• 벤처창업연구
• /
• 제18권5호
• /
• pp.17-32
• /
• 2023

대학생의 창업 활동은 현대 경제와 사회 발전에 큰 기여를 하고 있으며, 변화하는 경제 환경과 청년 실업 문제 해결에도 중요한 역할을 하고 있다. 이들이 창업을 통해 혁신적인 아이디어와 기술을 시장에 선보이면, 지속 가능한 경제 성장과 사회적 가치를 창출할 수 있다. 또한, 대학생들의 창업 의지는 다양한 요인에 의해 형성되기 때문에, 이러한 요인들을 깊이 이해하고 적절히 지원하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 롤모델의 중요성과 그 영향력을 다중직렬 매개효과 분석을 통해 체계적으로 탐구하였다. 300명의 대학생을 대상으로 한 설문조사를 통해, 성장마인드셋과 창업자기효능감이라는 두 심리적 변수가 롤모델의 영향과 창업의지 사이에서 어떠한 매개 역할을 하는지 분석하였다. 롤모델의 존재와 그들의 성공 경험은 대학생들의 성장마인드셋을 강화시키는데 도움을 주며, 이는 창업자기효능감을 높이고, 결국 창업에 대한 의지를 강화한다는 결과를 도출하였다. 분석 결과, 롤모델과의 접촉은 대학생들의 성장마인드셋 형성에 큰 영향을 미친다. 이러한 마인드셋은 창업과 관련된 도전과 실패를 학습의 기회로 받아들이는 긍정적인 사고를 촉진한다. 그리고 이런 마인드셋은 창업자기효능감을 강화시키며, 그 결과 창업에 대한 의지를 더욱 강화시킨다. 본 연구는 마인드셋 이론, 사회학습이론 등 다양한 이론들을 통합하여 창업의지 형성의 복잡한 과정에 대한 이해를 제공한다. 롤모델의 활용은 학생들의 창업의지를 크게 향상시킬 수 있으며, 교육 프로그램은 롤모델을 통해 창업 경험과 지식을 공유하게 함으로써 학생들의 성장마인드셋과 창업자기효능감을 강화할 수 있다. 본 연구가 대학 창업교육의 설계와 실행에 있어 중요한 지침을 제공할 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
• /
• 제25권2호
• /
• pp.145-162
• /
• 2023

자산운용은 수많은 변수와 인간의 심리까지도 통찰해야 하는 복잡하고 어려운 분야이다. 따라서 전통적으로 전문가의 영역이었으며, 이러한 서비스를 받는 데 많은 비용이 들었다. 이러한 시장에 변화가 일어나고 있는데, 이른바 4차산업혁명으로 일컫는 디지털혁명이 그 동인이다. 그 중에서도 인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용한 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스는 그 백미이다. 편리한 접근성과 저렴한 비용으로 투자자문 서비스의 대중화가 가능하기 때문이다. 본 연구는 국내에서 서비스 사용자와 제공자의 로보어드바이저 선정 시, 어떤 요인들이 핵심적으로 중요한지, 또한 사용자와 제공자 집단 간의 선정요인에서 어떤 인식차이가 있는지를 밝히고자 하였다. 연구의 틀은 마케팅믹스 4C 모형을 기반으로 하였고, 모형의 설계와 분석은 델파이조사와 AHP를 활용하였다. 연구설계를 통해 4개의 주기준과 15개의 하부기준이 도출되었고, 연구의 발견내용은 다음과 같다. 첫째, 4개 주기준에서의 중요도는 양 집단 공히, 고객니즈> 고객편의> 고객비용> 고객소통 순으로 나타났다. 둘째, 15개의 하부기준들을 살펴보면 투자목적 Coverage, 투자성향 Coverage, 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요한 것으로 나타났다. 셋째, 집단 간을 비교하여 살펴보면 사용자 집단에서는 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요하게 나타났고, 제공자 집단에서는 투자목적 Coverage와 투자성향 Coverage 요인을 중요하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 실무적으로 유용한 시사점을 도출하였다. 먼저 로보어드바이저 서비스 확산을 위한 설계 시, 4개의 주기준과 15개 하부기준 가중치 차이에 따른 중요도 우선순위를 감안하여 사용자 지향적인 시스템 구축을 할 수 있는 근거를 마련하였다. 또한 집단 비교에서 나타난 각 하부기준의 우선순위 차이와, 가중치 차이가 큰 하부기준들에 대한 원인 파악, 제공자 집단 내의 전략/마케팅 담당과 시스템개발 담당 간 요인에 대한 인식 차이를 해소하기 위한 공감대 형성 등이 매우 중요함을 제시하였다. 학문적으로는 다수의 로보어드바이저 선정요인들을 도출함으로써 다양한 시각과 관점을 제시한 초기 연구라는 점에서 유의미하다. 본 연구의 발견점들을 통하여 국내에서도 성공적인 사용자 지향적 로보어드바이저 시스템을 구축하고 확산시켜 사용자들에게 도움을 줄 수 있기 기대한다.

• 중소기업연구
• /
• 제32권1호
• /
• pp.65-87
• /
• 2010

본 연구의 목적은 기술혁신형중소기업(이노비즈)의 건전한 성장발전을 위하여 기업의 중요한 전략적 자원으로 인식되고 있는 기술혁신능력과 기술사업화능력이 시장정보지향성을 매개로 경영성과에 미치는 영향을 분석하여 기술혁신형중소기업의 효율적인 경영관리와 정부의 정책방향에 시사점을 제공하고자 하는데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 우리나라 기술혁신형 중소기업를 대상으로 오슬로매뉴얼과 선행연구를 토대로 연구개발능력, 기술축적능력, 기술혁신체제를 기술혁신능력으로, 제품화능력, 생산화능력, 마케팅능력을 기술사업화능력으로 구성하고, 이들 요인들이 시장정보지향성을 매개 변수로 경영성과에 미치는 영향을 실증분석을 통하여 검증하였다. 연구결과에 의하면, 제품경쟁력 향상과 같은 기술의 상업적 성과와 직접적인 관련이 있는 경영성과는 기술혁신체제나 생산화능력, 마케팅능력 등의 경영관리적 측면에서의 능력이 상대적으로 큰 영향을 미치며 기술적 성과를 의미하는 신기술/신제품개발 성과는 연구개발능력, 기술축적능력, 제품화능력 등 공학적 측면에서의 능력이 상대적으로 큰 영향을 미친다는 것을 보여 주었다. 또한 시장정보지향성과 관련하여 신기술/신제품개발 등의 기술적 성공을 위해서는 조직내부에서의 정보확산 수준이 상대적으로 크게 부각되고 있고, 제품경쟁력 향상 등 상업적 성공을 이루기 위해서는 정보에 대한 반응수준이 더 크게 요구된다는 점을 함축하고 있다.

• 마케팅과학연구
• /
• 제18권4호
• /
• pp.157-194
• /
• 2008

온라인 커뮤니티에 대한 연구는 학자들과 실무자들의 많은 관심을 받아온 분야이다. 과거 많은 연구자들이 온라인 커뮤니티를 통해 큰 상업적 성과를 거둘 수 있다고 했지만 현실은 그렇지 못하며, 마케팅 연구 분야에서도 상업적 성공을 이끄는 변수들에 대한 연구가 많이 이루어지지 못한 것이 사실이다. 이러한 점에서 본 연구는 온라인 커뮤니티 사이트들이 콘텐츠 관련 마케팅 노력을 통해 소비자들의 자아일치성을 높이고, 긍정적 체험을 유도하면서 커뮤니티 사이트 내에서 소비자 간 상호작용성 등을 높여 결국, 커뮤니티 사이트의 방문충성도 및 구매충성도를 실현시킬 수 있는 프레임 웍을 제시하였다. 연구결과 온라인 커뮤니티 사이트에서 소비자 간 상호작용성이 방문충성도 그리고 특히 구매충성도의 구축에 매우 중요한 요인으로 밝혀졌고, 온라인 커뮤니티 사이트에 대한 자아일치성 지각 및 긍정적인 소비자 체험 또한 소비자의 상호작용성, 방문충성도 그리고 커뮤니티에 대한 애정에 상당히 중요한 요인임을 알 수 있었다. 또한 이러한 매개변수에 주된 영향요소로서 콘텐츠 우수성, 사이트 생동감, 네비게이션용이성, 고객화 등의 콘텐츠 관련 마케팅 노력의 역할의 중요성을 강조하였다.

• Strategy21
• /
• 통권46호
• /
• pp.239-276
• /
• 2020

유엔 안전보장이사회(UNSC, United Nations Security Council) 주도의 경제제재는 초창기 '포괄적 경제제재(comprehensive sanctions)' 모델에서 '스마트 경제제재(smart sanctions)' 모델로 발전하고 있다. 유엔 안보리는 직접적인 무력개입(military intervention)보다 규범적 비용(normative costs)과 부담이 덜한 경제제재를 통해 대상 국가의 손익계산법(cost-benefit calculation)을 바꿔 행동변화를 이끌어내려고 했으나, '포괄적 경제제재'에 따른 비용 대부분이 일반 대중에게 전가되면서, 인도적 위기(humanitarian crisis) 사태를 초래하고, 대상 국가의 내부 결속력을 강화하는 역설적인 상황을 만들었다. 이에 따라 정책 결정 과정에 직접적으로 관여하는 지도자와 정치 엘리트를 대상으로 자산을 동결(asset freeze)하거나 여행금지(travel ban) 조치 등을 집중적으로 하는 '스마트 제재'가 탄생하였다. 대북한 경제제재 또한 '스마트 경제제재' 모델로 점차 발전하여 그 효과성을 나타내고 있다. 특히 최근의 결의안(resolutions)을 통해 석탄 수출을 전면 금지하고, 원유 수입을 제한함에 따라 지표상 가시적인 성과가 나타나고 있고, 2018년부터 한국, 미국과 평화협상에 나서면서 제재완화를 촉구하는 등, 위와 같은 '스마트' 대북제재가 북한의 행동변화를 이끌어내고 있음을 알 수 있다. 대북제재의 효과성은 북한의 대외무역규모(total trade volume) 변화량을 통해 측정할 수 있는데, '포괄적 경제제재'의 성격에 가까운 초기의 대북제재 결의안 채택 이후에는 북한 대외무역규모가 감소한 경우도 있지만 도리어 증대된 경우도 있었다. 그러나 석탄 수출 금지 및 원유 수입 제한 조치를 담은 2016, 2017년의 결의안 이후에는 북한 대외무역규모가 2016년 약 65억 달러에서 2017년 약 55억 달러로, 2018년에는 약 28억 달러로 대폭 감소한 사실을 발견할 수 있다. 북한의 대외무역은 정권의 자금줄과 같기 때문에 대외무역규모의 감소는 곧 '스마트 제재'의 효과와 같다. 대북경제제재의 효과성에 영향을 미치는 두 번째 조건은 중국의 대북제재 레짐(sanctions regime)에의 참여 여부다. 북한은 경제적으로 중국에 상당히 의존하고 있고, 이는 지표상으로도 명백히 나타나고 있다. 중국은 그 동안 북한의 지정학적인 가치 및 급변 사태 시 북-중 국경에서의 대규모 난민 발생 우려 등에 따라 직간접적으로 북한을 지지해왔지만, 북한 핵능력의 고도화에 따른 동북아시아 지역에서의 핵확산(nuclear proliferation) 우려, 미-중 무역분쟁에 따른 여파 등으로 대북제재 레짐에 성실히 참여할 것을 밝혔다. 실제로 중국의 대북한 석유 수출량이 감소하고, 북-중간 대외무역 총량 또한 2016년부터 지속적으로 감소하며, 대북경제제재에 중국의 참여가 제재 성공의 중요한 변수임을 증명했다. 효과적인 대북제재를 위한 마지막 요건은 북한의 경제제재 회피 노력 방지(prevention of North Korea's economic sanctions evasion efforts)다. 앞서 밝힌 바와 같이 석탄 수출과 원유 수입은 북한 정권의 자금줄이자 핵무력 고도화를 위한 필수 에너지원이다. 중국이 대북제재 레짐에의 참여를 선언한 상태에서 중국으로부터의 원유 수입량이 급감함에 따라 중동지역 등지로부터 바닷길을 통해 원유를 수입해야 하는데, 원유 수입량 제한에 따라 동중국해(East China Sea) 및 공해(high seas)상에서 선박 대 선박간 불법 환적(ship-to-ship illegal transshipment)을 실시하면서 대북제재를 무력화하고 있다. 유엔 대북제재위 산하 전문가 패널(Panel of Experts), 미 국무부(U.S. Department of State), 미 재무부 외부자산통제국(U.S. Department of the Treasury's Office of Foreign Assets Control, OFAC) 등은 보고서를 통해 북한의 해상 불법 환적 실태를 상세히 밝히고 있는데, 자동 선박 식별 장치(AIS, Automatic Identification System)의 허위 신호 송출(false signaling), 선박 등록 문서 위조(false certificate of registry)와 같은 방식으로 감시 및 단속을 회피하고 있는 실정이다. '스마트'한 대북제재 설계 및 중국의 참여로 대북제재가 북한의 행동 변화를 이끌어낼 수 있음이 확인되었지만, 국제사회의 눈을 피해 해상에서 만연하고 있는 불법 환적과 같은 행위는 효과적인 대북제재 실행의 마지막 퍼즐이라고 할 수 있다. 앞으로 해상에서의 불법 환적 행위를 막기 위해 다음 세 가지 정책적 함의를 도출해낼 수 있다. 첫 번째는 가장 강력한 조치라고 할 수 있는 해상봉쇄(maritime blockade)에 대한 고려다. 전세계 물동량의 40%가 지나가는 말라카 해협(Malacca Strait)은 북한에게도 중요한 해상 교통로이다. 북한이 계속해서 결의안을 위반하고 공해상에서 불법 환적 행위를 자행할 경우, 말라카 해협에서 북한과 연계된 의심 선박을 검문 검색하고 차단(interdiction)하여 강제적인 방식으로 북한의 제재 회피 노력을 근절할 수 있다. 남중국해(South China Sea)에서 중국과 미국 간, 중국과 주변국 간 갈등이 격화됨에 따라 다국적군의 말라카 해협 봉쇄는 중국에게 달갑지 않겠지만, 유엔 대북제재 결의안에 명시되어 있는 의심 선박에 대한 검문 검색 행위임을 명백히 함과 동시에 다자간의 협조를 바탕으로 하여 규범적 정당성(normative justification)을 높인다면 충분히 실현 가능한 방안이다. 두 번째는 공해상에서의 불법 해상 환적에 대한 감시 강화와 증거 수집이다. 마지막 세번째는 대한민국의 다국적 해상 감시 활동에의 참여다. 북한의 대북제재 이행 여부는 한국의 안보와 직결되는 사안이다. 대북제재의 최종 목표는 북한 비핵화에 있고, 협상 테이블에 북한을 이끌어내는 데 제재가 효과적이라는 것이 드러났기 때문에 핵 위협의 당사자인 대한민국 또한 효과적인 제재 이행 여부 감시에 책임감을 가져야 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.19-43
• /
• 2014

전체 결과의 80%가 전체 원인의 20%에 의해 일어난다는 파레토 법칙(Pareto principle)은 상위 20%의 핵심 고객에 대한 우선적인 마케팅을 비롯하여 기업 경영의 많은 부분에서 적용되어 왔다. 파레토 법칙과는 대조적으로, 80%의 사소한 다수가 20%의 핵심적인 소수보다 우월한 가치를 창출한다는 롱테일 법칙(Long Tail theory)은 ICT(Information and Communication Technology)의 발전과 함께 새로운 경영 패러다임으로 주목 받아오고 있다. 본 연구의 목적은 경영 현장에서 양대 흐름을 형성해온 이러한 법칙들이 변화무쌍한 글로벌 가상화 환경에서 기업의 핵심적인 성공 요인이라고 할 수 있는 가상 지식 협업에는 어떻게 관련되는지를 규명하는 것이다. 이를 위해, 대표적인 가상 지식 협업 커뮤니티인 위키피디아에서 품질 최상위 등급인 피쳐드 아티클(Featured Article) 레벨로 승급된 2,978개의 아티클에 대한 협업 행위를 분석하였다. 즉, 각 아티클 그룹에서 편집 횟수 기준 상위 20%에 속하는 참여자들의 총 편집 횟수가 전체 편집 횟수에서 차지하는 비율인 파레토 비율(Pareto ratio)이 지식 협업 효율성과 어떤 관계를 가지고 있는지를 도출하였다. 그리고, 이러한 연구를 편집 참여를 통한 지식 공유에 대한 전체적인 불평등 정도를 나타내는 지니 계수(Gini coefficient)의 영향 및 그룹의 작업 특성을 반영하도록 확장하였다. 결과적으로, 지식 공유의 파레토 비율과 지니 계수가 증가하면 지식 협업 효율성도 높아지지만, 이러한 변수들이 일정 수준 이상으로 증가하면 오히려 지식 협업 효율성이 낮아지는 역 U자(inverted U-shaped) 관계가 있음을 확인하였다. 그리고, 이러한 관계는 인지적 노력을 상대적으로 더 많이 요구하는 학문적인 특성의 작업에서 더 민감하게 작용하는 것으로 보인다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.173-198
• /
• 2020

최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.