플랫폼 금융은 데이터 분석과 플랫폼을 이용한 매칭이라는 새로운 자금조달 방식을 제시함으로써 중소기업의 대안금융으로 부상하고 있다. 이 사업의 본질은 빅데이터를 이용한 위험평가와 투자자의 위험-수익 선호(risk-return preference)를 적절히 반영할 수 있는 위험분산 기술을 금융업에 적용한 것이다. 이로써 소상공인을 위한 소액금융, 중소기업의 운전자본(working capital) 조달을 위한 공급망 금융의 형태로 기존 금융의 대안으로 부상하고 있다. 한국의 플랫폼 금융은 이 같은 가능성에도 아직 유치 단계(infant stage)이며, 정책적 지원을 필요로 한다. 이는 다음과 같이 요약할 수 있다. "기관 및 공공 투자참여", 플랫폼 금융의 민간 자금유입(crowd-in)을 위한 정책금융의 씨앗자금(seed money) 공급, "수용적 규제체계", 영국의 샌드박스와 같이 새로운 사업에 대한 한시적 규제 유예, "데이터 개방 확대", 재량적인 데이터 공유의 허용, "대안투자 수단의 보급", 저금리시대의 대안투자 수단으로서 플랫폼 금융 육성.
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.
This paper investigates that the Granger-causality between ODA FDI Trade, and economic growth in Senegal over the last 50 years and ODA, FDI, Trade have a impact on the Senegal's economic growth using the Vector Error Correction Model. The empirical results do confirm a directional causality between the variables considered. It also showed that an increase of ODA in the Senegal has positive effect on GDP growth and FDI, which are important factors of economic growth for poor country like Senegal. Underdeveloped nation has been suffered from insufficient savings or capital for economic growth; therefore, developed nations have to provide enough ODA to supply initial capital formation for growth, so-called, seed money. In a nutshell, ODA as a priming the pump is required and expanded continuously for Africa country's economic growth.
이 논문은 데이터 기반의 정량적 기준 즉, 성장단계, 투자시기, 투자유치금액 등에 의해 개별 스타트업을 성장단계별로 구분하고, 단계별 기업군의 특성을 파악하였다. 이는 정확한 통계를 기반으로 스타트업의 성장과정에 대한 정부의 체계적 지원의 근거를 제공하기 위함이다. 분석대상은 TIPS(Tech Incubator Program for Startup) 지원 창업기업으로, 상대적으로 신뢰도가 높은 스타트업을 한정적으로 활용하였다. 분석 결과, 스타트업은 창업 후 1.5년 내에 최소기능제품(Minimum Viable Product) 완성을 위한 종자돈(Seed money)을 확보하고, 1년 내에 제품-시장 적합도(Product-Market Fit)를 검증하여 Series A 투자를 유치하였다(창업 후 2.5년 내에 Series A 투자 유치). 이후 상용화에 성공하면 1.5년 내에 안정적인 성장을 위한 Series B 투자를 유치하였다(창업 후 4년 내에 Series B 투자 유치). 2019년 부터 정부는 흩어진 창업사업화 지원을 통합하여 예비, 초기, 도약으로 구분하여 지원하고 있다. 예비단계는 예비창업자, 초기는 창업 후 3년 이내 기업, 도약은 3년~7년 이내 기업이다. 연구 결과, 단계별 창업사업화를 지원하는 정부 프로그램의 예비·초기·도약 단계의 구분 즉, 창업 3년 이내 구분은 현재까지 유의미하다고 할 수 있다. 향후 연구방향으로 3가지를 제시한다. 첫째, 스타트업 성장단계 판별 및 모니터링을 위한 지표를 개발한다. 둘째, 연차별 변화를 지속적으로 업데이트하여 개별 기업의 성장단계 변화를 추적한다. 셋째, 성공 스타트업에 대한 심층 사례분석을 모델에 적용해 봄으로써, 기술기반 스타트업의 성공적인 성장법칙을 발견한다.
창업초기기업들의 어려움을 해결해주고, 리스크 높은 기존 투자방식의 문제점을 해결하기 위한 방안으로 새로운 유형의 투자주체인 스타트업 액셀러레이터가 등장하였다. 이러한 스타트업 액셀러레이터들이 스타트업의 성공에 미치는 가시적 성과들이 나타나면서 중대형 액셀러레이터 기업들이 등장하였고, 더불어 이들이 투자하는 시드머니의 규모도 점차 증가하고 있다. 그리고 소형 액셀러레이터 기업과 이들의 투자행태 등의 차이점이 나타나기 시작하였다. 이에 이들의 도움을 필요로 하는 스타트업들에게는 희망하는 투자유치 규모가 증가할수록, 사업화가 진행 될수록, 어떤 요인들을 준비해 나가야 하는지에 대한 정보가 필요하며, 액셀러레이터들에게는 투자규모가 확대되었을 때 어떤 기준으로 스타트업을 선정해야 하는지에 대한 준거기준이 필요해 졌다. 하지만 현재 이에 대한 연구는 국내외적으로 진행되고 있지 않아 본 연구는 건당 평균 시드머니의 투자규모별로 중대규모와 소규모 투자그룹으로 나누어 이들 간의 주요 투자결정요인, 투자목적, 주요 액셀러레이팅 프로그램 등 의 차이를 살펴보았다. 본 연구결과, 소규모 투자그룹은 '컨설팅 중심 형 액셀러레이터'로, 중대규모 투자그룹은 '투자 중심 형 액셀러레이터'로 세분화할 수 있었다. 그리고 투자 규모에 따라 주요 서비스와 투자목적이 다르고, 투자결정요인이 달라짐을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과는 액셀러레이터 기업과 이들의 도움을 필요로 하는 스타트업들, 후속연구자들에게 좋은 준거기준이 되리라 생각한다.
쌀 수확량 감소에 크게 영향을 주는 것은 집중호우나 태풍에 의한 도복 피해이다. 도복 피해 면적 산정 방법은 직접 피해 지역을 방문하는 현장 조사를 기반으로 육안 검사 및 판단하여 객관적인 결과 획득이 어렵고 많은 시간과 비용이 요구된다. 본 논문에서는 무인 항공기로 촬영된 RGB 영상을 Vision Transformer 기반 Segformer을 활용한 벼 도복 영역 추정 및 진단을 제안한다. 제안된 방법은 도복, 정상, 그리고 배경 영역을 추정하고 종자관리요강 내 벼 포장 검사를 통해 도복률을 진단한다. 진단된 결과를 통해 벼 도복 피해 분포를 관찰할 수 있게 하며, 정부 보급종 포장 검사에 활용할 수 있다. 본 연구의 벼 도복 영역 추정 성능은 평균 정확도 98.33%와 mIoU 96.79%의 성능을 나타내었다.
국내 벤처산업은 정부 주도의 벤처육성정책, 정보·통신 기술의 발달, KOSDAQ시장의 활황 등으로 인하여 급격한 성장을 하였다. 그러나 최근 국내 벤처산업은 정부의 인위적인 정책과 지원으로 인한 압축성장에 따른 많은 폐해에 직면하고 있으며 장기 침체상태로 빠져들 가능성이 있어 보인다. 이것은 국내 벤처산업이 선진국에서 볼 수 있는 벤처캐피탈시장에 바탕을 둔 자생적 성장을 하지 못했기 때문이다. 본 논문은 향후 국내 벤처산업의 지속적인 발전에 관건이 될 벤처캐피탈시장의 현황을 분석하고 개선방안을 모색하였다. 또한 본 논문은 국내 벤처캐피탈시장을 활성화시키기 위한 방안으로 투자조합의 규모 증대 및 해외 벤처캐피탈의 유입 등을 통한 자금조달인의 확대, 지분참여 투자형태로의 자금운용, 코스닥시장의 활성화 등을 제시하였다.
The green roof industry have been developed with Europe, North America, Japan. At the same time, being recognized the important of green roofs in domestic industry and we just start to develop the relative technology as analyzing the future direction of advanced technology. Recently, local self-government including Seoul support the system for green roof which provide 50% of working expenses form of Matching Fund by Seed Money. As years go by, the number of build up the green roof has gradually increased to be proved. At this result caused by management of system in government, unstructured construction system, low development of support technology. In this study as analyzing the present of technical development, supporting by law and system for the advanced waterproofing and root penetration resistance technology, we suggest the development direction of it to be compared with application advanced technology and we could strengthen the international competitiveness to be industrialized the green roof considering system, technology, human infrastructure.
Twenty four weaner lambs, eight each of Marwari, Patanwadi and Merino${\times}$Patanwadi breeds (9.9 to 10.8 kg) were randomly divided into two dietary treatments on body weight basis Viz. $T_1$-conventional (Maize-38%, GN Cake-25%, Rice Polish-24%, Jaggery solution-10%, Mineral mixture-3%) and $T_2$-supplemented non conventional group (GN Cake-25%, Rice Polish-14%, Mango seed kernel-25%, Babul Pods chuni-23%, Jaggery solution-10%, Mineral mixture-3%). The Jaggery solution was prepared by mixing 6.5 kg Jaggery and 3.5 kg water. The average final body weight at the end of the experiment was recorded to be $19.33{\pm}0.76$ and $19.72{\pm}0.8kg$ in conventional and non-conventional groups, respectively. The total dry matter intake (DMI) during the entire experiment period was recorded to be $89.56{\pm}5.19$ and $95.08{\pm}1.06$ (kg/head) and $532.83{\pm}9.94$ and $566.75{\pm}10.49g/d$ in conventional and nonconventional groups, respectively. The body weight gain and body measurements did not influenced by diet. The ration effect was found to be significant when the DMI was expressed in terms of g/d. The crude protein (CP) and digestible crude protein (DCP) intake/head and per kg gain observed during experiment under conventional and non-conventional treatment group did not differ from each other. However, the total digestible nutrients (TDN) intake per kg gain was significantly (p<0.05) higher in supplemented non-conventional group. The intake values of DCP and TDN were more or less in agreement with Indian Council Agricultural Research (1985) recommendations. The estimated total feed cost (Rs./animal) for experimental lambs was $274.16{\pm}8.57$ and $242.67{\pm}5.10$ in conventional and non- group, respectively. The non-conventional group had significantly (p<0.05) lower feed cost (11.6%). The return as percent of feed cost and feed cost/kg dressed weight were $92.89{\pm}5.58$ (%) and Rs. $35.40{\pm}1.11$ and $122.61{\pm}5.06$ (%) and Rs.$30.47{\pm}1.71$ in conventional and non-conventional group (p<0.05), respectively which is the reflection of significantly lower total feed cost incurred during feeding in non-conventional group. Lambs fed non-conventional based diet had similar live weights as those fed conventional diets but costed less money to achieve those weights.
초기 스타트업에 투자를 진행하는 동시에 보육 및 전반적인 관리를 진행하는 액셀러레이터가 최근 창업생태계의 '키(key)플레이어'로 떠오르고 있다. 이를 증명해 주는 것이 바로 중소벤처기업부에 등록된 국내 액셀러레이터의 수가 최근 208개에 달하는 것으로 그 사례를 들 수 있다. 액셀러레이터는 일정기간 동안 멘토링을 비롯해 사업 초기 기업에 필요한 교육을 제공해주며, 유망 기업에 시드투자 이후 후속 투자유치를 위해 데모데이 등의 방법으로 스타트업을 돕는 역할을 한다. 이러한 액셀러레이터들이 시드투자 시 어떤 요인에 의해 투자의사결정을 하게 되는 지에 대해서는 학계에 연구가 많지 않은 실정이다. 이에 본 연구는 액셀러레이터의 의미와 그 기능을 확인하고, 액셀러레이터가 스타트업에 투자를 결정할 때, 어떤 요인으로 판단을 하는지에 대해 분석하고자 하였다. 연구방법은 기존의 투자기관인 벤처캐피탈 및 엔젤투자자의 투자의사결정요인과 관련된 선행연구들에 대한 문헌연구와 43명의 액셀러레이터 투자의사결정자들을 대상으로 실증 조사를 통해 렌즈모델과 판단분석 방법을 활용하였다. 실증분석 결과 액셀러레이터가 본인들이 투자하고 교육할 초기 스타트업을 선정할 때 중요하게 고려하는 주요인 3가지는 창업가(팀)의 기업가적 특성, 제품 및 서비스에 관한 전문성, 성공시의 잠재적 수익률인 것으로 나타났다. 이는 초기 스타트업이 자금이 필요하거나 체계적인 교육 프로그램을 필요로 하는 상황이 발생했을 때, 액셀러레이터에 좀 더 전략적으로 접근할 수 있는 단초가 될 것이다. 또한 본 연구를 통해 도출된 결과는 스타트업이 액셀러레이터 투자 유치를 할 때 일종의 가이드라인이 될 수 있을 것이다. 본 연구의 의의는 액셀러레이터의 투자결정요인에 대하여 그 이론적 근거를 제시하였다는 데 그 차별성이 있으며, 액셀러레이터로 부터 투자를 받고자 하는 스타트업들과 관련 정책 기관들에게 그 시사점이 클 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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