산업 현장에서 축적된 기술과 전문성을 갖고 있는 시니어의 창업은 사회적인 측면에서 매우 중요하다. 본 연구는 시니어를 대상으로 4차 산업혁명기에 코로나19로 인해 변화된 일자리 사회구조와 최근 급격하게 진행되고 있는 고금리 및 글로벌 공급망 문제 등으로 불안 요인과 불확실성이 증폭된 경제 상황 속에서 시니어의 주요한 창업역량 변수들이 창업의도에 어떤 영향을 미치는가 실증적으로 검증하고자 하였다. 또한 예비창업자 개인 심리적 특성인 마인드셋의 관점에서 성장 마인드셋과 고정 마인드셋이 시니어 창업의도에 유의미한 영향을 미치는지 실증적으로 검증하고자 하였다. 창업자의 심리적 특성을 마인드셋의 관점에서 접근하여 창업분야에 적용하려고 시도하고 실무적 시사점을 얻고자 하였다. 본 연구는 마인드셋의 구성 요인인 성장 마인드셋, 고정 마인드셋과 창업역량의 기술적 역량, 네트워크 역량, 자금조달 역량이 시니어 창업의도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고 창업효능감의 매개효과를 검증하였다. 실증분석 결과는 성장 마인드셋과 기술적 역량은 창업의도에 정(+)의 효과를 미치는 것으로 검증되었다. 또한 성장 마인드셋과 기술적 역량이 창업의도에 미치는 영향에서 창업효능감의 매개효과가 유의한 것으로 검증되었고 시니어 창업에 있어 성장 마인드셋과 기술적 역량이 중요한 변수임을 검증하였다. 연구 결과 다음의 정책적 시사점을 준다. 시니어 창업을 활성화하기 위해서는 첫째, 창업자 교육 시 효과의 극대화를 위해 창업자의 심리적 특성인 성장 마인드셋 특성에 부합한 맞춤형 창업교육 등의 프로그램이 필요하다. 둘째, 기술 역량과 전문성을 갖춘 시니어 창업에 대해서는 저금리의 정책금융 확대 등 정부지원 확대로 기술창업의 저변확대가 요구된다. 셋째 시니어에게 축적되어있는 전문성과 기술력을 퇴직 후에도 창업에 연계될 수 있도록 퇴직 전부터 창업 프로그램의 제공 등 창업을 준비할 수 있는 제도적 시스템의 지원이 필요하다.
Despite a commonly held belief that standards obstruct innovation, recent research shows that they can actually play critical roles in supporting various activities of technological innovation. Thus, providing an innovation-friendly environment through standardization has been gaining much attention in recent years; however, there is as yet limited understanding, due to complex dynamics and high uncertainties associated with innovation, as well as a variety of different types and functions of standards with various stakeholders involved. The problem becomes even more challenging for standardization in highly complex systems, such as Information and Communication Technology (ICT) systems, where a large number of domains and components are involved, along with various types of stakeholders. In order to deal with such complexity and variations, a systematic approach of standardization roadmapping has been used in many technology-leading countries as a strategic policy tool for supporting effective management of standardization. Despite its wide adoption, the current understanding of standardization roadmapping is somewhat limited, leaving significant challenges for policymakers and standards organizations in terms of how to structure and manage roadmapping exercises, and how the government should get involved. In this regard, the current research explores existing standardization roadmaps in various contexts related to ICT systems (ICT in Korea, Smart Grid in the US, and electromobility in Germany), as there is a particular need for systematic development of strategies for such complex systems of ICT. Focusing on various aspects of standardization roadmapping exercises such as their structures, processes, and participants, their common features and key characteristics are identified. Comparing these roadmaps also reveal distinct differences between standardization roadmapping approaches adopted by different countries in different contexts. Based on lessons learnt from existing practices, the study finally provides insight for the Korean ICT standards community on the ways in which their standardization roadmapping approach can be improved to support anticipatory management of standardization activities more effectively. It is expected that the current research can not only provide increased understanding of standardization roadmaps, but also help policymakers and standards organizations to develop more effective strategies for supporting innovation through the systematic management of standardization.
기술혁신에는 본질적인 어려움이 따르는데, 이는 상당부분 기술이 지닌 불확실성에 기인한다. 따라서 혁신과정에서 불확실성에 따른 위험을 감소시키기 위한 예측 방법론은 정량적 분야와 정성적 분야 모두에서 제시되어 왔다. 한편 최근 빅 데이터와 인공지능에 큰 관심이 이어지며 특히 알파고의 알고리즘 중 하나인 딥 러닝이 뛰어난 성능을 보이고 있다. 이에 본 연구는 혁신성과 예측에 있어 딥 러닝을 이용한 방법론을 접목하여 연구를 진행하였다. 모델 구축 및 학습에 있어 KIS 2016 데이터를 이용하였으며, 투입 요인으로는 정보 원천의 사용도와 혁신 목적을 사용하였고 산출 요인으로는 혁신 성과 지표를 구성하여 사용하였다. 분석 결과 선행 연구들에 비해 예측의 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한 학습이 진행됨에 따라 예측의 자유도 역시 향상됨을 확인하였다.
최근 IT 기술의 발전과 더불어 금융 시장에서의 불확실성이 증대되는 상황에서 기업 신용등급 평가의 중요성을 인식하고, 이를 개선하기 위한 새로운 접근 방식으로 딥러닝 모델인 TabNet을 제안한다. 이에 본 연구에서는 TabNet을 활용하여 기업 신용등급을 예측하고, 이의 예측 성능을 기존 머신러닝 방법론과 상세하게 비교한다. 한국의 주요 증권시장에 상장된 기업들의 재무 데이터를 기반으로 TabNet 알고리즘을 적용하여 신용등급 예측 모델을 구축하고, 다양한 머신러닝 모델과의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과, TabNet 모델은 Precision 0.884, F1이 0.895로 기존의 머신러닝 모델들보다 우수한 성능을 보였으며, 고위험 기업을 저위험 기업으로 잘못 분류하는 경우가 다른 머신러닝 모델보다 적어 TabNet의 우수성을 확인하였다. 이는 TabNet이 기업 신용등급 예측에 있어 효과적인 도구로 활용될 수 있으며, 금융기관의 신용 위험 관리 및 의사 결정 과정을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
기술혁신 환경의 불확실성 증가와 기술경쟁 확대는 산업기술 보안 측면에서도 새로운 도전 과제를 제시하고 있다. 이에 본 연구에서는 산업기술 혁신 활동을 수행하고 있는 중소기업들을 대상으로 정부의 산업기술 보안 지원정책에 대한 중요도와 실행도에 대한 인식도(IPA)를 살펴봄으로써 향후 관련 정책 개선에 필요한 정책 변화 방향성을 확인을 목적으로 진행되었다. 분석결과, 첫째, 정부의 산업기술 보안 지원정책에 대해 응답한 중소기업들은 해당 프로그램의 중요도에 비해 수행도가 낮다고 인식하고 있었다. 이러한 결과는 해당 프로그램의 질적 수준 개선 노력과 더불어 관련 정책 프로그램들에 대한 선별적인 예산 확대가 필요할 수 있음을 의미한다고 할 수 있다. 둘째, 신기술 인증 기업과 산업기술 확인(인증)기업간의 집단별 인식 차이를 분석한 결과 해당 프로그램에 대한 집단간 유의미한 차이가 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 관련 정책의 보다 효과적인 운영을 위해서는 기업의 양적 특성 못지않게 기업별 산업기술 보안 수준 및 의지 등을 고려한 정책 집행이 필요할 수 있음을 시사하는 결과라 판단된다. 본 연구는 국내 중소기업들이 정부 산업기술 보안정책에 대해 인식하고 있는 실증연구 결과를 제시함으로써, 보다 구체적이고 실효성 있는 산업기술 보안정책의 설계와 집행이 이루어 질 수 있도록 필요한 정책 방향 설정 기초 자료를 제공하는데 그 의의가 있다.
현재 급변하는 환경 속에서 각 국가는 일자리 창출 및 기술 경쟁력 강화를 위한 노력을 지속하고 있다. 특히 벤처기업 및 창업기업에 대한 지원과 활성화 정책은 국가 경쟁력을 높이는 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 경쟁 심화로 비즈니스 수명이 짧아지고 고객들의 요구가 다양화되는 환경의 불확실성이 확대되는 가운데 기업은 적절한 대처를 해야 한다. 우선 기업은 스스로 내부 역량을 강화하는 노력을 하는 것이 중요하다. 그러나 벤처기업은 내부 자원 및 역량 등이 부족하여 외부 환경으로부터의 지원이 기업의 생존으로 연결될 만큼 중요하다고 볼 수 있다(Timmons, 1994). 기업의 경쟁력 강화를 위해 국가 차원에서 재정지원 및 인증제도를 운용하고 있다. 그러나 재정지원은 상황에 따라 기업의 자생력을 낮출 수 있으므로 연구개발 지원 및 창업교육과 같은 비 재정적 지원이 벤처기업 성장에 장기적으로 도움이 된다고 보았다(Aghion et al., 2012; 전미미·고강혁, 2021). 비 재정적 지원은 사업화, 시설, 공간, 보육, 인력, 인증제도 등으로 구분되는데 본 연구에서는 인증제도인 벤처기업 확인제도의 혜택을 중심으로 확인하였다. 이를 위해 2021년도 벤처기업정밀실태조사 데이터 및 벤처기업의 매출액 데이터를 활용하였으며, SPSS 26.0 패키지와 SPSS PROCESS MACRO를 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 벤처기업의 경영환경 수준은 벤처확인제도 혜택이나 벤처기업 역량 수준을 높이는 데는 긍정적인 영향을 주지만, 실질적인 경영성과로 이어지기는 어려운 것으로 확인되었다. 또한 벤처기업의 경영환경 수준과 경영성과 간 관계를 벤처기업 역량 수준이 매개하는 것으로 확인되었다. 결과적으로 단순히 벤처기업의 경영환경 수준이 긍정적이거나 벤처기업에 친화적일지라도 외부 환경으로부터의 지원을 잘 소화할 수 있는 내부 역량이 있는 기업이 경영성과를 높인다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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