• 벤처창업연구
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• 제18권3호
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• pp.141-156
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• 2023

전 세계적으로 유례없는 Covid-19 팬데믹으로 인해 기업의 비즈니스 방식 및 내용이 크게 변화됐다. 따라서 Covid-19 이후 산업 전반에서 일어나고 있는 혁신 양상을 면밀히 모니터링하고, 이를 바탕으로 미래 비즈니스를 기획/설계하는 것이 산업현장에서 크게 요구되고 있다. 다수 연구에서 펜데믹 이후 비즈니스 동향 분석이 시도됐으나 특정 산업에 국한된 분석을 수행하는 점, 설문 및 문헌 연구 중심으로 수행되어 객관적 데이터의 활용이 부족한 점에서 한계점이 존재하고 있다. 이에 본 연구에서는 글로벌 스타트업 데이터인 Crunchbase를 활용하여 Covid-19 이후 비즈니스 산업의 트렌드를 분석하고자 한다. 트렌드 분석을 위해 Crunchbase에서 2018년부터 2021년까지 2년 단위로 데이터를 수집 및 전처리를 진행하였다. 산업 변화를 확인하기 위해 네트워크 분석, LDA 기반 토픽 분석, Doc2vec 클러스터링 분석을 결합한 접근 방식을 사용하여 비즈니스 콘텐츠의 변화를 분석하였다. 연구 결과 각 분야에서 비대면/온라인 기술들이 훨씬 전문성을 갖추며 성장하고 있으며, 기술융합에 초점을 두고 많은 산업들이 성장하고 있는 것으로 파악되었다. 본 연구는 Covid-19의 영향으로 기업투자자 및 예비 창업자들에게 급속도로 변화하는 산업의 흐름을 파악할 수 있게 하고 투자 의사결정에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제12권2호
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• pp.167-179
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• 2024

This study addresses the challenge of objectively evaluating the performance of early-stage startups amidst limited information and uncertainty. Focusing on companies selected by TIPS, a leading private sector-driven startup support policy in Korea, the research develops a new indicator to assess technological efficiency. By analyzing various input and output variables collected from Crunchbase and KIND (Korea Investor's Network for Disclosure System) databases, including technology use metrics, patents, and Crunchbase rankings, the study derives technological efficiency for TIPS-selected startups. A prediction model is then developed utilizing machine learning techniques such as Random Forest and boosting (XGBoost) to classify startups into efficiency percentiles (10th, 30th, and 50th). The results indicate that prediction accuracy improves with higher percentiles based on the technical efficiency index, providing valuable insights for evaluating and predicting startup performance in early markets characterized by information scarcity and uncertainty. Future research directions should focus on assessing growth potential and sustainability using the developed classification and prediction models, aiding investors in making data-driven investment decisions and contributing to the development of the early startup ecosystem.

• 스마트미디어저널
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• 제12권3호
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• pp.93-101
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• 2023

본 연구는 디지털 미디어 콘텐츠 산업에서 기업의 지적재산권(IP) 포트폴리오가 벤처캐피털(VC) 조달 성공에 미치는 영향을 분석한다. 스타트업체와 VC 펀딩 정보를 제공하는 Crunchbase에 등록된 685개 국내 디지털미디어 콘텐츠 기업들을 대상으로 분석한 결과, IP 포트폴리오가 우수한 기업일수록 VC 펀딩에 더 유리하다는 점을 발견하였으며, 이는 특히 신생 기업에게서 더 강하게 나타났다. 본 연구 결과는 아직 평판과 실적이 충분하게 형성되지 않은 기업일수록 IP 포트폴리오를 더 철저하게 관리하는 것이 중요하다는 시사점을 준다.

• 벤처창업연구
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• 제15권5호
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• pp.1-11
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• 2020

유니콘 스타트업의 출현과 그 수의 증가는 최근 많은 주목을 받고 있는 분야이다. 본 연구에서는 유니콘과 같이 빠른 성장을 보이는 스타트업들이 더 높은 기업가치와과 명성을 얻기 위해 exit 시기를 지연시키는 현상에 주목하였다. 유니콘 기업들이 투자 기간이 길어질수록 더 높은 기업가치를 획득하는 경향성을 보이는 지를 알아보기 위해 기업 공개 (IPO)나 인수/합병 (M&A)를 통해 이미 Exit한 140개의 유니콘 기업 자료를 기반으로 본 연구를 진행하였다. 더 나아가 단순히 기업 수준에서 자원 획득을 위한 영향을 검증하는 것을 넘어서 제도의 영향성을 알아보기 위해 스타트업을 육성하는 국가 정책의 정도와 해외 투자자의 조절 효과를 추가로 알아보았다. 다시말해, 본 연구에서는 유니콘 기업들은 투자를 받은 기간과 exit 시점의 기업가치 산정 사이에 양의 상관관계가 있다는 것을 가설을 기반으로 하여, 국가 제도적 변수들의 조절 효과를 살펴보았다. 하나의 자료 수집 원천에서 오는 편향을 제거하기 위해, Crunchbase, World Bank, Global Competitiveness Report, Global Entrepreneurship Monitor 등 다양한 출처를 통해 획득한 데이터를 이용하였으며, 결과는 가설을 부분적으로 지지하는 방향으로 도출되었고 조절효과의 영향 또한 유의미한 것으로 나타났다. 유니콘 스타트업에 대한 연구가 부족한 상황에서 본 연구는 그들의 증가에 관심을 가지고 향후 연구에 도움이 될 수 있는 새로운 주제와 방향을 제시했다는 데 의의를 가지고 있다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권7호
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• pp.95-104
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• 2020

This study examines the effect of fintech on retail banks stock return listed in Indonesia Stock Exchange for the period of 2016-2018 as today's new technology lead to the emergence of fintech companies playing the same role as retail banks in the financial industry. This study is conducted quantitatively using monthly data from January 2016 to October 2018 and uses fintech as independent variable, proxied by fintech funding frequency and fintech funding value. Data transformation is conducted due to data volatility. The data of fintech funding, both frequency and value, is transformed into standardized fintech funding and growth of fintech funding. The data is obtained from Crunchbase, while the data of stock returns is obtained from Investing. This study further analyzes the data using Fama French Three-Factor Model and panel data regression. We found that fintech has no significant effect on retail banks' stock returns listed in Indonesia Stock Exchange for the period of 2016-2018. The findings of the study provide some useful insights in understanding fintech companies' current position to retail banks in Indonesia. This study also suggests banking institutions, fintech companies, policy-makers, and others to take advantageous steps in building inclusive financial sectors.

• 벤처창업연구
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• 제19권3호
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• pp.53-68
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• 2024

Generative AI는 전 세계적으로 많은 관심을 받고 있으며, 이를 비즈니스 환경에서 효과적으로 활용하기 위한 방안이 모색되고 있다. 특히 OpenAI사에서 개발한 Large Language Model인 GPT-3.5 모델을 적용한 ChatGPT 서비스의 대중 공개 이후 더욱 주목받으며 전반적인 산업 분야에 큰 영향을 미치고 있다. 이 연구는 Generative AI, 특히 그 중에서도 OpenAI사의 GPT-3.5 모델을 적용한 ChatGPT의 등장에 초점을 맞춰 스타트업 업계에 미치는 영향을 조사하고 등장 이전과 이후에 일어난 변화를 비교하였다. 본 연구는 스타트업 업계에서 Generative AI가 어떻게 활용되고 있는지를 상세히 조사하고 ChatGPT의 등장이 업계에 미친 영향을 분석함으로써 비즈니스 환경에서 Generative AI의 실제 적용과 영향력을 밝히는 것을 목표로 한다. 이를 위해 ChatGPT 발표 전후에 등장한 Generative AI 관련 스타트업의 기업 정보를 수집하여 산업군, 사업 내용, 투자 정보 등의 변화를 분석하였다. 키워드 분석, 토픽 모델링, 네트워크 분석을 통해 스타트업 업계의 동향과 Generative AI의 도입이 스타트업 업계에 어떤 혁신을 가져왔는지 파악하였다. 연구 결과, ChatGPT의 등장 이후 Generative AI 관련 스타트업의 창업이 증가한 것을 알 수 있었으며 특히 Generative AI 관련 스타트업의 자금 조달 총액과 평균 금액이 크게 증가한 것을 확인할 수 있었다. 또한, 다양한 산업군에서 Generative AI 기술을 적용하고자 하는 시도를 보이고 이를 활용한 기업용 애플리케이션, SaaS 등 서비스와 제품의 개발이 활발해지며 새로운 비즈니스 모델의 등장에 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 Generative AI가 스타트업 업계에 미치는 영향을 확인하였으며, 이러한 혁신적인 신기술의 등장이 비즈니스 생태계에 어떠한 변화를 가져다 줄 수 있는 지 이해하는데 이바지할 수 있다.