• 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.

• 한국산림과학회지
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• 제42권1호
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• pp.1-38
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• 1979

Ilex속(屬) 수목(樹木)의 변이(變異)와 증식법(增殖法)을 연구(硏究)하기 위(爲)하여 호랑가시 나무 10개(個) 집단(集團), 꽝꽝나무 7개(個) 집단(集團), 먼나무 5개(個) 집단(集團), 감탕나무 3개(個) 집단(集團), 청대팻집나무 2개체(個體), 대팻집나무 1개체(個體), 낙상홍 20개체(個體)로 총(總) 28(個) 집단(集團), 170개체(個體)를 조사(調査)하였다. 각(各) 개체(個體)를 대상(對象)으로 하여 외형적(外形的) 특성(特性), 엽(葉)의 형태적(形態的) 특성(特性) 및 열매의 형태적(形態的) 특성(特性)에 대(對)한 변이(變異)를 수종별(樹種別)로 조사분석(調査分析)하였다. 집단(集團)으로 자생(自生)하고 있는 호랑가시나무 6개(個) 집단(集團)과 꽝꽝나무 4개(個) 집단(集團)은 Transect조사(調査)를 하였다. 증식법(增殖法)으로는 파종(播種)과 삽목(揷木)을 하였다. 그 결과(結果)는 다음과 같이 요약(要約)된다. 1. 호랑가시나무는 일반적(一般的)으로 10년생(年生) 이상(以上)의 성숙목(成熟木)이 되면 수고(樹高) 1m, 근원경(根元徑)이 2cm이상(以上)이 되는 것으로 추정(推定)된다. 잎과 열매의 형태적(形態的) 특성(特性) 조사(調査)에서 엽장(葉長), 엽폭(葉幅), 엽병장(葉柄長), 거치수(鋸齒數) 및 과장(果長)은 집단간(集團間), 집단내(集團內) 개체간(個體間)에 유의(有意)한 차이(差異)를 보였다. 과폭(果幅), 과병장(果柄長)은 집단간(集團間) 차이(差異)에는 유의성(有意性)이 인정(認定)되지 않았고, 집단내(集團內) 개체간(個體間) 차이(差異)는 유의성(有意性)이 인정(認定)되었다. 2. 꽝꽝나무의 잎과 열매의 특성(特性) 조사(調査)에서 엽장(葉長), 엽폭(葉幅), 엽병장(葉柄長), 거치수(鋸齒數), 과병장(果柄長)은 집단간(集團間), 집단내(集團內) 개체간(個體間)에 통계학적(統計學的)으로 유의(有意)한 차이(差異)를 보였다. 과장(果長), 과폭(果幅)은 집단간(集團間)의 차이(差異)에는 유의성(有意性)이 없었으나, 집단내(集團內) 개체간(個體間)에는 유의(有意)한 차이(差異)를 보였다. 7개(個) 집단중(集團中) 엽장(葉長)과 엽폭(葉幅)에서 5개(個) 집단(集團), 5개(個) 집단중(集團中) 과장(果長)과 과폭(果幅)에서 4개(個) 집단(集團)이 기간(其間)의 정(正)의 상관(相關)을 나타냈다. 3. 먼나무의 잎과 열매의 특성(特性) 조사(調査)에서 엽장(葉長)만이 집단간(集團間), 집단내(集團內) 개체간(個體間)의 차이(差異)에서 유의성(有意性)이 있었고, 엽폭(葉幅), 엽병장(葉柄長), 과장(果長), 과폭(果幅), 과병장(果柄長)은 집단간(集團間)에는 차이(差異)가 없었으나, 집단내(集團內) 개체간(個體間)에는 유의(有意)한 차이(差異)를 보였다. 5개(個) 집단중(集團中) 엽장(葉長)과 엽폭(葉幅)에서 2개(個) 집단(集團)이 기간(其間)의 정(正)의 상관(相關)이 있었고, 과장(果長)과 과폭(果幅)에서는 4개집단(個集團) 모두 상관(相關)이 없는 것으로 나타났다. 4. 감탕나무 잎의 형태적(形態的) 특성(特性) 조사(調査)에서 엽장(葉長), 엽폭(葉幅), 엽병장(葉柄長)이 집단간(集團間)에는 차이(差異)가 없었으나, 집단내(集團內) 개체간(個體間)에는 유의(有意)한 차이(差異)를 보였다. 엽장(葉長)과 엽폭(葉幅)에서 3개(個) 집단중(集團中) 1개(個) 집단(集團)만이 기간(其間)의 정(正)의 상관(相關)을 보였다. 5. 청대팻집나무 잎의 특성(特性) 조사(調査)에서 개체(個體) 2가 개체(個體) 1보다 엽장(葉長), 엽폭(葉幅)의 측정치(測定値)가 컸고, 엽병장(葉柄長)은 직았다. 6. 호랑가시나무의 기공밀도(氣孔密度) 조사(調査)에서 집단별(集團別) 평균기공밀도(平均氣孔密度)와 한량지수(寒量指數)에는 높은 상관(相關)을 가진다. 내동성(耐冬性)이 강(强)한 집단(集團)일수록 기공밀도(氣孔密度)는 적어지는 것으로 나타났다. 그리고 엽신(葉身)의 하부(下部), 상부(上部), 중부순(中部順)으로 기공밀도(氣孔密度) 경향(傾向)이 있었으나 통계분석(統計分析) 결과(結果)로써는 부위간(部立間)의 차이(差異)가 증가(增加)되는에서 유의성(有意性)이 인정(認定)되지 않았다. 꽝꽝나무는 기공밀도(氣孔密度)와 한량지수간(寒量指數間)에서 통계학적(統計學的)으로 상관(相關)이 인정(認定)되지 않는 것으로 나타났다. 엽신(葉身)의 부위간(部位間)에는 하부(下部), 중부(中部), 상부(上部)의 순(順)으로 기공밀도(氣孔密度)가 높아지는 것을 통계학적(統計學的)으로 인정(認定)할 수 있었다. 7. Transect조사(調査) 결과(結果) 호랑가시나무는 일반적(一般的)으로 경사(傾斜)가 완만(緩慢)하고 해발고(海拔高)가 낮은 바닷가의 사질토양(砂質土壤)에서 잘 자생(自生)하는 것으로 나타났다. 호랑가시나무를 제외(除外)한 Transect 구내(區內)의 구성종(構成種)으로는 해송(海松)을 주(主)로 하고 환삼덩굴, 산딸기, 칡, 들장미 등(等)이 나타났다. 자연집단(自然集團)에 있어서 호랑가시나무의 성비(性比)(자(雌):웅(雄))는 약(約) 1:2로 웅수(雄樹)가 더 많았다. 꽝꽝나무는 일반적(一般的)로 부식량(腐植量)이 많고 습(濕)한 소교목지대(小喬木地帶)에서 잘 자생(自生)하며, 황칠나무, 청미래덩굴, 삼나무, 단풍나무, 솔비나무, 굴거리나무 등(等)과 혼생(混生)하는 것으로 나타났다. 자연집단(自然集團)에서 꽝꽝나무의 성비(性比)는 약(約) 1:1로 나타났다. 8. 호랑가시나무의 경우(境遇) 삽수(揷穗)를 일년생(一年生) 지(枝)에서 채취(採取)하여 10cm 깊이로 조제(調製)하고, IBA로 처리(處理)한 뒤 흙떡꽂이를 실시(實施)한 삽목(揷木) 결과(結果) 좋은 근계(根系)와 높은 발근율(發根率)을 얻을 수 있었다.