• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2009년도 통합학술대회
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• pp.67-88
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• 2009

기업의 경쟁력은 기업 특유의 지식이 많을수록 강해진다. 기업 특유의 지식이란 그 기업만이 가지고 있는 고유의 지식을 말한다. 최근 들어 고유의 지식을 축적하고 경쟁력을 갖추기 위해서 어떻게 해야 할 것인가에 대한 연구들이 다양한 관점에서 진행되고 있다. 본 연구는 지식경영이론 관점에서 기존 이론에 대한 고찰을 통해 흡수능력 축적과정에 대한 개념적 틀을 도출하고, LCD 장치산업의 중소기업을 대상으로 하여 신제품개발 과정에 대한 사례분석을 통해서 기술능력 축적에 방법에 대한 명제를 도출하고 의의와 시사점을 제시하고 있다. 연구 결과 중소기업이 신속하게 기술능력을 축적하기 위해서는 흡수 능력의 3요소인 기반능력, 통합능력, 노력의 강도를 갖추어야 하며, 특히 노력의 강도가 중요한 역할을 한다. 또한 혁신적인 수준의 신제품을 개발하기 위해서는 탐험과 활용을 통한 학습 가속화가 요구되며, 적극적인 탐색과 탐험을 위해서는 이에 필요한 보완능력의 구축이 요구된다.

• 중소기업연구
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• 제32권2호
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• pp.209-223
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• 2010

본고에서는 일본 중견기업의 위상, 특징, 관련 정책을 검토함으로써 우리나라에서의 중견기업 정책의 방향을 모색하고자 한다. 일본의 경쟁우위업종인 기계, 전자부품업의 출하와 고용비중은 여타 업종보다 높아, 그 저변에 두터운 중견기업이 존재하고 있음을 알 수 있다. 일본의 중견기업 육성정책은 연구개발과 환경대책을 위한 기업간 제휴 유도라는 측면에서 간접적으로 지원하고 있다. 우리나라도 특정 정책사업에 있어서 기업간 협력 유도를 통하여 중견기업을 육성할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.83-102
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• 2021

2020년 8월 정부는 한국판 뉴딜을 뒷받침하기 위한 공공기관의 역할 강화방안으로서 각 공공기관별 역량을 바탕으로 5대 분야에 걸쳐 총 20가지 과제를 선정하였다. 빅데이터(Big Data), 인공지능 등을 활용하여 대국민 서비스를 제고하고 공공기관이 보유한 양질의 데이터를 개방하는 등의 다양한 정책을 통해 한국판 뉴딜(New Deal)의 성과를 조기에 창출하고 이를 극대화하기 위한 다양한 노력을 기울이고 있다. 그중에서 한국무역보험공사(KSURE)는 정책금융 공공기관으로 국내 수출기업들을 지원하기 위해 여러 제도를 운영하고 있는데 아직까지는 본 기관이 가지고 있는 빅데이터를 적극적으로 활용하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 한국무역보험공사의 수출신용보증 사고 발생을 사전에 예측하고자 공사가 보유한 내부 데이터에 기계학습 모형을 적용하였고 해당 모형 간에 예측성과를 비교하였다. 예측 모형으로는 로지스틱(Logit) 회귀모형, 랜덤 포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM, 심층신경망을 사용하였고, 평가 기준으로는 전체 표본의 예측 정확도 이외에도 표본별 사고 확률을 구간으로 나누어 높은 확률로 예측된 표본과 낮은 확률로 예측된 경우의 정확도를 서로 비교하였다. 각 모형별 전체 표본의 예측 정확도는 70% 내외로 나타났고 개별 표본을 사고 확률 구간별로 세부 분석한 결과 양 극단의 확률구간(0~20%, 80~100%)에서 90~100%의 예측 정확도를 보여 모형의 현실적 활용 가능성을 보여주었다. 제2종 오류의 중요성 및 전체적 예측 정확도를 종합적으로 고려할 경우, XGBoost와 심층신경망이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 랜덤포레스트와 LightGBM은 그 다음으로 우수하며, 로지스틱 회귀모형은 가장 낮은 성과를 보였다. 본 연구는 한국무역보험공사의 빅데이터를 기계학습모형으로 분석해 업무의 효율성을 높이는 사례로서 향후 기계학습 등을 활용하여 실무 현장에서 빅데이터 분석 및 활용이 활발해지기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.151-171
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• 2015

본 연구는 최근 가장 큰 이슈로 떠오르는 "사물인터넷(IoT: Internet of Things)"의 개념과 국내 외 IoT 시장에 대한 현황을 고찰하였으며, IoT 시대의 도래로 인해 유발되는 패러다임 전환 발생에 따른 기업측면의 적절한 대응방안에 대한 해결책을 도출하였다. 따라서 본 연구는 티핑포인트(Tipping point)에 있는 IoT 경쟁 시대에 적절하게 대응하기 위한 기업의 경영전략을 '패러다임 전환(paradigm shift)'이라는 시각을 통해 대응 방안을 제시하였다. 특히, 과거의 경영 패러다임과 IoT 시대의 경영 패러다임을 비교 분석하여 i)지식 및 학습 주도 경영, ii)기술 및 혁신 중심 경영, iii)수요 창출 경영, iv)글로벌 협업 경영으로 새롭게 패러다임 전환(Paradigm Shift)이 발생할 것으로 예측 및 제안하였고, 이러한 패러다임의 전환에 대응하기 위한 기업측면의 경영전략 프로세스 모델을 구축하기 위해 Gartner가 제시한 'RTE Cyclone model'을 활용하였다. '실시간 기업(RTE)' 이라는 개념은 급변하는 IoT 시대에 기업측면의 경영 전략 프로세스로 활용가치가 있다고 판단되며, 본 연구에서 적절히 응용하여 'IoT-RTE Cyclone model'을 제안하였다. 특히, 제안한 모델은 기업의 민첩성을 강조하고 IT 및 IoT 기술을 통한 실시간 모니터링, 분석, 실행을 기본으로 하며, 기업의 경영 프로세스 각 부문을 통합시켜 기업의 전반적인 서비스를 지원하기 때문에 빠르게 변화하는 IoT 시대에서 영위하는 기업측면에서의 효과적인 대응전략으로 활용할 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제7권4호
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• pp.21-32
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• 2012

현재 한국의 미용업계는 전통적인 영세 이미지를 벗고 대외적의로 외형을 키우고 있는 실정이며 그 변화와 경쟁의 속도는 심화되고 있다. 미용업의 경영 최우선의 특징은 사람을 자원으로 하고 있는 산업이므로, 인사관리는 그 무엇보다도 중요하다고 볼 수 있으며, 인사관리는 타 직종에 비해 매우 비중을 차지하고 있는 것이 현실이기 때문에 본 연구의 문제점은 여기서부터 출발한다. 또한, 미용 서비스업의 관리자 리더십이 미용종사자의 장기근속의도 즉, 조직시민행동과 이직의도에 어떠한 영향을 미치며, 리더십이 어느 정도의 이직률을 낮출 수 있는지 알아 보고자 한다. 미용 산업의 특성상 인적 자원의 의존도가 크기 때문에, 미용실 내에서 경영관리자의 역할과 임무는 매우 중요하다. 급변하는 경제 환경에도 불구하고 미용실의 원장이나 관리자는 아직도 과거의 주먹구구식 경영방식을 크게 벗어나지 못하고 있다. 조직을 운영하는 원장이나 관리자의 리더십에 대한 개념의 부재가 큰 요인으로 작용하고 있다고 해도 과언은 아니다. 고객의 니즈는 하루가 다르게 변화하고 있는데, 유능한 인적 자원의 빈번한 이직으로 고객의 신뢰도가 감소하고 양질의 서비스를 제공하기 어려워지고, 경영적 측면에서는 재교육이라는 비용이 발생함으로 경제적 손실로 이어져 경영악화를 초래하는 악순환이 반복되고 있다. 이에 본 연구에서는, 원장 또는 관리자의 리더십 유형이 미용종사자들의 장기근속의도에 어떠한 영향을 주는 가를 알아보는 것은 중요한 지침이 될 것이다. 비전 제시와 목표설정 그리고 조직시민행동 등과 같은 리더십의 새로운 인식의 변화와 경영목표에 달성을 목표로, 기존의 리더십 틀을 재구성하고, 미용업 종사자들의 이직요인들과 이직의도를 파악함으로써 미용 산업의 발전 방안을 모색해 보고자 한다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 가설1을 검증한 결과에 의하면, 미용서비스종사자의 조직시민행동 향상을 위해서는 변혁적 리더십의 하위요인별 카리스마, 개별적 고려, 지적 자극이 중요한 요인임을 알 수 있다. 가설 2는 미용서비스종사자의 이직의도의 감소를 위해서는 변혁적 리더십의 하위요인별 카리스마, 분발고취가 중요한 요인임을 알 수 있다. 가설 3은 미용서비스종사자의 조직시민행동 향상을 위해서는 거래적 리더십의 하위요인별 조건적 보상, 예외적 관리가 중요한 요인임을 알 수 있다. 가설 4는 미용서비스종사자의 이직의도의 감소를 위해서는 거래적 리더십의 하위요인별 조건적 보상이 중요한 요인임을 알 수 있다. 오늘날, 미용계의 경영환경은 업소간의 경쟁력 심화, 유능한 직원의 채용 어려움으로 인해 유망한 성장산업으로 위치한 미용이 제대로 자리매김을 못하고 있는 실정이다. 따라서 변화하지 않으면 살아남을 수 없고, 업무의 전문성이 요구되는 것만큼 인적자원의 관리는 곧 경제적 이득을 가져올 수 있으므로 이직관리에 대한 경영자의 인식전환이 절실히 요구되어지고 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.2215-2224
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• 2013

본 연구는 충남(천안 아산)지역 중소기업을 대상으로 성장단계별(창업 성장 확장)기업이 필요로 하는 지원정책을 측정하기 위하여 시도 되었다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 창업단계에서는 자금과 인력, 판로, 기술 그리고 창업 성장 확장단계는 조직 관리를 핵심역할로 인식하였다. 지원정책 관련, 창업단계에서는 자금, 성장단계는 국내마케팅과 인력, 확장단계는 해외마케팅과 연구개발지원을 성장단계별 필요한 지원정책으로 인식하였다. 둘째, 경향방향(방침) 관련, 창업단계는 기존시장진입과 틈새시장진입을 성장단계에서는 시장창출로 인식하였다. 셋째, 핵심인력은 창업단계는 기술과 영업 그리고 경영기획인력, 창업과 확장단계는 마케팅, 확장단계에서는 생산인력을 성장단계별 핵심인력으로 인식하였다. 넷째, 자금은 창업과 성장단계는 기술개발자금, 공장입지확보자금, 인력운영자금, 판로확보자금, 운영자금을 확장단계는 설비투자자금을 성장단계별 필요자금으로 인식하였다. 다섯째, 중점기술 관련, 창업단계는 신제품개발, 기존제품개선, 기존공정개선, 신공정개발, 성장단계는 가공기술, 확장단계에서는 신공정개발을 성장단계별 중점기술로 인식하였다. 여섯째, 판매방식 관련, 창업단계는 대기업납품, 해외시장판매, 공공기관납품, 중소기업납품으로 인식하였다. 일곱째, 창업단계에서는 창업보육지원, 연구개발 지원, 정보교류, 연구개발성과 활용 및 판매지원, 공장설립 입지지원으로 인식하였다. 경영관리와 관련, 성장단계는 교육, 확장단계에서는 시험생산을 지역기관에 요구하는 지원프로그램으로 인식하는 것으로 나타났다.

• 유통과학연구
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• 제10권6호
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• pp.39-53
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• 2012

기업에 경쟁우위를 가져다주는 많은 자원들 중에서 특히 지식(knowledge)은 생산 활동을 위해 다른 자원을 변화시키거나 확보할 수 있도록 만드는 중요한 자원으로 알려져 있다. 이러한 조직 내 지식은 다양한 형태로 존재하고, 다양한 장소나 개인에게 산재해 있기 때문에, 이를 통합하고 체계적으로 활용하기 위한 기업의 전사적 관리 활동이 필요하다. 특히 지식관리시스템(KMS: knowledge management systems)은 조직 내 지식을 창조하고, 공유하고, 적절히 사용함으로써 지식관리 프로세스를 지원하고 조직이 가진 지식자원의 가치를 극대화하여 기업의 학습조직화와 성과 증진을 이끌 수 있다. 이에 본 연구는 국내 대표적인 프랜차이즈 기업인 파리바게뜨의 성공적인 지식관리시스템운영 사례를 분석하여 프랜차이즈 기업들의 지식경영을 강화 및 지식관리시스템(KMS) 구축과 개선을 위한 구체적인 시사점을 제안하고자 하였다. 결과적으로 최고경영층의 관심과 지원, 능동적인 지식 공유와 활용을 위한 학습조직 문화, 네트워크 활성화를 통한 지식의 변환, 정보기술, 지식경영의 내재화를 위한 촉진제도와 보상이라는 5가지 주요 요인이 프랜차이즈 기업의 지식관리시스템의 성공적 운영을 위해 반드시 고려되어야 하는 요인임을 밝혀낼 수 있었다.

• 디자인학연구
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• 제17권2호
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• pp.425-436
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• 2004

독자적인 부가가치를 만드는 산업화한 디자인이 디지털혁명을 만나면서, 마치 eBiz가 온라인과 연관된 사업으로 등장한 것처럼, 'e디자인'이라는 새로운 디자인 영역이 등장하였다. e디자인분야는 비인간적인 컴퓨터기술을 통해 인간의 감성을 충족시켜야 하는 만큼 별도의 디자인 프로세스 및 관리방법론이 필요하다. 본 연구에서는 e비즈니스를 중심으로 e디자인 프로세스 및 템플릿을 기반으로 한 e디자인 플랫폼을 개발을 한다. 템플릿이란 정형화된 형식을 가진 도큐먼트로 때로는 양식이라 일컬으며 e디자인플랫폼이란 e디자인을 하기 위한 기반이며 인프라인 것이다. 본 연구의 방법은 현장조사, 사례조사, 문헌조사와 각 조사의 분석에 의해서 진행이 되었다. 현 e디자인플랫폼의 문제점을 심층 분석을 통해 파악하였으며, 특히 문서화 지 않음으로 해서 커뮤니케이션의 오류를 많이 일으키며 정보공유, DB저장을 할 마땅한 공용의 공통된 플랫폼이 없어 정보 및 지식공유가 어렵다는 것을 알게 되었다. 특히 문서제작을 꺼려하는 디자이너에게는 양식화된 서류의 샘플이 필요하다는 것을 발견하였다. 프로젝트진행에서 e디자인 프로세스가 크게 6단계로 초기화, 개념화, 시각화, 구현화, 검증화, 유지보수 단계로 이루어진다. 모듈화, 동시다발적, 피드백, 협동작업의 특징을 가진 e디자인 프로젝트의 프로세스의 시각화하는 기법을 단계별, 역할별, 입출력별, 정보형식, 의사결정의 영향요소를 고려하여 범례를 만들었다. 프로젝트에 효과적으로 이용될 수 있는 템플릿의 제작을 위해서 정보의 인덱스, 정보의 프레임워크, 기업의 아이덴터티 요소, 템플릿의 저장위치 둥을 고려하였으며 각 프로세스 단계별로 프로세스 상에 매핑하였다. 프로세스에서 어떠한 산출물이 만들어져서 DB화되는지 알 수 있게 되었으며 템플릿을 만들어 디자이너에게 제공하므로써 양식화된 템플릿을 기반으로 조직 내 오가는 문서를 쉽게 만들 수 있게 되었다. 기업 자체의 사내/사외 프로젝트의 체계적인 관리가 가능해지고, 데이터베이스화한 자료를 통해 사내 지식이 축적되며 커뮤니케이션이 원할 하게 되고 진행과정을 중간 점검할 수 있는 체크리스트처럼 사용될 수 있어 프로젝트마다 반복해 온 시행착오를 줄일 수 있게 된다. 그리하여 결론적으로 시각화된 프로세스와 템플릿 제작이 e디자인프로젝트를 효과적으로 수행할 수 있는 기반이 되는 e디자인플랫폼을 개선한다. 산학연구로 이루어진 본 연구를 통해 디자인, IT 업계를 중심으로 한 중소기업이나 디자인팀에 폭넓게 활용될 수 있는 e디자인 플랫폼을 제안하였다. 그리하여 자체 프로세스를 개발하지 못한 다수의 소규모 디자인 회사로선 자기 회사업무에 응용할 수 있는 상세한 프로세스 방법론을 접할 수 있고, 오픈 된 표준 e디자인의 프로세스가 있을 경우 자사의 프로세스와 비교할 수 있는 기준으로 사용되었으면 한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권12호
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• pp.1097-1107
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• 2015

일반적인 수직이착륙 항공기는 높은 출력대 중량비의 가스터빈엔진을 사용한다. 그러나 높은 연료 소모율로 인해 소형 항공기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 직렬 하이브리드-전기 추진시스템을 대안으로 제안하였으며, 시스템을 구성할 소형엔진과 전기모터, 배터리에 대한 기술조사 비교분석을 수행하였다. 연구를 위한 고정익 수직이착륙 무인항공기로 I사(社)의 65 kg급 수직이착륙 P-무인기를 사용하였다. 개발한 발전제어 및 전력제어 알고리즘의 타당성과 항속시간을 예측하기 위해 Matlab/simulink$^{(R)}$를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 알고리즘이 비교적 잘 작동하는 것을 확인하였고, 직렬 하이브리드-전기 시스템이 임무형상을 만족하는 7시간의 항속시간을 충분히 만족 할 수 있을 것으로 예측하였다.