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2016년 9월 경주와 2017년 11월 포항에서 규모 5.8, 5.4의 지진이 발생한 이후 지속적으로 여진이발생되고 있다. 대한민국은 국내 원전사고뿐만 아니라 인접국의 방사능 사고 발생 시 피해 위험도가매우 큰 지역으로 안전지대라 할 수는 없는 상황이다. 원전사고가 발생하면, 세슘과 요오드 등 방사성 물질이 방출되고 바람에 의해 주변지역으로 확산되며, 토양과 하천에 침착되어 우리가 마시는식수까지 오염시키는 결과를 초래하게 된다. 이에 본 연구에서는 환경다매체모형(G-CIEMs)을 이용하여 인접국 방사능 사고시 발생하는 세슘이 낙진확산으로 인해 하천에 미치는 영향을 분석하였다. 세슘의 오염 확산 분석을 위하여 인접국 원전사고 발생을 가정하였으며, 사고발생후 7일간의 한강수계 충주댐∼이포보 하류 구간에 대한 수체내 방사능 농도변화 분석, 이포보 하류에서의 Sediment 흡착/수중용해의 물질수지 변화와 댐/보의 Cs-137 농도를 분석하였다.

The M 5.8 earthquake occurred in Gyeong-ju in September 2016 and the M 5.4 earthquake occurred in Pohang in November 2017. After these earthquakes, aftershocks were occurred constantly. Korea is a highly dangerous area for a nuclear accident not only in its own country but also in neighboring countries. When a nuclear accident occurs, radioactive materials are diffused in the surroundings by wind and deposited in the soil and the river, which leads to the contamination of drinking water. In this study, we analyzed the effect of cesium diffusion on river, in case of a nuclear accident in neighboring countries using the environmental multimedia fate model (G-CIEMs). Nuclear concentration of radioactivity was observed in Chung-ju dam and Ipo weir, along with the changes in sediment adsorption and dissolved matters in water and the concentration of Cs-137 in dam/weir.

본 논문에서는 첫째, 변수들 간의 선형관계를 전제로 하지 않는 인공지능시스템의 하나인 인공신경망을 이 용한 평가모형을 구축하여 상장기업의 주가를 예측하고 둘째, 회계정보를 이용하여 기업 가치를 평가하는 Ohlson모형 을 이용하여 상장기업의 주가를 예측하였다. 이를 신규상장기업의 주가예측에 적용하여 어느 방법이 더 주가예측의 적정성이 높은지를 평가하였다. 이에 대한 본 연구의 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 공모가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 있고, 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 둘째, 상장일 종가를 기준으 로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가와 인공신경망 모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 셋째, 상 장 2개월 후 종가를 기준으로 한 경우 Ohlson모형에 의한 추정주가는 통계적으로 차이가 있고, 인공신경망 모형에 의 한 추정주가는 통계적으로 차이가 없었다. 이상의 결과로 볼 때 인공신경망 모형에 의한 추정주가가 Ohlson모형에 의 한 추정주가보다 적정하게 평가되었다.

I estimate stock prices of listed companies using financial information and Ohlson model, which is used for the evaluation of company value. Furthermore, I use the artificial neural network, one of artificial intelligence systems, which are not based on linear relationship between variables, to estimate stock prices of listed companies. By reapplying this in estimating stock prices of newly listed companies, I evaluate the appropriateness in stock valuation with such methods. The result of practical analysis of this study is as follows. On the top of that, the multiplier for the actual stock price is accounted by generating the estimated stock prices based on the artificial neural network model. As a result of the comparison of two multipliers, the estimated stock prices by the artificial neural network model does not show statistically difference with the actual stock prices. Given that, the estimated stock price with artificial neural network is close to the actual stock prices rather than the estimated stock prices with Ohlson model.

초등 신규교사가 직면하는 여러 가지 어려움을 해소하기 위해서는 그들의 요구에 부합하는 직 무역량 강화교육 프로그램이 설계되어야 한다. 그러나 지금까지의 프로그램 설계는 체계적인 요구 분석과 프로그램 개발모형에 기초하지 않았다. 이에 본 연구는 이러한 한계를 극복하여 초등 신규 교사 직무역량 강화 프로그램을 설계하려는 목적으로 수행되었다. 본 연구의 프로그램 설계는 IPO(Input-Process-Output) 모형에 따라, 다양한 대상과 수준의 요구분석, SME의 자문을 통한 프로그램 구성요소 협의 및 교육과정 설계, Kirkpatrick(1998)의 평가모형을 활용한 평가 및 프로 그램 개선방안 제시까지의 체계적인 과정으로 진행되었다. 초등 신규교사와 학교 현장 전문가들의 실제적인 요구를 충실히 반영한 결과, 학교 현장의 맥락에 부합하는 초등 신규교사 직무역량 강화 과정이 설계되었다. 그렇게 설계된 교육과정은 학생이해, 학급경영 및 생활지도, 교수학습, 그리고 교직소양 역량을 강화하기 위한 교수요목, 교수방법, 학습시간 등으로 구성되었다. 끝으로, 본 연구 의 결과가 주는 시사점을 신규교사, 단위학교, 교원양성기관, 그리고 교원연수기관 등 다양한 주체 별로 논의하였다. 본 연구는 체계적이고 실제적인 교육과정 설계 사례로서 교직현장 신규교사의 입직 초기 적응을 돕고, 초등교육 유관 조직에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

To solve various problems faced by novice elementary school teachers, it is necessary to design a training program to enhance their job competencies that meet their needs. However, programs so far have not been based on systematic needs analysis nor a program development model. Therefore, this study was conducted with the aim of overcoming these limitations and designing a program to enhance novice elementary school teachers' job competencies. Based on the IPO (Input-Process-Output) model, a training program was systematically designed, including needs analyses at various levels for different stakeholders, discussion of program components and instructional design with subject matter experts, and evaluation and program improvement plans based on Kirkpatrick's (1998) model. As a result of incorporating the training needs of novice elementary school teachers as well as school field experts into the design process, we designed a training program suitable for the field context to enhance the teachers' job competencies. The curriculum consisted of content, teaching methods, and a timeline to strengthen the novice elementary school teachers' competencies for understanding students, class management and guidance, teaching and learning, and other basic job requirements. Based on the results, we discussed the implications of this research for novice elementary school teachers, elementary schools, teacher education institutions, and teacher training institutions. As an exemplar of designing a training program systematically, this study is expected to help novice teachers adapt to their early stage of employment in their schools, and contribute to elementary education organizations.

This study investigates the effects of income inequality across provinces of export firms on their initial and long-term stock returns in the Korean initial public offering (IPO) market. Design/Methodology/Approach Using 520 IPO firms listed on the Korea Exchange (KRX) from 2002 to 2016 and financial and accounting, regional population data and IPO information, we study the effects of income inequality, measured in relative Gini coefficients over provinces of Korea, of export firms on initial returns (IR) and their long-term cumulative abnormal returns (CARs). Findings The Gini income inequality index is found to have a positively significant effect on the IR of IPO for the whole and the export firm sample, but without statistical significance for the non-export firm sample. Second, the level of exports has a negative and significant effect on the initial returns of IPO for the pooled sample. Third, the income inequality not only affects IR, but also affects the long-term CARs. Fourth, the export ratio does not show any statistically significant effect on the long-term CARs for all the samples in the CAPM model. Fifth, the income inequality index also has a significant positive effect on all the three measures of CARs in the Fama-French 3, 4 and 5 factor models. Research Implications We propose to allocate IPO shares based on income level, hopefully more shares to be assigned to lower income investors

본 연구의 목적은 IPO 저가발행 등의 요인으로 공모주의 단기간 초과 수익을 위해서 신규 공모주 상장일 시초가격을 예측하는 것이다. 본 연구는 공모가격 결정요인에 관한 특성요인을 추출하고, 공모가격에 미치는 영향요인을 도출하고자 한다. 구체적으로 코스닥시장 상장을 위한 IPO를 대상으로 공모가격결정 영향요인을 도출하고 이를 인공지능기법(신경망, 의사결정나무)을 활용하여 공모가격 예측모형을 구축하고자 한다. 공모가격 예측모형에 관한 연구변수로는 매출액(백만원), 순이익(백만원), 최대주주지분율, 자본금, 상장주식수, 신규모집 주식 수, 구주매출 비율, 주간사 규모, 기관청약경쟁률, 일반청약경쟁률, 의무보유확약비율, 유통가능물량(비율), 공모금액, 공모가(단위:원), 공모가 할인율 등이다. 연구결과, 공모가격 예측을 위하여 고려해야하는 주요 변수는 일반청약경쟁률과 공모가로 선정되었다. 중요도 순위에 포함되어있는 변수인 자본금, 순이익, 의무보유확약비율, 최대주주지분율도 고려해야할 요인으로 추출되었다.

The purpose of this study is to predict the initial price of new public offering stocks on the listing date for short-term excess returns of public offering stocks due to the IPO underpricing factor. This study seeks to extract the characteristic factors related to the determinants of the public offering price and derive the factors that affect the public offering price. Specifically, for IPOs to be listed on the KOSDAQ market, the public offering price decision influencing factors are derived and artificial intelligence techniques (neural networks, decision trees) are used to build a public offering price prediction model. Research variables related to the public offering price prediction model include sales, net profit, largest shareholder’s share, capital stock, number of listed stocks, sales ratio of old stocks, lead company size, institutional subscription competition rate, general subscription competition rate, mandatory holding commitment rate, distribution Available volume, public offering amount, public offering price, public offering price discount rate, etc. As a result of the study, the main variables to be considered for the prediction of the public offering price were the general subscription competition rate and the public offering price. Variables included in the ranking of importance, such as capital stock, net income, commitment ratio of obligatory holdings, and the largest shareholder's equity ratio, were also extracted as factors to be considered.