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The Effects of Long-term and Short-term Foreign Investors' Ownership on Earnings Management

본 연구는 1998년부터 2004년까지 한국증권거래소에 상장된 2,296개의 기업-연도를 대상으로 장단기 외국인 투자자 지분율에 따라 경영자의 이익조정이 어떻게 영향을 받는지에 대해 분석해 보았다. 단기투자일수록 외국인 투자자들은 단기적인 이익실현을 위해서 경영자에 대해 배당압력을 높이려 할 것이다. 반대로 장기투자의 경우 외국인 투자자들이 기업의 내재가치에 투자함으로써 장기적인 이익을 추구하기 때문에 단기투자의 경우보다 상대적으로 배당성향이 낮을 것이다. 외국인 투자자 지분율이 경영자의 보고이익조정에 미치는 영향을 배당성향을 기준으로 배당성향이 높은 그룹을 단기투자로, 배당성향이 낮은 그룹을 장기투자로 구분하여 장단기 외국인 지분율에 따라 이익조정의 크기와 방향에 대해 분석하였다. 이익조정 여부를 판별하는 종속변수로 수정 Jones 모형을 사용하여 재량적 발생액을 측정하였다. 연구목적에 따라 재량적 발생액의 절대값을 함께 분석하였고 추가적으로 재량적 발생액을 양의 값과 음의 값으로 분리하여 분석하였다. 본 연구의 의의는 외국인 투자자 지분율이 단기투자인지 장기투자인지에 따라 이익조정에 미치는 영향이 다를 것이라는 가설을 연구함으로써 외국인 투자자의 지분율을 기간에 따라 분류하여 연구했다는 점에서 이전의 연구에서 사용되지 않은 새로운 방법을 사용했다는 것이다. 또한 이익조정의 크기와 관련하여 투자기간에 따라 외국인 투자자 지분율을 나누어 분석함으로써 그룹간의 절대적인 이익조정 크기에 대한 원인을 분리하여 연구했다는 점이다. 단기투자와 장기투자 그룹간의 상호비교를 함으로써 단기투자의 경우 배당압력으로 인한 보고이익의 감소, 장기투자의 경우 외부감시효과로 인한 이익조정의 감소라는 분리된 결과를 도출하였다.;This study examines the effects of long-term and short-term investors' ownership on earnings management. To examine the differences empirically, foreign investors' ownership is classified by payout ratio. Because short-term foreign investors have intention to make pressure to managers about large dividend, the group that has higher payout ratio is panel A that is assumed to short-term foreign investors. On the contrary, as long-term foreign investors invest a firm, they usually consider intrinsic value of the firm. Therefore, the group that has lower payout ratio is panel B that is assumed to long-term foreign investors. This study empirically analyzed the samples of 2,296 firm-year during the seven-year period from 1998 to 2004. The firms are listed on Korea Stock Exchange(KSE) as of every year-end. For this study, earnings management is measured by proxies such as discretionary accruals(DA) that is estimated using a cross-sectional version of Modified Jones model(1995) by year and industry. The main results of this study can be summarized as follows: First, the multiple regression analysis of panel A revealed that short-term foreign investors' ownership decreases managers' reporting income. That is, as short-term foreign investors' ownership increase, managers decrease reporting income because of high dividend pressure. Short-term foreign investors' ownership is negatively related to DA but is positively related to the amount of earnings management with a statistically significant values and signs. Second, the multiple regression analysis of panel B revealed that long-term foreign investors' ownership decreases managers' earnings management. That is, as long-term foreign investors' ownership increase, managers decrease earnings management because of monitoring effects of foreign investors as stockholders. Long-term foreign investors' ownership is negatively related to DA with a statistically significant values and signs. Consequently, the empirical results of this study show that the effects of short-term and long-term foreign investors' ownership on earnings management can be classified by investment period.논문개요 Ⅰ. 서론 = 1 Ⅱ. 선행연구 = 4 A. 국내 외국인 투자 현황 = 4 1. 자본시장의 개방 = 4 2. 외국인투자의 영향 = 7 B. 이론적 배경 및 기존 연구 = 8 1. 외국인 투자자 관련 연구 = 8 2. 이익조정 관련 연구 = 10 3. 외국인 투자자와 배당 관련 연구 = 13 Ⅲ. 가설의 설정 = 14 Ⅳ. 연구모형 및 표본선정 = 16 A. 이익조정 추정모형 = 16 B. 연구모형의 설계 = 18 C. 표본선정 = 22 Ⅴ. 실증분석 결과 = 24 A. 기술통계량 = 24 B. 상관분석 = 27 C. 외국인 투자자 지분율과 이익조정 분석 = 29 1. 전체표본 분석 = 29 2. 단기투자 결과분석 = 32 3. 장기투자 결과분석 = 34 Ⅵ. 결론 및 시사점 = 36 참고문헌 = 39 ABSTRACT = 4

다중 객체 검출을 위한 혼합 모델 기반 밀도 추정

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 융합과학기술대학원 융합과학부(지능형융합시스템전공), 2021.8. 곽노준.다중 객체 검출은 입력 이미지 위에 존재하는 여러개의 객체를 찾는 문제를 의미한다. 이 다중 객체 검출에서 객체는 경계 박스와 객체의 클래스 정보로 표현된다. 이 때 경계 박스는 4개의 좌표 (왼쪽, 위, 오른쪽, 아래)로 구성된다. 심층 인공 신경망이 컴퓨터 비전 분야에 적용된 이 후로 다중 객체 검출 알고리즘은 상당한 발전을 이루었다. 이미지 분류 같은 컴퓨터 비전의 다른 문제들과 다르게 하나의 입력 이미지에 대한 다중 객체 검출 문제의 타겟의 수는 가변적이다. 이는 다중 객체 검출기의 학습을 어렵게 한다. 따라서, 다중 객체 검출 네트워크의 학습의 근본적인 문제는 ``어떠한 방법으로 서로 다른 이미지에 대해 가변적인 수의 경계 박스를 네트워크를 통해 학습 할 것인가''이다. 다양한 수의 타겟을 학습하기 위해서 이전의 다중 객체 감지기는 일반적으로 경계 상자 공간을 이산화하고 정답 경계 상자를 네트워크의 출력에 직접 할당하는 훈련 절차를 사용한다. 이 훈련 방법은 다양한 수의 경계 상자를 직접 모델링하지 않기 때문에 학습을 위해 일부 수작업이 요구되는 구성 요소와 절차를 필요로 한다. 하지만 이는 다중 물체 감지 훈련을 복잡하고 경험적으로 만든다. 이 논문에서 우리는 다양한 수의 타겟을 직접 모델링하고 다중 객체 탐지기 훈련의 복잡한 처리 및 휴리스틱을 줄이는 것을 목표로한다. 이를 위해 경계 상자의 밀도 추정 문제로 다중 객체 감지 작업을 재정의한다. 타겟를 네트워크 출력의 특정 위치에 직접 할당하는 대신 혼합 모델을 사용하여 입력 이미지에서 경계 상자의 확률 밀도를 추정하도록 네트워크를 훈련시킨다. 이를 위해 MDOD (mixture density object detector)라는 다중 물체 감지를 위한 새로운 네트워크와 밀도 추정 기반 학습을 위한 해당 목적 함수를 제안한다. 우리는 공개된 다중 객체 감지 데이터 세트에 MDOD를 적용하였다. 우리가 제안한 방법은 새로운 접근 방식으로 다중 물체 감지 문제를 처리 할뿐만 아니라 감지 성능 또한 향상시켰다. 또한, 이 논문에서 우리는 MDOD의 활용 사례들을 소개한다. 첫 번째로, 다중 물체 감지에서 기존의 non-maximum suppression 기반의 후 처리를 대체하기 위해 MDOD를 사용한다. 두 번째로, 다중 사람 포즈 추정 문제에 MDOD를 적용한다. 우리는 이러한 사례들을 통해 MDOD가 다중 물체 감지뿐만 아니라 다른 연구 주제에도 응용 가능함을 보였다.Multi-object detection is a task finding multiple-objects on an input image. In multi-object detection, an object is represented as a bounding box with its class information. The bounding boxes consist of 4-coordinates (left, top, right, and bottom). Since convolutional neural networks have been developed, multi-object detection algorithms have achieved a substantial improvement. Unlike the other computer vision tasks such as image classification, each input image has an inconsistent number of target bounding boxes and class labels in multi-object detection. This makes the training of multiple object detectors difficult. Thus, the fundamental problem in training a multi-object detection network is, “How can the network learn varying number of bounding boxes in different input images?”. To learn varying number of bounding boxes, the previous multi-object detectors generally use the training procedure that discretizes the bounding box space and directly assigns the ground truth bounding boxes to the network’s output. Since this training method does not directly model a variable number of bounding boxes, it requires some hand-crafted components and procedures additionally to the training, which makes the training too complicated and heuristic. In this dissertation, we aim to directly model the varying number of bounding boxes and simplify the complex processing and heuristics of training multi-object detector. To this end, we reformulate the multi-object detection task as a problem of density estimation of bounding boxes. Instead of assigning each ground truth to specific locations of the network's output, we train a network by estimating the probability density of bounding boxes in an input image using a mixture model. For this purpose, we propose a novel network for multi-object detection called mixture density object detector (MDOD), and the corresponding objective function for the density-estimation-based training. We apply MDOD to the public multi-object detection dataset. Our proposed method not only deals with multi-object detection problems in a new approach, but also improves detection performances. In addition, we introduce some applications of MDOD in other research topics. First, we use MDOD to replace non-maximum suppression-based post-processing in multi-object detection. Second, we apply MDOD for multi-person pose estimation. Through these examples, we show that MDOD is applicable to other research topics as well as multi-object detection.1 Introduction 1 1.1 Problem definition: training of a multi-object detection network 3 1.2 Approach: density estimation-based training 7 1.3 Contributions 10 1.4 Outline 12 2 Related Works 14 2.1 Multi-object detection using convolutional neural network 14 2.2 Anchor-based and anchor-free methods 17 2.3 Matching algorithm 18 2.4 Foreground-background imbalance problem 19 2.5 Using probability distribution 19 2.6 Dataset and evaluation metric 20 2.6.1 Pascal VOC 20 2.6.2 MS COCO 23 2.7 Mixture density network 24 3 Mixture Model-based Bounding Box Density Estimation for Object Detection 27 3.1 Mixture model for multi-object detection 28 3.2 Mixture model-based object detector 31 3.2.1 Architecture 31 3.2.2 Inference 34 3.3 Training 35 3.3.1 Confidence score through RoI sampling 35 3.3.2 Likelihood compensation 37 3.3.3 Modified loss function 38 3.4 Experiments 39 3.4.1 Experiment settings 39 3.4.2 Confidence measure 40 3.4.3 Foreground-background balance 42 3.4.4 Relation of uncertainty (σ) and confidence p(c) 43 3.4.5 Likelihood compensation 44 3.4.6 Flexibility of the MDOD 45 3.4.7 Default std (σ ) 47 3.4.8 Center-limit operation (F) 47 3.4.9 Ablation study 47 3.4.10 Evaluation result comparison 48 3.5 Additional experiments on Pascal VOC 48 3.5.1 Default coordinates (μ ) 50 3.5.2 Default std (σ ) 51 3.5.3 Ablation study in more detail 51 3.5.4 Visualization of RoIs 52 3.5.5 Visualization of the mixture model 52 3.5.6 Evaluation results comparison 55 3.6 Conclusion 55 4 Improvement of Mixture Density Object Detector with Cauchy distribution 58 4.1 Mixture model with Cauchy distribution 60 4.2 MDOD without predefined default coordinate (μ ) 62 4.3 Experiments 65 4.3.1 Experiment settings 65 4.3.2 Default coordinate and level-scale 65 4.3.3 Gaussian and Cauchy distribution 66 4.3.4 Underflow ratio 68 4.3.5 Default scale parameter of Cauchy (γ ) 68 4.3.6 Evaluation result comparison 69 4.4 Conclusion 75 5 Training MDOD without RoI sampling 76 5.1 Foreground probability and mixing coefficient 77 5.2 Training without RoI sampling 78 5.3 Experiments 79 5.3.1 Experiment settings 79 5.3.2 Comparison with MDOD-V2 81 5.4 Conclusion 81 6 Application of MDOD 83 6.1 MDOD for duplicate bounding box removal 84 6.1.1 MDOD with local maximum module 85 6.1.2 Learning local maximum score 87 6.1.3 Inference 87 6.1.4 Results 88 6.2 MDOD for multi-person pose estimation 90 6.2.1 Mixture density pose estimator 91 6.2.2 Learning keypoints 92 6.2.3 Inference 93 6.3 Results 93 6.4 Conclusion 95 7 Discussion 97 7.1 Summary 97 7.2 Future works and broader impacts 99 7.2.1 Modeling the distribution of bounding boxes 99 7.2.2 Normalized confidence score 99 7.2.3 The number of mixture components 100 7.2.4 Object in higher dimension 100 7.2.5 Likelihood for any bounding box 100 7.2.6 Knowledge transfer with MDOD 101 8 Appendix 102 Abstract (In Korean) 115 감사의 글 117박

Problems and Improvements of the Termination of Civil Service Relations

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 법과대학 법학과, 2019. 2. 허성욱.The provisions of National Civil Service Act which stipulate the causes of the termination of civil service relations should be reasonable, so that they does not infringe the guarantee of the public official's status. First, The National Civil Service Act describes when a public official is sentenced to probation, he or she is automatically excluded from the public office. This clause does not allow any exception, even when a crime is committed by negligence and does not undermine the citizens' trust in public service. As a result, the dismissal of public official is determined in the criminal procedure and the criminal procedure is turned into the disciplinary procedure. Under the Labor Standards Act, even if an employee committed a crime and sentenced to probation, he or she is not always dismissed and he or she can file a lawsuit to argue that the dismissal is unjustified. The Constitutional Court found several laws unconstitutional, which impose disadvantages due to the crime conviction without any exception. Public officials who committed a crime can be dismissed in the disciplinary procedure, so this clause should be deleted. Secondly, the National Civil Service Act provides that if a public official is lack the ability to perform duties, has poor performance and can not improve the ability and performance, he or she can be dismissed. The criteria of working ability and performance should be object and fair. In analysis of the cases under the Labor Standards Act, a criteria is considered fair when it adopts an absolute and multi-sided evaluation. The standard of working ability and performance of government employees also should be an absolute and multi-sided evaluation. Finally, the National Civil Service Act prescribes that a public official can be expelled by disciplinary action. Public officials bear several comprehensive obligations and it is often unclear whether they violate a duty or not. Especially the obligation to maintain dignity includes the duty to maintain dignity in private life, so minor negligence in private life can lead to the disciplinary action. The disciplinary action criteria is also vague and hard to apply. Moreover, disciplinary actions often do not describe which obligation is violated or how the disciplinary action criteria is applied. In order to reform disciplinary action, the obligation to maintain dignity should only be applied when public officer demeans while performing duties or commits a crime. The disciplinary action criteria should provide more examples of violation of duties, clarify the distinction between intent and negligence, and specify the degree of violation. Disciplinary actions should explain what kind of duty is violated and how the disciplinary action criteria is applied.국가공무원법상 공무원관계의 소멸사유는 직업공무원제도의 본질인 공무원의 신분보장의 취지에 비추어 공무 수행의 공정성과 안정성을 담보할 수 있도록 설계되어야 한다. 즉 공무원관계의 소멸사유는 공무 수행 및 공직에 대한 신뢰와 관련된 것이어야 하고, 기준이 구체적이고 명확하여 자의적인 판단의 여지를 배제하여야 한다. 국가공무원법은 공무원이 금고 이상 형의 집행유예 선고를 받으면 당연히 퇴직하도록 규정하고 있다. 집행유예 선고를 받은 경우라도 실형이 선고된 경우와 달리 공직 수행에 별다른 지장을 가져오지 않고, 범죄가 직무와 무관한 것이거나 과실범인 경우와 같이 공직에 대한 신뢰를 크게 훼손하였다고 보기 어려운 경우도 있다. 그러나 위 규정은 공무 수행이나 공직에 대한 신뢰와 관련이 없는 경우까지도 어떠한 예외를 두지 않고 공무원관계를 자동적으로 소멸시켜 직업공무원제도의 취지에 반한다. 이는 근로기준법이 적용되는 일반 근로자의 경우 취업규칙 등에서 형사 유죄 판결 선고를 당연퇴직사유로 정하고 있더라도, 구체적 사정에 따라 퇴직이 제한될 수 있고, 소송을 통해 퇴직의 정당성을 다툴 수도 있는 것과 대비된다. 헌법재판소도 공무원이 형사처분을 받은 경우 어떠한 예외도 없이 신분상 불이익을 부과하는 여러 법률조항을 위헌이라고 판단하였다. 범죄를 저지른 공무원은 징계절차에서 파면·해임할 수 있으므로 '금고 이상 형의 집행유예 선고로 인한 당연퇴직' 규정은 삭제하여야 한다. 다음으로 국가공무원법은 직무수행 능력이 부족하거나 근무성적이 극히 나쁘고 능력 또는 근무성적의 향상을 기대하기 어려운 자에 대한 직권면직을 공무원관계 소멸사유로 삼고 있다. 이러한 직무수행능력 부족 여부를 판단하는 기준은 객관적이고 공정하여야 한다. 그러나 현행 국가공무원법은 직무수행능력 부족 여부를 판단하기 위한 구체적인 기준을 두고 있지 않아 개별 사례에서 직무수행능력이 부족한지 여부를 판단하기 어려운 경우가 많고, 평가자의 자의적 평가를 방지할 수 없다. 직무능력과 무관한 사유로 직권면직을 하거나, 실질적으로 징계사유에 해당함에도 징계시효의 적용을 피하기 위하여 직권면직으로 도피하는 사례도 발견된다. 이를 개선하기 위하여 직무수행능력의 평가 기준으로 근무성적평정제도를 활용할 수 있으나, 근무성적평정에서의 평가자의 자의를 최소화하여 근무성적평정이 공무원에 대한 통제의 수단으로 남용되는 것을 방지하여야 한다. 근무성적평정의 객관성을 확보하기 위해서는 이른바 저성과자에 대한 해고 기준을 참고하여 상대평가를 완화하고 다면평가를 도입할 필요가 있다. 마지막으로 국가공무원법은 징계에 의해 공무원관계를 소멸시킬 수 있도록 규정하고 있다. 공무원은 성실의무, 품위유지의무 등 포괄적인 내용의 의무를 부담하여 공무원의 어떤 행위가 의무 위반에 해당하는지 여부를 판단하는 것이 쉽지 않다. 특히 품위유지의무는 직무와 관련된 것에 한정되지 않아 사생활에서의 사소한 부적절한 행동도 문제 삼아 징계를 할 수 있어 남용의 우려가 가장 높다. 또한 징계양정에 관한 징계기준도 일부 유형만을 예시하고 있을 뿐이고, 비위의 정도와 과실 유형 중 어디에 해당하는지를 판단하기 어렵다. 그 결과 징계처분 단계에서 징계사유로 제시된 각 사실관계별로 어떤 의무를 위반하였는지, 징계기준을 어떻게 적용하였는지를 명확하게 적시하지 않고 여러 사실관계를 나열한 다음 포괄적으로 성실의무, 품위유지의무를 위반하였다고 하여 징계를 하는 경우가 적지 않다. 이와 같이 징계 사유에 해당하는지 여부 및 징계양정기준이 명확하지 않아 징계권자의 자의가 개입될 수 있다면 공무원의 신분이 충분히 보장된다고 할 수 없다. 따라서 품위유지의무를 직무와 관련된 것으로 한정하고, 직무와 무관한 것은 형사 범죄를 범한 경우와 같이 공직이 대한 신뢰 훼손 정도가 중대하고 명확한 경우로 한정하여야 한다. 또한 징계기준의 비위의 유형 중 기타 항목을 세분화하여 어떤 행위가 징계사유에 해당하는지를 구체적으로 예시해야 하고, 비위의 정도 및 과실 여부를 판단하는 기준을 구체화해야 한다. 마지막으로 행정의 적법성 통제나 당사자의 실효적 권리 구제를 위하여 징계처분의 단계에서부터 각 사실관계별로 어떠한 의무를 위반한 것인지, 징계기준을 어떻게 적용하였는지를 구체적으로 제시하여야 한다.서론 1 제1장 직업공무원제도와 공무원의 신분보장 3 제1절 직업공무원제도와 공무원의 신분보장 3 제2절 공무원의 신분보장에 대한 비판과 반론 3 제3절 공무원의 신분보장과 공무원관계의 소멸 사유 5 제4절 공무원관계의 소멸과 근로기준법상 해고의 제한 6 제2장 공무원관계의 소멸사유 8 제1절 개관 8 제2절 당연퇴직사유 : 결격사유 10 Ⅰ. 공무원임용의 결격사유 10 Ⅱ. 임용결격사유의 당연퇴직사유로의 인용 11 Ⅲ. 당연퇴직사유 중 결격사유에 대한 검토 12 제3절 직권면직 14 제4절 징계면직 18 제3장 금고 이상 형의 집행유예 선고로 인한 당연퇴직에 대한 검토 19 제1절 개관 19 제2절 근로기준법과 당연퇴직의 제한적 해석 19 Ⅰ. 취업규칙 등의 당연퇴직규정 19 Ⅱ. 당연퇴직규정 적용범위의 제한적 해석 20 Ⅲ. 당연퇴직의 정당한 이유 22 제3절 관련 헌법재판소 결정례 23 Ⅰ. 집행유예 선고시 당연퇴직 사건 23 Ⅱ. 필요적 직위해제 사건 25 Ⅲ. 선고유예시 당연퇴직 사건 26 Ⅳ. 퇴직급여 감액 사건 28 Ⅴ. 수뢰죄 선고유예시 당연퇴직 사건 29 제4절 문제점 및 개선방향 30 Ⅰ. 문제점 30 Ⅱ. 개선방향 34 제4장 직무수행능력 부족으로 인한 직권면직에 관한 검토 35 제1절 개관 35 Ⅰ. 직무수행능력 부족으로 인한 직권면직 35 Ⅱ. 직무수행능력 부족으로 인한 직권면직의 절차 37 Ⅲ. 직무수행능력 부족으로 인한 직권면직의 효과 37 Ⅳ. 직무수행능력 부족으로 인한 직권면직과 저성과자 해고 38 제2절 근무성적평정과 저성과자 판단 기준 38 Ⅰ. 공무원의 근무성적평정 38 Ⅱ. 일반 근로자에 대한 저성과자 판단 기준 45 제3절 직위해제 51 Ⅰ. 공무원에 대한 직위해제 51 Ⅱ. 근로기준법과 직위해제 53 제4절 직무수행능력 부족으로 인한 직권면직 54 Ⅰ. 공무원에 대한 직권면직 54 Ⅱ. 저성과자 해고 55 제5절 구체적 사례 57 Ⅰ. 직위해제 사례 58 Ⅱ. 직권면직 사례 63 제6절 문제점 및 개선방향 77 Ⅰ. 문제점 77 Ⅱ. 개선방향 78 제5장 징계에 대한 검토 81 제1절 개관 81 Ⅰ. 징계의 의의 81 Ⅱ. 징계사유 81 Ⅲ. 징계의 종류 83 Ⅳ. 징계의 절차 84 Ⅴ. 징계양정 92 제2절 징계해고 94 Ⅰ. 징계해고의 의의 94 Ⅱ. 징계해고 사유 95 Ⅲ. 징계해고의 절차 101 제3절 유형별 징계기준과 구체적 사례 102 Ⅰ. 성실의무 위반 102 Ⅱ. 복종의무 위반 114 Ⅲ. 직장 이탈 금지 위반 120 Ⅳ. 친절․공정 의무 위반 121 Ⅴ. 비밀 엄수 의무 위반 122 Ⅵ. 청렴 의무 위반 124 Ⅶ. 품위 유지 의무 위반 128 Ⅷ. 영리 업무 및 겸직금지 의무 위반 141 Ⅸ. 정치 운동 금지 위반 143 Ⅹ. 집단 행위 금지 위반 146 제4절 문제점 및 개선방향 154 Ⅰ. 문제점 154 Ⅱ. 개선방향 158 결론 161 참고문헌 163 Abstract 166Maste