[논문]머신러닝 혁신 특성과 니치의 탄생: 한국 스타트업 사례를 중심으로

강송희; 진성민; 백필호

doi:10.7838/jsebs.2021.26.3.001

머신러닝 혁신 특성과 니치의 탄생: 한국 스타트업 사례를 중심으로
Innovation Patterns of Machine Learning and a Birth of Niche: Focusing on Startup Cases in the Republic of Korea 원문보기

한국전자거래학회지 = The Journal of Society for e-Business Studies, v.26 no.3, 2021년, pp.1 - 20

강송희 (Software Policy and Research Institute) , 진성민 (Software Policy and Research Institute) , 백필호 (Korea IT Business Promotion Association)

초록
AI-Helper

코로나19 대유행으로 세계경제포럼에서 그레이트 리셋이 논의되면서 제4차산업혁명의 동력인 인공지능도 조명을 받고 있다. 그러나 인공지능 분야의 기업 연구는 아직도 희소하다. 2000년 이후 관련 연구는 기존 기업에 어떻게 인공지능을 적용하여 가치를 창출할 것인가에 초점이 맞춰져 있으며, 신생기업들이 어떻게 기회를 포착하고 기존 사업자들 사이에 진입하여 새로운 가치를 창출하는지에 대한 연구는 거의 찾아볼 수 없다. 이에 본 연구는 소프트웨어의 세부 분야인 인공지능 기반 신생기업들이 기존 소프트웨어 산업과 어떻게 다른 혁신패턴을 갖는가라는 연구 질문을 가지고 다층적 접근론의 종합적 틀을 활용하여 신생 기업들의 사례를 분석하였다. 대상 기업들은 창업 7년 내 의료, 금융, 마케팅/광고, 유통, 제조 분야에서 의도적으로 표집된 머신러닝 모델링 전문 신생 기업들로 벤처기업 인증을 받은 고성장 기업들이다. 분석 결과 기존 소프트웨어 기업들은 전사적 통합 관점의 프로세스 혁신을 이루어냈다면, 이들만의 혁신 패턴은 기존의 프로세스들을 잘게 해체하여 자동화나 가치창출이 어려웠던 단위 프로세스들을 식별해 내고 데이터 기반으로 자동화, 최적화하여 새로운 가치를 제공하고 있다는 것이다. 이 연구의 기여는 통합적인 다층적 접근론의 틀의 유효성을 검증하면서 인공지능 기반 신생 기업들의 탄생과 그들의 혁신 패턴을 제시했다는 데에 있다. 한편 기업 실무적, 정부 정책적 함의를 정리하면, 데이터를 기반으로 혁신을 이끌어내기 때문에 신생 기업일지라도 데이터 관련 규제 등에 대한 제도 대응 역량이 강조되며, 정부는 관련 제도의 불확실성을 제거하고 구체화하여 예측가능하고 유연한 사업 환경을 마련할 필요가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

As the Great Reset is discussed at the World Economic Forum due to the COVID-19 pandemic, artificial intelligence, the driving force of the 4th industrial revolution, is also in the spotlight. However, corporate research in the field of artificial intelligence is still scarce. Since 2000, related research has focused on how to create value by applying artificial intelligence to existing companies, and research on how startups seize opportunities and enter among existing businesses to create new value can hardly be found. Therefore, this study analyzed the cases of startups using the comprehensive framework of the multi-level perspective with the research question of how artificial intelligence based startups, a sub-industry of software, have different innovation patterns from the existing software industry. The target firms are gazelle firms that have been certified as venture firms in South Korea, as start-ups within 7 years of age, specializing in machine learning modeling purposively sampled in the medical, finance, marketing/advertising, e-commerce, and manufacturing fields. As a result of the analysis, existing software companies have achieved process innovation from an enterprise-wide integration perspective, in contrast machine learning technology based startups identified unit processes that were difficult to automate or create value by dismantling existing processes, and automate and optimize those processes based on data. The contribution of this study is to analyse the birth of artificial intelligence-based startups and their innovation patterns while validating the framework of an integrated multi-level perspective. In addition, since innovation is driven based on data, the ability to respond to data-related regulations is emphasized even for start-ups, and the government needs to eliminate the uncertainty in related systems to create a predictable and flexible business environment.

주제어

표/그림 (8)

그림 Research Framework(based on Multilevel Perspective[5])
표 Short Descriptions of Firms for the Case Study
표 Case Summary of the Healthcare Sector Niche A
표 Case Summary of the Finance & Securities Sector Niche B
표 Case Summary of the Marketing & Advertisement Sector Niche C
표 Case Summary of the C2C e-commerce Sector Niche D
표 Case Summary of the Smart Manufacturing Sector Niche E
표 Innovation Patterns of Traditional Software Sector V.S. Machine Learning

참고문헌 (29)

Alsheibani, S., Cheung, Y., and Messom, C., "Artificial Intelligence Adoption: AIreadiness at Firm-Level," In PACIS, pp. 37, 2018.
CB Insights, "AI 100: The Artificial Intelligence Startups Redefining Industries," 2020.
CB Insights, "AI 100: The Artificial Intelligence Startups Redefining Industries," 2021.
Geels, F. W., "Processes and Patterns in Transitions and System Innovations: Refining the Co-evolutionary Multi-level Perspective," Technological Forecasting and Social Change, Vol. 72, No. 6, pp. 681-696, 2005.

상세보기
Geels, F. W., "The Multi-level Perspective on Sustainability Transitions: Responses to Seven Criticisms," Environmental Innovation and Societal Transitions, Vol. 1, No. 1, pp. 24-40, 2011.

상세보기
James, C., Devaux, M., and Sassi, F., Health and inclusive growth (Vol. 103), OECD Health Working Papers, 2017.
Jung, J. and Lee, C.-M., "Analysis of C2C Internet Fraud and Its Counter Measures," The Journal of Society for e-Business Studies, Vol. 20, No. 2, pp. 141-153, 2015.
Kang, S. H., "Artifical Intelligence Innovation Characteristics and Korean Startup Cases," SPRi Issue Report IS-094, 2020.
Kim, N.-D., "Trend Korea 2019," Miraebook Publications, 2018.
Korea Artificial Intelligence Association, "2018 Korea AI Startups," 2021, https://www.koraia.org/default/ (accessed 2021 June 23).
Korea Artificial Intelligence Association, "2019 Korea AI Startups," 2021, https://www.koraia.org/default/ (accessed 2021 June 23).
Korea Artificial Intelligence Association, "2020 Korea AI Startups," 2021, https://www.koraia.org/default/ (accessed 2021 June 23).
Korea Artificial Intelligence Association, "2021 Korea AI Startups," 2021, https://www.koraia.org/default/ (accessed 2021 June 23).
Lim, M., "History of AI Winters," Actuaries Digital Editorial Report, 2018.
Ministry of Economy and Finance, Government of South Korea, Homepage Press Reference, 2021, https://www.moef.go.kr/ (accessed 2021 June 23).
National Information Society Agency, "2021 AI Startup Special Report," 2021.
Nelson, R. R. and Winter, S. G., "The Schumpeterian tradeoff revisited," The American Economic Review, Vol. 72, No. 1, pp. 114-132, 1982.

상세보기
Open AI, http://openai.com Retrieved June 23, 2021.
Schot, J., "The usefulness of evolutionary models for explaining innovation. The case of the Netherlands in the nineteenth century," History and Technology, Vol. 14, No. 3, pp. 173-200, 1998.

상세보기
Shead, S., "Researchers: Are we on the cusp of an 'AI winter?'," BBC News Tech Report, 2020.
Shin et al., "A plan to reorganize the health care system in response to the 4th industrial revolution," Korea Institute for Health and Social Affairs Report, 2017.
Standford University, "2021 AI Index Report," 2021.
Statistics Korea, "Preliminary Results of Birth and Death Statistics in 2020," 2021.
The VC, https://thevc.kr (accessed 2021 June 23).
Turnheim, B. and Geels, F. W., "Incumbent actors, guided search paths, and landmark projects in infra-system transitions: Rethinking Strategic Niche Management with a case study of French tramway diffusion (1971-2016)," Research Policy, Vol. 48, No. 6, pp. 1412-1428, 2019.

상세보기
Venture Comprehensive Management System, 2021 https://smes.go.kr (accessed 2021 June 23).
Wagner, D. N., "Economic patterns in a world with artificial intelligence," Evolutionary and Institutional Economics Review, Vol. 17, No. 1, pp. 111-131, 2020.

상세보기
Wamba-Taguimdje, S. L., Wamba, S. F., Kamdjoug, J. R. K., and Wanko, C. E. T., "Influence of Artificial Intelligence on Firm Performance: the Business Value of AIbased Transformation Projects," Business Process Management Journal, 2020.
Yin, R. K., "Applications of case study research," In Chapters 5 and 6 were presented in modified form at workshops held in Washington, DC in 1991, Sage Publications, Inc., 1993.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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