프로세스 마이닝에서는 일반적으로 SAP ERP와 같은 정보시스템이 남기는 시스템의 디폴트 로그를 분석해왔지만, RPA라는 자동화 소프트웨어의 사용이 확대됨에 따라 RPA 봇이 남기는 로그를 활용할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 RPA 봇을 국내 제조기업(코스메틱 분야) 3개 사의 업무에 적용하여 로그를 남긴 후 분석함으로써 현업의 RPA 자동화에 대한 실제 현황을 파악하였다. Uipath와 파이썬을 이용하여 RPA 봇을 구현하고 로그를 남겼으며, 봇이 남긴 로그의 분석을 위해서는 프로세스 마이닝 전용 소프트웨어인 Disco를 사용하였다. 프로세스 마이닝을 통해 봇의 활용성과 성능이라는 두 측면에서 로그 분석을 해 본 결과, 개선 요구사항을 찾아볼 수 있었다. 특히 봇의 활용성 측면에서 활용도를 높여야 하는 경우가 많았고, 수행과정에서 오류나 예외발생 및 수행시간이 길어지는 구간이 발견된다는 점에서 모든 사례에서 개선 지점이 존재하고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 분석은 설문이나 인터뷰에 의존했던 기존의 정성적 방법이 아닌 데이터를 활용한 증거 기반의 분석으로 봇의 자동화 현황과 성과를 분석한다는 점에서 매우 과학적이며 또 현업의 업무에 적용된 사례라는 점에서 실증적 의미를 갖는다. 나아가 '로그 마이닝 기반 자동화 현황 분석'은 봇 행동 최적화를 위한 의미있는 기초 단계로, 궁극적으로 프로세스 경영을 수행할 수 있는 토대가 된다고 볼 수 있다.
본 연구는 시멘틱 네트워크 분석을 통해 방대한 뉴스 기사를 분석하여 창업 트렌드를 파악하고자 하였다. 한국언론진흥재단에서 제공하는 빅카인즈 기사 분석 서비스를 이용해 2013년 1월부터 2022년 12월까지 19개 신문사의 뉴스 기사 330,628건을 종합적으로 분석하였다. 이 연구는 사회적 환경과 글로벌 경제 트렌드가 창업에 미치는 영향을 고려하여 최근 10년 동안 주요 이슈의 변화를 탐구하는 데 중점을 두었다. 또한 코로나-19 팬데믹 전후의 뉴스 기사 수와 이슈 변화를 비교하여 빈도 분석, 관계 분석, 연관어 분석을 통해 창업 트렌드를 시각화 하여 제시하였다. 연구 결과, 창업 연관어의 상위 키워드는 창업의 활성화, 사업화 등이고, 코로나-19와 창업 키워드 간의 상관관계는 선형적인 의미에서 거의 무시할 수 있는 수준이었으나, 팬데믹 기간동안 뉴스 기사 수는 감소하여 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 가장 많이 언급된 키워드는 중소벤처기업부, 장소는 미국, 인물은 한정화. 기관은 중소벤처기업부로 나타났으며 창업분야는 어떤 분야보다 사회적 이슈에 다각적인 영향을 받고,시기적 접근 빈도가 증가하는 중요한 특징이 나타났다. 본 연구결과는 창업 관련 이슈 및 사건에 대한 이해와 탐구에 필수적인 기초자료를 제공하여 향후 해당 분야 연구주제를 제안할 연구로서의 의미가 있다.
본 논문의 목적은 국토교통분야에서 정부 R&D 지원을 받은 중소·중견기업을 대상으로 정부 R&D 지원이 기업 경영성과에 미치는 영향을 분석함과 동시에 사업화 프로그램의 조절효과를 검증하는 것이다. 이를 위하여 국내·외 문헌을 기반으로 R&D를 통해 도출되는 성과를 1·2차 매개변수로 구분하고, 정부에서 운영하는 사업화 프로그램을 조절변수로 설정하였다. 회귀분석, 이중매개분석, 그리고 조절된 매개효과 분석 등을 이용하여 정부 R&D지원이 기업의 경영성과에 미치는 영향과 그 과정을 확인하였다. 연구 결과, 정부 R&D 지원이 기업경영성과에 유의한 영향을 미침을 확인하였고, 논문 및 특허 등 1차 성과와 시제품, 법제도 개정 등 2차 성과 모두 정부 R&D지원과 기업의 경영성과의 관계에서 이중매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 아울러, 정부에서 운영하는 사업화 프로그램이 1차, 2차 성과가 매개변수로서 역할을 할 때 그 효과를 조절하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 향후 국토교통분야에서 기업 경영성과 및 경제적 효과 확대를 위한 정부 R&D 지원 정책을 수립할 때 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 신용보증기금으로부터 투자받은 기업의 비재무정보를 활용하여 기업 부실에 영향을 주는 요인들을 검증하는 것이다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2022년 12월말까지 신용보증기금에서 투자받은 594개(정상기업 525개, 부실기업 69개) 기업을 표본으로 선정하였다. 기업의 비재무정보를 창업자 특성정보, 기업 특성정보, 기업 투자정보로 구분하여 교차분석과 로지스틱회귀분석을 실시하였다. 교차분석 결과 개인신용등급, 업종, 공동투자여부가 유의한 변수로 선정되었고, 그 변수들을 대상으로 로지스틱회귀분석을 실시하여 개인신용등급, 공동투자여부 등 2개 변수가 부실의 중요한 요인으로 선택되었다. 기업경영에 있어 창업자의 개인신용과 투자지원시 공동투자의 중요성을 알 수 있었다. 중소벤처기업에 투자를 지원하는 기관이 이러한 결과를 심사에 반영하고, 민간투자기관과의 협력관계를 체계적으로 구축하면 부실을 최소화하는데 도움이 될 것이다. 본 연구를 통해 공공기관의 직접투자를 지원받는 기업의 부실에 영향을 미치는 요인들에 대하여 더욱 관심을 갖는 계기가 마련되길 바란다.
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 연구는 기존의 스마트워크 모델인 재택 근무, 스마트워크 센터, 모바일 오피스 등을 지원 및 확장할 수 있는 NFC 기반의 스마트워커 네트워킹 서비스 모델과 NFC 기반의 공간관리 서비스 모델을 제시한다. 본래 재택 근무나 원격 근무는 직원들의 생산성 제고를 위해 시행되었지만, 최근 생산성 저하와 협업의 어려움, 근태 관리의 어려움 등을 이유로 재택 근무의 실효성에 대해 부정적인 의견이 제시되고 있고, 일부 기업은 재택 근무를 폐지하고 있는 실정이다. 이에 본 논문은 직원들 간의 협업 및 커뮤니케이션을 지원하여 업무 생산성을 제고시킬 수 있는 NFC 기반의 커뮤니케이션/SNS 서비스 모델을 제시한다. 또한, NFC 기술을 이용한 지역 기반의 실시간 구인, 구직 서비스 모델을 제안하는데, 이 서비스 모델은 기존의 공유 경제 사이트와의 제휴를 통해 사용자들이 NFC 태그 터치 후 공유경제 사이트에서 필요한 인력을 구하거나, 자신의 기술이나 재능을 무료 또는 유료로 제공함으로써 효율적으로 인력이 활용되는 효과를 가져 올 수 있다. NFC 기반의 커뮤니케이션/SNS 서비스 모델은 구축비용이 낮다는 점과 종업원들의 위치 정보 제공이 가능하다는 점, 지식 축적이 가능하다는 등의 특징을 가진다. NFC 기반의 공간관리 서비스 모델은 스마트워크가 주로 시행되던 오피스 공간뿐만 아니라 그 외의 현장이나 카페 등 기존의 업무공간 이외에서도 업무를 수행할 수 있도록 지원하는 서비스 모델로 공간확장 측면에 중점을 둔 서비스 모델이다. 이 서비스 모델은 구축비용이 낮다는 점, 개인화 서비스의 제공이 가능하다는 점, 기업 외부에 시스템 구축이 가능하다는 점, 기업 내외부에 있는 종업원들의 위치 정보 파악이 가능하다는 특징을 가진다. 본 논문은 위와 같은 스마트워크 서비스 모델을 설계하기 위해 시나리오를 제시하고, 비즈니스 모델의 프로세스와 이해 관계자들의 역할 및 혜택을 검토하며, 기존의 서비스와 비교 분석하여 차별점을 도출하고 시사점을 제시한다. 본 논문이 제시하는 서비스 모델은 기존의 서비스 모델을 대체하는 것이 아니라 지원하고 확장할 수 있는 모델로, NFC라는 인식기술을 활용하여 기업이 좀 더 유연한 스마트워크 시스템을 구축할 수 있도록 한다. 기존에 대기업 위주로 스마트워크가 시행되었으나, NFC 기반의 스마트워크 서비스 모델은 스마트워크를 도입하는 기업의 범위를 확장시키고, 스마트워크 제도의 수혜를 받을 수 있는 구성원의 범위를 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.
소재와 부품은 제조업의 허리 역할을 담당한다. 2018년 우리나라의 소재부품산업의 수출액은 3,162억 달러로 2018년 기준 전체 수출의 52.3%를 차지할 정도로 급성장해 효자산업이 되었다. 이처럼 소재부품산업은 무역흑자를 이끄는 핵심산업이지만 유독 일본과의 관계를 보면 다른 모습을 보인다. 작년 대일무역적자는 240억 달러로 줄었으나 그중 소재부품산업의 적자는 151억 달러로 여전히 60%를 넘는 수준이다. 오늘날 일본이 첨단 소재부품산업에서 최고의 경쟁력을 가지게 된 것은 요인으로는 기업 간의 협력과 공생, 모노쯔쿠리 정신, 장기적인 정부정책 등에서 찾을 수 있다. 우리 경제가 일본의 첨단소재부품산업을 추격하기 위해서는 다음과 같은 인식전환이 필요할 것이다. 첫째, 소재부품산업은 동반성장을 전제로 하며 상생협력이 절대적으로 필요한 동반성장산업의 하나라고 할 수 있다. 일반적으로 소재와 부품은 최종제품이 아니라 중간제품이다. 따라서 소재와 부품은 소비자와 거래가 이루어지는 것이 아니라 기업 간의 거래만 이루어지는 특성을 잘 이해해야 한다. 둘째, 공동기술개발의 확대가 절대적으로 필요하다. 우리나라는 범용 소재부품산업분야에서는 경쟁력을 가진 기술강국이다. 그러나 자세히 살펴보면 중소기업의 기술개발 단계에서 대기업의 참여가 부진해 첨단제품의 개발이 상대적으로 어려운 구조를 가진 것으로 조사되고 있다. 우리나라 소재부품산업은 기술개발단계에서부터 대기업이 참여하여 고객의 다양한 의견을 전달하고 공동 R&D에 참여해야 할 것이다. 셋째, 장기적인 접근이 필요하다. 소재부품산업에서 대일 무역적자의 고착화는 첨단 기술 부족 등 우리나라 소재부품산업의 구조적 취약성이 직접적인 원인이지만 그 배경에는 기술에 대한 문화적 차이가 존재하기 때문이다. 우리가 첨단소재부품산업 분야에서도 경쟁력을 확보하기 위해서는 시간이 걸리더라도 기술과 노하우를 하나씩 쌓아가는 장기적인 접근이 절대적으로 필요하다. 여기에는 기업의 접근뿐만 아니라 정부의 정책도 마찬가지일 것이다.
지식사회에 들어서며 새로운 형태의 자본으로서 정보의 중요성이 강조되고 있다. 그리고 기하급수적으로 생산되는 디지털 정보의 효율적 관리를 위해 정보 분류의 중요성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 기업의 기술사업화 의사결정에 도움이 될 수 있는 맞춤형 정보를 자동으로 분류하여 제공하기 위하여, 기업의 사업 성격을 나타내는 한국표준산업분류(이하 'KSIC')를 기준으로 정보를 분류하는 방법을 제안하였다. 정보 혹은 문서의 분류 방법은 대체로 기계학습을 기반으로 연구되어 왔으나 KSIC를 기준으로 분류된 충분한 학습데이터가 없어, 본 연구에서는 문서간 유사도를 계산하는 방식을 적용하였다. 구체적으로 KSIC 각 코드별 설명문을 수집하고 벡터 공간 모델을 이용하여 분류 대상 문서와의 유사도를 계산하여 가장 적합한 KSIC 코드를 제시하는 방법과 모델을 제시하였다. 그리고 IPC 데이터를 수집한 후 KSIC를 기준으로 분류하고, 이를 특허청에서 제공하는 KSIC-IPC 연계표와 비교함으로써 본 방법론을 검증하였다. 검증 결과 TF-IDF 계산식의 일종인 LT 방식을 적용하였을 때 가장 높은 일치도를 보였는데, IPC 설명문에 대해 1순위 매칭 KSIC의 일치도는 53%, 5순위까지의 누적 일치도는 76%를 보였다. 이를 통해 보다 정량적이고 객관적으로 중소기업이 필요로 할 기술, 산업, 시장정보에 대한 KSIC 분류 작업이 가능하다는 점을 확인할 수 있었다. 또한 이종 분류체계 간 연계표를 작성함에 있어서도 본 연구에서 제공하는 방법과 결과물이 전문가의 정성적 판단에 도움이 될 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 데이터 경제가 가속화되면서 경영학 분야에서는 데이터 매칭이라는 새로운 기법이 주목받고 있다. 데이터 매칭은 모집단이 같지만 서로 다른 표본에서 수집된 데이터셋을 합치는 기법 또는 처리 과정을 의미한다. 그중에서 통계적 매칭은 서로 다른 데이터를 결합하는데 있어서 사업자 번호와 같이 기준이 되는 변수가 없는 경우 통계적 함수를 활용하여 데이터를 매칭하는 방법이다. 선행연구 검토결과 경제학, 교육학, 보건, 의료 등 다양한 분야에서 통계적 매칭이 많이 사용되고 있는데 반해 경영학 분야는 제한적임을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존 경영학 분야에서 충분히 연구되지 않았던 통계적 매칭의 유용성을 검증하고 활용도를 높이는 방안을 연구하고자 한다. 연구목적을 달성하기 위해 본 연구에서는 2020 벤처기업정밀실태조사와 2020 한국기업혁신조사 자료를 활용하여 통계적 매칭 시뮬레이션을 수행하였다. 먼저, 선행연구를 바탕으로 통계적 매칭에 사용되는 변수를 선정하였다. 공통변수는 업종, 종업원수, 지역, 업력, 상장시장, 매출로 설정하였고, 검증을 위한 고유변수와 제공변수는 중소기업 혁신에서 가장 중요한 연구인력 비율과 R&D 비용으로 각각 설정하였다. 사전 검증을 위해 2020 벤처기업정밀실태조사 자료를 수여자 데이터 30%와 기여자 데이터 70%로 분할하였다. 통계적 매칭에는 마할라노비스 거리와 랜덤 핫덱을 결합한 방식을 사용하였고, 성능평가는 수여자 데이터와 원시 데이터의 평균값 비교와 커널 밀도 함수(Kernel Density Estimation)를 통해 데이터 분포를 비교하였다. 검증결과, 수여자 데이터 30%와 기여자 데이터 70%에서 추출된 매칭 데이터의 평균값이 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타나 유사한 데이터가 매칭된다는 것을 확인하였다. 또한, 두 데이터의 커널 밀도 함수로 도출한 데이터 분포 역시 유사한 형태가 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 사후 검증에는 2020 벤처기업정밀실태조사에서 임의로 30%를 수여자 데이터로 추출하고 2020 한국기업혁신조사 자료를 기여자 데이터로 설정하여 통계적 매칭을 수행하고 검증하였다. 사전 검증과 마찬가지로 공통변수는 업종, 종업원수, 지역, 업력, 상장시장, 매출로 설정하였고, 검증을 위한 고유변수는 연구 인력 비율과 R&D 비용으로 정의하였다. 분석 결과, 수여자 데이터의 연구인력 비율의 평균과 기여자 데이터의 평균은 예상과 다르게 통계적으로 차이가 있는 것으로 나타났다. 하지만 커널 밀도 함수에 따른 두 데이터의 분포는 유사한 형태를 보이는 것으로 조사되어 통계적 매칭의 적절성을 확인할 수 있었다. R&D 비용은 통계적 매칭 수행 결과, 수여자 데이터의 R&D 비용 평균과 기여자 데이터의 평균이 통계적으로 차이가 없었고, 커널 밀도 함수도 유사한 분포를 보이는 것으로 조사되었다. 이러한 결과는 모집단은 동일하지만 서로 다른 표본에서 수집된 자료를 통계적으로 결합하여 신뢰할 수 있는 새로운 데이터를 확보할 수 있다는 측면에서 큰 의의가 있다. 또한, 경영학 분야에서 많이 사용되지 않았던 데이터 매칭 방법론을 모의실험을 통해 타당성을 검증함으로써 연구용 데이터 확보와 연구방법론의 확장에 기여했다는 점에서 시사점을 가진다.
기술사업화는 기업의 연구개발 과정 및 결과물을 시장에 효과적으로 연계하여 경제 가치를 창출하는 것을 의미한다. 거시적인 관점에서 보면 기술사업화는 국가수준의 R&D 효과성을 강화할 수 있으며, 관련된 산업의 발전을 촉진할 수 있다. 또한, 미시적인 관점에서 보면 기업이나 개인들은 기술사업화를 통해서 경쟁우위를 확보하고, 유지할 수 있다. 특정 기술이 사업화까지 이르기 위해서는 기술 기획, 기술의 연구와 개발, 상용화 즉 시장 진출까지의 크게 세 단계를 거치는 게 일반적이며, 이런 일련의 과정은 많은 시간과 비용을 수반한다. 따라서 연구개발 착수에서 상용화까지 소요되는 기술사업화 기간과 비용은 기업 입장에서는 시장 진출 전략을 결정하는 데 중요한 의사결정 정보가 되며, 기술 투자자에게는 기술가치를 합리적으로 평가하는데 더욱 중요한 정보가 된다. 이렇게 중요한 기술사업화 소요 기간과 비용을 과학적으로 추정하는 것은 매우 중요하지만 현재까지 이런 두 가지 정보에 대한 연구는 매우 부족한 실정이며, 널리 알려진 방법론도 부재한 상황이다. 본 연구의 목적은 기술사업화 기간과 비용을 추정하는 체계를 설계하고 이를 실제 기업데이터를 활용하여 개발하는 것이다. 구체적으로 특정 기술의 기술 자체의 요인, 기술개발 주체의 역량, 외부 환경 요인의 세 관점에서 어떤 요인들이 기술사업화 기간 및 비용에 영향을 주는지 도출하고, 해당 요인들의 수준에 따라 기술사업화 기간 및 비용을 제시하는 모형을 개발하고자 한다. 본 연구의 결과는 기술을 개발하는 주체와 기술을 투자하는 주체 모두에게 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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