• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.39-58
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• 2014

빅데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고, 관련한 기술이 발전됨에 따라, 최근에는 빅데이터의 처리와 분석의 결과를 어떻게 시각화할 것인지가 매우 관심 받는 주제로 부각되고 있다. 이는 분석된 결과를 보다 명확하고 효과적으로 전달하는 데에 있어서 데이터의 시각화가 매우 효과적인 방법이기 때문이다. 시각화는 분석 시스템과 사용자가 소통하기 위한 하나의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 담당하는 역할을 한다. 통상적으로 이러한 GUI 부분은 데이터의 처리나 분석의 결과와 독립될 수록 시스템의 개발과 유지보수가 용이하며, MVC(Model-View-Controller)와 같은 디자인 패턴의 적용을 통해 GUI와 데이터 처리 및 관리 부분 간의 결합도를 최소화하는 것이 중요하다. 한편 빅데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있는데 정형 데이터는 시각화가 상대적으로 용이한 반면, 비정형 데이터는 시각화를 구현하기가 복잡하고 다양하다. 그럼에도 불구하고 비정형 데이터에 대한 분석과 활용이 점점 더 확산됨에 따라, 기존의 전통적인 정형 데이터를 위한 시각화 도구들의 한계를 벗어나기 위해 각각의 시스템들의 목적에 따라 고유의 방식으로 시각화 시스템이 구축되는 현실에 직면해 있다. 더욱이나 현재 비정형 데이터 분석의 대상 중 대부분을 차지하고 있는 텍스트 데이터의 경우 언어 분석, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등 적용 기술이 매우 다양하여 하나의 시스템에 적용된 시각화 기술을 다른 시스템에 적용하는 것이 용이하지 않다. 이는 현재의 텍스트 분석 결과에 대한 정보 모델이 서로 다른 시스템에 적용될 수 있도록 설계되지 못하는 경우가 많기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 텍스트 데이터 분석 사례와 시각화 사례들의 공통적 구성 요소들을 식별하여 표준화된 정보 모델인 텍스트 데이터 시각화 모델을 제시하고, 이를 통해 시각화의 GUI 부분과 연결할 수 있는 시스템 모델로서의 시각화 프레임워크인 TexVizu를 제안하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.482-488
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• 2014

대표적인 소셜 네트워크 서비스(SNS)인 트위터의 내용을 분석하여 자동으로 트윗에 나타난 사용자의 감성을 분석하고자 한다. 기계학습 기법을 사용해서 감성 분석 모델을 생성하기 위해서는 각각의 트윗에 긍정 또는 부정을 나타내는 감성 레이블이 필요하다. 그러나 사람이 모든 트윗에 감성 레이블을 붙이는 것은 비용이 많이 소요되고, 실질적으로 불가능하다. 그래서 본 연구에서는 "감성 레이블이 있는 데이터"와 함께 "감성 레이블이 없는 데이터"도 활용하기 위해서 반감독 학습기법인 self-training 알고리즘을 적용하여 감성분석 모델을 생성한다. Self-training 알고리즘은 "레이블이 있는 데이터"의 레이블이 있는 데이터를 활용하여 "레이블이 없는 데이터"의 레이블을 확정하여 "레이블이 있는 데이터"를 확장하는 방식으로, 분류모델을 점진적으로 개선시키는 방식이다. 그러나 데이터의 레이블이 한번 확정되면 향후 학습에서 계속 사용되므로, 초기의 오류가 계속적으로 학습에 영향을 미치게 된다. 그러므로 조금 더 신중하게 "레이블이 없는 데이터"의 레이블을 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 self-training 알고리즘을 이용하여 보다 높은 정확도의 감성 분석 모델을 생성하기 위하여, self-training 중 "감성 레이블이 없는 데이터"의 레이블을 결정하여 "감성 레이블이 있는 데이터"로 확장하기 위한 3가지 정책을 제시하고, 각각의 성능을 비교 분석한다. 첫 번째 정책은 임계치를 고려하는 것이다. 분류 경계로부터 일정거리 이상 떨어져 있는 데이터를 선택하고자 하는 것이다. 두 번째 정책은 같은 개수의 긍/부정 데이터를 추가하는 것이다. 한쪽 감성에 해당하는 데이터에만 국한된 학습을 하는 것을 방지하기 위한 것이다. 세 번째 정책은 최대 개수를 고려하는 것이다. 한 번에 많은 양의 데이터가 "감성 레이블이 있는 데이터"에 추가되는 것을 방지하고 상위 몇%만 선택하기 위해서, 선택되는 데이터의 개수의 상한선을 정한 것이다. 실험은 긍정과 부정으로 분류되어 있는 트위터 데이터 셋인 Stanford data set에 적용하여 실험하였다. 그 결과 학습된 모델은 "감성 레이블이 있는 데이터" 만을 가지고 모델을 생성한 것보다 감성분석의 성능을 향상 시킬 수 있었고 3가지 정책을 적용한 방법의 효과를 입증하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 생태와환경
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• 제52권3호
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• pp.245-265
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• 2019

생물의 특징적인 서식공간을 나타내는 비오톱은 도시생태계의 효율적 조성 및 지속가능한 관리를 위해 필수적으로 파악되어야 한다. 본 연구는 우리나라의 대표적 공업도시인 포항시 전역에 성립한 비오톱 유형과 그 속성을 분석하여 이 도시를 생태적으로 관리하기 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 포항시에 성립한 비오톱 유형은 삼림(침엽수림, 활엽수림 및 침 활 혼합림), 경작지(논과 밭), 시설녹지 (조경수목식재지), 하천, 저수지, 나지, 주거지역, 공공시설, 상업지역, 공업지역, 도로 및 학교의 12개 유형으로 구분되었다. 비오톱 유형에 따른 속성을 분석한 결과, 도시지역을 대표하는 공업지역, 주거지역 및 상업지역에는 제한된 공간에 주로 도입된 식생이 존재하였다. 더구나 그 식생은 지역과 지소의 특성을 반영하는 자생종 보다는 조경 및 원예용으로 개발된 식물들 중심으로 이루어져 있다. 생산녹지는 도심으로부터 거리에 따라 먼 곳에는 전형적인 농경지의 형태를 나타내었지만, 인접한 곳에서는 시설농업의 형태를 나타내었다. 자연녹지는 하천을 따라 성립한 수변식생과 산림식생으로 구분되었다. 그 중 산림식생은 이차림(7개 군락)과 조림지(3개 군락)로 이루어졌다. 포항시의 도시생태계는 공업지역이 차지하는 면적이 넓고, 그 중 열오염과 이산화탄소 발생량이 높은 철강산업이 주를 이루고 있다. 반면에 녹지는 양과 질 양면에서 모두 매우 부족하다. 본 연구에서는 이러한 문제를 종합적으로 검토한 후 이 지역의 생태적 질을 높이기 위한 방안으로 녹지의 양과 질을 개선할 수 있는 식생 복원방안 및 기존 녹지와 복원 예정 녹지를 묶어내는 녹지축 네트워크화 방안을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제34권1호
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• pp.17-25
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• 2011

본 연구는 만성적인 망간(Mn) 노출 결과로써 초래될 수 있는 영향을 기능적 신경영상기법의 하나인 fMRI(functional magnetic resonance imaging)를 이용하여 인지 활동에 따른 뇌 활성화 정도를 분석, 평가하고자 하였다. 조선소에서 10년 이상 용접 작업을 해왔고 현재도 용접 전담 업무를 하고 있는 34세 이상의 남성 15명을 노출군으로 하였고, 노출군과 연령, 사회·경제적 지위와 행동 패턴이 비슷하며 다른 위험한 금속성 물질에 노출되지 않은 제조업 사업장에서 용접 작업을 하지 않는 생산직 근로자 15명을 대조군으로 구성하여 설문조사와 혈액 검사, fMRI를 실시하였다. 그 결과 fMRI 대상자(29명)의 평균 혈중 Mn 농도는 노출군($1.3\;{\mu}g/dl$)이 대조군($0.8\;{\mu}g/dl$)보다 유의하게 증가하였고, Pallidal Index(PI)도 노출군이 대조군보다 유의하게 증가하였다(p < 0.001). MRI 상의 PI값은 혈중 Mn 농도가 $0.93\;{\mu}g/dl$ 이상인 군이 $0.93\;{\mu}g/dl$ 미만인 군보다 유의하게 증가하였다(p < 0.001). 산술 과제를 수행하는 동안 실험군의 각 문항에 대한 평균 응답 시간은 노출군(1.3 sec)이 대조군(1.1 sec)보다 유의하게 증가하였다. 또한, 문항 전체에 대한 평균 응답 시간도 대조군(54.7 sec)이 노출군(45.0 sec)보다 느리게 나타났으며, 통계학적으로도 유의미한 차이를 보였다(p < 0.001). 대조군의 뇌 활성화 영역은 후두피질의 좌 우측, 상 중간전두피질과 하두정피질(inferior parietal cortex)의 우측, 중간측두피질의 좌측 영역에서 유의하게 증가하였다. 노출군의 뇌 활성화 영역은 대조군의 활성화 영역과 비슷한 위치에서는 보다 넓고 높은 활성화 상태를 보였다. 노출군은 대조군의 활성화 영역에 추가하여 상 하 측두피질의 우측, 뇌섬엽의 좌측, 뇌교량과 측뇌실 영역에서 유의한 증가로 나타났다. 두 집단간 뇌 활성화 영역 비교를 위한 t-test에서 노출군은 중간측두피질 영역을 포함하여 우측 하측두피질, 좌측 상두정피질, 좌측 후두피질, 좌측 소뇌 등의 영역에서 대조군보다 유의하게 더 높은 증가를 나타냈다. 하지만 어떤 영역도 노출군보다 대조군에서 더 활성화된 영역은 없었다. 이상의 결과에서 만성적인 Mn 노출은 인지 과제 수행 중에 뇌 활성화를 증가시켰다. 동일한 과제에서도 상 하 측두피질, 뇌도 영역에서 활성화가 증가되었고, 노출군이 일반인보다 측두영역 및 후두영역에서 뇌 활성화 상태가 증가되었음을 알아냈다. 이상의 결과에서 살펴 볼 때 작업환경 내에서의 만성적인 Mn 노출이 뇌 활성화의 신경 네트워크에 영향을 미친다는 것이 확인되었다.

• 한국농림기상학회지
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• 제21권3호
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• pp.175-186
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• 2019

기상 및 기후 정보를 활용하여 기후변화에 대응하기 위한 기후 스마트 농업을 도입하기 위한 노력이 진행되어 왔다. 기후 스마트 농업을 실현하기 위해 농가별 기상자료 수집 및 관리가 요구된다. 4차 산업혁명 시대의 주요한 기술인 IoT, 인공지능, 및 클라우드 컴퓨팅 기술들이 농가 단위의 기상정보 생산에 적극적으로 활용될 수 있다. 저비용과 저전력 특성을 가진 IoT 센서들로 무선 센서 네트워크를 구축할 경우, 농가나 농촌 공동체 수준에서 농업 생태계의 생산성을 파악할 수 있는 기상관측자료의 수집 및 분석이 가능하다. 무선 센서 네트워크를 통해 자료가 수집될 수 있는 공간적인 범위를 특정 농가보다는 농촌 공동체 수준으로 확대하여 IoT 기술의 수혜 농가를 확대하고, 아울러 상세기상정보의 생산 및 검증에 활용가능한 농업기상 빅데이터 구축이 필요하다. 기존에 개발되어 보급되고 있는 전자기후도를 활용하여, 농가 단위의 기상 추정 자료가 제공되고 있다. 이들 자료의 신뢰성을 향상시키고, 기존의 서비스 체계에서 제공되지 않고 있는 기상 변수들을 지원하기 위해 심층신경망과 같은 인공지능 기술들이 도입되어야 할 것이다. 시스템 구축의 비용 절감 및 활용성 증대를 위해 클라우드 및 포그 컴퓨팅 기술을 도입하여 농업 기상 정보 서비스 시스템이 설계되어야 한다. 또한, 기상자료와 농산물 가격 정보와 같은 환경자료와 경영정보를 동시에 제공할 수 있는 정보 시스템을 구축하여 활용도가 높은 농업 기상 서비스 시스템이 구축되어야 할 것이다. 이와 함께, 농업인 뿐만 아니라 소비자까지도 고려된 모바일 어플리케이션의 설계 및 개발을 통해, 4차 산업혁명의 주요 기술들이 농업 분야에서 확산될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다. 이러한 정보 시스템은 농업 분야 이해당사자에게 수요자 맞춤형 농림기상정보를 제공하여 기후스마트 농업 관련 기술의 개발과 도입을 촉진시킬 수 있을 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제39권5호
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• pp.57-75
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• 2011

본 연구는 대규모 택지개발 예정지로 계획되어 있는 경상북도 약목면 일대 약 14.0$km^2$를 대상으로 개발 이전에 어느 지역이 공원유형별 입지로 적합한지를 판단할 수 있는 입지타당성평가 방법론을 모색해 보는데 그 의의를 찾을 수 있었다. 연구결과를 요약하면 아래와 같다. 평가지표 선정을 위한 설문조사는 1차, 2차, 3차 설문으로 나누어 실시하였다. 먼저 1차 설문분석은 문헌분석 및 현장조사를 바탕으로 선정된 23개 평가지표 항목들에 대한 중요도를 분석하는 단계이며, 2차 설문분석은 각 공원유형별 평가지표항목을 선정하는 단계이다. 3차 설문분석은 공원유형별 선정된 평가지표 항목의 가중치를 산정하는 단계로서, 평가지표 항목의 중요도 평균을 기준으로 합이 10이 되도록 표준화하는 방법을 사용하였으며, 2차 평가 시, 각 지표항목의 점수에 가중치를 곱하여 최종 평가에 활용하였다. 각 공원유형별 입지타당성 평가는 1차 평가와 2차 평가로 구분하여 수행하였다. 1차 평가는 분류된 모든 경관유형을 대상으로 공원유형별 최소요구조건의 충족정도를 파악해 보는 단계로서, 최소요구조건은 중요성 분석결과, 중간등급 이상을 나타내는 평가지표들의 가치등급기준과 사례지 현장조사의 상대적 비교를 통하여 설정하였다. 2차 평가는 최소요구조건을 충족시키는 유형만을 대상으로 부지평가를 실시하는 단계로서, 2차 평가지표항목들에 대한 가치등급은 모두 3등급으로 정량적으로 구분하였으며, 각 평가지표별 가중치를 부여해서 공원유형별 평가지표항목들의 점수를 산술합산 하였다. 각 공원유형에 따른 산술합산 점수는 가장 높은 점수의 평균치에서 가장 낮은 점수의 평균치까지 균등 분할하여 최종 3등급으로 가치등급화 하였다. 그러나 본 연구에서 제시된 공원유형별 입지타당성 평가모델은 공간의 면적인 측면에 초점을 두고 공간을 등급화 하였던 바, 차후에는 공간유형의 점, 선, 면적인 특성을 종합적으로 고려하여 공간체험 루트, 네트워크 연결 등에 대한 내용을 반영한 평가모델의 설정이 필요할 것으로 사료된다.

• 벤처창업연구
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• 제16권6호
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• pp.85-105
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• 2021

본 연구에서는 2000년 설립하여 나노기술(Nano Technology)기반으로 나노소재 및 초미립 나노분말을 생산하고 제품화하는 핵심기술력을 보유한 기업인 (주)나노신소재의 사례연구를 하였다. 일반적인 사례연구에서 벗어나 이론에 기반하여 기술경영과 산학협력 이론을 기반으로 사례연구 분석프레임을 설정하였으며 사례를 분석하였다. 본 사례연구에서는 (주)나노신소재를 기업 내부적으로 기술경영(Management Of Technology) 체계 구축과 기업 외부 및 협력적인 측면에서 산학협력(Industry-Academic Cooperation) 활동이라는 두 가지 분석관점으로 분석하였다. 이러한 이론적 기반의 분석틀을 기반으로 기업방문 인터뷰 및 관련 자료 조사 분석을 실시하였다. 사례기업의 연구결과, 기술경영과 산학협력이 기업의 성장단계에 어떠한 영향을 미치는지 다음과 같이 도출할 수 있었다. 첫째, 기술경영의 전략적 활용은 벤처기업의 경쟁우위와 핵심역량을 강화하고 창업 초기 기업의 생존과 성장에 중요한 요소이다. 둘째, 기술경영 및 특허의 전략적 활용과 관리체계 구축은 사업전략의 일원이며 기업성과에 중추적인 역할을 한다. 셋째, 대학의 인적·물적 인프라는 창업 초기 기업의 성장에 영향을 미치며 산학협력의 높은 활용도는 기업의 성장을 촉진한다. 넷째, 기업의 성장단계 중 성장기·성숙기에 있어 지속적인 산학협력 활동은 외부 교류 활성화 및 네트워크 구축에 기반이 된다. 마지막으로 기술경영과 산학협력은 기업의 성장단계별 성장요인이 되는 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 기업이 창업 이후 성장기, 성숙기에 이르는 지속적 발전을 위해서는 초기부터 기술경영 체계를 구축하고 전략적인 기술경영 활동을 추진하는 것이 필요하다. 또한, 기업 외부적으로 다양한 산학협력 활동을 수행하는 것이 중요하다고 할 수 있다. 사례분석 결과 이러한 두가지 주요 활동을 잘 수행한 (주) 나노신소재는 단계별로 위기를 잘 극복하고 현재까지 지속적인 성장을 하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서는 기술경영과 산학협력의 활용이 기술기반 벤처기업의 각각의 성장단계에 어떠한 가치를 발생시키는지 보여주고 있다. 또한, 이의 적극적 활용은 다른 벤처기업의 성장에도 큰 역할을 할 것이다. 본 사례연구의 결과는 기술창업 벤처기업의 성장연구와 관련 현장 적용 및 활용에 유효한 참고가 될 수 있을 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제18권1호
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• pp.159-172
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• 2023

본 연구는 대학-지역 연계 창업공간 구성에 대한 요구분석을 통해 대학-지역 연계 차원의 협업적 창업공간(Co-Space) 구성방안을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 설문조사를 실시하였으며, 수집된 자료를 t검정(독립표본, 대응표본), The Locus for Focus 모델을 통해 분석하였다. 또한 창업가 대상 FGI를 실시하여 다각도에서 대학-지역 연계 창업공간 구성의 방향성을 도출하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 대학-지역 연계 협업적 창업공간의 필요성 분석결과, 지역주민이 인식하는 창업공간 개방의 필요성과 지역 내 창업공간 구축 필요성은 높게 나타났다. 또한, 남성이 여성보다 지역 내 창업공간 개방 필요성을 높게 인식했다. 둘째, 대학-지역 연계 협업적 창업공간에 대한 요구도 분석결과, 대학-지역 연계 창업공간 구성에 대한 현재 중요도와 미래 필요도 차이는 통계적으로 유의미하게 나타났으며, 첨단공간에 대한 요구가 높게 나타났다. 셋째, 대학-지역 연계 협업적 창업공간 구성방안 분석결과, 개방성과 폐쇄성을 고려한 창업공간 구성, 창업단계 및 분야를 고려한 창업공간 구성, 창업공간 규모에 따른 상이한 공간구성 요구가 나타났다. 이상의 연구결과를 종합한 결과, 대학-지역 연계 차원의 협업적 창업공간 구성을 위한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 협업적 창업공간은 대학과 연계하여 지역 내 창업기업의 발전단계 별 요구에 따른 공간구성이 필요하다. 둘째, 창업공간 규모와 운영방식을 고려한 맞춤형 협업적 창업공간 구성이 필요하다. 셋째, 대학의 유휴공간에 체험 기반 지역주민 개방 공간을 구축해야 한다. 넷째, 지역사회, 창업투자사, 창업지원기관, 창업기업 간 유기적인 네트워크가 가능한 협업적 창업공간 구성이 필요하다. 본 연구는 대학과 지역의 연계를 통해서 지역 창업생태계 구성과 창업지속성 강화를 위한 협업적 창업공간 구성의 시사점을 제안한 점에서 그 의의가 있다. 본 연구의 결과는 창업기업에게 영향을 미치는 주요요소인 창업공간의 중요성이 강조되고 있는 흐름 속에서 지역 창업 생태계 구축을 위한 협업적 창업공간 구성의 유용한 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.