• 벤처창업연구
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• 제16권6호
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• pp.69-84
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• 2021

최근 4차 산업혁명에 따른 산업구조 변화로 첨단산업 육성에 대한 필요성이 커지고 첨단제조 분야에서의 부가가치 창출이 높은 것으로 나타남에 따라 이에 대한 중요성이 점차 높아지고 있다. 그러나 급변하는 경제 환경속에서 첨단제조 벤처기업은 내부 핵심자원과 경험 부족으로 경쟁 우위를 확보하는데 많은 어려움을 겪게 되면서, 내부 경쟁력을 강화하고 비(非) 핵심 분야를 보완하기 위하여 다양한 경험과 기술력, 풍부한 자원을 보유하고 있는 외부 기업 또는 기관과의 협력활동을 적극적으로 추진하고 있다. 따라서 본 연구에서는 자원기반이론과 거래비용이론을 바탕으로 첨단제조 벤처기업의 외부적 협력활동 경험이 내부 핵심역량과 경영성과에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 가설 검증을 위하여 중소벤처기업부에서 1999년부터 편제하고 있는 벤처기업정밀실태조사의 2020년 자료를 활용하였다. 연구 결과에 따르면 첫째, 외부적 협력활동 경험은 첨단제조 벤처기업의 내부 핵심역량과 비재무적 경영성과에 유의한 영향을 미치는 반면, 재무적 경영성과에는 영향이 없는 것으로 나타났다. 그리고 외부적 협력활동 경험은 내부 핵심역량을 매개하여 경영성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 첨단제조 벤처기업의 내부 핵심역량은 비재무적 경영성과와 재무적 경영성과에 유의한 영향을 미치며, 비재무적 경영성과는 다시 재무적 경영성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 외부적 협력활동 경험은 개발·제조·마케팅 역량 모두에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 경영성과에는 내부 핵심역량을 구성하는 개별 요인이 미치는 영향이 다르게 나타났다. 특히, 개발·마케팅 역량은 비재무적 성과와 재무적 성과에 모두 유의한 영향을 미치는 반면, 제조 역량은 재무적 성과에만 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 의료법학
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• 제23권1호
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• pp.81-119
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• 2022

대상판결은 시장지배적 지위 남용에 관한 다양한 쟁점을 다루었을 뿐만 아니라, 경쟁제한효과가 문제된 시장이 의료기기 시장이라는 측면에서도 여러 시사점을 제시하고 있다. 첫째, 관련상품 시장의 측면에서 대상판결이 주상품(CT, MRI 등 의료기기) 시장과 부상품(유지보수서비스) 시장이 밀접하게 관련되어 있다고 하더라도 이를 하나의 시장으로 보기 어렵다고 판단한 것은 수긍할 수 있다. 둘째, 대상판결은 고착효과에 관하여 명시적인 판시를 하지 않았으나, 관련시장에 대한 판단에서 높은 주상품 가격, 주상품의 사용연한이 장기인 점 등을 고려하는 등 실질적으로 고착효과를 반영한 것으로 보인다. 셋째, 객관적 행위 요건으로 '정상적인 거래관행에 반하는 타당성 없는 조건'에 대하여 대상판결은 저작권자가 실시료를 받고 저작권을 실시하는 행위는 정당한 권리행사이며, 원고가 유상의 라이선스 정책을 가지고 이를 실행하며, 예외적인 경우에만 무상으로 실시를 하였으므로 공정위가 주장하는 무상실시 관행을 증거로 인정할 수 없음을 지적하였다. 넷째, 이 사건에서 경쟁자의 비용 상승은 원고가 서비스 소프트웨어 사용에 필요한 서비스키를 유상으로 제공한 행위를 통하여 이루어졌고, 원고의 행위가 지식재산권의 행사로 정당하다면 설령 그러한 행위로 경쟁이 제한된다고 하여 이를 남용행위로 보기는 어렵다고 판단하였다. 대상판결이 다룬 관련시장의 획정, 시장지배력의 존부, 객관적 행위 요건, 경쟁제한효과 등 주요 쟁점에 대하여 대법원이 시장지배적 지위 남용행위의 증명기준과 증명도의 방향을 제시할 기준을 판시할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.259-278
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• 2022

인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 중소기업연구
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• 제42권1호
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• pp.79-105
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• 2020

공급망 내 상호 다른 목표를 가지고 있는 각 기업들은 자신이 추구하는 목표와 성과 달성을 위하여 다양한 자원을 필요로 하지만 개별기업이 모든 자원을 확보하기에는 시간, 공간, 비용과 같은 제약이 따르므로 필요로 하는 자원 확보를 위해 기업 간 상호 의존관계를 형성할 필요가 있다. 이 과정에서 기업 간 정보의 불균형, 제한된 합리성, 이해추구, 위험회피 와 같은 환경적인 요인에 의해 갈등(Conflict)의 발생 가능성이 높아지고 기회주의적 행위가 증가한다. 기존 공급망 연구 분야에서 갈등에 관한 연구들은 갈등의 원인, 갈등이 성과에 미치는 영향 규명에 대해서만 진행되어 갈등해결 매커니즘 관점에서 갈등유형에 따른 구체적인 갈등관리전략을 제시하지 못하였다는 점에서 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 공급망 내 거래과정에서의 갈등관리전략을 Kilmann and Thomas(1977)의 TKI모델을 활용하여 기업별로 세분화하고, 각 전략에 따라 파트너십 및 성과에 미치는 영향을 연구하였다. 연구결과, 양보형과 협력형 갈등관리전략이 파트너십 요인인 관계몰입에 정(+)의 영향을 주는 것으로 나타났으며, 관계몰입은 성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 즉, 갈등발생 시 양보형과 협력형 갈등관리전략을 사용하는 기업은 갈등관리와 함께 관계의 중요성을 인식하고 관계지속을 위한 투자와 노력과 같은 관계몰입을 잘 한다면 성과에 매우 긍정적인 영향을 줄 수 있는 것으로 이해할 수 있다. 이러한 연구결과를 통해 기업들의 파트너십을 강화하고 갈등에 따른 공급망 리스크를 최소화하는데 기여할 수 있다는 점에서 본 연구의 가장 큰 의의가 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제42권6호
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• pp.853-860
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• 2022

본 연구의 목적은 엔지니어링 노임단가의 산출기준 개선방안을 마련하고 이를 모델화하여 적정한 노임단가 수준을 산정하는데 있다. 이를 위해 엔지니어링 노임단가 산출기준의 타당성 검토와 더불어 광범위한 엔지니어링 산업 실태조사가 실시되었다. 실태조사는 5,879개 모집단을 층화하여 추출된 표본 1,000개의 기업을 대상으로 실시되었고 이중 유효하게 응답한 748개 기업의 설문지가 분석에 사용되었다. 본 연구가 제시한 엔지니어링 노임단가 산출기준의 개선방안 및 산출모델은 다음과 같다. ① 엔지니어링 대가 산정 시 적용되는 노임단가는 평균임금이 아닌 원청 임금으로 산정하는 것이 합리적인 것으로 분석되었다. 원청노임단가는 '평균 기술자임금÷ [1-하청금액 수주비중×(1-하도급률)]'의 산식에 의해 추정되었다. ② 실태조사결과 엔지니어링산업의 1개월 근로일수는 99 % 신뢰구간에서 20.35일~20.54일로 현행기준(22일)과 차이가 컸다. 또한 노임단가 산출기준 법령을 검토한 결과 2022년 이후부터는 현행 22일에서 근로기준법에서 정한 휴일을 계산하여 근로일수를 산정하는 것이 법령에 부합되는 것으로 나타났다. ③ 엔지니어링 대가 산정 시 임금조사와 노임단가 적용시점 간의 시간차이는 정부지침을 준용할 경우 과거 특정기간 노임단가 상승률로 보정하여 사용할 수 있는 것으로 검토되었다. ④ 분석결과 현행 엔지니어링 노임단가는 하도급 거래구조의 미 반영(4.1 %), 근로일수의 과다 계상(6.8 %~7.8 %), 과거의 임금적용(2.6 %)으로 적정 노임단가보다 13.5~14.5 % 낮았다. 본 연구에서 제시된 모델은 적정한 엔지니어링 대가를 산정할 수 있을 뿐만 아니라 유사 분야의 노임단가 산정 시 유용한 틀로 사용될 수 있어 정책 활용도가 높을 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.622-629
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• 2022

본 연구는 우리나라 대나무 중 맹종죽에 대해 수간곡선식을 도출하고, 이를 이용하여 재적표를 개발하기 위하여 수행되었다. 맹종죽의 수간곡선식을 도출하기 위하여 Max & Burkhart, Kozak, Lee의 세 가지 수간곡선 모형을 이용하였다. 대나무는 목질 특성 상 내부가 비어 있기 때문에 수간 외직경과 내직경을 산출하고, 이를 연결하여 수간곡선화 하였다. 세가지 수간곡선 모형을 이용하여 수간 외직경 및 내직경을 추정한 결과, Kozak 모형이 적합도지수가 가장 높고, 오차 및 편의가 가장 적어 최적 수간곡선식으로 선정되었다. Kozak 식으로 맹종죽의 수간고별 직경을 추정하고 수간곡선을 도식화하였다. 수간곡선식에 대한 잔차도를 확인한 결과, 잔차가 모두 "0"을 중심으로 분포하여 식의 적합성이 입증할 수 있었다. 맹종죽의 재적 산출을 위해 내직경, 외직경에 대해 각각 연결한 수간곡선식을 회전시켜 회전입방체를 만들었으며, Smalian 구분구적법으로 재적을 계산하였다. 외직경으로 산출된 재적에서 내직경에 의해 산출된 재적을 공제하여 맹종죽의 재적을 도출하였다. 맹종죽의 재적은 일반용재인 일본잎갈나무 재적과 비교해 볼 때, 그 양이 20~30%에 불과한 것으로 나타났다. 그러나 맹종죽의 현재 ha당 본수와 매년 발생되는 죽순의 양을 고려한다면 개체목의 재적은 다른수종에 비해 상대적으로 적더라도, ha당 재적은 유사하거나, 오히려 더 많을 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 국내 최초로 맹종죽의 수간곡선식 및 수간재적표가 개발되었으며, 공익 및 산업 수요 확대가 예상되는 대나무에 대한 매각 거래, 탄소흡수량 산정 등에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제28권4호
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• pp.157-177
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• 2022

투자자들은 증권회사가 제공하는 시세표인 Limit Order Book 정보를 통해 국내외 투자자들이 제출하는 주문 정보를 실시간으로 파악하면서 거래에 참여하고 있다. Limit Order Book에 실시간으로 공개되고 있는 주문 정보가 주가 예측에서 유용성이 있을까? 본 연구는 장 중 투자자들의 매수와 매도 주문이 어느 한쪽으로 쏠리면서 주문 불균형이 나타나는 경우 미래 주가 등락의 예측 변수로서 유의성이 있는지를 분석하는 것이다. 분류 알고리즘을 이용하여 주문 불균형 정보의 당일 종가 등락에 대한 예측 정확도를 높이고, 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략을 제안하며 실증분석을 통해 투자 성과를 분석한다. 자료는 2004년 1월 19일부터 2022년 6월 30일까지의 4,564일 동안의 코스피200 주가지수선물 5 분 봉 주가를 분석하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 총매수 주문량과 총매도 주문량의 불균형 정도로 측정하는 주문 불균형지수와 주가는 유의적 상관성을 보인다. 둘째, 주문 불균형 정보는 당일 종가까지의 미래 주가 등락에 대해서도 유의적인 영향력이 나타났다. 셋째, 주문 불균형 정보를 이용한 당일 종가 등락의 예측 정확도는 Support Vector Machines 알고리즘이 54.1%로 가장 높게 나타났다. 넷째, 하루 중 이른 시점에서 측정한 주문 불균형지수가 늦은 시점에서 측정한 주문 불균형지수보다 예측 정확성이 더 높았다. 다섯째, 종가 등락 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 비교모형의 투자 성과보다 높게 나타났다. 여섯째, 분류 알고리즘을 이용한 투자 성과는 K-Nearest Neighbor 알고리즘을 제외하면 모두 비교모형보다 총수익 평균이 높게 나타났다. 일곱째, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machines, XGBoost 알고리즘의 예측 결과를 이용한 데이트레이딩 전략의 투자 성과는 수익성과 위험성을 동시에 평가하는 샤프비율에서도 비교모형보다 높은 결과를 보여주었다. 본 연구는 Limit Order Book 정보 중 총매수 주문량과 총매도 주문량 정보의 경제적 가치가 존재함을 밝혔다는 점에서 기존의 연구와 학술적 차별점을 갖는다. 본 연구의 실증분석 결과는 시장 참여자들에게 투자 전략적 측면에서 함의가 있다고 판단된다. 향후 연구에서는 최근 활발히 연구가 진행되고 있는 딥러닝 모형 등으로의 확장을 통해 주가 예측의 정확도를 높임으로써 데이트레이딩 투자전략의 성과를 개선할 필요가 있다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제32권1호
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• pp.47-75
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• 2023

탄소국경조정제도(CBAM)를 입법 추진하는 EU에 비해, 미국의 탄소국경조정 정책화 관련 움직임은 아직 상대적으로 더디다. 그러나 최근에는 미국에서도 관련 법안이 제안되고 있고 연구기관을 중심으로 배출권거래제가 아니라 상류부문 탄소세를 도입하고 이에 기반한 탄소국경조정을 실시하는 방안에 대한 연구결과가 제시되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 형태의 상류부문 탄소세와 탄소국경조정을 국내에 도입했을 경우에 경제적·환경적 효과가 어떠할지에 대해서 살펴보았다. CO₂톤당 3만 원의 상류부문 탄소세가 국내 화석에너지 순 공급량에 적용될 경우, 예상 탄소세 수익은 약 22조 9,961억 원으로 2019년도 우리 정부의 총 세입 402조 원의 약 5.7%에 해당하는 수준이었다. 또한, 한국에서 온실가스 배출량이 가장 많으며 해외 수출물량도 적지 않은 철강부문의 에너지 수급현황을 토대로 산정한 철강부문의 이산화탄소 내재량은 1억 622만 톤CO₂이었다. 이 이산화탄소 내재량에 톤당 3만 원의 상류부문 탄소세가 그대로 철강부문의 생산원가에 전가되었다고 가정할 경우, 철강부문의 탄소세 부담은 약 3조 1,865억 원에 달할 것으로 추산되었다. 철강제품의 수출비중을 이용해 추산한 수출환급금 1조 1,599억 원을 공제하더라도 내수용 철강재에 대한 탄소세 순부담은 2조 266억 원에 달해 철강재의 가격상승요인으로 작용할 것으로 분석된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.311-328
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• 2022

정보통신기술 발달로 스마트폰이 보급되면서, 온라인 쇼핑몰 서비스는 컴퓨터가 아닌 모바일로도 사용이 가능해졌다. 그로 인해 온라인 쇼핑몰 서비스를 이용하는 사용자는 급격히 증가하게 되고, 거래되는 제품의 종류 또한 방대해지고 있다. 따라서 기업은 이익을 최대화하기 위해서는 사용자가 관심을 가질만한 정보를 제공해주는 것이 중요하다. 이를 위해 사용자의 과거 행동 데이터나 행동 구매 기록을 기반으로 사용자에게 필요한 정보 또는 제품을 제시하는 것을 추천 시스템이라 한다. 현재 추천 서비스를 제공하는 대표적인 해외 기업으로는 Netflix, Amazon, YouTube 등이 있다. 최근 이러한 전자상거래 사이트에서는 사용자가 해당 제품에 대한 리뷰가 유용한지에 대해 투표할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 이를 통해, 사용자는 유용하다고 판단되는 제품에 대한 리뷰와 평점을 참고하여 구매 의사결정을 내린다. 따라서 본 연구에서는 제품에 대한 평점과 리뷰의 유용성 정보 간의 상관관계를 파악하고, 리뷰의 유용성 정보를 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 확인하고자 한다. 또한 대부분의 사용자들은 만족한 제품에만 평점을 부여하는 경향이 있고 제품에 대한 평점이 높을수록 구매 의도가 높아지는 경향이 있다. 따라서 전통적인 협업 필터링 기법에 모든 평점을 반영한 결과와 4점과 5점 평점만을 반영한 추천 성능 결과를 비교하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 Amazon에서 수집한 전자 제품 데이터를 사용하였으며, 실험 결과는 평점과 리뷰 유용성 정보 간 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한 모든 평점과 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 비교한 결과, 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영한 결과의 추천 성능이 더 높게 나타났다. 그리고 리뷰 유용성 정보를 추천 시스템에 반영한 결과는 리뷰가 유용할수록 추천 성능은 높게 나타나는 것으로 확인하였다. 따라서 이러한 실험 결과는 향후 개인화 추천 서비스의 성능 향상에 기여하고, 전자상거래 사이트에 시사점을 제공할 수 있을 것으로 본다.

• 한국과학예술포럼
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• 제23권
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• pp.111-122
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• 2016

본 연구의 배경 및 목적은 다음과 같다. 미술관에서 생성되는 미술 콘텐츠 생명주기 전반에 걸친 저작권 서비스 연구개발의 필요성과 창조산업에서 이미지저작권 콘텐츠 유통시장 활성화와 저작권 서비스 관리체계 수립의 필요성에 의해, 이미지저작권 보호 및 이용 활성화를 위한 미술관 이미지저작권 아카이브 모델을 설정하기 위해 다학제적으로 진행된 융복합 연구이다. 본 연구의 연구방법 및 내용, 결과는 다음과 같다. 국내 1,000여개의 뮤지엄(박물관, 미술관, 전시관 등)의 저작권료에 대한 산정, 분배, 정산, 모니터링에 대한 기준체계를 제안하여 이미지 저작물의 이용 활성화 및 재활용을 통한 미술콘텐츠 생태계 투명화 및 효율성 향상화를 위해서 다양한 제안이 이루어졌다. 우선, 이미지저작권 아카이브 모델의 내용설계 및 구조설계를 제안하였으며, 프로토타입 시뮬레이션, 실현 시뮬레이션, 모델 가동 시뮬레이션을 위하여, 미술관 미술콘텐츠 유통 서비스 플랫폼을 제안하여, 미술 콘텐츠 저작권료 프로세스 모델을 설정하였다. 미술관 소장품 및 미술작품 유통 과금 기술 개발과 저작권 자동분배 및 정산 엔진 개발은 이미지 콘텐츠에 대한 과금 체계 및 기술 개발이 미약하기 때문에 기본 프레임워크는 기존 콘텐츠 과금 프레임워크를 모델로 사용하였다. 궁극적으로는 미술작가, 미술관 학예사, 유통업체 등이 사용가능한 이미지저작권 아카이브 모델을 제안하였다. 사업화 전략에서는 미술관 이미지저작권 아카이브 모델의 틈새시장 침투전략(Niche penetration strategy)을 제안하였다. 판매확대 전략에서는 미술관 아카이브 시스템의 유동적 연결을 통하여, B2B, B2G, B2C, C2B 형태의 이미지 거래를 효율적으로 진행되게 하며, 이미지 저작물의 관리가 통제 가능한 비즈니스 모델이 수립되었다. 향후 혹은 앞으로의 과제는 미술관에서 소장하고 있는 소장품 및 신규 창작 작품의 미술 콘텐츠 분쟁 예방 및 유통 및 활용에 대한 정보 제공을 통해, 미술작품에 대한 이미지저작권자와 소유자간의 분쟁 등을 최소화하고, 미술품 저작물의 관리성이 향상될 것으로 기대된다. 또한 미술관의 소장품 및 신규작품에 대한 아카이브에 대한 가이드라인이 제공되어, 이미지저작권 등록 증대가 예상되며, 이미지저작권 유통 서비스에 대한 저작권료, 과금, 분배, 정산 등 다양한 융합적 비즈니스 활용이 가능해 질 것이다.