• 전기전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.116-121
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(10⁸ 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 10⁸으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.263-286
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• 2022

본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.69-88
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• 2022

최근 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 경제와 외교 상황에 급격한 변화가 일어나고 있으며, 수출 의존도가 높은 한국은 이러한 변화에 큰 영향을 받고 있다. 본 연구에서는 기업의 수출전략 수립 및 의사결정 지원을 위해 차년도 수출액 예측 모델을 구축하고, 모델의 예측 결과를 바탕으로 수출 유망국가 추천 방식을 제안한다. 본 연구에서는 모델이 다양한 정보를 학습할 수 있도록 국가별, 품목별, 거시경제 변수 등 선행 연구에서 중요하게 사용된 변수를 다방면으로 수집하였다. 수집한 데이터를 분석한 결과, 국가와 품목에 따라서 수출액의 분포가 매우 비대칭적인 것을 확인할 수 있었다. 따라서, 모델의 예측 성능을 향상시키고 설명력을 확보하기 위해서 분리학습 방식을 사용하였다. 분리학습은 전체 데이터를 동질적인 하위 그룹으로 분리하고 개별 모델을 구축하는 방식으로, 본 연구에서는 수출액을 기준으로 5개 구간으로 데이터를 분리하였다. 모델 학습 과정에서 구간별 특성을 반영하여 구간1부터 구간4까지는 LightGBM을 사용하고, 구간5는 지수이동평균을 사용하였으며 이를 통해 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있었다. 모델의 설명력 확보를 위해서 추가로 구간별 모델의 SHAP-value를 계산하고 중요도가 높은 변수를 제시했다. 또한, 본 연구에서는 예측 모델을 기반으로 2단계 수출 유망국가 추천 방식을 제안했다. 효율적인 수출 전략 수립을 위해서 BCG 매트릭스와 국가별 점수 산출 방식을 사용하였고, 품목별 유망 국가 순위와 수출 관련 주요 정보들을 제공하였다. 본 연구는 다양한 정보를 학습한 머신러닝 모델로 여러 국가와 품목에 대한 예측을 실시하고, 이 과정에서 분리학습 방식으로 예측 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다. 또한, 현재 무역 관련 서비스들이 과거 데이터에 기반한 정보를 제공하고 있음을 고려할 때, 본 연구에서 제안한 예측 모델과 유망국가 추천 방식은 기업들의 미래 수출 전략 수립 및 동향 파악에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 생명과학회지
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• 제33권6호
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• pp.498-505
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• 2023

붉은색을 나타내는 홍영감자(Solanum tuberosum Linnaeus)는 국내에서 개발되었다. 이는 항산화, 항염증, 항바이러스 및 항암효과를 갖고 있는것으로 알려져 있으나, 아직까지는 YD-10B 구강암세포에서의 홍영에 의한 성장억제 및 세포사멸 효과 연구는 보고된 바가 없다. 본 연구에서는 시스플라틴과 홍영 에탄올 추출물의 병용처리에 의한 암세포 성장억제, 세포사멸 유도 및 MMP-2/-9 암전이 억제 능력을 확인하였다. 세포생존율 측정은 MTS법에 의해 조사하였고, 세포사멸 유도 능력은 FACS 분석기를 이용하여 분석하였고, MMP-2/-9의 유전자 발현과 단백질 활성은 RT-PCR과 Zymography법을 통하여 측정하였다. 결과로는, 홍영 에탄올 추출물의 농도가 증가함에 따라 구강암 세포 성장억제 효과가 증가함을 보였다. 시스플라틴 단독처리보다 200 µM의 시스플라틴과 500 ㎍/ml의 홍영 에탄올 추출물 병용처리로 YD-10B 구강암세포의 성장이 50% 이상 감소하였다. PMA 처리된 YD-10B 구강암 세포에서 500 ㎍/ml의 홍영 에탄올 추출물과 200 µM의 시스플라틴을 병용처리 하였을 때, MMP-2/-9의 mRNA 발현과 단백질 활성들이 모두 감소하였다. 또한, 시스플라틴 단독처리보다 200 µM의 시스플라틴과 500 ㎍/ml의 홍영 에탄올 추출물 병용처리로 세포사멸 능력을 나타내는 Sub-G1의 세포비율이2배 이상 증가하였다. 따라서, 본 연구결과는 시스플라틴과 홍영 에탄올 추출물의 병용처리가 구강암의 효과적인 항암제로서의 가능성을 시사하고 있다.

• 생명과학회지
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• 제33권7호
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• pp.555-564
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• 2023

본 연구에서는 이너뷰티용 소재로서의 활용가능성을 확인하기 위하여 생물전환 가시오가피-진피 혼합추출물(B-MEAC)의 항산화 활성, 엘라스타제 억제활성 및 피부보습 효과 등을 평가하였다. B-MEAC의 항산화 활성을 측정한 결과 DPPH radical을 농도의존적으로 소거하여 SC₅₀이 156.1±0.82 ㎍/ml로 나타났다. 또한, 엘라스타제 억제활성을 측정한 결과 B-MEAC 처리 농도 의존적으로 엘라스타제 활성을 억제하는 것으로 확인되었다(p<0.001). 경구투여한 B-MEAC가 마우스 피부 보습에 미치는 영향을 확인하기 위하여 피부 수분량과 경피수분손실량을 측정한 결과 건조유도 된 대조군에 비하여 피부 수분량은 증가하고(p<0.001), 경피수분손실량은 감소하는 것으로 나타났다(p<0.01). 또한, 건조유도 된 마우스 피부의 교원섬유 변화에 미치는 영향을 Masson's trichrome 염색을 통해 관찰한 결과 B-MEAC를 투여한 군에서 콜라겐의 양이 대조군에 비해 상대적으로 증가하여 푸른색으로 보다 진하게 염색되었다. 또한, 건조유도 된 마우스 피부의 보습 기능에 미치는 영향을 확인하기 위하여 보습 관련 인자들의 발현을 Western blot 기법으로 확인한 결과 B-MEAC를 투여한 군에서 대조군에 비하여 MMP-1 단백질의 발현량은 감소하였고, COL1A1, HAS2, filaggrin, AQP3 단백질 발현량은 회복되는 것으로 나타났다(p<0.001). 따라서 B-MEAC의 보습효과는 엘라스타제 활성 억제, MMP-1 발현 감소, 콜라겐 생성 촉진, 피부 보습 관련 단백질인 HAS2 및 AQP3 발현 증가, 피부 장벽기능의 중요인자인 filaggrin 발현 증가를 통한 수분량 증가와 TEWL 감소에 의해 나타나는 것으로 이너뷰티 소재로서의 개발 가능성을 제시한다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제38권3호
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• pp.79-88
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• 2023

Trifludimoxazin은 triazinone 계열 제초제로 프로토포르 피리노겐-IX 산화효소(protoporphyrinogen oxidase, PPO)를 억제하며 벼와 광엽 잡초를 방제하는 데 사용된다. PPO의 결핍은 세포막의 손상을 일으켜 식물을 시들게 한다. Trifludimoxazin의 농산물 중 잔류허용기준은 미국에서 아몬드에 대하여 0.15 mg/kg, 땅콩 등 9종에 대하여 0.01 mg/kg으로 설정되어있으며, 모화합물을 잔류물의 정의로 설정하여 관리하고 있다. 코덱스(CODEX), 유럽(EC) 일본(JFCRF)에서는 잔류허용기준(MRL)과 잔류물의 정의가 설정되어 있지 않다. 호주(APVMA)에서는 trifludimoxazin과 대사체 M850H001의 합을 잔류물의 정의로 설정하였으며, MRL은 보리와 밀에 0.01 mg/kg으로 설정되어 있다. 국내에서 신규 등록 예정임에 따라 본 연구에서는 농산물 중 trifludimoxazin의 잔류량을 분석하기 위한 공정시험법을 마련하고자 하였다. Trifludimoxazin의 물리 화학적 특성을 고려하여 아세토니트릴을 추출용매로 사용하는 Quick, easy, cheap, effective, rugged and safe (QuEChERS)법을 이용하여 추출 및 정제조건을 확립한 후 LC-MS/MS를 분석기기로 선정하였다. Trifludimoxazin의 결정계수(R²)는 모두 0.99 이상으로 우수하였으며 정량한계는 0.01 mg/kg으로 나타났다. 대표 농산물 5종(현미, 감자, 대두, 감귤, 고추)에 대하여 정량한계, 정량한계 10배, 정량한계 50배 수준으로 처리하여 회수율 실험을 한 결과 평균 회수율은(5반복) 73.5-85.3%로 나타났으며, 상대 표준편차(RSD)는 3.8% 이하로 나타났다. 본 연구는 국제식품규격위원회 농약 분석법 가이드라인의 잔류농약 분석 기준 및 식품의약품안전평가원의 식품등 시험법 마련 표준절차에 관한 가이드라인(2016)에 적합한 수준이며, 향후 공정시험법으로 활용될 예정이다. 본 연구에서 개발한 시험법에 대해 농산물 125건을 대상으로 잔류농약 모니터링을 한 결과 trifludimoxazin의 잔류량이 확인되지 않았다.

• 산업식품공학
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• 제23권1호
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• pp.7-15
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• 2019

연화 및 기능성 강화를 위한 함침기술 개발의 일환으로 돈육을 소금 용액에 함침시키는 공정에서 물과 용질의 이동에 미치는 함침 용액 농도의 영향과 Fickian model을 이용하여 이동 현상을 수식화하였고, 함침 후 시료의 전단력과 물성을 측정하였다. 소금 농도 6%를 기점으로 2.5%와 5%에서는 팽윤에 따른 수분의 이동으로 수화가 일어났으며, 10%에서는 수축이 동반되어 수화가 줄어들다가 결국 15%에서는 수분 이동 방향이 전환된 탈수가 확인되었다. 이러한 사실을 분석한 결과, 물질이동 방향은 11-14% 사이에서 전환되는 것으로 예측되었다. 즉, 5%에서 6시간 함침 후 수분함량은 12.68 g/100 g으로 가장 높았다. 용질의 이동은 함침액 농도와 함침 시간에 따라 증가하였다. 확산에 관한 Fick's의 제 2 법칙의 해석해를 이용하여 물과 용질에 대한 유효확산계수를 산출한 결과, 소금의 유효확산계수는 함침액 농도에 따라 증가하며 그 값은 2.43×10^-9에서 3.53×10^-9 m²/s 이었다. 반면 수분의 유효확산계수는 1.22×10^-9에서 1.88×10^-9 m²/s이었으나 농도에 따른 정확한 상관관계를 예측할 수 없었다. 즉, 확산모델은 용질의 이동에 대하여는 R²이 0.91 이상으로 잘 일치하지만 수분 이동에 관하여는 적합하지 못함을 알 수 있었다. 따라서 농도구배에 의한 구동력에 bulk flow의 원인이 되는 구동력을 포함하는 이론식이나 경험식의 연구가 필요하다고 사료된다. 함침 공정에 의해 대조군에 비하여 모든 농도에서 낮은 경도, 씹힘성 및 전단력 값을 나타내었고, 수분 보유가 가장 큰 5% 용액으로 함침 하였을 경우에 가장 낮은 값을 나타내어 함침 공정에 의한 연화 효과를 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권4호
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• pp.258-266
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• 2023

본 연구는 다년생 목본작물 바이오매스에 대한 해외 주요국가들의 산정 방법과 연구사례를 분석하였다. 주요국별 다년생 목본작물의 탄소축적 변화량 산정 방법을 살펴본 결과, 호주, 캐나다, 일본, 불가리아 등은 축적차이법을 적용하고 있는 것으로 확인되었으며, 독일, 오스트리아와 덴마크 등은 획득손실법을 기반으로 탄소축적 변화량을 산정하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 해외의 경우, 2단계 고도화연구를 통해 계수를 자체 개발하는 단계를 넘어 영상자료를 활용한 탄소축적 변화량 추정 연구를 진행하고 있는 반면, 국내의 경우 2단계 고도화연구를 시작하는 단계인 것으로 나타났다. 이러한 결과를 기반으로, 국내에서 향후 필요한 연구 네 가지를 제안하고자 한다: 1) 배출·흡수량 통계의 완전성 제고를 위한 과수별 바이오매스 상대생장식 및 탄소전환계수와 이를 활용하여 산출된 단위면적(ha)당 탄소축적량 같은 국가고유계수에 대한 자체 개발, 2) 과수별 바이오매스 기준 성목 및 벌채 주기에 대한 정의와 고도화된 연령별 재배면적 산정방법론에 대한 정책연구, 3) 2025년 발사 예정인 농림위성을 기반으로 상대생장식 및 원격탐사기법을 활용하여 농경지 부문 다년생 목본작물의 고도화된 산정기법을 개발하는 연구, 그리고 농경지 부문 다년생 목본작물 재배지 매트릭스 구축 및 모니터링 체계를 확립하는 연구, 마지막으로, 4) 동적탄소순환모형을 구현하기 위해, 현재 전체 농경지들을 하나로 취급하여 산정하고 있는 토양의 탄소축적 변화량을 하위 토지분류별로 구분하여 산정하는 연구들이 반드시 필요할 것이다. 본 연구는 비교대상 국가가 8개국으로 한정되어 전세계 국가의 다년생 목본작물에 대한 정의 및 탄소축적 변화량 연구에 대한 일반화에 한계점이 존재한다. 그러나, 주요국별 다년생 목본작물 탄소축적 변화량 산정방법 비교·분석을 통해, 국내 다년생 목본작물의 관련 연구를 위해 필요한 단계별 접근방식과 탄소축적 변화량 산정방법을 제안하였다. 이는 2050 농식품부 탄소중립 추진전략, 농업분야 탄소중립 실현을 위한 기반 구축 및 관련 연구 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권6_1호
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• pp.1309-1320
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• 2023

모바일 기기의 기술 발전과 대중화는 어디서든 사용자의 위치를 확인할 수 있으며 인터넷을 사용할 수 있도록 발전되었다. 그러나 실내의 경우 인터넷은 끊김없이 사용할 수 있지만 global positioning system (GPS) 기능은 활용하기 어렵다. 실내 공공장소인 백화점, 박물관, 컨퍼런스장, 학교, 터널 등 GPS가 수신되지 않는 음영 지역에서 실시간 위치정보 제공의 필요성이 증가하고 있다. 이에 따라 최근의 실내 측위 기술은 랜드마크 데이터베이스를 구축하기 위해 light detection and ranging (LiDAR) 장비를 기반으로 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 랜드마크 데이터베이스 구축의 접근성에 초점을 두어 모바일 기기를 기반으로 랜드마크를 촬영한 단일 이미지와 사전에 구축된 랜드마크 데이터베이스 정보를 이용하여 사용자의 위치를 추정하는 기법을 개발하고자 하였다. 첫 번째로, 랜드마크 데이터베이스를 구축하였다. 랜드마크를 촬영한 모바일 이미지만으로 사용자 위치를 추정하기 위해서는 모바일 이미지에서 랜드마크 검출이 필수적이고, 검출된 랜드마크에서 고정적인 성격을 가진 지점의 지상좌표 취득이 필수적이다. 두 번째 단계에서는 bag of words (BoW) 영상 검색 기술을 적용해 랜드마크 데이터베이스 중 모바일 이미지가 촬영한 랜드마크를 유사한 4위까지 검색하였다. 세 번째 단계에서는 scale invariant feature transform (SIFT) 특징점 추출 기법과 Homography random sample consensus (RANSAC)을 통해 검색된 4개의 후보 랜드마크들 중 가장 유사한 하나의 랜드마크를 선정하였고, 이때 임계값 설정을 통해 정합점 수를 기반으로 한 차례 더 필터링을 수행하였다. 네 번째 단계에서는 대응된 랜드마크와 모바일 이미지간의 Homography 행렬을 통해 랜드마크 이미지를 모바일 이미지에 투사하여 랜드마크의 영역과 코너(외곽선)점을 검출하였다. 마지막으로, 위치추정 기법을 통해 사용자의 위치를 추정하였다. 해당 기술의 성능을 분석한 결과, 랜드마크 검색 성능은 약 86%로 측정되었다. 위치추정 결과와 사용자의 실제 지상좌표를 비교한 결과, 약 0.56 m의 수평 위치 정확도를 갖는 것이 확인되어 별도의 고가 장비 없이 랜드마크 데이터베이스를 구축하여 모바일 영상으로 사용자 위치 추정이 가능한 것을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제17권6호
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• pp.25-37
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• 2022

본 연구는 우리나라 국가 수준에서 스케일업 창업생태계의 구성요소에 대한 중요도와 만족도(현재 수준)를 창업 후 7년 이내의 스타트업 창업자들을 대상으로 설문을 실시하고 구성요소별 스케일업 정책 방향을 IPA(importance-performance analysis) 분석을 활용하여 분석하는 데 목적이 있다. 창업생태계의 주체자인 창업자들의 인식은 창업의 양과 질에 영향을 주기 때문에 스케일업 구성요소에 대한 인식을 분석 하고 진단해 보는 연구가 필요하다. 국가 경제와 창업생태계의 발전을 위해서는 스타트업에서 스케일업, 유니콘으로 부상하는 기업들이 배출되어야 하고 이를 위해서는 스케일업 창업생태계를 위한 요소들이 필요하다. 본 연구의 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 창업자들이 인식하는 스케일업 창업생태계 구성요소의 중요도 순위는 '성장단계별 자금 지원', '기업 맞춤형 스케일업 지원', '규제 개선', '스케일업 전용 펀드', '투자 대형화', '기술 인재 육성'순으로 나타났다. 둘째, 중요도-만족도 매트릭스에서 향후 집중적으로 개선해야 하는 요인은 '범정부 통합 추진 계획', '스케일업 전문 조직 운영', '기업 맞춤형 스케일업 지원', '규제 개선', '한국 스케일업 모델 구축'으로 나타났다. 이에 따라, 스케일업 창업생태계를 위해 다양하고 대형화된 금융자본, 사업 분야별 스케일업 프로그램의 다양화, 스타트업과 스케일업 지원의 연계, 신기술 및 신산업 분야의 규제 완화, 기업 맞춤형의 스케일업 성장 역량 강화, 해외 네트워킹 기회 제공 등을 시사점으로 도출할 수 있다. 또한 국내 스케일업 창업생태계 구성요소를 도출하고 이에 대한 인식을 진단한 연구로 정책 실무와 학술적으로 기여할 것으로 본다.