본 연구는 키오스크 사용자를 대상으로 소비자 만족 수준 측정 및 개선의 영향력 정도를 분석하였다. 현대에 이르러 기술의 발전과 온라인 환경의 개선으로 인해 단순노동 업무는 10여 년 후 사라질 확률이 90%가 임박한다. 국내 연구에서도 단순 노무 직종'이 약 36%의 확률로 진보된 기술에 영향을 받아 사라질 것으로 예측되며 기업으로서도 인력 구인과 인건비 등의 문제로 인해 점차 무인화를 진행하며 그 대체재로써 키오스크를 선호하고 있다. 특히 최근 전 세계적으로 큰 유행으로 번지고 있는 코로나19 바이러스로 인해 비대면 서비스에 대한 수요가 높아지며 키오스크 도입 경향은 더욱 가속화되어 세계시장에서 2021년 835억 원 규모로 성장하며 연평균 8.9%의 성장세를 보여주고 있다. 하지만, 이러한 키오스크의 무인이라는 특성으로 인해 일부 소비자는 여전히 사용에 어려움을 겪고 있으며 이러한 기술 사용이 익숙지 않은 소비자들을 중심으로 비대면 서비스 자체에 대한 거부감과 서비스 오류에 대한 불안감 등으로 서비스 공동 생산자에 대한 이해가 부족해 점원과 소비자 간의 역할 갈등을 유발하거나 기술 사용이 익숙한 세대와 서비스 제공 측면에서 불평등이 이루어지고 있다. 또한, 키오스크는 대표적인 기술 기반 셀프서비스 산업이기에 사용자가 불편함을 느끼거나 추가적인 노동을 한다고 여기면 전체적인 서비스 가치 하락을 경험하여 키오스크 산업 자체의 성장세를 억제할 수 있다는 점에서 소비자 중심의 키오스크 개선 방향성 연구는 중요하다. 이에 실제 사용자들을 중심으로 직접 사용함에서 중점 사항에 대한 인터뷰를 진행하여 디스플레이 배색, 글자 크기, 기기의 디자인, 기기의 크기, 내부 UI(인터페이스), 정보의 양, 인식 센서(바코드, NFC 등), 디스플레이 밝기, 자체 이벤트, 반응속도 항목을 추출하였다. 이후 설문을 활용하여 각 기대 평가 항목의 Kano 모델 품질 속성 분류를 진행하였으며 최빈값만을 고려하여 차순위의 통계적 의미가 무시된다는 Kano 모델의 단점을 보완하기 위하여 이를 정확한 수치로 계산할 수 있는 Timko의 고객 만족 계수를 활용하였으며 연구를 통해 키오스크 기대 평가 항목들의 개선 영향력을 최종적으로 분별하여 개선 우선순위를 도출하기 위하여 PCSI Index 분석을 추가로 진행하였다. 그 결과 개선의 영향력은 내부 UI(인터페이스), 글자 크기, 인식 센서(바코드, NFC 등), 반응속도, 자체 이벤트, 디스플레이 밝기, 정보의 양, 기기의 크기, 기기의 디자인, 디스플레이 배색 순으로 나타났으며 이를 통해 키오스크 기반 분야별 연구의 종합적인 비교 및 벤처 산업의 개선 방향성 설정에 이바지하고자 한다.
혁신 기술 개발이 거듭되며 인공지능, 생명공학, 로봇, 항공우주, 전기차, 태양광 등의 신산업이 창출되며 거시적 경영환경이 급변하고 있다. 이러한 대규모 변화와 복잡성 증가로 인해 창업 전략 차원에서 기술이나 자산의 소유 그 자체보다는 자본이 관계의 중요성 증대로 활용되면서 새로운 가치 창출이 가능한 사회적 자본(Social Capital)의 효과에 주목할 필요가 있다. 사회적 자본은 1916년 Hanifan이 최초로 제안한 개념으로 개인 또는 사회적 구성원들 간의 상호 지속적이며 유기적 관계 또는 축적된 인간관계 네트워크에 잠재되거나 활용이 가능한 능력이나 자원의 전체적 총합을 일컫는다. 또한, 특출한 창업자 1인 보다는 다양한 배경과 특성 및 역량을 갖춘 창업팀 다양성이 각광을 받고 있다. 창업팀 다양성은 창업팀의 인구통계학적 요인이나 신념, 가치 등의 심층적 요소에 대한 다양성을 뜻한다. 거시적 환경 변화로 산업 혁신을 주도하고 국가의 핵심성장동력 창출 역할을 하는 기술창업 및 실험실창업의 중요성이 강조되고 있는데 본 연구에서는 '아이코어(I-Corps)' 프로그램에 주목하였다. 혁신군단을 의미하는 아이코어는 2011년 미연구재단(NSF)이 기업가 정신 및 연구 결과 사업화 장려를 위해 출범된 실험실 창업프로그램으로 교수와 연구원이 참여하는 창업팀 구성과 시장발견활동에 주안점을 두고 있다. 본 연구에서는 이런 특성을 감안하여 네트워크 관점의 사회적 자본과 창업팀 다양성이 아이코어 창업성과에 끼치는 영향을 실증적으로 검증하였다. 분석 결과 창업팀의 학력 다양성이 창업팀의 재무적 성과에 부(-)의 영향을, 성별 다양성과 사회적 자본의 인지적 차원이 창업팀의 재무적 성과에 정(+)의 영향을 끼쳤다. 본 연구는 아이코어 실험실 창업팀 다양성, 사회적 자본과 그 성과 해석에 대한 이론적, 실무적 시사점을 보다 유용하게 제공할 것으로 기대한다.
시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.
국내의 고령화 문제를 인구학적 관점에서 바라보면 전체 인구수의 문제가 아니라 인구구조가 문제이다. 국내에서 규모가 가장 큰 인구집단은 베이비부머, 포스트 베이비부머 세대이다. 베이비부머 세대는 1955~1963년생으로 현재 인구는 700만 1,333명이며, 전체인구의 약 13.6%(2015년 기준)를 차지한다. 포스트 베이비부머 세대는 1964~1974년생으로 총인구는 956만 7,171명으로 총인구의 18.8%에 해당한다. 베이비부머 세대와 포스트 베이비부머 세대(총 인구대비 32.4%)가 은퇴를 시작하였고, 조만간 은퇴할 예정이다. 의학기술의 발달로 평균 수명이 지속해서 증가하고 있으며, 신생아의 출산율 저하, 생산인구의 감소는 국내의 경제를 어둡게 하고 있다. 이런 사회적 문제 인식과 문제 해결안으로 본 연구는 액티브 시니어들의 다양한 경력기반에 기초한 경력지향성과 창업 교육 만족도가 창업 의지, 창업 준비 행동에 미치는 영향 관계를 살펴보고, 또한 이들 간의 관계를 규명함으로써 액티브 시니어의 다양성에 대한 맞춤형 창업 교육중요성을 제안하고 시니어 창업정책 설계 및 자금지원, 창업 교육의 바람직한 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 이론적 배경을 바탕으로 액티브 시니어, 경력 지향성, 창업 교육 만족도, 창업 의지, 창업 준비 행동의 5개 요소의 개념을 정의하고, 특히 핵심이 되는 액티브 시니어의 개념적 정의를 베이비부머 세대인 50대, 60대로 비즈니스의 핵심소비 주체나 복지혜택의 수급대상자로 보는 것이 일반적이지만, 본 연구에서는 국내의 창업 시장에서의 40대, 50대, 60대 순으로 연령별 창업기업 수가 높은 것을 반영하여 액티브 시니어 창업가를 예비시니어(Pre Senior)를 포함한 경력, 경제력, 소비력을 갖추고 활발한 활동과 건강한 삶을 지향하는 40대에서 60대까지 세대를 액티브 시니어로 정의하였다. 가설검증 결과로 가설 1과 가설 5에서 경력 지향성은 창업 의지와 창업 준비 행동 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 가설 3에서 창업 의지는 창업 준비 행동 간에 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 가설 4에서 창업 교육 만족도는 창업 준비 행동에 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 그러나 가설 2에서 창업 교육 만족도는 창업 의지에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 창업교육 만족도가 창업 의지에 직접적인 효과는 미치지 못하고 개인적인 경력 지향성의 영향을 통해 창업 의지를 높이는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 활용하여 액티브시니어 창업정책 수립 방향 수립에 의미를 제공한다.
본 연구는 서울 지역에 위치한 객단가 만원에서 이만원 수준의 7개 레스토랑을 대상으로 연구팀이 개발한 위생관리 모니터링 도구를 활용하여 위생관리실태를 조사하고, 위생관리가 소홀히 할 경우에 잠정적으로 식중독 유발 가능성이 있는 주요 리스크 인자를 규명하는 한편, 이를 중심으로 레스토랑의 종사원을 위한 위생관리 교육 매체를 개발하였다. 이에 대한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 연구에 참여한 외식업체는 한식당 6 업소($A{\sim}F$), 일식당이 1개소(G)이었고, 모두 서울에 위치해 있었다. 업장 면적은 90평($297m^2$)에서 400평($1332.4m^2$) 범위이었고, 주방의 면적은 가장 작은 곳은 4평($13.2m^2$)에서 크게는 120평($396.7m^2$) 범위였으며, 업장면적 대비 주방면적 비율로 환산하면 4.4%에서 30% 수준이었다. 조사에 참여한 외식업체들은 중소 기업형 이상의 업체들로 일일 이용 고객수의 규모는 300명에서 925명이었고, 객단가는 9,000원에서 23,000원 수준이었다. 2. 서울 지역 7개의 외식업소를 대상으로 한 위생 관리 점검 결과, 위생관리 수행도 점수는 100점 만점에 57점 수준으로 많은 개선이 요구되는 수준이었다. 특히 음식의 생산공정을 평가하는 영역인 식품위생 영역에 관한 중점적인 교육이 필요한 것으로 나타났다. 위생평가점수는 G업소가 73.0점으로 가장 높았고, A업소가 51.0점으로 가장 낮았다. 영역별 평균점수는 개인위생이 18점 만점에 9.57점(53.1%), 식품위생은 50점 만점에 26.4점(52.8%), 환경위생은 32점 만점에 19.5만점(61.1%)을 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 영역별로 중요도를 달리하는 위생 교육이 필요하였다. 3. 위생관리 평가 항목별 점수를 근거로 레스토랑에서 식중독 발생의 잠재적인 위험 요소로는 개인위생에서 '수세대 구비 및 손세척의 올바른 실행(0.29/4점)으로 나타났다. 식품위생측면에서는 '올바른 검수관리(0.29/4점)', '냉장 냉동 식자재 검수 시 온도 확인 및 조치(0/4점)', '상온 창고내 물품의 바닥방치 금지(0/2점)', '생채소와 과일의 적절한 세척(1.71/4점)' 으로 나타났다. 환경위생관리측면에서는 '청소, 소독 프로그램의 수립 및 감독(2/4점)', '방충 및 구서 관리(0.84/2점)', '화장실 청결 관리(0.43/3점)' 등으로 나타났다. 4. 이상의 결과를 바탕으로 위생교육 매뉴얼을 개발하였다. 위생교육 내용은 4가지 원칙 -개인위생확보, 교차오염방지, 시간온도관리, 냉장관리- 으로 구성하였고, 8영역으로 세분화하였다. 교육 설계방식은 강의식 교육을 위주로 하고, 주제별로, 실연식 교육, 시청각 교육, 토의식 교육을 위한 강의 자료를 마련하였다. 이상의 결과에서 보여 준 레스토랑에서 식중독 예방을 위한 위생관리 활동 내용으로 실천율이 낮은 활동을 규명하고 이 활동에 대한 지속적인 모니터링과 개선활동을 전개한다면 레스토랑의 식중독 예방에 크게 도움일 될 것으로 사료된다. 또한 본 연구에서 개발된 위생교육 자료를 활용한다면, 외식업체의 전반적인 위생수준을 향상시키고 식품의 안전성을 확보하는데 크게 기여할 것으로 기대된다. 최근에 외식업계에서 발생되고 있는 식중독 사고는 이상 기후의 영향이나 시설미비도 그 원인이겠지만, 무엇보다도 중요한 요인은 경영층의 위생에 관한 인식부족, 교육 프로그램의 부재로 사료된다. 그러므로 양적으로 과포화상태에 이르고 있는 외식업계의 질적인 향상을 위해서는 외식업체는 위생교육의 지속적인 실천과 모니터링을 강화하고, 그 결과를 인사고과시스템에 반영하는 통합적인 노력이 요구된다.
현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.
기술경쟁이 심화되고 있는 오늘날 신기술에 대한 선도적 위치의 선점이 중요하다. 선도적 위치의 선점과 적정시점에 기술 획득·관리를 위해 이해관계자들은 지속적으로 기술에 대한 탐색활동을 수행한다. 이를 위한 참고 자료로서 가트너 하이프 사이클(Gartner Hype Cycle)은 중요한 의미가 있다. 하이프 사이클은 기술수명주기(S-curve)와 하이프 수준(Hype Level)을 결합하여 새로운 기술에 대한 대중의 기대감을 시간의 흐름에 따라 나타낸 그래프이다. 새로운 기술에 대한 기대는 기술사업화뿐만 아니라 연구개발 투자의 정당성, 투자유치를 위한 기회의 발판이 된다는 점에서 연구개발 담당자 및 기술투자자의 관심이 높다. 그러나 산업계의 높은 관심에 비해 실증분석을 시도한 선행연구는 다양하지 못하다. 선행문헌 분석결과 데이터 종류(뉴스, 논문, 주가지수, 검색 트래픽 등)나 분석방법은 한정적이었다. 이에 본 연구에서는 확산의 주요한 채널이 되어가고 있는 소셜네트워크서비스의 데이터를 활용하여 'Gartner Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021'의 단계별 기술들에 대한 집단구조(커뮤니티)의 특성과 커뮤니티 간 정보 확산패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 컴포넌트 응집규모(Component Cohesion Size)를 통해 각 단계별 구조적 특성과 연결중심화(Degree Centralization)와 밀도(Density)를 통해 확산의 방식을 확인하였다. 연구결과 기술을 수용하는 단계별 집단들의 커뮤니케이션 활동이 시간이 지날 수록 분절이 커지며 밀도 역시 감소함을 확인하였다. 또한 새로운 기술에 대한 관심을 촉발하는 혁신태동기 집단의 경우 정보확산을 촉발하는 외향연결(Out-degree) 중심화 지수가 높았으며, 이후의 단계는 정보를 수용하는 내향연결(In-degree) 중심화 지수가 높은 것으로 나타났다. 해당 연구를 통해 하이프 사이클에 관한 이론적 기초를 제공할 것이다. 또한 인공지능기술에 대한 기술관심집단들의 기대감을 반영한 정보확산의 특성과 패턴을 소셜데이터를 통해 분석함으로써 기업의 기술투자 의사결정에 새로운 시각을 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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