• 제목/요약/키워드: Learning Efficiency

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Implementation of Git's Commit Message Classification Model Using GPT-Linked Source Change Data

  • Ji-Hoon Choi;Jae-Woong Kim;Seong-Hyun Park
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권10호
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    • pp.123-132
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    • 2023
  • Git의 커밋 메시지는 프로젝트 진행 혹은 운영 과정에서 소스가 변경되는 이력을 관리한다. 이러한 이력 데이터를 활용하면 프로젝트 리스크와 프로젝트 현황을 파악할 수 있어 비용 절감과 시간 효율개선을 높일 수 있다. 이와 관련된 많은 연구가 진행되고 있고 이러한 연구 분야 중 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 유형으로 분류하는 연구가 있다. 발표된 연구 중 최대 분류 정확도는 95%로 보고되어 있다. 본 논문에서는 커밋 분류 모델을 이용한 솔루션 등의 활용을 목적으로 연구를 시작했고, 기존 연구 중 정확도가 가장 높은 모델이 JAVA 언어로 작성된 프로그램에만 적용할 수 있는 제약을 없애기 위한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GPT를 이용해서 소스 변경 데이터를 자연어로 표준화하는 단계를 추가 설계하고 구현하였다. 본문은 Git에서 커밋 메시지와 소스 변경 데이터를 추출하고, GPT로 소스 변경 데이터를 표준화하는 과정과 디스틸버트(DistilBERT) 모델을 이용한 학습 과정을 설명한다. 검증 결과 91%의 정확도를 측정하였다. 제안하는 모델은 정확도를 확보하고 특정 프로그램에 종속되지 않고 분류할 수 있는 모델을 구현 및 검증하였다. 향후 Bard를 이용한 분류 모델 연구와 제안한 분류 모델을 이용해 프로젝트에 도움이 되는 관리 도구 모델에 관해 연구할 계획이다.

위상 잠금 열화상 기법을 이용한 콘크리트 마감재 내부 균열 검출 (Concrete Crack Detection Inside Finishing Materials Using Lock-in Thermography)

  • 이명훈;우욱용;최하진;김종찬
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제27권6호
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    • pp.30-38
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    • 2023
  • 안전점검 대상 노후 건축물이 증가함에 따라 안전관리 주체인 지정기관 및 관리주체의 부담이 증가하고 있다. 이에 안전점검 대상 건축물 선정에 있어 적절한 안전전검 기준과 그에 따르는 적절한 기술은 필수적이다. 현행 노후 건축물 대상 안전점검 수행 기준은 마감재로 인해 구조 부재 균열 등의 손상 확인이 어려울 경우 낮은 점수를 부여하고 있다. 이는 구조물의 실체 안전상태와 관계없이 평가 결과가 과소평가되어 안전점검 대상 노후화 건축물을 증가시키는 원인이다. 이에 본 연구에서는 마감재 내부의 균열 탐지를 위해 비파괴·비접촉 검사인 열화상 기법을 제안하였다. 열화상 카메라를 이용한 마감재 내부 균열 관측을 위해 콘크리트 시편을 제작하였으며, 콘크리트 표면 및 균열부에 열원을 가진하여 열화상 데이터를 계측하였다. 계측 결과, 너비 0.3mm, 0.5mm, 0.7mm의 마감재 내부 균열 관측이 가능함을 확인하였으나, 표면 박리, 도배지 들뜸으로 인한 불균일한 온도 분포로 인해 균열 판단이 어렵다. 이에 열화상 데이터의 진폭 및 위상 차이를 도출하여 데이터 분석을 수행한 결과, 0.5mm, 0.7mm 균열에 대해 선명한 균열 계측이 가능하였다. 본 연구를 토대로 추후 마감재 내부 균열 손상 진단에 있어 빅 데이터 기반 딥러닝을 이용한 기술개발을 통해 현장적용 및 분석의 효율성을 증대시키고자 한다.

MEC 산업용 IoT 환경에서 경매 이론과 강화 학습 기반의 하이브리드 오프로딩 기법 (Hybrid Offloading Technique Based on Auction Theory and Reinforcement Learning in MEC Industrial IoT Environment)

  • 배현지;김승욱
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제12권9호
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    • pp.263-272
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    • 2023
  • 산업용 IoT는 대규모 연결을 통해 데이터 수집, 교환, 분석과 함께 산업 분야의 생산 효율성 개선에 중요한 요소이다. 그러나 최근 산업용 IoT의 확산으로 인해 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 트래픽을 효율적으로 처리해줄 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 성공적인 태스크 처리율을 높이기 위한 2단계 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 또한, 컴퓨팅 집약적인 태스크를 셀룰러 링크를 통해 이동 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC) 서버로 오프로드 하거나 D2D(Device to Device) 링크를 통해 근처의 산업용 IoT 장치로 오프로드 할 수 있는 하이브리드 오프로딩(Hybrid-offloading) 시스템을 고려한다. 먼저 1단계는 태스크 오프로딩에 참여하는 기기들이 이기적으로 행동하여 태스크 처리율 향상에 어려움을 주는 것을 방지하기 위해 인센티브 메커니즘을 설계한다. 메커니즘 디자인 중 McAfee's 메커니즘을 사용하여 태스크를 처리해주는 기기들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 처리율을 높일 수 있도록 한다. 그 후 2단계에서는 산업용 IoT 장치의 불규칙한 움직임을 고려하여 비정상성(Non-stationary) 환경에서 멀티 암드 밴딧(Multi-Armed Bandit: MAB) 기반 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 실험 결과로 제안된 기법이 기존의 다른 기법에 비해 전체 시스템 처리율, 통신 실패율, 후회 측면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.

초등학교 6학년의 인공자극과 자연자극에 대한 분류 사고 (Classification Activity Thoughts of Elementary Sixth Grade Pupils about Artificial and Natural Stimulus)

  • 최현동;양일호;권치순
    • 한국과학교육학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.40-48
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    • 2006
  • 이 연구의 목적은 초등학교 6학년 학생의 분류활동에서 나타나는 사고 유형, 과정과 특징을 분석하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 분류활동 수행에 적합한 2가지 도구를 개발하였다. 첫 번째는 속성이 분명하게 드러나는 인공자극카드이고, 두 번째는 속성이 잘 드러나지 않는 자연자극카드이다. 서울시 영등포구 소재 D초등학교 6학년 8명을 대상으로 질적 연구를 수행하였다. 자료는 피험자의 과제 수행과정을 녹화한 비디오테이프, 피험자의 분류 기록지, 연구자의 피험자 행동 관찰, 피험자와의 면담 등 자료 삼각측정법에 의해 획득하였다. 연구결과, 6학년 학생들은 분류활동에서 속성 관찰, 속성 평가, 예비 점검, 기준 선택, 샘플 동정의 다섯 가지 유형의 사고를 하였으며, 모든 항목을 분류할 때까지 속성 관찰 $\rightarrow$ 속성 평가 $\rightarrow$ 예비 점검 $\rightarrow$ 기준 선택 $\rightarrow$ 샘플 동정의 과정을 반복하였다. 그리고 인지 경제성을 활용하여 분류하여 분류하였다. 이상의 연구 결과는 과학 분류 학습 지도에 다음과 같은 시사점을 줄 수 있다. 첫째,교사가 학생들의 분류 사고과정을 이해한다면, 보다 효과적인 분류학습 지도가 가능할 것이다. 둘째, 분류사고 과정의 각 단계를 고려한 단계별 학습지도가 필요하다.

빅데이터 기반 6시그마 방법론의 유효성 분석: DX SS를 중심으로 (Analysis of the Effectiveness of Big Data-Based Six Sigma Methodology: Focus on DX SS)

  • 김정혁;김윤기
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제13권1호
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    • pp.1-16
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    • 2024
  • 지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.

몰입형 가상환경에서 가상 보조 에이전트의 인터페이스 응용 (Interface Application of a Virtual Assistant Agent in an Immersive Virtual Environment)

  • 나기리;김진모
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제30권1호
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    • pp.1-10
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    • 2024
  • 본 연구는 혼합현실과 가상현실을 포함하는 몰입형 가상환경에서 OpenAI의 ChatGPT를 활용한 가상 보조 에이전트의 인터페이스 응용에 관한 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 응용 방법은 사용자의 질의에 응답하는 정보 에이전트와 사용자의 요구에 맞춰 가상 객체, 환경 등을 제어하는 제어 에이전트로 구성된다. 이를 위해, Unity 3D 엔진, OpenAI, 그리고 가상현실과 혼합현실 사용자 참여를 위한 패키지 및 개발 도구를 통합하는 개발환경을 설정한다. 그리고 음성 입력으로부터 질문 쿼리에서 답변 쿼리, 또는 제어 요구 쿼리에서 제어 스크립트로 생성으로 연결되는 작업 흐름을 설정한다. 이를 기반으로 혼합현실, 가상현실 체험 환경을 직접 제작하고 에이전트의 성능 확인을 위한 실험을 정보 에이전트의 반응 시간, 제어 에이전트의 정확도로 나누어 진행하였다. 결과적으로 제안하는 인터페이스 응용을 통해 사용자 친화적이고 단순하고 반복적인 작업에서의 효율을 높이는데 유용할 수 있음을 확인하였다. 우리는 새롭게 제안하는 인터페이스를 통해 몰입형 가상환경에서 인터페이스로의 응용에 관한 새로운 방향성을 제시하고 발견된 문제점과 현재까지의 한계점을 분명히 밝힌다.

하천 내 지표 피복 분류를 위한 Sentinel-2 영상 기반 랜덤 포레스트 기법의 적용성 연구 - 내성천을 사례로 - (Application study of random forest method based on Sentinel-2 imagery for surface cover classification in rivers - A case of Naeseong Stream -)

  • 안성기;이찬주;김용민;최훈
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제57권5호
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    • pp.321-332
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    • 2024
  • 하천 공간의 지표 피복 현황 파악은 하천 관리 및 홍수 재해 예방에 필수적이다. 기존 조사 방법은 전문가에 의한 식생 판독을 통한 식생도 작도 방법이나 식생지수를 활용하는 방법이 활용되어 왔으나, 역동적으로 변화하는 하천 환경을 반영하기에 한계가 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 내성천을 대상으로 위성영상 자료를 활용한 랜덤 포레스트 기법을 활용하여 다수 연도의 하천 내 식생 분포를 파악하고, 적용성을 검토하였다. 원격탐사 자료 Sentinel-2 위성 영상을 사용하였으며, 지상 참값(ground truth)은 2016년 내성천 지표 피복 자료를 활용하였다. 랜덤 포레스트 머신러닝 알고리듬을 활용하여 미리 선정된 10개 샘플링 영역으로부터 분류군 별로 1,000개의 표본을 추출하여 훈련 및 검증하였으며, 민감도 분석, 연도별 지표 피복 분석, 정확도 분석을 통하여 적용성을 평가하였다. 연구 결과, 검증 자료 기반의 정확도는 85.1%로 나타났다. 트리 수, 샘플 수, 하천 구역에 대한 민감도 분석 결과, 각각 30개, 800개, 하류에서 효율성이 높았다. 지표 분류 유형은 6개 항목에서 높은 정확도를 보여 지표 피복 분류 결과가 실제 하천 환경을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 분석 결과, 전체 샘플 중 14.9%의 경계오류와 내부오류를 확인하였으며, 지표 피복 분류 중 산발 식생과 초본 식생을 제외한 항목들은 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서는 단일 하천을 대상으로 적용하였지만, 보다 정확하고 많은 자료의 구축을 위해서는 다수의 하천에 대해 지표 피복 분류 기법의 적용이 요구된다.

머신러닝 기법을 이용한 납축전지 열화 예측 모델 개발 (Building battery deterioration prediction model using real field data)

  • 최근호;김건우
    • 지능정보연구
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    • 제24권2호
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    • pp.243-264
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    • 2018
  • 현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.

대학에서의 ERP교육의 문제점 및 개선방안 (Problems with ERP Education at College and How to Solve the Problems)

  • 김명희;라기례;박상봉
    • 경영과정보연구
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    • 제31권2호
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    • pp.41-59
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    • 2012
  • ERP는 신 경영혁신 기법으로 기업자원을 전사적으로 통합관리해 주는 전사적 자원관리라는 의미이다. 즉 영업에서 생산 출하에 이르는 기업의 모든 업무과정을 컴퓨터를 이용해 유기적으로 연결, 실시간으로 관리할 수 있도록 해주는 최신 경영시스템으로 볼 수 있다. 그러나 ERP를 도입하고자 하는 기업에서 ERP프로그램을 담당하는 실무자를 확보하기가 어려운 실정이며 이는 학교에서의 ERP교육을 통하여 실무자를 양성하는 것이 절실하다고 할 수 있다. 하지만 교육현장에 있어서 전문 ERP교원의 부족과 현장 실습 프로그램의 효율적인 학습이 이루어지지 않아 기업에서 원하는 인재가 배출되지 않고 있는 현실이다. ERP에서 회계의 역할이 매우 중요하고 그 비중이 매우 크며 회계담당자의 역할이 점차 커지고 있기 때문에 전문 ERP 회계 담당자가 매우 많이 필요한 상황이다. 이에 따라 ERP교육에 대한 선행연구들을 고찰하였고 각종 문헌 및 현재 대학에서의 ERP교육의 문제점과 그 개선방안에 대하여 제시하였다. 대학에서의 ERP교육에 대한 개선방안을 제시하면 첫째, ERP에 대한 선행학습이라고 할 수 있는 회계원리의 교육을 강화하여 이론적인 지식이 충분히 습득돼야 한다. 둘째, ERP프로그램을 업무에 활용할 수 있는 가상의 시나리오를 다양하게 만들어 학생들이 이 시나리오에서 발생한 사건과 사상을 파악하여 직접 ERP에 적용할 수 있는 능력을 향상시키도록 교육이 이루어 져야 한다. 셋째, 앞서 언급한 바와 같이 ERP는 영업, 구매, 인사, 급여, 생산, 등 전사적인 자원들이 모두 회계로 통합되는 현장회계가 가능한 시스템이다. 따라서 활동현장과 회계모듈이 유기적으로 결합되어 있다는 점을 주지하고, 각각의 부문 모듈이 별도의 프로그램으로서가 아닌 하나의 흐름으로 인식할 수 있어야 한다. 본 연구를 통해 ERP학습에 대한 향후 학생들이 느끼고 있는 교육의 효율성과 교수들이 느끼고 있는 교육의 효율성에 대해 파악하여 이 두 집단 간에 느끼는 효율성의 차이에 대한 연구가 필요가 것으로 사료된다.

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창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 미치는 영향에 관한 연구 (A Study on the Influence of the Founder's Self-Efficacy on the Sales of the Founding Company)

  • 이준성;송인암
    • 벤처창업연구
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    • 제14권5호
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    • pp.61-78
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    • 2019
  • 본 연구는 현재 창업교육에서 많이 강조하고 있는 요인을 중심으로 창업자의 자기효능감을 측정하여 실제 창업기업의 매출에 미치는 영향에 관한 연구이다. 특히 본 논문은 정부의 다양한 창업자 지원사업 중 창업성공이라는 목적을 달성하기 위해 시행하고 있는 교육이 제기능을 하지 못하여 다수의 창업실패를 만들어내고 있다는 문제의식에서 출발하였다. 창업기업은 객관적인 재무자료로는 평가할 수 없고 창업자의 개인적 능력과 학습능력을 중심으로 성공 가능성을 가늠해야하는 불확실성이 높다. 또한 개인적 경험이든 학습이든 어떠한 요인이 영향을 미쳐 특정 분야에 자기효능감이 높은 경우에 창업성공 가능성이 높다는 많은 선행연구는 창업기업에 대한 지원이 어떠한 방향으로 이뤄져야 하는지에 대한 답이 될 것이다. 본 연구는 창업기업의 성공 중 특히 3~7년차 기업의 생존의 열쇠인 매출을 중심으로 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 어떤 영향을 미치는지를 중심으로 진행하였다. 본 연구는 크게 여섯 가지 연구를 진행하였다. 첫째, 기업가 정신에 대한 창업가의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 둘째, 시장지향성에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 셋째, 고객지향성에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 넷째, 경영환경변화 이해도에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 다섯째, 제품차별화 역량에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부 분석, 여섯째, 비즈니스모델 구축역량에 대한 창업자의 자기효능감이 창업기업의 매출에 영향을 미치는지 여부에 대한 분석 등이다. 실증분석의 결과, 본 연구는 제품차별화 역량과 비즈니스모델 구축역량에 대한 창업가의 자기효능감은 창업기업의 매출에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며 기업가정신과 고객지향성에 대한 자기효능감은 제품차별화 역량에 대한 자기효능감에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤고, 고객지향성은 비즈니스모델 구축역량에 대한 자기효능감에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이로써 자기효능감 구성인자 간에는 경로가 존재하고 경로를 통해 자기효능감을 강화하면 창업기업의 매출에 정(+)의 영향을 미침을 확인하였다. 이에 본 연구결과는 창업기업을 위한 다양한 지원사업을 시행할 때 창업기업의 생존을 목표로 한다면 이러한 경로를 설정하고 자기효능감을 강화해야 창업기업의 생존과 창업성과를 만들 수 있다는 시사점을 제시하고 있다.