본 연구는 표준화에 대한 기술변화 및 경쟁강도와 같은 외부환경요인들의 영향을 검증하였다. 연구프레임워크의 타당성에 대해 한국기업의 샘플을 통해 실증적으로 테스트하였다. 검증결과는 외부환경요인들이 마케팅표준화와 기술표준화의 가능성을 증가시킨다는 것을 확증하였다. 연구결과는 기술변화와 글로벌표준화간에 상관관계가 있음을 보여주고 있다. 즉, 데이터는 빠른 기술변화에 직면한 기업들이 마케팅과 기술의 표준화를 강조하고 있음을 지지하고 있다. 또한 실증적결과는 경쟁강도가 마케팅표준화에 직접적으로 영향을 주고 있음을 확인하여 주었다.
본 연구는 수도권 소재 기업들을 대상으로 클러스터의 네트워크 구조가 개별 기업의 R&D 투자에 미치는 영향을 실증적으로 분석한 것이다. 클러스터에 관한 대부분의 기존 연구가 네트워크의 구축과 운영에 관심을 집중하고 있는 것에 비해 본 연구는 구축된 네트워크에서의 지식교류 및 경쟁 강도가 개별 기업의 R&D 투자에 미치는 영향을 분석하였다는 점에서 연구 의의를 찾을 수 있다. 수도권 지역의 자동차부품, 제약, 인쇄회로기판산업을 대상으로 한 분석 결과, 지식교류의 강도가 강한 기업일수록 R&D 투자를 증가시키는 것으로 나타났다. 그러나 경쟁이 개별 기업의 R&D 투자를 증가시킨다는 가설은 실증적으로 지지되지 않는 것으로 나타났다. 이상의 분석결과로부터 지식교류의 기회를 넓혀주는 클러스터 정책을 지속적으로 추진하고 기업 간 가격 경쟁을 기술개발경쟁으로 전환하는 것이 필요하다는 시사점을 얻을 수 있다.
본 연구는 본사와 해외자회사간 협력에 대해 기술변화 및 경쟁강도와 같은 외부환경요인들의 영향을 검증하였다. 연구프레임워크의 타당성에 관해 한국기업의 샘플을 통하여 실증적으로 테스트하였다. 검증결과는 외부환경요인의 불확실성이 증가할수록 조직적 조정으로서 본사와 자회사간 협력수준이 큰 것으로 나왔다. 즉, 연구결과에서 기술변화와 본사-자회사간 협력 간에 유의적인 상관관계가 있음을 보여주고 있다. 기술변화는 본사와 자회사간 협력에 대해 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 실증적결과는 경쟁강도가 본사와 자회사간 협력에 대해서도 직접적인 영향을 주고 있음을 보여 주었다.
CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 하지만 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 여권 코드와 같이 다양한 패턴으로 그성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 단점이 있다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 따라서 본 논문에서는 패턴 인식 성능을 개선하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 숭자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 숭자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도 조정시 이전 연결 강도 변화량을 반영하는 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘을 제안한다. 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 개선한 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 패턴 분류의 정확성과 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.
본 연구에서는 한국 온라인 게임 시장에 대해 장르 구분에 의거한 경쟁 구조를 가정하고, 장르에 따라 분류된 하부시장 내에서 각각 다르게 나타나는 경쟁 강도와 특징에 대한 분석을 수행하였다. 분석 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. (1)플레이타임 합계 기준으로 볼 때, 온라인 게임의 장르별 점유율은 "RPG > FPS/RTS > 스포츠 > 아케이드/포커 > 고스톱 > 보드/레이싱"의 순서로 높게 나타났다. (2)플레이타임 점유율 기준으로 볼 때, 장르에 따른 온라인 게임의 하부 시장 구조 내에서 게임 간 경쟁 강도는, "RTS > 레이싱 > FPS/스포츠 > 고스톱 > 포커 > 아케이드/보드 > RPG"의 순서로 크다는 사실을 확인하였다. 경쟁 강도의 높고 낮음에 대한 평가 및 해석은 다음과 같다. 경쟁 강도가 높을수록(RTS > 레이싱 > ${\cdots}$), 이용자가 가지는 게임에 대한 충성도와 재이용률이 낮은 반면 교체이용 성향이 높게 나타나므로, 신규 게임의 시장 진입 장벽이 낮다고 평가할 수 있다. 반대로 경쟁 강도가 낮을수록(${\cdots}$ > 아케이드/보드 > RPG), 이용자가 가지는 게임에 대한 충성도와 재이용률이 높은 반면 교체이용 성향이 낮게 나타나므로, 신규 게임의 시장 진입 장벽이 높다고 평가할 수 있다.
본 연구는 동일 제품범주 내에서 상호 대체가능성(substitutability)을 중심으로 연구 되어 왔던 상표간의 사용상황 대체(substitution-in-use) 이론을 산업간 경쟁의 차원으로 확대하여 적용할 수 있는 가능성을 탐색하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 소비자의 소비경험이 선택기준의 중요한 요소로 작용하는 서비스부문을 대상으로 소비자의 선택동기, 즉 소비동기의 차원에서 산업간 경쟁구조와 경쟁강도를 분석하고자 하였다. 연구의 범위는 마케팅 분야에서 비교적 소외되어 왔던 엔터테인먼트 부문, 특히 문화예술부문과 스포츠부문에 초점을 맞추었다. 연구방법으로는 이들간의 심리적 거리를 측정하여, 그 근접성의 정도에 따라 산업간 경쟁구조와 경쟁특성을 분석하였다. 분석도구는 그 동안 마케팅의 영역에서 특정 산업 내에의 상표간 경쟁구조를 연구하는데 이용되었던 심리적 거리측정도구를 이용하였다. 이에 따라 구매자의 사용목적에 따른 상표간 대체 가능성을 산업간의 심리적 근접성을 이용해 측정하고 그 거리의 크기에 따라 경쟁강도의 선택의 대체성을 분석하였다. 방법론적 측면에서는 먼저 엔터테인먼트산업, 문화예술과 공연예술산업, 그리고 스포츠 등의 소비동기 유형을 살펴본 후, 이들 중에서 중복가능성이 있는 동기유형을 선별하였다. 이에 따라 다양한 관람 엔터테인먼트산업에서 나타나고 있는 12개의 소비동기 유 형을 발견할 수 있었다. 이후 이렇게 추출된 동기유형을 대상으로 산업간 대체성을 심적 거리좌표를 이용하여 측정하고 측정된 자료를 다차원척도법(MDS)을 이용해 2차원의 공간 상에 투사하였다. 그리고 상호간의 근접성과 경쟁구조를 확인하고 분석결과에 대해 논의 하였다. 분석결과 엔터테인먼트 상품들간에는 근접성의 차원에서 서로 대체될 수 있음을 발견할 수 있었고 이는 이들이 동일한 시장을 대상으로 경쟁관계가 있음을 시사하는 것이다. 개별 관람동기 차원의 분석 결과, 관람 엔터테인먼트 소비자들은 동일한 관람동기를 서로 다른 많은 유형의 엔터테인먼트산업이나 공연예술, 문화예술상품, 쇼나 오락, 관람스포츠 등에 의해 해결하고 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구에서 사용한 접근방법과 연구의 결과는 향후 간접적 관계에서 직접적 관계로 경쟁이 확대되는 많은 마케팅분야에 적용될 수 있을 것이다.
공정거래법 위반을 이유로 한 처분에 대한 불복율이 증가하는 경향은 규제주체의 측면에서 볼 때, 공정거래법의 수 차례에 걸친 개정으로 규제수단이 다양화되고 규제강도가 강화됨에 따라 공정위가 규제수위를 높여왔고, 규제객체의 측면에서 볼 때, 공정거래법의 수범자들인 사업자들이 종래와 다른 공정위의 강도 높은 규제를 모두 그대로 수긍하기에는 어렵다는 판단을 하였기 때문이 아닌가 생각한다. 동 현상으로 인해 1998년 이래로 서울고등법원에 상당수의 법위반 사건이 접수$\cdot$심리되었고, 서울고등법원의 판결에 불복한 당사자에 의하여 1999년 말부터 현재까지 상당수의 법위반 사건이 대법원에서 다루어지게 되었다.
CP(Counterpropagation)알고리즘은 서로 다른 두 개의 신경망이 하나로 결합 된 혼합형 모델로서, 다른 신경망 모델에 비해 비교적 단순하고 빠른 학습 속도를 보인다. 그러나 CP 알고리즘은 다양한 패턴이 입력되면 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 학습이 불안정하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 일반적인 학습률 조정방법으로 불안정한 학습 결과를 보인다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 경쟁층을 설정하여 경쟁층에서 패턴 분류의 정확성을 높이고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 빈도수를 반영하여 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서의 학습이 안정적으로 진행되도록 하고, 출력층에서 연결강도를 조정할 때 모멘텀(momentum)학습법을 적용한 개선된 CP 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Min_Max 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 숫자, 영어 등과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.
혁신형 기업들의 기업가적 지향성이 기업성과에 정(+)의 영향을 미친다는 것은 대체로 널리 인정되고 있는 사실이다. 기업의 조직문화가 혁신적이고 진취적일수록 환경 적응력이 높고 적극적이기 때문이다. 그러나 선행연구를 보면 기업 성과 중의 일부분 혹은 선행요인이라고 볼 수 있는 기술사업화를 종속변수로 하여 기업가적 지향성의 효과를 연구한 결과는 국내에서 아직 찾아볼 수 없다. 이에 본 연구는 기업가적 지향성이 기술사업화에 미치는 효과를 분석하였다. 아울러 환경변화 요인 중 하나인 경쟁강도를 두 변수간의 관계에 대한 조절변수로 선택하여 분석하였다. 분석 결과 기업가적 지향성은 기술사업화에 긍정적인 영향을 미치지만 경쟁 강도는 조절효과를 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 시장 환경이 동태적일수록 기업가적 지향성이 기업성과에 미치는 영향이 더 높다는 기존의 연구결과와 부분적으로 상치된다. 본 연구에서는 이러한 연구결과의 시사점을 제시하고 향후 연구방향을 논의하였다.
정부는 새로운 일자리 창출과 지속적인 경제 개발을 위한 수단으로서 창업을 지원하는 다양한 정책을 실시하고 있다. 창업이 새로운 일자리 창출과 지속적인 경제 개발에 이바지하기 위해서는 창업 성공률이 제고되어야 한다. 창업의 성공은 창업가의 역량, 업종별 고객 수요 및 경쟁 강도, 특정 업종에 대한 창업가와 적합도 등 복합적인 요인에 의해 결정될 것이다. 지금까지의 창업연구는 창업가의 특성과 태도 등 내적 요인에 치우쳐 있으며, 업종별 고객수요, 경쟁강도 등 외적 요인 및 특정 업종에 대한 창업가의 적합도 등 상호작용 요인에 관한 연구는 부족한 실정이다. 내적 요인, 외적 요인, 상호작용 요인을 체계화하려는 시도 또한 부족하다. 본 연구는 창업 성공에 영향을 미치는 복합적인 요인에 관한 지식을 체계적으로 수집하여 저장하고, 이를 활용할 수 있는 지식 베이스로서 창업 온톨로지의 필요성을 제안하고, 창업 온톨로지의 구축 활용 방안을 제시한다. 본 연구는 창업 온톨로지의 필요성을 최초로 제안하고, 창업 온톨로지를 구축 활용하는 방안을 종합적으로 제시한다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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