연구 검색 결과 (9건)
철강의 원자재인 철광석의 가격 변동은 제조업의 경쟁력이나 물가에 직접적인 영향을 미친다. 본 연구에서는 철광석의 수급과 관련된 거시변수와 금융지표, 원자재 가격 등 17개 변수를 사용하여 1개월부터 12개월 이후의 철광석 가격 변화를 예측하고 결정요인을 분석한다. 전통적인 주성분 분석과 다양한 머신러닝 모형을 out-of-sample forecast에 적용한 결과, 단기 예측에 있어 예측변수의 수를 직접 줄이는 주성분 분석과 랜덤포레스트나 엑스트라트리와 같은 앙상블 모형의 예측 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 1개월 이후의 부호(sign) 예측도 랜덤포레스트와 엑스트라트리는 66%의 높은 정확도를 보였지만, 중장기 예측에는 변수축소 모형인 Elastic Net가 가장 적절한 것을 확인하였다. 또한, 단기에는 금융지표를 ...
본 연구는 4차 산업혁명 신기술의 활용이 기업의 경제적 성과에 미치는 영향을 실증한다. 다수의 선행연구에서 활용한 일반적인 회귀분석의 내생성 문제를 극복하고자 잠재적 결과 프레임워크에 바탕한 성향점수매칭을 실시하였다. 성향점수 추정의 성능을 극대화하기 위하여 머신러닝 알고리즘인 랜덤포레스트를 활용하였다. 또한 연구의 일반화 가능성을 높이고자 전수조사로 수집한 「기업활동조사」의 데이터를 분석하였다. 실증분석의 결과는 4차 산업혁명 신기술을 활용하는 기업이 그렇지 않은 기업과 비교하여 연간 매출액이 약 40%가 높음을 보여주었다. 다만 이러한 효과는 기업의 규모에 따라 차이가 있는데, 중소기업에서 약 43%, 대기업에서 약 77%로 나타났다. 이는 대기업이 중소기업에 비하여 신기술 도입에 따른 활용 역량에 우위가 ...
... sentiment index, NSI)와 구글 트렌드 데이터(Google Trends Data)를 이용하여 설비투자에 대한 예측력을 개선할 수 있는지 분석하였다. 설비투자 예측 모형에서 거시경제 관련 설명변수를 이용한 모형의 예측력과 한국은행 뉴스심리지수 및 설비투자 관련 검색어 추세 변화량을 추가한 모형의 예측력을 비교하였다. 설비투자 예측 모형의 예측력을 비교하기 위해 머신러닝(Machine Learning)에 기반한 Adaptive LASSO, Ridge Regression, RandomForest, Neural Network 모형을 추정한 결과, 거시경제 변수를 포함하는 정형데이터만 활용한 모형의 예측력에 비하여 한국은행 뉴스심리지수와 구글 트렌드 데이터를 함께 활용한 모형의 예측력이 개선됨을 보였다. 본 연구의 분석결과에 따르면, 향후 ...
본 연구에서는 머신러닝 분석방법 중 랜덤 서바이벌 포레스트(Random Survival Forest)를 활용하여, 충청권 기업의 생존율에 미치는 영향요인을 분석한다. 기업 생존분석에 관한 선행연구에서 출발하지만, 기존 연구모형에서는 도출하기 어려웠던 영향 요인과 생존율 사이의 비선형적 관계, 데이터의 한계로 활용되지 못하였던 기업 간 거래관계의 생존율에 대한 영향 등을 본 연구에서 밝힌다. 분석 결과를 살펴보면, 자기자본율, 법인기업 여부, 종사자 수 규모, 중핵기업과의 거래차수, 영업이익률 등이 기업생존율에 가장 중요한 영향요인임을 확인할 수 있다. 특히, 자기자본율, 종사자 수 규모, 영업이익률 등의 영향요인에서는 특정 수준에서 기업생존율에 유의미한 변화가 발생하는 문턱(threshold)을 확인할 수 있었으며, ...
최근 정부는 서비스R&D의 적격성 여부를 판단하는 데 도움을 주기 위한 참고자료(「서비스 연구개발(R&D) 가이드라인」)를 작성한 바 있다. 동 가이드라인은 서비스R&D에 대한 정부와 민간의 이해를 높이기 위한 목적에서 서비스R&D 인정기준 체크리스트를 마련하고, 다양한 서비스산업에서의 구체적인 R&D 사례를 제시하고 있다. 그러나 판단기준에 대한 모호함과 자의적 해석의 가능성이 여전히 남아 있으며, 대상이 되는 각 과제나 활동 건별로 일일이 적격성 여부를 판단해야 한다는 점에서 사업 관리 및 예산 배분ㆍ조정 차원의 활용성 측면에서 분명한 한계가 존재한다. 이 때문에 서비스R&D 사업의 기획ㆍ운영ㆍ평가 등에 기준으로 활용할 수 있는 객관적인 서비스R&D 판단...
... 되기 위하여 세계 각국에서 바이오 빅데이터를 구축하려는 움직임이 활발 ○ 보건의료 데이터의 활용 및 정밀의료 기술의 발전은 개개인에게 최적화된 치료법을 효과적으로 적용할 수 있게 할 뿐만 아니라 국민 전체의 의료비 과잉 지출을 예방할 수 있게 함. □ 정부뿐만 아니라 기업 역시 보건의료 데이터를 활용하여 새로운 혁신을 창출 ○ 임상 데이터에 대한 상호작용 및 머신러닝 플랫폼을 구축한 미국의 템푸스(Tempus)사, 환자 및 의료 관계자에게 정신 건강 정보 및 치료 플랫폼을 제공하는 진저(Ginger)사 등은 보건의료 데이터를 활용하여 유니콘 기업으로 인정받은 대표적인 예시 □ 데이터 활용 관련 법ㆍ제도에 대한 많은 지적에 따라 2020년 데이터 3법이 개정되었으나, 보건의료 분야의 법ㆍ제도 간 정합성 문제는 지속적으로 제기되는 ...
... 미래시장에 대비하기 위해 국가기술이니셔티브(NTI)를 발표했다. NTI는 9개의 ‘플랫폼 프로젝트’와 더불어 핵심 과학 및 기술 개발대상으로 인공지능, 양자, 신에너지원, 생산기술, 생물제어, 신경 및 가상·증강현실, 빅데이터, 로봇과 센서, 감지기술, 블록체인, 양자통신, 송전 및 분산 스마트그리드, 무선기술과 사물인터넷, 머신러닝 및 인지기술 등을 지정했다. 러시아 정부는 ‘2030년까지의 러시아연방 전자산업의 개발전략’과 ‘2035년까지의 국가 제조업 개발전략’을 비롯하여 수소를 새로운 수출 전략 에너지 자원으로 개발한다는 ‘2035년까지의 러시아연방의 에너지 전략’도 발표했다. 2020년 12월에는 첨단기술 개발을 위해 ...
경제분석을 직업으로 삼는 이코노미스트, 그리고 국가부처에서 경제정책을 입안하는 공직자와 연구자들은 항상 현재와 미래의 경제상황을 분석하고 예측한다. 그 결과를 토대로 투자자들은 적절한 투자대책을 마련하고 정책 입안자들은 경제정책을 수립하게 된다. 미래를 예측하기 위해서는 현재에 대한 분석이 선행되어야 한다. 하지만 당장 현재 혹은 가까운 과거의 경제상황을 판단하는 데 실질적인 도움을 주는 지표를 찾기 힘든 게 현실이다. 예를 들어 생산과 소비와 같은 월별 실물경기지표들은 일정한 시차를 두고 발표되기 때문에 이 지표들로부터 “현재”의 경기상황을 파악하기에는 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 공식적으로 공표되고 있는 월별 실물경기지표보다 속보성 있게 확보가 가능하면서 경기 상황을...
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코로나19 발생 이후 대부분의 고용 관심사가 항공 및 여행서비스, 음식·숙박 서비스 등 주로 서비스 업종에 집중된 상황에서 본 연구는 최근 그 중요성이 강조되고 있는 제조업의 고용변화를 살펴보았다. 분석에 따르면, 코로나19 이후 제조업 고용은 비교적 큰 충격 없이 빠르게 회복하는 모습을 보이고 있다. 제조업 고용은 서비스업에 비해 큰 충격 없이 유지되고 있고, 코로나19 직후 2020년 상반기에 약간 하락하였지만 하반기부터 회복 추세를 보이고 있으며, OECD 주요국의 제조업과 비교하여도 일본과 함께 고용 충격이 비교적 작게 나타나고 있다. 그러나 전반적으로 양호한 고용 성적에도 불구하고 제조업 내 특성 별로는 차이가 나타나는 것으로 보인다. 종사상 지위 별로 보면, 임시·일용직, 고용원이 있는 자영업자에서 고용 충격이 상대적으로 크게 나타났고, 상용직과 고용원이 없는 자영업자는 큰 충격이 없는 것으로 나타났다. 제조업 규모별로는 300인 이상의 경우 코로나 발생 초기 약간의 충격 이후 고용이 빠르게 반등하면서 코로나 이전보다 고용이 더 증가한 반면, 이보다 작은 규모의 제조업체들의 경우 고용 회복이 더디게 나타나고 있다. 고용의 중장기, 단기 추세선을 비교한 결과 제조업 업종에 따른 차이를 보였다. 코로나 발생 이전 3년간의 추세선을 2020년 1월부터 연장한 선과, 2020년 1월부터의 실제 자료를 이용한 단기 추세선을 비교한 결과, 의약품은 코로나19 발생 이전부터 시작하여 코로나19 발생 이후에도 견조한 증가세를 유지하고 있으며, 전자부품·컴퓨터, 기타운송장비, 가구는 코로나19 이후 오히려 고용 추세가 개선되었다. 그러나 다수 업종은 코로나 발생 이후 고용이 하락하였는데, 특히, 비금속광물, 1차금속, 금속가공 분야나 인쇄·기록매체 업종에서 하락이 상대적으로 크게 나타났다.
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[전지적키에트시점] (Eng sub)심상치 않은
국내 대기업 움직임??
KIET 시점에서 보는 미래 로봇 산업 전망은
어떨까요?
경제전문가가 알려드립니다!
(산업연구원 박상수 실장)