정보통신 기술의 발달로 나타난 온라인 플랫폼 기술과 자산 유동화 파생 상품의 새로운 투자 기법의 융합으로 온라인 소유권 분할 투자 플랫폼이 출현하게 되었다. 본 연구에서는 온라인 소유권 분할 투자 플랫폼 사업의 개념과 선행 연구, 사업화 모델과 서비스 프로세스, 시장 현황, 그리고 현안 논의 사항과 대안을 제시하였다. 최근 증권선물위원회의 분할 소유권에 대한 증권성 여부 판단은 온라인 분할 소유권 증권화 플랫폼 사업자의 안정적 사업 지속 가능성에 중요한 지침이 되고 있으나, 이에 대한 현황과 사례 분석에 따른 학술적 연구가 필요하다. 구체적인 시장 현안을 파악하기 위하여, 음악 저작권을 대상으로 한 "뮤직카우", 미술품을 기반으로 한 "테사", 실물 부동산을 대상 물품으로 하는 "카사", 실물 자산을 기초 자산으로 하는 "피스" 및 한우 출하 수익금을 대상으로 한 "뱅카우"의 대표적인 온라인 분할 투자 증권화 플랫폼 비즈니스의 사례를 분석하였다. 본 연구의 사례 분석을 통하여, 온라인 분할 투자 플랫폼의 기본 자산 물건에 따른 사업화 모델의 특징을 비교하여 제시하였다. 대다수의 사업화 모델들이 증권성이 있다고 판단되고 있어 자본시장법의 규정을 준수해야 하거나 혁신금융서비스의 대상으로 인정받아야 하는 상황이다. 실무적 관점에서 온라인 분할 소유권 증권화 플랫폼 사업자가 고려해야 하는 다양한 개선 방향을 제시하였다는 점과 투자자 보호를 위한 제도적 고려 사항을 정리하였다는 점에서 의의가 있다.
메타버스는 정보통신기술의 발달과 2019년부터 시작된 코로나19의 대유행으로 인해 디지털화가 가속화되면서, 최근 가장 빈번하게 회자되는 용어 중 하나이다. 메타버스는 사용자 경험에 있어 전반적인 우리의 삶에 새로운 혁명을 가져올 것으로 예상되고 있다. 특히 업무영역에서도 원격근무를 채택하게 되면서, 디지털 화상회의, 원격오피스 등의 가상 서비스, 즉 메타버스에 대한 관심도 높아지게 되었다. 본 연구에서는 업무환경에서 활용될 수 있는 메타버스 서비스에 대한 사용의도에 대하여 확장된 통합기술수용모델(UTAUT2: Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2)에 메타버스 특성을 나타내는 요인들인 자기표현 욕구, 원격 현전감, 그리고 테크노스트레스를 추가하여 사용의도에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하고 논의하고자 한다. 특히 본 연구에서는 메타버스가 아직 많이 보급되지 않은 상황에서 현재 가장 일반적으로 알려져 있으면서 업무환경에서 활용이 가능하다고 판단되는 PC 기반의 게더타운과 VR 기반의 페이스북 호라이즌을 잠재적인 사용자들에게 소개하고 이를 대상으로 설문조사를 진행하여 연구를 진행하였다. 본 연구는 일반적인 메타버스를 대상으로 하여 주로 연구되었던 기존 연구와 달리 메타버스를 업무환경으로 적용하고자 하는 사용자들의 기술 수용의도에 영향을 미치는 요인들을 확장된 통합기술수용모델(UTAUT2)를 기반으로 새롭게 제시했다는 점에서 학술적인 의의가 있다. 실무적으로는 메타버스를 업무용으로 사용할 수 있도록 기업에서 적용할 때 고려해야하는 요인들에 대해서 제언함으로써 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 기업현장교사 및 기업교육 만족도가 도제교육 만족도 및 학생의 직무 역량 함양에 미치는 영향을 NCS 직무 표준 및 산학일체형 도제학교 사업단 집단 중심으로 탐색하였다. 연구 결과 전기·전자 및 음식서비스 분야에서 기업현 장교사의 만족도는 학생의 직무역량 향상에 긍정적인 영향력을 미쳤으나, 경영·회계·사무와 정보통신 분야에서는 기업교육 만족도가 중요한 것으로 나타났다. 사업단 유형별 분석에서는 공동실습유형과 산업계 주도 유형에서 기업현장교사의 만족도가 직무역량 향상에 큰 영향력을 미치는 것으로 분석되었으나, 거점학교형과 단일학교 유형에서는 기업교육 만족도의 영향력이 큰 것으로 나타났다. 따라서 기업현장교사의 역량에 대한 재정의와 더불어 역량 제고에 정책적인 고민이 필요하며, 사업단 유형과 NCS 직무 표준 분류 간의 연관성을 염두에 둔 산학일체형 도제학교 운영계획의 수립과 실행이 필요하다.
산업혁명 이후 기계로 만든 공산품이 시장의 대부분을 차지하고 있지만, 최근에는 장인의 노력, 품질에 대한 믿음, 제품의 희소성, 제품을 사용함으로써 얻는 자부심 등을 이유로 많은 소비자들이 같은 범주의 공산품보다 더 비싼 가격을 주고 핸드메이드 제품을 구매하고 있다. Etsy.com은 세계 최대 온라인 핸드메이드 플랫폼으로 2015년 4월 기업공개에서 2조원이 넘는 자금을 조달하면서 온라인 핸드메이드 플랫폼의 잠재력을 증명하였다. 그러나 실제 온라인 플랫폼 환경에서 이루어진 지능형 서비스 관련 선행연구들을 살펴보면 대부분 공산품만을 대상으로 하고 있어, 핸드메이드 제품에 대한 학술적 접근이 충분히 이뤄지지 않고 있음을 알 수 있다. 이에, 본 연구에서는 신호 이론과 온라인 플랫폼에서의 구매자-판매자 관계 특성에 대한 선행연구를 바탕으로 온라인 핸드메이드 플랫폼에 적용 가능한 핵심 특성요인인 입점 상점 특성(명성, 규모)과 입점 상점 관계특성(정보공유, 관계기간)을 도출한 후, Etsy.com 웹사이트에서 웹 하베스팅 방법으로 수집된 데이터를 이용하여 실증 분석하였다. 분석 결과, 입점 상점 특성 가운데 명성과 규모, 그리고 입점 상점 관계특성 가운데 정보공유는 입점 상점의 총 판매량에 유의한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 또한, 입점 상점 특성 중 명성, 그리고 입점 상점 관계특성 중 관계기간은 입점 상점의 가격 프리미엄에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 온라인 핸드메이드 플랫폼에서 지능형 서비스 도입 및 운영을 위한 효과적인 관리 기준을 제시하고, 나아가 입점 상점이 핸드메이드 제품에 대한 판매량 증진 및 가격 프리미엄 극대화를 위한 실질적 전략 마련에 도움이 될 수 있기를 기대한다.
본 연구의 목표는 통합형 국가연구개발 사업에서 정보화사업, 공공조달 등 공공수요 기반의 상용화로 연계되는 복잡한 형태의 사업성과를 측정하고 관리하기 위한 과학적이고 효율적인 성과평가 프레임워크를 제안하는데 있다. 다수의 연구기관이 참여하여 하나의 최종성과물을 이루는 통합형 국가연구개발사업과 사업의 결과물이 수요기반의 실증 및 상용화까지 이루어지는 사업의 경우, 연구개발사업을 구성하는 세부과제의 단기적 산출물을 바탕으로 성과를 평가하는 기존의 평가체계로는 통합적 연구성과물에 대한 중장기적 효과와 실용성을 평가하기에는 한계가 있다. 더욱이 국가연구개발사업의 패러다임이 효율성을 중시하는 임무중심으로 변화함에 따라, 국가연구개발과제의 성과평가도 결과의 효과와 실용성을 중심으로 변화해야 할 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 Hourglass 모델을 활용하여 각 국가연구개발과제의 성과가 단순한 단기적 산출을 넘어, 실제 그 효과성 등 실용적 관점에서 완성도를 평가하기 위한 구조적 관점의 성과평가 프레임을 제시한다. 이는 연구개발과제의 구조에 따라 Tool-System-Service-Effect로 이어지는 하향식(Top-down) 및 상향식(Bottom-up) 접근을 연계한 통합적 프레임이라 할 수 있다. 제시된 세부 평가지표와 성과평가 프레임을 실제 국가연구개발사업에 적용함으로써 지표의 타당성과 제안된 성과평가 프레임의 효용성을 검증하였으며, 이러한 결과는 향후 효율성을 강조하는 국가연구개발사업의 성과평가 체계에 대한 학술적, 정책적, 산업적 시사점을 제시할 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 IT와 광고 산업 간의 융합형 이머징(emerging) 디지털 광고물에 대한 소비자 유형화 연구를 수행하여, 비즈니스 마케팅 관점에서 관련 시장 세분화 전략 수집에 필요한 소비자 특성에 관해 이론적 정의를 제시하는 것이다. 이를 위해, 응답자 내면의 주관적 사고체계, 선호, 의견, 인지 등을 해석하여 새로운 이론을 발견해가는 정성적 관점의 주관성 연구인 Q방법론을 적용하여 분석하였다. 이 방법론은 가설 검증을 추구하는 기존의 정량적(또는 실증적) 연구와 비교할 때, 연구자가 제시하는 조작적 정의(가설)에 의존하지 않고 객관적으로 응답자의 진술만을 전적으로 반영하는 해석적 연구를 추구한다. 이런 이유로, Q연구는 신규 서비스의 초기 시장형성 단계에서 나타나는 실제적인 소비자 유형을 심도 있게 분석하여, 선행연구로서 소비자 행동 특성을 이론화 하는데 적합하다. 본 연구는 철저한 문헌연구와 인터뷰를 통해 30개의 'IT 통합형 디지털 광고 종류(Q샘플)'를 추출하고, 이에 대한 40명의 응답자(P샘플) 개인별 Q소팅 조사 자료를 분석하여 결과적으로 총 4개의 소비자 유형을 발견하였다. 그리고 세분화 된 각 집단의 고유한 특성을 해석하여, '멀티채널 디지털 광고 추구형', '감성적광고추구형', '뉴미디어 광고 추구형', 'Web 2.0 광고 추구형'으로 명명하였다. 본 연구의 분석 결과는 이머징 디지털 광고 산업을 주제로 한 학술 및 산업적 연구의 선행 연구로서, R&D, 마케팅 프로그램 및 광고 크리에이티브 전략, 관련 정책을 계획하는 분야 등 기초 연구로서 활용 가치를 기대할 수 있다.
최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.
많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.
"2016 인터넷이용실태조사"에 따르면 인터넷 이용자수 및 이용률은 점점 증가하고 있으며 접속방법에 있어서는 컴퓨터보다 스마트폰을 통한 접속이 많아지고 있다. 스마트기기의 증가에 따라 초고속인터넷의 수요가 감소할 것이라는 전망도 있다. 하지만, 스마트기기의 증가에도 불구하고 기가인터넷을 통한 속도 향상과 IoT 시장의 성장으로 인해 초고속인터넷 시장은 당분간 유지될 것으로 전망된다. 시장의 포화로 인해 통신사업자들이 신규고객 확보를 위해 과도한 경쟁을 하고 있지만, 고객이탈의 원인을 알 수 있다면 보다 효과적인 마케팅을 통해 과도한 마케팅비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 통신사업자 A사가 보유하고 있는 안양시, 군포시, 의왕시 3개 도시의 결합유형별 해지 데이터와, 통계청으로부터 구한 지역별 데이터를 결합하여, 지역별 해지율과 이에 영향을 미치는 지역특성간의 관계를 분석하고자 하였다. 특히 인접지역에 따라 결합유형별 해지율의 분포에 차이가 있을 것으로 보고, 클러스터링을 이용하여 해지유형이 유사한 지역을 도출 및 분석하고자 하였다. 공간검색통계도구인 SatScan은 기존의 클러스터링 방법에 공간정보를 추가하여 인접지역을 중심으로 군집이 형성되도록 한다. 따라서 본 연구에서는 SatScan을 이용해 지역의 공간정보를 기반으로 유사지역을 군집화하고, 군집별 해지율과 지역별 데이터와의 연관성을 분석하였다. 분석 단계에서는 먼저 공간정보와 해지데이터를 결합하여 도출된 군집들의 특성을 정리하였으며, 다음으로 군집분석 결과를 바탕으로 하여 각 동의 초고속 인터넷 해지율과 지역별 데이터와의 연관성을 분산분석, 상관분석, 회귀분석을 이용하여 분석하였다. 그리고, 분석결과를 기반으로 하여 지역에 따른 적절한 마케팅 방안을 제안하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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