• 제목/요약/키워드: 예술적 기술 상황

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벤처기업에 대한 환경적 요소가 역량 및 성과에 미치는 영향: 벤처기업 확인제도 혜택과 벤처기업 내부 역량의 이중매개효과를 중심으로 (The Effect of Environmental Factors on Competency and Performance of Venture Companies: The Double Mediating Effect of Venture Firm Confirmation System Benefits and Venture Firm Internal Competencies)

  • 박다인;김대진
    • 벤처창업연구
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    • 제18권5호
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    • pp.241-253
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    • 2023
  • 현재 급변하는 환경 속에서 각 국가는 일자리 창출 및 기술 경쟁력 강화를 위한 노력을 지속하고 있다. 특히 벤처기업 및 창업기업에 대한 지원과 활성화 정책은 국가 경쟁력을 높이는 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 경쟁 심화로 비즈니스 수명이 짧아지고 고객들의 요구가 다양화되는 환경의 불확실성이 확대되는 가운데 기업은 적절한 대처를 해야 한다. 우선 기업은 스스로 내부 역량을 강화하는 노력을 하는 것이 중요하다. 그러나 벤처기업은 내부 자원 및 역량 등이 부족하여 외부 환경으로부터의 지원이 기업의 생존으로 연결될 만큼 중요하다고 볼 수 있다(Timmons, 1994). 기업의 경쟁력 강화를 위해 국가 차원에서 재정지원 및 인증제도를 운용하고 있다. 그러나 재정지원은 상황에 따라 기업의 자생력을 낮출 수 있으므로 연구개발 지원 및 창업교육과 같은 비 재정적 지원이 벤처기업 성장에 장기적으로 도움이 된다고 보았다(Aghion et al., 2012; 전미미·고강혁, 2021). 비 재정적 지원은 사업화, 시설, 공간, 보육, 인력, 인증제도 등으로 구분되는데 본 연구에서는 인증제도인 벤처기업 확인제도의 혜택을 중심으로 확인하였다. 이를 위해 2021년도 벤처기업정밀실태조사 데이터 및 벤처기업의 매출액 데이터를 활용하였으며, SPSS 26.0 패키지와 SPSS PROCESS MACRO를 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 벤처기업의 경영환경 수준은 벤처확인제도 혜택이나 벤처기업 역량 수준을 높이는 데는 긍정적인 영향을 주지만, 실질적인 경영성과로 이어지기는 어려운 것으로 확인되었다. 또한 벤처기업의 경영환경 수준과 경영성과 간 관계를 벤처기업 역량 수준이 매개하는 것으로 확인되었다. 결과적으로 단순히 벤처기업의 경영환경 수준이 긍정적이거나 벤처기업에 친화적일지라도 외부 환경으로부터의 지원을 잘 소화할 수 있는 내부 역량이 있는 기업이 경영성과를 높인다고 할 수 있다.

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근육 골격계의 질환 및 재활분석(수영선수를 중심으로) (An Analysis of Swimming Injuries and Their Rehabilitation)

  • 김귀백;지진구;곽이섭
    • 생명과학회지
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    • 제32권4호
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    • pp.325-330
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    • 2022
  • 수영은 육상과 더불어 대표적인 기초 종목으로 손, 발을 사용하여 물속에서 헤엄치는 종목이기 때문에 기술적 훈련과 더불어 물의 압력에 따른 신체적 적응이 매우 중요하게 고려된다. 수영은 지상의 운동과는 다르게 물속에서 손과 발을 이용해 나아가고, 물의 저항으로 인해 근육을 움직이는 전신운동으로 높게 평가되고 있으며, 비만의 예방과 혈관질환의 치료에 많이 사용되는 운동 중 하나이다. 비교적 안전한 종목에 속하지만 다른 스포츠 종목들과 비슷하게 크고 적은 스포츠 상해가 발생 한다. 하지만 현재까지 수영 종목에서 유발되는 상해와 재활에 관한 연구 자료는 부족한 상황이다. 수영 선수의 상해는 일반적으로 고강도의 훈련, 많은 훈련 량 등으로 인해 발생하며, 수영 선수들에게 가장 많이 발생하는 상해와 질환으로는 극상근건염(supraspinatus tendinitis), 이두근건염(biceps tendinitis), 슬관절의 내측 활액막염(synovitis), 발등의 신근 건염(extensor tendinitis), 요통(low back pain)을 동반하는 척추분리증(spondylolysis), 척주전방전위증(spondylolisthesis) 등이 있다고 보고되고 있다. 또한 수영 경영 선수의 스포츠상해 부위 및 빈도조사 연구분석에 의하면 상해부위는 어깨관절(50%), 허리(23%), 하지(22%) 등의 순으로 높게 나타났으며, 상해종류로는 근육 손상과 인대손상이 대부분을 차지한다. 본 연구결과 수영 종목의 상해 부위는 상지(목, 어깨, 팔, 손목), 하지상해(무릎, 발목), 및 허리상해 순으로 나타났다. 그리고 영법별 상해분석으로 자유형, 배영, 접영 영법에서는 어깨 부위 상해가 많이 발생하였고 회전근개손상, 충돌증후군, SLAP (superior labral tear from anterior to posterior) 병변 순으로 나타났다. 평영 영법은 하지손상인 무릎손상, 평영과 접영은 척수상해, 접영은 허리상해 순서로 나타났다. 따라서 지도자는 선수들이 부상을 당하지 않도록 충분한 준비운동과 정리운동을 실시하도록 하고, 응급처치를 숙지하여 부상 발생 시 빠른 응급처치로 2차 손상을 예방할 수 있도록 해야 한다. 아울러 코치 및 지도자는 선수들에게 알맞는 재활 방법들을 처치하고, 선수들의 상해 예방과 처치에 대한 이해와 교육이 수반되어야 할 것이다. 추후 수영 영법 별 상해 예방과 상해 처치 그리고 재활방법에 관한 구체적인 기전적 연구들이 수행 되어져야 할 것으로 사료된다.

인공지능을 활용한 경관 지각반응 예측모델 개발 가능성 기초연구 - 머신러닝 기법을 중심으로 - (Basic Research on the Possibility of Developing a Landscape Perceptual Response Prediction Model Using Artificial Intelligence - Focusing on Machine Learning Techniques -)

  • 김진표;서주환
    • 한국조경학회지
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    • 제51권3호
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    • pp.70-82
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    • 2023
  • 최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.