國際팩토링制度 實施에 關한 硏究

신욱 慶北大學校 1985 국내석사

볼프강 후버의 평화 윤리사상 연구

신욱 협성대학교 대학원 2008 국내석사

온라인 커뮤니티를 활용한 마케팅에 관한 연구 : Reebok를 중심으로

신욱 고려대학교 경영대학원 2005 국내석사

온라인 브랜드 커뮤니티에 대한 연구가 최근 들어 많은 관심을 받고 있지만, 그 성과는 양과 질 측면에서 미흡했다. 우선, 온라인 브랜드 커뮤니티에서 기업에서 운영하는 브랜드 커뮤니티와 소비자들이 자체적으로 운영하는 브랜드 커뮤니티를 구분 짓고, 중간 개념 포탈사이트내의 브랜드 커뮤니티의 활성화에 대해서 연구하기로 한다. 스포츠 브랜드 리복이 다음카페와 함께 만든 www.daum,net/myreebok에서 문제점은 무엇이고, 앞으로 어떤 식으로 해야 더 발전 가능성이 있는 가를 문헌연구를 통해 비교 분석하였다. 첫째, 커뮤니티의 목적을 명확화 한다. 둘째, 회원분류와 상호 연결 지원 셋째, 효율적인 커뮤니티 관리를 위한 역할 정의 넷째, 체계적인 이벤트 지원 위의 네가지 사항을 집중 운영하면서 스포츠 브랜드만의 젊고 건강한 요소를 가미하는 것이 연구의 결론이다.

수소음심경 오수혈 혈위별 레이저 침자가 고혈압 흰쥐의 혈압에 미치는 영향

신욱 東新大學校 2017 국내석사

Abstract Objective : The purpose of this study is to compare the effects of laser acupuncture to the 532 nm on the five transport points with the heart meridian for treatment to hypertensive disease in rats with L-NAME induced hypertensive. Methods : Hypertensive was induced by L-NAME for 3 weeks. The laser acupuncture therapy on the five transport points of heart meridian(Laser Well Point-HT9, Laser Brook Point-HT8. Laser Stream Point-HT7, Laser River Point-HT4 and Laser Sea Point-HT3) was treated twice a week for 5 times. The hypertensive was measured using a cardiac hypertrophy, atherogenic index TG/HDL-cholesterol ratio, TCHO, HDLC, TG, AST, ALT, leukocyte, erythrocyte, thrombocyte, antioxidative effectiveness and glutathione peroxidase quality of hypertensive rats induced by L-NAME. Results : Systolic blood pressure, cardiac hypertrophy and TG/HDL-cholesterol ratio were decreased significantly after the fifth laser acupuncture of the transport points of the Heart Meridian. Blood pressure were decreased significantly after the fifth acupuncture of the Well Point, Brook Point and Sea Point. Cardiac hypertrophy were decreased Brook Point, Stream Point. Athrogenic index was decreased at Well Point, Stream Point, River Point and Sea Point. TG/HDL-cholesterol ratio was decreased five laser acupuncture all of group. Total cholesterol was decreased significantly after the fifth acupuncture of the Well Point. High density lipoprotein cholesterol and total cholesterol were decreased significantly after the fifth acupuncture of the Well Point, Stream Point, River Point, Triglyceride was decreased significantly after the fifth acupuncture of the Stream Point. Cu/Zn-Superoxide Dismutase (Cu/Zn-SOD) was increased significantly at Well points and glutathione peroxidase (GPX) was increased significantly at Well Point. Conclusion : The laser acupuncture treatment in five transport points of the Heart Meridian was effective for lowering blood pressure, cardiac hypertrophy, Atherogenic index and HTR, and enhancing antioxidant activity. Keywords : Hypertension, L-NAME, Heart Meridian, Laser acupuncture, Transport points, Systolic blood pressure.

AHP를 활용한 인공지능 기업에 대한 투자결정요인 : 투자자 유형별 투자결정요인 비교연구

신욱 서강대학교 메타버스전문대학원 2024 국내석사

2022년말 Open AI사가 ChatGPT를 대중에게 공개한 이후, 생성형 AI에 대한 구글 트렌드의 검색량이 급격히 증가했으며 사람들의 높은 관심에 힘입어 생성형 AI의 발전이 급격하게 진행되고 있다. ChatGPT는 인간이 기계와 소통하는 대화형 인터페이스를 통해 누구나 인공지능을 쉽게 접하게 해주었으며, 텍스트를 넘어서 이미지, 음악, 동영상 등 응용 분야를 넓혀가고 있다. CHatGPT로 시작된 생성형 AI에 대한 관심은 다양한 투자기관의 투자로 이어지고 있다. 글로벌 생성형 AI 시장규모는 2024년 1,370억 달러로 예상하며 2030년에는 8,970억 달러의 시장이 형성되어 연평균 37% 성장할 것으로 전망하고 있다. 높은 시장성장에 발맞춰 인공지능 기업에 대한 벤처캐피탈, PE 등 기관투자자들의 활발한 투자가 진행 되고 있으며 미국, 중국 등 인공지능 분야의 강국은 글로벌 패권을 확보하기 위해서 범국가적으로 다양한 투자를 지원하고 있다. 한국의 경우 혁신, 신규 벤처산업의 성장을 국가에서 정책적으로 지원하거나, 정책금융기관을 통한 벤처출자 사업을 통해서 육성시키고 있다. 2023년 우리나라의 벤처투자 규모는 약 11조 8,870억원으로 2008년부터 현재까지 약 16%의 높은 성장률을 유지하고 있으며, 벤처투자를 통해서 국내 혁신산업의 육성을 이끌어 가고 있다. 벤처투자는 특히인공지능과 같이 기술발전 속도가 빠르고 적용 범위가 광범위한 산업 생태계에 핵심적 역할을 하고 있으며 이에 따라 인공지능 기업의 성장을 위한 기관투자자들의 중요도는 점점 커지고 있다. 이러한 연구배경을 바탕으로 본 연구에서는 벤처캐피탈, PE, 정책금융기관의 관점에서 인공지능 기업에 대한 투자결정요인을 연구, 분석하였다. 선행 연구를 기반으로 창업자/팀 특성, 제품/서비스 특성, 시장특성, 재무적 특성, 투자자 특성을 분류하여 인공지능 기업에 대한 투자에 영향을 미치는 요인을 조사하였으며 AHP 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 인공지능 기업에 대한 투자결정요인의 상대적 중요도를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 투자결정요인 상위요인의 우선순위는 “투자자 특성”, “창업자/팀 특성”,“제품/서비스 특성”, “재무적 특성”, “시장 특성”의 순으로 나타났다. 상위요인의 결과는 벤처캐피탈, PE, 정책금융기관 간에도 거의 유사한 순서를 나타냈는데, 투자자 특성이 1순위로 선정된 부분은 선행연구와의 차이점으로 볼 수 있다. 이는 과거 3년간의 벤처투자 호황기에 따른 시기상의 특이점에서 기인한다고 볼 수 있는데 Covid-19로 인한 유례없는 양적완화로 인해서 국내 벤처투자는 2020~2022년까지 최대의 호황을 맞이했었다. 그 과정에서 정책금융기관은 정부의 정책의지를 담은 정책펀드를 다수 조성하였고, 다수의 벤처펀드가 인공지능 기업 등 혁신산업 분야에 투자하는 투자자 주도의 시장이 되었기 때문에 투자자특성이 상대적으로 높게 평가된 것으로 유추해볼 수 있다. 둘째, 투자결정요인 하위요인의 우선순위는 창업자/팀 특성에서는 “산업경험”, 제품/서비스의 특성 관련해서는“제품/서비스의 차별성”, 시장 특성에서는 “시장 성장성”, 재무적 특성은 “적절한 수익모델”, 투자자 특성은 “출자사업 목적 부합성”을가장 중요하게 여기는 것으로 도출되었다. 셋째, 복합가중치를 반영한 전체 우선순위는 Top 5는 투자자 특성의 “출자사업 목적 부합성”, 창업자/팀 특성의 “산업경험”, 제품/서비스 특성의 “제품/서비스의 차별성”, 투자자 특성의 “투자자의 전문영역과의 연관성”, 재무적 특성의 “적절한 수익모델” 순서도 도출되었다. “출자사업 목적 부합성”의 우선순위가 가장 높은 것은 선행연구와는 다소 차이를 보이는데 이에 대한 사유는 다음과 같이 추측된다. 최근 2~3년간 정책금융기관의 혁신산업 육성 정책의 일환으로 20조에 육박하는 정책형 벤처펀드가 조성되었고, 이 과정에서 주목적 투자대상에 정부가 육성하고자 하는 산업들이 반영되었는데 인공지능 분야 또한 그 대상에 포함이 되었다. 이러한 시기적 특수성이 인공지능 기업에 대한 투자결정요인에 영향을 주었을 것을 사료된다. 넷째, 상위요인의 시장 특성이 전체적으로 낮은 우선순위를 나타냈고, 시장 특성 중에서도 “고객의 필요성”이 복합가중치를 반영한 전체 우선순위에서 낮게 도출되었다. 이는 선행연구의 결과와 상반되는 결과인데, 선행연구와 차이를 보이는 사유를 찾아보면 현재 인공지능 시장이 사용자 또는 고객의 필요성에 의해서 형성되기 보다는 생성형 AI를 개발하고 있는 구글, 마이크로소프트 등 공급자 위주의 시장으로 구축되고 있다는 점을 생각해 볼 수 있다. 즉 현재 인공지능 시장은 고객의 필요성에 맞춰서 특정 제품을 개발하는 단계라 하기 보다는 원천기술의 개발이 우선이기 때문에 상대적으로 “고객의 필요성”의 중요도가 상대적으로 낮게 평가된 것으로 해석해볼 수 있다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 선행연구는 주로 벤처캐피탈 또는 액샐러레이터 등 투자자 1개 그룹의 관점에서 투자결정 요인을 도출했으나 본 연구는 투자자 그룹을 3가지로 분류하여 접근하였으며, 벤처캐피탈, PE, 정책금융기관의 관점에서 투자자의 투자결정요인에 대한 우선순위와 인식의 차이를 최초로 연구하였다. 이를 통해 국내 투자시장에서 혁신산업분야에 가장 활발하게 투자를 집행하고 있는 벤처캐피탈, PE, 정책금융기관의 투자성향에 따른 투자결정요인의 차이를 도출하였으며 향후 기업의 성장단계별 투자결정요인에 대한 연구의 형태로 확장 연구될 가능성이 있으며, 해당 연구의 기초자료로 활용될 가능성이 있다. 둘째, 대부분의 선행 연구는 투자자 입장에서 본인들이 투자한 전체 포트폴리오에 대한 투자결정요인을 연구하였는데 반해 본 연구는 인공지능 기업으로 연구의 범위를 좁혀서 분석하였으며, 실제 인공지능 기업에 투자집행을 했던 투자 심사역을 대상으로 연구를 했다. 현실에서는 바이오 심사역은 대부분 의학, 생물학 분야의 석박사 이상으로 구성되어 있으나 IT 심사역은 이와는 다른 인적 특성을 나타낸다. 즉 다양한 산업 분야별로 투자를 검토할 때 각기 다른 잣대로 투자 의사결정을 하게 된다. 본 연구는 인공지능 기업에 실제 특화하여 연구의 실용성을 확보하였으며 현재 가장 활발하게 투자가 이루어지고 있는 인공지능 기업에 특화된 연구라는 점에서 연구의 적시성을 확보하였다. 셋째, 인공지능 기업의 투자유치를 위한 준비와 전략수립에 시사점을 제공한다. 본 연구의 목적은 기관투자자 입장에서의 인공지능 기업에 대한 투자결정요인의 우선순위를 도출하는 것이다. 연구과정에서 국내에서 인공지능 분야에 가장 많은 투자를 진행하고 있는 벤처캐피탈, PE, 정책출자자로 분류하여 출자자별 우선순위를 제시하였다. 이는 다양한 성장단계에 맞춰서 후속투자를 유치해야하는 인공지능 기업의 성장정략에 유용하게 사용될 것으로 기대한다. Since OpenAI introduced ChatGPT to the public at the end of 2022, there has been a significant increase in the search volume for generative AI on Google Trends, indicating a growing interest in the field. ChatGPT has made artificial intelligence accessible to everyone through conversational interfaces, expanding its applications beyond text to include images, music, videos, and more. The increased interest in generative AI sparked by ChatGPT has led to active investments from various venture capital and private equity firms. The global market size for generative AI is projected to reach $137 billion by 2024, with an estimated annual growth rate of 37% reaching $897 billion by 2030. Major players in the AI field, such as the United States and China, are supporting cross-national investments to secure their global dominance. In Korea, the government supports the growth of innovation and new venture industries through policy measures and venture capital investments via policy financial institutions. Venture investment in Korea reached approximately KRW 11.87 trillion in 2023, maintaining a high growth rate of around 16% since 2008. Venture investment plays a crucial role in industries with rapid technological advancements like artificial intelligence, leading to increasing importance of institutional investors in supporting the growth of AI companies Based on this background, this study analyzes and investigates the investment decision factors for AI companies from the perspectives of venture capital, private equity, and policy financial institutions. Building upon previous research, the study categorizes factors such as founder/team characteristics, product/service characteristics, market characteristics, financial characteristics, and investor characteristics, and conducts an Analytic Hierarchy Process (AHP) analysis to examine the factors influencing investments in AI companies. The analysis reveals the relative importance of investment decision factors as follows: Firstly, the priority of the critical factors of investment decision is ranked as "investor characteristics," "founder/team characteristics," "product/service characteristics," "financial characteristics," and "market characteristics." The results of the top factors show almost identical rankings among venture capital, private equity, and policy financial institutions. The selection of investor characteristics as the top priority differs from previous studies, likely influenced by the unique circumstances during the recent venture investment boom due to unprecedented quantitative easing caused by Covid-19. Secondly, the priority of the detail factors of investment decision emphasizes "industry experience" for founder/team characteristics, "distinctiveness of products/services" for product/service characteristics, "market growth potential" for market characteristics, "appropriate revenue model" for financial characteristics, and "alignment with investment objectives" for investor characteristics. Thirdly, the overall priority reflecting composite weights ranks the top 5 factors as "correspondence with investment objectives" for investor characteristics, "industry experience" for founder/team characteristics, "distinctiveness of products/services" for product/service characteristics, "relevance with investor's expertise" for investor characteristics, and "appropriate Business model" for financial characteristics. The highest priority given to "correspondence with investment objectives" differs slightly from previous research, likely due to the recent government policies fostering innovation industries, including AI, through significant policy funds and numerous venture funds investing in innovative industries. Lastly, market characteristics, particularly "customer needs," demonstrate lower overall priority, especially in comparison to previous studies. This discrepancy may be attributed to the current AI market, which is supplier-driven, focusing on developing foundational technologies rather than being driven by customer needs. Hence, the importance of "customer needs" is relatively low in evaluating investment decision factors. The implications of this study are as follows: Firstly, unlike previous studies focusing on investment decision factors from the perspective of a single group of investors, this study classifies investors into three categories—venture capital, private equity, and policy financial institutions—and explores the differences in their priorities and perceptions regarding investment decision factors. This study provides valuable insights into the investment tendencies of venture capital, private equity, and policy financial institutions, which are actively investing in the most vibrant sectors, such as AI, and could serve as foundational material for future research examining investment decision factors at different stages of company growth. Secondly, while most previous studies analyze investment decision factors for the entire portfolio of investments made by investors, this study narrows down the scope to AI companies. targeting actual investment screening committees. In reality, investment screening committees in the bioscience sector mostly consist of individuals with master's or doctoral degrees in medicine or biology, while those in the IT sector exhibit different personal characteristics. Therefore, this study's focus on AI companies enhances its practicality, and its specialization in the most actively invested area of AI companies ensures its timeliness. Thirdly, this study provides implications for AI companies' preparation and strategy formulation to attract investments. The study aims to identify the priority of investment decision factors from the perspective of institutional investors. By categorizing investors into venture capital, private equity, and policy financial institutions and providing their priority of investment decision factors, the study could offer valuable insights for the growth strategies of AI companies, which need to attract subsequent investments tailored to various growth stages.

Changes of bile salt activated lipase in human milk during lactation

최 신욱 강원대학교 1994 국내석사

Ti(N1-x,Ox)y-Ni系 Cermet에 있어서 燒結 및 物性에 미치는 組合의 影響에 關한 硏究 /d金信郁 著

김,신욱 成均館大學校 1997 국내석사