본 연구는 40~64세 중장년층 현재 창업 중이 아닌 자를 대상으로 디지털 리터러시 역량의 하위요인들이 창업 의도에 어떤 영향을 미치는지 알아보고자 한다. 특히 디지털 리터러시 역량과 창업 의도 사이에 온라인네트워크 역량이 매개하는지를 알아보았다. 선행연구를 토대로 가설과 연구모형을 수립하였으며, 전국 중장년층 중에서 현재 창업 중이 아닌 자 280명을 대상으로 한 설문 조사 결과를 SPSS 29.0을 활용하여 실증 분석을 하였다. 디지털 리터러시 역량 하위변수 디지털기기 활용역량과 콘텐츠 활용역량 중 콘텐츠 활용역량만 창업 의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 온라인네트워크역량은 콘텐츠 활용역량과 창업 의도 간에 매개하는 것으로 분석되었다. 본 연구는 중장년층의 창업 의도에 미치는 디지털 리터러시 역량 관련 변수를 발굴하였고, 콘텐츠 활용역량과 창업 의도 사이에 온라인네트워크역량의 매개 역할을 확인하였다. 본 연구는 민간기업과 정부 기관에서 40~64세 중장년층의 안정적이고 성공적인 창업을 지원하기 위한 교육프로그램을 기획하는 데 디지털 리터러시 역량 향상 교육을 해야 할 필요성과 중요성에 대한 실무적 시사점을 제공한다.

본 연구는 지식기반 혁신과정을 통해서 신산업이 등장함을 가정하고, 신산업 등장에서 있어서 과학과 기술의 역할을 구체화하고자 한다. 특히, 지식기반 혁신과정의 초기단계에 주목하여, 과학지식이 만들어지고, 이를 바탕으로 기술이 개발되는 과정을 혁신산출물(논문 또는 특허)의 빈도에 절대적으로 의존하지 않고, 각 혁신산출물들의 토픽을 도출함으로써, 실질적으로 어떤 과학지식기반의 기술이 개발되고 있고, 그것이 신산업의 등장을 유도할 수 있는지 고찰하고자 하였다. 이를 위해서 본 연구는 미국의 연구지원 프로그램에 지원을 받은 기초연구에 대하여 빈도분석 및 네트워크분석은 물론 토픽 모델링을 실시하였고, 이 분석에서 도출된 연구분야를 중심으로 실제 어떤 기술이 개발되는지 특허데이터를 활용하여 다양한 분석을 실시하였다. 연구결과, IT분야에서의 기술이 세분화되고 다변화되고 있었지만, 그 과정 속에서 인간-기계의 상호작용에 대한 기술이 정교화되고 있음을 파악하였다. 그리고 이러한 분석결과를 통해서, 실제 새롭게 등장한 산업이 어떻게 나타나게 되었는가에 대한 설명을 하고자 하였다.

늘어나는 기업 대출에 맞춰 은행권에서는 기업 신용평가 모형의 고도화를 통한 여신 리스크 관리의 필요하다. 기업 신용평가 고도화를 위하여 기업 재무정보를 활용한 통계, 머신러닝, 딥러닝 기법들의 활용 연구가 활발히 진행되었다. 해당 연구들에서 사용된 대표적인 모델들은 전통적인 통계 기법인 로지스틱 회귀, 머신러닝 기법인 의사결정나무 기반의 모델들이 존재하며, 최근 여러 분야에서 강조되는 딥러닝 기반의 알고리즘을 활용한 연구 또한 높은 예측 성능을 보인다. 하지만 기업 신용 평가 연구에서 성능과 함께 집중해야하는 내용은 결과에 대한 해석력과 불균형 데이터의 처리이다. 본 연구에서는 성능을 위하여 새로운 변수를 생성하는 전처리법과 불균형 데이터를 처리하기 위한 샘플링 기법, 그리고 딥러닝 기반의 설명가능한 인공지능(XAI)인 TabNet을 활용한 새로운 프레임 워크를 제안한다. 연구결과 로지스틱회귀, 다층 퍼셉트론 대비 새로운 프레임워크의 높은 성능을 확인하였다. 또한 설명력을 분석한 결과 안정성, 수익성 지표가 예측에 크게 영향을 미쳤고, 성장성과 활동성 지표는 적게 영향을 미침을 확인하였다.