• 벤처창업연구
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• 제18권1호
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• pp.125-140
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• 2023

체계적인 창업 준비는 실패 가능성을 낮추고 시장성 있는 비즈니스 모델 수립을 가능하게 한다는 점에서 중장년 창업가에게 필수적이지만, 중장년의 창업준비를 위한 정책과 서비스는 충분히 활용되지 못하고 있다. 최근 중장년의 창업과 관련한 연구가 활발하게 수행되고 있으나 창업준비는 대학생이나 예비창업가를 중심으로 연구되어, 실제 창업을 한 중장년 창업가의 다양한 창업준비 행태를 심층적으로 분석한 연구는 부족하였다. 이에, 이 연구에서는 중장년 창업가의 창업준비 유형을 도출하고, 창업준비 유형에 따른 창업성과의 차이를 분석하고자 하였다. 이를 위해, 서울시 소재 업력 7년 미만 창업기업의 중장년 기술창업가 324명의 설문 데이터를 분석하였다. 중장년 기술창업가들의 창업준비는 보통 수준으로 창업 준비 기간의 충분성이 가장 높게 나타났으며, 창업교육을 통한 준비 수준이 가장 낮게 나타났다. 잠재프로파일 분석 결과 중장년 기술창업가들의 창업 준비 유형은 '전반적 부족형', '창업교육 소홀형', '포괄적 준비형'의 3개 집단으로 나타났다. 창업만족도, 창업역량, 실패 두려움, 창업서비스 접근성, 중장년 특화 지원 필요성에 대한 집단 별 차이 분석을 실시한 결과, 전반적 부족형에 비해 창업교육 소홀형과 포괄적 준비형의 창업만족도, 창업역량, 창업서비스 접근성이 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났으며, 실패두려움의 경우 포괄적 준비형이 전반적 부족형과 창업교육 소홀형보다 통계적으로 유의하게 낮은 것으로 나타났다. 중장년 창업 서비스 접근성은 전반적 부족형이 타 집단보다 통계적으로 유의하게 낮게 나타났고, 중장년 특화 창업지원의 필요성은 모든 유형에서 높게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 중장년의 체계적인 창업준비 지원을 위한 정책적 시사점은 첫째, 중장년층의 창업준비 수준을 향상할 수 있는 다양한 지원사업 확대 및 중장년 창업가의 창업준비 수준에 따른 유형별 지원 제공, 둘째, 중장년 창업지원 서비스에 대한 홍보와 접근성 강화, 셋째, 청년 창업가와 다른 중장년의 특성을 반영한 중장년 창업가 특화 교육 제공, 넷째, 창업교육을 포함한 창업준비의 여러 요인을 복합적으로 고려한 중장년 창업지원 제공 등으로 제시하였다.

• 벤처창업연구
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• 제18권1호
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• pp.141-158
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• 2023

창업가 관점에서 스타트업의 태생적 한계를 이해하고 실패에 대한 위험부담을 줄이며 성공을 위해 가장 중요한 요인 중 하나는 인재 즉, 창업팀의 구성이다. 이에 예비창업 단계 또는 창업초기 단계의 창업가들이 경험하는 공통적인 고민은 단독창업과 공동창업에 대한 선택일 것이다. 그럼에도 우리나라는 현재 단독창업 비중이 공동창업 대비 현저히 높은 실정이다. 이에 반해 다수의 성공적인 글로벌 혁신기업은 공동창업의 형태라는 점에 주목하여 공동창업 기업의 성공요인에 관해 고찰하였다. 관련 선행연구 대부분 창업의 생존과 성공에 미치는 요인으로 창업가 개인의 역량과 특성을 규명하는 연구들로서 실제 창업생태계 현장에서 흔하게 볼 수 있는 동업 즉, 공동창업에 관한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 기회형 창업에 성공한 국내 스타트업의 공동창업자를 대상으로 심층 인터뷰와 관련 자료의 수집, 맥락 정보의 분석 및 선행연구 고찰을 통한 다중사례 연구를 시도하였다. 이를 통해 공동창업의 단계별 특성과 핵심 성공요인을 도출하는 모델을 제언하였다. 연구결과, 예비창업 단계의 핵심요소는 '기회', 성공요인은 '창업가의 경험을 통한 기회인식'과 '아이디어 개발'로 나타났다. 창업초기 단계의 핵심요소는 '창업팀', 성공요인은 '창업팀의 신뢰와 상호보완'으로 '창업팀의 다양성과 동질성'이 조화를 이루어 시너지 효과가 발휘되는 것을 확인하였다. 또한 창업초기 공동창업자 간 발생하는 갈등은 창업생존에 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 창업팀 갈등은 끊임없는 '의사소통을 통한 상호이해와 존중', '명확한 업무구분과 역할분담'으로 극복할 수 있음을 확인하였다. 창업성장 단계의 핵심요소는 '자원', 성공요인으로 '우수인재 확보'와 '외부자금 조달'이 주요 요인으로 나타났다. 이러한 결과는 창업학 연구에서 한정된 자원과 경험 부족 및 실패에 대한 위험부담 등 창업기업의 한계점을 극복하고 성공률 제고를 위한 대안 중 하나로 공동창업의 형태가 주목받는 상황에서 창업을 준비하는 예비 창업가들과 창업생태계의 다양한 이해관계자들에게 시사하는 바가 있다.

• 벤처창업연구
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• 제17권6호
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• pp.105-114
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• 2022

첨단기술 발전에 따라 기계들이 인간의 영역을 대량으로 침범하고 있어 직업의 불안정성이 커지고 있다. 불안정한 직업은 지속적인 수익창출과 노후 준비를 위한 종업원의 창업의도에 긍정적인 동기를 부여한다. 제도적 환경과 개인의 창업가적 성향은 창업의도에 긍정적인 영향을 준다. 그러나 종업원들을 대상으로 이 두 가지를 포함한 연구 사례는 거의 없다. 따라서 본 연구의 목적은 국가의 제도적 환경이 종업원들의 창업의도에 미치는 영향과 이 독립변수와 종속변수 간의 관계에 있어서 위험 감수성의 매개 역할을 분석하는 데 있다. 본 연구는 제도적 환경을 제도적 프로파일 규제, 제도적 프로파일 규범, 제도적 프로파일 인지로 구성하였다. 연구자료는 국내 기업에 소속된 종업원을 대상으로 설문지를 통해 수집되었으며, 설문 응답이 누락되거나 불성실한 설문지를 제외하고 322부의 설문자료를 가설검증에 사용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 제도적 프로파일 규제 및 규범은 종업원의 창업의도에 유의한 정(+)의 영향이 있는 것으로 검증된 반면, 제도적 프로파일 인지는 창업의도에 유의한 영향이 없는 것으로 검증되었다. 둘째, 제도적 프로파일 규제 및 규범은 위험감수성에 유의한 정(+)의 영향이 있는 것으로 검증되었으나, 제도적 프로파일 인지는 위험감수성에 유의한 영향이 없는 것으로 검증되었다. 마지막으로, 위험감수성은 제도적 프로파일 규제와 창업의도 간의 관계를 부분 매개했으며, 제도적 프로파일 규범과 창업의도 간의 관계를 완전 매개하는 것으로 검증되었다. 본 연구의 이론적 시사점은 다음과 같다. 먼저, 본 연구는 국가의 제도적 프로파일 규제 및 규범이 종업원의 창업의도와 위험감수성의 중요한 선행요인이라는 것을 밝혔다는 점에서 이론적 기여를 한다. 다음으로, 본 연구는 기존 선행연구와 다르게 최초로 제도적 환경에 대한 종업원의 인식과 창업가의 개인 특성인 위험감수성으로 구성된 종업원의 창업의도 모델을 제시함으로써 이론적 기여를 한다. 본 연구의 실무적 시사점은 다음과 같다. 첫째, 정부 및 지자체는 창업이 활성화될 수 있도록 제도적 프로파일에 대한 규제를 강화해야 한다. 둘째, 정부 및 지자체는 창업이 활성화될 수 있도록 제도적 프로파일에 대한 규범을 강화해야 한다. 마지막으로, 정부 및 지자체 그리고 교육기관은 창업에 대한 위험감수성을 강화하는 방안을 강구해야 한다.

• 벤처창업연구
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• 제18권3호
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• pp.157-172
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• 2023

최근의 4차 산업혁명은 디지털 전환에 따른 변화를 가속화하고 있다. 이러한 추세에 따라 기존의 창업 패러다임이 변화하고, 새로운 기술과 창조적인 아이디어에 의한 신규 비즈니스 모델이 등장하고 있다. 또한, 온라인 멘토링(e-mentoring), 역 멘토링(reverse mentoring), 그룹 멘토링, 다중 멘토링(Multiple mentoring) 등 멘토링 관계 및 환경의 다양성도 증가하고 있다. 하지만, 창업 현장에서 주로 활동하고 있는 5060세대 대부분의 멘토는 그동안 자기 경험과 전문성에 기반하여, 멘티에게 많은 도움을 줄 수 있었지만, 새로운 기술과 환경에 대한 이해도 및 경험 부족으로, 변화하는 환경에 대응하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 변화에 잘 대처하기 위해서는 새로운 기술과 환경에 대한 이해도를 높이기 위해 끊임없이 공부해야 하며, 최신 기술을 습득하고 적용해 나가야 한다. 또한 멘토링 관계와 환경의 다양성에 대한 이해와 존중을 갖추어야 하고, 이를 적극적으로 활용하여 멘토링의 효과를 극대화할 수 있어야 한다. 그리고 멘토는 멘티의 성장과 발전에 직접적으로 영향을 미치는 존재임을 인식하고, 끊임없이 새로운 지식과 기술을 습득하여 전문성을 유지하고 발전시켜야 하며, 자신의 지식과 경험을 잘 정리하여 멘티에게 적극적으로 전달해야 한다. 이에 본 연구에서는 멘토링이 멘토의 개인학습 및 자기효능감을 통해 멘토의 직무만족도에 미치는 영향 관계에 대해서 실증적으로 분석하고자 했다. 실증 분석 결과는 다음과 같다. 멘토링의 기능 중 경력 기능과 역할 모델링은 매개변수인 개인학습 및 자기효능감과 종속변수인 직무만족도에 대하여 모두 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 심리·사회적 기능은 개인학습에 대해서는 긍정적인 영향을 미치지만, 자기효능감과 직무만족도에 대해서는 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그리고 매개효과를 분석한 결과, 경력 기능에 대해서는 매개효과가 모두 확인되었으며 역할모델링에 대해서는 자기효능감의 매개효과만이 확인되었다. 본 연구를 통해 멘토링이 직무만족도, 개인학습 및 자기효능감을 촉진하는 중요한 요소이며, 멘토의 만족도를 높이는 요인으로 개인학습과 자기효능감을 확인하였다는 점과 멘토링에 관한 연구의 초점을 멘티에서 멘토로 옮겨 멘토링이 멘토에게 미치는 영향을 연구하였다는 점에서 학술적 및 실무적으로 의미 있는 연구라 할 수 있을 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제18권3호
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• pp.17-32
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• 2023

최근 정부와 공공의 역할만으로 사회문제를 모두 해결하기에는 한계가 있어서, 시장에서 영리 조직의 효율성이나 효과성을 통해 사회문제를 해결하면서 성장하는 것을 목표로 하는 소셜벤처의 필요성이 증대되었다. 이러한 배경하에 국내 스타트업 생태계에서도 소셜벤처 창업이 증가하면서 소셜벤처 투자자인 임팩트 투자자에 대한 관심도 증가하고 있다. 따라서, 본 연구는 임팩트 투자자의 투자 결정에 있어서 인지과정과 의사결정 환경에 따른 판단 정보의 타당도와 가중치를 객관적으로 분석하고자 판단분석기법을 활용하였다. 연구 진행을 위한 세 가지 분류로 첫째, 투자자로서 재무적 이익과 회수 가능성 판단을 위한 초기투자단계에서의 투자 우선 순위, 둘째, 사회에 미치는 영향과 파급력, 그리고 소셜벤처의 상생과 연대를 위한 창업가(팀)의 정치적 기술, 셋째, 임팩트투자펀드 조성 목적에 부합하는 소셜벤처기업의 소셜미션으로 구성하였다. 연구 결과 첫째, 임팩트투자자의 투자결정의 우선 순위는 창업가(팀)의 전문성, 창업가(팀)의 성공시의 잠재적 수익률, 창업가(팀)의 소셜미션인 것으로 나타났다. 둘째, 임팩트투자자가 투자결정요인에 대하여 판단하는 인식이 획일적이기보다는 투자 결정 요소가 제각각 다르며, 비중을 두는 정도에 있어서도 생각의 차이가 있다는 것이다. 셋째, 임팩트투자의 다양한 투자결정 요인에서 '창업자(팀)의 네트워킹 능력', '창업자(팀)의 사회적 통찰력', '창업자(팀)의 대인관계 영향력은 다른 4개의 요인보다 상대적으로 낮게 나타났다. 본 연구를 통해 실무적 기여점은 소셜벤처기업들이 투자 유치과정에서 임팩트투자자의 투자결정요인이 무엇인지 이해를 돕고, 소셜벤처 투자자에게는 임팩트투자자의 판단사례와 분석을 참고하여 투자결정의 질적 제고를 기대할 수 있다. 학술적 기여점은 임팩트 투자자의 투자 우선 순위와 비중 차이를 실증적으로 규명하였다는 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제52권4호
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• pp.18-31
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• 2024

본 연구는 유네스코 세계유산으로 등재된 121개 문화경관의 등재 경향과 특성을 종합적으로 분석하여 문화경관 유산의 특성과 가치를 이해하고, 향후 문화경관으로 등재할 유산의 선정 기준과 등재 방안을 모색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 UNESCO 세계유산센터 홈페이지에서 제공하는 공식 문서와 데이터베이스를 바탕으로 각 문화경관의 기본 정보와 속성 정보를 수집하여 기술통계 분석을 실시하고, 분석 결과를 보다 입체적으로 이해하기 위해, 도출된 주요 경향성과 관련된 개별 문화경관 사례를 추가적으로 검토하였다. 분석 결과, 문화경관은 유럽과 아시아에 집중되어 있으며 1992년 이후 등재 건수가 꾸준히 증가해 왔음을 확인하였다. 문화경관은 인간과 자연의 상호작용을 반영한 경관의 독특성, 전통문화와 토지 이용 방식의 중요성 등을 인정받아 주로 등재기준 (iv), (iii), (v), (ii)를 중심으로 등재되고 있다. 또한 문화경관은 크게 의도적으로 설계된 경관, 유기적으로 진화된 경관, 연상적 경관 등 세 가지 유형으로 구분되는데, 그 중에서도 농업, 산업 등 인간 활동과 자연환경의 장기적 상호작용을 통해 형성된 유기적으로 진화된 경관이 큰 비중을 차지하고 있다. 이러한 분석 결과는 세계유산 문화경관이 자연과 문화, 유형과 무형, 물질과 비물질을 아우르는 복합적 가치 체계를 지니고 있음을 시사한다. 이는 문화유산 인식과 보전 방식에 근본적인 전환을 요구하는 것으로, 개별 요소가 아닌 전체적 맥락을 중시하고 경관의 동적 변화 과정 자체에 주목하는 통합적 접근을 필요로 한다. 나아가 문화경관은 지속가능한 발전 모델로서 지역 정체성 확립, 공동체 회복력 강화, 지속가능한 경제 발전 등에 기여할 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 따라서 문화경관의 보전과 관리에는 경관의 역동적 진화 과정을 총체적으로 조망하는 관점과 지역 공동체와 이해당사자들의 적극적 참여에 기반한 거버넌스 체계가 요구된다. 본 연구는 문화경관의 특성과 가치에 대한 심층적 이해를 제고하고, 향후 문화경관 유산의 선정과 관리를 위한 기초 자료를 제공한다는 데 의의가 있다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.111-137
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• 2010

본 연구는 서비스 시장에서의 지각된 품질과 개인가치간의 인과적 관계 및 고객의 인지욕구에 따른 온 오프라인상의 조절효과에 대해 실증분석하였으며 이를 통해 개인가치에 대한 서비스 전략과 마케팅 관리의 중요성을 제시하고 있다. 서비스 시장에서 서비스 제공자와 구매자간의 장기적 거래관계의 중요성이 크게 부각됨에 따라 관계구축 및 강화에 매우 중요한 역할을 하는 개인가치에 관한 연구는 학계뿐만 아니라 실무적으로도 고객관계관리의 관점에서 시사하는 바가 크다고 할 수 있다. 실증분석을 위해 대형마트(할인점)와 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 고객을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며 온 오프라인의 비교분석을 통한 차이검증을 위한 인과적 구성모델에 대해 구조방정식 모델분석을 통해 가설검증하였다. 구성모델에 대한 분석결과 물리적 환경, 상호작용 품질, 그리고 결과품질로 구성된 지각된 품질은 안정적 삶, 사회적 인식, 사회적 통합으로 구성된 서비스 개인가치에 통계적으로 매우 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 집단간 차이효과분석을 통해서도 온 오프라인에 따른 조정효과는 온라인에서보다는 오프라인에서 더 유의한 것으로 나타났다. 그리고 온라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때보다는 오프라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때 개인가치에 더 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 구성모델에 대한 적합도 역시 수용할만한 수준인 것으로 나타났다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 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.