• 벤처혁신연구
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• 제1권1호
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• pp.1-14
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• 2018

4차 산업혁명이 쓰나미와 같이 우리 기업에 큰 변화를 주고 있다. 디지털시대로 대변되는 CPS시스템은 물리적인 영역에서 축적된 데이터를 기반으로 디지털 기술을 통해 과거에 상상하지 못했던 비즈니스를 현실로 만들어 내고 있다. 이로 인해 4차 산업혁명시대의 비즈니스 모델은 이전과는 다른 양상을 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 비즈니스혁신 이론 연구의 흐름을 시대별 흐름과 쟁점을 분석하였다. 이후 디지털시대의 비즈니스 혁신 모델을 이전 시대와 비교 분석하였다. 이를 기반으로 4차 산업혁명 시대에 적합한 비즈니스 모델을 탐색하였으며, 기존 비즈니스 모델들로는 디지털 시대의 모형을 설명하기에는 많은 어려움이 있었고, 보다 많은 실증적인 연구가 뒷받침 되어야하겠지만 마이클 포터의 다이아몬드 모델이 가장적합함을 확인하였고, 이를 응용하여 4가지 유형의 비즈니스 모델을 도출하여 해당 사례를 살펴보았다. Type A : sharing outcome with customer로 고객 성과 창출 기반에 따라 차등적으로 비용을 지불하는 모델이며, Type B : Value Chain Digitalization로 제품, 서비스 및 SCM 디지털화로 보다 빠르고 저렴한 비용으로 제품, 서비스를 고객에 제공함으로 경쟁우위를 가지는 모델이며, Type C : Digital Platform는 가장 큰 파급효과를 가져다 주는 모델로 디지털 플랫폼 기반의 공유 경제 창출로 새로운 시장을 창출하여 더 확실한 수익성 확보가 가능한 모델이다. 마지막으로 Type D : Sharing Resources는 관련 산업 내 파트너와 협업으로 경쟁 우위 모델 구축하는 모델로 다른 파트너의 핵심 역량과 자신의 핵심 역량을 서로 보완하는 가장 효과적인 성공 방법이라 할 수 있겠다. 4차 산업혁명시대에 다수의 요소 기술과 수많은 유니콘, 데카콘 기업들이 자신들이 속해 있는 산업별 차별적 디지털 경쟁우위를 가지고 있음에도 불구하고 특정 대표기업의 디지털 비즈니스 모델을 상세 분석하여 학문적이고 실무적인 시사점을 도출하는 것 보다는 단편적으로 나열함에 한계가 있었다. 향후 연구에서는 더욱더 구체적인 실증적인 분석을 통해 디지털시대의 비즈니스모델을 더욱더 상세하게 규명할 필요가 있다. 아울러 산업별로 디지털 비즈니스 모델이 상이할 수 있으므로 산업간 비교분석을 해볼 필요 역시 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제105권3호
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• pp.366-376
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• 2016

인도네시아의 산림 파트너십 제도는 지방 산림관리소(KPH)를 포함한 허가 권리 보유자와 지역주민 간 계약체결을 통해 산림을 관리하고 수익을 배분하는 제도이다. 본 논문의 목적은 산림 파트너십 제도를 도입한 초기에 인도네시아의 롬복 산림 파트너십에 참여한 지역주민의 인식을 바탕으로 본 제도가 직면한 도전 과제를 도출하는 데 있다. 이런 목적을 달성하기 위하여 산림관리소(KPH)와 지역주민이 체결한 인도네시아 최초의 롬복 산림 파트너십에 참여한 지역주민의 인식을 조사하였다. 롬복의 지역주민은 산림 파트너십에 대한 정보를 전적으로 KPH와 NGO로부터 획득하고 있다. 롬복의 지역주민은 소득 증진을 기대하고 산림 파트너십에 참여하였으며 목재 생산을 가장 중요하고 성공 가능성이 높은 소득증진 사업으로 인식하였다. 이런 측면에서 관할 지역의 특별산림을 지역주민이 이용할 수 있도록 허가해 주고 이로부터 발생하는 수익을 지역주민과 나누고자 하는 KPH의 리더십은 산림 파트너십 성공의 핵심 요소이다. 또한 지역주민의 소득 증진 사업을 개발하고 이행할 수 있도록 KPH의 능력을 배양하는 것은 산림 파트너십이 당면한 도전 과제이다. 롬복 산림 파트너십에 참여한 지역주민은 수익배분 비율이 매우 높음에도 불구하고 만족도는 평균에 그쳤다. 또한 조합은 조합원에게 산림 면적 및 위치를 할당하는 민감한 사안을 다루어야 한다. 이런 측면에서 지역주민 조합이 형평성과 투명성의 원칙을 지키며 전 조합원의 참여와 합의를 이끌어내는 것은 산림 파트너십의 도전 과제가 될 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제13권3호
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• pp.125-140
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• 2018

통계에 의하면 국내 중소기업들은 자금조달의 대부분을 은행 대출에 의존하고 있는 것으로 나타나고 있다. 그러나 담보가 없고 금융거래 이력도 부족한 소상공인들은 은행으로부터 대출을 받는데 어려움을 겪고 있다. 재무제표 등 은행에서 신용평가를 위하여 필요로 하는 정보를 제공하지 못하는 금융정보부족 (Thin File) 때문이다. 이러한 문제를 타개하기 위해서 최근 P2P 등 대안금융에서는 기존의 금융정보 대신 핀테크를 활용한 인구통계, 거래정보 등 차별화된 정보들을 이용하여 소규모 자금을 소상공인들에게 제공하는 새로운 신용평가기법들이 확산되고 있다. 이러한 환경 변화 패러다임 속에서 본 연구는 매출액 변동, 입지조건 등 상권정보에 기초한 빅데이터를 활용하여 소상공인들에게 자금공급을 확대할 수 있는 신용평가방안을 모색하고자 한다. 상권에서 발생하는 빅데이터를 실증적으로 분석함으로써 신용평가요소로서의 효과성을 검증하여 소상공인의 사업성 평가에 필요한 주요변수들을 도출하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 2009년에서 2018년 2월까지 서비스업을 영위하는 서울시 소재 사업체 17,116건을 대상으로 사업체의 위치별로 발생하는 상권정보를 빅데이터 전문기업 NICE지니데이터(주)로부터 수집하여 표본을 구성하였다. 소상공인들에게서도 어렵지 않게 구할 수 있는 사업장의 입지 및 상권과 관련된 빅데이터를 수집 분석하여 이들 데이터가 기업의 부실화에 영향을 미치는가를 분석하였다. 기존에 활용되지 못한 빅데이터 변수들을 탐색하여 소상공인에 대한 효율적인 금융지원에 활용 가능성을 확인함으로써 대부분 정책자금이나 담보에 의존하여 이루어지는 소상공인대출이 일반 상업은행에서도 중소기업대출의 한 부문으로 비중 있게 이루어질 수 있도록 하기 위함이다. 본 연구는 근본적으로 정보비대칭 (Information Asymmetry)의 문제가 내재되어 있는 소상공인들의 자금조달에 관하여 전통적인 재무정보가 아닌 상권분석 변수들을 도출하고, 이 변수들이 신용평가에 효과성이 있는지 여부를 상권 빅데이터의 분석을 통하여 검증하였다는 점에서 연구의 차별성이 있다.

• 한국의류학회지
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• 제29권12호
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• pp.1562-1570
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• 2005

본 연구는 한국에서 의류 및 패션관련 학과를 졸업한 전문인력들이 앞으로 거대시장으로 성장할 중국 패션시장에 취업할 수 있는 효과적인 방법을 모색한·것이다. 연구의 방법은 한국의 많은 의류제조업체가 진출해 있는 중국 대련시의 7개 의류제조업체 대표자의 직접 면접방식을 사용하였으며, 면접의 기간은 2005년 2월 25일부터 3월 15일까지, 7월 28일부터 31일까지 2회에 걸쳐서 였다. 면접의 결과는 대련시의 상당수 의류제조업체들이 전문인력공급에 직면해 있었고$(100\%)$, 특히 비숙련직 노동자보다는 숙련직 및 중간관리자의 인력공급문제가 심각한 것으로 나타났다. 또한 이들은 앞으로 단순 제조방식에서 탈피하여 부가가치가 높은 분야로 진출-의류브랜드를 설립 혹은 기획 및 유통의 확장하려는 경 향을 보이고 있었다. $(85.7\%)$. 이와 같은 결과는 한국섬유산업연합회 및 KOTRA등에서 발표한 결과와 유사하여 한국의류제조업체의 $60\%$이상이 중국에 진출해 있는 현실에서 시급히 해결해야 할 문제라고 보여진다. 따라서 연구의 결과를 종합하여 다음과 같은 제안을 하고자 한다. 첫째는 중국어와 중국경제, 문화에 관한 전반적인 지식습득이 가능한 교과목을 설강하여 문화적인 차이를 인지케 한다. 둘째, 중국으로의 현장실습 및 견학, 인턴쉽 프로그램을 강화한다(면접을 실시 한 많은 회사들이 협조에 동의함). 셋째, 많은 의류제조업체들이 의류브랜드 런칭 및 기획, 유통분야를 강화하고자 하는 계획을 갖고 있으므로 브랜드 런칭에 관한 교육을 심화하석 변화하는 중국패션시장에 적응케 한다. 이러한 연구는 앞으로 한국의 패션전문인력이 진출할 수 있는 거대한 중국취업시장 진입을 위 한 토대로 활용될 것으로 기대된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제51권1호
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• pp.9-14
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• 2009

IGF2 유전자는 최초로 연구된 각인 유전자이고 대부분 포유동물의 부계로부터 유전되는 각인 유전자이다. 근육성장과 지방축적에 연관된 경제 형질좌위가 2번 염색체에 위치하여 있다고 보고되었는데, IGF2-in3-G3072A가 원인 유전자변이라고 밝혀졌다. 본 연구는 IGF2 유전자의 Intron7번의 세 개의 SNP (IGF2-in7-G162C, IGF2-in7-C179G, IGF2-in7-G186T)는 IGF2-in3-G3072A와 품종 별 연관불균형으로 완전 연쇄되어 있는 것을 보고 하였다. Real-time quantitative PCR 실험 결과에서 부모세대가 부계가 IGF2-in3-3072A를 가진 요크셔품종 수퇘지가 IGF2-in3-3072G를 가진 한국재래 암퇘지와 교배하여 생산한 자손(Y그룹)과 IGF2-in3-3072G 유전자형의 한국재래품종 수퇘지와 IGF2-in3-3072A를 가진 요크셔 암퇘지와 교배하여 생산된 자손(K그룹)에서 보다 등지방 조직에서의 IGF2 유전자 발현양이 낮았다. 하지만 근육조직에서는 요크셔품종의 유전자형이 IGF2-in3-3072A를 부계로 하고 IGF2-in3-3072G를 한국재래돼지품종모계로 할 때 IGF2 유전자 발현양이 높은 결과를 보였다. 이러한 연구에서 IGF2 유전자의 근육과 지방조직에서의 발현양은 부계의 유전자형에 의해 결정되며, 한국재래돼지의 높은 체지방 축적과 낮은 성장률에 관련된 특성이 IGF2 유전자 유전자형에 의해 영향을 받는다는 유전적인 근거를 제공함으로써 한국재래돼지를 상업적으로 이용하는데 있어서 IGF2 유전자를 이용할 수 있는 분자유전학적 근거를 제시하였다.

• 한국산업보건학회지
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• 제8권2호
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• pp.242-253
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• 1998

우리나라에서 석면생산은 약 60년 전 부터 시작되었으며 총 생산량은 약 145,000톤이었다. 이들의 대부분은 백석면이었으며 일부 토면과 산피(Sepiolite)였다. 충남 광천지방의 석면광산은 백석면이고 홍성지방의 석면은 토면이었다. 석면의 사용은 슬레이트 생산으로부터 시작하였으며, 일제시대부터 약 55년, 석면방직과 석면마찰제 생산이 27년 전부터 시작되었다. 석면의 수입량은 1976년부터 1995년까지 약 122만 톤이 수입되었으나 1976년 이전의 수입량까지 포함한다면 이보다 많을 것으로 판단된다. 석면의 수입은 급격한 증가가 없이 꾸준히 증가하는 추세이며 년간 약 8만9천 톤이 수입된다. 이들의 대부분은 석면건축자재인 슬레이트, 석면판 등의 생산과 석면마찰제의 생산에 사용되고 있다. 석면의 노출농도는 꾸준히 감소하고 있으나 일부 근로자에서는 석면관련 질환의 발생이 염려되는 수준이었다. 석면방직업의 경우 1987년 최고 45.7 fibers/cc까지 달하였으나 1984년 6.7 fibers/cc이었으며, 96년 석면방직업에서 1.87 fibers/cc으로 감소하고 있으나 허용기준을 초과하고 있었다. 브레이크라이닝 제조 사업장에서는 1984년 1.70 fibers/cc, 1966년에는 0.55 fibers/cc로 감소하고 있으나 극히 일부의 근로자에서는 허용기준을 초과하고 있었다. 따라서 석면관련 질환의 발생은 석면방직업과 석면마찰제 사업장에 국한될 것으로 보인다. 석면사업장은 1993년 118개이며 총 취급근로자 수는 6,636명이었을 것으로 추산되었다. 사업장수와 취급근로자수의 증가가 둔화되었다고는 하나 꾸준히 증가하고 있다. 이중 10년 이상 근무한 근로자는 1,860명이며 20년 이상 근무한 근로자도 561명에 달하고 있어 건강장해가 발생하기에 충분하다고 판단된다. 따라서 폐암이나 중피종암 등이 밝혀지지 않은 것이지 없는 것은 아닐 것으로 추측되었다.

• 한국균학회지
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• 제30권2호
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• pp.86-94
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• 2002

느타리버섯 균상에 발생하는 Hypocrea속 균의 분류학적 위치를 확립하기 위하여 유성세대 및 무성세대의 형태적 특징을 조사하였고, 국내 분리 균주의 RAPD, RFLP, URP-PCR 분석 등 분자생물학적 특징을 조사하였다. 1. 충남과 전남 일대의 8개 시, 군의 느타리 재배사에서 19 균주를 분리하였으며 이들 균주간의 형태적, 발생생태학적 변이는 없었고, 기존 보고된 Hypocrea 종들과는 다른 형태적 특징을 나타내었다. 2. Hypocrea 자좌의 크기는 $6.0{\sim}13.0{\times}3.0{\sim}11.0mm$이었고, 위유조직으로 구성되어 있으며 대부분 군생하고 처음엔 백색이지만 성숙되면 노란빛을 띤 갈색을 나타내었다. 자낭각은 구형으로 크기가 평균 $239.9{\times}204.1{\mu}m$이었으며, 자낭에는 16개의 자낭포자(part ascospores)를 형성하였고, 자낭과 장낭포자의 크기는 각각 $103.3{\times}4.9{\mu}m$와 $6.5{\times}4.7{\mu}m$이었다. 3. 무성세대의 phialide는 보통 Trichoderma virens와 유사한 형태로 모여서 형성되나 때때로 penicillate의 형태도 관찰되었다. T. virens형 phialide의 크기는 $10.8{\times}3.5{\mu}m$이었고 penicilliale형은 $14.7{\times}3.4{\mu}m$이었다. 분생포자는 계란형에서 타원형으로 표면은 매끈하고 크기는 $4.5{\times}2.9{\mu}m$이었다. 4. Hypocrea 균주들의 배양적 특징 조사한 결과, PDA 배지에서 균사생장 최적 온도는 $25^{\circ}C$이었고 자좌는 $15{\sim}25^{\circ}C$ 범위에서 발생하였으며 자좌 발생 최적 온도는 $20^{\circ}C$였다. 5. RAPD 및 RFLP 분석을 실시한 결과 Hypocrea속 균은 공시균주는 모두 단일 유전 개체군으로 느타리 재배사에서 발생하는 Trichoderma속 균 및 기존에 보고된 Hypocrea spp.와는 다른 분류군으로 나타났다.

• 생물환경조절학회지
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• 제27권1호
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• pp.34-39
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• 2018

본 연구는 초분광 영상을 이용하여 오이 및 수박과 같은 박과 묘의 수분함량을 추정하기 위해 수행되었다. 오이와 수박 묘 샘플에 수분 스트레스를 가한 후 초분광영상 취득 시스템을 이용하여 오이와 수박 묘 잎을 촬영하여 반사율을 계산하였고, 건조기를 이용하여 해당 모종의 수분함량을 측정하였다. 마지막으로 영상의 반사율과 수분함량을 이용하여 부분최소제곱회귀분석을 통해 수분함량 추정모델을 개발하였다. 오이 묘 수분함량 추정모델은 $R^2$ 0.73, RMSE 1.45%, RE 1.58%의 성능을 보였으며, 수박 묘 수분함량 추정모델은 $R^2$ 0.66, RMSE 1.06%, RE 1.14%의 성능을 보였다. 유효범위를 넘어가는 극단치를 제거하여 모델의 성능을 다시 분석한 결과, 오이 모델의 경우 $R^2$ 0.79, RMSE 1.10%, RE 1.20으로 상승하였다. 오이와 수박 묘를 함께 분석하여 모델을 제작한 결과, $R^2$ 0.67, RMSE 1.26, RE 1.36으로 분석되었다. 오이 모델이 수박 모델보다 비교적 높은 성능을 보였는데, 이러한 원인은 오이의 수분함량 변이가 넓게 분포되어 있었기 때문이라고 판단된다. 또한 데이터셋에서 유효범위를 넘어가는 극단치를 제거한 결과 오이 모델의 정확도 및 정밀도가 상승하였다. 결론적으로 오이 및 수박 묘 수분함량 추정모델들의 추정선의 기울기 차가 크지 않고, 서로 교차되기 때문에 두 모델들은 모두 수분함량을 추정하는데 있어서 유의한 것으로 판단된다. 또한 샘플의 변수가 넓게 분포된 변이를 갖는다면 추정모델의 정확도와 정밀도는 분명 상승할 것이며, 개선된 모델을 이용하면 저가형 센서를 개발하는데 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 벤처창업연구
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• 제8권4호
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• pp.129-144
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• 2013

우리나라 사람들의 커피에 대한 소비는 급격하게 증가해왔고 지금은 모든 연령대에서 개인의 취향에 따른 커피를 즐기는 문화가 자리잡아가고 있다. 그래서 소비자의 연령층, 기호도, 만족도에 따른 마케팅 전략이 필수인 시점이 되었다. 커피가 건강에 도움이 되는지 아니면 안 좋은지에 대한 논의는 계속되고 있지만 카페인이 주는 각성과 커피를 마실 때의 심신의 안정과 마음의 여유는 부정할 수 없는 커피가 주는 즐거움이다. 본 연구에서는 커피를 소비하는 동기를 요인 분석한 결과 웰빙소비동기, 기분전환동기, 사회적 소비동기, 습관적 소비동기, 정서적 소비동기 등의 5가지 요인으로 분류하였다. 또한 이에 따른 사람들의 소비의도 요인 분석은 정신건강적 소비의도, 중독적 소비의도, 부작용 극복 소비의도, 가격적 소비의도, 사회심리적 소비의도 등의 5가지 유형으로 분류하였다. 본 연구의 조사대상은 서울시와 경기도에 거주하는 20세 이상의 성인들을 대상으로 2013년 1월 3일부터 2월 5일까지 설문조사를 실시하였다. 총 500부의 설문지를 배부하여 450부가 회수되었고, 이들 중 설문의 응답이 불성실한 22부를 제외한 428부를 최종분석에 사용하였다. 자료의 통계처리는 SPSS Win Ver 18.0 버전을 사용하여 타당성분석, 요인분석, 신뢰성분성, 군집분석, 일원분산분석(One-Way ANOVA), 다중회귀분석 등을 실시하였다. 주요 연구가설은 다음과 같다. 첫째, 커피소비동기는 소비의도에 영향을 미칠 것이다. 둘째, 인구통계적 특성에 따라 커피소비의도의 차이가 있을 것이다. 연구결과에서 커피소비동기는 커피소비의도에 부분적으로 영향을 미치는 것으로 나타났고, 공통적으로 영향을 미치는 요인은 정서적 동기로 나타났다. 인구통계적 특성에 따른 커피소비동기 차이분석과 커피소비의도 차이분석 모두에서 연령, 직업, 학력, 및, 월평균 소득에 따라 차이가 나타났다. 사람들의 커피소비유형은 기존의 알려진 사람들의 맛 추구나 커피전문점 속성선택 결과와는 달리 인체에 미치는 건강과 효능에 관련된 요인과 정서적 안정요인이 더 높았다.