AI(Artificial Intelligence)를 다양한 산업에서 접목하기 위해 알고리즘 선택에 대한 관심이 증가하고 있다. 알고리즘 선택은 대부분 데이터 과학자의 경험에 의해 결정되는 경우가 많다. 하지만 경험이 부족한 데이터 과학자의 경우 데이터셋 특성 기반의 메타학습(meta learning) 을 통해 알고리즘을 선택한다. 기존의 알고리즘 추천은 선정 과정이 블랙박스이기 때문에 어떠한 근거에 의해 도출되는지 알 수 없었다. 이에 따라 본 연구에서는 k-평균 군집분석을 활용하여 데이터셋 특성에 따라 유형을 나누고 적합한 분류 알고리즘과 클래스 불균형 해소 방법을 탐색한다. 본 연구 결과 네 가지 유형을 도출하였으며 데이터셋 유형에 따라 적합한 클래스 불균형 해소 방법과 분류 알고리즘을 추천하였다.
콘텐츠산업은 과학기술 발전 및 정보통신 확산으로 디지털 수요가 크게 늘어남에 따라 거대한 융합산업으로 변화하고 있다. 특히 문화기술 고도화, 실감-체험형 콘텐츠 수요 증가, 다양한 스마트기기 보급 확대, 문화예술 기반 사회생활, 콘텐츠 비즈니스 모델 확대 등은 콘텐츠산업의 융합 동인으로 작용하여 시장을 성숙시키고 있다. 콘텐츠산업의 융합 동인과 유형을 분석하는 것은 국가 차원에서 콘텐츠 산업육성 및 기술정책의 근간으로 매우 중요하기 때문이다. 본 연구는 콘텐츠산업의 융합 현상을 강화, 확장, 결합, 창조의 4가지 경로로 파악하였으며, 융합 유형으로서 장르 융합형(콘텐츠와 콘텐츠), 산업 융합형(콘텐츠와 산업), 기술 융합형(콘텐츠와 기술)의 3가지 형태로 분석하였다.
최근 제약 및 바이오 분야는 국내 외 환경변화로 인해 역동적인 모습을 보이고 있다. 국내외 매출규모 상위 제약회사(국외 10개, 국내 11개 기업)와 유망 바이오회사(국외 8개, 국내 7개 기업)를 분석해본 결과, 기존과 다른 혁신적인 모습이 관찰되었다. 즉 제약 및 바이오 분야 기업들의 기존 블록버스터 비즈니스 모델은 관련 특허가 곧 만료됨에 따라 붕괴되고, 새로운 신약개발을 위해 치열한 경쟁이 시작되어 새로운 차원의 비즈니스 모델이 구상되고 있다. 따라서 새로운 형태로 생명공학계와 제약 산업 간의 '협업' 및 '분업' 구조가 나타나게 되었으며, 이는 오픈 이노베이션이라는 개념과 함께 구체화되고 있다. 본 연구에서는 '91~'11년 동안의 제약 및 바이오 분야의 기술혁신 패턴과정을 Utterback & Abernathy의 시계열적 기술혁신 패턴의 개념으로 설명하고, 특허 전문 DB인 Thomson Reuters사의 Aureka를 활용하여 약 20년 동안의 주요 제약 및 바이오 기업들의 R&D 분야 변화 및 융합되는 모습 등을 분석하였다. 또한, 각 종 시장분석자료를 재종합하여 관련 기업의 M&A 및 라이센싱 규모를 파악하고, 더 나아가 새롭게 등장한 바이오-파마(Bio-Pharma)의 오픈 이노베이션의 유형을 분석하였다.
비즈니스 모델 혁신이란 비즈니스 모델을 구성하는 여러 가지 요소를 다각도에서 변형시켜 차별화되는 가치를 창출해내는 것으로 기업의 외부 환경이나 내부 환경 중 어느 한 쪽에 집중하기 보다는 내부의 자원과 역량, 그리고 외부 환경이 만나는 곳에서 최적의 선택을 하는 것이다. 그러나 비즈니스 모델 혁신에 대한 명확한 정의가 없고, 핵심 비즈니스 모델을 잘 활용하지 못하는 관계로 기업이 비즈니스 모델 혁신을 통해 성장한다는 것은 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 비즈니스 모델 혁신에 대한 정의를 체계적으로 정리하고, 비즈니스 모델 혁신이 필요한 시기가 언제인지, 어떠한 유형의 비즈니스 모델 혁신이 있는지를 몇 가지 사례를 통해 살펴보았다. 기업의 가치 제안, 가치사슬과 가치네트워크를 통한 가치 창출과 수익모델의 혁신 사례를 통해 비즈니스 모델 혁신이라는 다소 추상적인 개념을 좀 더 친숙하게 접근하였다. 마지막으로, 이미 성공한 기업 역시 비즈니스모델 혁신과 적응우위 강화로 급변하는 시장 환경에서 새로운 가치를 창출할 수 있음을 사례분석을 통해 입증하였다.
기업이 경영활동이 세계화되고 글로벌 경영기업으로 탈바꿈하면서 이를 둘러싼 경영적 요소 및 환경도 급변하게 되어 기업이 처한 위험의 유형이나 빈도가 더욱 증가하게 되었다. 특히, 근래에 들어 IT와 산업이 융합되면서 산업의 비즈니스 프로세스에 중추적인 역할을 하고 있다. 그러나, 인터넷 환경하의 정보시스템은 기업 경영의 효율성을 증가시키는 반면 이에 따른 위험의 발생 정도와 그 파급 효과를 더욱 증가시키고 있다. 위험을 인식하고 이를 분석하고 평가하여 관리하는 능력이 뛰어난 기업은 위험에 따른 피해의 확산을 조기에 차단하고 오히려 이를 기회로 이용할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 정보시스템을 기반으로 하는 자동차 제조 산업을 대상으로 비즈니스 연속성 확보를 위한 위험관리체계에 대한 연구를 하였다. 세부적으로 자동차 제조 산업의 비즈니스를 분석하여 정보자산을 식별하고 자산의 위험을 분석하여 평가하였다. 그리고 평가 요소에 따른 위험관리 대책을 수립하고 이에 따른 비즈니스 관점의 위험관리체계에 대한 프레임워크를 연구하였다.
시대의 환경적 변화에 따른 소프트웨어 개발의 발달은 빠른 개발과 높은 생산성을 향상시키기 위한 소프트웨어의 재사용 기술의 확산으로 컴포넌트 기반 개발 방법론이 널리 사용되기 시작했다. 이러한 컴포넌트 기반 개발에서 재사용 가능한 독립적인 컴포넌트의 식별은 컴포넌트 기반 시스템 구축을 위하여 가장 중요한 작업이다. 컴포넌트 식별 방법을 제시하고 있는 기존 방법론들에서는 비즈니스 컴포넌트를 식별함에 있어서 개발자의 경험적 토대를 기반으로 독립적인 컴포넌트를 식별하도록 제시하고 있으므로 평이한 개발자에 의한 비즈니스 컴포넌트 식별이 쉽지 않은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 시스템 컴포넌트를 먼저 식별한 후 비즈니스 컴포넌트를 식별하고 비즈니스 컴포넌트를 식별하기 위하여 분석 클래스 간의 메소드 호출 유형과 메소드 호출 방향에 의한 클래스 간의 종속적 특성과 의존의 강도를 부여하여 효율적으로 컴포넌트를 식별할 수 있는 기준과 방법을 제안한다. 또한 사례 연구를 통하여 시스템 컴포넌트를 중심으로 비즈니스 컴포넌트가 효율적으로 식별됨을 검증한다.
국내 경제를 포함한 글로벌 경제에서 플랫폼 기업이 지니는 중요성이 매우 커지고 있다. 많은 연구에서도 플랫폼 기업이 이끄는 디지털 경제를 통해 혁신이 창출되고 이들이 경제 성장의 동력으로 작동한다는 것을 강조하고 있다. 하지만, 플랫폼 기업에 대한 모호한 정의로 인해, 플랫폼 기업이 자리잡고 있는 플랫폼 생태계에 대한 정확한 현황 파악이 제대로 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 플랫폼 기업에 대한 정의를 내리고 플랫폼 기업의 유형을 분류하고자 하였다. 더불어 플랫폼 생태계의 현황에 대한 분석을 통해 향후 생태계의 발전과 활성활르 위한 정책적 제언을 제시하고자 하였다.
본 연구에서는 ERP 시스템에 대한 전체적인 개관을 살펴본 후 소프트웨어 패키지의 선정과 관련된 기존 연구들을 정리하였다. 그리고 ERP 시스템의 구현에 따르는 변화 유형을 프로세스 및 기술 변화에 따라 분류하고 이러한 변화 유형에 따라 예상될 수 있는 위험 유형을 제시한 후 국내 기업들에 대한 사례 연구를 통하여 이를 분석하고 검증하였다. 본 연구의 의의로는 첫째, ERP 시스템의 구현이 가속화되고 있는 시점에서 구현 목적이 부합되고 예상되는 위험은 경감시킬 수 있는 시스템을 선정할 수 있도록 개념적 틀을 제시하였다. 둘째 ERP 시스템에 대한 연구가 미비한 실정에서 국내 기업들의 ERP 사례 연구를 통하여 다소나마 실무자들이 ERP 구현에 참고할 수 있는 연구가 되고자 노력하였다는 점이다. 셋째, e-비즈니스 환경에서 SCM과 CRM이 성공하기 위해서는 ERP 구현과 실행에 따른 위험을 최소화 할 수 있는 시스템이 선정이 전제되어야 함을 알 수 있다. 그러므로 글로벌시대의 기업들은 SCM과 CRM의 성공을 위한 ERP의 전략적 활용으로 기업 조직내 구성원을 변화시켜 성공적 경영혁신을 이룰 수 있다고 판단된다.
4차 산업혁명이 쓰나미와 같이 우리 기업에 큰 변화를 주고 있다. 디지털시대로 대변되는 CPS시스템은 물리적인 영역에서 축적된 데이터를 기반으로 디지털 기술을 통해 과거에 상상하지 못했던 비즈니스를 현실로 만들어 내고 있다. 이로 인해 4차 산업혁명시대의 비즈니스 모델은 이전과는 다른 양상을 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 비즈니스혁신 이론 연구의 흐름을 시대별 흐름과 쟁점을 분석하였다. 이후 디지털시대의 비즈니스 혁신 모델을 이전 시대와 비교 분석하였다. 이를 기반으로 4차 산업혁명 시대에 적합한 비즈니스 모델을 탐색하였으며, 기존 비즈니스 모델들로는 디지털 시대의 모형을 설명하기에는 많은 어려움이 있었고, 보다 많은 실증적인 연구가 뒷받침 되어야하겠지만 마이클 포터의 다이아몬드 모델이 가장적합함을 확인하였고, 이를 응용하여 4가지 유형의 비즈니스 모델을 도출하여 해당 사례를 살펴보았다. Type A : sharing outcome with customer로 고객 성과 창출 기반에 따라 차등적으로 비용을 지불하는 모델이며, Type B : Value Chain Digitalization로 제품, 서비스 및 SCM 디지털화로 보다 빠르고 저렴한 비용으로 제품, 서비스를 고객에 제공함으로 경쟁우위를 가지는 모델이며, Type C : Digital Platform는 가장 큰 파급효과를 가져다 주는 모델로 디지털 플랫폼 기반의 공유 경제 창출로 새로운 시장을 창출하여 더 확실한 수익성 확보가 가능한 모델이다. 마지막으로 Type D : Sharing Resources는 관련 산업 내 파트너와 협업으로 경쟁 우위 모델 구축하는 모델로 다른 파트너의 핵심 역량과 자신의 핵심 역량을 서로 보완하는 가장 효과적인 성공 방법이라 할 수 있겠다. 4차 산업혁명시대에 다수의 요소 기술과 수많은 유니콘, 데카콘 기업들이 자신들이 속해 있는 산업별 차별적 디지털 경쟁우위를 가지고 있음에도 불구하고 특정 대표기업의 디지털 비즈니스 모델을 상세 분석하여 학문적이고 실무적인 시사점을 도출하는 것 보다는 단편적으로 나열함에 한계가 있었다. 향후 연구에서는 더욱더 구체적인 실증적인 분석을 통해 디지털시대의 비즈니스모델을 더욱더 상세하게 규명할 필요가 있다. 아울러 산업별로 디지털 비즈니스 모델이 상이할 수 있으므로 산업간 비교분석을 해볼 필요 역시 있다.
본 논문에서는 네트워크 분석방법을 활용하여 대학 중심의 산학협력 네트워크의 구조적 특성을 분석하였다. 최근 기술협력 및 공동연구가 성과창출에 긍정적 영향을 미치는 것이 증명됨에 따라, 혁신성과 창출을 위하여 주요 참여주체(대학 및 공공 등)를 중심으로 다양한 형태의 협력활동 추진과 정부의 정책적 지원이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 성장동력 창출은 다소 미흡한 상황이기에 대학중심의 산학협력 활동강화를 위한 혁신 네트워크 구축 방안 마련이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 산학협력 유형(특허, 논문, 공동연구, 기술이전)에 따른 네트워크를 구축하고, QAP상관분석 및 QAP회귀분석을 실시하여 서로 다른 유형의 산학협력 네트워크간 관련성 및 연관성을 통계적 관점에서 분석하였다. 분석결과 공동연구 네트워크는 논문 네트워크와 밀접한 관련이 있으며, 다른 산학협력 네트워크와도 관련성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 대학의 새로운 성장동력 창출에 필요한 산학협력 전략수립 및 협력 파트너 발굴 등과 같은 혁신활동을 지원할 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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