• 벤처창업연구
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• 제14권2호
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• pp.1-13
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• 2019

새롭고 혁신적인 기술을 확보하기 위한 방안으로 많은 기업들은 기술력 있는 스타트업에 투자를 하고 인수하여 왔다. 스타트업들은 일반적으로 규모가 작고 과거 사업 경력이 작기 때문에 기술력 및 사업성 검증 방법에 한계가 있어 인수할 때 여러 가지 위험이 따른다. 그래서, 경쟁력 있는 스타트업을 발굴하고 투자를 집행하는 부분에 있어서 벤처캐피탈은 중요한 역할을 한다. 독립벤처캐피탈(Independent Venture Capital)은 일반적으로 재무적인 수익을 중요시하는 반면 기업에서 투자 담당 역할을 하는 기업벤처캐피탈(Corporate Venture Capital)은 전략적인 관점에서 모기업과의 비즈니스 시너지를 중시하고 있다. 기술의 발전이 급속하게 이루어지고 신기술의 보유 여부가 기업의 경쟁력을 좌우하는 산업계 분야에선 기존 회사들은 혁신적인 기술을 보유한 스타트업에 지분 투자를 통해 투자 포트폴리오로 편입시키고 같이 협업을 진행하며 포괄적인 협력을 위해서 인수를 진행한다. 또한, 기존 투자한 회사들의 포트폴리오 관리를 통해서 업계의 정보를 얻고 이를 활용해서 신규 투자 및 인수를 진행한다. 본 논문에서는 미국에 상장된 주요 기업들이 기업벤처캐피탈을 통해 진행한 투자활동 및 모기업과 스타트업에 미치는 효과를 회귀분석을 통해 검증하였고 모기업의 인수 성과는 주가 분석에 기반을 둔 이벤트 스터디(Event Study) 또는 사건연구라 불리는 방법론을 통해 분석하였다. 스타트업의 기준은 창업 후 12년 이하의 회사로 규정하였고 분석 결과 투자 규모 및 횟수가 큰 기업벤처캐피탈을 보유한 모기업 일수록 적극적으로 스타트업을 인수하는 것으로 나타났다. 또한 기업벤처캐피탈이 재무적 목적의 투자 활동을 증가시킬 경우 모기업의 인수활동에 음(-)의 영향을 미치는 것을 알 수 있고, 기업벤처캐피탈이 기존에 투자한 포트폴리오 내에 있는 회사를 모기업이 인수할 경우 그렇지 않은 경우에 비해서 인수 성과가 증가하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.35-48
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• 2014

2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2006년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.278-283
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• 2006

2005년 공공시설의 조기 공급을 통해 국민의 시설편익을 향상시키고자 도입된 BTL(Build - Transfer - Lease: 임대형 민자사업)을 통해 2006년 15개 시설유형, 84개 사업에 총 8조 3147억원이 투입될 계획이다. 그러나 일부 대형업체는 수익률이 저조하다는 이유로 BTL사업에 대한 투자를 꺼리고 있고, 특히 부분적으로 수익이 발생하는 사업에 대해서도 일괄적으로 BTL방식을 적용할 경우 수익률이 더욱 저하될 수 있는 문제가 있다. 따라서 본 연구에서는 수익성이 낮은 부분은 BTL방식으로 운영함으로써 사용자의 편익을 도모하고, 한편 수익성이 높은 부분은 민간투자자에게 운영권을 부여는 BTO방식으로 운영함으로써 사업의 수익률을 향상시킬 수 있는 BTL+BTO방식을 제안하고 운영기간을 기반으로 하는 BTL+BTO방식의 수익성 산정모델을 제시하였다. 그리고 본 모델을 실제 00지역 관사사업을 적용함으로써 BTL+BTO방식의 운영기간을 산정하여 BTL방식의 운영기간을 비교함으로써 BTL+BTO방식의 모델의 적절성을 검증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권11호
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• pp.315-321
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• 2012

기술혁신은 기업의 경제성장과 기업의 경쟁력 강화를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에 기업들은 기술혁신을 위해 많은 투자와 노력을 경주하고 있다. 이러한 기술혁신의 결과물로써 나타난 특허, 상표권, 저작권 등은 지식재산권이라는 법적인 권리로 인정을 받게 된다. 이러한 지식재산이 활성화되기 위해서는 담보물인 기술 및 지식인 특허를 통한 기업의 자금을 조달하는 금융기법이 필요하다. 그러나 아직까지 국내에서는 IP 관련 금융제도가 보증문제, 관련 규정 등의 미흡으로 인해 활성화 되지 못한 실정이다. 이에 본 연구에서는 IP 금융의 활성화 방안을 위한 전제조건으로 담보 대상인 IP에 대한 객관적이고 신뢰성 있는 가치평가가 중요하다고 판단하였으며, IP 금융에 필요한 특허가치평가의 여러 가지 방식들에 대해서 살펴보고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.31-36
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• 2021

중국 우한발 코로나 19 바이러스로 인하여 세계 경제가 침체하여, 미국연방준비제도를 비롯한 대부분 국가에서는 통화량을 늘려 경기를 부양하는 정책을 내놓았다. 주식 투자자들 대부분은 기업에 대한 재무제표 분석이 없이 유명 유튜버의 추천종목이나 지인의 말만 듣고 투자하는 경향이 있어서 주식투자의 손실 가능성이 크다. 따라서, 본 연구에서는 기존 자동매매 조건에서 발전된 인공지능 딥러닝 기법을 이용하여 주가에 영향을 미치는 거시지표를 분석하고 예측하여 주가에 미치는 상관관계를 통한 개별주가예측에 가중치를 부여하고 주가를 예측한다. 또한, 주가는 실시간 증시뉴스에 민감하게 반응하기 때문에 증시뉴스 텍스트 마이닝을 통하여 인공지능으로 예측된 주가에 가중치를 반영하여 더 정확한 주가 예측을 하여 주식 투자자에게 매매의 판단 근거를 제공하여 건전한 주식투자가 되도록 이바지하였다.

• 미래기술융합논문지
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• 제1권2호
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• pp.01-09
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• 2022

최근 기업과 공공기관에서 안전 이슈는 더는 미룰 수 있는 상황이 아니며, 대형 안전사고가 발생했을 때 직접적인 금전적 손실뿐 아니라 해당 기업 및 공공기관에 대한 사회적 신뢰가 함께 떨어지는 간접적인 손실도 매우 커진다. 특히 사망 사고의 경우는 더욱 피해가 심각하다. 이에 따라 기업 및 공공기관은 산업 안전 교육과 예방에 대한 투자를 확대함에 따라, 고위험 상황이 존재하는 산업현장에서 사용자 행동반경에 영향을 받지 않고 안전관리 서비스가 가능한 개방형 AI 학습모델 생성 기술, 에지단말간 AI협업 기술, 클라우드-에지단말 연동 기술, 멀티모달 위험상황 판단기술, AI 모델 학습 지원 기술을 이용한 시스템 개발이 이루어지고 있다. 특히 인공지능 기술의 발전과 확산으로 안전 이슈에도 해당 기술을 적용하기 위한 연구가 활발해지고 있다. 따라서 본 논문에서는 고위험 현장 안전관리를 위해 AI 모델 학습 지원이 가능한 개방형 클라우드 플랫폼 설계 방안을 제시하였다.

• 지적과 국토정보
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• 제44권2호
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• pp.209-230
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• 2014

2002년 최초 도입된 한국의 부동산투자회사(이하, 리츠)는 크게 3가지 형태가 있다. 한국거래소에 상장된 각각의 리츠는 그 특성이 다르지만 모두 부동산투자회사 종목으로 분류된다. 현행 "부동산투자회사법"은 그 개별 특성을 반영하지 못하고 일률적으로 적용되고 있다. 일부 리츠는 입법취지와는 달리 상장폐지되어 투자자의 투자손실을 야기하는 등 개별 리츠에 따라서는 법제도 운영이 적절하게 이뤄진다고 보기 어려운 일이 발생하였다. 본 연구는 부동산투자회사의 사업타당성 측면에서 동제도의 활발한 운용지원 방안 마련을 목적으로 한다. 부동산 개발 관련 부동산금융기법으로서 PF 평가분석시스템을 개선하여 리츠사업 타당성을 제고시킴으로써 리츠부문 활성화를 위한 정책방향을 제시한다. 리츠 관련 정책은 리츠회사 종류에 따른 차이를 고려하지 않은 일괄적인 제도 운영으로 부동산 시장을 주도하지 못하고 시장상황에 따라 대응하는 대증처리방식으로 운용되어 왔다고 할 수 있겠다. 리츠를 활용한 부동산금융의 고도화를 통하여 건설자금의 원활한 흐름과 상장된 리츠종목에 대한 일반투자자의 적정한 투자를 위한 정책이 실현되어야 할 것이다. 본 연구 결과는 시중부동자금의 투자흐름을 적절하게 유도하고 간접금융투자의 활성화를 위한 부동산 관련 정책에 반영하기 위한 정책 기초자료로 활용하고자 한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제45권6호
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• pp.276-283
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• 2021

해운업은 선박투자에 대규모의 자본이 소요되는 한편 시장의 변동성이 극심하기 때문에 투자자금의 조달구조는 기업의 안정성과 직결된다. 지금까지의 해운업 자본구조 연구는 주로 재무제표를 기반으로 자본구조의 결정요인을 도출하는 형태로 진행되었지만 이 연구에서는 접근을 달리하여 과거의 선박가격, 이자율 그리고 부채비중의 변화가 실제 어느 정도의 현금손익으로 이어졌는지 역사적 시뮬레이션을 통해 파악하였다. 연구 결과 현금손익이 0이 되는 손익분기점이 파나막스선은 부채비중 64.38%(부채비율 180.74%), 케이프선은 73.04%(부채비율 270.92%)인 것으로 나타났는데 이는 케이프선에서 추가적인 부채 활용이 가능함을 의미한다. 또한 'Super Boom' 이전과 이후로 구분하여 분석한 결과 선종별로 다른 패턴이 형성되었다. 이를 통해 선종 즉, 영업영역별로 다른 레버리지의 관리가 필요하며 시황 국면에 따라서도 탄력적인 관리가 필요하다는 시사점을 찾을 수 있었다. 이 연구는 해운기업의 입장에서는 기업의 장기적인 안정성을 확보하는 자금조달 구조파악 측면에서, 그리고 해운과 선박금융 정책을 입안하는 정책당국의 입장에서는 해운산업의 건전성을 견인하는 측면에서 실무적인 기여를 할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.71-90
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• 2020

최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.

• 경영과정보연구
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• 제37권1호
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• pp.103-122
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• 2018

본 논문은 경영자능력이 경영성과에 긍정적인 영향을 미친다는 선행연구 결과를 확장하여, 경영성과를 높이는 경영자능력의 역할 정도가 기업특성에 따라 다르게 나타나는지를 분석한다. 기업특성으로는 자금제약이 높은 기업과 시장 내에서 후발기업에 해당하는지 여부를 고려한다. 자금제약이 높은 기업은 자금의 효율적인 사용뿐만 아니라 원활한 자금조달 측면에서도 경영자의 역할이 크게 요구되며, 후발기업은 부족한 보유자원과 낮은 수익성을 극복하기 위해서는 더욱 전문적인 경영자의 판단이 필요하다. 경영자에 대한 의존도가 높은 기업특성을 보유한 경우에는 경영자의 능력에 따라 경영성과가 크게 변동할 것으로 예상된다. 실증분석은 2000년부터 2012년의 상장기업을 대상으로 하였으며, 경영자능력은 Demerjian et al.(2012)의 방법론을 이용하여 먼저 자료포락분석(DEA)을 통해 기업 전체의 효율성을 측정한 다음 기업특성요인을 제거함으로써 경영자능력을 측정하였다. 경영성과는 자산수익률(ROA)로 측정하였다. 실증분석 결과, 자금제약이 높은 기업과 후발기업의 경우에 경영자능력이 경영성과를 높이는 정도가 더 큰 것으로 나타났다. 경영자능력이 높을 경우 원활한 자금조달을 통하여 더욱 효율적인 투자를 진행함으로써 경영성과가 더 크게 증가한 것으로 해석된다. 또한, 상대적으로 열악한 환경에 있는 후발기업에서 높은 경영자능력이 효율적인 의사결정을 유도함으로써 경영성과가 더 크게 증가한 것으로 해석된다. 본 논문은 기업이 처한 상황에 따라 경영자능력이 경영성과를 높이는 정도가 다르게 나타날 수 있음을 확인하였다. 또한, 어떤 기업에서 경영자능력이 더욱 중요하게 요구되는지를 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있다.