• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.91-107
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• 2023

린 스타트업은 효율적인 기업 운영 방식을 의미하는 '린(lean)'과 창업 초기기업을 의미하는 '스타트업(startup)'을 결합해 만들어진 개념으로 창업 초기기업, 특히 소프트웨어 기반 스타트업의 실패 최소화 전략으로 자주 인용되고 있다. 본 연구는 초기스타트업 L사의 사례를 통하여 하드웨어·제조업 기업도 린 스타트업 방법론(LSM)을 유용하게 활용할 수 있음을 제시하고, 초기 스타트업이 LSM을 성공적으로 실천하기 위한 방안을 도출하였다. 이를 위해 LSM의 핵심 개념인 가설중심의 접근법, BML 피드백 순환, 최소요건제품(MVP) 및 피봇을 설명하고, 이를 바탕으로 LSM의 성공적인 실천 여부를 평가할 수 있는 기준을 도출한 후 동 기준을 중심으로 L사의 사례를 분석하였다. L사는 거동불편환자용 배변알리미 제품에서 출발하여, 영유아용 배변알리미를 거쳐, 최종적으로는 영유아용 스마트바틀을 주력 제품으로 사업을 확장하고 있는 스타트업이다. LSM의 관점에서 분석한 결과, L사는 창업 초기에는 창업 아이디어를 구체적인 고객 가치가설로 수립하지 못했고, 신속한 MVP실험을 통해 검증하는 데에도 실패하였으므로 만들기-측정-학습의 순환을 만들어내는데 실패하였다. 그러나 두 차례에 걸친 피봇을 통해 새로운 타겟 고객군과 고객 니즈를 개발하였고, 이를 최소의 노력과 시간을 들인 MVP로 반복적으로 실험함으로써 성공적인 비즈니스모델을 도출할 수 있었다. L사의 사례를 통해 사업초기에 반드시 고객-시장 검증 단계를 거쳐야 하며, 이는 스타트업의 시간과 자원이 낭비되지 않는 MVP 방식으로 진행되어야 함을 확인할 수 있었다. 또한 고객이 원하지 않는 제품이나 서비스는 기술적으로 우수하고 기능적으로 완성도가 높다 하더라도 과감히 포기하고 피봇할 필요성이 있음도 확인하였다. 마지막으로 린 스타트업 방법론이 소프트웨어 산업에 국한되지 않고, 기술기반 제조업에도 적용 가능함을 증명하였다. 본 연구의 결과는 향후 창업 초기기업이 실패를 최소화하고, 비즈니스모델 확립과 스케일업, 글로벌 진출에 이르는 과정을 가속화하기 위한 지침과 방법론으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제12권4호
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• pp.287-304
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• 2007

본 연구는 정화되지 않은 생활하수 유입과 활발한 어패류 해상 양식으로 유기물 오염이 국지적으로 심화되고 있는 가막만에서 다모류군집의 구조적 특성과 서식처 교란 정도에 따른 변화 양상을 파악하기 위하여 수행되었다. 현장조사는 1999년 9월과 2000년 2월에 실시되었고 퇴적물의 입도, 유기물 함량, 산휘발성황화물, 용존산소 등을 포함한 저서환경과 대형저서다모류군집에 대한 조사가 이루어졌다. 1999년 하계 조사에서 북서내만역과 국동항 인근정점의 표층퇴적물내 유기물 함량은 만의 중부나 입구역에 비해 최대 3배 가까이 높았다. 특히 해수 소통이 원활하지 않은 북서내만역의 저서환경은 빈산소 수괴 형성과 황화물의 고농도 발생에 의해 극도로 악화된 상태였다. 2000년 동계 조사에서 북서내만역의 용존산소농도는 정상적으로 회복된 상태였지만 표층퇴적물 내에는 여전히 많은 양의 유기물과 황화물이 존재하였다. 하계에 조사된 28개 정점 가운데 북서내만역의 5개 정점에서는 생물이 전혀 출현하지 않았으며 이를 제외한 23개 정점에서 총 119종의 다모류가 평균 900 $ind./m^2$의 밀도로 출현하였다. 전반적으로 종수는 만의 입구와 중앙부에서 높았고 개체 밀도는 유기물 함량이 상대적으로 높은 국동항 인근과 만 입구의 가두리 양식장 근처에서 높았다. 하계 밀도 분포를 좌우한 우점종은 잠재적 유기물 오염 지표종인 Aphelochaeta monilaris와 Lumbrineris longifolia 등이었다. 동계에 조사된 북서내만역과 만 중부의 12개 정점에서는 총 81종의 다모류가 채집되었고 평균 개체 밀도는 2,802 $ind./m^2$로 하계에 비해 다소 증가한 양상이었다. 하계에 무생물구역이었던 정점들은 선소에 인접한 정점을 중심으로 Capitella capitata, Pseudopolydora paucibranchiata와 Dipolydora socialis 등에 의해 우점되고 있었으며 만의 중상부와 중앙부에서는 Euchone alicaudata와 Praxillella affinis 등이 우점하였다. 하계와 동계 다모류군집 각각에 대한 다차원척도법(MDS) 분석 결과, 두 계절 모두 채집 정점의 지형학적 위치에 따라 그룹이 형성되었다. 그러나 이러한 그룹의 형성은 퇴적물 특성과 같은 자연적 요소보다는 빈산소수괴의 발생과 소멸, 유기물 함량의 상대적 농도 분포와 같은 교란적 요소의 차이가 반영된 결과로서 인위적 교란의 정도가 가막만 전체에 분포하는 다모류군집의 구조적 특성을 결정하는데 중요한 역할을 하고 있음을 암시하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.