디지털 전환의 핵심 인프라로서 데이터·네트워크·인공지능(D.N.A.) 분야의 확산과 유망 산업의 등장은 경제 전반에 걸쳐 활발한 디지털 혁신의 기반이 되고 있다. 본 연구에서는 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 WoS 데이터베이스의 SCIE 급 색인에 해당하는 연구의 초록, 출판연도 및 연구분야를 입력변수로 활용하여 주요 토픽을 도출하였다. 우선, 단어 출현 빈도에 기반한 TF 및 TF-IDF 분석을 통해 주요 키워드를 확인하고, 이어서 g-DMR(Generalized Dirichlet-Multinomial Regression)을 이용하여 토픽 모델링을 수행하였는데, 다양한 형태의 변수를 메타정보로 활용 가능한 해당 토픽 모형의 이점으로 단순하게 토픽을 도출하는 것 이상의 의미를 적절하게 탐색할 수 있었다. 분석 결과에 따르면, 비즈니스 인텔리전스, 제조 생산 시스템, 서비스 가치 창출, 원격 진료, 디지털 교육 등의 토픽들이 디지털 전환에서 주요 연구주제인 것으로 식별되었다. 토픽 모델링의 결과를 요약하자면, 1) COVID-19 이후 비즈니스 인텔리전스를 주제로 하는 연구가 전 영역에서 활발하게 수행되고 있으며, 2) 제조 분야에서 지능형 제조 솔루션 및 메타버스 등의 이슈가 등장함에 따라 제조 생산 시스템에 관한 주제가 다시 한번 주목받고 있음을 확인하였다. 마지막으로, 3) 주제어 자체는 기술과 서비스의 측면에서 분리하여 볼 수 있지만, 다수의 연구에서 해당 기술들을 접목하여 적용된 다양한 서비스를 포괄적으로 다루고 있으므로 이를 별개로 해석하는 것이 바람직하지 못하다는 점을 알 수 있었다.
최근 경험데이터에 대한 중요성이 커지면서 데이터사이언스적 관점으로 경험데이터를 다루려는 시도가 많아지고 있다. 빅데이터와 같은 수치적으로 계량화하려는 정량(quantitative)적 조사 방식의 수집방식으로 접근하는 경우에 경험이 가지고 있는 가치에 대한 폭넓은 해석이 어려울 뿐 아니라 비용, 시간이 상대적으로 많이 들고, 개인정보 침해의 위험으로 분석에 한계가 있다. 하지만, 정성(qualitative)적 조사 기반의 경험데이터 수집 절차인 에스노그라피(ethnograpy)는 사용자라는 관점에서 미래 고객의 자연스러운 실제 환경에서 주로 실시되기 때문에 적은 표본으로도 고객이 직면한 본질을 확인할 수 있고, 경험데이터가 가지고 있는 맥락적 차원의 관계를 해석하기에도 용이하다. 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집이 경제적이고, 효율적이라고 하여도 데이터의 수집 과정에 대한 과학적 절차의 미흡은 문제가 될 수 있기에, 수집과정의 오차를 줄이는 것은 중요하다. 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집에 대한 올바른 측정 도구를 사용했느냐에 대한 타당성 확보와 측정대상을 정확하게 선정하여 타당성 있는 측정 도구와 방법을 사용했느냐의 신뢰성 확보가 중요하다. 이러한 관점에서 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집에 대한 올바른 측정 방법과 도구개발을 위해 타당성을 확보하고 측정대상을 명확하게 선별하는 연구방법의 신뢰성을 검증할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 에스노그라피 방식의 경험데이터 수집에 기반하여 자영업자의 고객경험을 분석해주는 'I know you_AI' 서비스의 데이터와 방법론 사례를 중심으로 이에 대한 검증 연구를 진행하였고, 연구 결과 신뢰성과 타당성이 있음을 확인하였다.
본 연구는 인류의 지속가능한 삶을 위한 기술개발과 산업 및 기업시스템 디자인을 위해 수행되었다. 인류사회는 위기에 직면해있다. 핵무기나 정보통신기술의 개발로 인류의 힘이 증대된 만큼 인류사회의 위험도 크게 높아졌다. 자본주의와 민주주의 시스템으로 인해 성장과 자유의 가치가 높아져서 기술혁신은 가속화되고 있고 산업과 기업은 크게 성장하고 있다. 새로운 기술과 산업이 인류사회를 크게 발전시킬수도 크게 위험에 빠뜨릴수도 있는 상황이다. 본 연구는 지구라는 한정된 공간 위에서 삶을 영위하는 인류가 좀 더 오래 지속가능할 수 있도록 과학기술개발시스템과 산업육성 전략과 기업 운영시스템을 재설계해야 한다는 관점에서 수행되었다. 장기 지속가능한 인류사회를 위한 실용적 대안을 제시하였다. 인류 전체에서 그리고 각 개별 국가사회에서 어떠한 철학과 방법론으로 과학기술을 개발하고 산업을 육성하고 기업시스템을 운영해야 할지에 대해 대안을 제시하였다. 우선 현재 인류사회의 기술개발시스템, 산업시스템, 기업시스템의 문제점을 분석하였다. 인류사회의 지속가능성 차원에서 특징과 문제점을 분석하였다. 제기된 문제점을 해결하는 대안 시스템의 필요조건과 충분조건을 도출하였다. 이러한 조건들을 충족하는 시스템을 설계하여 제시하였다. 대안 시스템은 서비스철학에 기반을 둔 시스템으로서 서비스주의 시스템으로 명명되었다. 새로운 기술 산업 기업시스템의 구조와 운용모델, 구현방안을 제시하였다. 개별국가나 개별산업 그리고 개별기업들은 각기 자신의 이익을 극대화하는 방향으로 행동할 것이고 또한 각 의사결정 주체들의 비이성성까지 고려한다면 본 연구에서 도출된 거시적 모델이 성공적으로 구현되기 위해서는 후속 보완 연구들이 필요하다. 인간과 자연, 경제, 정치행정, 법제도, 사회시스템과 이에 관련되는 모든 학문들이 다차원으로 융합되어 수행되는 심화 모델 개발 연구가 필요하다.
정부는 시장실패 방지, 정보의 비대칭성 완화, 자원의 효율적 배분 등 다양한 목적을 가지고 시장에 개입하여 민간기업의 기술혁신을 지원해 왔다. 2000년대 들어 국가 연구개발 예산이 급격히 증가하면서 기업에게 지원되는 정부재원도 비례하여 증가해왔으나 정부의 재정지원이 효과적이고 바람직한 정책목표를 달성했는지에 대해서는 분명하지 않다. 본 연구는 이러한 문제인식 하에 국내·외 관련 논문과 정책연구 보고서, 리뷰 페이퍼 등을 종합적·체계적으로 분석하여 다양한 정부 재정지원에 대한 문제점을 살펴보고자 하였다. 국·내외 총 168편의 연구를 체계적 문헌분석과 컨텐츠 분석을 활용하여 정책 부가성, 지원방식, 기업규모, 분석단위(unit of analysis), 분석대상, 연구방법론과 데이터 등 다양한 관점에서 입체적으로 분석하였다. 문헌 간 교차 비교를 통해 다수의 중복 수혜, 재정지원과 정책효과 간의 구조적 시차, 재정지원 효과의 비선형성, 정책간의 간섭과 교호작용, 폐쇄형 혁신과 제조업에 최적화된 조세제도 등이 현재 정부 재정지원의 문제점으로 분석되었으며, 이를 해결하기 위한 정책개선 방향으로 행동 부가성을 고려한 재정지원사업 성과지표 개발, 정부부처 간 정책협력과 조율 강화, 다양한 상황을 고려할 수 있는 정책혼합(policy mix) 도입, 디지털 혁신·서비스 연구개발 등 새로운 형태의 기술혁신에 맞는 기업 재정지원 방식, 데이터에 기반 한 증거기반 정책강화 등을 제시하였다.
기존의 WTP를 이용한 수질개선 관련 편익산정 연구들은 특정 하천에 대하여 '모든 종류의 물놀이 가능한 2급수로 개선', '수영가능수준으로 개선' 등을 설문대상으로 하여 지불의사를 산정한 다음, 해당 유역의 가구수를 곱하여 편익으로 산정하였다. 이는 특정 수자원개발사업에 대한 편익이 아니며, 설문작성 과정에서 수질개선 정도에 대한 객관적인 설명이 부족하고, 단순화되었기 때문에 설문응답자들에게 설문대상재화에 대한 정보를 전달하는데 미흡한 점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 수자원개발사업시 상수도 원수수질개선에 대한 편익/비용분석에 적용할 수 있는 편익산정방법론을 제시하였다. 본 연구에서는 수도권을 대상으로 하여 용수를 사용하는 소비자의 BOD 개선정도별 지불의사(WTP)를 설문을 조사하고, 설문결과를 통계분석하여 수질개선-지불의사 관계식을 도출하였다. 사례연구로서 낙동강수계의 내성천 지방2급하천 구간에 계획한 송리원 다목적댐을 대상으로 적용하였다. 방류시나리오별 연평균편익산정 결과, 연평균계획방류량($4.79m^3/s$) 방류시 5,980 백만원, 풍수기(7~10월)를 제외한 기간의 계획방류량($7.22m^3/s$) 방류시 8,663 백만원, 수질악화기 계획방류량($10.72m^3/s$) 방류시 11,905 백만원, 최대계획방류량($13.54m^3/s$) 방류시 14,502 백만원으로 산정되었다. 본 연구에서 개발된 가구소득별 수질개선 (BOD)-지불의사(WTP) 관계식을 이용함으로써 수질개선사업에 대한 원수수질편익을 산정할 때 수질개선정도에 상관없이 쉽게 편익을 산정할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 IMF 경제위기 이후 한국기업의 본격적인 구조조정 단행 시기인 2000년 이후 한국 상장기업의 전환사채 발행에 따른 주식가격 반응을 고찰한다. 이를 위하여 본 연구는 사건연구방법론(event study)을 사용하였다. 본 논문은 한국주식시장에서 기업의 전환사채 발행공시는 공시당일 유의한 정(+)의 비정상수익율(i.e. 주주부의 증가)을 발생시킨다는 실증적 증거를 발견하였다. 또한 본 연구는 내부거래자에 의한 공시 이전일 정보누출 효과도 발견하였다. 이러한 결과는 한국기업의 전환사채 발행공시는 주주부의 유의한 증가와 관련성이 있다는 것을 반영한다. 전환사채 발행공시에 대해 부(-)의 효과가 상대적으로 우세한 국내외 연구와는 달리, 본 연구는 해외 전환사채 발행과 더불어 국내 전환사채 발행도 해당공시에 대해 유의한 정(+)의 비정상수익율을 포착하였다. 이것은 2000년 이후 한국 상장기업의 전환사채 발행의 공시효과는 두 시장에서 동일한 정(+)의 효과를 발생시킨다는 의미 있는 결과로 해석된다. 그 요인변수와 관련하여, 기업의 규모는 본 공시에 의해 증가된 주주부와 유의한 부(-)의 관계를 보이는 반면, 발행만기, 성장기회 및 상대적 발행규모는 유의한 정(+)의 관계를 보여 주었다.
전 세계 선박 통행량의 증가에 따른 선박 충돌 사고의 증가는 큰 경제적, 환경적, 물리적 및 인간적 손해를 가져왔다. 선박 사고의 원인은 선원의 판단 오류나 부주의, 항로의 복잡성, 기상 조건, 선박의 기술적 결함 등 다양한 요인이 겹쳐 작용하여 사고를 유발하기 때문에 문장의 깊은 의미와 문맥 정보를 고려할 수 있는 방법론이 필요하다. 따라서, 본 연구는 부산해심 지역에서의 최근 20년 동안의 선박 충돌사고 데이터를 포함하고 있는 해양안전심판 재결서를 SentenceBERT 모델을 활용해 분석하였다. 분석 결과 사고의 주요 원인이 될 수 있는 키워드가 도출되었으며, 특정 키워드 출현 빈도를 바탕으로 군집 분석을 시행하고 시각화하였다. 추후 사고의 원인을 미리 파악함으로써, 이를 통해 선박 충돌 사고의 예방 및 사고 대응 전략 개발의 기초 자료로써 활용하고자 한다.
기술사업화는 기업의 연구개발 과정 및 결과물을 시장에 효과적으로 연계하여 경제 가치를 창출하는 것을 의미한다. 거시적인 관점에서 보면 기술사업화는 국가수준의 R&D 효과성을 강화할 수 있으며, 관련된 산업의 발전을 촉진할 수 있다. 또한, 미시적인 관점에서 보면 기업이나 개인들은 기술사업화를 통해서 경쟁우위를 확보하고, 유지할 수 있다. 특정 기술이 사업화까지 이르기 위해서는 기술 기획, 기술의 연구와 개발, 상용화 즉 시장 진출까지의 크게 세 단계를 거치는 게 일반적이며, 이런 일련의 과정은 많은 시간과 비용을 수반한다. 따라서 연구개발 착수에서 상용화까지 소요되는 기술사업화 기간과 비용은 기업 입장에서는 시장 진출 전략을 결정하는 데 중요한 의사결정 정보가 되며, 기술 투자자에게는 기술가치를 합리적으로 평가하는데 더욱 중요한 정보가 된다. 이렇게 중요한 기술사업화 소요 기간과 비용을 과학적으로 추정하는 것은 매우 중요하지만 현재까지 이런 두 가지 정보에 대한 연구는 매우 부족한 실정이며, 널리 알려진 방법론도 부재한 상황이다. 본 연구의 목적은 기술사업화 기간과 비용을 추정하는 체계를 설계하고 이를 실제 기업데이터를 활용하여 개발하는 것이다. 구체적으로 특정 기술의 기술 자체의 요인, 기술개발 주체의 역량, 외부 환경 요인의 세 관점에서 어떤 요인들이 기술사업화 기간 및 비용에 영향을 주는지 도출하고, 해당 요인들의 수준에 따라 기술사업화 기간 및 비용을 제시하는 모형을 개발하고자 한다. 본 연구의 결과는 기술을 개발하는 주체와 기술을 투자하는 주체 모두에게 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
한국은 세계에서 0.7%의 인구와 0.07%의 국토면적을 차지하는 체형이 작은 나라이다. 그럼에도 불구하고 2010년 한국의 수출은 세계 순위 7위를 달성하여 무역강소국의 지위를 다시 한 번 입증하게 되었다. 그러나 한국은 2008년 하반기부터 시작된 미국발 금융위기와 2010년부터 시작된 유럽 재정위기로 인한 글로별 경기침체에 복합적으로 종속되어 있는 고민을 떨쳐버리지 못하고 있는 실정이다. 결국 성장과 고용창출의 한계에 직면하면서 서비스산업의 발전과 동시에 서비스수출의 중요성이 재차 강조되고 있는 상황이다. 본 연구는 이와 같은 국내외적 경제무역 환경에서 서비스수출에 직간접적으로 기여할 수 있는 MICE 산업 관련 중소기업의 사례를 통하여 서비스 부문의 수출원가에 대한 분석을 시도한 것이다. 이를 통해 해외 수출경험이 많지 않은 한국의 중소기업들에게 서비스수출을 증대시킬 수 있도록 동기를 부여하고 제반 정책적 지원책을 강구할 수 있도록 대안을 모색하는 데에 연구의 목적을 두고 있다. 본 연구는 기본적으로 MICE 산업에 관련된 문헌연구와 이 분야 중소기업의 베트남 수출사례를 분석하는 방법론으로 설계하였다. 연구의 결과 MICE 산업 분야를 포함한 서비스수출 중소기업은 해외시장 진출경험과 정보의 취약점으로 말미암아 수출시도를 망설이거나 불안해하고 있는 실정임을 알 수 있었다. 또한 서비스수출로 인한 사업의 타당성 여부를 판단하기 곤란한 접도 중소기업 서비스수출 활성화를 저해하는 요인으로 나타났다. 따라서 MICE 관련 산업을 포함한 중소기업의 서비스수출을 돕기 위해서는 글로별 시장에 대한 마케팅, 법률정보, 세제 및 금융 부문 등을 망라하는 one-stop 형식의 중소기업 서비스수출 지원정책을 체계적으로 준비해야 할 것이다.
빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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