스타트업에게 전문보육과 투자를 동시에 제공함으로써 스타트업의 생존율을 크게 개선하여 주목을 받고 있는 액셀러레이터의 투자결정요인에 대한 연구는 점점 확대되고 있다. 그러나 선행 연구들은 초기 단계로 투자결정요인 개발 시 이론적 기반을 갖추지 못한 상황으로 유사 투자자인 엔젤투자자나 벤처캐피탈의 투자결정요인을 사용하고 있으며 실증연구를 통해 중요도와 우선순위를 분석하는 단계에 머물고있다. 따라서 본 연구는 선행연구에서 비즈니스 모델 혁신 프레임워크를 기반으로 개발된 액셀러레이터 투자결정요인을 사용하여 투자결정요인의 변별력과 유효성을 국내 최초로 실증 검증하였다. 이를 위해 먼저 액셀러레이터의 스타트업 투자 성공과 실패의 판단 기준을 스케일업 이론을 기반으로 설정한 후 국내 14개 액셀러레이터의 22명의 투자전문가를 대상으로 설문조사를 시행한 결과 액셀러레이터의 스타트업 투자 후 스케일업에 성공한 스타트업 52개사, 스케일업에 실패한 스타트업 45개사 등의 총 97개 스타트업의 유효한 자료를 확보하였으며 이 두 그룹 간의 액셀러레이터 투자결정요인별 평균 차이를 검증하기 위해 독립표본 t-검정을 실시하였다 분석 결과 총 21개의 투자결정요인 중 9개(43%) 요인에서 평균 차이를 확인함으로써 비즈니스 모델 혁신 프레임워크 기반의 액셀러레이터의 투자결정요인이 실무적으로 액셀러레이터가 성공 가능한 스타트업을 발굴하고 투자의사결정을 하는데 상당한 변별력을 보유한 것으로 확인하였다. 또한 스타트업의 업종별 혁신의 특성을 고려하여 연구 대상 스타트업 표본을 제조업 분야 스타트업과 서비스업 분야 스타트업으로 구분하여 분석한 결과 제조업 분야 스타트업에서는 비즈니스 모델, 전략, 동적역량 요인에서 평균 차이가 발생한 반면 서비스업 분야 스타트업은 동적역량 요인에서만 평균 차이가 발생하였다. 본 연구는 비즈니스 모델 혁신 프레임워크를 기반으로 도출한 액셀러레이터 투자결정요인의 실무적 유효성을 실증연구를 통해 국내 최초로 검증하였다는 점에서 학문적 시사점이 크며, 액셀러레이터에게 투자의사결정을 위한 이론적 근거와 세부 투자결정요인에 대한 구체적인 정보를 제공함으로써 효과적인 투자를 할 수 있게 한다는 점에서 실무적 가치가 높다.
창업은 국가경쟁력을 높이고 고용을 창출하는 국가 핵심 전략임에도 불구하고 스타트업의 생존율은 크게 개선되고 있지 않다. 이는 기존 창업지원기관과 투자자의 고유한 한계성으로 창업의 초기단계인 스타트업에게 적시에 적절한 지원을 제공하지 못하는 것이 중요한 원인이다. 비교적 최근에 등장한 액셀러레이터는 스타트업에게 전문보육과 투자를 동시에 제공함으로 스타트업의 생존율을 크게 개선하여 주목받고 있다. 그러나 액셀러레이터의 생존과 성공에 영향을 미치는 투자결정요인에 대한 연구는 소수의 실증연구만 있을 뿐이며 이론적 근거가 부족한 실정이다. 본 연구는 선행연구를 통해 이론적 기반을 제시한 비즈니스 모델 혁신 관점의 액셀러레이터 투자결정요인을 21개로 세분화하여 국내 액셀러레이터 투자전문가를 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process, 계층분석과정) 분석 기법을 사용하여 요인별 중요도를 분석하였다. 분석 결과 액셀러레이터 투자결정요인 중요도의 상위요인은 '인적자원', '고객·시장', '지적자원', '창업가의 기회실현능력' 순으로 나타났다. 이는 액셀러레이터가 스타트업 투자의사결정시 솔루션 구현을 위한 스타트업의 핵심역량을 가장 중요한 요인으로 생각하고 있음을 알 수 있다. 또한 액셀러레이터는 스타트업의 핵심 경쟁력에 기반 한 명확한 가치제안과 차별화된 시장 포지션을 창출할 수 있도록 전략적이고, 핵심가치의 전달 방식은 시장 지향적인 비즈니스 모델을 선호하며, 급변하는 시장 속에서 한정된 자원으로 비즈니스 모델을 실현하기 위해서는 창업가의 혁신역량을 중요한 요인으로 인식하고 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 액셀러레이터 투자 대상이 되는 스타트업의 본질과 목표, 주요 활동을 잘 반영하고 있는 비즈니스 모델 혁신 이론에 근거해 도출한 액셀러레이터의 투자결정요인에 대한 후속 연구로서 액셀러레이터의 투자결정요인의 중요도를 분석하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한 액셀러레이터에게 투자의사결정을 위한 이론적 근거와 세부 투자결정요인에 대한 구체적인 정보를 제공함으로써 효과적인 투자를 할 수 있게 하며 투자유치를 희망하는 스타트업이 투자유치를 위해 무엇을 준비해야 하는지 안내함으로써 국내 스타트업 투자생태계 활성화에 기여함으로 실무적 가치가 있다.
이 연구는 미국의 기숙사 REITs 사례를 중심으로 대학생 기숙사의 확충을 위한 REITs의 활용 방안을 모색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 첫째로, 미국의 기숙사 REITs의 사례를 분석하고, 둘째로, 이를 토대로 국내에서 대학생 기숙사 및 임대주택 확충을 위한 기숙사 REITs의 활용 가능성 및 활용 방안을 모색한다. 미국에서는 대학생 기숙사 투자와 운영에 REITs가 참여하고 있는데, 기숙사 REITs는 대학생 임대주택의 설계-개발-투자-관리운영-컨설팅을 복합적으로 담당하는 수직적으로 통합된 부동산 투자 운영회사로 역할하고 있다. 기숙사 REITs는 국내에서도 활용 가능성은 충분하지만, 투자전략과 자산관리전략이 수직적으로 결합된 전략을 모색해야 하고, 수익성을 보장하면서도 임대료 수준을 적정 수준 이하로 통제할 수 있는 방안들이 마련해야 한다. 이러한 맥락에서 REITs의 활용 방안으로 합작투자형 모델과 민간투자사업 연계형 모델을 제시한다.
최근 딥테크 및 글로벌 스타트업들의 기술경쟁력 제고를 위한 국가적 지원이 증대함에 따라 원천기술을 보유한 기술창업 건 수역대급으로 증가하고 있는 추세이다. 기술 기업들은 사업의 다각화 및 글로벌 진출에 유리하다는 장점이 있으나, 이들의 전략 성공을 위해서는 체계적인 인큐베이팅 및 자금유치는 필수적이라 할 수 있다. 본 연구는 첨단 가술스타트업의 투자유치성과에 중요하게 여겨지는 요인들이 IT 및 BT 산업별로 어떻게 다르게 영향을 미치고 있는지를 연구하는 목적으로 하고 있다. 선행연구에 따르면 기술 스타트업에 대해서는 그들이 보유한 기술 역량(특허), 창업자/팀의 능력, 제휴 등을 중요한 자원으로 보고 있으며, 이는 기업의 퀄리티를 차별화하는 신호로 작용하여 투자유치에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 국내 기술 스타트업의 산업별 차이에 따라 기술 스타트업의 특성이 투자유치성가에 미치는 영향을 비교분석하고자 한다. 본 연구는 2022년 기준 서울시 창업지원시설에 입주한 스타트업 122개사를 대상으로, 전 산업을 대상으로 한 회귀분석모델과 글로벌 산업기술 분류 기준에 따라 구분된 BT 및 IT 산업만을 대상으로 한 회귀분석 모델을 설정하여 연구목적을 규명하고자 한다. 본 연구 결과는 국내 기술스타트업의 투자유치 의사결정에 대한 실증분석을 통하여 기존 이론을 검증하였다는 것에 의의가 있으며, 산업별로 투자유치에서 중요하게 고려하는 요소들이 다르게 작용할 수 있음을 밝히고 산업별 특성에 따라 투자유치 시 실질적으로 필요한 요소들을 제시한다는데 실무적인 시사점을 지니고 있다.
떠오르는 ESG 펀드(ETF·ELF)에 투자하는 서비스로 행동하는 소비자가 적극적인 ESG 펀드 기업의 사회적 변화를 주도록 변화를 만들어갈 수 있도록 핀테크와 ESG 플랫폼 통합서비스를 제시한다. 행동하는 소비자들은 증권사가 투자/운용하는 ESG 펀드(ETF·ELF)에 투자하고, 증권사는 발생하는 이익 일부를 사회 취약계층에 기부하여 사회적 책임을 다하는 기업으로 이미지 제고와 증권사 고객 증가, 펀드 자금 증가, 투자받는 기업들은 ESG 경영을 위한 자금 확보를 통해, 소비자와 증권사 그리고 ESG 경영 기업으로 이루어진 선한 영향력의 사이클을 선순환하는 비즈니스 모델과 아키텍쳐를 제시한다.
민간투자자 사이에서의 리스크 재분담은 민간투자자의 현금흐름에 추가적인 변동성을 야기하며, 민간부문의 투자결정에 있어 제약요인이 되고 있다. 하지만 기존의 재정건전성 평가모델은 지분거래와 약정거래가 충분히 반영되지 않아, 민간투자자 간 리스크 재분담에 따른 현금흐름의 변동성을 분석하기에 한계가 있다. 본 연구는 민간투자자 사이에서 이루어지는 지분거래와 약정거래를 분석하고, 이를 반영한 민간투자자의 재무적 평가 모델을 개발하였다. 또한, 개발된 모델의 실증적 분석을 통해 지분거래의 주요변수와 약정거래의 영향요인을 도출하였으며, 민간투자자 간 리스크 재분담과 민간투자자의 수익률 간의 관계를 증명하였다. 본 연구는 리스크 재분담에 대한 민간투자자의 의사결정에 기여할 것이며, 더 나아가 민간투자사업의 협약지연의 문제를 관리하는데 도움이 될 것이다.
정보보호는 기업의 운영과 고객의 신뢰를 보장하는 필수요소이며 침해사고 예방을 통해 불확실한 피해를 완화시킬 수 있기 때문에 적절한 정보보호 대책의 선택과 적정투자 수준을 결정하는 것이 중요하다. 본 연구는 다양한 산업군에 속해있는 기업에서 정보보호 대책 투자에 활용할 수 있는 예산 범위에서 구성할 수 있는 최적의 정보보호 대책 포트폴리오 구성뿐만 아니라, 각 대책의 적절한 투자 수준에 대한 의사결정 지원 모델을 제시한다. 이를 위하여 산업군별 침해사고 유형 통계를 분석하고 유전자 알고리즘을 활용하여 최적 정보보호 대책 투자 포트폴리오를 도출한다. 도출된 모델을 기존 유전자 알고리즘을 이용한 정보보호 대책 투자 최적화 모델과 비교하고 기업 대상 설문 조사를 통하여 실제 사례를 분석한다.
최근 전 세계적으로 문제가 되고 있는 지구온난화의 주범인 탄소 배출에 대한 규제 움직임과 더불어 미래도시철도는 저탄소 녹색교통수단으로 다시금 각광받기 시작하고 있다. 그러나 철도수단 자체의 태생적인 단점과 장기간에 걸쳐 건설되는 인프라와 막대한 투자비용은 철도 투자확대에 여전히 걸림돌로 작용하고 있어 미래도시철도 중심의 교통체계 구축을 위한 획기적인 대안이 절실한 상황이다. 이에 컴퓨터 시뮬레이션으로 배선 설계, 차량운행, 유지보수 등 건설하려는 미래도시철도 시스템을 모델링하고, 단기/중기/장기 예측 및 효율성 분석하여 막대한 투자비용을 절감할 수 있는 미래도시철도 시뮬레이션을 통한 비즈니스 모델을 제시하려고 한다. 본 논문의 구성은 서론에서는 연구 배경 및 필요성, 연구범위에 대해 살펴본 다음, 본론에서 미래도시철도 시뮬레이션, 녹색 성장 비즈니스 모델, 사례연구 결과에 대해 설명한다. 끝으로 미래도시철도 시뮬레이션을 통한 녹색 성장 비즈니스모델의 기대효과에 대해 설명한다.
정보통신기술의 발달로 정보보호의 중요성이 커졌지만, 기업은 제한된 예산 내에서 적절한 대책을 선택하는 데 어려움을 겪고 있다. Sönmez and Kılıç(2021)는 정보 보안 침해를 완화하기 위한 최적의 투자 조합을 결정하기 위해 AHP 및 혼합 정수 계획을 사용하는 모델을 제안했다. 그러나 1) 보안 위협에 대한 보안 대책의 효과를 객관적으로 측정하지 못하고, 2) 투자로 인한 위험 감소가 투자 이전에 측정한 위험 수준을 초과하는 비현실적인 현상이 발생하고, 3) 여러 위협에 대해 단일 대응책을 사용할 때 중복된 투자가 이루어진다는 한계가 있었다. 본 연구에서는 베타 확률 분포를 사용하여 대책의 효과를 객관적으로 정량화하고, 위험 감소 수준이 투자 이전에 측정된 위험 수준을 초과하지 않고 보안 대책이 중복 투자되지 않도록 최적화 모델을 개선했다. 개선된 모델을 국내 중소기업을 대상으로 실증분석한 결과, Sönmez and Kılıç(2021)의 최적화 모델보다 더 나은 결과를 도출했다. 개선된 최적화 모델을 사용하면 정보보호 비용, 수량, 대책 효율성을 고려하여 고정된 예산 내에서 최적의 대책별 투자 포트폴리오를 도출할 수 있고, 정보 보안 예산을 확보하고 정보 보안 위협을 효과적으로 해결하는데 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 정보화 투자에 대한 사전평가, 과정평가, 사후성과 평가를 통해 전자정부의 정보화 예산 투자에 대한 타당성과 효과성 측정 및 측정결과를 기반으로 투자대비 효과의 적합성을 제고 할 수 있는 계량적 평가모델을 제시하였다. 전자정부 과제로 추진된 정부전자문서유통센터 구축사업을 대상으로 정보화 투자에 대한 명확한 성과목표를 설정하고 사전평가 및 사후평가를 객관적으로 측정할 수 있는 핵심성과지표(KPI)를 개발하여 계량적 평가모델을 이용한 결과 활용도와 혁신 측면에서 각 지표 당 향상된 성과평가 결과를 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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