• 한국건설관리학회논문집
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• 제23권1호
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• pp.98-105
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• 2022

밀폐된 공간에서 인공적인 방법으로 작물을 재배하는 수직형 스마트 팜은 공기 환경 설비를 적절히 활용하여 적정한 생육환경을 조성하는 것이 중요하다. 하지만 국내 수직형 스마트 팜 기업들은 체계적인 방법이 아닌 경험적 데이터에 의존하여 생육환경을 조성하고 있다. IoT를 활용하여 체계적이고 정밀한 모니터링을 토대로 생육환경을 조성한다면 작물의 생산 수율을 높이고 수익성을 극대화할 수 있다. 본 연구의 목적은 IoT를 활용하여 모니터링 시스템을 구성하고, 작물 재배에 주요한 요인인 온도 환경의 불균형을 실증하여 그 원인을 분석하는 데 있다. LED와 냉방기의 가동 방식을 달리하며 1) 다층 선반의 수평 온도 분포를 측정한 결과 센서 간에 "최대 1.7℃"의 온도 격차를 보였다. 2) 수직 온도 분포를 측정한 결과 "최대 6.3℃"의 온도 차이를 보였다. 이러한 온도 격차를 줄이기 위해서는 공조설비의 적절한 배치와 운영 방식에 대한 전략이 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.513-523
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• 2022

일반적으로 사람들은 다양한 정보기술에 대한 그들의 사용 경험을 전제로 정보기술을 수용하는 행위를 한다. 다시 말해, 사용자는 그들의 사용 경험을 통해 정보기술을 새롭게 지각하고 이러한 사용 경험은 정보기술에 대한 지속적 이용 의도에 영향을 준다고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 이러한 배경을 근간으로 OTT 서비스에 대한 사용자 경험과 지속적 이용 의도의 관계에서 이용 만족의 매개효과를 알아보고자 하는 목적에서 진행되었다. 이를 위해 남·여 대학생 195명의 설문조사 데이터가 분석에 이용되었으며, SPSS Process macro를 통해 검증하였다. 분석결과 OTT 서비스에 대한 사용자 경험인 신뢰성, 사용성, 편리성, 유희성이 지속적 이용 의도와의 관계에서 이용 만족이 완전매개하고 있음을 확인하였다. 이러한 결과는 OTT 서비스의 지속적 이용을 통한 고객 유지에 있어 사용자 경험과 이용 만족의 중요성에 대해 주목할 필요가 있음을 시사한다. 총체적으로 본 연구는 OTT 서비스에 대한 소비자의 효용을 높이고 기업의 경쟁력을 높이는 차원에서 사용자 경험과 이용 만족의 중요성을 확인하였으며 또한 본 연구를 발전시킬 심도 있는 향후 연구 방향에 대해 제언하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.77-89
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• 2022

대용량의 코퍼스로 학습한 사전학습 언어모델이 다양한 자연어처리 태스크에서 성능 향상에 도움을 주는 것은 많은 연구를 통해 증명되었다. 하지만 자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 사용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. XPT 방법론은 자원이 풍부한 영어의 사전학습 언어모델의 파라미터를 필요에 따라 선택적으로 재활용하여 사용하며 두 언어 사이의 관계를 학습하기 위해 적응계층을 사용한다. 이를 통해 관계추출 태스크에서 적은 양의 목표 언어 데이터셋만으로도 원시언어의 사전학습 모델보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인한다. 더불어, 국내외 학계와 기업에서 공개한 한국어 사전학습 언어모델 및 한국어 multilingual 사전학습 모델에 대한 조사를 통해 각 모델의 특징을 분석한다

• 서비스연구
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• 제13권3호
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• pp.82-104
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• 2023

본 연구는 AI챗봇 서비스를 이용한 사용자의 경험이 관계품질과 행동의도에 미치는 영향에 대해서 살펴보고자 하였다. 연구를 위하여 AI챗봇 서비스를 경험한 사용자를 대상으로 설문조사를 실시하였고, 최종 299부의 유효한 데이터를 분석하여 연구가설을 검증하였다. 분석결과 AI챗봇 서비스의 인지적 경험, 감성적 경험 및 관계적 경험을 통하여 사용자에게 AI챗봇 서비스에 대한 관계품질 차원인 만족과 신뢰가 형성됨을 확인하였으며, 특히 인지적 경험에서 AI챗봇 만족과 신뢰로의 경로계수가 감성적 경험 및 관계적 경험의 경로계수보다 크게 높았다. 또 만족과 신뢰는 각각 AI챗봇 서비스에 대해 소비자의 행동의도 차원에 해당하는 지속사용의도와 추천의도에 긍정적인 영향을 미침을 확인하였다. 또 관계품질에서 행동의도로의 모든 경로에서 유의함을 보였지만, 만족에서 AI챗봇 지속사용의도와 추천의도로의 경로계수가 신뢰에서의 경로계수보다 크게 높았다. 본 연구를 통하여 행동의도에 영향을 미치는 관계품질과의 영향 관계가 온라인 환경의 AI챗봇 서비스에서도 영향을 미친다는 이론적 토대를 마련할 수 있었으며, 관계품질이 AI챗봇 서비스 제공자 즉, 기업과 AI챗봇 서비스 사용자의 지속사용의도와 추천의도 등 소비자와의 장기적인 관계를 맺어가는데 있어서 중요한 매개요인임을 시사한다는 점에서 연구의 의의가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.63-68
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• 2022

5G 서비스 등장한 후 우리의 생활 방식을 크게 변화시켰다. 특히 스마트폰과 Long Term Evolution을 통한 네트워크 서비스의 확산은 사람과 사람 사이에 음성, 문자통신에 한정되었던 기존 이동통신 방식을 완전히 바꾸었으며, 사용자와 기업 활동의 모든 측면에서 혁신적 서비스들이 등장하게 되었다. 본 연구는 5G 서비스의 사용자 사회적 특성과 사용자가 5G 서비스의 사용의도의 관계를 검증하였다. 독립변수(사회적 실재감, 주관적 규범)들과 매개변수(지각된 유용성) 및 종속변수(사용의도) 간의 관계를 규명하고, 측정변수 간의 영향관계에서 지각된 유용성의 매개효과를 검증하였다. 본 연구에서는 5G 서비스의 사용자를 대상으로 설문조사를 진행하여 실증분석을 위한 데이터를 수집하였다. 연구결과, 5G 서비스의 사용자 사회적인 요인에서 사회적 실재감, 주관적 규범이 사용자들의 사용의도를 높일 수 있는 적합한 변수임을 확인하였으며, 지각된 유용성의 매개효과도 있는 것으로 검증되었다. 본 연구는 실증분석을 통해 5G 서비스의 지속 가능하고 안전한 발전을 위한 시사점을 제시하였고, 향후 관련 연구의 방향에 대해서도 제시하였다.

• Asia Marketing Journal
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• 제9권2호
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• pp.49-95
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• 2007

공익연계 마케팅 (cause-related marketing or CRM)은 기업과 제품의 이미지 향상이나 브랜드의 정신적·윤리적 가치를 구축하는 강력한 하나의 수단으로 점점 더 그 활용 가치가 높아지고 있다. 본 연구에서는 공익연계 마케팅 활동의 성과에 영향을 미치는 여러 요인들 중 공익의 특성, 제품의 관여도, 그리고 메시지의 특성에 따른 소비자 브랜드 태도에 대한 영향력을 검증하고자 한다. 연구의 검증을 위해 다음과 같이 크게 3가지 연구문제를 정선해보았다. 공익의 특성에 따른 소비자의 브랜드 태도는 어떻게 다른가? 공익연계 메시지 표현유형에 따른 소비자의 브랜드 태도는 어떻게 다른가? 마지막으로 제품의 관여도에 따른 소비자의 브랜드 태도는 어떻게 다른가? 이러한 연구문제들을 중심으로 공익의 특성, 제품 관여도, 공익 메시지 표현유형, 그리고 소비자의 브랜드 태도 간의 인과관계들을 나타내는 모델을 세우고 연구를 수행했다. 서울에 거주하는 20~40세의 직장인들과 학생들을 연구대상으로 총 400부의 설문지를 배포하고 이중 유요한 176부의 회수된 설문에 대한 데이터를 이용해 통계분석을 수행했다. 분석결과 연구모델 및 가설들이 잘 증명되었으나, 연구대상들은 공익의 특성의 차이점에 대해 인식을 못하는 것으로 나타났고 이는 우리나라 소비자들이 아직까지는 공익의 특성에 대한 차별적 인식보다는, 공익 그 자체에 대해 포괄적으로 인식하는 경향이 있음을 뒷받침 한다.

• 경영정보학연구
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• 제23권1호
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• pp.23-43
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• 2021

최근 인공지능 기법을 활용하여 캔들스틱 차트를 분석함으로써 주식가격 예측의 정확성을 높이고자 하는 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이러한 연구들은 주식가격 예측을 위한 학습에 있어 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려하지 못한다는 점과 시장 참여자들의 감정 상태를 고려하지 못한다는 점 등이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 시장 참여자들의 감정상태를 반영하기 위해 변동성지수(VIX: volatility index) 차트를 캔들스틱 차트와 함께 고려하여 학습시키고 이를 변이형 오토인코더(VAE: variational auto encoder)와 어텐션 메커니즘(attention mechanisms)을 결합한 새로운 방법으로 분석하여 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법의 성능 비교를 위해 S&P 500 기업 가운데 50개를 임의로 추출하여 제안한 방법을 통해 이들의 주식가격을 예측하고 이를 합성곱 신경망(CNN: convolutional neural network) 또는 장단기메모리(LSTM: long-short term memory) 등과 같은 기존 방법들과 비교하였다. 비교 결과 기존 방법들에 비해 본 연구에서 제안한 방법이 더 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 시장 참여자들의 감정 상태와 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 주식 가격 예측의 정확성을 높였다는 점에서 그 의의가 있다.

• 서비스연구
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• 제14권2호
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• pp.117-137
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• 2024

ESG는 모든 기업에게 선택이 아닌 필수 사항이 되었으며, 국내 주요 은행들도 ESG 경영을 적극적으로 실천하고 있다. 은행은 ESG 내부활동 뿐만 아니라 자금공급의 중개자로 ESG 금융을 제공하는 역할을 수행하고 있다. 최근에는 디지털 신기술과 결합하여 친환경 활동 수행 시 우대금리를 제공하는 ESG 금융상품을 출시하고 있다. 그러나, 무분별한 우대금리 제공은 은행의 수익성에 악영향을 미칠 수 있으며, 환경인식 개선에 실질적으로 기여하지 못할 경우 그린워싱(Greenwashing) 문제에 직면할 수 있다. 이에 본 연구는 전기 절약과 연동된 ESG 디지털 적금상품을 연구 대상으로 선정하고, 가입자의 실제 데이터를 통하여 소비자의 환경인식과 저축행동을 실증적으로 분석하였다(표본수 2,478개). 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, ESG 디지털 적금상품의 가입 현황을 분석한 결과, 30~50대가 주요 고객층으로 나타났으며, MZ세대는 다른 세대에 비해 전기 절약 실천을 통한 우대금리 달성에 있어 상대적으로 높은 성과를 보였다. 둘째, 소비자의 환경인식은 ESG 금융상품의 목표 달성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. ESG 디지털 적금상품은 저축의 기본 기능에 충실함과 동시에 환경인식을 높이는 데 기여할 수 있음이 확인되었다. 셋째, 환경인식은 소비자의 저축 납입행동을 유도하지 못했으며, 이는 지속적인 소비자 관여가 필요함을 시사한다. 본 연구는 환경인식(Environmental Awareness)과 저축행동이론(Theory of Saving Behavior)을 기반으로 ESG 금융상품의 목표 달성에 미치는 소비자 인식 및 행동을 학문적으로 설명하였다. 연구의 결과는 ESG 금융상품의 우대금리 설계의 적정성이 중요함을 시사한다.

• 경영정보학연구
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• 제22권3호
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• pp.143-156
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• 2020

전통적인 마케팅 전략 중 하나인 가격 촉진은 소비자가 느끼는 상품의 가격을 낮추어 소비자의 구매를 유도한다. 기존 연구들에 따르면 제품의 특징, 가격 촉진 형태, 소비자의 특성과 같은 맥락에 따라 가격 촉진은 기업에 긍정적 영향을 줄 수도, 부정적 영향을 줄 수도 있다. 본 연구에서는 최근 많은 디지털 서비스들이 도입하고 있는 구독 기반의 비즈니스 모델 환경에서 가격 촉진의 효과를 살펴보고자 한다. 본 연구의 목적은 가격 촉진이 소비자의 재구매에 미치는 긍정적 효과를 확인하고, 소비자의 인구 역학적 특성과 행동 특성에 따라 그 효과가 어떻게 달라지는지 확인하는 데 있다. 국내 한 음악 스트리밍 서비스의 사용자 기록 데이터를 이용해 가설을 검증하였으며, 분석 모델로는 로지스틱 회귀분석을 사용하였다. 연구결과 소비자의 재구매에 대한 가격 촉진의 긍정적 효과를 확인하였고, 가격 촉진의 긍정적 효과는 연령이 낮은 소비자와 여성 소비자에게서 상대적으로 더 크게 나타났다. 본 연구는 구독 경제에서 가격 촉진의 효과를 확인하고, 성공적인 가격 촉진을 위해 어떤 요인을 고려하여 마케팅 전략을 수립해야 하는지에 대한 방향성을 제공한다는 점에서 연구의 시사점이 있다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.125-141
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• 2019

알파고로 대변되는 딥러닝 기법의 등장으로 인공지능은 기업 경쟁우위 확보를 위한 디지털 트랜스포메이션의 핵심 주제로 급부상했다. 산업 내 인공지능 기반 디지털 트랜스포메이션 방향을 이해하기 위해서는 현재 진행 중인 인공지능 비즈니스 생태계 참여자들 유형 및 활동에 대한 명확한 이해가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구는 다행위자 네트워크(Multi-actor network)관점에서 인공지능 비즈니스 생태계 내부와 외부 참여자들의 활동을 분석하고 플랫폼 전략 유형을 규명하였다. 인공지능 비즈니스 생태계 내부 세 개 계층(인프라스트럭처 & 하드웨어, 소프트웨어 & 애플리케이션, 서비스 & 데이터 계층)에서 사업자들은 네 가지 플랫폼 전략 유형으로(기술수직×비즈수평, 기술수직×비즈수직, 기술수평×비즈수평, 기술수평×비즈수직) 인공지능 비즈니스가 진행되고 있다. 인공지능 비즈니스 생태계 외부에는 다섯 행위자들이(사용자, 투자자, 정부 정책가, 학계 등 컨소시엄, 시민단체) 공존 및 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계를 지원하고 있다. 본 연구는 학술적으로 인공지능 비즈니스 생태계 분석 프레임워크 및 인공지능 플랫폼 전략 모델을 제시하였고, 실무적으로 플랫폼 관점의 인공지능 디지털 트랜스포메이션 전략 방향과 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계 조성을 위한 정부, 학계 등의 역할을 제시했다.