• 벤처창업연구
• /
• 제15권5호
• /
• pp.13-35
• /
• 2020

스타트업 액셀러레이터는 초기창업자들이 겪는 애로사항을 직접적으로 해결해 줄 수 있는 교육, 멘토링, 네트워킹, 공간, 시드머니(Seed money)등을 제공하고 일정 지분을 받는 새로운 형태의 투자주체이다(Clarysse, 2016). 스타트업 액셀러레이터들은 이들이 스타트업 생태계에 미치는 영향력이 입증되면서 전 세계적으로 확산되고 있다(Pauwels et al., 2016; Cohen & Hochberg, 2014). 본 연구는 이처럼 전 세계적으로 주요한 투자주체로 부상하고 있는 스타트업 액셀러레이터들의 투자결정요인을 도출하는 연구를 진행하였다. 먼저, 관련 선행연구가 부재한 상황이므로 정성적 메타합성법, 관련 자료조사, 관찰, 심층인터뷰의 과정을 거쳤다. 우선 창업초기 기업에 대한 투자결정요인에 대한 선행연구 30여 편을 선정하여 해당연구에 나타난 투자결정요인들을 정성적 메타합성법을 통해 비교·분석하였다. 그리고 액셀러레이터의 특성을 반영하기 위해서 액셀러레이터들의 평가과정에 대한 자료들을 조사하였으며, 실제로 이루어진 미국 액셀러레이터들의 스타트업 평가과정을 관찰하였다. 이 때 나타난 100여개의 질문을 근거이론의 코딩 기법을 활용하여 분석하였다. 더불어 미국 액셀러레이터들을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하여 액셀러레이터의 특성과 주요 투자결정요인 등을 파악하였다. 이를 통해 최종적으로 5개 카테고리, 26개 세부 투자결정요인으로 이루어진 '액셀러레이터 형 투자결정요인'을 도출하였다. 그리고 이의 결과를 국내 액셀러레이터들의 검토를 받고 확정한 후, 국내 액셀러레이터를 대상으로 한 정량조사를 통해 각 카테고리 내, 중요도 및 우선순위를 살펴봄으로써 이의 신뢰성 및 액셀러레이터들이 중요하게 생각하는 투자결정요인 등을 확인하였다. 이렇게 액셀러레이터의 투자결정요인을 체계적으로 도출한 연구는 최초의 연구로써 후속연구들의 진행 및 스타트업 선정과정, 액셀러레이터의 투자결정 과정 등에 주요한 기여를 할 수 있으리라 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.191-204
• /
• 2015

국내 소프트웨어(SW) 개발인력의 미충원율은 매우 높으며, 특히 2년 이상의 현장경력이 있는 고급 개발자의 부족문제는 심각하다. 최근 정부도 이를 인식하고, 정책적으로 SW개발 신규인력 양성에 힘을 기울이고 있다. 그러나, 이러한 노력은 초급개발자의 수급문제를 해결하는데 효과적일 수 있지만, 업계에서 요구하는 고급 개발자의 부족현상을 해결하는 근본적인 대책으로 인식되지는 못하고 있다. SW 전문개발자를 양성하기 위해서는 초급개발자들이 지속적으로 직무를 수행하여 풍부한 업무경험을 갖춘 고급 개발자로 성장해야 하기 때문이다. 이에, 본 연구는 국내 SW업체에서 근무하고 있는 개발관련 인력들의 업무 지속수행 의도를 조사하고, 이에 영향을 주는 주요요인들을 분석하였다. 이를 위해, 2014년 9월부터 10월까지 국내 SW업체에 근무하고 있는 현직 개발자 총 130명을 대상으로 설문조사를 수행하였으며, 이를 기반으로 SW개발업무 지속수행의도 및 이에 영향을 주는 요인들을 개발자의 특성, 직무환경, 그리고 SW개발자에 대한 사회적 인식 및 산업전망 등의 측면에서 분석하였다. 분석에는 데이터마이닝 기법들 중에서, 분석과정에서의 설명능력이 있는 회귀분석과 의사결정나무가 사용되었다. 회귀분석 결과, SW개발자가 스스로 인식하는 근무 가능한 연령이 높을수록, 내성적인 성향을 가질수록, 또한 적성에 맞아서 직무를 선택한 경우, 지속적 직무 수행 의도가 높은 것으로 나타났다. 이와 더불어, 선형회귀분석에서는 유의하지 않았으나, 규칙기반의 의사결정나무 분석에서 파악된 추가적 요인으로, 새로운 기술에 대한 학습능력 및 SW산업에 대한 전망이 직무 지속수행의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 기업의 인적자원관리 및 고급 SW인력 양성정책에 활용될 수 있을 것으로 생각되며, 궁극적으로 SW개발인력의 직무 지속성을 증진시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권4호
• /
• pp.123-139
• /
• 2019

주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.