도시를 관리하고 계획하는 과정은 정보의 수집, 처리, 분석과정이라 해도 과언이 아니다. 특히, 지구를 대상으로 하는 상세계획의 경우는, 도시의 물적 환경을 구성하는 기본요소인 대지, 도로, 건축물 등에 대한 다양한 정보를 획득, 분석함으로써 분석대상 지구의 공간을 인식할 수 있고, 이를 통해서 공간계획을 수립하게 된다. 상세계획 과정에 있어서 지리정보시스템의 활용은 현재까지 현황자료의 단순한 주제도 작성에만 활용되고 있을 뿐이다. 공간인식 및 계획과정에서의 분석적 목적에는 아직까지 효율적으로 활용되고 있지 않다. 따라서, 본 연구에서는 상세계획을 지원하기 위한 시스템을 지리정보시스템을 활용하여 개발하는데 목적이 있다. 이를 위해서 우선, 상세계획 특성에 따른 도시의 지구(district)레벨의 물적 환경 구성의 기본요소인 건축물, 대지, 도로 등에 대한 현황자료의 데이터베이스 설계 방법론을 제시하고, 공간관계를 이용한 물적 요소간의 위상(topology)을 정의하였다. 아울러 이를 바탕으로 한 상세계획 지원을 위한 공간질의기를 ArcView와 Avenue, Dialog Extension을 이용하여 개발하였고, 이를 사례지역에 적용해 보았다. 결론적으로 본 연구를 통하여 공간의사결정 규칙을 활용한 상세계획 지원시스템의 활용 가능성을 확인하였고, 보다 효율적 인 시스템으로 상세계획의 불확실성을 줄이기 위해서는 최신의 지형도의 확보와 지형도와 지적도의 불부합 문제를 해결해 나가야 하겠다. 아울러서 래스터, 네트워크, 이미지, 3차원자료를 활용할 수 있는 방법을 개발해야 한다.
목적 자아일치성(self-congruity)은 "비실용 대상 포지셔닝(Non-utilitarian destination positioning)" 이론에 근거한 것으로,소비자들이 의사결정을 하거나 행동을 할 때 대상(제품, 서비스 등)과 자신의 가치를 일치시키려는 성향을 의미한다. 반면, 기능일치성(functional congruity)은 대상(장소, 제품, 서비스)의 실용적 가치에 자신의 의사결정이나 행동을 일치시키려는 성향을 의미한다. 최근 모바일 기반의 소셜네트워크서비스를 통해 소비자들이 제품이나 서비스에 대한 개인적 경험을 언제 어디서나 공유하게 되면서 온라인 구전을 통한 커뮤니케이션 기회가 많아지고 활발해지고 있다. 한편, 자기해석(self-construal)은 마케팅 및 현대 심리학에서 그동안 많이 다루어져 온 주제이다. 본 연구는 자아일치성 및 기능일치성과 중국 관광객의 긍정적인 온라인 구전 간의 관계와 자기해석의 조절효과를 검증하는 것을 연구 목적으로 한다. 설계/방법론/접근 연구가설을 검증하기 위해 본 연구에서는 32개 문항으로 구성된 설문지를 개발하였고, 모든 항목은 리커트 5점 척도를 사용하였다. 중국 설문조사 전문 웹사이트인 sojump.com에서 한국을 방문한적이 있는 사용자들을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 자료분석을 위해 SPSS 20.0과 AMOS 18.0을 사용하였고, 구조방정식과 회귀분석을 이용하여 연구가설을 검증하였다. 전반적인 모형의 적합도, 신뢰도, 타당성 등을 검증하기 위해 확인요인분석을 실시하였고, 동일방법편의(common method bias) 여부도 함께 진단하였다. 결과 연구결과 자아일치성과 기능일치성은 온라인 구전에 긍정적인 효과를 미치는 것으로 나타났다. 그리고 자아일치성이 온라인 구전에 미치는 효과는 독립적인 자기해석 성향이 있는 중국 관광객이 의존적인 자기해석 성향이 있는 중국 관광객보다 더 강하다는 것을 알 수 있었다. 반면, 기능일치성이 온라인 구전에 미치는 효과는 의존적인 자기해석 성향이 있는 중국 관광객이 독립적인 자기해석 성향이 있는 중국 관광객보다 더 강하다는 것을 알 수 있었다.
블로그, 소셜 미디어 등의 발달로 인해 점점 더 많은 사람들이 본인의 의견이나 감정을 표현하기 위해 온라인상에서 텍스트 문장을 작성한다. 그리고 이같은 온라인 텍스트 문장속에 숨겨져 있는 긍정 또는 부정등의 감성을 찾아내는 연구분야를 감성분석 이라고 한다. 그중에서도 이모션 마이닝은 사람들의 구체적인 이모션을 찾아내는데 초점을 맞춘 연구분야이다. 본 연구에서는 속성선택 방법과 단일 및 앙상블 분류기를 조합하여 효과적인 이모션 마이닝 예측모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 두가지 대표적인 오픈 데이터인 Tweet와 SemEval2007 데이터를 이용하여 TF-IDF를 계산하고 백 오브 워즈(BOW: bag-of-words) 형태로 속성 셋을 구성하였다. 그리고 효과적인 이모션 마이닝이 될 수 있는 최적의 속성을 선택하기 위하여 상관관계 기반 속성선택(CFS), 정보획득 속성선택 (IG), 그리고 ReliefF 등 세가지 속성선택 방법을 적용하였다. 선택된 속성을 이용하여 아홉가지 분류기 모델로 이모션 마이닝의 정확도를 비교하였다. 실험 결과, Tweet 데이터는 의사결정나무(DT)가 CFS, IG, ReliefF에 의한 속성을 이용할 경우 정확도가 상승했고, 랜덤서브스페이스(RS)는 CFS, IG에 선택된 속성을 사용할 경우 정확도가 상승했다. SemEval2007 데이터는 ReliefF에 의해 선택된 속성으로 로지스틱 회귀분석(LR)을 적용하였을 때 정확도가 상승했고, 나이브 베이지안 네트워크(NBN)은 CFS, IG에 의한 속성을 사용할 경우 정확도가 상승하였다.
플랫폼 비즈니스의 급속한 성장과 함께 디지털 트랜스포메이션은 기업의 가장 중요한 화두로 부상하였으며, 기업에게 있어 더 이상 선택사항이 아닌 생존을 위한 필수전략이 되었다. 많은 기존 기업들은 디지털화를 위하여 필사의 노력을 하고 있다. 관련된 많은 연구들이 있었지만, 아직 대부분 사례 분석들을 통한 개념적 모델 수준의 연구들에 머물고 있다. 본 연구의 목적은 디지털 트랜스포메이션의 기반이 되는 플랫폼 비즈니스 모델을 중심으로 트랜스포메이션을 통해 획득할 효익의 근간이 되는 데이터의 통합 및 증가되는 네트워크 효과의 효익을 학술적, 체계적으로 분석해 보고자 하는 것이다. 플랫폼 기반 변화는 내부의 효율성 강화와 외부적 확장으로 구분할 수 있다. 내부적으로는 기업의 내부 데이터가 결합되고 다시 의사결정 및 실행과 결합되도록 하는 데이터 구조 개선 및 조직의 개선이 필요할 것이며, 외부적으로는 플랫폼 비즈니스 모델 기반 사업 구현으로 보다 많은 소비자의 외부 데이터를 결합, 활용하는 구조를 세워 신사업 개척, 소비자 행동 예측을 위한 가치를 높여야 할 것이다. 디지털 트랜스포메이션이 성숙되지 않은 상황에서, IT인프라가 가장 구조적으로 앞서 있는 금융산업은 가장 먼저 산업적으로 이상을 실현할 수 있는 산업으로 기대되고 있다. 외부 데이터 결합 사업을 위하여 금융 기업들은 다양한 시도들을 하고 있으며, 좋은 결실을 맺는다면 타 산업의 전환성숙에도 공헌할 수 있을 것으로 기대된다. 정책적으로는 정부의 마이데이터 사업 실시에 있어 국가 차원의 데이터 구조, 거래 체계에 대한 논의가 빨리 진행되어야 할 필요성을 제기하였다.
사회적기업은 사회적목적을 달성하기 위해서 영업활동을 수단으로 하는 기업 또는 조직을 말한다. 우리 나라의 사회적기업은 그동안 큰 양적 성장을 보여 왔다. 하지만, 지금은 사회적기업들이 특화된 비즈니스모델의 발굴을 통한 질적 성장을 추구할 때이다. 본 연구는 AHP를 이용하여 광주광역시의 지역수요에 기반한 관광과 연계된 문화 공연 예술 사회적기업의 특화 비즈니스 모델을 개발하였다. 분석결과, 다음과 같은 비즈니스 구성요소들이 필요한 것으로 파악되었다. 가치창출을 위해 일자리 창출 및 공공서비스 혁신을 핵심목적으로 하고, 관광과 연계된 문화 예술 공연 콘텐츠 관련 체험 프로그램이 핵심역량이 될 수 있다. 또한 일반기업, 지자체, 관광과 문화 공연 예술 관련 업체와 협력이 이루어져야 하며, 온 오프라인 결합을 통한 프로그램이 제공되어야 한다. 또한 가치제안에서는 일반소비자, 관련 업체, 연구기관, 내 외국인 관광객, 교육기관으로 고객세그먼트가 이루어져야 하고, 펀딩과 출자금을 통한 자금조달, 파트너쉽을 통한 경영혁신이 필요하다. 그리고 서비스 유료화와 수익배분을 통한 수익모델 구축과 지속적인 가치창출을 위한 협력적 네트워크가 필요하다.
최근 들어 빅 데이터의 영향력이 증가하면서 데이터 중심의 사회로 급변하고 있다. 동시에 데이터의 수집, 관리 및 활용의 문제가 중요한 이슈로 대두되고 있다. 더욱이 빅 데이터는 가공과 분석에 따라 상황인식, 의사결정, 그리고 미래 예측을 가능하게 하는 영역까지 확대되고 있다. 심지어 재난관리에 있어서도 민간 및 공공 영역에서 만들어지는 엄청난 양의 정형 및 비정형 데이터들을 의미 있는 정보로 가공해내는 것이 무엇보다 중요하다. 실효성 있는 재난관리를 위해 공공과 민간 데이터가 동시에 연계 분석되어야 한다는 것이다. 그래서 본 연구에서는 문헌조사와 사례 연구 통해 국가 재난관리를 위한 효율적인 빅 데이터 활용 정책방안을 제안하고자 하였다. 연구 결과 국내 재난관리의 빅 데이터 활용 촉진 방안에 대한 공공 및 민간 부문의 역할을 각각 도출하였다. 공공과 민간 영역에서 공통적으로 추진해야 할 정책과제는 재난관련 빅 데이터의 공개 및 공유, 기술 및 인프라의 확충, 법 및 제도적 정비, 소셜 네트워크 서비스를 활용한 재난 정보전달 시스템의 구축, 빅데이터 전문 인력의 양성으로 나타났다.
본 연구에서는 충청남도 공공도서관 보존서고 현황 분석을 기반으로 한 충남도서관 공동보존자료관의 협력체계 및 이용서비스 구성 방안에 관한 연구를 수행하였다. 공동보존자료관의 협력 방안 구축과 서비스 제공 활성화를 도모하기 위해, 현재 충남도내 공공도서관 62개관의 장서 현황과 개별적으로 운영하고 있는 보존서고 현황을 파악하였다. 연구 결과, 공동보존자료관 운영과 관련된 제반 사항은 참여주체간의 협정 또는 협의에 의해 의사결정이 이루어져야 하며, 이와 더불어 공동보존자료관의 운영 또한 참여 주체간의 체계적 협력체계 하에서 이루어져야 하는 것으로 나타났다. 이를 위해 충남도서관 공동보존자료관은 협력체계를 구축하고, 협의체(협력네트워크)인 공동보존자료관 운영위원회를 구성하여 운영할 필요성이 있다. 또한, 이관기준 등 공동보존자료관 운영과 관련된 제반 사항은 공동보존자료관 운영위원회의 협의를 통해 규정화하여 시행하여야 한다.
본 연구는 현대사회에서 도시민의 행태를 지원하는 공간으로 공원에 주목하였다. 현대의 도시공원은 특정한 역할을 하는 공간으로 국한되지 않으며, 공공의 성격을 가지고 있어 이용자의 이용행태에 따라 그 기능·의미가 변화할 수 있다. 또한, 현재 온라인상의 데이터는 방문할 공원의 선택 혹은 공원 이용행태의 결정을 지원하는 단계로 접어들었다. 이에 본 연구는 빅데이터의 자료 기반의 특징인 시계열 분석이 가능하도록 데이터를 수집할 수 있는 최초 년도인 2000년부터 2018년까지 여의도공원·여의도 한강공원과 양재 시민의 숲의 행태 변화를 빅데이터 기법인 텍스트마이닝(Text Mining)과 소셜 네트워크(Social Network;사회연결망)분석을 활용하여 분석하였다. 연구결과의 요약은 다음과 같다. 먼저 시간의 흐름에 따라 주요 이용행태와 행태에 영향을 미치는 요소에 변화가 있었다. 여의도공원·여의도 한강공원의 이용행태는 제 I시기는 '타다'(동적행태), 제 II시기는 '찍다'(정보통신서비스 행태), 제 III시기는 '걷다'(동적행태), 제 IV시기는 '먹다'(에너지원 행태)로 시간의 흐름에 따라 주요 행태가 다양하게 변화하는 모습이고, 양재 시민의 숲은 제 I시기는 '걷다'(동적행태), 제 II시기는 '걷다'(동적행태), 제 III시기는 '걷다'(동적행태), 제 IV시기는 '놀다'(동적행태)로 주로 동적행태 위주의 행태가 나타나는 것으로 나타났다. 주요 행태에 영향을 미치는 요소로 여의도공원·여의도 한강공원은 스포츠 및 레저, 문화·예술, 여가와 관련된 요소가 도출되었고, 양재 시민의 숲은 자연자원 요소가 도출되어 주요 이용행태에 영향을 미치는 요소에 차이가 있었다. 다음으로 대상지의 행태는 시기별로 특정 행태에 집중화되어 있으며, 차후 발생하는 행태를 선택하거나 제약하는 역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상지에 다양한 행태가 일어나지 않을 뿐만 아니라, 공간, 시설 등이 골고루 활용되지 않고 있다는 것을 알 수 있다. 연구결과의 흥미로운 점은 두 공원에서 공통적으로 눈에 띄게 급증한 행태는 에너지원 행태(먹다, 마시다)와 소비행태(사다, 대여하다)이다. 에너지원 행태는 두 공원에서 모두 제 III시기에서 제 IV시기 사이에 10배 이상으로 치솟았으며, 다른 행태와 빈도에서 큰 차이를 보이며 월등히 높았다. 또한, 공원에 방문하는 시민들은 식음료비, 자전거 등의 대여비, 이밖에 행사 참여 등과 관련된 소비의사가 있으며, 공원이 도심 내 휴식공간에서 지역경제 활성화라는 측면에서 본다면 긍정적으로 평가할 수 있을 것이다. 본 연구는 데이터 기법을 활용하여 도시공원 이용행태를 분석하였다는 점과 오늘날 도시공원은 휴식, 산책 등의 역할을 넘어서 시대적인 트렌드를 반영하며, 소비 성향이 나타나는 놀이공간으로 성향이 변화하였다는 결과를 도출하였다는 점에서 큰 의의가 있다. 현대 도시공원에서 일어나는 행태는 양과 내용이 과거와 다르게 변화하고 있다. 그러므로 빅데이터를 통해 수집되는 대규모 집단의 행태를 유형화하고, 이러한 결과를 바탕으로 이루어지는 다학제적인 논의를 통해 오늘날 도시공원을 시민들이 어떻게 이용하고 있는지를 보다 명확하게 이해할 수 있을 것이다.
최근 삶의 질과 좋은 디자인에 대한 일반인의 관심이 증대되고, 공간의 계획 및 설계과정에 일반인의 참여기회가 확대되고 있다. 하지만 여전히 시민들은 공간과 환경의 역할과 중요성에 대해 명확히 이해하지 못하며, 도시개선에 대한 의사를 표현하는 데 익숙하지 않다. 이러한 시점에 아동기의 '공간교육'은 미래 시민으로서 공간과 환경에 대하여 이해하고, 도시 개선에 대한 의사를 표현하며 문제를 해결하는 능력을 기르고, 스스로의 역할을 이해하는데 중요한 열쇠가 될 것이다. 본 연구는 공간에 대한 일반인과 전문가의 인식을 변화시키고 더 나은 도시 공간을 만들고자 어린이의 공간교육에 대한 국내외 사례를 고찰하였다. 전 세계의 27개 국가(110여개 기관)에서는 아동기부터 '공간교육'이 시행되고 있다. 이는 공간환경의 기본적인 요소를 이해하고 공간감을 키워 공간의 조성과정 및 의사결정과정에 참여할 수 있는 시민으로서의 역량을 강화하기 위한 것이다. 본 연구에서는 이 중 미국, 영국, 핀란드, 일본, 한국의 공간교육을 고찰하였다. 우선적으로 공간교육을 정의하고 그 대상범위에 대하여 정리하였다. 각각의 사례에 대하여 목적 및 효과, 관련 법 제도 및 교육과정, 체계 및 역할, 프로그램 내용을 분석하였다. 각 특성과 그에 따른 시사점을 검토하여 지역성에 대한 고려, 체계적 네트워크와 전문가 풀 구성, 관련 제도와 정부의 역할 정립 등 국내 공간교육의 기초 토대를 마련하는데 있어서 기본적으로 고려되어야 할 사항을 도출하였다. 이와 같은 공간교육의 사례 고찰은 더 나은 미래 공간을 구현하기 위하여 일반인의 인식을 변화시키고 역량을 강화하는 데에 도움이 될 것이다. 국외 사례의 목적, 제도, 체계, 내용 등에 대한 분석은 우리나라의 실정에 맞는 교육과정을 마련하고, 프로그램을 개발하기 위한 기초적 틀을 마련할 수 있으리라 기대한다.
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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