• 벤처창업연구
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• 제16권2호
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• pp.19-34
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• 2021

급속한 기술변화에 대응하기 위하여 혁신을 기반으로 한 기술창업이 증가함에 따라, 정부의 창업지원 예산이 지속적으로 증가하고 있다. 그러나, 정부의 적극적인 창업활성화 정책에도 불구하고, '가벼운 창업'의 증가, 전문인력 및 자금 수급의 문제 등으로 여전히 기술창업으로의 접근에 어려움을 느끼는 것이 현실이다. 본 연구는 기술기반 창업기업의 성장 및 성공 창출의 핵심 요인을 창업가의 역량, 정부지원 만족도로 보고 기업성과에 어떠한 영향을 미치는지 실증 분석하였다. 또한, 기업가의 기술적 배경(전공연계성, 연구경험, 특허보유, CTO보유)에 따른 차이검증을 통해 기술창업의 독자적인 특성을 규명하고자 한다. 이를 위해 2020년 9월 7일부터 26일까지 대전, 대구 지역의 연구개발특구와 창업보육센터에 위치한 업력 7년 이내의 기술창업자를 대상으로 217개의 유효 설문을 수집하여 연구 검증에 활용하였다. 연구결과, 첫째 창업가의 성취역량, 개념화 역량, 네트워크역량, 시장인지 역량은 기업의 재무적·비재무적 성과에 정(+)의 영향을 미치고, 조직적 역량과 기술적 역량은 기업의 비재무적 성과에만 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 정부지원만족도는 창업자의 성취역량과 재무성과의 관계에서 정(+)의 조절 효과를 보인 반면, 다른 역량에서는 유의미한 효과가 없는 것으로 나타났다. 셋째, 창업자의 기술적 배경(전공연계, 연구 경험, 특허보유, CTO보유)에 따라 차별적인 정(+)의 효과가 확인되었다. 본 연구의 시사점은 국내외 정책 및 문헌 연구를 통해 체계화되고 분류된 기업가 역량을 제시하였다는데 의미가 있고, 개인 창업보다는 팀 창업을 제고하는 문화가 더욱 확산 되어야 함을 증명하였으며, 기술창업의 독자적인 특성인 기술적 배경의 중요성을 검증하였다는데 그 의미가 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제40권6호
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• pp.603-611
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• 2020

본 연구는 울산광역시의 시내버스 운영현황을 파악하기 위해 기존의 조사방법과 달리 교통카드 자료를 활용하는 방법을 이용하며, 시내버스의 지표는 자료의 성격별 특성에 따라 정량지표와 정성지표로 분류되고, 내용별 분류는 일반현황, 운영현황, 만족도 등으로 분류되었다. 기존의 시내버스의 조사방법은 조사 규모상의 한계점을 가지고 있었으며, 조사과정에서도 다양한 형태의 오류 발생은 물론, 큰 비용과 시간을 요구하는 단점을 가지고 있었다. 특히 현장조사에 전적으로 의존하는 기존의 운영현황 조사방법의 단점을 보완하기 위해 교통카드 자료를 활용하여 산출된 시내버스의 지표를 분석하였다. 이렇게 교통카드 자료를 활용하여 산출된 시내버스 지표는 이용자에 관련된 정량적 운영현황 자료로서, 전수조사가 가능하고 자료수집 과정에서 자료 손실이 전혀 없는 장점이 있다. 본 논문에서는 2019년 4월 3일(수) 1일간의 울산광역시 전역에서 사용된 교통카드 자료를 활용하여 울산광역시의 시내버스 현황을 분석하였다. 분석 내용은 이용객 수, 버스 종류별, 정류장별, 지점별, 시간대별, 버스 운영업체별, 노선별 이용객 수, 환승 관련 정보 등의 자료들이며, 기존의 조사방법을 대체할 수 있는 효과를 얻을 수 있었다. 현황 분석 결과, 울산광역시에서는 2019년 4월 3일(수) 1일 동안 총 234,477명이 시내버스를 이용하며, 이용 승객 중 88.6 %는 성인이었으며, 11.4 %는 학생인 것으로 나타났다. 또한, 승객이 가장 많이 승하차한 정류소는 공업탑으로 10,861명이었으며, 첨두시간대인 17~19시에 20,909명이 승하차하였고, 노선은 401번으로 13,903명이 승하차한 것으로 나타났습니다. 그리고 수송객 순위 상위 26개 노선이 전체 이용객의 50 %를 점유하였고, 상위 5개사가 70 % 이상의 승객을 수송하는 것으로 나타났으며, 전체 노선의 62.46 %가 1일 500명 미만의 승객을 수송하는 것으로 밝혀졌다. 결론적으로, 본 연구는 울산광역시를 대상으로 교통카드 자료를 활용하여 시내버스 운영현황을 분석함으로써 기존의 조사방법을 대체할 가능성을 확인하였다는데 큰 의의가 있다고 할 수 있다. 다만 입수 가능한 자료수집의 한계로 인해 1일 치 자료에 대해서만 분석을 하였으며, 시계열 형태의 자료 분석을 시도하지 못하였고, 대량의 실시간 자료를 효율적으로 분석할 수 있는 방법론을 고려하지 않아 분석범위가 한정되었다는 점은 본 연구의 한계점이라고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.103-128
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• 2021

최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.

• 한국작물학회지
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• 제66권2호
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• pp.105-111
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• 2021

해마다, 강한 바람을 동반한 태풍 및 집중호우로 인해 벼도복이 발생하고 있으며, 이삭이 여무는 등숙기에 도복으로 인한 수발아와 관련된 피해를 발생시키고 있다. 따라서,신속한 피해 대응을 위해 신속한 벼 도복 피해 면적 산정은 필수적이다. 벼 도복과 관련된 이미지들은 도복이 발생된 김제, 부안, 군산일대에서 드론을 이용하여 수집하였고, 수집한 이미지들을 128 × 128 픽셀로 분할하였다. 벼 도복을 예측하기 위해 이미지 기반 딥 러닝 모델인 CNN을 이용하였다. 분할한 이미지들은 도복 이미지(lodging)와 정상 이미지(non-lodging) 2가지로 라벨로 분류하였고, 자료들은 학습을 위한 training-set과 검증을 위한 vali-se을 8:2의 비율로 구분하였다. CNN의 층을 간단하게 구성하여, 3개의 optimizer (Adam, Rmsprop, and SGD)로 모델을 학습하였다. 벼 도복 면적 평가는 training-set과 vali-set에 포함되지 않은 자료를 이용하였으며, 이미지들을 methshape 프로그램으로 전체 농지로 결합하여 총 3개의 농지를 평가하였다. 도복 면적 추정은 필지 전체의 이미지를 모델의 학습 입력 크기(128 × 128)로 분할하여 학습된 CNN 모델로 각각 예측한 후, 전체 분할 이미지 개수 대비 도복 이미지 개수의 비율을 전체 농지의 면적에 곱하여 산정하였다. training-set과 vali-set에 대한 학습 결과, 3개의 optimizer 모두 학습이 진행됨에 따라 정확도가 높아졌으며, 0.919 이상의 높은 정확도를 보였다. 평가를 위한 3개의 농지에 대한 결과는 모든 optimizer에서 높은 정확도를 보였으며, Adam이 가장 높은 정확도를 보였다(RMSE: 52.80 m², NRMSE: 2.73%). 따라서 딥 러닝을 이용하여 신속하게 벼 도복 면적을 추정할 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권1호
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• pp.1-10
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• 2022

논으로 공급되는 관개용수는 필지에서의 증발산량 및 지하침투량과 용배수로를 통한 자연적 및 인위적인 배수량으로 소비된다. 관개 회귀수량은 관개를 통해 농경지에 공급된 수량 중에서 증발산에 의해 소비되지 않고 침투 또는 배수 등을 통해 하천으로 회귀되는 수량이다. 논 관개 회귀수량은 농업용수의 건전한 물순환 관리에 중요한 역할을 하며, 유역의 용수공급계획, 하천유황의 예측, 관개용수의 사용량 결정, 하천수질관리 및 농업유역의 수문모델링 등에 중요한 인자로 작용한다. 본 연구에서는 강원도 원주시 흥업저수지를 대상으로 단일 수원공 및 농업유역 단위의 회귀율을 추정하기 위하여 2017년부터 2020년까지 모니터링 및 EPA-SWMM (Environmental Protection Agency-Storm Water Management Model) 모델링을 수행하였다. 기상자료, 저수율, 관개수로 실측 유량자료를 입력하여 평야부의 관개수로 네트워크 모델 기반 SWMM 모델링을 수행하였으며, 용배수로별 공급량과 배수량을 산정하였다. 2020년 실측 저수율, 용배수로 유량 모니터링 데이터를 활용하여 SWMM 모델의 적용성을 검증하였으며, 평야부 수혜면적의 용배수로 네트워크를 구성하여 저수지로부터 공급된 관개량 중 배수로를 통해 하천으로 유입되는 신속회귀수량 및 회귀율을 추정하였다. 흥업저수지의 회귀수량 산정 결과 2017년부터 2020년까지의 연평균 신속회귀수량 및 회귀율은 각각 2,407,000 m³, 53.1%로 추정되었으며, 대상 저수지의 시점부 및 취입보 공급량, 수로부 배수량, 회귀수량 산정 결과를 활용하여 소규모 단일유역인 농촌유역의 물순환 특성 분석을 수행하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권4호
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• pp.235-250
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• 2021

본 연구에서는 '한국 김제의 전형적인 벼 경작 시스템이 기후스마트농업(CSA)의 삼중 도전에 어떻게 부합하고 있는가?'라는 질문에 답하기 위해, (1) 벼 경작 시스템의 에너지, 물, 탄소 및 정보의 흐름을 직접 관측하였고, (2) 생산성/효율성, 온실가스 방출/흡수 및 회복성을 평가할 수 있는 다양한 측정도구(metrics)를 사용하여 기후스마트농업의 관점에서 평가하였다. 국내 플럭스 관측망인 KoFlux 관측지의 하나인 김제의 대표적인 벼 경작 시스템에서 3년간(2011, 2012, 2014)의 생육기간 동안 에디공분산 기술을 사용하여 에너지, 물, 이산화탄소 및 메탄 플럭스의 흐름을 모니터링하였다. 생산 효율성 평가를 위해서는 총일차생산량(GPP), 생태계 호흡량(RE), 곡물 수확량, 빛사용효율(LUE), 물사용효율(WUE), 및 탄소흡수효율(CUE)을 지표로 사용하였다. 온실가스 정량화를 위해서는, 이산화탄소 플럭스(F_CO2)와 메탄 플럭스(F_CH4)의 경우 직접 관측한 자료를 사용하였고, 아산화질소 플럭스(F_N2O)는 IPCC지침에 따라 간접적으로 산출한 자료를 사용하였다. 회복성 평가를 위해서는 자기-조직화(self-organization, S) 지표를 사용하였으며, 벼 경작 시스템에서 가장 포괄적인 세 과정(총일차생산, 메탄플럭스, 증발산)을 대상으로 정보이론을 사용하여 정량화 하였다. 결과에 따르면, 3년 간의 생육 기간 중 2011년이 상대적으로 CSA 삼중 목표를 모두 성취하였으나, 이어지는 2012년과 2014년에 모두 생산량이 감소하고 온실가스 방출이 크게 증가하여 기후스마트 한 관리가 이루어지지 않은 것으로 보인다. 3년 생육기간을 평균한 CSA 지표의 값과 범위의 경우, 생산성에 관련된 지표들은 문헌에 보고된 다른 연구 결과와 비교할 때 대부분 중-상위의 범위에 속했으나, 온실가스 완화의 경우 평균 이하였고, 회복성은 높았지만 보고된 자료가 없어 비교하지 못했다. 기후스마트한 벼재배를 위해서는, 1) 이해 관계자들이 함께 목적에 맞게 목표의 우선순위를 정하고('거버넌스'), 2) CSA 지표를 분석한 결과로부터 얻어진 되먹임(feedback) ('모니터링') 정보를 기반으로, 3) 상황에 맞는 적절한 개입('관리'), 즉 거버넌스/관리/모니터링의 삼합으로 이루어지는 비저니어링이 필요함을 시사한다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권1호
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• pp.63-84
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• 2022

고대 유목문화 중 하나인 사카(Saka)문화는 유라시아 고대 문화 네트워크의 중요한 매개 역할을 하였던 것으로 평가받는다. 이들에 의해 조영된 카타르토베(Katartobe) 고분군에 대해 대한민국 국립문화재연구원과 카자흐스탄 국립박물관 문화유산연구소가 3년간 공동 발굴하였던 내용을 재해석해 보았다. 조사 과정에서 확인되었던 고고학적 자료들을 토대로 주변의 사카문화권에서 확인된 고분 조사 사례들과 비교·검토하여 카타르토베 고분군 축조 집단의 매장의례를 유추해 보고자 하였다. 그들은 매장의례 과정에서 동물을 함께 매장하기도 하고 제사를 지내기도 하며, 망자를 땅속에 묻고 불을 사용한 의식을 치르기도 하였다. 그리고 이러한 매장의례는 사카문화에 있어 중요한 부분이었음을 다른 유적 사례를 통해 확인하였다. 또한 당시 하나의 봉분 아래 다수의 목곽이 설치될 경우 대부분 동시에 매장이 이루어졌으며, 망자의 죽음 시점이 다를 때는 2차장인 세골장이 이루어졌다는 것도 간접적으로 확인할 수 있었다. 또한 묘도가 발견된 경우도 있었는데, 이는 단지 매장을 위한 통로가 아닌 별도의 의식이 이루어지는 장소였음도 확인할 수 있었다. 그들의 삶에 있어 중요한 동반자 역할을 하였던 동물들도 쿠르간 내 출토되는 위치와 종류, 뼈에 나타난 흔적들을 통해 검토해보았다. 그 결과 매장 의례의 각 단계에서 서로 달리 사용됨을 알 수 있었다. 또한 동물의 매장은 출토된 위치와 동물의 종, 뼈에 나타난 흔적을 통해 다양한 의미를 내포하고 있음을 알 수 있었다. 부장토기들은 인근 사카문화계 고분군들과 비교해 본 결과 대부분의 비슷한 기종들이 공헌용기로 사용되었으며, 두향을 서쪽으로 하고 있는 피장자들의 두부(頭部)쪽을 중심으로 배치되는 양상을 보였다. 한편 족부(足部)가 위치하는 목곽 모서리에 토기를 한 점씩 배치하는 것은 카타르토베 고분군 축조집단의 독특한 매장의례였다. 현재 중앙아시아 쿠르간에 대한 조사자료가 다량 축적되지 않은 상태이기 때문에 성급한 일반화를 논하기는 어려운 단계이다. 실제로 하나의 유적 내에서도 일부 정형성이 있는가 하면 그 안에서도 다양성이 내재되어 있었다. 그러나 이러한 세세한 관찰과 연구가 지속된다면 고대 유라시아 문화 네트워크 주역들의 문화를 복원하는 데 큰 성과가 있을 것으로 기대된다.

• 한국지구과학회지
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• 제42권6호
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• pp.770-788
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• 2021

본 연구는 중학생들이 온실 효과와 지구 온난화를 이해하고, 이를 지구 복사 평형 관점에서 설명할 수 있는지 심층적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위해 '대기권과 날씨' 대단원 수업을 완료한 중학교 3학년 118명의 학생을 대상으로, 복사 평형, 온실 효과, 지구 온난화에 대한 선택형 및 서답형으로 구성된 학생 이해 온라인 평가를 2021년 7월 13일부터 7월 24일까지 실시하였다. 최종적으로 97명의 학생 응답을 수집하여 분석한 결과, 과반수(61.9%)가 넘는 학생들이 복사 평형의 의미를 옳게 기술하였으나 제시된 자료와 무관하게 사전 지식이나 구체적 사례를 들어 설명하는 경우가 많았다. 대부분의 학생들(92.8%)은 대기가 있는 지구에서 온실 효과가 나타나는 것을 알고 있었지만, 온실 효과를 복사 평형이 깨진 상태로 생각하는 경향이 높았으며(32.0%), 달과 지구 모두 복사 평형이 일어난다고 응답한 학생(47.4%)은 절반에 미치지 못했다. 온실 효과의 원인으로 대기의 재복사를 찾아낸 학생은 다수(69.1%)였으나, 지구로 입사한 태양 복사량보다 방출한 지표 복사량이 더 크다고 응답한 학생은 소수(39.2%)에 불과하였다. 또한 절반 정도의 학생들(49.5%)이 온실 기체의 증가와 대기 흡수, 이로 인한 지표로의 재복사의 관계를 잘 이해하고 있었다. 그러나 온실 기체가 증가할 때, 지표 방출에 대해서는 증가(14.4%), 일정(9.3%), 감소(7.2%), 무응답(18.6%)으로 의견이 매우 다양하게 나타났다. 복사 평형, 온실 효과, 지구 온난화는 지구계의 균형과 상호작용이라는 빅 아이디어로 연결된 커다란 하나의 의미망이므로 학생들이 지구 온난화로 인한 기후 변화를 이해하고 적용하고 해석하는 개념 체계가 될 수 있다. 따라서 현재 인류에 닥친 기후 변화 위기와 관련해 학생들이 정확한 이해에 근거하여 과학적으로 사고하고 과학적 개념을 정립할 수 있도록, 정교한 프로그램 개발과 수업 경험을 제공하고 그 효과를 점검하는 후속 연구가 진행 되어야 할 것이다.

• 기술혁신연구
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• 제30권2호
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• pp.29-58
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• 2022

벤처기업은 경쟁력 강화를 위한 내부 역량 구축에는 자원과 인력이 부족하기 때문에 공동연구, 네트워킹 등 외부와의 협력이 중요한 역할을 하고 있다. 이에 본 논문에서는 벤처기업의 산학협력 경험이 조직학습역량과 혁신성과에 미치는 영향에 대하여 살펴보고자 하였다. 지속적으로 확대되고 있는 정부 R&D 투자가 벤처기업과 대학의 협력을 촉진함으로써 조직학습역량을 강화하고 혁신성과를 창출하는 메커니즘을 실증 분석하였으며 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 벤처기업의 산학협력 경험은 조직학습역량을 강화시키는 것으로 나타났다. 벤처기업은 대학과의 협력 및 자원 활용을 통해 내부 역량 강화에 중요한 역할을 하고 있음을 실증분석 한 것이다. 둘째, 벤처기업의 조직학습역량은 혁신성과에 유의한 영향을 미쳤다. 조직학습역량이 높은 조직은 새로운 아이디어를 발굴하고 공유하는 문화를 가지게 됨으로써 기업의 혁신성과 창출에도 긍정적인 역할을 하는 것으로 나타났다. 마지막으로 벤처기업 창업자의 배태조직(incubator organization)에 따른 산학협력과 조직학습역량을 분석한 결과 중소(벤처)기업 및 개인 경험 기반의 창업 그룹이 대학과의 협력을 통해 조직학습역량과 혁신성과 창출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 중소(벤처)기업과 개인기반의 창업자는 대기업, 대학 및 연구소 창업자에 비해 상대적으로 더 높은 기술역량을 보유한 대학과 협력함으로써 기업의 조직학습역량 강화에 도움을 받은 것으로 볼 수 있다. 본 연구를 통해 정부는 벤처기업의 R&D 성과를 극대화하기 위해 대학과 협력 유도하는 정책이 필요할 것이다. 물론 벤처기업과 대학에 나눠주기식 지원이 혁신성과를 저해하고 있다는 비판도 존재하지만 정부 투자는 기술 축적, 고급인력 양성, 혁신 네트워크 강화 등 무형자원 확충에 중요한 역할을 한다. 그렇기에 정부는 벤처기업의 성장을 위한 투자 전략성 강화를 위해 정부의 권한을 적절하게 활용해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.49-71
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• 2021

문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.