B2B 시장에서 구매자와 판매자간의 관계는 매우 밀접하고 장기화되는 것이 특징이므로 결국 단순한 제품을 판매하는 것에 그치는 것이 아닌 지속적인 서비스에 대한 중요성이 날로 커지고 있다. 산업재 연구 전반에 걸쳐서도 서비스에 대한 중요성과 관심이 증대되면서 고객이 서비스를 사용하는데 있어서 그 서비스의 품질과 함께 최근 소비자들은 얼마나 빠르고 쉽게 서비스가 제공되어 투입되는 노력을 최소화시킬 수 있는가를 매우 중요하게 생각하기 때문에 편의성이 중요한 요인으로 고려되어지고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 산업재 시장에서 관계만족과 관계성과를 형성하는데 중요하게 생각할 수 있는 새로운 요인이 어떤 것인가 라는 의문점에서 출발하여, 서비스 편의성과 관계성과 사이의 구조적 관계를 조사하고자 하였다. 이 연구의 가장 큰 학문적 기여점은 산업재 연구에서 주류를 이루고 있는 관계품질과 관계성과의 새로운 선행요인을 검증한 것이다. 또한 소비재 시장에서 주로 연구되었던 서비스 편의성 척도를 산업재 시장에 적용하여 그 활용도를 실험해 보았다는 데 의의가 있다. 본 연구는 서비스 편의성의 구성요소인 서비스 편의성을 결정편의성, 접근편의성, 거래편의 성, 편익편의성, 사후편익편의성 다섯가지 차원으로 구분하고 관계적 요인인 관계만족에 미치는 영향과 이러한 관계만족이 관계몰입과 관계성과에 어떠한 영향을 미치는가를 분석하여 서비스 편의성의 관리와 투자에 대한 마케팅 측면의 중요성을 제시하고 있다. 실증분석을 위해 산업재 서비스를 이용하고 있는 기업의 직원들을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며 서비스 편의성 ${\rightarrow}$ 관계만족 ${\rightarrow}$ 관계몰입 $\{rightarrow}$ 관계성과에 대한 인과적 구성모텔에 대해 구조방정식 모델분석으로 검증하였다. 구성모텔에 대한 분석결과 서비스 편의성을 구성하는 요소 중 접근편의성을 제외한 나머지 결정편의성, 거래편의성, 편익편의성, 사후편익편의성은 모두 관계적 요인들에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 그 중 편익편의성이 관계적 요인에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 추가적으로 매개효과검증을 실시하여, 서비스 편의성과 관계성과의 관계를 살펴보는데 있어서, 서비스 편의성이 관계만족과 관계몰입을 통해서 관계성과에 긍정적인 영향을 주는 구조적 인 관계를 가지고 있음을 알 수 있었다. 이는 높은 서비스 편의성에 대한 관리와 투자가 구매자로 하여금 관계에 만족하게 만들고 이렇게 형성된 관계만족은 관계에 몰입하게 하여 결과적으로는 관계성과를 가져올 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 직장인들이 금융투자상품 투자의사결정에 영향을 미치는 요인을 다양한 시각에서 살펴보고, 각 영향요인의 영향력이 어떠한지를 검증하는 것을 목적으로 한다. 투자행동에 미치는 선행요인들은 행동재무학에서 주장하는 심리적 요인인 개인투자성향 요인뿐만 아니라, 금융경제적 요인과 사회환경적 요인 등 다양한 요인들에 의해 결정된다고 가정하였다. 본 연구는 이러한 개인 투자자의 투자행동을 설명하기 위하여 Hershey(2007)의 투자자 행동모델을 이론적 분석의 틀로 사용하였으며, 개인투자성향 요인을 자기과신, 자기통제, 위험수용성향 등 심리적 요인들을 사용하였고, 금융경제적 요인으로 금융지식과 경제적 불안 그리고 사회환경적 요인으로 사회적 상호작용, 준거집단 영향 등 새로운 선행변인들을 추가하였다. 또한 투자상담서비스가 독립변인들과 종속 변인인 투자만족도 간의 영향력을 증가시켰는지의 조절효과를 분석하였다. 연구결과, 독립변인과 투자만족도와의 관계에서는 자기과신, 자기통제가 투자행동인 투자만족도에 정(+)적인 영향을 미쳤고, 경제적 불안은 투자만족도에 부(-)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 조절효과는 투자상담서비스의 자기통제와 투자만족도 간에 영향력을 증가시키는 조절효과를 확인할 수 있었다. 결론적으로 직장인들은 금융투자상품의 투자행동을 할 때 심리적인 요인이 중요한 영향을 미치고 있음을 알 수 있었으며, 투자상담서비스는 직장인의 투자행동에서 제한적인 역할을 하고 있다는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 투자자 입장에서는 건전하고 합리적인 의사결정을 할 수 있고 금융전문가의 도움을 받을 수 있도록 청소년기부터의 체계적인 투자자 교육이 필요하며, 금융회사는 투자상담서비스의 주체인 전문상담 인력에 대한 전문가 교육을 강화하고 직장인의 현실적 상황에 적합한 상품개발, 상담 프로그램 및 마케팅 등 금융상담서비스의 질적 개선이 필요하다는 시사점을 얻을 수 있었다.
본 연구는 2004년 중소기업청이 창업분야 전문인력 양성을 목적으로 전국 5개권역에 창업대학원을 설립한 후 창업대학원의 기술창업교육 운영의 내실화를 도모하고 자율경쟁을 유도하기 위해 연차별로 그 성과평가를 해오고 있는 상황에 대해 BSC(Balanced Score Card) 기법을 이용해 그 평가방법의 타당성을 평가하고 개선방안을 제시하는 것이 목적이다. 이를 통해 본 논문은 중소기업청의 창업대학원지원사업의 성과평과와 관리의 타당성을 평가하고 정책적 보완점을 도출하고자 하였다. 본 연구는 크게 두 가지의 연구를 수행하였다. 첫째, 창업교육이라는 공공서비스를 제공하는 비영리기관인 창업대학원의 성과평가에 BSC 기법을 도입하는 방안을 기존문헌연구를 통해 제시하였다. 둘째, 중소기업청이 제시하고 있는 창업대학원 평가체계를 BSC적 관점에서 평가하여 평가체계의 타당성을 분석하고 합리성 제고를 위한 개선방안을 도출하였다. 연구결과, 첫째, 창업대학원의 성과평가는 평가에 그치며 차기 성과관리에 큰 기여를 하지 못하는 시스템을 가지고 있다. 둘째, 창업대학원의 성과평가가 정부의 직접적인 정책적 목표 달성 이외에는 큰 성과제고 환경을 구축하지 못하고 있다. 셋째, 창업대학원의 성과평가는 투입재무와 하드웨어적인 요소만 강조할 뿐 창업대학원의 자립적 성장에 큰 기여를 하는 인적자원확보와 정부정책 및 제도 활용 자원의 투입은 부재하였다. 넷째, 창업대학원의 정책목표 자체가 창업자 일변 중심이었다. 다섯째, 창업대학원이 지속적으로 그리고 자립적으로 성장하기 위해서는 학습 및 성장 관점에 대한 전략과 평가지표 수립이 미흡하였다. 본 논문은 최근 정부가 막대한 정부예산을 대학에 투입하여 창업교육을 통한 기업가정신 함양에 정책적 노력을 기울이고 있는 상황에서 정부의 창업교육정책이 표방하는 목표와 이를 수용하는 대학의 수용체계가 적절히 균형을 이루어가고 있는지를 평가하는 새로운 평가토대를 마련해 주는 의의가 있다. 그러나, 본 논문에는 중소기업청의 창업대학원 성과평가에 BSC 모형의 평가지표에 대해 설문조사등의 실증적 연구는 포함되지 않아 연구의 한계를 가지고 있으며 추후연구과제로 남아있다.
개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.
본 연구는 정부 창업지원정책의 효율성 제고를 위하여 성공가능성이 높은 창업기업 선별을 위한 선정평가지표 개발을 목적으로 진행하였다. 창업기업 선정평가지표 개발을 위해 첫째, 관련 문헌고찰을 통해 평가지표에 대한 이론적 재정립을 하였다. 둘째, 창업생태계의 각 분야 전문가 대상 델파이 기법을 활용하여 주요 평가항목을 도출하였다. 셋째, 항목별 중요도 산정을 위하여 AHP 기법을 적용하여 가중치를 도출하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 균형성과표(BSC) 관점에서 창업자 선정평가지표의 적용을 시도하였다. 둘째, 선행연구 고찰을 통한 창업자 역량평가 요인 및 관련 분야의 창업 전문가를 대상으로 의견 수렴과 구조화된 설문의 최종 주요 문항을 도출하였다. 셋째, 도출된 주요 선정평가지표의 가중치 적용결과, 관점별, 대항목인 사업화 관점 > 시장관점 > 기술개발관점 > 조직역량관점 순으로 나타났다. 중항목의 사업화 관점에서는 제품화 역량, 시장관점에서는 시장경쟁력, 기술개발관점에서는 제품 차별성 역량, 조직역량관점에서는 창업자의 역량이 중요하게 인지되었으며, 전반적으로 주요 중항목은 창업자 역량 > 시장경쟁력 > 제품화 역량 > 제품 차별성 순으로 나타났다. 소항목 간의 중요도는 경쟁제품의 비교 우수성이 가장 우선순위가 높았으며, 시장 진입 가능성 > 창업자의 보유역량 > 자본조달능력 > 창업자의 추진 의지 및 열정 순으로 나타났으며 파트너의 보유역량, 구성원의 명확한 역할과 기능적 구성 정도, 협력 관계 정도, 연구개발투자 등이 낮게 나타났다. 이러한 연구결과는 기존 선정평가지표 개발에 관한 선행연구의 개념적 대안 제시 및 향후 정교한 지표개발을 위한 의미 있는 시사점을 제시하였다.
4차 산업혁명시대 신기술들은 현대 사회와 경제에 많은 변화를 야기하고 있으며 그 중 산업과 일자리의 변화는 미래 인재들에게 새로운 역량을 요구하고 있다. 이러한 변화와 요구에 대한 교육적 대안으로 메이커 교육과 디자인사고 방법이 세계적으로 확산되고 있으며 대학교육에서도 이러한 교육의 적극적 연구와 운영에 대한 필요성이 높아지고 있다. 이에 창의 교육 철학이자 환경으로서의 메이커 교육·환경과 혁신 교육 방법론으로서의 디자인 사고 방법의 특성 분석과 국내 대학생 역량과의 영향관계 파악을 토대로, 두 영역의 특징과 요소들을 상호 보완적으로 접목한 교육 모형을 제시하고자 한다. 이를 통하여 미래 산업의 발전과 일자리 창출에 주도적으로 대응할 수 있는 대학생 미래 역량 강화 교육의 활성화에 기여하고자 한다. 이를 위해 메이커 교육·환경과 디자인 사고 방법에 관한 선행 연구들을 조사하여 그 개념과 특징을 살펴보고, 메이커 교육·환경과 디자인사고 방법을 통하여 개발되는 학습자의 개인적, 사회적, 산업적 차원의 역량에 관하여 분석하였다. 그리고 각각의 교육을 통하여 개발되는 학습자의 역량과 대학생의 창업 역량 간에 영향관계를 분석하고 그 결과를 토대로 메이커 교육·환경과 디자인 사고 방법을 접목한 교육의 방향과 개념모델을 제시하였다. 본 연구 결과를 토대로 대학 과정에서 메이커 교육·환경과 디자인 사고 방법을 활용한 교육은 학습자의 인지적, 상호적, 기술적 역량 개발에 긍정적 영향을 미치고, 이러한 역량들은 대학생의 개인적, 사회적, 산업적 차원의 창업 역량 및 그 하위 요소들과 유의미한 관계를 가지고 대학생들의 창업 활동 촉진에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통하여 디자인 사고 방법을 활용한 메이커 교육·환경은 각각의 교육적 특성들과 효과들이 상호 보완적으로 작동하여 대학생의 통합적 역량 개발을 통한 미래 인재 역량 개발과 창업 역량 개발을 위한 대학 교육 발전을 촉진할 것으로 기대한다. 그리고 본 연구에서 제안한 디자인 사고 방법을 활용한 메이커 교육·환경의 설계 방향과 개념 모델은 대학생의 창의혁신 교육 프로그램의 개발과 운영에 관한 다양한 연구의 기초 자료가 될 수 있을 것으로 기대한다.
4차 산업혁명과 COVID-19의 영향으로 기술 혁신이 급속도로 변화하는 가운데, 이러한 불확실한 환경 속에서 한국 기술창업기업의 기술 혁신을 촉진하기 위한 흡수역량 및 특허활동 관련 연구는 중요한 의미를 갖는다. 본 연구는 스타트업을 기준으로 한 BT, ICT 등 신기술 기반의 7년 미만 기술창업기업을 대상으로 조직역량인 흡수역량을 잠재적 흡수역량과 실현적 흡수역량으로 재구성하여 창업성과에 미치는 영향과 특허활동에 관한 연구를 수행하고, 이론적 연구모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 215개의 기술 스타트업의 CEO를 포함한 관리직 임원을 대상으로 자료를 수집하였으며, 다음과 같이 가설을 검증하였다. 첫째, 잠재적 흡수역량은 특허활동에 유의미한 영향을 주었지만, 실현적 흡수역량은 유의미한 영향을 주지 않았다. 둘째, 잠재적 흡수역량은 기술성과에 유의미한 영향을 주었지만, 실현적 흡수역량은 유의미한 영향을 주지 않았다. 셋째, 잠재적 흡수역량과 실현적 흡수역량 모두 재무적 성과와 비재무적 성과에 유의미한 영향을 주었다. 넷째, 특허활동은 잠재적 흡수역량과 기술성과에 간접적인 영향을 미치고, 실현적 흡수역량은 영향을 미치지 않았다. 다섯째, 특허활동은 잠재적 흡수역량과 재무적 성과에 간접적인 영향을 미치고, 실현적 흡수역량은 영향을 미치지 않았다. 여섯째, 특허활동은 잠재적 흡수역량과 비재무적 성과에 간접적인 영향을 미치고, 실현적 흡수역량은 영향을 미치지 않았다. 본 연구의 시사점으로는 흡수역량과 특허활동의 변수가 조직의 핵심 능력을 구축하는 데 있어 유용한 지침을 제공한다는 점에서 실무적 의의가 있다. 또한, 특허활동에 대한 흡수역량 형성 과정을 중요하게 인식하지 않은 스타트업은 흡수능력 형성 메커니즘을 새롭게 인식하고, 향후 잠재적이고 실현적인 흡수역량을 통해 경영 전략에 상당한 관심을 가질 것으로 예상된다. 이는 급변하는 기술 변화와 창업생태계의 대응 및 지속 가능한 경쟁우위 확보에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
본 연구에서는 집중형 센터를 가진 역물류네트워크(Reverse logistics network with centralized centers : RLNCC)를 효율적을 해결하기 위한 혼합형 유전알고리즘(Hybrid genetic algorithm : HGA) 접근법을 제안한다. 제안된 HGA에서는 유전알고리즘(Genetic algorithm : GA)이 주요한 알고리즘으로 사용되며, GA 실행을 위해 0 혹은 1의 값을 가질 수 있는 새로운 비트스트링 표현구조(Bit-string representation scheme), Gen and Chang(1997)이 제안한 확장샘플링공간에서의 우수해 선택전략(Elitist strategy in enlarged sampling space) 2점 교차변이 연산자(Two-point crossover operator), 랜덤 돌연변이 연산자(Random mutation operator)가 사용된다. 또한 HGA에서는 혼합형 개념 적용을 위해 Michalewicz(1994)가 제안한 반복적언덕오르기법(Iterative hill climbing method : IHCM)이 사용된다. IHCM은 지역적 탐색기법(Local search technique) 중의 하나로서 GA탐색과정에 의해 수렴된 탐색공간에 대해 정밀하게 탐색을 실시한다. RLNCC는 역물류 네트워크에서 수집센터(Collection center), 재제조센터(Remanufacturing center), 재분배센터(Redistribution center), 2차 시장(Secondary market)으로 구성되며, 이들 각 센터 및 2차 시장들 중에서 하나의 센터 및 2차 시장만 개설되는 형태를 가지고 있다. 이러한 형태의 RLNCC는 혼합정수계획법(Mixed integer programming : MIP)모델로 표현되며, MIP 모델은 수송비용, 고정비용, 제품처리비용의 총합을 최소화하는 목적함수를 가지고 있다. 수송비용은 각 센터와 2차 시장 간에 제품수송에서 발생하는 비용을 의미하며, 고정비용은 각 센터 및 2차 시장의 개설여부에 따라 결정된다. 예를 들어 만일 세 개의 수집센터(수집센터 1, 2, 3의 개설비용이 각각 10.5, 12.1, 8.9)가 고려되고, 이 중에서 수집센터 1이 개설되고, 나머지 수집센터 2, 3은 개설되지 않을 경우, 전체고정비용은 10.5가 된다. 제품처리비용은 고객으로부터 회수된 제품을 각 센터 및 2차 시장에서 처리할 경우에 발생되는 비용을 의미한다. 수치실험에서는 본 연구에서 제안된 HGA접근법과 Yun(2013)의 연구에서 제안한 GA접근법이 다양한 수행도 평가 척도에 의해 서로 비교, 분석된다. Yun(2013)이 제안한 GA는 HGA에서 사용되는 IHCM과 같은 지역적탐색기법을 가지지 않는 접근법이다. 이들 두 접근법에서 동일한 조건의 실험을 위해 총세대수 : 10,000, 집단의 크기 : 20, 교차변이 확률 : 0.5, 돌연변이 확률 : 0.1, IHCM을 위한 탐색범위 : 2.0이 사용되며, 탐색의 랜덤성을 제거하기 위해 총 20번의 반복실행이 이루어 졌다. 사례로 제시된 두 가지 형태의 RLNCC에 대해 GA와 HGA가 각각 실행되었으며, 그 실험결과는 본 연구에서 제안된 HGA가 기존의 접근법인 GA보다 더 우수하다는 것이 증명되었다. 다만 본 연구에서는 비교적 규모가 작은 RLNCC만을 고려하였기에 추후 연구에서는 보다 규모가 큰 RLNCC에 대해 비교분석이 이루어 져야 할 것이다.
최근 다양한 분야에서 새로운 기술이 출현하고 있으며, 이들 대부분은 기존 기술들의 융합(Convergence)을 통해 형성되고 있다. 또한 가까운 미래에 출현하게 될 유망한 융합 기술을 예측함으로써 변화하는 기술 지형에 선제적으로 대응하기 위한 수요가 꾸준히 증가하고 있으며, 이러한 수요에 부응하여 많은 기관과 연구자들은 미래 유망 융합 기술 예측을 위한 분석을 수행하고 있다. 하지만 이와 관련한 기존의 많은 연구들은 (i) 고정된 기술 분류 기준을 분석에 사용함으로써 기술 분야의 동적 변화를 반영하지 못했다는 점, (ii) 예측 모형 수립 과정에서 주로 범용성 네트워크 지표를 사용함으로써 기술의 융합이라는 목적에 부합하는 고유 특성을 활용하지 못했다는 점, 그리고 (iii) 유망 분야 예측 모형의 정확성 평가를 위한 객관적 방법을 제시하지 못했다는 점 등에서 한계를 갖고 있다. 이에 본 연구에서는 (i) 토픽 모델링을 통해 기존의 고정된 분류 기준이 아닌 실제 기술시장의 동적 변화에 따른 새로운 기술군을 도출하고, (ii) 기술 성숙도 및 기술군 간 의존 관계에 따라 각 기술군의 융합적 특성을 반영하는 잠재 성장 중심성(Potential Growth Centrality) 지표를 산출하였으며, (iii) 잠재 성장 중심성에 근거하여 예측한 유망 기술의 성숙도 증가량을 시기별로 측정하여 예측 모형의 정확도를 평가하는 방안을 제시한다. 이와 더불어 제안 방법론의 성능 및 실무 적용 가능성의 평가를 위해 특허 문서 13, 477건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 잠재 성장 중심성에 따른 예측 모형이 단순히 현재 활용되는 영향도 기반의 예측 모형에 비해 최대 약 2.88배 높은 예측 정확도를 보임을 확인하였다.
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이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.