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시스템적인 군집 확인과 뉴스를 이용한 주가 예측 (Predicting stock movements based on financial news with systematic group identification)

  • 성노윤;남기환
    • 지능정보연구
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    • 제25권3호
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    • pp.1-17
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    • 2019
  • 빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.

첨단제조 벤처기업의 외부적 협력활동 경험이 경영성과에 미치는 영향에 관한 연구: 내부 핵심역량의 매개효과를 중심으로 (The Effects of the High-tech Manufacturing Ventures' External Collaborations on the Management Performance: Focusing on the Mediation Effect of Internal Core Competencies)

  • 이영훈;송유진
    • 벤처창업연구
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    • 제16권6호
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    • pp.69-84
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    • 2021
  • 최근 4차 산업혁명에 따른 산업구조 변화로 첨단산업 육성에 대한 필요성이 커지고 첨단제조 분야에서의 부가가치 창출이 높은 것으로 나타남에 따라 이에 대한 중요성이 점차 높아지고 있다. 그러나 급변하는 경제 환경속에서 첨단제조 벤처기업은 내부 핵심자원과 경험 부족으로 경쟁 우위를 확보하는데 많은 어려움을 겪게 되면서, 내부 경쟁력을 강화하고 비(非) 핵심 분야를 보완하기 위하여 다양한 경험과 기술력, 풍부한 자원을 보유하고 있는 외부 기업 또는 기관과의 협력활동을 적극적으로 추진하고 있다. 따라서 본 연구에서는 자원기반이론과 거래비용이론을 바탕으로 첨단제조 벤처기업의 외부적 협력활동 경험이 내부 핵심역량과 경영성과에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 가설 검증을 위하여 중소벤처기업부에서 1999년부터 편제하고 있는 벤처기업정밀실태조사의 2020년 자료를 활용하였다. 연구 결과에 따르면 첫째, 외부적 협력활동 경험은 첨단제조 벤처기업의 내부 핵심역량과 비재무적 경영성과에 유의한 영향을 미치는 반면, 재무적 경영성과에는 영향이 없는 것으로 나타났다. 그리고 외부적 협력활동 경험은 내부 핵심역량을 매개하여 경영성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 첨단제조 벤처기업의 내부 핵심역량은 비재무적 경영성과와 재무적 경영성과에 유의한 영향을 미치며, 비재무적 경영성과는 다시 재무적 경영성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 외부적 협력활동 경험은 개발·제조·마케팅 역량 모두에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 경영성과에는 내부 핵심역량을 구성하는 개별 요인이 미치는 영향이 다르게 나타났다. 특히, 개발·마케팅 역량은 비재무적 성과와 재무적 성과에 모두 유의한 영향을 미치는 반면, 제조 역량은 재무적 성과에만 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

감사인 지정제도에 관한 연구 (A Study on Auditor Designation System)

  • 김예경;홍효석
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권4호
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    • pp.479-490
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    • 2021
  • 본 연구는 회계 및 감사 관련 제도 개선을 통한 회계 개혁의 일환으로 '17년 주식회사의 외부감사에 관한 법률(이하 외부감사법이라 한다) 전부개정안이 국회 본회의를 통과하여 '18년 11월 1일 이후 사업연도부터 개정된 외부 감사법이 일부 규정을 제외하고 시행되었으며 '24 사업연도부터 모든 개정사항이 적용될 예정이다. 최근 감사인이 지정된 회사는 '18년에는 699개사가 지정되어 전년대비 153개사, 28.02%(상장회사는 114개사, 67.06%) 증가, 감사인 주기적 지정제 시행에 따라 주기적 지정 대상 회사가 정해진 '19년에는 1,224개사로 전년대비 525개사, 75.11% (상장회사는 523개사, 184.15%) 증가하는 등 급격한 증가 추세를 보였다. '20년에는 1,521개사가 지정되어 전년대비 297개사, 24.26%(상장회사는 253개사, 31.35%)가 증가되었다. 감사인 지정 사유는 '19년에는 상장예정법인 331개사, 주기적지정 220개사, 3년연속 영업손실등 197개사, 관리종목 112개사, 부채비율 과다 108개사, 감사인미선임 66개사 순으로 나타났으며 지정회사 수가 급격하게 증가한 사유는 개정 외부감사법의 신규 지정기준에 따라 475개사가 증가하였으며 상장예정법인 간주지정제도 폐지에 따라 114개사 증가, 관리종목 편입상장사 증가에 따라 90개사가 증가한데 따른 것이다. '20년에는 주기적 지정은 462개사로 (상장회사 434개사, 비상장회사 28개사) 전년(220개사)대비 (242개사. 110%)가 증가하였으며, 직권지정은 상장예정법인이 362개사로 가장 많고, 3년연속 영업손실등 245개사, 관리종목 133개사, 최대주주 대표이사 변경 등의 순으로 지정되었다. 회계법인별 감사인 지정은 '20년도에는 4대회계법인이 (삼일, 삼정, 한영, 안진)이 속한 가군은 526개사(34.6%)로 전년(454개사, 37.1) 대비 72사 증가하였으나 비중은 2.5%p 감소하였다.

스타트업 기업 육성지원 방안 연구: 딥테크(DeepTech) 스타트업을 중심으로 (A Study of Measures to Support Startup Company Development: Focusing on DeepTech Startups)

  • 이창규;황성주;김휘택
    • 벤처창업연구
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    • 제19권2호
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    • pp.63-79
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    • 2024
  • 국내 스타트업 생태계는 디지털 전환 가속화에 따른 창업의 패러다임 변화, 온라인 플랫폼 기업이 유니콘으로 크게 성장했지만, 딥테크 스타트업에 대한 차별화된 접근과 전략지원이 부재해 창업생태계의 활동성이 부족하다. 이에 이 연구에서는 해외 선진 사례(미국)를 기초로 국내 스타트업 육성 정책의 발전 방안을 제시하고자 한다. 연구에서 딥테크 스타트업의 정의 및 특징, 투자 현황, 성공 사례, 지원 정책등을 국내외 문헌에서 종합적으로 분석하고 시사점을 도출하였다. 특히, 국내 딥테크 스타트업의 지원 정책의 개선 방안을 구체적으로 도출해 발전을 위한 이정표를 제시하였다. 현재 미국은 딥테크 스타트업 지원을 위해 정부의 역할을 크게 강화하고 있다. 미국 정부는 딥테크 스타트업에 대한 직접적인 재정지원, 세제지원, 인프라 지원 등을 제공하고 있다. 또한, 딥테크 스타트업 육성을 위한 정책을 수립하고, 관련 기관을 설립하여 지원을 체계화하고 있다. 주목해야 하는 점은 미국의 대학은 딥테크 스타트업 육성을 위한 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 미국에서의 유수 대학은 딥테크 스타트업 발굴 및 육성 프로그램을 운영하고 있으며, 연구개발 인프라와 기술을 제공하고 있다. 또한, 기업과 협력하여 딥테크 스타트업에 대한 공동 투자 및 사업화 지원을 제공하고 있다. 결과적으로 국내 딥테크 스타트업의 성장을 위해서는 정부, 대학, 기업, 민간 투자자 등 다양한 주체의 협력이 필요하다. 정부는 정책적 지원을 강화하고, 대학과 기업은 협력하여 연구개발 역량과 사업화 역량을 지원해야 한다. 또한, 민간 투자자는 딥테크 스타트업에 대한 투자를 활성화해야 한다. 이러한 노력을 통해 딥테크 스타트업이 성장하고, 한국의 혁신 생태계가 활성화될 것으로 기대된다.

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웹기반 지능형 기술가치평가 시스템에 관한 연구 (A Study on Web-based Technology Valuation System)

  • 성태응;전승표;김상국;박현우
    • 지능정보연구
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    • 제23권1호
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    • pp.23-46
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    • 2017
  • 2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

집체범죄감대경향일본산품적영향(集体犯罪感对倾向日本产品的影响) (The Impact of Collective Guilt on the Preference for Japanese Products)

  • Maher, Amro A.;Singhapakdi, Anusorn;Park, Hyun-Soo;Auh, Sei-Gyoung
    • 마케팅과학연구
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    • 제20권2호
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    • pp.135-148
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    • 2010
  • 阿拉伯人联合抵制丹麦产品, 澳大利亚人联合抵制法国产品, 而中国人厌恶日本产品, 这些是国家间的敌对行为影响消费行为的案例. 敌意文献中已考查过消费者对其他国家敌对行为的反应, 以及这种敌意如何影响消费者对敌对国家产品的态度和倾向. 例如, 中国消费者不愿购买日本产品, 是由于日本人在第二次世界大战中的暴行, 以及不平等的经济往来(Klein, Ettenson and Morris 1998). 然而在市场营销文献中, 却没有考查过那些对他国实施敌对行为的国家消费者的反应, 这些敌对行为是否会影响他们购买受害国产品的态度. 社会心理学文献认为, 消费者面对这样的敌对行为时, 会产生一种集体犯罪感. 集体犯罪感源于当组织成员认为组织要对伤害其他组织的行为负责时所产生的痛苦感(Branscombe, Slugoski, and Kappenn 2004). 案例包括美国人由于美军在Abu Ghraib监狱的暴行而产生犯罪感(Iyer, Schamder and Lickel 2007), 荷兰由于过去对印度尼西亚的占领而产生犯罪感(Doosje et al. 1998). 本研究的主要目的是考查当国家成员对他国有敌对行为时消费者的感知, 这种感知是否会影响他们对敌对国家产品的态度. 更准确的说, 本研究的目标之一是考查集体犯罪感的感知前提, 以及当国家成员对他国有敌对行为时, 人们的情绪反应. 另一个目标是考查集体犯罪感如何影响消费者对敌对国产品的感知和倾向. 如果集体犯罪感能起到明显的预言作用, 敌对国双方的公司可能会从这类不幸的事件中受益. 本研究利用了由Klein, Ettenson and Morris (1998)提出并经Klein (2002)发展的敌意模式. Klein发现美国消费者对日本人怀有敌意, 起因是二战期间的事件(如日军偷袭珍珠港)和近年来日本的经济威胁. 因此本研究认为, 二战间的事件(如广岛长崎的原子弹爆炸)可能导致美国消费者的集体犯罪感. 曾有过一系列的三个假设, 第一个假设关于集体犯罪感的前提. 之前有研究认为当消费者感知到侵害造成的非法伤害, 并且认为侵犯者来自的国家应为此负责, 集体犯罪感就产生了(Wohl, Branscombe, and Klar 2006). 因此提出下列假设: 假设1a: 感知到的伤害非法性越高, 集体犯罪感越强烈. 假设1b: 责任越大, 集体犯罪感也肯定越强烈. 第二个和第三个假设关于集体犯罪感对倾向日本产品的影响. Klein (2002)发现对日本的敌意越强, 相比较韩国产品对日本产品的倾向越小, 但相比较美国产品对日本产品的倾向并未变小. 这些结果说明集体犯罪感存在时, 消费者在购买日本产品和韩国产品时会更倾向于前者, 但在购买日本产品和美国产品时并未受影响. 假设2: 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 但与购买日本产品的倾向大于美国产品无关. 假设3: 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 并且对产品的判断和敌意保持不变. 有过一个实验测试这个假设. 使被调查者面临发生在二战中的敌对事件, 从而产生非法伤害和责任. 该实验由一家美国的消费者调查小组收集数据, 将调查对象随机分配到低等级责任和违法情况(n=259)或高等级责任和违法情况(n=268). 测试假设关系时, 运用到潜在变量结构方程模式(LVSEM). 第一个假设得到了支持, 美国人因二战中对日本人的伤害而产生的伤害非法性和责任都对集体犯罪感有积极影响. 第二个假设也得到了支持, 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 但与购买日本产品的倾向大于美国产品无关. 最后, 第三个假设也得到了支持, 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 同时还影响人们对日本产品的判断和敌意. 由这些研究的结果可得出结论. 第一, 伤害的非法性和责任是集体犯罪感的前提. 第二, 当消费者面临来自敌对行为目标国家的产品和其他外国产品之间的选择时, 会受到集体犯罪感的影响. 但当他们面临来自敌对行为目标国家的产品和本国产品时, 不受集体犯罪感的影响. 这一结果意味着当竞争对手来自国外时, 利用集体犯罪感对那些受到敌对行为的国家的公司是可行的, 但当竞争对手来自国内时则不可行.

기계학습을 활용한 상품자산 투자모델에 관한 연구 (A Study on Commodity Asset Investment Model Based on Machine Learning Technique)

  • 송진호;최흥식;김선웅
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.127-146
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    • 2017
  • 상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

제조업체 Private Labels 도입의 선행요인 : 전략적 시장관리 관점을 중심으로 (Antecedents of Manufacturer's Private Label Program Engagement : A Focus on Strategic Market Management Perspective)

  • 임채운;이호택
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제17권1호
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    • pp.65-86
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    • 2012
  • 우리나라에 유통업체상표(Private Label)가 도입된 지 10년이 넘었음에도 불구하고 유통업체 상표에 대한 대부분의 연구는 소비자 관점에서 진행되어져 왔다. 본 연구는 유통업체상표를 소비자 관점이 아닌 제조업체의 관점에서 바라본 연구로, 제조업체의 유통업체상표 생산에 영향을 미치는 내외부적 요인들에 대해서 자원기반이론과 S-C-P Paradigm의 통합적인 연구모형인 전략적 시장관리 관점을 제시하였다. 연구결과를 보면, 제조업체의 마케팅 역량이 높을수록 전체 매출에서 유통업체상표가 차지하는 매출이 적은 것으로 나타났으며, 마케팅 역량에는 제조업체 브랜드명성, 마케팅 투자, 제품포트폴리오 등이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 제조업체의 마케팅 역량과 유통업체 상표 생산 간의 관계에는 제조업체의 경쟁강도가 조절효과를 미치는 것으로 나타났는데, 이는 일반적으로 마케팅 역량이 높은(낮은) 기업일수록 전체 매출에서 유통업체상표가 차지하는 비율이 낮지만(높지만), 이러한 기업들 중 경쟁강도를 낮게 지각하는 제조업체의 전체매출 중 유통업체상표가 차지하는 매출은 경쟁강도를 높게 지각하는 제조업체들에 비해 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로, 본 연구는 유통업체상표 생산에 대한 이론 및 실무적인 시사점을 제시하고 있다.

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R&D 기술 선정을 위한 시계열 특허 분석 기반 지능형 의사결정지원시스템 (An Intelligent Decision Support System for Selecting Promising Technologies for R&D based on Time-series Patent Analysis)

  • 이충석;이석주;최병구
    • 지능정보연구
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    • 제18권3호
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    • pp.79-96
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    • 2012
  • 기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

첨단산업의 환경동태성이 공급체인의 결속에 미치는 영향: 유연성과 의존성의 역할 (The Effects of Environmental Dynamism on Supply Chain Commitment in the High-tech Industry: The Roles of Flexibility and Dependence)

  • 김상덕;지성구
    • 마케팅과학연구
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    • 제17권2호
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    • pp.31-54
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    • 2007
  • 첨단산업의 기업들은 환경의 변화에 효과적으로 대응하는 것을 기업 성패에 중요한 요인으로 여기고 있다. 하지만 첨단산업의 환경 동태성이 공급체인 구성원 간 관계 결속에 미치는 영향에 관한 연구가 부족하여, 환경 변화에 효과적인 대응을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 첨단산업에서 환경 동태성이 공급체인의 결속에 영향을 미치는 메커니즘에 대해 규명하고 있다. 좀 더 구체적으로 말하면, 첫째, 첨단산업의 고객, 경쟁, 기술 동태성이 공급체인의 결속에 어떠한 영향을 미치는지, 둘째, 공급체인의 유연성과 의존성이 이러한 영향에 어떠한 조절효과를 가지는 지 실증하고 있다. 구조방정식 모형에 의한 가설검정 결과 첨단산업의 고객 동태성은 공급체인의 결속을 약화시켰지만 경쟁 동태성은 강화시키는 역할을 하였다. 한편 유연성과 의존성은 고객과 경쟁 동태성에 유의적인 조절 효과를 가졌다.

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