• 기술혁신연구
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• 제29권3호
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• pp.1-31
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• 2021

기업의 경쟁우위를 결정하는 핵심 요소로서 기술혁신의 중요성이 강조되는 가운데, 혁신의 지속 여부 또한 중요한 연구 대상이 되고 있다. 혁신 지속(innovation persistence)은 기업의 혁신이 일회성으로 그치지 않고 지속적으로 이루어지고 있는지를 나타내는 개념이다. 혁신 연구에 사용되는 자료는 대부분의 국가에서 횡단면 조사로 수행됨에 따라 종단적인 지속 현상을 다룬 연구는 드문 편이며, 특히 국내의 혁신조사 자료를 이용하여 혁신 지속 현상을 살펴본 연구는 거의 없다. 본 연구는 문헌 연구를 바탕으로 기업의 혁신 지속에 대한 개념과 특징을 고찰하는 한편, 우리나라 기업의 기술혁신 지속 현황 및 특성에 대한 실증 분석을 수행하였다. 분석을 위해 2012년부터 2018년까지 격년으로 수행된 한국기업혁신조사 자료를 바탕으로, 복수관측된 3,379개 기업에 대한 불균형 패널자료를 구성하였다. 기술혁신의 지속 현상을 살펴본 결과, 지속적인 혁신이 관측되는 기업은 전체 중 일부(혁신성과에서는 10~12%, 혁신활동에서는 15~17%)에 불과하였으며, 오히려 비혁신의 지속 현상이 두드러지는 것으로 나타났다(약 52~57%). 또한 혁신성과보다는 혁신활동의 지속 현상이 강한 것으로 확인되었다. 이 외에도 제품혁신이 공정혁신보다, 내부 R&D가 공동/외부 R&D보다 지속성이 높게 나타나는 등 세부 유형에 따른 지속 현상의 특징들을 도출할 수 있었다. 그리고 혁신 지속의 영향요인 식별을 위해 추가적으로 로짓분석을 수행한 결과, 급진적 혹은 점진적 제품혁신이 다음 시기에서 혁신이 지속되게 하는 가장 영향력 높은 요인인 것으로 나타났다. 본 연구에서 구축한 패널자료는 원시자료의 한계로 인해 표본 선택 편의가 존재하기 때문에, 분석 결과의 지나친 일반화는 경계해야 한다. 그럼에도 불구하고 한국 기업을 대상으로 기술혁신 지속 현상을 종합적으로 분석한 초기연구로서 의의가 있으며, 후속 연구의 시발점이 될 것으로 기대된다. 향후 공식적인 패널자료의 구축 및 개선된 방법론 등을 통해, 혁신 지속 관련 발전된 연구 결과가 도출되기를 기대한다.

• 벤처혁신연구
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• 제3권2호
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• pp.147-175
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• 2020

4 차 산업 혁명과 Covid 19 바이러스는 패션 산업을 오프라인에서 온라인으로 이동시키고 있습니다. 본 연구는 디지털 경험 요인이 구매의도 및 구매에 미치는 영향에 대해 분석한 것이다. 디지털 경험 가치가 강한 온라인 쇼핑몰을 연구 대상으로 삼았다. 연구 모형은 기존의 마케팅 믹스의 확장된 디지털 마케팅 믹스를 기반으로 하였다. 이를 기반으로 이론적 배경과 선행 연구를 바탕으로 독립 변수, 매개 변수에 온라인 쇼핑몰 산업의 맥락에 맞게 변수를 추가해서 모형을 도출 하였다. 독립 변수는 디지털 마케팅 믹스의 다양성 추구(Product variety), 가격 효율성(Price efficiency), 편의성 추구(Convenience), 소통과 공유(Conversation)를 사용하였다. 온라인 쇼핑몰에 있어서 개인화(Personalization)는 매우 중요한 요소이므로 이를 추가하였다. 또한 온라인 쇼핑몰에서 중요한 요소인 매개 변수로 플로우(Flow)를 추가하였다. 종속 변수는 구매 의도(Purchase intention)뿐만 아니라 구매(Purchase)를 변수로 활용하였다. 설정된 연구 모형의 실증적인 검정과 연구 결과의 일반화를 위해서 디지털이 경험 속성이 중요한 온라인 쇼핑몰(Online Shopping Mall)을 대상으로 연구를 진행 하였다. 이를 위해 온라인 쇼핑몰 기존 사용자를 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 수취된 350부 중 총 307부의 유효한 응답을 분석의 대상으로 삼았다. 통계 분석은 SPSS 24, Process 3.4 등의 통계 패키지를 활용하였으며, 이를 통해 연구 가설을 검정하였다. 인과 관계 검정에서 다양성 추구, 편의성 추구, 소통과 공유 모두 구매 의도에 영향을 미쳤으나, 가격 효율성, 개인화의 경우 통계적인 유효한 영향을 미치지 않았다. 특히 다양성 추구 및 소통과 공유 변인이 구매 의도에 가장 큰 영향에 미치는 요인으로 검정되었다. 온라인 쇼핑몰에서 플로우가 다양성 추구(Product variety)는 구매 의도(Purchase intention) 간 부분 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 반면에 개인화(Personalization)는 구매 의도(Purchase intention) 간 완전 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 개인화 경우는 즐거움과 몰입이라고 하는 플로우 경험이 있을 경우만 구매 의도에 유의한 여향을 미치는 것으로 검정되었다. 즉 플로우 경험 상태에서는 기업이 제공하는 개인화에 대하여 개인정보 보호 등의 부정적인 반응을 하지 않고 구매 의도에 긍정적으로 느끼고 있음이 검정되었다. 이것은 온라인 특성상 오프라인과 상이하게 영업사원, 점원 등의 인적인 도움 없이 소비자 스스로가 전반적인 구매여정을 수행해야하기 때문에 플로우 경험이 매개변수로 구매 의도에 유의한 영향을 주는 것으로 검정되었다. 이를 토대로 학술적 및 실무적 시사점을 제시하였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권41호
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• pp.455-486
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• 2015

1986년 특허등록으로 시작된 3D프린팅 기술은 당시에는 인식 부족으로 일부 기업 외에는 주목받지 못하는 기술이었다. 그러나 20년이 지나 만료되는 특허들이 나오는 오늘날에는 가격도 개인이 구매가능한 선까지 낮아졌고 컴퓨터 성능향상 및 인터넷 정보교류의 보편화로 3D 콘텐츠에 대한 인식이 보편화 되어 산업계는 물론 일반인들에게도 주목 받고 있다. 수정 및 유통이 편리한 디지털 데이터를 기반으로 하면서 금형제작이 필요없는 3D프린터는 제작 공정에서 획기적인 변화를 가져 올 수 있으며 캐릭터 콘텐츠상품 분야에서도 동일한 효과를 얻을 수 있다. 최근 들어 관심을 받고 있는 키덜트 문화의 가장 선두에 있는 다양한 캐릭터 상품 제작에는 3D프린터를 사용하는 것이 필수적인 공정이 되고 있으며 이 같은 캐릭터 콘텐츠 관련 산업현장 수요를 예측해 볼 때, 그리고 특허 만료 및 기술의 공유로 저렴해진 가격 등을 고려해 볼 때, 앞으로 교육현장에서 3D프린터를 활용할 수 있는 인재를 양성하는 교육과정을 도입하여 보다 창의적인 작업을 할 수 있는 인재를 양성하고 취업의 영역과 기회를 확대하는 것은 꼭 진행되어야 할 것이다. 그러나 학교 교육에서 3D프린터를 도입하고자 할 때 얻을 수 있는 정보는 한계가 있다. 언론이나 정보매체에서는 3D 프린터에 대한 장밋빛 미래가치나 산업규모 성장과 같은 일반적인 정보만을 거론하고 있으며 학계에서도 연구의 수준의 프린팅 기술 소개나 산업에서의 적용, 산업 규모 데이터 분석 등 개론수준의 내용 정리에 머무르고 있다. 이러한 정보의 부족은 교육현장에서 문제를 발생시킨다. 장점과 단점 비교와 같은 실질적인 정보 비교 없이 일단 도입 하여 시행착오의 과정 이후에서야 사용을 할 수 있게 됨으로서 시간적, 기회비용이 발생할 수밖에 없는 상황이다. 특히 많은 비용을 들여 도입한 장비가 학교 교육의 특성에 맞지 않는다면 그로 인한 비용손실은 클 것이다. 본 연구의 목적은 관련 전문가들이 아닌 기술관련 기반이 없는 일반 사용자들을 대상으로 하였다. 기존의 의 3D프린터 기술소개의 정도가 아닌 대표적 기술에 따른 사용상의 주의 점과 문제점을 분석하고 장단점을 비교하여 학교 교육, 특히 애니메이션 관련 학과에서 캐릭터 상품 개발과 관련한 교육에서 필요한 3D 프린터는 어떤 특성을 가져야 하는지를 설명하고 앞으로 3D프린터 이용한 교육을 시행하고자 할 때 실질적인 도움이 될 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 본론에서는 지지대 방식, 재료의 종류, 이차원 프린팅 방법, 삼차원 프린팅 방법과 같이 새로운 관점으로 기술을 구분하여 설명하였다. 이렇게 다른 구분 방식을 선택 하게 된 이유는 사용상의 실질적인 문제들을 상호 비교하기 용이하도록 하기 위함이다. 결론적으로 가장 적합한 3D프리터는 출력물의 품질은 다소 부족하지만 비교적 가격대가 저렴하고 재료 및 유지보수비용이 적게 드는 FDM방식의 프린터로 선정하였으며 부가적으로 기술지원이 잘되는 업체를 선정하기를 추천한다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.177-193
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• 2014

개인정보 분야에서의 다양한 정보 보안 이슈가 발생함에 따라 해당 분야의 전문가를 확인하기 위한 프레임워크는 매우 중요한 영역이 되었다. 전문가 탐색과정은 주로 연구 업적 등을 통한 주관적인 평가가 일반적이지만 보다 객관적인 방식을 통한 선정이 매우 중요하다. 소셜 네트워크 분석기법의 응용이 다양한 영역에서 활용됨에 따라 본 연구는 개인정보보호분야의 전문가를 확인하고 해당 전문가들의 연구실적을 판단하기 위한 분석 프레임워크를 제시하고자 하였다. 본 연구는 연구 목적에 따라 개인정보보호 연구영역의 연구성과 자료를 바탕으로 소셜 네트워크 분석을 실시하고 핵심연구자의 성과를 분석하였다. 수집된 데이터는 연구의 공저자, 발행기관, 소속기관 등의 네트워크 구성에 활용되어 핵심전문가 집단을 관리하기 위한 프레임워크를 제시하였다. 본 연구는 NDSL에서 최근 5년 동안 발표된 논문들을 중심으로 자료를 수집하였다. 연구자들이 학술 정보를 교환하는 정기 간행물인 학술지를 바탕으로 연구 네트워크를 형성하는 네트워크 자료를 수집함으로써 연구활동에 대한 정보를 분석할 수 있었다. 일반적으로 연구자들은 연구 결과를 논문으로 발표하고, 발표된 논문들이 다수의 관련 분야 전문가들에게 공유된다는 점에서 학술연구지는 연구자들의 지식관련 의사소통 공간이며 지식의 구조화에 핵심적인 역할을 수행한다. 그에 따라 본 연구의 연구 대상 분야로 설정한 개인정보보호 분야의 연구 구조를 이해하기 위해 국내에서 발표된 관련 분야의 논문들을 연구 대상으로 자료가 수집되었다. 특히 자료의 선별 기준은 국내 최대의 데이터베이스를 보유하고 있는 NDSL에서 개인정보보호 관련 키워드를 보유한 논문 데이터를 수집 및 정제하여 분석 자료로 사용하였다. 2005년부터 2013년까지 약 2,000개의 연구결과 중 주제 관련성, 공저자 추출 등을 수집하였다. 데이터 수집 이후 연구 분석을 위한 데이터 처리를 통하여 통해 총 784개의 논문을 선정하고 분석대상으로 확정하였다. 분석 결과, 개인정보보호 연구영역의 전문가 집단을 이용한 연구논문 성과에 대한 분석은 핵심 연구자들을 추출해내고 전문가 집단을 관리하는 데 도움을 제공할 수 있다. 특히 소속집단 및 연구논문 발행기관을 분석함으로써 개인정보보호 연구영역에서 확인되지 않았던 연구자들의 연구 논문 게재의 공저자 네트워크가 매우 밀접함을 확인할 수 있다. 또한 연구논문의 발행기관 및 소속집단의 특성을 추출함으로써 개인정보보호 영역의 전문가 평가지표로서 소셜 네트워크 지표들의 활용가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.29-45
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• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.