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김경도 한국정부회계학회 2013 정부회계연구 Vol.11 No.1
본 연구는 지방자치단체에 도입된 정부회계제도인 복식부기・발생주의 회계제도의 성과에 대한 관련자들의 인식을 조사하는 것을 대상으로 한다. 정부회계제도의 성과는 회계정보의 유용성과 업무개선으로 보고 제도 인프라, 과업 전문성, 회계정보의 수요 등 회계제도의 특징이 어떻게 영향을 미치는가를 분석하고자 한다. 연구 결과 첫째, 제도 인프라 측면에서 회계법규 기준의 완전성이 높아질 수록, 외부회계 감사가 잘 될수록, 이호조 시스템의 활용이 편리할수록 회계정보의 유용성에 영향이 큰 것으로 나타나고 있다. 둘째, 제도 인프라인 회계법규 기준의 완전성이 높아질수록, 주민편의시설이나 사회기반시설에 대한 실사의 신뢰성이 클수록, 이호조 시스템의 활용이 용이할수록 업무 개선에 긍정적 영향을 미친다. 다만 외부 회계감사는 업무 개선에 부정적 영향을 미친다. 셋째, 과업 전문성에서 회계 담당 공무원의 전문성이 향상될수록, 회계실무에 도움이 되는 회계매뉴얼이 잘 구비될수록 회계정보의 유용성에 긍정적 영향을 미친다. 넷째, 과업 전문성에서 담당자 전문성, 업무의 독자성, 회계매뉴얼의 구비가 업무 개선에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 다섯째, 정보 수요에서 고위결정자 정보 활용, 실무부서 정보 활용이 회계정보 유용성에 영향을 미치고 있다. 여섯째, 정보 수요에서 고위결정자 정보 활용, 실무부서 정보 활용이 업무성과에 영향을 미치고 있다. 일곱째, 회계 제도 특징이 회계제도 성과에 미치는 가설에서 먼저 회계제도 인프라, 과업전문성, 회계정보의 수요가 회계정보의 유용성에 미치는 영향은 제도 인프라와 과업의 전문성이 통계적으로 유의미하다. 반면에 회계제도 인프라, 과업 전문성, 회계정보의 수요가 업무 개선에 미치는 영향은 제도인프라, 과업의 전문성, 회계정보의 수요 등 전 영역에서 통계적으로 유의미하다. 회계제도의 인프라는 운영기제로서 작용하는데 회계법규나 기준의 완비와 이호조의 편리성이 회계정보의 유용성과 업무 개선에 모두 긍정적인 영향을 미치고 있으며, 외부회계감사는 회계정보의 유용성에 정의 영향을 주나 업무의 개선에는 부정적인 영향을 미치는 것을 나타나고 있다. 과업 전문성에서는 담당자의 전문성과 회계실무에 도움이 되는 매뉴얼의 구비가 회계정보의 유용성과 업무 개선에 모두 긍정적인 영향을 미치고 있으며, 업무의 독자성이 제고되는 경우 업무 개선이 제고되는 것으로 나타나고 있다. 회계정보에 대한 관심이나 활용 등 정보 수요 측면에서 고위결정자의 정보 활용과 실무부서의 정보 활용이 클수록 회계정보의 유용성과 업무 개선이 제고되는 정의 영향을 미치고 있다. The purpose of this study is to analyze the performance of the double-entry and accrual basis accounting system in Korean local governments. The research model is as follows; the dependent variable is the performance of double-entry and accrual accounting system standardized on two sorts, i) usefulness of the accounting information and, ii) work achievement. The independent variables, the characteristics of double-entry and accrual accounting are the institutional infra-structure, the speciality on task, and information needs. Multiple-regression analysis, T-TEST and ANOVA analysis are used as the statistic methods. The Likert scale of one to five were used in measuring variables. The findings are as follows; first, the evaluation on the usefulness of the doubleentry and accrual basis accounting system in local governments was not high. The score on the usefulness of the accounting information was 3.51, 3.20 on work achievement, 3.28 on institutional infra-structure, and 3.21 on speciality on task, 2.99 on information needs, which was below average. Second, the results of the study's hypothesis tests are as follows; i) institutional infra-structure has a positive effect to usefulness of the accounting information and work achievement, ii) speciality on task has a positive effect to usefulness of the accounting information and work achievement, iii) information needs has a positive effect to usefulness of the accounting information and work achievement, iv) the characteristics of double-entry and accrual accounting as a whole has a positive effect to the performance of double-entry and accrual accounting system, v) the study found differences in attitudes between local governments, departments of local governments, and rank of public officials.
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구조방정식을 이용한 버스유형별 서비스평가 모형구축에 관한 연구
김경도,배기목,원제무,김태호 대한국토·도시계획학회 2006 國土計劃 Vol.41 No.6
RR SquareAdjusted R SquareStd. Error of the EstimateDurbin-Watson0.9666 0.9342 0.9305 0.1186 2.2398 측정항목측정지표Unstandardized Coefficients Standardized CoefficientstSig.Collinearity StatisticsTolerance
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신경망 및 통계 기법 기반의 기계학습을 이용한 유류유출 및 기상 예측 연구 동향
김경도,김용혁 한국융합학회 2017 한국융합학회논문지 Vol.8 No.10
정확한 예측은 미래에 일어날 현상에 대해 효과적으로 준비 혹은 대처 할 수 있게 해준다. 특히, 기상 현상은 인간의 생활과 밀접한 연관이 있으며, 발생할 수 있는 기상 및 재난 예측을 통해 인명, 재산 등의 피해로부터 예방 할 수 있게 해준다. 해상에서 발생할 수 있는 재난 중 하나인 유류유출 사고에 대해 빠르고 효과적으로 대응하 기 위해서는 유출유의 이동과 주변 해역의 기상을 정확하게 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 분류 및 회귀 예측과 관련된 연구에서 준수한 성능 및 예측 가능성을 보여준 기계학습 기법으로 서포트 벡터 머신, 가우시안 프로 세스, 다층 퍼셉트론, 방사기저함수 네트워크의 총 4 개의 기계학습 기법을 선별하였다. 선별한 기계학습 기법을 이용하여 유류유출의 탐지와 바람, 강우량, 오존 등의 기상 데이터를 예측하는 연구들의 연구 방법과 결과 등을 설 명하며 이를 활용한 기계학습 기반 유류유출 예측 모델의 적용 가능성을 제시한다. Accurate forecasting enables to effectively prepare for future phenomenon. Especially, meteorological phenomenon is closely related with human life, and it can prevent from damage such as human life and property through forecasting of weather and disaster that can occur. To respond quickly and effectively to oil spill accidents, it is important to accurately predict the movement of oil spills and the weather in the surrounding waters. In this paper, we selected four representative machine learning techniques: support vector machine, Gaussian process, multilayer perceptron, and radial basis function network that have shown good performance and predictability in the previous studies related to oil spill detection and prediction in meteorology such as wind, rainfall and ozone. we suggest the applicability of oil spill prediction model based on machine learning.
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김경도,김용혁 한국융합학회 2018 한국융합학회논문지 Vol.9 No.3
해양 뜰개는 해수면을 떠다니며 해양 기상 등을 관측하는 장비로, 뜰개를 통해 관측한 데이터는 해양 기상 예측, 유류유출 예측 등의 상황에서 활용된다. 관측 데이터는 관측 시에 오측(error data) 또는 결측(missing data)이 발생할 수 있으며, 오측 또는 결측된 데이터가 포함 될 경우, 데이터를 사용하는 모델들의 정확도가 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 데이터 보정을 위한 방법으로 순환신경망을 이용한 데이터 보정 모델을 제안한다. 2015년 7개, 2016년 8개의 뜰개를 통해 수집한 해양 데이터를 이용한 보정 실험 결과와 보정 결과를 검증하기 위한 뜰개 이동 예측 실험을 설명하며, 실험 결과, 데이터 보정을 통해 13.9%의 데이터가 보정되었으며, 이동 예측 모델의 성능이 1.4% 향상되는 것을 보였다. The ocean drifter is a device for observing the ocean weather by floating off the sea surface. The data observed through the drifter is utilized in the ocean weather prediction and oil spill. Observed data may contain incorrect or missing data at the time of observation, and accuracy may be lowered when we use the data. In this paper, we propose a data correction model using recurrent neural networks. We corrected data collected from 7 drifters in 2015 and 8 drifters in 2016, and conducted experiments of drifter moving prediction to reflect the correction results. Experimental results showed that observed data are corrected by 13.9% and improved the performance of the prediction model by 1.4%.
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