최근 벤처기업 육성을 위한 제2벤처 붐 확산 등에 힘입어 전문투자자 뿐만 아니라 일반 개인까지 스타트업 시장에 대한 관심이 증가하고 있다. 이와 같은 투자자 다변화에 따라 최근 엔젤투자자를 대상으로 다양한 연구가 진행되고 있으나 그들의 투자기업 선정 시 어떠한 요인을 고려하는지에 대해서는 주로 설문조사를 기반으로 연구가 이루어진 상황이다. 따라서 엔젤투자자가 실제로 투자한 기업내역을 토대로 그들이 어떠한 기업특성을 고려하는지에 대해 보다 엄정하게 고찰할 필요가 있다. 본 연구는 첫쨰, 엔젤투자자의 투자결정에 있어 어떠한 재무적 특성이 영향을 미치는지를 분석하였다. 둘째, 스타트업의 업력을 기준으로 창업 초기 또는 창업 중기단계 이후의 기업을 구분한 후 세부적인 분석을 수행하였다. 본 연구의 주요 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 엔젤투자자의 투자기업 선정에 있어 수익성이나 안정성보다는 순이익증가율이나 자산증가율과 같은 성장성 측면이 중요한 요인으로 작용하였다. 또한, 무형자산과 R&D 비중이 높을수록 투자기업을 선택할 가능성이 높은 것으로 확인된다. 둘째, 엔젤투자자의 투자기업 선정을 위한 재무적 요인에 있어 업력이 3년을 초과하여 본격적으로 창업 중기단계에 진입한 기업에서는 성장성 뿐만 아니라 활동성 측면도 투자결정에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 종합하면, 엔젤투자자의 투자의사 결정은 기 실현된 수익성 보다는 스타트업의 성장세나 향후 성장 가능성에 중점을 두고 행해지는 것으로 판단된다. 또한, 창업 중기 이후의 기업은 성장성과 함께 실질적인 성과창출 가능성도 중요한 투자결정 요인인 것으로 추론해 볼 수 있다. 본 연구는 엔젤투자자가 실제로 투자한 내역을 기초로 다양한 스타트업의 재무적 특성을 고려하여 그들의 투자결정에 어떠한 측면이 중요하게 작용하는지를 실증적으로 규명하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.
딥러닝(Deep learning) 기법은 패턴분석, 이미지분류 등 다양한 분야에서 높은 성과를 나타내고 있다. 특히, 주식시장 분석문제는 머신러닝 연구분야에서도 어려운 분야이므로 딥러닝이 많이 활용되는 영역이다. 본 연구에서는 패턴분석과 분류능력이 높은 딥러닝의 일종인 합성곱신경망(Convolutional Neural Network) 모델을 활용하여 주가방향 예측방법을 제안한다. 추가적으로 합성곱신경망 모델을 효율적으로 학습시키기 위한 속성선택(Feature Selection, FS)방법이 적용된다. 합성곱신경망 모델의 성과는 머신러닝 단일 분류기와 앙상블 분류기를 벤치마킹하여 객관적으로 검증된다. 본 연구에서 벤치마킹한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic Regression), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Neural Network), 서포트 벡터머신(Support Vector Machine), 아다부스트(Adaboost), 배깅(Bagging), 랜덤포레스트(Random Forest)이다. 실증분석 결과, 속성선택을 적용한 합성곱신경망이 다른 벤치마킹 분류기보다 분류 성능이 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과는 합성곱신경망 모델과 속성선택방법을 적용한 예측방법이 기업의 재무자료에 내포된 가치를 보다 정교하게 분석할 수 있는 가능성이 있음을 실증적으로 확인할 수 있었다.
The meats of tuna Thunnus albacares and swordfish Xiphias gladius are ideal for fish patty production, offering high nutrition and other health benefits. Although red fish meat, including tuna, is added for cost-effectiveness, swordfish white meat is also used, as its aroma resembles that of market-sold beef patties. Here, we assessed the different blending ratios of tuna red meat and swordfish white meat (60:40, 40:60, 20:80, and 0:100) to find the optimal combination for fish patty production. Regarding color, the heated fish patties exhibited increased redness (a*) and yellowness (b*) compared with those of non-heated ones, with similar brightness (L*). The heated patties also scored higher concerning hardness, springiness, gumminess, and chewiness. A higher proportion of swordfish white meat resulted in a softer texture, particularly in patties with a ratio of 40% red meat to 60% white meat. Considering the results of the texture comparison analysis, it is recommended that the texture be improved by increasing the physical property "softness." Sensory evaluations revealed that the addition of white meat led to increased scores in terms of smell, beef taste, texture, and elasticity. These results suggest that swordfish white meat, with improved overall quality, is a suitable raw material for fish patties. Accordingly, the recommended ratio of 20% tuna red meat to 80% swordfish white meat is optimal for fish patty production.
모바일 게임 산업은 빠르게 성장하는 산업으로 이미 놀라운 크기의 시장 규모를 가지고 있다. 이러한 모바일 게임의 산업적 중요성에 따라 점차 구매의도에 대한 연구와 함께 실제 인앱구매 행동에 관한 연구가 요구되고 있다. 따라서 본 논문은 국내 모바일 게임업체에서 제공한 실제 게임 로그 데이터셋을 분석하여 인앱 구매의 핵심 동인을 연구하였다. 구체적으로, 목표 지향적, 습관적, 그리고 사회적 상호작용적 게임플레이의 인앱구매에 대한 영향을 분석하고, 추가적으로 게임플레이와 구매 행동과의 재귀적 관계도 고려하였다. 음이항 회귀분석 분석 결과, 모든 요인들이 당기의 인앱구매에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 일반화 적률법 분석 결과, 이전의 습관적인 게임플레이는 인앱구매에 긍정적인 영향을 미치지만, 이전의 사회적 상호작용적 게임플레이와 이전의 인앱구매는 현재의 인앱구매에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구는 모바일 게임플레이의 다양한 특성들이 인앱구매에 미치는 영향에 대한 이해를 향상시킬 수 있으며, 나아가 연구자와 실무자에게 의미 있는 통찰력을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
전 세계적 지정학적 위기로 인한 긴장 상황에서 국가 안보의 중요성이 재조명되고 있다. 이에 따라 우리나라는 우수한 기술력과 경쟁력 있는 가격, 신속한 납품능력을 바탕으로 세계 방산시장에서 주목받고 있다. 방산물자에 대한 국제적 수요 증가는 국내 방위산업의 발전 기회를 제공하고, 중장기적 국방전략 및 수출 확대로 이어질 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 특히, 미래 첨단 무기체계 개발과 방산수출 확대는 국제정치 및 경제적 상황에 대한 깊은 이해와 능동적인 국방외교를 통해 가능해질 것으로 보인다. 본 연구에서는 현 세계적으로 발생하는 지정학적 위기 상황이 한국의 방위산업에 미치는 영향을 분석하고 이를 바탕으로 방산수출을 강화할 수 있는 혁신적 획득체계 개선 및 해외 방산협력 파트너 발굴 등 실효성 있는 전략을 제시하였다. 이러한 전략적 접근은 내수와 수출의 균형을 이루고 군사력 강화는 물론, 국제사회에서의 지위 강화를 기대하게 한다. 이에 방위산업의 수출과 지속 가능한 성장을 통해 우리나라는 규모의 경제를 달성하고 세계 방위산업에서 중추적인 역할을 담당할 수 있는 발판을 마련하기 위한 노력이 필요하다.
Nuclear accidents such as Fukushima Daiichi have highlighted the potential of passive safety systems to replace or complement active safety systems as part of the overall prevention and/or mitigation strategies. In addition, passive systems are key features of Small Modular Reactors (SMRs), for which they are becoming almost unavoidable and are part of the basic design of many reactors available in today's nuclear market. Nevertheless, their potential to significantly increase the safety of nuclear power plants still needs to be strengthened, in particular the ability of computer codes to determine their performance and reliability in industrial applications and support the safety demonstration. The PASTELS project (September 2020-February 2024), funded by the European Commission "Euratom H2020" programme, is devoted to the study of passive systems relying on natural circulation. The project focuses on two types, namely the SAfety COndenser (SACO) for the evacuation of the core residual power and the Containment Wall Condenser (CWC) for the reduction of heat and pressure in the containment vessel in case of accident. A specific design for each of these systems is being investigated in the project. Firstly, a straight vertical pool type of SACO has been implemented on the Framatome's PKL loop at Erlangen. It represents a tube bundle type heat exchanger that transfers heat from the secondary circuit to the water pool in which it is immersed by condensing the vapour generated in the steam generator. Secondly, the project relies on the CWC installed on the PASI test loop at LUT University in Finland. This facility reproduces the thermal-hydraulic behaviour of a Passive Containment Cooling System (PCCS) mainly composed of a CWC, a heat exchanger in the containment vessel connected to a water tank at atmospheric pressure outside the vessel which represents the ultimate heat sink. Several activities are carried out within the framework of the project. Different tests are conducted on these integral test facilities to produce new and relevant experimental data allowing to better characterize the physical behaviours and the performances of these systems for various thermo-hydraulic conditions. These test programmes are simulated by different codes acting at different scales, mainly system and CFD codes. New "system/CFD" coupling approaches are also considered to evaluate their potential to benefit both from the accuracy of CFD in regions where local 3D effects are dominant and system codes whose computational speed, robustness and general level of physical validation are particularly appreciated in industrial studies. In parallel, the project includes the study of single and two-phase natural circulation loops through a bibliographical study and the simulations of the PERSEO and HERO-2 experimental facilities. After a synthetic presentation of the project and its objectives, this article provides the reader with findings related to the physical analysis of the test results obtained on the PKL and PASI installations as well an overall evaluation of the capability of the different numerical tools to simulate passive systems.
오늘날 기업은 급변하는 경영환경의 변화 속에 생존을 위해 끊임없는 변신과 혁신을 추구한다. 그 일환으로, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 도입이 사회 전반에 걸쳐 활발하게 진행 중인데, 혁신의 주체로서 기업과 공공부문에 많은 변화와 발전을 유발할 것으로 기대된다. 이미 글로벌 선진국들은 공공 부문뿐만 아니라 많은 기업들이 클라우드 컴퓨팅 서비스를 접목하는 등 적극적으로 활용하고 있다. 이처럼, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 중요함을 고려해 볼 때, 그 확산을 위한 연구는 매우 시급하고 중요하다. 로저스에 의하면, 확산이란 하나의 혁신이 시간을 두고 사회체계의 구성원 사이에서 특정 채널을 통해 커뮤니케이션이 되는 과정이다. 혁신을 수용하려는 성향이 혁신성향이고, 이러한 혁신성향은 혁신확산과 관련된 연구 및 새로운 기술이나 아이디어를 확산시키려는 기업에 있어 매우 중요한 가치를 가지게 된다. 본 연구의 목적은 혁신확산이론을 기반으로 클라우드 컴퓨팅 서비스의 특성이 혁신성향에 따라 인지된 기대성과에 미치는 영향요인을 실증 분석하는 것이다. 본 연구 결과는 향후 빅데이타, 디지털 융합, 사물인터넷 등과 같은 신기술의 확산을 위한 모형개발에 크게 기여할 것으로 기대된다.
K-POP 시장은 문화를 넘어 외교, 환경 운동 등 사회 전반에 미치는 영향력이 지대해지고 있다. 이에 따라 아이돌의 성공 요인을 알아내고자 음원, 음반 등 전통적 데이터를 활용하여 머신러닝 기반으로 다양한 논문들이 수행되고 있다. 하지만, 기존의 선행 연구는 최근 아이돌의 인지도에 미치는 인스타그램 릴스, 유튜브 쇼츠, 틱톡, 트위터 등과 같은 뉴미디어 플랫폼의 영향을 반영하지 못했다는 한계점이 있다. 따라서 기존의 연구로는 매일 변화하는 미디어 트렌드를 고려하지 못하여 최근 아이돌 성공 요인의 인과관계를 뚜렷하게 밝히는데 어려움이 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문은 아이돌 관련 데이터의 수집 시스템과 분석 방법론을 제안한다. 아이돌 데이터의 특이성을 반영한 컨테이너 기반 실시간 데이터 수집 자동화 시스템을 개발해, 아이돌 데이터 수집의 안정성과 확장성을 확보하고 K-Means 클러스터링 기반 이상치 탐지 모델을 통해 성공 아이돌 군집을 비교, 분석한다. 그 결과, 성별, 앨범 발매 시기 후 성공 시점, 뉴미디어와의 연관성 등 성공 아이돌들의 공통점을 파악할 수 있었다. 이를 통해, 최종적으로 각 아이돌별, 앨범 형태별, 컴백 시기에 따른 최적 컴백 프로모션을 기획해 아이돌의 성공 가능성을 증진할 수 있을 것으로 기대한다.
전자정부 서비스 중 지능형 CCTV 관제 플랫폼은 인공지능을 활용하여 사람, 자동차 등 주요 객체가 CCTV상에 나타났을 경우, 관제요원에게 표출해 주는 선별 관제 서비스이다. 지능형 CCTV 관제 플랫폼을 운영할 경우 비상 상황 발생 시 신속한 대처가 가능하고 민원 해결 증가로 시민들의 삶의 질 제고가 가능할 것으로 기대를 모으고 있다. 이에 본 연구는 비(非)시장재화인 지능형 CCTV 관제 플랫폼의 편익을 선택실험기법인 조건부가치측정법(CVM)을 적용하여 가구당 평균 지불의사액을 추정하고, 이를 토대로 사회적 편익을 계산하였다. 분석 결과 가구의 평균 지불의사액은 연간 6,908원, 국가 전체의 경제적 편익은 연간 약 1,504억 원으로 추정되었다. 본 연구는 그간 환경·공공재의 적용되던 CVM의 적용 범위를 지능형 전자정부 서비스 분야로 확장한 점에서 학술적 의의가 있다. 나아가, 지능형 CCTV 관제 플랫폼 도입이 활발하게 논의되는 현 상황에서, 이에 대한 편익을 화폐가치로 추정하였다는 점에서 실무적 시사점을 지닌다.
마이데이터는 '개인정보이동권'을 통해 개인정보에 관한 정보주체의 권리를 강화하고 본인정보를 활용하여 초개인화 맞춤형 서비스를 가능케 하는 데이터 활용의 새로운 패러다임이다. 우리나라 마이데이터 제도는 개인정보 자기결정권을 '개인정보 전송요구권'이라는 제도로 구체화하였고, 이를 통해 새로운 마이데이터 산업을 창출하고 있다는 점에서 세계적으로 선도적인 제도로 평가된다. 이에 본 연구는 제도 시행 3년 차인 우리 마이데이터 제도를 소비자행동 관점에서 분석·평가하고 개선방안을 모색하였다. 이를 위해 규제정책과 소비자행동 관련 선행연구 검토를 통해서 소비자행동 관점에서의 제도 분석 및 평가 가능성을 확인하였다. 또한 마이데이터 관련 소비자행동 연구들에서 마이데이터 이용에 유의미한 영향을 미치는 변수들을 선별하여 소비자행동 관점에서 제도를 분석하기 위한 항목으로 채택하였다. 소비자행동 관점에서 제도를 분석한 결과, 우리 마이데이터 제도는 소비자가 중요하게 생각하는 요소들을 비교적 잘 반영하고 있는 것으로 평가된다. 하지만 이용 편리성과 개인정보 보호와 같이 양면적 가치가 있는 경우에는 규제적 성격이 좀 더 우선되는 것으로 확인되었다. 따라서 마이데이터 산업을 활성화하기 위해서 소비자 권리가 훼손되지 않는 범위 내에서 시장 친화적으로 제도 개선을 추진할 필요가 있다. 본 연구는 실증적 소비자행동 연구와 규제정책 연구를 융합하여 마이데이터 제도 개선방안 도출을 시도했다는 점에서 기존 연구들과 차별성을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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