• 기술혁신연구
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• 제22권3호
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• pp.101-133
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• 2014

전 세계적으로 기후변화와 저탄소 소비행태를 향한 움직임이 일어남에 따라 이에 대한 대처가 요구되고 있으며, 국제적인 유가상승은 그린카에 대한 소비자들의 니즈를 촉발시키고 있다. 본 논문은 그린카 산업 플랫폼 구축 정책과 기업전략을 도출하기 위한 선행연구로서 이를 위해 정책프레임 및 실증분석, 개념적/수리적 모델링, 시스템 다이내믹스, ABM 등의 다양한 방법론을 사용하여 다각적으로 접근, 통합하여 플랫폼 관점에서의 학제적 연구 프레임워크를 제시하고자 한다. 먼저 그린카 사례 분석을 위한 산업플랫폼 분석 프레임워크를 도출하고, 필요한 구성 요소들을 제시하였으며 계량경제학 모형을 적용하여 그린 플랫폼(양면시장)에 관련된 기본 모델을 수립하였다. 또한 동태적인 관점에서의 분석을 위해 시스템 다이내믹스 모형을 그린카 환경에 접목하여, 특정 그린카 산업분석에 적용할 수 있는 시스템 다이내믹스 분석 모델을 수립하였다. 마지막으로 보다 미시적 관점에서 한국의 하이브리드 자동차 시장의 활성화 방안에 대하여 ABM을 이용하여 개별 소비자 관점에서 연구하였다. 이를 기반으로 현 한국시장에서 실행 중 혹은 실행 예정인 하이브리드 자동차 정책에 대한 분석 방안을 제시하였다.

• Spatial Information Research
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• 제9권2호
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• pp.239-261
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• 2001

우리 나라 국가지정통계자료는 대부분 행정구역을 기초단위로 하는 지리/지역정보로서 계량적 지역분석기법을 통해서 그 가치가 더해진다. 본 연구는 지역분석을 위한 통계정보 및 통계지도 서비스 시스템의 한 선도적 모델을 제시하는데 그 목적을 둔다. 본 연구에서는 서울시를 사례로 하여 인구주택 총조사 및 사업체기초통계 원시자료 등을 재 집계하여 지역통계 데이터베이스를 구축하였다. 통계GIS의 핵심 지역분석모듈은 사회경제 자료분석에서 활용의 빈도가 높은 지역구조 및 격차 분석, 공간 분산분석, 상관분석, 회귀 및 잔차분석, 공간적 자기상관분석 등으로 구성되었다. 시스템 설계는 지역통계 데이터베이스와 지역분석기법 모듈, 그리고 통계지고를 웹 환경에서 통합하기 위해 어플리케이션 서버를 포함한 다양한 정보기반기술을 채택하여 이루어졌다. 지역분석을 위한 입출력 과정에서 대화형 통계지도가 사용된다. 본 연구를 통해 제안된 통계 GIS의 특징은 미리 저장된 데이터와 분석기능이 사용자와의 양방향 웹 인터페이스를 통해 제한 없이 확장될 수 있다는 점이다. 사용자의 요구에 따라 분석변수의 자유로운 변형과 합성이 연산자 구문해석기를 통해 가능하고, 이를 바탕으로 새로운 지역분석 알고리즘의 구현이 실시간으로 가능하다. 또한 데이터 측면에서는 사용자가 업로드한 자료를 잠정적으로 시스템에 통합하여 확장된 가상 데이터베이스를 만들고 이에 대해 여러 분석을 수행할 수 있다. 웹 기반 통계GIS 모델의 초기평가를 통해 각종 지역통해자료로부터 주문형 통계지도의 작성과 유통이 동시에 가능함이 확인되었다.

• 공업화학
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• 제30권4호
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• pp.421-428
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• 2019

본 연구에서는 천연색소인 커큐민을 포함하고 있는 천연물인 강황과 울금으로부터 황색색소(목표색, L = 87.0, a = 7.43, b = 88.2)를 추출하였다. 기초실험을 통해 반응표면분석법에 사용될 계량인자의 범위는 두 천연물 모두 pH (3~7), 추출온도($40{\sim}70^{\circ}C$)로 설정하였다. 목표색에 가장 근접한 최적추출조건을 얻기 위해 반응표면분석법 중 중심합성계획모델을 접목하여 추출공정을 최적화하였다. 결과값 및 회귀방정식을 통해 주효과도 및 교호효과도를 분석해 강황 및 울금의 색공간과 색차는 b 값에 가장 큰 영향을 끼치는 것을 알았다. 또한 반응치인 색좌표 L, a, b를 모두 만족하는 최적조건은 강황의 경우 pH = 3.43, 추출온도 $54.8^{\circ}C$에서의 이론적 수치 L (74.67), a (5.69), b (70.08)이었으며, 이 조건에서 실제실험을 수행한 결과 L (72.92), a (5.32), b (72.17)로 측정되었다. 울금의 경우에는 pH = 5.22, 추출온도 $50.4^{\circ}C$에서의 이론적 수치 색좌표는 L (82.02), a (7.43), b (72.86)이었으며, 실제실험을 수행한 결과 L (81.85), a (5.39), b (71.58)로 나타나 두 경우 모두 1% 이내의 오차범위를 나타내었다. 따라서 천연원료의 색소추출공정의 최적화 과정으로 반응표면분석법 중 중심합성계획모델을 적용할 경우 낮은 오차율을 얻을 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권11호
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• pp.221-230
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• 2018

기업의 창업가들과 경영자들은 글로벌 대기업들에 의해 지배되고 있는 산업들에서 성공하기 위해 필요한 규모 및 능력을 달성하기 위해서 협력업체들과의 확장된 네트워크를 잘 이용할 줄 알아야 한다는 사실을 목격하게 된다. 기업의 경영자들은 간소하지만 민첩한 기업을 만들고자 한다면, 그들은 어떻게 기업의 조직구조 모델이 운영효율성, 유연성에 영향을 미치게 되는지, 그리고 어떻게 기업 조직을 기업환경과 전략(기회와 위협을 감지하고 대응할 수 있는)에 맞게 조정해야 하는지를 이해해야 한다. 본 연구는 요즘처럼 빠르게 변하고 불확실한 기업 환경에서 생존하고 번창할 수 있는 기업을 만들기 위해 필요한 역량들을 검토한다. 본 논문에 제시된 것 들은 빠르게 변하는 글로벌 경제의 수요에 대처하려 했던 수백 명의 경영자들과 기업창업자들의 지난 20년 동안의 노력의 결과들이다[1]. 본 연구의 결과는 정보기술(IT)이 기업의 성공을 위해 필요한 역량 및 조직구조를 개발하는데 있어서 필요한 가이드라인을 제공한다. 본 연구는 계량적인 연구 모델을 제시하지 못하는 한계점을 가지고 있으나, 최근의 정보기술 환경에서 기업들이 조직의 구조를 설계하는데 있어 고려해야할 점들과 지침을 제공하는 것이 연구의 목적이다.

• 공업화학
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• 제34권3호
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• pp.299-306
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• 2023

본 연구에서는 무환자와 알팔파로부터 추출한 천연계면활성제를 유화제로 사용하여 반응표면분석법 중 중심합성계획모델(CCD-RSM)을 이용한 O/W 유화 제조공정의 최적화를 수행하였다. 공정변수로는 혼합유화제 첨가량, 천연유화제 혼합비율(무환자 사포닌/알팔파 사포닌), 유화시간으로 설정하였고 반응치로는 유화액의 유화안정화지수, 평균입자크기, 항산화능(DPPH 라디칼 소거활성)으로 설정하였다. 기초실험을 통한 계량인자범위는 혼합유화제 첨가량(12~14 wt%), 천연유화제 혼합비율(30~70%), 유화시간(20~30 min)으로 설정하여 CCD-RSM을 이용하여 최적화한 결과, O/W 유화 제조공정의 최적조건으로 혼합유화제 첨가량은 13.2 wt%, 천연유화제 혼합비율은 44.2%, 유화시간은 25.8 min으로 나타났으며, 이 조건에서 예측된 반응치로서 유화액의 유화안정도지수(ESI)는 88.7%, 평균입자크기(MDS)는 815.5 nm, 항산화능은 38.7%으로 계산되었다. 이를 실험을 통해 확인한 결과 유화액의 ESI는 90.6%, MDS는 830.2 nm, 항산화능은 39.6%으로 나타났으며 평균오차율은 2.1%이었다. 따라서 CCD-RSM을 실제 유화 제조에 적용하여 만족스러운 O/W 유화제조 공정조건을 얻을 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6A호
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• pp.799-808
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• 2008

국내 교통 현실을 반영한 중(重)차량에 대한 하중 분석은 케이블 교량의 유지관리시 잔존수명 예측을 위한 피로하중모델 개발이나 교량의 설계시 해석에 필요한 활하중 모델 개발시 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 강합성 사장교 상부구조 하면에 설치된 변형률 센서에서 측정한 신호를 이용하여 교량을 주행하고 있는 중차량의 하중정보를 얻기 위하여, 인공신경망 및 영향선을 이용한 차량하중분석시스템을 개발하였다. 인공신경망의 학습과 테스트를 위한 데이터 확보에 있어서 이론적인 수치 시뮬레이션을 통하지 않고, 실제 교량을 주행하는 임의 차량에 대해 직접 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 학습된 신경망의정확도를 검증하기 위하여 3종류의 시험재하차량을 반복 주행시켜 구한 값과 계량소에서 측정한 정적 값을 비교하였다. 교량의국부거동을 고려하기 위하여 가로보를 이용하였고, 인공신경망을 이용한 방법과 영향선을 이용한 방법의 분석결과를 비교한 결과, 인공신경망이론을 적용한 분석방법이 하중 판별의 정확도에 있어서는 영향선 분석방법보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 벤처창업연구
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• 제18권2호
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• pp.21-34
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• 2023

본 연구의 목적은 지속가능발전목표(SDGs)가 유엔총회에서 결의된 이후 전 세계적으로 창업분야에서 SDGs 연구가 얼마나 수행되었는지 살펴보고, 해외 및 국내 연구동향을 비교하여 국내 SDGs 이행을 위한 창업분야의 연구 방향성을 모색하는 데 있다. 이를 위해 검색어를 선정한 후 Web of Science(Wos), KCI, DBpia 등 세 개의 데이터베이스를 활용하여 창업분야의 SDGs 연구물을 추출하였다. 데이터 정제를 거쳐 해외는 총 356편의 연구물을, 국내는 총 4편의 연구물을 분석에 활용하였다. 국내 연구물은 숫자가 너무 적어 해외 연구물만 빈도분석과 키워드 네트워크 분석을 실시하여 연구동향을 살펴보았다. 연구 결과 빈도분석에서는 창업분야 SDGs 연구가 지속가능성과 관련된 용어들을 중심으로 비즈니스 모델, 혁신, 창업교육, 전략 등과 함께 연구되는 것으로 나타났다. 또한 연도별 빈도분석을 통해 창업분야 SDGs 정책, SDGs 이행에 있어 여성 창업가들의 역할, 에너지 창업분야의 SDGs, 경영대학원의 SDGs 이행 방향성과 SDGs 교육, SDGs 이행과 평가를 위한 지표, 지속가능성을 위한 기술 등으로 매년 주제가 다양하게 확장되는 것으로 나타났다. 키워드 네트워크 분석에서는 연구제목과 저자 키워드, 초록을 모두 포함하여 분석한 결과, 비즈니스, 지속가능성, SDGs, 혁신, 창업가정신, 비즈니스 모델, 교육 등의 핵심 키워드를 중심으로 연구범위가 창업생태계, 변화와 전략, 윤리, 기후 등으로 확장되는 것이 확인되었다. 본 연구는 해외 창업분야의 SDGs 연구동향을 제시함으로써 불모지에 가까운 국내 창업분야 SDGs 연구의 발판을 마련하였다는 점에 의의가 있다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.159-176
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• 2021

기존 연구들은 주로 사용자의 게임 참여 동기나 사회적 욕구에 따른 이탈 요인을 연구하였다. 하지만, 기존 연구들은 게임 참여 동기 관점에서 집중하다 보니, 사용자 불만 사항 개선에 따른 사용자 이탈에 관한 분석은 비교적 적게 이루어져왔다. 게임에 대한 사용자 불만 사항과 그에 따른 게임 품질 개선은 사용자가 게임에 참여하는 요인 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 사용자 불만 요인이 사용자 이탈에 미치는 영향을 실증적으로 분석하여 그 관계를 살펴보고자 한다. 본 연구는 최근 유행했던 "PUBG - 배틀그라운드 게임"을 분석하여 제품 품질에 대한 불만 사항 피드백이 얼마나 사용자 이탈에 영향을 주는지 실증적으로 분석 한다. 텍스트 마이닝(Text Mining) 분석을 통해, 사용자들의 품질에 대한 불만요인을 도출하였고, 콕스모델(Cox Model)을 통해 불만 요인에 따른 사용자의 이탈률을 추정하였다. 또한 준실험설계 방법을 통해 실제 불만사항 개선 패치에 따라 사용자 수가 어떻게 변화하는지 살펴봄으로 본 연구 결과를 검증하였다. 분석 결과, 불만 사항 중 게임의 재미와 관련된 요인들이 사용자 이탈에 가장 큰 영향을 주었고, 반면 게임 사용 편의성과 관련된 불만 사항들은 비교적 사용자 이탈에 적은 영향을 준다는 것을 실증적으로 보였다. 본 연구결과에 따르면, 게임 불만 요인 개선에 따라 사용자들의 이탈 정도가 달라질 수 있으며, 이에 따라 게임 사용자 관리를 할 수 있다는 것을 밝혀냈다. 본 연구는 게임 개발 및 운영사 입장에서 사용자들의 불만 사항 개선에 대한 우선 순위를 제공해 줌으로서 실증적인 공헌을 제시한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.135-144
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• 2024

시민의 의견인 민원은 다양한 사람들이 여러 주제에 대하여 반복·지속적으로 실시간 쏟아내기 때문에 담당자가 이를 읽고 분석하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분석을 통해 주요 현안에 대한 여론 및 요구 사항을 파악하기 위하여 정성적인 분석에 패싯을 기반으로 한 정량적인 다차원 분석을 위한 자동 분류 모델을 제안하였다. 구체적으로 첫째, 패싯 이론과 정치분석모형을 기반으로 민원 특성을 분석하고 이를 정책 단계에 활용할 수 있는 새로운 분류 프레임워크를 제시하였다. 둘째, 민원 분석 및 처리에 따른 행정 업무를 감소시키고, 시민들의 정책참여를 용이하게 하기 위해 딥러닝을 활용하여 패싯 분석 프레임에 의해 자동으로 속성을 추출하고 분류 하였다. 본 연구결과는 학문적으로 민원 빅데이터의 특성을 이해하고 분석하는데 중요한 단초를 제공하여 향후 많은 후속 연구를 창출할 수 있을 것으로 기대되며, 공공분야를 넘어 교육, 산업, 의료 등 다른 분야에서의 비정형 데이터의 계량화를 위한 가이드 라인과 다차원 분석의 활용에 대한 이론적 근거를 제시할 수 있다. 실무적으로 대용량 전자 민원에 대한 처리체계 개선 및 딥러닝을 통한 자동화로 민원처리 업무의 효율성과 신속성을 높일 수 있으며, 다른 분야의 텍스트 데이터의 처리에 활용될 수 있을 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제20권4호
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• pp.59-78
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• 2018

다양한 디바이스 유형과 마케팅 커뮤니케이션의 등장으로 온라인 환경에서 고객들의 탐색 및 구매 행동은 더욱 세분화 되었다. 하지만 기존 연구들은 고객 구매여정에서의 마케팅 채널 효과를 분석하는 과정에서 디바이스 종류에 따라 드러나는 UI(User Interface)와 UX(User Experience) 특성을 반영하지 못하였다. 본 연구는 글로벌 쇼핑몰의 대규모 클릭스트림 데이터를 활용하여 다양한 디바이스를 사용하는 고객들의 유입 채널 효과를 분석하였다. 온라인 쇼핑을 활성화 시키는 디바이스 유형을 구별하고, 디바이스 유형에 따라 방문을 증진시키는 유입 채널 간의 차이를 비교하였다. 고객의 과거 쇼핑 누적 경험과 유입 채널 전환 행태를 통해 방문과 구매액 미치는 직접효과 간접효과를 판별하였다. 그 결과 동일한 고객이더라도 디바이스 선택에 따라 활용하는 마케팅 채널이 달라지는 것을 발견할 수 있었다. 온라인 소매업체는 이러한 결과를 통해 디바이스 유형을 고려하여 멀티 마케팅 채널 환경에서의 고객 의사결정과정을 더욱 잘 이해하고 최적의 전략을 세울 수 있을 것이다. 본 연구는 실제 글로벌 빅 데이터를 분석하여 얻어진 유의미한 결과를 기반으로 경영학적 시사점을 도출하고, 계량 경제 모델을 활용하여 의미 있는 이론적립에 학문적으로 기여한다. 실제 온라인 쇼핑 마케팅 담당자들이 시도할 수 있는 전략적 통찰력을 제시한다는 점에서 실용적으로 활용할 가치가 있다.