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기업의 지속가능성이 점점 더 중요해지면서 사회 전반에서 기업들에게 ESG 경영을 요구하고 있다. 특히, ESG는 기업의 재무적 성과와 미래가치를 높이기 위한 전략적 수단으로 창업기업에서도 ESG 경영의 필요성이 대두되고 있다. 그러나 ESG에 관한 연구는 초기 단계로 ESG와 기업가정신은 상당 부분 연계되는 항목이 있음에도 둘 간의 관계를 규명한 연구는 현재까지 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 창업기업의 ESG 인식과 필요성이 기업가정신에 미치는 영향을 규명하고자 하위 측정변수들 간의 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 환경, 지배구조 인식도는 혁신진취성에, 지배구조 인식도와 ESG 준비성은 위험감수성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 창업기업이라는 독특한 환경에서 ESG가 기업가정신에 연관성이 있음을 시사하고 있으며, 이는 창업기업에서도 ESG 경영과 기업가정신의 중요성을 강조하고 있다.

This study is about the effect of ESG awareness and necessity of start-up companies on entrepreneurship. In particular, ESG is a strategic tool for enhancing a company's financial performance and future value, so the need for ESG management for corporate sustainability is emerging in start-up companies. However, ESG management requires transparent corporate decision-making and enhancement of entrepreneurship to solve environmental and social problems. Although there are many items related to ESG elements in this entrepreneurship, there is no research on the relationship between the two. Therefore, in this study, multiple regression analysis was conducted between sub-measurement variables to confirm the effect of ESG awareness and necessity of start-up companies on entrepreneurship. As a result of the analysis, it was found that environmental and governance awareness had a positive effect on innovation initiative, and governance awareness and ESG readiness had a positive effect on risk sensitivity. Therefore, this study proved that start-up companies' ESG awareness and ESG necessity have some positive effects on entrepreneurship. These results imply a connection between ESG management and entrepreneurship, and suggest that entrepreneurship can be strengthened by strengthening ESG management.

본 연구는 장기적인 저성장 국면과 함께 4차 산업혁명의 도래로 기술기반 창업의 중요성이 부각되고 있는 상황에서 주목받는 창업 분야인 대화형 AI를 중심으로 한 기술융합의 트렌드와 유망기술을 분석하였다. 대화형 AI를 구성하는 요소기술인 음성인식 및 합성, 자연어처리, 머신러닝의 주요 키워드를 조합하여 수집된 총 8,469개 특허의 IPC 코드의 동시분류분석을 통해 기술융합 네트워크를 구축하였으며, 네트워크 중심성 지표를 사용하여 유망기술을 도출하였다. 연구 결과, 대화형 AI는 단순한 IT분야 기술들의 융합에서 진화하여 알고리즘 고도화를 중심으로 기술융합이 이루어지는 것이 확인되었다. 또한 대화형 AI의 유망기술은 타 산업 분야로의 확장성이나 기술 고도화에 치우치지 않고 두 분야 모두 미래 성장성이 높은 것으로 나타났다. 즉, 대화형 AI를 중심으로 한 기술기반 창업 활성화를 위해서는 정교한 학습과 추론, 문제 해결 능력이 갖춰진 알고리즘의 구현을 필두로 이를 다양한 산업의 비즈니스에 적용할 수 있는 기술개발과 보유 중인 알고리즘의 지속적인 고도화가 병행될 필요가 있다.

Based on the analysis of technological convergence and promising technologies focusing on conversational AI, this study examines the importance of technology-based entrepreneurship amidst long-term economic stagnation and the advent of the Fourth Industrial Revolution. By conducting concurrent classification analysis of IPC codes from a total of 8,469 patents collected through the combination of key elements such as speech recognition and synthesis, natural language processing, and machine learning, a technological convergence network was constructed. Using network centrality metrics, promising technologies were identified. The results indicate that conversational AI has evolved from the mere convergence of IT field technologies to a focus on algorithm refinement. Furthermore, promising technologies in conversational AI exhibit high growth potential in both expansion into other industries and technological sophistication. Therefore, to foster technology-based entrepreneurship centered around conversational AI, there is a simultaneous need for the implementation of sophisticated algorithms with refined learning, inference, and problem-solving capabilities, as well as continuous development and refinement of algorithms applicable across diverse industries.

본 연구는 창업가의 연령이 재창업 속도에 미치는 영향을 분석하였다. 일반적인 인식과는 다르게, 고령의 창업가들이 신속한 재창업을 추진하는 현상이 관찰되고 있으나, 이에 대한 명확한 설명은 아직 미흡한 상태이다. 본 연구에서는 창업가의 연령, 자기효능감, 가족지원을 재창업 속도에 영향을 미치는 주요 변수로 설정하고, 선행연구를 바탕으로 이들의 영향력을 실증적으로 분석하였다. 본 연구에서는 연령만으로는 재창업 속도가 빠르다는 결과는 나타나지 않았다. 반면 연령이 증가함에 따라 자기효능감이 높은 창업가의 재창업 속도가 높아지는 경향을 확인하였으며 경제적 가족지원은 중요하지 않지만,심리적 가족지원은 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 이는 연령과 자기효능감이 상호작용하여 창업 성공에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 해석되며, 이를 반영한 창업가 교육 프로그램의 필요하다는 시사점을 제시한다.

This study analyzed the impact of entrepreneurs' age on the speed of serialentrepreneurship. Contrary to common perception, there is an observedphenomenon where older entrepreneurs are driving rapid serialentrepreneurship. However, there is still a lack of clear explanation for thisphenomenon. In this study, the age of entrepreneurs, self-efficacy, and familysupport were identified as key variables influencing the speed of serialentrepreneurship. Based on previous research, their impact was empiricallyanalyzed. In this study, it was found that age alone does not show a significanteffect on the speed of serial entrepreneurship. However, as age increases, it hasbeen confirmed that entrepreneurs with high self-efficacy tend to restart theirbusinesses faster. Although economic family support is not important,psychological family support appears to play an important role in this regard. This can be interpreted as the interaction between age and self-efficacy havinga positive impact on entrepreneurial success. It suggests the need forentrepreneurship education programs that take this into account.

본 연구는 Crunchbase의 데이터를 이용해 국내 스타트업의 스케일업 성공에 영향을 미치는 결정요인 분석을 진행하였다. 이를 위해 투자를 받은 이력이 있는 3,750개의 국내 스타트업을 대상으로 머신러닝 기반 스케일업 성공예측 모델을 제안하고 이를 바탕으로 스케일업 성공 결정요인을 도출하였다. 총 14개의 서로 다른 머신러닝 알고리즘의 비교를 통해 최적의 모델을 선정 후, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 성능지표에 대한 최적화를 수행, 마지막으로 변수의 중요도를 측정하였다. 그 결과 총 17개의 변수 중 유사한 기업의 수, 총 투자자의 수, 기업이 보유한 특허 수, 펀딩 라운드 수 그리고 기업이 보유한 기술 스택 수가 중요 스케일업 성공 결정요인으로 확인되었다. 이는 성장 가능성이 큰 세부시장에서 활동하며 기술의 자립도와 다양성이 높은 기업일수록 스케일업 성공이 용이할 수 있음을 의미한다. 본 연구의 결과는 투자자의 투자 결정을 위한 도구로 활용될 수 있고, 스케일업 생태계 구축을 위한 정책적 제언을 수립하는 데 중요한 근거 자료를 제공할 수 있다. 나아가, 본 연구는 국내 스타트업 생태계에 대한 심층적인 이해를 제공하며, 이를 통해 향후 기업지원 정책 방향성 수립에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

This study analyzed the determinants of scale-up success of domestic startupsusing data from Crunchbase. For this purpose, a machine learning-based scale-upsuccess prediction model is proposed using data from 3,750 domestic startups,which has a history of receiving investment, and measured the contribution ofeach input variable on the success prediction. After selecting the optimal modelthrough a comparison of 14 different machine learning algorithms, we optimizedthe performance indicators through hyperparameter tuning, and then measuredthe importance of the variables. Out of the 17 variables, the number of similarcompanies, total number of investors, number of patents, number of fundingrounds, and number of technology stacks were identified as the importantscale-up success determinants. This suggests that firms operating in marketsegments with high growth potential and having high technology independenceand diversity might be more likely to succeed in scale-up. The results of thisstudy could be utilized as a tool for investors to make investment decisions andprovide important evidence for formulating policy recommendations to build aproper scale-up ecosystem. Furthermore, this study is also expected to contributeto the establishment of future business support policies based on an in-depthunderstanding of the domestic startup ecosystem.

국내 연구개발투자가 양적 성장에도 불구하고 혁신활동 효율이 저조하다는 지적이 반복되고 있어 연구개발 효율성 제고를 위한 발전전략이 모색되고 있다. 특히 개방형 혁신의 부족으로 인한 효율성 저하를 극복하기 위해 R&D투자도 외부 자원을 활용하는 혁신생태계 기반의 개방형 기술혁신이 강조되고 있다. 본 연구는 지역R&D 효율성 분석과 관련된 이론 및 정책사례를 검토하여 지역R&D의 효과성을 제고하기 위한 새로운 정책방향을 정립하고 이를 체계적으로 추진하기 위한 실천과제를 모색하였다. 이를 위해 본 연구에서는 500개의 혁신형 기업데이터를 기반으로 혁신협업횟수와 혁신협업의 중요도, 혁신협업 지역변수를 주요 종속변수를 사용하여 외부자원과의 협력활동 효과를 실증분석하였다. 실증분석에는 Tobit 모형과, zero-inflated poisson 모형, 그리고 zero-inflated-negative binomial 모형을 사용하였다. 본 연구에서는 외부자원을 활용하는 개방형 기술혁신 측면에서의 성과와 한계 등에 대한 실증 분석을 통해, 다음과 같은 지역기술혁신 정책측면에서 몇 가지 중요한 시사점을 제시하고자 한다. 우선 혁신활동 지원의 공간적 범위를 행정구역 단위를 넘어선 광역적 차원의 정책적 접근이 필요하고, 혁신의 흡수역량은 물적 자원보다는 인적자원이 더 효과적인 것으로 나타나 지역인력양성을 보다 적극적으로 추진할 필요가 있다. 특히 혁신인프라가 부족한 지역일수록 개방형 혁신활동이 더 활발하므로 인프라가 잘 갖춰진 타 지역의 외부자원을 연결하는 중개기능의 강화가 필요하다는 점을 시사한다.

As domestic R&D investment has been repeatedly pointed out that the efficiency of innovation activities is low despite quantitative growth, development strategies are being sought to improve R&D efficiency. In particular, in order to overcome the decline in efficiency due to the lack of open innovation, R&D investment also has a growing emphasis on open technology innovation based on an innovative ecosystem that utilizes external resources. This study reviewed theories and policy cases related to regional R&D efficiency analysis to establish a new policy direction to improve the effectiveness of regional R&D and sought practical tasks to systematically promote it. To this end, this study empirically analyzed the number of innovation collaborations, the importance of innovation collaborations, and the effect of cooperation activities with external resources using major dependent variables based on 500 innovative company data. For empirical analysis, Tobit model, zero-inflated poisson model, and zero-inflated-negative binary model were used. Through empirical analysis of performance and limitations in terms of open technology innovation using external resources, this study intends to present some important implications in terms of regional technology innovation policies. First of all, it is necessary to take a policy approach at the regional level that goes beyond the administrative district level to support innovation activities, and human resources are more effective than material resources in terms of the capacity to absorb innovation. In particular, the lack of innovative infrastructure is more active in open innovation activities, suggesting that it is necessary to strengthen the intermediary function that connects external resources in other regions with well-equipped infrastructure.

본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 통해 바이오 분야의 기술 사업화 동향을 파악하였다. 이를 위해 바이오 관련 뉴스 빅데이터를 수집한 후 텍스트 마이닝 기법을 통해 유의미한 결과를 추출하고, 바이오 분야의 기술사업화 동향을 구체적으로 조사하였다. 분석결과 제약 분야에서는 2022년 평균 TF-IDF값이 2020년 평균 TF-IDF값보다 크게 증가한 것으로 나타났다. 이는 바이오산업 기술사업화 분야 중 제약 분야에 대한 관심과 투자가 증가했다는 것을 의미한다. 식품 분야는 2020년보다 2022년 TF-IDF 평균값이 유의미하게 높게 나타나, 식품 분야의 기술사업화에 대한 관심이 2020년에서 2022년 사이 점차 증가한 것으로 나타났다. 의료기기 분야는 2020년과 2022년 TF-IDF 평균값에 큰 차이가 없었다. 장비 분야에서는 2022년 TF-IDF 평균값이 2020년보다 크게 증가했다. 이는 장비 분야의 기술 사업화에 대한 관심도가 2020년보다 2022년에 더 높아졌다는 것을 의미한다. 자원 분야에서는 2020년과 2022년 평균 TF-IDF 값에 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 텍스트 마이닝 기법을 통해 바이오 분야의 기술 사업화 동향에 대해 분석한 연구 결과가 바이오 기술사업화 분야 활성화에 기여할 수 있기를 기대한다.

This study aims to grasp the trend of technology commercialization in thebio field through text mining techniques. This study performs keyword analysis,topic modeling, word-to-back analysis, and network analysis. In thepharmaceutical field, it was found that the average TF-IDF value in 2022 wassignificantly larger than the average TF-IDF value in 2020. In other words, itmeans that interest and investment in the pharmaceutical field among thebio-industry technology commercialization fields have increased. The food sectorshowed significantly higher TF-IDF mean values in 2022 than in 2020. In otherwords, it can be seen that interest in technology commercialization in the foodsector gradually increased between 2020 and 2022. In the field of medicaldevices, there was no significant difference in the mean values of TF-IDFs in2020 and 2022. In the equipment sector, the average TF-IDF value in 2022 wassignificantly larger than in 2020. In other words, the degree of interest intechnology commercialization in the equipment field means that interest in 2022has increased more than in 2020. In the resource field, there was no significantdifference in the average TF-IDF value in 2020 and 2022. We hope that theresults of this study will contribute to the revitalization of the biotechnologycommercialization field.

본 연구의 목적은 EIPE인 SMRT의 각 부서가 수행한 프로세스혁신을 위한 활동과 외부의 혁신파트너와 협력이 혁신성과에 미치는 영향을 실증분석하는 것이다. 이를 통하여, 본 연구는 기술경영학적 관점에서 이론적, 실무적인 시사점을 도출하고자 하였다. 특히, 실증분석을 통해, 본 연구는 다음과 같은 이론적, 실무적 측면에서 시사점을 도출하였다. 첫째, 이론적 시사점으로, 본 연구는 모든 것이 초연결되고 초지능이 구현되는 4차 산업혁명 시대의 SMRT와 같은 공공조직에 있어 프로세스혁신에 대한 필요성을 이론적 관점에서 도출하였다. 둘째, 실무적 시사점으로, 본 연구는 다음과 같은 것을 얻었다. 1)본 연구는 EIPE와 같은 공공조직의 프로세스혁신을 위한 활동과 혁신파트너와 협력을 통해 혁신성과의 극대화를 위한 것으로 기술공유시스템(Technology Sharing System)의 구축 근거를 제시할 수 있었다. 2)본 연구는 EIPE인 SMRT와 같은 공공조직인 경우, 대학과 같은 정보원으로부터 외부의 혁신역량을 도입하고 조직발전과 경영성과의 극대화를 위한 역량으로 활용하여야 함을 제시하였다. 이는 외부의 혁신파트너와의 협력을 위한 의사소통시스템(Communication System)의 중요성을 시사한다. 따라서 본 연구는 EIPE와 같은 공공조직에 있어, 기술공유와 의사소통을 위한 시스템이 프로세스혁신의 성과에 미치는 영향이 시사하는 바를 도출할 수 있었다.

The purpose of this study is to empirically analyze the impact of “processinnovation activities” and “cooperation with external innovation partners”performed by each department of SMRT, an EIPE, on innovation performance. Through this, this study sought to derive theoretical and practical implicationsfrom a viewpoint of MOT. In particular, this study derived the followingimplications from theoretical and practical aspects. First, as a theoretical implication, this study derived from a theoreticalperspective the need for process innovation in public organizations such asSMRT in the era of the 4th Industrial Revolution, where everything ishyper-connected and super-intelligence is implemented. Second, as a practical implication, this study obtained the following. 1) Thisstudy was able to present the basis for establishing a Technology SharingSystem to maximize innovation performance through activities for processinnovation in public organizations such as EIPE and cooperation withinnovation partners. 2) This study suggests that public organizations such asSMRT, an EIPE, should introduce external innovation capabilities frominformation sources such as universities and utilize them as capabilities fororganizational development and maximization of management performance. Thissuggests the importance of a communication system for cooperation withexternal innovation partners. Therefore, this study was able to deriveimplications of the impact of technology sharing and communication systems on the performance of process innovation in public organizations such as EIPE.