• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.155-169
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• 2014

다양한 빅데이터 기술이 발전함에 따라, 기업의 전략결정에 있어서 과거에는 의사결정자의 직관이나 경험에 의존하는 경향이 있었다면, 현재는 데이터를 활용한 과학적이고 분석적인 접근이 이루어지고 있다. 이에 많은 기업들이 경영정보시스템 중의 하나인 비즈니스 인텔리전스 (Business Intelligence) 시스템의 예측분석 기능을 활용하고 있다. 하지만, 이러한 시스템이 미래의 경영환경 변화를 예측하고 기업의 의사결정을 돕는 조언자 (Advisor)로서 역할을 한다고 가정할 때, 시스템에서 제공하는 분석결과가 의사결정자에게 도움을 주는 조언 (Advice) 의 역할을 하지 못하는 경우가 많은 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 미래예측의 문제에 있어 의사결정자가 시스템의 조언을 따르는데 영향을 미치는 요소들과 영향력에 대해 분석하고, 그 결과를 바탕으로 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원하는 시스템 환경을 제시하고자 한다. 좀 더 구체적으로는 예측 과정에 대한 자세한 설명이나 근거 제시가 시스템의 예측결과에 대한 의사결정자의 수용정도에 미치는 영향을 연구하였다. 이를 위하여 193명의 실험자를 대상으로 영화의 개봉 주 매출액을 예측하는 업무를 수행하고, 예측에 대한 설명의 길이와 조언자의 유형(사람과 시스템의 조언 비교)뿐 아니라 의사결정자의 개인 특성이 의사결정자의 조언 수용정도에 미치는 영향을 분석하였다. 시스템에서 제공하는 조언 내용인 예측결과와 설명에 대해 의사결정가가 느끼는 유용성, 신뢰성, 만족도가 조언의 수용에 미치는 영향도 분석하였다. 본 연구는 시스템의 분석결과를 조언으로 보고 조언자와 조언에 관한 의사결정학 분야의 선행연구를 접목시켜 경영정보시스템 연구 분야를 확장하였다는 점에서 연구의 의의가 있고, 실무적으로도 데이터 기반의 의사결정을 보다 적극적으로 지원할 수 있는 시스템 환경을 만들기 위해서 고려해야 할 점들을 제시함으로써 시스템 활용을 위한 정책결정에도 도움을 줄 수 있을 것으로 본다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제49권1호
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• pp.100-119
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• 2016

'원형'과 '원형유지'는 국내 문화재의 보존 관리 및 활용에 있어서 철학적 토대를 이루는 핵심적인 개념이자 원칙이다. '원형'은 20세기를 전후한 근대기에 국내에 그 용어가 유입된 이후 구체적인 의미에 대하여 심도 있는 논의나 연구가 이루어진 적이 없었던 탓에 여전히 모호하고, 추상적이며, 주관적인 개념을 지닌 용어로 남아있다. 또한 용어에 대한 개념이 구체적이지 않은 상태에서 1999년 문화재보호법에 '원형유지' 조항이 신설되어 문화재를 보존 관리하는 기본원칙으로 명문화되었지만 유효한 원칙으로 실무에 적용되는 데에는 한계가 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위한 첫 단계로 원형개념이 유입되는 과정과 시대적 배경, 그리고 원형유지의 원칙이 문화재 보존 관리 및 활용의 공식적인 원칙으로 자리잡는 과정을 고찰하였다. 본 논문에서는 문헌검토와 사례연구를 통해 개념이 유입되고 정착하는 과정에서 '시대'와 '양식'을 중심으로 원형개념이 고착화되는 경향, 그리고 시대 중에서도 최초의 시기, 또는 가장 이른 시기를 의미하는 개념으로 주로 사용하고 있다는 점을 서술하였다. 그로인해 고정된 시점에 맞추어 문화재를 보존관리하면서, 원형이 지녀야 하는 다양한 측면의 속성들을 간과해 온 결과 원래의 재료 등 원형의 핵심적인 요소들이 손실된 채 문화재를 보존하는 문제점이 야기되었다. 필자는 이러한 태도와 경향이 문화재를 다양한 가치를 지닌 대상으로 이해하기 보다는 역사적, 예술적 가치, 특히 그 중에서도 역사적 가치와 흔적을 담아내는 물질적 산물로 보기 때문이라고 보았다. 나아가 시대적인 역사인식이 단층적이며, 원형유지의 원칙을 수립하는 과정에서 원칙의 타당성에 대하여 보존철학적 관점에 근거한 심도있는 논의가 부족하다는 데에 기인하고 있음을 지적하였다. 마지막으로 앞으로 원형에 대한 개념정의는 문화재가 지닌 다양한 가치를 고려하여 그 개념이 다면적 다층적으로 재설정되어야 하며, 문화재의 종류별 특성을 고려한 원형개념이 정립되어야 하고, 원형유지 조항의 타당성과 실현가능성을 검토하여 실제 적용하기 위한 구체적인 지침이 제시되어야 한다고 제언하였다.

• 벤처창업연구
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• 제18권1호
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• pp.203-223
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• 2023

최근 글로벌 시장에서 플랫폼 산업이 급격히 성장함과 동시에 경쟁이 심화되고 있으며, 향후 다양한 산업분야와 접목하여 플랫폼 산업의 영역과 범위는 더욱 확대될 전망이다. 따라서 플랫폼 시장에서 국내 플랫폼 기업들이 글로벌 경쟁력을 갖추기 위해서는 플랫폼 비즈니스 생태계 및 성공요인에 대한 연구가 필요하다. 그러나 최근 플랫폼 관련 연구는 플랫폼 비즈니스 현황분석, 플랫폼 경제, 플랫폼의 간접 네트워크 외부성 등의 특성에 관한 이론적 연구가 대부분을 차지했다. 따라서 본 연구는 기존 선행연구들에서 제안되고 있는 실리콘밸리 기업생태계의 성공요인들을 통합적으로 분석하고, 동시에 실제 실리콘밸리 플랫폼 기업생태계의 이해관계자들을 대상으로 추출된 성공요인들을 분석하였다. 그리고 이러한 요인들을 기반으로 플랫폼 기업생태계 이해관계자들에게 성공방안을 제안하기 위한 방안으로 IPA분석과 심층인터뷰(in-depth interview)를 진행하였다. 분석 결과, 선행연구들을 통해 수집한 성공요인들 중 비교적 현재 실리콘밸리에서 중요도와 만족도가 모두 잘 유지되고 있는 요인은 인력, 자본, 도전문화가 확인되었다. 결국 현재의 실리콘밸리가 우수한 인적자원과 풍부한 자본을 바탕으로 이를 활용해 마음껏 도전해볼 수 있는 환경과 문화가 조성된 것이 실리콘밸리의 플랫폼 비즈니스의 성공에 가장 크게 기여하고 있다는 것을 알 수 있다. 한편, 실리콘밸리의 플랫폼 기업생태계에 있어서 중요도는 높지만, 현재 이해관계자들의 만족도가 상대적으로 낮게 나타나는 요인으로는 '활발한 기업 간의 학습과 벤치마킹', '구성원 간의 강한 유대감과 협력관계'임을 확인되었고, 향후 해당 요인들을 강화하기 위한 관심과 노력이 필요한 것으로 분석되었다. 마지막으로 최소한의 관리만이 필요한 요인들은 시장의 자율경쟁에 필요한 제도 및 정책들과 '기업지원 서비스 산업', '네임밸류', '분사창업' 등이었으며, 이러한 요인들은 문헌조사에서는 중요하게 지적되었지만, 시대와 환경의 변화로 인해 그 중요도와 만족도에 있어서 우선순위가 낮아졌다는 연구결과가 도출되었다. 본 연구는 기존 선행연구들에서 제안되고 있는 실리콘밸리 기업생태계의 성공요인들을 통합적으로 분석하고, 동시에 실제 실리콘밸리 플랫폼 기업생태계의 이해관계자들을 대상으로 추출된 성공요인들을 분석하였다는데 이론적 의의를 찾을 수 있다. 또한, 추출된 다양한 요인들을 기반으로 IPA 분석을 통해 중요도 및 만족도를 동시에 살펴보았다는 점에서 또 다른 학문적 의의가 있다 하겠다. 실무적인 시사점으로는 정부 및 기업에게 국내 플랫폼 기업의 성장을 위한 이론적 근거와 플랫폼 기업 생태계의 성공요인에 대한 구체적인 정보를 제공함으로써 국내 플랫폼 생태계 형성에 기여하였다는 점에서 의의를 가진다.

• 벤처창업연구
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• 제18권4호
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• pp.21-35
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• 2023

생성 AI 기술의 막대한 파급력에 대한 기대가 산업계를 휩쓸고 있다. 생성 AI 기술의 활용과 발전에 창업생태계가 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 만큼, 이 분야의 벤처투자 현황과 특성을 더 잘 이해하는 것도 중요하다. 본 연구는 생성 AI 기술과 창업생태계를 주도하는 미국을 비교 대상으로 삼아 한국의 벤처투자 내역을 분석하고 향후 벤처투자 금액을 예측한다. 분석을 위해서 미국의 117개 생성 AI 스타트업의 2008년부터 2023년까지 286건의 투자 내역과 한국의 42개 생성 AI 스타트업의 2011년부터 2023년까지 144건의 투자 내역을 수집하여 새로운 분석 자료를 구축했다. 분석 결과, 생성 AI 기업의 창업과 벤처 투자가 최근 들어 급증하고 있으며, 초기 투자에 절대다수의 투자 건이 집중됐다는 점이 미국과 한국에서 공통적으로 확인됐다. 양국의 차이점도 몇 가지 발견됐다. 미국의 경우 한국과는 다르게 같은 투자 단계에서 최근의 투자 규모가 그 이전보다 285%에서 488%까지 증가했다. 단계별 투자 소요 기간은 한국이 미국보다 다소 길었으나 그 차이가 통계적으로 유의하지는 않았다. 또한, 전체 벤처투자 금액 중 생성 AI 기업에 대한 투자 비중도 한국이 미국보다 높았다. 생성AI의 세부 분야별로는 미국은 텍스트와 모델 분야에 전체 투자액의 59.2%가 집중된 반면, 한국은 비디오, 이미지, 챗 기술에 전체 투자액의 61.9%가 집중돼 차이를 보였다. 2023년부터 2029년까지 한국의 생성 AI 기업에 대한 벤처 투자 예상 금액을 네 가지 다른 모델로 예측한 결과, 평균 3조 4,300억 원(최소 2조 4,085억 원, 최대 5조 919억 원)이 필요할 것으로 추정됐다. 본 연구는 미국과 한국의 생성 AI 기술 분야의 벤처투자를 다각도로 분석하고, 한국의 벤처투자 예상 금액을 제시하였다는 점에서 실무적 의의를 찾을 수 있다. 또한, 아직 학술적 연구가 충분하지 않은 생성AI 벤처투자에 대한 현황을 구체적 자료와 실증근거를 통해 분석함으로써 향후 깊이 있는 학술 연구의 토대를 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있다. 본 연구에서는 벤처투자 금액 예측을 위한 방법 두 가지를 새롭게 개발하여 생성 AI의 향후 벤처투자 금액을 예측하는데 적용했다. 이 방법도 후속 학술 연구에서 다양한 분야로 확장·적용되고 정제된다면 벤처투자 예상 금액 예측 방법을 풍부하게 하는 데 공헌할 수 있을 것이다.