• 기업가정신과 벤처연구
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• 제19권2호
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• pp.1-15
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• 2016

일반적으로 기업가들이 창업을 할 때 자금을 필요로 한다. 이들 자금의 주요원천은 개인저축, 가족이나 친구들의 자금 또는 은행이나 다른 금융기관들의 대출이다. 이민자와 모국인 기업가들의 자금원천에는 차이가 있는데, 그 차이는 그들이 처해있는 사회적 맥락에 기인한다. 이 연구의 주제는 기업가의 거주형태-이민자인지 모국인인지-가 어떻게 자금의 원천에 영향을 미치는지, 그리고 이러한 차이가 어떻게 한국가의 부에 의해 조절효과를 가지는지 하는 것이다. 데이터는 글로벌 기업가정신 모니터에서 29개국 14,369명의 이민자 및 모국인 창업 기업주나 관리자를 대상으로 서베이한 것을 사용했으며, 위계혼합모델을 사용하여 분석하였다. 분석결과 이민자나 모국인 기업가 모두 개인저축과 가족의 자금을 가장 주요한 자금원천으로 사용했다. 모국인 기업가들은 이민자 기업가들보다 은행이나 금융기관들을 주요 자금원천으로 사용한데 반해, 이민자 기업가들은 친구나 기타 원천을 자금원천으로 사용했다. 하지만 이러한 거주형태가 자금의 원천에 미치는 영향은 국가의 상황에 의해 조절된 것으로 나타났다. 한 국가의 부의 정도가 친구나 기타 원천을 자금원천으로 사용하도록 촉진한 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제34권1호
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• pp.219-239
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• 2017

IT기술이 급속히 발달하고 스마트 기기의 개인보급이 늘어나면서 정보의 전달 매체로 시청각 자료 중에서도 특히 영상 자료가 많이 활용된다. 문헌정보서비스 콘텐츠로서 영상자료는 필수 요소가 되었으며, TV를 통한 단방향 전달, 인터넷을 통한 양방향 서비스, 도서관 시청각 자료 대출 등 다양한 방법으로 활용되고 있다. 특히 인터넷 환경에서 스마트 기기를 통한 영상서비스 관점에서 정보 제공자는 제공 정보에 대한 가공에 적은 노력과 비용을 들이고자 하고, 또한 사용자는 과도한 데이터 사용량에 대한 부담과 시간, 공간적인 제약으로 인해 원하는 부분만을 효율적으로 이용하고자 한다. 따라서 영상에 대한 내용을 유사한 부분끼리 자동으로 구분하고 요약, 색인하여 이용 편의성을 높일 필요가 있다. 본 논문에서는 교육용 어학 영상의 내용과 그 특성을 분석하여 영상을 이루는 샷을 자동으로 구분하고 비주얼 특징을 조합하여 어학 영상의 세분화된 내용 정보를 결정하고 색인하는 방법을 제안한다. 외국어 강의 영상을 이용한 실험에 의해 의미기반의 샷 결정에 높은 정확률을 보였으며, 교육용 어학 영상의 요약 서비스에 효율적으로 적용 가능함을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제28권2호
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• pp.135-150
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• 2010

본 논문의 목적은 민간투자사업의 계약에서 가장 중요하고 핵심적인 계약이라 할 수 있는 실시협약 사례를 수집하고 분석함으로써 협상을 통해 결정된 사업 수익률의 결정요인들이 무엇이며, 실시협약에서 포함된 제도 및 정책에 따라 수익률이 어떻게 반영되었는지를 파악하는 것이다. 수익률이 사업성을 판단할 수 있는 지표라면, 가산금리는 대출 원리금의 회수의 위험정도를 판단할 수 있는 지표라 할 수 있다. 실증분석에서 사용된 데이터는 1995년부터 2008년까지 실시협약을 체결하였거나 협상이 완료된 사업의 실시협약 및 재무모델 75건을 대상으로 조사하였다. 종속변수는 세후경상수익률 및 재무모델에서 제시하고 있는 장기차입이자율의 가산금리로 하였으며, 독립변수는 사업절차에 따른 변수, 사업성에 관련된 변수, 재무적 성격에 따른 변수, 실시협약 문건에 관련된 변수, 정부 정책에 관련된 변수 등으로 하였다. 분석결과 수익률에 대해서는 재무적 투자자의 출자비율, 국가관리사업인 경우, 최소운영수입보장 조항 등에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 가산금리의 경우에는 재무적 투자자의 출자비율, 국가관리사업, 부대사업의 유무 등이 결정에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• 지적과 국토정보
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• 제50권2호
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• pp.117-132
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• 2020

본 연구에서는 재조사사업이 완료된 세종시 사업지구의 민원 발생 사례를 중심으로 경계 결정방법과 조정금의 전반적인 실태를 분석·평가한 후 지적재조사 조정금 개선방안을 연구하였다. 지적재조사 사업의 조정금 개선방안은 크게 경계조정과 면적허용범위에 따른 개선방안과 제도적인 개선으로 구분하여 제시하였다. 세종시의 경계조정 현황을 분석한 결과 지적재조사 경계조정은 여러 방법으로 경계를 조정하고 있었으며, 이 중에서도 조정이 간단하고 필지를 정형화하는 방법과 도로를 신설하여 맹지 해소를 중심으로 조정이 많이 되고 있음을 알 수 있었다. 이와 같이 경계설정 시 현실경계나 합의경계보다는 소유자와 충분한 협의와 토지소유자의 개인적인 의사를 최대한 반영한 조정경계를 적극적으로 권장하여 효율적이고 합리적인 조정경계를 설정하는 것이 조정금에 관한 분쟁을 최소화할 것으로 판단되었다. 면적허용범위에 따른 개선방안으로는 지적재조사의 결과를 수치데이터로 정확하게 기록 보전하고, 조정금 산정시 공간정보관리법의 면적허용범위 규정 이내일 경우 조정금을 완화 또는 면제해주는 방안의 검토가 필요하다. 마지막으로 조정금과 관련하여 지적재조사 특별법에 토지 소유자에게 본인의 토지를 대상으로 저금리 장기 대출하는 방안을 마련해주어야 하며, 제삼자가 공정하고 객관적으로 가치판단에 의해 산정한 감정평가를 통한 조정금 산정이 필요할 것으로 판단되었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제52권1호
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• pp.155-178
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• 2021

4차산업혁명 시대에서 공공도서관은 인공지능과 같은 외부 환경 변화에 능동적으로 대응하기 위하여 도서관 지능형서비스 추진 전략이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 인공지능의 개념과 국내외 인공지능 관련 동향 및 정책, 사례 등의 분석 내용을 기반으로 도서관에서의 향후 인공지능 서비스 도입 및 발전 방향성에 대해 제안하였다. 현재 도서관에서는 딥러닝, 자연어처리 등 인공지능 기술 도입을 통해 자동으로 답변을 제공하는 참고정보서비스를 운영하며, 빅데이터 기반 AI 도서 추천 및 자동 도서 점검 시스템을 개발하여 업무 활용도를 높이고, 이용자 맞춤형 서비스를 제공하고 있다. 기업 및 산업 분야에서는 국내외를 막론하고, 사용자 개인 맞춤형 등을 기반으로 한 기술을 개발하여 서비스하고 있으며, 딥러닝을 사용하여 정보를 스스로 학습하여 최적의 결과를 제공하는 식의 형태로 개발하고 있다. 이에 따라 향후 도서관에서 인공지능을 활용하여, 이용자의 이용 기록을 기반으로 한 개인 맞춤형 도서 추천, 독서·문화 프로그램 추천, 도서 택배 서비스 시 자율주행 드론·자동차 등 운송수단을 통한 실시간 배송 서비스 도입 등 다양한 서비스 개발을 도모해야 한다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.71-90
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• 2020

최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.

• 서비스연구
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• 제13권2호
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• pp.130-145
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• 2023

금융의 디지털 전환(Digital Transformation)은 가속화되고 있으며, 디지털 뱅킹은 이미 은행의 주요한 채널로 자리 잡았다. 은행은 전통적으로 '고객 관계 관리(CRM)'를 중요시해왔으며, 장기거래, 일정 잔액 이상의 계좌 보유, 대출 보유 등 은행에 기여도가 높은 주거래 고객, 즉 '충성고객'을 유지하고자 노력해 왔다. 이러한 상황에서 본 연구는 국내 제1금융권 디지털 뱅킹 정기예금 소비자 데이터를 기반으로 그들의 행동 실태를 탐색적으로 분석하였다(표본수 1,145개). 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, 세대별 디지털 뱅킹 정기예금 가입 형태를 분석한 결과 20~30대(MZ세대)는 다른 세대보다 상대적으로 휴무일에 디지털 뱅킹을 더 많이 사용하는 것으로 나타났다. 이어, 은행의 기존 충성고객과 일반고객의 디지털 뱅킹 정기예금 가입의 행동 실태를 분석한 결과 예금가입 금액과 기간 모두 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 은행의 기존 충성고객은 디지털 뱅킹에서도 거래은행에 기여도가 높은 소비자 행동을 하는 것으로 관측되었다. 또한, 금융소비자의 목표설정인 예금가입기간에 대해 고객유형과 가입일자의 상호작용을 분석한 결과 유의한 효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 은행의 지점 수는 계속 줄어들고, 디지털 뱅킹의 점유율은 계속 증가하는 상황에서 디지털 뱅킹의 소비자 행동 실태를 실증적으로 분석하였다. 소비자 행동이론의 주요 개념인 충성고객(Loyal Customer), 목표 추구(Goal Pursuit), 습관(Habit)을 디지털 뱅킹 정기예금 사례로 확인하였으며, 연구의 결과를 토대로 기존 시중은행과 인터넷전문은행의 고객관리 전략에 대한 실무적 지침을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.95-108
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• 2017

최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.