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사이버보안 정규교육화를 위한 주요국 교육체계 비교분석 연구 (A Study Covering the Comparative Analysis of Educational Systems in Major Countries for Regular Cybersecurity Education)

  • 유지연
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권1호
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    • pp.397-405
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    • 2021
  • 최근 지능정보사회로의 진입으로 인해, 사이버보안 패러다임이 변화하기 시작하였다. 특히 지능정보사회의 상호연결성 등의 증가는 사이버위협으로 인한 피해 범위를 실제 세계까지 확대하였으며, 개개인에 대한 위험이 곧 공공 안전·국가 안보 등의 위기로 연결되고 있다. 특히 디지털 네이티브(Digital Native)세대인 청소년의 경우는 사이버 활동이 많고 보안 및 안전의식이 충분치 않아 사이버위협에 그대로 노출 될 가능성이 더욱 크다. 이에 사이버위협으로부터 개인 스스로를 지키고 사이버활동을 관리할 수 있는 사이버보안 역량 강화가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 사이버보안 역량을 강화할 수 있는 사이버보안 정규교육화에 대해 검토하고 대응방안을 제시하고자 한다. 초연결사회 특성에 따른 보안 패러다임 변화와 사이버보안 교육의 필요성에 대해 검토하고 국내외 사이버보안 교육 추진 현황에 대한 분석을 통해 사이버보안 교육 방향 및 기본 체계를 제시하고자 한다. 이에 본 연구는 지능정보사회에서 요구되는 사이버보안역량을 정의하고 사이버보안역량 함양에 관한 주요국 교육체계를 비교·분석하여 사이버보안역량 강화를 위한 정규교육과정을 제안하고자 하였다. 이에 디지털시민으로서의 사이버역량 체계 모델인 C3-Matrix를 반영하여 사이버보안역량 체계를 사이버인식(cyber ethics awareness), 사이버행동(cyber ethics behavior), 사이버보안(cyber security), 사이버안전(cyber safety)로 구성하였다. 그리고 사이버보안역량 체계 기본구성틀에 기반하여 미국, 호주, 일본, 한국에서 수행되는 관련 교육을 비교분석하고 한국 교육과정에 도입되어야 하는 사이버보안역량 교과체계를 제시하였다.

주문생산 기업을 위한 기계학습 기반 총생산시간 예측 기법 (A Machine Learning-based Total Production Time Prediction Method for Customized-Manufacturing Companies)

  • 박도명;최형림;박병권
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.177-190
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    • 2021
  • 4차 산업혁명 기술의 발전으로 사람이 처리하지 못하는 부분을 기계학습 등 인공지능 기법을 활용하여 개선해 보려는 노력이 확대되고 있다. 주문형 생산 기업에서도 주문에 대한 총생산시간을 예측하여 납기 지연 등의 기업 리스크를 줄이고자 하나 주문마다 총생산시간이 모두 달라 이를 예측하는데, 어려움을 겪고 있다. 주문 처리량 증대, 주문 총비용 절감을 위해 효율성이 가장 낮은 영역을 찾아 그 영역을 강화하는 TOC(Theory of constraints) 이론이 개발되었으나 총생산시간 예측은 제시하지 못하였다. 주문생산은 고객의 다양한 요구로 인해 주문마다 그 특성이 모두 다르므로 개별적인 주문의 총생산시간을 사후에 측정할 수는 있으나 사전 예측을 하기는 어렵다. 기존 주문의 이미 측정된 총생산시간도 모두 달라 표준 시간으로 활용할 수 없는 한계성이 있다. 이에 따라 경험이 많은 관리자는 시스템의 이용보다는 감에 의존하고 있고, 경험이 부족한 관리자는 간단한 관리지표(예, 원재료가 파이프이면 총생산시간 60일, 철판이면 총생산시간 90일 등)를 사용하고 있다. 불완전한 감이나 지표를 기초로 하여 작업 지시를 너무 빨리하면 정체가 발생하여 생산성이 저하되고, 너무 늦게 하면 긴급 처리로 인해 생산비용이 증가하거나 납기를 지키지 못하는 경우가 발생한다. 납기를 지키지 못하면 지체상금을 배상해야 하거나 영업, 수금 등의 부문에 악영향을 미친다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 주문생산시스템을 운영하는 기업의 신규 주문 총생산시간을 추정하는 기계학습 모델을 찾고자 한다. 기계학습에 활용된 자료는 수주, 생산, 공정 실적을 사용한다. 그리고 총생산시간의 추정에 가장 적합한 알고리즘으로 OLS, GLM Gamma, Extra Trees, Random Forest 알고리즘 등을 비교 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다.

BERTopic을 활용한 불면증 소셜 데이터 토픽 모델링 및 불면증 경향 문헌 딥러닝 자동분류 모델 구축 (Topic Modeling Insomnia Social Media Corpus using BERTopic and Building Automatic Deep Learning Classification Model)

  • 고영수;이수빈;차민정;김성덕;이주희;한지영;송민
    • 정보관리학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.111-129
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    • 2022
  • 불면증은 최근 5년 새 환자가 20% 이상 증가하고 있는 현대 사회의 만성적인 질병이다. 수면이 부족할 경우 나타나는 개인 및 사회적 문제가 심각하고 불면증의 유발 요인이 복합적으로 작용하고 있어서 진단 및 치료가 중요한 질환이다. 본 연구는 자유롭게 의견을 표출하는 소셜 미디어 'Reddit'의 불면증 커뮤니티인 'insomnia'를 대상으로 5,699개의 데이터를 수집하였고 이를 국제수면장애분류 ICSD-3 기준과 정신의학과 전문의의 자문을 받은 가이드라인을 바탕으로 불면증 경향 문헌과 비경향 문헌으로 태깅하여 불면증 말뭉치를 구축하였다. 구축된 불면증 말뭉치를 학습데이터로 하여 5개의 딥러닝 언어모델(BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet)을 훈련시켰고 성능 평가 결과 RoBERTa가 정확도, 정밀도, 재현율, F1점수에서 가장 높은 성능을 보였다. 불면증 소셜 데이터를 심층적으로 분석하기 위해 기존에 많이 사용되었던 LDA의 약점을 보완하며 새롭게 등장한 BERTopic 방법을 사용하여 토픽 모델링을 진행하였다. 계층적 클러스터링 분석 결과 8개의 주제군('부정적 감정', '조언 및 도움과 감사', '불면증 관련 질병', '수면제', '운동 및 식습관', '신체적 특징', '활동적 특징', '환경적 특징')을 확인할 수 있었다. 이용자들은 불면증 커뮤니티에서 부정 감정을 표현하고 도움과 조언을 구하는 모습을 보였다. 또한, 불면증과 관련된 질병들을 언급하고 수면제 사용에 대한 담론을 나누며 운동 및 식습관에 관한 관심을 표현하고 있었다. 발견된 불면증 관련 특징으로는 호흡, 임신, 심장 등의 신체적 특징과 좀비, 수면 경련, 그로기상태 등의 활동적 특징, 햇빛, 담요, 온도, 낮잠 등의 환경적 특징이 확인되었다.

영화 <이다>에 나타난 의미적 맥락의 시각화 (A The Visualization of Semantic Context in the Film )

  • 김태규;김규남
    • 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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    • 제15권8호
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    • pp.145-159
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    • 2021
  • 영화 <이다>(Ida, 2013)는 서사와 인물의 심리적 동기를 모호하게 하고, 선형적 시간성을 파괴하며, 다양한 기법을 통해 디지털 이미지의 조작 가능성을 상기시키는 현대의 실험적 영화라 볼 수 있다. 인간의 주체와 자아인식 변화 과정이 사회적 트라우마와 연결된다는 점에서 다른 국가나 사회의 역사적 맥락을 대비시켜 추론할 수 있다. 영화 <이다>는 화면 밖의 공간, 부재하는 공간, 여백과 프레임 안에 내포된 의미를 중심으로, 보이는 공간의 정보와 화면 밖 공간과의 정보를 나눔으로써 관객으로 하여금 제시되지 않은 정보에 대해서 추론하게 하는 능동적 인지과정을 불러일으키고 있다. 시대적 배경을 자세히 기술하지 않으면서도 역사적 의미를 시각화했고, 초월적 존재인 신과 한계적 존재인 인간 사이의 갈등과 고민의 문제를 인간과 인간의 갈등 구조 안에서 표현하고자 했다. 아울러 상실과 부재의 슬픔을 공간적 미학으로 풀어내고자 시도했으며 인물의 대비와 대조, 빛과 어둠의 대비를 통해 상황의 전개를 나타냈다. 본고에서는 영화 <이다>가 함축하고 있는 개인(인물)의 이야기와 사회, 역사적 배경과 종교적 영역을 아우르는 해석을 시도하고, 의미적 맥락의 시각화를 다루고자 한다. 또한 정체성과 역사적 사건의 재구성, 종교적 가치를 다룬 영화 <이다>의 시퀀스 장면 분석을 통해 그 의미와 특징을 살펴보고, 영화가 추구한 총체적 의미를 구체적으로 분석할 것이다. 이는 영화 <이다>가 내포하고 있는 트라우마의 재현과 해석 차원으로 개인과 지역, 국가적 트라우마를 안고 있는 문제를 다루었다는 측면에서 한국적 상황에 주는 함의를 고려해 볼 수 있다. 나아가 과하게 표현하지 않으면서도 인간과 사회적 성장, 고민을 잔잔하게 다루는 모습을 통해 새로운 영상기술과 독창적 시각화 기법의 영화를 창조하려는 흐름에 또 다른 영감을 주는 연구가 될 것이다.

YOLO 알고리즘 기반 국토위성영상의 선박 모니터링 가능성 평가 연구: 부산 신항과 캘리포니아 오클랜드항을 대상으로 (A Study on Evaluating the Possibility of Monitoring Ships of CAS500-1 Images Based on YOLO Algorithm: A Case Study of a Busan New Port and an Oakland Port in California)

  • 박상철;박영빈;장소영;김태호
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1463-1478
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    • 2022
  • 한국 수출입의 99.7%는 해상운송이 차지하고 있으며, 항만의 효율적 운영을 위해 해운 물류 모니터링 시스템 개발 필요성이 대두되고 있다. 현재 automatic identification system (AIS)를 기반으로 선박의 정보를 조회하여 해상 물동량 추정 연구가 진행되고 있지만, AIS를 운영하지 않는 선박들에 대한 모니터링은 불가능하다는 한계가 있다. 고해상도 광학 위성 영상은 광역의 범위에서 AIS 미운영 선박 및 소형 선박을 식별할 수 있기 때문에 AIS 기반 물동량 모니터링의 공백을 보완할 수 있다. 그러므로 선박 및 물동량 모니터링에 활용하기 위해, 고해상도 광학 위성영상에서 선박을 탐지하고 화물선 및 소형 선박을 분류하는 연구가 필요하다. 본 연구는 초기 국토위성영상을 이용하여 생산된 학습 자료 기반으로 인공지능 모델을 훈련시키고 다른 영상에서 탐지를 수행함으로써, 국토위성영상의 딥러닝 학습 자료 생산 및 선박 모니터링 활용 가능성을 알아보고자 하였다. 학습 자료는 황해 및 황해 주요 항만 구역 내 선박들을 추출하여 제작했으며, You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 사용하여 탐지 모델은 구축하고 국내외 주요 항만 각 1개소를 대상으로 선박 탐지 성능을 평가하였다. 항만 접안 및 해상 정박중인 선박을 대상으로 탐지 모델에 적용한 결과를 AIS의 선종 정보와 비교하였고, 국내 항만에서 85.5%와 89%, 국외 항만에서 70%의 선종 분류 정확도를 확인하였다. 본 연구 결과는 정박중인 선박을 중심으로 고해상도 국토위성영상을 활용하여 모니터링이 가능함을 확인하였다. 향후 지속적인 학습 자료 구축을 통해 탐지 모델의 정확도를 향상시킨다면 전세계 주요 항만에서 선박 및 물동량 모니터링 분야에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

Landsat-8 OLI 영상정보의 대기 및 지표반사도 산출을 위한 OTB Extension 구현과 RadCalNet RVUS 자료를 이용한 성과검증 (An Implementation of OTB Extension to Produce TOA and TOC Reflectance of LANDSAT-8 OLI Images and Its Product Verification Using RadCalNet RVUS Data)

  • 김광섭;이기원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.449-461
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    • 2021
  • 광학 위성정보에 대한 분석대기자료(ARD)는 각 센서 별 분광특성과 촬영각 등을 적용하는 전처리 작업에 의한 성과물이다. 대기보정 처리과정은 통하여 얻을 수 있는 대기반사도와 지표반사도는 기본적이면서 복잡한 알고리즘을 요구한다. 대부분 위성 정보처리 소프트웨어에서는 Landsat 위성 대기보정 처리 알고리즘 및 기능을 제공하고 있다. 또한 사용자는 클라우드 환경에서 Google Earth Engine(GEE)을 통하여 USGS-ARD와 같은 Landsat 반사도 성과에 직접 접근할 수 있다. 이번 연구에서는 고해상도 위성정보 처리에 활용되고 있는 Orfeo ToolBox(OTB) 오픈 소스 소프트웨어의 대기보정 기능을 확장 구현하였다. 현재 OTB 도구는 어떠한 Landsat 센서도 지원하지 않기 때문에, 이 확장 도구는 최초로 개발된 사례이다. 이 도구를 이용하여 RadCalNet 사이트의 Railroad Valley, United States(RVUS) 반사율 자료 값을 이용한 결과 검증을 위하여 같은 지역의 Landsat-8 OLI 영상의 절대 대기보정에 의한 반사도 성과를 산출하였다. 산출된 결과는 RVUS 자료를 기준으로 반사도 값과의 차이가 5% 미만으로 나타났다. 한편 이 반사도 성과는 USGS-ARD 반사도 값뿐만 아니라 QGIS Semi-automatic Classification Plugin과 SAGA GIS와 같은 다른 오픈 소스 도구에서 산출된 성과를 이용한 비교 분석을 수행하였다. OTB 확장도구로부터 산출한 반사도 성과는 RadCalNet RVUS의 자료와 높은 일치도를 나타내는 USGS-ARD의 값과 가장 부합되는 것으로 나타났다. 이 연구에서 OTB 대기보정 처리의 다양한 위성센서 적용 가능성을 입증한 결과로 이 모듈을 다른 센서정보로 확장하여 구현하는 경우에도 정확도가 높은 반사도 산출이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구 방법은 향후 차세대중형위성을 포함하는 다양한 광학위성에 대한 반사도 성과 산출 도구개발에도 활용할 수 있다.

사이버 보안 강화를 위한 한국형 미래 인터넷 추진 방안에 관한 연구 (A Study on the Korea Future Internet Promotion Plan for Cyber Security Enhancement)

  • 임규건;김해연;안재익
    • 정보화정책
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    • 제29권1호
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    • pp.24-37
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    • 2022
  • 4차 산업혁명과 정보통신 기술의 발전 및 코로나 19로 ICT 환경이 급변하는 가운데 설계 초기에 보안성, 이동성, 관리성, QoS 등이 고려되지 않고 개발된 기존 인터넷은 기본 구조 위에 기능을 추가해야하는 한계성 때문에 인터넷 구조가 복잡해졌으며 보안성 취약, 안정성 취약, 신뢰성 취약 등의 문제가 지속적으로 발생하고 있다. 또한 인공지능, IoT 등 첨단 기술로 인한 디지털 트랜스포메이션 시점에 안정성과 신뢰성을 제공할 수 있는 새로운 개념의 인터넷이 요구되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 사이버 보안을 강화할 수 있는 한국형 미래 인터넷 구현 방안을 제시하기 위해 미래 인터넷 구현에 있어 중요한 핵심 요소를 분석하고 국내외 미래 인터넷 관련 연구 동향과 기술 적합성을 평가하여 한국의 사이버 환경에 적합한 미래 인터넷의 추진 방향 및 추진 전략을 도출하였다. 미래 인터넷 구현에 있어 핵심 요소의 중요도는 보안성, 무결성, 가용성, 안정성, 기밀성의 순으로 나타났다. 현재 미래 인터넷 프로젝트는 전 세계적으로 다양하게 연구되고 있는데 수많은 프로젝트 중 Bright Internet이 미래 인터넷 구현의 핵심 요소를 가장 적절히 만족하고 있으며 한국의 사이버 환경에 가장 적합한 기술로 평가되었다. Bright Internet을 한국형 미래 인터넷으로 추진하기 위해 기술적 이슈뿐만 아니라 전략적 이슈와 법률적 이슈도 같이 고려하여야 한다. 기술적 이슈로는 한국형 미래 인터넷의 표준으로 Bright Internet을 선정함에 있어 SAVA IPv6-NID 채택이 필요하고 데이터 센터 차원의 통합 데이터 관리와 국가 간 협력 체계수립이 필요할 것이다. 전략적 이슈로는 안전한 관리 체계와 운영기관의 확립이 필요하고, 법률적 이슈로는 한국의 개정된 데이터 3법과 같은 국내법 준수를 포함한 GDPR(General Data Protection Regulation, 개인정보보호규정)의 요구 사항도 만족시켜야 한다.

도메인 특수성이 도메인 특화 사전학습 언어모델의 성능에 미치는 영향 (The Effect of Domain Specificity on the Performance of Domain-Specific Pre-Trained Language Models)

  • 한민아;김윤하;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제28권4호
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    • pp.251-273
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    • 2022
  • 최근 텍스트 분석을 딥러닝에 적용한 연구가 꾸준히 이어지고 있으며, 특히 대용량의 데이터 셋을 학습한 사전학습 언어모델을 통해 단어의 의미를 파악하여 요약, 감정 분류 등의 태스크를 수행하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존 사전학습 언어모델이 특정 도메인을 잘 이해하지 못한다는 한계를 나타냄에 따라, 최근 특정 도메인에 특화된 언어모델을 만들고자 하는 방향으로 연구의 흐름이 옮겨가고 있는 추세이다. 도메인 특화 추가 사전학습 언어모델은 특정 도메인의 지식을 모델이 더 잘 이해할 수 있게 하여, 해당 분야의 다양한 태스크에서 성능 향상을 가져왔다. 하지만 도메인 특화 추가 사전학습은 해당 도메인의 말뭉치 데이터를 확보하기 위해 많은 비용이 소요될 뿐 아니라, 고성능 컴퓨팅 자원과 개발 인력 등의 측면에서도 많은 비용과 시간이 투입되어야 한다는 부담이 있다. 아울러 일부 도메인에서 추가 사전학습 후의 성능 개선이 미미하다는 사례가 보고됨에 따라, 성능 개선 여부가 확실하지 않은 상태에서 도메인 특화 추가 사전학습 모델의 개발에 막대한 비용을 투입해야 하는지 여부에 대해 판단이 어려운 상황이다. 이러한 상황에도 불구하고 최근 각 도메인의 성능 개선 자체에 초점을 둔 추가 사전학습 연구는 다양한 분야에서 수행되고 있지만, 추가 사전학습을 통한 성능 개선에 영향을 미치는 도메인의 특성을 규명하기 위한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 실제로 추가 사전학습을 수행하기 전에 추가 사전학습을 통한 해당 도메인의 성능 개선 정도를 선제적으로 확인할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 3개의 도메인을 분석 대상 도메인으로 선정한 후, 각 도메인에서의 추가 사전학습을 통한 분류 정확도 상승 폭을 측정한다. 또한 각 도메인에서 사용된 주요 단어들의 정규화된 빈도를 기반으로 해당 도메인의 특수성을 측정하는 지표를 새롭게 개발하여 제시한다. 사전학습 언어모델과 3개 도메인의 도메인 특화 사전학습 언어모델을 사용한 분류 태스크 실험을 통해, 도메인 특수성 지표가 높을수록 추가 사전학습을 통한 성능 개선 폭이 높음을 확인하였다.

Effects of Storytelling in Advertising on Consumers' Empathy

  • Park, Myungjin;Lee, Doo-Hee
    • Asia Marketing Journal
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    • 제15권4호
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    • pp.103-129
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    • 2014
  • Differentiated positioning becomes increasingly difficult when brand salience weakens. Also, the daily increase in new media use and information load has led to a social climate that regards advertising stimuli as spamming. For these reasons, the focus of advertisement-related communication is shifting from persuading consumers through the direct delivery of information to an emphasis on appealing to their emotions using matching stimuli to enhance persuasion effects. Recently, both academia and industry have increasingly shown an interest in storytelling methods that can generate positive emotional responses and attitude changes by arousing consumers' narrative processing. The purpose of storytelling is to elicit consumers' emotional experience to meet the objectives of advertisement producers. Therefore, the most important requirement for storytelling in advertising is that it evokes consumers' sympathy for the main character in the advertisement. This does not involve advertisements directly persuading consumers, but rather, consumers themselves finding an answer through the advertisement's story. Thus, consumers have an indirect experience regarding the product features and usage through empathy with the advertisement's main character. In this study, we took the results of a precedent study as the starting point, according to which consumers' emotional response can be altered depending on the storytelling methods adopted for storytelling ads. Previous studies have reported that drama-type and vignette-type storytelling methods have a considerably different impact on the emotional responses of advertising audiences, due to their different structural characteristics. Thus, this study aims to verify that emotional response aroused by different types of advertisement storytelling (drama ads vs. vignette ads) can be controlled by the socio-psychological gender difference of advertising audiences and that the interaction effects between the socio-psychological gender differences of the audience and the gender stereotype of emotions to which advertisements appeal can exert an influence on emotional responses to types of storytelling in advertising. To achieve this, an experiment was conducted employing a between-group design consisting of 2 (storytelling type: drama ads vs. vignette ads) × 2 (socio-psychological gender of the audience: masculinity vs. femininity) × 2 (advertising appeal emotion type: male stereotype emotion vs. female stereotype emotion). The experiment revealed that the femininity group displayed a strong and consistent empathy for drama ads regardless of whether the ads appealed to masculine or feminine emotions, whereas the masculinity group displayed a stronger empathy for drama ads appealing to the emotional types matching its own gender as well as for vignette ads. The theoretical contribution of this study is significant in that it sheds light on the controllability of the audiences' emotional responses to advertisement storytelling depending on their socio-psychological gender and gender stereotype of emotions appealed to through advertising. Specifically, its considerable practical contribution consists in easing unnecessary creative constraints by comprehensively analyzing essential advertising strategic factors such as the target consumers' gender and the objective of the advertisement, in contrast to the oversimplified view of previous studies that considered emotional responses to storytelling ads were determined by the different types of production techniques used. This study revealed that emotional response to advertisement storytelling varies depending on the target gender of and emotion type appealed to by the advertisement. This suggests that an understanding of the targeted gender is necessary prior to producing an advertisement and that in deciding on an advertisement storytelling type, strategic attention should be directed to the advertisement's appeal concept or emotion type. Thus, it is safe to use drama-type storytelling that expresses masculine emotions (ex. fun, happy, encouraged) when the advertisement target, like Bacchus, includes both men and women. For brands and advertisements targeting only women (ex. female clothes), it is more effective to use a drama-type storytelling method that expresses feminine emotions (lovely, romantic, sad). The drama method can be still more effective than the vignette when women are the main target and a masculine concept-based creative is to be produced. However, when male consumers are targeted and the brand concept or advertisement concept is focused on feminine emotions (ex. romantic), vignette ads can more effectively induce empathy than drama ads.

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농산업 예비창업자의 창업의도에 미치는 영향요인에 관한 연구: 자기결정성 정도의 조절효과 중심으로 (A Study on Factors Affecting Entrepreneurial Intention of Pre-entrepreneurs in Agricultural Industry: Focusing on Moderating Effect of Degree of Self-determination)

  • 변은희;허철무
    • 벤처창업연구
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    • 제18권4호
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    • pp.131-148
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    • 2023
  • 본 연구는 농산업 예비창업자를 대상으로 자기결정성정도를 조절변수로 하여 창업환경과 창업역량이 창업의도에 미치는 영향을 탐색하였다. 창업환경은 인지된지원과 인지된장벽으로 창업역량은 여러 가지 변인 중에서 농산업의 특성을 고려하여 창의성, 문제해결, 의사소통, 마케팅, 사업계획서로 설정하였다. 농산업분야 예비창업자를 대상으로 수집된 설문지 253부를 SPSS v25.0과 Process macro v4.2를 이용하여 실증분석에 사용하였다. 분석결과는 첫째, 창업환경의 인지된지원과 인지된장벽은 창업의도에 유의한 영향을 미쳤고 창업역량의 창의성, 문제해결, 마케팅 및 사업계획서가 창업의도에 유의적인 영향을 미쳤으나 의사소통이 미치는 영향은 비유의적으로 나타났다. 둘째, 자기결정성정도는 창업환경의 인지된지원 및 인지된장벽과 농산업 창업의도 간을 조절하지 않는 것으로 나타났다. 이 결과는 자기결정의 수준은 창업환경과 창업의도 사이에 영향을 미치지 않음을 의미한다. 셋째, 자기결정성정도는 창업역량의 창의성, 문제해결, 의사소통, 마케팅 및 사업계획서와 창업의도 간을 조절하는 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 자기결정성정도가 커질수록, 창의성, 문제해결, 마케팅 및 사업계획서가 창업의도에 미치는 영향력의 크기가 정(+)의 방향으로 강해지게 하는 강화작용의 역할을 하는 것으로 나타났다. 반면에 자기결정성정도가 커질수록 의사소통과 창업의도 간의 관계가 약해지는 완화 작용이 있다는 것을 확인할 수 있었다. 향후에는 창업환경과 창업역량을 설명할 수 있는 다른 요인들의 탐색과 새로운 매개변수와 조절변수가 포함된 조건부과정모형을 통해 조절된 매개효과를 분석할 수 있는 후속 연구가 필요할 것으로 보인다.

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