• 벤처창업연구
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• 제15권6호
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• pp.27-42
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• 2020

창업초기 기업들은 자금과 사업화 역량, 경험 부족 등으로 지속적인 생존이 쉽지 않다. 스타트업 액셀러레이터는 이러한 창업초기기업의 문제 해결을 돕고 해당 기업의 지분을 얻음으로써 수익을 창출하는 새로운 형태의 투자주체로서 등장하였다. 이들의 창업초기기업과 창업생태계에 미치는 긍정적인 성과들이 입증됨에 따라 이들의 투자를 필요로 하는 초기기업들 또한 증가하고 있다. 그러나 스타트업 액셀러레이터에 대한 연구 또한 초기수준에 머물고 있어 투자결정요인 등에 대한 괄목할 만한 선행연구가 부재한 상황이다. 따라서 스타트업들은 액셀러레이터들이 중요하게 생각하는 요인이 무엇인지에 대한 정보가 없어 막연하게 투자유치를 준비하는 실정이다. 이에 본 연구는 액셀러레이터들이 투자 시 중요하게 생각하는 요인이 무엇인지 살펴봄으로써 스타트업들의 투자유치 준비과정을 돕고, 학계에도 의미 있는 시사점을 제공하고자 한다. 앞선 연구에서 정성적 메타합성법, 2차 관련자료, 미국 액셀러레이터에 대한 관찰 및 심층인터뷰 등을 통해 5개 상위 카테고리, 26개의 하위 액셀러레이터 투자결정요인들을 도출하였다. 본 연구에서는 이들의 중요도와 우선순위를 도출하여 중요한 시사점을 얻고자 하였으며, 이에 중요도와 우선순위 도출에 적합한 방법론으로 평가받고 있는 분석적 계층화 기법을 활용하였다. 카테고리 별 분석 결과 액셀러레이터들은 시장 및 고객 관련 요인들(Market related)을 가장 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 그 다음으로 스타트업 내부인력 관련 요인(Human related)요인들을 더 중요하게 생각하는 것으로 나타났다. 그리고 26개의 하위투자결정요인들의 전체우선순위 분석 결과에서는 '고객의 니즈 정도'와 '창업자와 팀원들의 고객과 시장에 대한 이해도'가 중요도 및 우선순위가 높은 요인으로 나타났다. 이를 통해서 스타트업 액셀러레이터들이 고객중심 관점을 매우 중요하게 생각함을 알 수 있다. 그리고 창업자 관련 요인 중에서 가장 높게 나타난 요인은 '창업자의 유연한 사고와 실행력'으로 나타났는데, 본 연구에서는 창업자의 유연한 사고를 액셀러레이터 등 전문가의 의견 등을 잘 청취하고 적절하게 반영하는 역량으로 정의하고 있다. 따라서 액셀러레이터들은 이러한 스타트업과의 협업용이성 등을 매우 중요하게 생각함을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과를 통해 창업 초기기업은 기업의 생존과 액셀러레이터의 투자를 유치하기 위해서 어떤 준비를 선행해야 하는지 알 수 있다. 더불어 액셀러레이터들은 어떤 요인에 우선순위를 두고 투자대상 스타트업을 선정해야 하는지 등의 준거기준으로 활용할 수 있으며, 정책입안자들 또한 이의 결과를 바탕으로 다양한 스타트업 선정기준을 마련할 수 있다. 마지막으로 본 연구는 기존 연구들 대비 가장 많은 투자결정요인을 다룸으로써 누락되는 것이 없도록 하였으며, 이의 결과는 후속 연구들에게 좋은 발판이 되리라 생각한다.

• 공연문화연구
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• 제38호
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• pp.193-224
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• 2019

무당굿놀이는 연극적·극문학사적 차원에서 주목을 받았다. 전통사회에서 전문적 공연집단인 광대나 기생을 부를 수 있었던 상층 계층과는 달리 대다수의 일반 서민들은 굿을 통해 공연 욕구를 충족할 수 있었다. 전통사회의 무당들은 굿의 놀이적 요소와 외부의 놀이들을 굿 속에 끌어들여 서민을 위한 공연거리를 마련했다. 무당굿놀이는 종교적 맥락을 떠나 하나의 연극적 공연물로서 기능한 것이다. 무당굿놀이를 통해서 의례에서 놀이로 전개되는 과정을 알 수 있다. 입춘굿놀이·세경놀이·소놀이굿·방아놀이 등의 무당굿놀이는 농경을 기반으로 한 사회에서 풍농을 기원하는 놀이적 의례이고, 거리굿이나 뒷전은 잡귀잡신(雜鬼雜神), 즉 무사귀신과 무주고혼을 위로하고 돌려보내는 굿이다. 잡귀잡신들이 인간들에게 질병이나 재앙을 가져온다고 의식했기 때문에 신격이 낮은 잡신에 대한 굿놀이를 생성한 것이다. 무당굿놀이는 유교식 여제(厲祭)와 불교 수륙재(水陸齋)와도 일맥상통한다. 여제의 대상인 여귀(厲鬼)는 저승으로 가지 못하고 이승을 떠도는 잡귀들로, 미혼 남녀의 귀신이나 자손이 없는 귀신 등 여러 가지 사정으로 인해 제사를 받을 수 없는 무사귀신을 말한다. 조선시대에는 국가와 민간에서 여제를 지냄으로써 마을의 역질(疫疾)이나 재난을 막아내고자 했다. 불교 수륙재도 여제와 동일한 목적에서 거행되었다. 여제와 수륙재에서 잡귀잡신들을 호명하며 제사지내는 것에 비해 무당굿놀이에서 잡귀잡신으로 분장하여 형상화한 것이 더욱 강한 인상을 준다. 가면극을 비롯한 대부분의 전통연희는 무형문화재 지정 이후 전승력이 약화되고 박제화되는 경향이 있다. 그러나 현장성과 전승력이 살아있는 무당굿놀이는 연행될 때마다 변모되며 새로운 의미를 부여받는다. 무당이 사회적 변화에 대응하고 현장의 상황에 따라 잘 적응하기 때문이다. 무당굿놀이에는 샤머니즘의 요소를 바탕으로 신의 모방과 성적 결합 등 풍요·재액·놀이적 의미가 내포되어있다. 무당굿놀이는 단순히 주술적 모방을 넘어서 사회적 주제를 포함한 놀이로 분화하고 있어서 향후 무당굿놀이의 의미와 지향점을 주목해야 할 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제17권5호
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• pp.1-16
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• 2022

창업은 국가경쟁력을 높이고 고용을 창출하는 국가 핵심 전략임에도 불구하고 스타트업의 생존율은 크게 개선되고 있지 않다. 이는 기존 창업지원기관과 투자자의 고유한 한계성으로 창업의 초기단계인 스타트업에게 적시에 적절한 지원을 제공하지 못하는 것이 중요한 원인이다. 비교적 최근에 등장한 액셀러레이터는 스타트업에게 전문보육과 투자를 동시에 제공함으로 스타트업의 생존율을 크게 개선하여 주목받고 있다. 그러나 액셀러레이터의 생존과 성공에 영향을 미치는 투자결정요인에 대한 연구는 소수의 실증연구만 있을 뿐이며 이론적 근거가 부족한 실정이다. 본 연구는 선행연구를 통해 이론적 기반을 제시한 비즈니스 모델 혁신 관점의 액셀러레이터 투자결정요인을 21개로 세분화하여 국내 액셀러레이터 투자전문가를 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process, 계층분석과정) 분석 기법을 사용하여 요인별 중요도를 분석하였다. 분석 결과 액셀러레이터 투자결정요인 중요도의 상위요인은 '인적자원', '고객·시장', '지적자원', '창업가의 기회실현능력' 순으로 나타났다. 이는 액셀러레이터가 스타트업 투자의사결정시 솔루션 구현을 위한 스타트업의 핵심역량을 가장 중요한 요인으로 생각하고 있음을 알 수 있다. 또한 액셀러레이터는 스타트업의 핵심 경쟁력에 기반 한 명확한 가치제안과 차별화된 시장 포지션을 창출할 수 있도록 전략적이고, 핵심가치의 전달 방식은 시장 지향적인 비즈니스 모델을 선호하며, 급변하는 시장 속에서 한정된 자원으로 비즈니스 모델을 실현하기 위해서는 창업가의 혁신역량을 중요한 요인으로 인식하고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 액셀러레이터 투자 대상이 되는 스타트업의 본질과 목표, 주요 활동을 잘 반영하고 있는 비즈니스 모델 혁신 이론에 근거해 도출한 액셀러레이터의 투자결정요인에 대한 후속 연구로서 액셀러레이터의 투자결정요인의 중요도를 분석하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한 액셀러레이터에게 투자의사결정을 위한 이론적 근거와 세부 투자결정요인에 대한 구체적인 정보를 제공함으로써 효과적인 투자를 할 수 있게 하며 투자유치를 희망하는 스타트업이 투자유치를 위해 무엇을 준비해야 하는지 안내함으로써 국내 스타트업 투자생태계 활성화에 기여함으로 실무적 가치가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제52권3호
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• pp.172-187
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• 2019

본 논문의 목적은 무형문화유산 일반전승자의 역할을 주목하면서, 소셜 네트워크 분석을 활용해 무형문화유산 전승공동체의 연결망과 전승활동에서 발생하는 지식 흐름의 구조적 특징을 분석하는 데 있다. 이러한 연구 목적을 이루기 위해 본 논문에서는 연구 대상을 국가무형문화재 종목들 중에서 일반인의 전승활동이 활발한 '아리랑'으로 선정하였다. 아리랑은 오랜 기간 제도권 밖에서 일반대중 활동을 중심으로 자생적으로 전승되었으며, 2015년에 전문전승자 지정 없이 국가무형문화재로 지정된 최초의 사례이다. 현재 아리랑은 약 60여 종, 3,600여 곡에 이르는 것으로 추정된다. 본 논문에서는 이 중에서 전문전승자와 일반전승자의 상호교류가 활발한 향토민요 '정선아리랑'을 중심으로 연구하였다. 소셜 네트워크 분석은 사람과 사람 사이의 관계를 노드(Node)와 링크(Link)로 모델링하여 수치화 통계화 시각화하여 해석하는 방법을 말한다. 이 방법은 전통적으로 사회학에서 사회조직 및 취약계층을 연구하는 데 꾸준히 활용되었다. 최근에는 문헌정보학, 문화콘텐츠학, 경영학 등과 같은 분야에서 연구경향, 시장동향, 조직관리 등을 연구하는 데 이 방법이 활용되고 있다. 이처럼 여러 학문 분야에서 소셜 네트워크 분석을 이용한 연구가 증가하는 추세지만 문화재 분야에서는 관련 연구를 찾아보기가 어렵다. 소셜 네트워크 분석은 크게 3단계, '연결망 모델링', '데이터 수집', '데이터 분석 및 시각화'로 진행된다. 본 논문에서는 첫 번째, 2017년 기준으로 정선아리랑보존회 회원 전체를 조사 대상으로 선정하여 완전한 연결망으로 모델링하였다. 두 번째, 데이터 수집은 보존회 회원 명부를 확보해 2017년 10월 17일 면대면 조사와 2017년 12월 15일 전화 설문조사를 통해 하였다. 세 번째, 데이터 분석은 Netminer 4.0 프로그램을 이용해 중심성 분석, 구조적 등위성 분석, 커뮤니티 분석 등을 주요 지표로 하였다. 본 논문은 기존에 무형문화유산 계보조사에서 소수 사람들의 구술자료에 의존해 파악하던 방식에서 벗어나 객관적이고 계량적인 방법으로 조사할 수 있는 기반을 제공하였다는 점에서 연구 의의가 있다. 그리고 무형문화유산 전승공동체 구성원들의 관계 및 지식 흐름의 구조를 지식지도(2D Spring Map) 형태로 시각화함으로써 추상적인 내용을 직관적으로 파악할 수 있게 했다는 점에서 의미가 있다.

• 미술자료
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• 제96권
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• pp.123-154
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• 2019

국립중앙박물관 소장 <인왕선영도(仁旺先塋圖)>(덕수5520)는 그림과 발문(跋文) 열 폭으로 이루어진 병풍으로, 작가는 조중묵(趙重黙)(1820~1894 이후), 주문자는 박경빈(朴景彬)(생몰년 미상), 발문을 쓴 사람은 홍선주(洪善疇)(생몰년 미상), 제작연대는 1868년이다. 국립중앙박물관은 낱장으로 보관되어 온 <인왕선영도>를 병풍으로 복원하고 특별전 '우리 강산을 그리다: 화가의 시선, 조선시대 실경산수화'에서 최초로 공개하였다. <인왕선영도>에는 오늘날 서울특별시 서대문구 홍제동과 홍은동을 아우르는 인왕산 서쪽 실경이 묘사되어있고 원경에는 북한산 연봉이 그려져 있다. 화면 속에는 인왕산(仁旺山), 추모현(追慕峴), 홍재원(弘濟院), 삼각산(三角山), 대남문(大南門), 미륵당(彌勒堂)이라는 지명이 표기되어있다. 이 지역을 나타낸 조선후기 지도와 비교해보면 지형 표현과 지명 표기에 유사성이 있다. 조중묵은 넓은 공간을 포착하기 위해 지도의 지리정보를 숙지하였을 것으로 추정된다. 실경의 현장을 답사한 결과, 조중묵은 각각의 경물을 과장하거나 생략하였고 수평의 화면에 나열식으로 조합하였음을 알 수 있었다. 조중묵은 남종화풍 정형산수에 뛰어났던 화가로, <인왕선영도>의 세부 표현에서 사왕파(四王派) 화풍의 영향을 찾을 수 있다. 19세기 도화서 화원들이 화보를 활용하여 가옥을 그리거나 토파에 호초점을 찍고 당분법(撞粉法)으로 꽃을 나타내는 등 장식적인 화풍을 구사한 경향도 부분적으로 나타난다. <인왕선영도>에는 바위를 짙은 먹으로 쓸어내리듯 붓질한 기법, 산세의 괴량감, 가로로 붓을 대어 단순하게 그린 소나무 등 18세기 정선(鄭敾)(1676~1759)의 개성적 양식도 가미되어있다. 조중묵은 인왕산 실경산수로 유명한 정선의 양식과 권위를 차용한 것으로 추정된다. 그러나 <인왕선영도>는 유기적 공간감과 현장의 인상이 잘 드러나지 않으며, 연폭 화면이라는 매체도 조중묵의 개인 양식과 잘 어울리지 않는다. <인왕선영도>는 발문의 텍스트와 화면의 이미지가 잘 조응하는 작품이다. 발문의 내용을 여섯 단락으로 나누어 보면 ①무덤의 주인공과 이장 경위, ②무덤의 입지와 풍수, ③묘제(墓祭)와 신이(神異)한 응답, ④무덤 관리에 대한 마을 사람들의 협력, ⑤병풍 제작의 동기인 박경빈의 효성과 수묘(守墓), ⑥발문을 쓴 의의로 파악된다. 이 가운데 화면에서 시각적으로 구현하기 용이한 ②의 내용은 화면에 충실하게 재현되었다. <인왕선영도> 제작의 직접적 동기인 ⑤를 보면 주문자 박경빈이 "무덤이 마치 새롭게 단장한 것 같이 눈에 완연하다."라 하여 <인왕선영도>에 만족했음을 알 수 있다. 경물 하나하나를 설명하듯 나열한 구도는 회화미는 떨어지더라도 무덤의 풍수지리를 전달하는 데는 더 적합했을 것으로 추정된다. 현존하는 상당수의 산도(山圖)는 18세기 이후 제작된 목판본 선영도로서, 족보와 문집에 수록된 경우가 많다. 16~17세기의 기록에서는 족자 선영도를 첨배(瞻拜)의 대상으로 삼은 사례를 찾을 수 있다. 선영도 첨배는 현실적으로 수묘(守墓)가 곤란할 때 이를 대신할 수 있는 의례로 인정되었다. 한효원(韓效元)(1468~1534), 조실구(曺實久)(1591~1658) 등이 선영도를 제작한 후 당대의 명사에게 서문을 요청하고 효심을 과시한 사례는 <인왕선영도>의 선구가 된 것으로 추정된다. <석정처사유거도(石亭處士幽居圖)>(개인 소장), <화개현구장도(花開縣舊莊圖)>(국립중앙박물관) 등은 선영도는 아니지만 계회도 형식의 족자이고 풍수를 도해했다는 점에서 17세기 선영도의 모습을 유추할 수 있는 자료가 된다. <인왕선영도>는 첨배라는 측면에서 초상화와도 의미가 비슷했다. 발문의 "부친의 기침소리를 직접 접하는 듯하고, 그 태도와 몸가짐을 눈으로 보는 듯하다."는 표현과 부친의 초상에 조석 문안을 올린 서효숙 고사에서 그 단초를 찾을 수 있다. 박경빈이 일반적인 선영도 형식이었던 족자나 목판화 대신 연폭 병풍의 실경산수화를 주문한 의도는 분명히 알기 어렵다. 19세기에는 민간에서도 사례(四禮) 의식에 다수의 병풍을 배설(排設)하였는데, 의례의 성격에 따라 그림의 주제를 반드시 구분하여 사용한 것은 아니었다. <인왕선영도> 또한 여러 의례에 두루 배설하거나 장식 병풍으로도 사용하기 위해서 선영 그림이라는 주제를 실경산수화 이미지 아래에 가렸을 가능성이 있다. 특히 <인왕선영도>의 핵심 소재인 무덤 봉분이 모호하게 처리된 것은 사산금표(四山禁標)의 금제 위반을 숨기기 위함일 가능성이 있다. <인왕선영도>에 묘사된 인왕산 서쪽 산기슭은 분묘 조성 금지구역이었다. 1832년에 금표 내에 몰래 쓴 묘를 적발하여 즉시 파내고 관련자를 엄히 처벌한 사례로 볼 때, 19세기 중엽까지도 사산금표 내의 분묘 금제는 효력을 발휘하고 있었던 것으로 추정된다. <인왕선영도>의 발문에는 장지를 얻기 위해 쏟은 정성이 상세하게 쓰여 있다. 장지조성에 마을사람들의 협조와 묵인이 필요했던 것은 금표 구역 내에 묘지를 조성하는 것이 부담스러운 일이었기 때문으로 볼 수 있다. <인왕선영도>와 비교 가능한 동시대 연폭 병풍의 실경산수화로 이한철(李漢喆)(1808~1880)이 그린 <석파정도(石坡亭圖)>(미국 로스앤젤레스카운티미술관)를 들 수 있다. <석파정도> 제작시기를 전후한 1861년에 이한철과 조중묵은 철종어진도사에 함께 참여하였으므로 조중묵이 이한철의 <석파정도> 제작 과정을 보았을 가능성은 상당히 높다. 조중묵이 몇 년 후 <인왕선영도>를 주문받았을 때 <석파정도>의 인상적인 연폭 실경산수를 본 경험이 반영되었을 가능성이 있다. 두 작품의 화풍 차이는 주문자의 취향과 제작 목적의 차이에서 비롯된 것으로 추정된다. <인왕선영도>는 실경산수화와 선영도의 중층적인 구조를 가지고 있어서 관람자의 지식수준과 주문자와의 친분, 관람에 들이는 시간에 따라 천차만별의 의미로 수용되었을 것이다. <인왕선영도>의 발문에는 무덤 주인의 이름과 자호, 본관이 일체 작성되지 않은 채 '박공(朴公)'이라고만 표기되어 있다. 주문자인 박경빈의 인적 사항도 파악할 수 없었으나 다만 관직에 나아가지 못한 가계를 미루어 볼 때 재력이 있음에도 지배계층으로 올라설 수 없는 신분적 한계를 지니고 있었음은 짐작할 수 있다. 발문을 쓴 홍선주 또한 사대부로 보기 어려우며, 『승정원일기』 기록에 나타나는 경아전 서리일 가능성이 있다. 박경빈은 상류 계층에 진입하고 싶은 욕망으로 보수적인 가치인 효(孝)를 강조하여 부친의 무덤을 명당으로 이전하고 <인왕선영도>를 제작하였을 것으로 추정된다. 그러나 <인왕선영도>는 금제위반 적발에 대한 우려, 병풍의 다목적성 등의 이유로 본래의 제작의도를 뚜렷하게 드러내지 못하고 모순적인 이미지가 되었다. 병풍이 제작된 지 47년 만에 각 폭이 분리된 채 미술상을 통해 이왕가미술관 소장품이 된 상황을 보더라도, 박경빈이 <인왕선영도>에서 꿈꾸었던 명당 발복과 가문의 신분상승은 이루어지지 못했던 것으로 생각된다.