• 한국전자거래학회지
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• 제22권3호
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• pp.57-74
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• 2017

전자가격라벨(ESL)은 상품진열대에 부착되어 있는 종이가격라벨의 대체재로서 오프라인 소매매장의 혁신을 선도할 유통 IoT 인프라로 주목받고 있다. 일반적으로 대체재 성격의 제품도입 시 기업은 기존 제품 대비 투자비용의 효율성이나 운영비용 절감 등의 재무적 요인을 우선적으로 고려하는 경향이 있다. 그러나 의사결정과정에서 재무적 요인만 고려할 경우 기업전략과 연결된 다양한 가치와 이해관계자들의 요구사항을 제대로 반영하지 못할 수 있다. 본 연구에서는 전자가격라벨과 같은 IoT 인프라의 도입 의사결정과정에서 고려해야 할 평가요인들에 관해 BSC의 4대 관점(재무, 고객, 프로세스, 성장)을 기반으로 8개 평가항목(투자비용, 운영비용, 품질수준, 고객관리, 업무효율성, 유지보수, 기능확장성, 매장이미지)을 선정하고, AHP(분석적 계층 프로세스)를 사용하여 국내 중소형 슈퍼마켓의 직원들을 대상으로 평가항목의 우선도를 측정하였다. 연구의 결과로 가격라벨의 대안 채택을 위한 평가항목 중에서 고객, 학습과 성장, 내부 비즈니스 프로세스, 재무관점 순으로 우선도가 산출되었고, 전자가격라벨이 종이가격라벨보다 높은 중요도로 지지되었다. 대부분의 선행연구에서 재무관점의 평가항목들의 우선도가 높았던 것과 달리 학습과 성장, 고객관점의 평가항목들이 상대적으로 높게 나타났고, 특히 직군별, 가격라벨 교체업무 연관 여부에 의해 구분된 응답자 그룹들 간에 8개 세부평가 항목들의 우선도가 다르게 나타났다. 이러한 결과는 ESL의 도입을 고려하는 기업(유통매장)과 ESL을 공급하는 기업(제조사 및 서비스 사업자) 모두에게 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한지리학회지
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• 제49권1호
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• pp.91-105
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• 2014

이 연구의 목적은 광양만권경제자유구역(GFEZ) 제1단계(2004-2010) 사업의 개발과정과 성과를 고찰하는 것이다. 제1단계 사업대상은 전체 22개 사업 중에서 11개이며, 3개 사업은 종료된 반면, 8개 사업은 종료되지 못하고 현재 진행 중이다. 제1단계 개발사업은 기업유치를 위한 기반시설 개발과 공급, 사회간접시설 확충에 중점을 두기 때문에 사업성과는 그렇게 많지 않았다. 제1단계 개발사업 주요 성과는 산업용지와 주택용지개발과 공급, 도로와 철도 확충, 광양 컨테이너부두 8선석 준공, 102개 기업유치와 신규고용 창출 등이다. 유치된 기업들은 광양항 배후단지와 율촌1산단에 주로 입지하였고, 물류 및 관련서비스, 철강, 기계, 조선, 정밀화학 등의 업종이 많았다. 제1단계 사업의 문제와 한계는 저조한 외국인투자기업 유치실적, 재원조달능력이 우수한 개발사업자 유치 부족, 중소기업 중심의 입주기업, 하동지구 개발사업 지연 등으로 나타났다.

• 지식경영연구
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• 제24권1호
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• pp.245-271
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• 2023

최근 데이터 경제가 가속화되면서 경영학 분야에서는 데이터 매칭이라는 새로운 기법이 주목받고 있다. 데이터 매칭은 모집단이 같지만 서로 다른 표본에서 수집된 데이터셋을 합치는 기법 또는 처리 과정을 의미한다. 그중에서 통계적 매칭은 서로 다른 데이터를 결합하는데 있어서 사업자 번호와 같이 기준이 되는 변수가 없는 경우 통계적 함수를 활용하여 데이터를 매칭하는 방법이다. 선행연구 검토결과 경제학, 교육학, 보건, 의료 등 다양한 분야에서 통계적 매칭이 많이 사용되고 있는데 반해 경영학 분야는 제한적임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존 경영학 분야에서 충분히 연구되지 않았던 통계적 매칭의 유용성을 검증하고 활용도를 높이는 방안을 연구하고자 한다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구에서는 2020 벤처기업정밀실태조사와 2020 한국기업혁신조사 자료를 활용하여 통계적 매칭 시뮬레이션을 수행하였다. 먼저, 선행연구를 바탕으로 통계적 매칭에 사용되는 변수를 선정하였다. 공통변수는 업종, 종업원수, 지역, 업력, 상장시장, 매출로 설정하였고, 검증을 위한 고유변수와 제공변수는 중소기업 혁신에서 가장 중요한 연구인력 비율과 R&D 비용으로 각각 설정하였다. 사전 검증을 위해 2020 벤처기업정밀실태조사 자료를 수여자 데이터 30%와 기여자 데이터 70%로 분할하였다. 통계적 매칭에는 마할라노비스 거리와 랜덤 핫덱을 결합한 방식을 사용하였고, 성능평가는 수여자 데이터와 원시 데이터의 평균값 비교와 커널 밀도 함수(Kernel Density Estimation)를 통해 데이터 분포를 비교하였다. 검증결과, 수여자 데이터 30%와 기여자 데이터 70%에서 추출된 매칭 데이터의 평균값이 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타나 유사한 데이터가 매칭된다는 것을 확인하였다. 또한, 두 데이터의 커널 밀도 함수로 도출한 데이터 분포 역시 유사한 형태가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 사후 검증에는 2020 벤처기업정밀실태조사에서 임의로 30%를 수여자 데이터로 추출하고 2020 한국기업혁신조사 자료를 기여자 데이터로 설정하여 통계적 매칭을 수행하고 검증하였다. 사전 검증과 마찬가지로 공통변수는 업종, 종업원수, 지역, 업력, 상장시장, 매출로 설정하였고, 검증을 위한 고유변수는 연구 인력 비율과 R&D 비용으로 정의하였다. 분석 결과, 수여자 데이터의 연구인력 비율의 평균과 기여자 데이터의 평균은 예상과 다르게 통계적으로 차이가 있는 것으로 나타났다. 하지만 커널 밀도 함수에 따른 두 데이터의 분포는 유사한 형태를 보이는 것으로 조사되어 통계적 매칭의 적절성을 확인할 수 있었다. R&D 비용은 통계적 매칭 수행 결과, 수여자 데이터의 R&D 비용 평균과 기여자 데이터의 평균이 통계적으로 차이가 없었고, 커널 밀도 함수도 유사한 분포를 보이는 것으로 조사되었다. 이러한 결과는 모집단은 동일하지만 서로 다른 표본에서 수집된 자료를 통계적으로 결합하여 신뢰할 수 있는 새로운 데이터를 확보할 수 있다는 측면에서 큰 의의가 있다. 또한, 경영학 분야에서 많이 사용되지 않았던 데이터 매칭 방법론을 모의실험을 통해 타당성을 검증함으로써 연구용 데이터 확보와 연구방법론의 확장에 기여했다는 점에서 시사점을 가진다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권3호
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• pp.55-66
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• 2021

전 세계적으로 모바일 애플리케이션 (APP) 시장의 급성장 속에서 글로벌 플랫폼 사업자들은 30%의 플랫폼 결제수수료뿐만 아니라 인앱 결제를 강제하면서 콘텐츠 제공업체들과 갈등이 커지고 있는 상황이다. 본 연구의 목적은 콘텐츠 산업 창업 분야에서 중요한 비중을 차지하고 있는 국내 모바일 게임 시장 및 인앱 결제 수수료의 적정성을 분석하고자 한다. 본 논문에서는 상장 게임회사의 재무제표 공시자료를 직접 이용하여 국내 모바일 게임시장 및 이에 따른 플랫폼 수수료 시장 규모를 추정하였으며, 관련 게임업체들의 공시 매출 및 원가정보를 이용하여 인앱 결제 수수료가 원가 구조에 미치는 영향을 분석하고, 이것이 모바일 게임 시장의 동태적 효율성이나 생태계의 지속가능성에 미치는 함의를 도출하였다. 분석 결과, 2019년 국내 모바일 게임 시장 규모는 49,230억 원이며, 인앱 결제 수수료 규모는 14,761억 원이다. 시장점유율 상위 모바일 게임회사의 경우, 매출 중 모바일 게임 매출 비중이 높을수록 영업비용 중 인앱 결제 수수료가 차지하는 비중이 높아지며, 종업원 급여나 연구개발비와 같은 필수 비용 요소를 크게 상회하는 수준으로 지출된다. 하위 모바일 게임회사 상당수의 영업이익은 매출 대비 미미한 수준이거나 적자인 것을 알 수 있는데, 이는 인앱 결제 수수료가 매우 큰 부분을 차지하기 때문이다. 모바일 게임 생태계를 구성하는 기업들은 대부분 중소게임업체들이다. 이들의 평균(중앙치)에 해당하는 가상 기업은 2019년 기준으로 매출 5.3억 원을 올리고 있으며, 종업원 4.3명에 대한 종업원 급여 1.9억 원, 연구개발비 0.5억 원, 인앱 결제 수수료 1.6억 원을 비용으로 지출하고 있는 것으로 추정된다. 다른 비용 항목을 고려하지 않더라도 상기한 세 가지 비용만으로도 매출의 73.8%를 차지하는 원가 구조를 가지고 있으며, 인앱 결제 수수료가 모바일 생태계의 지속가능성에 큰 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.