산보증금(㎡_ln), 판매허가권, 영업기간, 주방ž홀ž화장실로 나타났으며, 권리매도희망자의 경우 환산보증금(㎡_ln), 판매허가권, 기존상가 영업기간, 출입문, 외벽장식, 바닥ž천장ž벽으로 6가지이며, 권리매수희망자의 경우 환산보증금(㎡_ln), 판매허가권 2가지로 나타났으며, 파악된 요인이 희망권리금에 영향을 크게 미친다고 나타났다. 또한 이해관계자 중 권리매도자희망자가 권리매수자희망자보다 권리금 결정 요인이 더 많게 파악되었으며, 산정된 권리금도 권리매도희망자가 권리매수희망자보다 더 높음을 알 수 있었다. 이를 통해 이해관계자 별 권리금 결정 요인의 차이점을 인지시킨다면 권리금 산정 시 두 이해관계자가 고려하는 권리금의 차이를 좁힐 수 있을 것이다.

Sellke construction은 Kermack과 Mckendrick(1927)이 제안한 SIR 모형을 구축하기 위한 방법으로 감염병의 확산이 확률적 과정을 따른다는 가정한다. 본 연구는 Sellke construction과 동적 생존 함수를 결합하여 감염병의 확산 단계에서 각 개개인의 상태가 감수성군(susceptible)에서 감염군(infected)으로 그리고 감염군에서 회복군(recovered)로 이동하는 것을 생존분석 모형에서 더 이상 생존하지 않고 사망하는 상태가 되는 것으로 적용하여 감염병 확산 모형을 구축하고자 하였다. KhadaBukhsh et al.(2019)은 Survival dynamical system(SDS)을 제안하였는데 본 연구는 기존 연구에서 제안된 모형을 보다 단순화시켜 감염 시간만의 정보를 가지고 있을 때 모형을 구축하는 방법을 제안하였다. 환자 개개인의 마이크로 정보를 이용할 수 있기 때문에 보다 정교한 모형의 구축이 가능하며 모형의 설명력을 높일 수 있다. 제안된 모형으로부터 모수를 추정하기 위하여 MCMC 알고리즘으로부터 사후 표본을 추출하기 위하여 Hamiltonian Monte Carlo(HMC) 방법을 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법은 2015년 우리나라에서 발생하였던 중동호흡기증후군(MERS) 감염병 자료에 적용하여 모수를 추정하고 새로운 감염병 모형을 구축하였다. 모수 추정과 더불어 기초감염재생산수(R₀)을 함께 추정한 후 기존의 여러 연구 방법들에서 추정된 결과와 비교를 진행하였다. 모형의 적합 정도를 평가하기 위하여 실제 관찰된 데이터와 추정된 모형을 비교하여 모형의 적합도가 매우 높은 것을 확인하였다.

이 연구는 다문화청소년의 학교생활만족(교우관계, 학업적응, 교사와의 관계)이 진로태도(결정성, 준비성)에 미치는 영향을 확인하고, 청소년에게 심리·행동적 불안과 고통을 수반한다고 보고된 사회적 위축이 조절효과의 역할을 하는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 한국청소년정책연구원의 다문화청소년 패널조사(MAPS) 7차년도 데이터인, 고등학교 1학년 다문화청소년 1,260명의 응답 결과에 대해 SPSS 20.0을 활용하여 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 교우관계, 학업적응, 교사와의 관계가 진로태도 결정성에 정(+)적으로 유의한 영향이 있는 것을 확인하였고, 교우관계와 학업적응이 진로태도 준비성에 정(+)적으로 유의한 영향이 있는 것을 확인하였다. 또한 학교생활만족과 진로태도의 관계에서 다문화청소년의 사회적 위축은 교우관계와 상호작용하여 결정성과 준비성 모두에 유의한 조절효과가 있는 것으로 검증되었다. 이러한 연구 결과를 토대로 첫째, 고등학교에서 진행되고 있는 진로교육 프로그램의 내실화를 통해 사회적 위축을 완화시킬 수 있는 방안과 둘째, 다문화청소년과 비(非)다문화청소년이 함께 어울려 참여할 수 있는 진로교육 및 프로그램이 되어야 한다고 제언하였다.

본 연구는 통화정책당국이 갖는 산출에 대한 선호체계가 목표치 주변에서 대칭 선호(symmetric preference)뿐 아니라 비대칭 선호(asymmetric preference)까지 고려할 수 있도록 손실함수(loss function)를 확장하였다. 또한, 중앙은행의 정책 선호가 시간에 따라 변할 수 있는 가능성을 고려하여 시변계수모형(time-varying parameter model)으로 수정하였다. 본 연구에서 이와 같은 시변계수 추정을 위해 푸리에 급수(Fourier flexible form)를 활용한 준비모수 방법론(semi-nonparametric technique)을 도입하였다. 이러한 방법론은 계수의 움직임을 사전에 가정하지 않고 추정함으로써 기존의 모형설정 오류의 문제점을 해결할 수 있었다. 실증분석 결과 2000년대 한국 통화정책의 선호체계는 2008년을 기점으로 크게 변화한 것으로 나타났다. 2000년대 초반에는 한국은행이 산출갭에 반응하여 인플레이션율을 조정한 유의미한 증거를 찾기 힘들었다. 하지만 세계금융위기 이후의 정책 인플레이션은 산출갭 제곱항과 통계적으로 유의한 양의 관계를 보이며 움직였고, 따라서 산출갭 부호에 따라 가중치가 달라지는 비대칭 선호모형에 의해 보다 잘 설명될 수 있었다. 구체적으로 2000년대 하반기 이후의 경기침체 상황에서 한국 통화정책의 방향은 호황(양의 산출갭)보다는 불황(음의 산출갭)을 더 회피하고 싶어하는 비대칭 선호로 전환된 것을 시사하고 있다.

교과서를 통한 학습의 효율성을 극대화하기 위해서는 교과서 텍스트의 특성이 학습자의 발달수준에 맞추어 조절되어야 한다. 동일 학년 내의 학습자의 발달 수준은 일정할 것이라 가정할 때, 동일 학년 내 여러 교과서 간 텍스트 특성에는 유의미한 차이가 없어야 한다. 본 연구는 과학교과서 텍스트에 이러한 원리가 잘 반영되어 있는지를 알아보기 위하여 수행되었다. 먼저, 중학교 1, 2, 3학년 과학교과서 각 5, 5, 4종(총 14종)의 본문 텍스트를 추출하였다. 그 다음, 각 학년별 여러 교과서 간 텍스트 특성에 차이가 있는지를 알아보기 위하여, 한국어 텍스트 분석 프로그램인 Auto-Kohesion 시스템이 제공하는 20개의 언어적 측정치(e.g., 기본 측정치, 어휘 관련 측정치, 통사적 복잡성 측정치 및 정합성 관련 측정치)에 대해 분석하였다. 분석 결과, 모든 학년에 대해 2-3개의 측정치를 제외한 대부분의 측정치에 대해 출판사 간 변이가 유의미하게 나타나지 않았다. 이러한 결과는 동일 학년 내 학습자들이 어떤 교과서를 통해 학습하더라도 학습 효과에는 유의미한 차이가 나타나지 않을 것이라는 점을 시사한다. 본 연구의 결과는 과학교과서 개발 및 효과적인 과학교육 설계에 대한 함의점을 제시한다.

글로벌 시장에서의 차별화가 어려워지면서 지역이나 국가의 역량과 고유한 이미지를 기반으로 하는 산업을 통해 시장경쟁이 활발하게 이루어지고 있다. 국내에서도 지역마다 선정한 지역산업이 이루어지고 있으나, 제주지역의 경우 지역산업에 참여하는 기업의 규모가 영세하여 산업과 개별기업간 시너지가 창출되기 어려운 환경이다. 이를 극복하기 위해 제주의 대표적 브랜드인 제주삼다수의 지각된 가치와 경쟁우위인식이 지역산업 브랜딩에 미치는 구조적 영향관계를 확인하였다. 실증분석 결과, 제주삼다수의 지각된 가치를 구성하는 기능적 가치와 감정적 가치는 경쟁우위인식에 영향을 미치고 있었다. 다만, 지역산업 브랜딩에는 기능적 가치만 영향을 미치고 있었으나, 경쟁우위인식은 지역산업 브랜딩에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과를 통해 지역에서 시장지위가 높은 브랜드의 탁월한 역량이 동일 지역내의 연계된 산업군에 긍정적 영향을 미치고 있음이 증명되었다. 연계된 지역내 산업간 상호의존성을 높일 수 있는 전략의 필요성을 확인하는 것은 대표적인 브랜드와 지역산업뿐만 아니라 지역이미지에도 기여할 수 있을 것이다.

Generalized adaptive progressive hybrid censoring scheme is designed to correct the drawbacks in the adaptive progressive hybrid censoring scheme. The survival test based on the generalized adaptive progressive hybrid censoring scheme can save both the total time and cost on tests. In this paper, the estimation of the parameter and reliability of a half-triangle distribution (HaTrD) based on generalized adaptive progressive hybrid censoring scheme has been considered. Since the maximum likelihood estimators (MLE) of the parameter and reliability cannot be obtained in closed form, Newton-Raphson method have been considered. Also, we consider the approximate MLE (AMLE) using Taylor series expansion. Simulation experiments are performed to see the effectiveness of the different estimators. AMLEs of parameter and reliability perform better than its MLEs in terms of MSEs. Among AMLEs of parameter and reliability, we can observe that AMLE have overall lower MSEs. Also, a simulated data set based on the generalized adaptive progressive hybrid censoring is also analyzed for illustrative purposes.

구조방정식모형에 대하여 분석을 수행하는 경우 주요 관심 사항이 되는 것은 연구자의 가설적 모형이 실제 데이터와 얼마나 부합되는지를 평가하는 것이다. 즉, 연구자의 가설에 의해 구축된 모형이 실제 자료에 의해 얼마나 지지되는지를 평가함으로써, 이를 기초로 하여 연구자는 그 모형을 적절한 모형으로 받아들이거나 일부를 수정할 수 있다. 따라서 연구자의 가설적 모형에 대한 평가는 구조방정식모형에 대한 분석에서 매우 중요한 내용이라고 할 수 있다. 그런데, 일반적으로 이론모형에 대한 평가는 적합도 지수(fit index)들에 의해서 이루어지기 때문에, 적합도 지수에 대한 적절한 이해와 타당한 모형을 선택하기 위한 절차는 중요하게 다루어져 내용이라고 할 수 있다. 지금까지 구조방정식모형의 적합도를 평가하기 위하여 많은 지수들이 개발되어 왔다. 따라서 연구자들은 이들 적합도 지수들이 가지는 특성을 여러 가지 측면에서 검토하여 적절히 사용할 필요가 있다. 이 논문에서는 붓스트랩방법에 의한 모의실험을 통해 주요 적합도 지수들의 제2종 오류를 산출하고 성능을 평가하였다. 관찰변수들의 분포로는 정규분포와 비대칭적인 지수분포를 고려하였고, ML과 WLS 추정방법을 적용하여 주요 결과를 비교하였다.

본 연구는 수술실 간호사의 갈등관리 유형, 의사소통 능력 및 소진 간의 관계를 확인하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구 대상은 4개의 대학병원과 7개의 200병상 이상의 종합병원에서 근무하는 수술실 간호사 250명을 대상으로 조사하였다. 수집된 자료는 SPSS 23.0을 이용하여 t-test, ANOVA, Scheffé test, Partial correlation coefficient로 분석하였다. 갈등관리 유형의 평균은 5점 만점에 통합형 3.63±0.59점으로 가장 높았고, 순응형 3.57±0.56점, 타협형 3.54±0.49점, 회피형 3.02±0.70점, 지배형 2.81±0.65점이었다. 의사소통 능력의 평균은 5점 만점에 3.58±0.39점이며 소진의 평균은 5점 만점에 3.06±0.57점이었다. 의사소통 능력은 갈등관리유형의 통합형(r=.50, p=.001), 타협형(r=.40, p=.001), 지배형(r=.24, p=.001)과 유의한 정적 상관관계를 보였다. 소진은 갈등관리유형의 회피형(r=.14, p=.032)과 유의한 정적 상관관계를 보였으며, 갈등관리 유형의 통합형(r=-.14, p=.029), 의사소통 능력(r=-.19, p=.003)과 유의한 부적 상관관계를 보였다. 본 연구결과는 간호사의 소진을 줄이고 예방하기 위한 기초자료로 활용할 수 있으며, 갈등관리 유형을 반영하고 의사소통 능력을 향상시킬 수 있는 교육 프로그램을 제안한다.

본 연구는 분위수 공적분 검정과 그랜저 인과관계 분위수 분석을 이용하여 바이오 연료, 국제원유 및 농산물가격 간의 장단기 관계를 분석하였다. 통계자료 사이의 비선형성과 비대칭성을 고려하기 위해 분위수 기법을 이용하였다. 데이터에 포함된 잡음을 줄이기 위해 2005년 4월 18일부터 2020년 10월 30일까지 바이오 연료(바이오 디젤), 국제 원유(Brent 원유) 및 농산물(콩기름) 선물가격의 주별 평균 데이터를 사용한다. 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 선형 공적분 검정의 결과는 확정적이지 않지만, 분위수 공적분 검정을 통해서 바이오 디젤, 국제원유, 콩기름 가격 사이에 공적분 관계가 없다는 것을 발견하였다. 둘째, 분위수 Granger 인과관계 검정결과로부터 분포의 전체 또는 대부분의 분위수에서 바이오 디젤, 국제 원유, 콩기름 가격의 수익률 사이에 유의한 단기 양방향 인과관계를 발견하였다. 이는 세 변수 사이에 비대칭적이고 비선형적인 단기 인과관계가 존재하고, 대칭적인 인과관계나 선형적인 인과관계는 없다는 것을 의미한다. 이러한 실증분석 결과는 각국 정부정책과 산업정책에 있어서 에너지 가격 안정성, 화석연료에 대한 에너지 의존도 감소, 농업의 진흥, 환경 지속 가능성, 에너지 전환 및 온실가스배출 감소와 같은 정책적 시사점을 제시하고 있다.

무형자산의 중요성이 강조되는 글로벌 경영환경에서 우리나라의 특허 출원은 중국 및 미국, 일본에 이어 4위를 차지하고 있다. 이러한 한국의 특허분야의 위상은 단연 전기/전자/IT산업에 의해 주도되어왔다고 해도 과언이 아니며, 해당 산업에서 특허의 중요성은 더욱 증대되고 있다. 한편 Dahlquist, Robertson(2001)에 따르면 외국인 투자자는 언어 제약 등으로 인해 정보 접근이 제한되어 국내투자자에 비해 국내기업에 대한 정보비대칭이 더 크다. 따라서 국내 전기/전자/IT 기업에 대한 정보가 상대적으로 부족한 외국인 투자자는, 해당 산업에 투자 시 특허의 질적 특성에 대한 정보에 민감하게 반응할 수 있다. 이에 전기/전자/IT산업에서 기업이 보유한 특허의 질적 특성에 대한 외국인 투자자 반응을 실증적으로 분석하였다. 특허의 질적 특성으로는 특허의 중요도 및 기술적·경제적 가치를 반영하는 피인용 빈도와 특허의 법적 권리의 범위를 나타내는 청구항 수를 사용하였고, 특히 기업이 보유하는 다수의 특허 중 스타특허의 질적 특성을 살펴보고자 기업별 최대 피인용 빈도와 최대 청구항수를 변수로 사용하였다. 분석 결과 최대 피인용 빈도와 최대 청구항 수가 많을수록, 외국인 투자 비율이 유의하게 증가하였다. 이러한 결과는 정보비대칭이 높은 외국인 투자자가 우수한 질적 특성을 가진 특허를 보유한 기업에 대한 투자를 선호하는 경향이 있음을 시사한다. 본 연구는 특허 강국으로서의 한국의 위상을 주도해온 전기/전자/IT산업에서 기업이 보유한 특허의 질적 특성에 대해 외국인 투자자가 어떻게 반응하는지를 살펴본 최초의 연구이다. 또한, 본 연구는 외국인 투자자들이 우수한 품질의 특허를 보유한 기업에 대한 투자를 선호한다는 결과를 실증적으로 제시함으로써, 기업의 잠재적 이익과 연계된 혁신활동이 자본시장의 글로벌화에 기여할 수 있음을 시사한다.

In a rapidly changing society, findings from social surveys serve as an important tool in identifying the social interests and the subjective social consciousness of the local residents, and for this reason, social surveys are being employed in various ways by KOSTAT (Statistics Korea) and local governments. In Gyeongsangnam-Do, social surveys are conducted annually, with survey questionnaire being modified biennially. As a previous study of the Gyeongsangnam-Do social survey, medical/healthcare items of the social survey surveyed in 2019 were studied, and the 2018 social survey also revealed that there are medical/healthcare related questions. Thus, this particular study will explore how data fusion method can be applied to collate the results from the 2019 and 2018 Gyeongsangnam-Do social survey to allow for an efficient analysis of the medical/healthcare questions, and also discuss the findings from this process. The data fusion and analysis method proposed in this study will also be useful in exploring the information obtained from social studies conducted by other local governments.

설문조사에서 조사항목들 간의 연관성은 상관관계 뿐 아니라 그들 간의 논리적 한계조건까지 포함할 수 있다. 특히 응답이 정확한 수치로 제시되어야 하는 재무 및 건강 설문조사에서는 조사항목들 간 한계조건이 명확하게 존재할 가능성이 크다. 본 연구에서는 산업별 매출액 조사에서의 첨단세라믹 매출액 그리고 건강보험공단의 건강검진 건강 설문조사 자료에서 흡연기간 응답에 대한 결측치의 대체를 위해 다양한 회귀모형 기반 베이지안 다중대체 방법을 적용하였다. 산업별 매출액 조사에서 첨단세라믹 매출액의 경우, 금감원에서 조사된 기업의 전체 매출액이 상한(upper boundary)로 존재하며 건강보험공단의 건강검진 건강설문조사 자료에서 흡연기간의 경우 응답자의 연령이 명확한 상한으로 존재한다. 두 설문조사에서 모두 이들 상한조건을 결측치 대체 과정에 반영하고 그 분석결과를 비교 논의 하였다. 첨단세라믹 매출액에서의 결측대체 결과 높은 결측률과 응답과 무응답 기업들 간의 설명변수 분포의 차이로 인하여 방법 별 대체결과에 차이가 발생하여 가장 적절한 대체방법을 선택하였다. 반면 흡연기간에 대한 결측치 대체는 적용한 모든 방법들이 유사한 결과를 나타냄을 확인하였다.

본 연구는 최근 코로나 19로 인한 경기침체 지속 가능성에 대비한 금융당국의 자본규제 강화조치에 주목했다. 또한, 최근 발표된 해외연구에서 위험대리변수 선택에 따라 규제가설 입증에 차이가 있음에도 관심을 가졌다. 본 연구는 자본규제가 은행 수익을 감소시켜 위험수준을 늘린다는 규제가설이 위험대리변수에 따라 차이를 보이는 지 국내 은행을 대상으로 분석했다. 분석을 통해 확인한 주요 연구결과는 다음의 3가지이다. 첫째, 규제가설 입증에 적합한 위험대리변수는 위험가중자산이었다. 이는 최근 발표된 Abbas et al.(2021)의 연구결과와 부합한다. 둘째, 대손충당금 비율, 무수익여신비율은 규제가설 입증을 위한 위험대리변수로서 적합하지 않았다. 이는 규제가설을 반대한 Jacques, Nogro(1997), Aggarwal, Jaques(1998)의 주장을 지지하는 결과이다. 셋째, 무수익여신비율로 평가한 위험은 소규모 은행일수록 높음을 확인했다. 결론적으로 금융당국은 자본규제 효과가 위험대리변수에 따라 달라질 수 있음을 주지해야 한다. 따라서, 자본규제 효과를 확인하기 위해 다양한 위험대리변수의 분석이 필요하다. 또한, 금융당국은 소규모 은행에 대한 위험관리에 집중할 필요가 있다.

본 연구는 데이터 3법 개정이 주식시장에 미친 영향을 분석한 연구이다. 데이터 3법 개정과 관련 있는 35개 수혜주를 선정하고 사건연구 방법론을 통해 주식의 초과수익률을 관찰하였다. 본 연구에서는 데이터 3법 개정안이 국회에서 처리되는 절차(데이터 3법 개정안 발의, 상임위원회 통과, 국회 본회의 통과)에 따라 사건을 정의하고 분석한 결과는 다음과 같다. 데이터 3법 개정안이 발의된 사건에 대해서는 평균초과수익률과 누적평균초과수익률이 양(+)의 값을 보여 주식시장에 긍정적인 정보로 인식되었음을 알 수 있었다. 그리고 국회 상임위원회를 통과한 사건에서는 통과 후에도 불확실성이 상존하여 뚜렷한 주가의 움직임을 발견할 수 없었으며, 국회 본 회의를 통과한 사건 경우에서는 사건 발생의 영향이 당일에만 발생하고 그 이후에는 서서히 없어지는 것을 관찰하였다. 표본 주식에 대한 투자자별 거래량을 관찰한 결과, 기관투자가와 개인투자자는 서로 반대되는 투자행태를 보이는 것으로 판단되었다. 사건에 대한 주식시장의 반응이 혼재되어 있는 측면이 있었으며 이는 입법절차가 갖는 장기적인 특성과 국회가 갖는 정치적인 특수성 때문에 기인한 것으로 판단되는바 향후 법·제도적 변화에 대한 사건연구의 경우 이에 대한 고려가 필요하다.

과학과 기술의 발전을 바탕으로 한 정보와 네트워크의 기반으로서의 인터넷의 확장과 진화는 다른 한편에서 오히려 인문학의 중요성을 부각시킨다. 이를 반영하듯 문학 작품의 디지털화가 급증하고 있으며, 많은 연구에서 고전 문학 텍스트와 자연어 처리 기술의 중요성 역시 높아지고 있다. 이 중 특히 희로애락과 같은 감정까지 분류해낼 수 있는 감정 분석에 주목하고 있는데, 이와 더불어 바쁜 현대인들이 쉽고 편리하게 인문학에 접근할 수 있도록 문학작품 내용 요약을 제공하는 콘텐츠 서비스가 연구되고 있다. 그러나 최근까지의 문학 콘텐츠 서비스 연구는 단지 작품의 내용을 요약하여 보여줄 뿐, 작품 속 다양한 감정을 파악하지 못하기 때문에, 효과적인 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 없다는 한계를 보인다. 고전 문학 작품에 드러나는 감정을 파악하고 분류하는 기술을 문학 요약 콘텐츠 서비스에 접목한다면, 각 개인이 현재 느끼는 감정상황에 따라 작품을 추천하는 맞춤형 서비스가 가능할 것이다. 따라서 본 연구는 고전문학 감정 분류법을 모색하여 감정의 흐름을 포함한 도서 요약 제공을 통해 개인 맞춤형 문학 작품을 추천할 수 있도록 하고자 한다. 단어 임베딩 방법을 통해 슬픔, 두려움, 행복의 세 가지 범주로 감정 분류를 진행하고, 고전 문학 종류별 내용의 흐름과 감정을 비교 분석해 보았다. Word2vec보다 GloVe가 감정이 직접적으로 드러나지 않은 문장 속 감정 해석에 더 뛰어났고, 책 줄거리의 초반, 중반, 후반의 감정을 파악함으로써 책의 흐름 이해에 더 도움을 주는 것으로 나타났다.

토양 습도는 작물의 생장에 영향을 미치는 주요 요소 중 하나로 작물의 성장기에 토양습도를 정확하게 예측하고 모니터링 하는 것은 농업 생산량 증대에 큰 영향을 미친다. 하지만 토양습도는 복잡한 구조적 특성과 기상 요인의 영향으로 인해 정확한 예측을 위해서는 토양 습도와 기상데이터와의 연계성에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 국립농업과학원 기상정보서비스에서 제공하는 기상 및 토양 데이터를 활용했으며 데이터 수집은 결측값이 없고 충분한 데이터가 있는 세 지역을 선정했다. 관측기간은 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일로 일자별 데이터로 구성되어 있다. 2015년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지의 데이터를 학습시켜 2019년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지의 토양습도를 예측한다. 예측 모형으로는 장단기 메모리(long short term memory : LSTM)와 장단기 메모리 오토인코더(LSTM Autoencoder : LSTM AE)를 사용한다. LSTM Autoencoder 모형은 극단적인 이벤트 발생에 영향을 주는 중요한 특징을 추출하는 특성이 있어 보다 정확한 토양습도를 예측하는 것이 가능할 것으로 판단했다. 두 모형 모두 시퀀스(sequence)를 변경해가며 다음 날 토양습도를 예측하여 평균제곱근오차(root mean square error : RMSE)와 평균절대오차(mean absolute error : MAE)를 통해 예측력을 비교한다. 그 결과, LSTM 모형에 비해 LSTM Autoencoder 모형의 예측력이 더 향상된 것으로 나타났다. 향후 다양한 딥러닝 기법을 활용한다면 예측력을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.