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코로나19 감염증 확산, 우크라이나에 대한 러시아의 침공, 탄소중립의 녹색경제 및 디 지털 대전환기를 맞으면서 세계 각국은 경제개혁 프레임워크를 짜는 중이다. 안정과 성 장을 위한 제도적 정착의 중심에 재정준칙이 있다. 재정준칙이란 예산총액에 대한 수치 적 제한을 두고 장기적으로 재정정책을 제어하는 것을 말한다. 국가별 GDP 대비 과도한 국가채무는 그 나라의 신뢰와 국가신인도를 상실하게 됨으로써 세계에서의 입지가 위축 될 소지가 크고, 궁극적으로 재정운용의 한계에 봉착하여 금융위기 국가로 전락할 가능 성도 있다. 우리나라는 지난 5년간 엄청난 액수의 국가채무 상승을 경험하였고, 그것이 현재와 미래세대에 큰 압박으로 다가올 조짐이 보이고 있다. 재정준칙을 마련함으로써 재정의 지속가능성과 유지가능성을 제고해야 한다. 지방교부금 위주의 재원확보로 운용 되는 지방정부도 중앙정부와 마찬가지로 일정한 재정준칙의 틀을 마련하여 운용할 때 재 정 수요에 부응하면서 안정적이고 효율적인 지방행정을 영위할 수가 있다. 본 연구는 합리적 재정관리와 함께 재정의 지속성과 유지가능성 제고를 위한 재정준 칙 제정에 관해 구명함을 목적으로 한다. 중앙정부처럼 지방정부도 불합리한 재정지출로 발생하는 부채증가의 위험을 제거하고, 합리적 재정관리를 통해 지방행정의 효과성을 제 고하는 것이 중요하다. 재정건전성은 국가와 지역발전의 큰 원동력이 될 것이다.

The spread of the COVID-19 infection, Russia's invasion of Ukraine, the green economy for carbon neutrality, and the global shift towards digitization are driving countries around the world to pursue economic reform. At the heart of establishment for stability and growth lies the fiscal rule. Fiscal rules refer to numerical limits on total budget amounts, aiming to control fiscal policy. Excessive national debt relative to a country's GDP can undermine its credibility and sovereign rating, leading to the brink of a financial crisis. The previous administration experienced a significant rise in national debt, which now looms as a burden for current and future generations. There is a pressing need to enhance the sustainability and maintainability of the fiscal framework. Local governments should also set up a specific fiscal rules to meet fiscal demands and ensure its stability. This study aims to explore the establishment of fiscal rules to enhance rational fiscal management and promote fiscal sustainability and maintainability. Just like the central government, it's crucial for local governments to eliminate the risk of debt increase due to irrational fiscal spending. Enhancing the effectiveness of local administration through rational fiscal management is more important than ever. It's vital to remember that only the world's top-level fiscal sustainability can serve as the driving force for national and regional development.

본 연구는 대형연구시설 기반 혁신클러스터 구축을 통해 지역·국가의 산업육성 및 혁신 성과를 도출하는 요인에 대해서 살펴본 연구이다. 혁신클러스터는 지역혁신 및 지역산업 육성에 있어서 혁신의 작동요인 및 네트워크, 상호작용에 대해 살펴볼 수 있는 정책이론 이며 실천적 도구이다. 혁신클러스터의 성공요인을 살펴보기 위해 본 연구에서는 ‘동적역 량(Dynamic Capabillity)’라는 분석 틀을 활용하여 두 나라의 사례를 비교분석하였다. 일 본의 도요타 클러스터와 대만의 신주과학단지 클러스터는 방사광가속기를 중심으로 혁신 성과를 낸 성공적 사례이며, 분석 결과 다음과 같은 정책적 시사점을 얻었다. 첫째, 지역의 혁신클러스터 작동을 위해서 대형연구시설의 활용정책을 연계한 산·학· 연 협력 및 각 혁신주체 역량배양을 위한 차별화된 정책을 실행해야 한다. 둘째, 클러스 터 작동을 위해 사회적 자산 활용 협력모델을 발굴·육성해야 한다. 셋째, 대형연구시설을 중심으로 인력교류, 국제협력연구, 혁신적 연구개발지원 등을 위한 정부차원의 별도 자 금을 투입, 집중 육성·관리해야 한다. 본 연구는 이러한 시사점을 바탕으로 지역혁신 및 과학기술정책 차원의 시사점을 얻고자 한다.

This study focused on analyzing the factors that derive industrial development and innovation performance in regions and countries through the establishment and operation of innovation clusters based on large research facilities. Innovation clusters are policy theories and practical tools that can examine the operating factors, networks, and interactions of actual innovation in regional innovation and fostering local industries. In order to examine the success factors of innovative clusters, this study compared and analyzed the cases of the two countries using an analysis framework called 'Dynamic Capability'. The Toyota Cluster in Japan and the Shinju Science Park Cluster in Taiwan are successful examples of innovative results centered on synchrotron radiation, and the analysis has obtained the following policy implications. First, for the operation of local innovation clusters, industry-academia-research cooperation linking policies for the utilization of large research facilities should be encouraged, and various policies should be implemented to cultivate the capabilities of each innovative entity. Second, it is necessary to discover and foster a cooperative model of the use of social assets for cluster operation. Third, it is necessary to invest government-level funds for manpower exchange, international cooperation research, and innovative R&D support centered on large research facilities, and to foster and manage the policy. Based on these implications, this study aims to obtain implications at the level of regional innovation and science and technology policy.

현재 초고령화와 지방소멸의 거대위기에 직면한 비수도권의 주택 정책을 위해서는 1 인 가구가 급증하는 현상을 주목할 필요가 있다. 본 연구는 다양한 1인 가구의 특성을 인구요인, 경제요인, 지리요인 등으로 구분하여 각 특성이 주거점유 선택에 미치는 영향 을 분석하는 것이 목적이다. 특히, 지방소멸 위기에 직면한 비수도권의 1인 가구 주택정 책을 위한 시사점을 도출하기 위해 충청권 대도시(대전시)와 중소도시(공주시)를 선정하 여 분석하였다. 생애주기 이론을 적용하여 각 도시 가구의 생애주기 단계를 파악하고 인 구, 지리, 경제요인에 따른 지역의 생애주기별 주거 소비 특성을 분석했다. 이후 대전시와 공주시의 1인 가구의 인구, 지리, 경제 요인의 특성이 주택점유 선택에 미치는 영향을 분 석했다. 연령대별 주택점유를 선택하는 기준은 대도시와 중소도시 모두 같은 특성을 보 였다. 하지만, 대도시와 중소도시가 처해있는 1인 가구의 생애주기 단계가 상이하기 때문 에 대도시와 중소도시의 주택점유 형태와 유형이 다르게 나타났다. 자산확장기에 자산을 축적하지 못하는 한국 1인 가구의 생애주기 특성과 자산축소기에 가구 비중이 급증하는 특성을 반영하는 주택정책이 필요하다. 1인 가구의 주택정책은 대도시와 중소도시의 특 성을 반영하는 것이 중요함을 시사하고 있다.

Currently, the rapidly increasing number of single-person households has a very important meaning for the housing policy of single-person households in non-metropolitan cities facing the massive crisis of super-aging and local extinction. The purpose of this study is to classify and analyze the characteristics of various single-person households into demographic factors, economic factors, and geographic factors, and analyze the impact of each characteristic on the choice of housing occupancy. In particular, large cities and small and medium-sized cities in the Chungcheong region were selected and analyzed to derive implications for single-person household housing policies in non-metropolitan areas facing the crisis of local extinction. By applying the life cycle theory, the life cycle stage of each city was identified and the housing consumption characteristics of each region's life cycle according to population, geography, and economic factors were analyzed. Through logistic regression analysis, the effects of the characteristics of population, geography, and economic factors on single-person households in Daejeon and Gongju were analyzed on the choice of housing occupancy. As a result of the analysis, the criteria for selecting housing occupancy by age group showed the same characteristics in large cities and small and medium-sized cities. However, since the life cycle stages of single-person households in large cities and small and medium cities are different, the form and type of housing occupancy in large cities and small and medium cities are different. Housing policies for single- person households suggest that it is important to reflect the characteristics of large cities and small and medium-sized cities.

본 연구는 기존의 경험 중심의 농업에서 디지털 중심의 농업으로 패러다임이 전환되 는 시점에서 스마트팜의 환경 요인과 작물의 생육에 대한 빅데이터 분석을 하였다. 분석 을 통하여 생산량 증대, 생산 시기 조절 및 최종 과실의 품질 등을 당초 설정한 목표치에 경제적으로 접근할 수 있는 의사결정 모델을 만들고자 수행되었다. 이를 위해 2018년부 터 경남지역의 토마토 재배 농가를 대상으로 환경과 생육, 경영 데이터를 수집하였으며, 이 데이터를 바탕으로 생산량과 관련된 요인을 분석하고 예측 모델을 만들고자 하였다. 분석 결과 토마토가 꽃이 피고 수확될 때까지 걸리는 기간이 7주인 것을 고려하여, 화방 당 7주 동안의 환경과 생육, 수량 데이터를 조합하여 수량에 영향을 주는 주요 요인을 추출한 이후에 이 요인들을 대상으로 심층신경망(DNN; Deep Neural Network)을 이용 하여 3.3m2당 생산량을 88% 이상의 예측력을 보였다. 또한 앙상블 기법을 적용하여 현 재 주간의 환경으로 줄기 굵기, 엽장 등 주요 생육 5 요인에 대한 예측도 가능하였다. 이 분석 결과를 바탕으로 스마트팜 측정 빅데이터를 통합 관리하고 분석하여 그 결과를 스 마트팜 농가에 적용함으로써 생산성 및 수익성을 향상시키는 모델 개발과 농가 현장 실 증을 통해 경남지역의 디지털 농업 구현이 가능하다.

This study was conducted to create a decision-making model that can economically approach the initially set goals of increasing production, controlling the timing of production, and the quality of the final fruit through big data analysis of environmental factors and crop growth in smart farms at the time of the paradigm shift from conventional experience-oriented agriculture to digital-oriented agriculture. For this purpose, environmental, growth, and management data were collected from tomato farmers in Gyeongnam Province since 2018, and based on this data, factors related to production were analyzed and a prediction model was created. As a result of the analysis, considering that it takes 7 weeks for tomatoes to bloom and be harvested, we extracted the main factors affecting yield by combining environmental, growth, and yield data for 7 weeks per plant, and then predicted yield per 3.3m2 using a deep neural network (DNN) based on these factors. In addition, by applying the ensemble technique, it seems that five major growth factors such as stem thickness and leaves can be predicted by the current week's environment. Based on the results of this analysis, it is expected that digital agriculture in the Gyeongnam region can be implemented through the development of models that improve productivity and profitability by integrating and managing smart farm measurement big data and applying the analyzed results in smart farm farms, and through on-farm demonstration.