• 한국지역지리학회지
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• 제6권2호
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• pp.21-40
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• 2000

급변하는 소매업 환경 속에서 각 소매업체는 생존을 위한 다양한 전략을 구사하고 있다. 무한 경쟁 시대를 맞이하여, 유럽 및 미국의 대자본이 포화상태에 달한 자국 시장 대신 해외로 시장을 확대하고 있으므로, 한국의 소매업도 이들과의 경쟁은 불가피한 일이다. 이에 본 연구에서는 한국 및 미국 소매업의 발달과점과 입지 변화를 비교 분석하여, 한국 소매업의 바람직한 발전 방향 모색에 기여하고자 한다. 독창적인 마케팅 전략으로 새로운 업태의 세계적 선두 주자로서 계속 성장하고 있는 미국 소매업의 실체 분석은 한국 소매업의 바람직한 전략 구축의 기반이 된다. 최근, 미국의 소매업은 가격 지향의 할인점 시기를 지나서 고급화, 다양화, 대규모 테마파크화가 진행되고 있다. 이와 함께 입지 면에서는 새로운 교외지역이 성장하는 가운데, 기존 업체의 재정비 재개발로 도시 내부지역이 활성화된다. 그리고 입지가 문제시되지 않는 전자 소매업 TV 홈쇼핑도 성장하고 있다. 한편, 시장과 백화점 중심의 정적(靜的)인 구조를 지속해 오던 한국의 소매업은 1980년대 말 이후 다양한 업종이 소개되면서 급변하고 있다. 특히 1990년대 중반이후에는 대형 할인점이 급성장하고 유통구조의 체계화, 서비스 중심의 소매업으로 새로운 도약의 계기를 마련하고 있다. 한국 소매업의 발전을 위해서는 우선 정보통신 및 기술수준을 적극적으로 활용해야 한다. 나아가 전통과 현대/세계의 접목, 중소 업체의 협동화 같은 독창적인 시도, 그리고 유통업계 행정부 학계의 적극적인 지원이 요구된다.

• 기록학연구
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• 제66호
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• pp.229-265
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• 2020

본 연구에서는 가족공동체 회복을 위한 방편으로 가족아카이브의 구축 필요성과 함께, 가족아카이브를 하나의 사회문화로 자리매김하기 위한 방향성을 고찰하였다. 가족아카이브에 대한 연구가 전 세계적으로 미진한 상황에서, 본 연구에서는 세 영역에 초점을 맞추어 가족아카이브를 분석하였다. 첫 번째는 가족아카이브 필요성에 대한 고찰이다. 이를 위해 먼저 최근의 사회환경에서 가족공동체의 위기가 심화되는 상황을 파악하기 위해 사회학 및 가족학 분야의 연구들을 분석하였으며, 이를 토대로 한국 사회 내에서의 기록을 활용한 가족아카이브 구축 필요성을 제시하였다. 두번째는 가족아카이브의 사회적 확대를 위한 주요 기록관리 선진국의 국립기록청 사례조사이다. 서구 기록관리 선진국의 경우 가족아카이브는 가족사 내지 계보 연구와 밀접히 연관되어 있으며, 기록보존소의 방문자 절반 이상이 가족사 내지 계보 연구자들이 차지하게 되면서, 서구 각국의 국립기록청에서는 가족아카이브 구축을 위한 다양한 서비스를 제공하기 때문이다. 세 번째는 가족아카이브의 의미 및 특성에 관한 분석이다. 가족아카이브가 범사회적인 기록문화로 자리하기 위해서는 기존의 공공기록과는 다른 고유의 의미 및 특성과 함께, 가족아카이브가 지니는 가치 및 역할 정립이 필요하기 때문이다. 이에 가족아카이브의 개념 및 목표 정립과 함께 가족아카이브가 지니는 기능 및 가치를 기존의 기록학 이론과 대비하여 모색하고자 하였다. 이러한 세 영역에 초점을 맞춘 분석 결과, 가족아카이브는 '제도'가 아닌 '문화'로, 또한 '관리'가 아닌 '활용'에 중점을 둘 필요가 있다. 그동안의 기록학 이론 및 방법론들은 공공기록처럼 방대한 양의 기록을 체계적으로 관리·보존하는데 주안점을 두고 개발되어왔고, 아울러 고도로 전문화된 지식을 기반으로 기록관리법령 및 표준, 기침 등을 통해 준수해야 할 하나의 제도로 자리해왔다. 하지만 가족아카이브를 사회적으로 확산시키기 위해서는 일반 시민 누구나 일상적인 삶의 과정 속에서 행할 수 있는 문화 내지 생활방식으로 정착되어야 하며, 전문적인 기록의 관리·보존에 앞서 기록 속에 담고 있는 의미를 가족구성원 모두가 공유할 수 있도록 활용에 우선점을 둘 필요가 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권4호
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• pp.493-513
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• 2014

With the development of related technologies, Location-Based Services (LBS) are growing fast and being used in many ways. Past LBS studies have focused on adoption of LBS because of the fact that LBS users have privacy concerns regarding revealing their location information. Meanwhile, the number of LBS users and revenues from LBS are growing rapidly because users can get some benefits by revealing their location information. Little research has been done on how LBS affects consumers' information search behavior in product purchase. The purpose of this paper is examining the effect of LBS information filtering on buyers' uncertainty and their information search behavior. When consumers purchase a product, they try to reduce uncertainty by searching information. Generally, there are two types of uncertainties - knowledge uncertainty and choice uncertainty. Knowledge uncertainty refers to the lack of information on what kinds of alternatives are available in the market and/or their important attributes. Therefore, consumers having knowledge uncertainty will have difficulties in identifying what alternatives exist in the market to fulfil their needs. Choice uncertainty refers to the lack of information about consumers' own preferences and which alternative will fit in their needs. Therefore, consumers with choice uncertainty have difficulties selecting best product among available alternatives.. According to economics of information theory, consumers narrow the scope of information search when knowledge uncertainty is high. It is because consumers' information search cost is high when their knowledge uncertainty is high. If people do not know available alternatives and their attributes, it takes time and cognitive efforts for them to acquire information about available alternatives. Therefore, they will reduce search breadth. For people with high knowledge uncertainty, the information about products and their attributes is new and of high value for them. Therefore, they will conduct searches more in-depth because they have incentive to acquire more information. When people have high choice uncertainty, people tend to search information about more alternatives. It is because increased search breadth will improve their chances to find better alternative for them. On the other hand, since human's cognitive capacity is limited, the increased search breadth (more alternatives) will reduce the depth of information search for each alternative. Consumers with high choice uncertainty will spend less time and effort for each alternative because considering more alternatives will increase their utility. LBS provides users with the capability to screen alternatives based on the distance from them, which reduces information search costs. Therefore, it is expected that LBS will help users consider more alternatives even when they have high knowledge uncertainty. LBS provides distance information, which helps users choose alternatives appropriate for them. Therefore, users will perceive lower choice uncertainty when they use LBS. In order to test the hypotheses, we selected 80 students and assigned them to one of the two experiment groups. One group was asked to use LBS to search surrounding restaurants and the other group was asked to not use LBS to search nearby restaurants. The experimental tasks and measures items were validated in a pilot experiment. The final measurement items are shown in Appendix A. Each subject was asked to read one of the two scenarios - with or without LBS - and use a smartphone application to pick a restaurant. All behaviors on smartphone were recorded using a recording application. Search breadth was measured by the number of restaurants clicked by each subject. Search depths was measured by two metrics - the average number of sub-level pages each subject visited and the average time spent on each restaurant. The hypotheses were tested using SPSS and PLS. The results show that knowledge uncertainty reduces search breadth (H1a). However, there was no significant correlation between knowledge uncertainty and search depth (H1b). Choice uncertainty significantly reduces search depth (H2b), but no significant relationship was found between choice uncertainty and search breadth (H2a). LBS information filtering significantly reduces the buyers' choice uncertainty (H4) and reduces the negative relationship between knowledge uncertainty and search breadth (H3). This research provides some important implications for service providers. Service providers should use different strategies based on their service properties. For those service providers who are not well-known to consumers (high knowledge uncertainty) should encourage their customers to use LBS. This is because LBS would increase buyers' consideration sets when the knowledge uncertainty is high. Therefore, less known services have chances to be included in consumers' consideration sets with LBS. On the other hand, LBS information filtering decrease choice uncertainty and the near service providers are more likely to be selected than without LBS. Hence, service providers should analyze geographically approximate competitors' strength and try to reduce the gap so that they can have chances to be included in the consideration set.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권1호
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• pp.102-116
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• 2006

전자 카탈로그는 시장 참여자들이 제공하는 상품과 서비스에 대한 정보를 가지고 있으며 결과적으로 전자 상거래의 근간을 형성하고 있다. 카탈로그의 관리는 여러 가지 요소에 의해 복잡해지는데, 상품 분류는 이들의 핵심 요소이다. 분류 계층 구조는 지출 분석, 관세 규제의 실행, 상품의 식별 등을 위해 활용된다. 이와 같이 상품 분류 체계는 상품 데이타베이스의 설계에 토대가 되고, 상품 정보의 활용 및 관리의 거의 모든 면에서 중심적 역할을 한다. 그러나, 데이타 모형, 연산, 의미론 등의 측면에서 상품 분류에 대한 형식적인 연구는 거의 없었다. 분류에 관한 논리적 모형의 부재는 분류에 대해서뿐만 아니라 일반적인 상품 데이타베이스에 대해서도 비일관성 및 비융통성 등 많은 문제를 야기시킨다. 상품 정보의 효율적이고 편리한 활용을 위해 각 사용자의 관점에 따른 다양한 뷰를 제공할 필요가 있다. 새로운 상품이 출현하고 기존 상품이 사라짐에 따라 분류체계도 이에 따라 일관성을 유지하면서 변경 및 진화해야 한다. 또한 이질적인 다른 분류체계와 매핑되거나 병합될 필요가 있으며, 이 때 정보의 손실을 줄이는 것이 중요하다. 이들 요구사항에 대해, 분류체계는 제한된 시간 및 비용 내에서 수용할 수 있도록 충분히 동적이어야 한다. 그러나, UNSPSC 및 eClass와 같이 현재 널리 사용중인 분류체계는 이러한 동적인 특성에 대한 요구사항을 만족시키지 못한다. 이 논문에서 우리는 상품 분류 체계의 의미를 이해하고, 기존의 분류 체계의 이면에 있는 의미를 포획하여 표현할 수 있는 방법으로 의미적 분류 모형을 제시하고자 한다. 상품 정의는 재료, 시간, 장소 등의 속성과 무결성 조건과 같은 많은 의미를 지니고 있다. 상품 데이타베이스의 동적 특성 및 이에 대한 기존코드 기반 분류 체계의 한계점을 분석하고, 제안된 의미적 분류 모형이 상품 데이타베이스의 동적 특성에 관한 요구사항을 만족시킨다는 것을 설명한다. 이 모형은 상품 클래스를 명시적이고 형식적으로 정의할 수 있는 수단을 제공하며, 상품 클래스간의 관계를 그래프로 구성한다. 이 모형은 분류 체계의 매핑을 용이하게 하며, 선행 연구에 의해 제기된 요구 사항 및 문제를 해결한다고 믿는다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1849-1858
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• 2021

본 연구에서는 2011년부터 2020년까지 수원시 내에서 측정한 기상과 미세먼지 농도 자료를 이용하여 월별, 연별 기상과 미세먼지 농도의 변화 경향을 분석하였고, 수원시 미세먼지 농도(PM₁₀, PM_2.5)와 기상 인자(풍속, 기온), 도시공간정보(건물부피비, 도로면적비) 간의 연관성을 조사하였다. 도시대기측정소의 도시공간정보를 산출하기 위해 국토지리정보원과 환경공간정보서비스에서 제공하는 수치지형도의 건물 고도 정보와 세분류 토지피복자료의 도로 정보를 이용하였고, 도시대기측정소를 중심으로 2 km×2 km 영역의 건물 부피와 도로면적을 계산하였다. 기상측정자료를 분석한 결과, 수원시는 주로 서풍과 서북서풍이 우세하게 나타났고, 평균풍속은 봄철에 높았다. 미세먼지 농도는 여름철(7월~9월)에 낮았고 봄철과 겨울철에 비교적 높았다. 연별 추이를 분석한 결과, 대부분의 지점에서 2020년에 미세먼지 농도가 가장 낮았다. 측정 미세먼지 농도는 풍속과 기온과 약한 음의 상관관계를 보였는데, 기온과 PM_2.5 농도의 상관성이 상대적으로 높았다. 6개 도시대기측정소의 PM₁₀, PM_2.5 평균 농도와 도시매개수의 상관성을 조사한 결과, PM₁₀ 농도는 도로 배출이나 건물에 의한 지상 풍속 감소의 영향보다는 외부로부터의 유입 영향을 더 크게 받았고, PM_2.5 농도는 국지적 배출이나 건물에 의한 풍속 감소 영향을 더 크게 받는 것으로 분석된다.

• 토지주택연구
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• 제12권2호
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• pp.47-59
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• 2021

본 연구에서는 부산시 지역들의 수도권으로 인구유출 현황을 파악하고, 인구·사회, 고용, 주택, 문화, 안전, 의료, 복지, 녹지, 교육 및 보육 등 전통적 인구이동 변수와 삶의 질 변수들을 포괄하여 수도권으로의 인구이동에 영향을 미치는 요인과 인과관계를 규명하고자 한다. 연구의 데이터 구축을 위하여 통계청 마이크로데이터통합서비스(MDIS)에서 제공하는 '국내 인구이동 데이터'를 사용하였으며, 시간적 범위에 맞는 인구이동 데이터(2012-2017년) 총 5,700만 건 가운데 부산시 지역별 유출량 중 수도권 이동량을 추출하였다. 각 독립변수들은 연구의 시간적 공간적 범위에 맞춰 공공데이터에서 추출하였다. 구축한 데이터 세트(Data Set)을 기반으로 선형 다중 회귀분석(Multiple Linear Regression Analysis) 모형을 사용하였으며, 수정 결정계수(Adjusted R2), Durbin-Watson분석, 검정통계량(F-statstics)의 p-value값으로 모형의 적합도를 측정하였다. 분석결과, 부산시에서 수도권으로 인구이동에 유의미한 영향을 미치는 변수는 1인가구 증가율, 고령인구 증가율, 고령자수 비율, 합계출산율, 사업체수 증가율과 종사자수 증가율, 주택매매가지수 증가율, 문화시설 증가율, 교원 1인당 학생수 증가율 변수로 나타났다. 1인가구가 증가하는 지역일수록, 지역의 고령자 비율이 낮을수록, 고령자 비율이 감소할수록, 사업체수가 감소할수록, 종사자수가 증가할수록, 주택매매가지수가 증가할수록, 문화시설수가 감소할수록, 학생수가 감소할수록 수도권 인구이동 비율에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 한 정책적 시사점으로 청년 계층을 부산시에 정착시키고 유인할 수 있는 양질의 일자리, 문화, 복지 등의 제반환경을 제공해야 할 것이다. 일자리와 삶의 질을 높이는 것이 부산시 인구를 수도권으로 유출시키는 현상을 완화할 수 있는 핵심 요인이라고 할 수 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제37권1호
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• pp.159-178
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• 2021

본 연구는 뉴스 빅데이터 분석 서비스 빅카인즈(BIGKinds)를 활용하여 1991년부터 2020년까지 30년간의 86,611건의 뉴스기사를 통해 항만이슈변화를 분석하였다. 분석방법은 빅카인즈(BIGKinds)의 키워드분석, 워드클라우드, 관계도분석을 수행하였다. 지난 30년간의 이슈변화를 살펴본 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 1기(1991년~2000년)에서는 부산항, 인천항, 광양항 등 항만 자체적 측면에서 항만경쟁력을 강화하는데 초점이 맞춰졌다. 2기(2001년~2010년)에는 항만을 개별적으로 관리하는 노력에서 발전되어 항만을 보다 전문적이고 체계적으로 관리하기 위해 부산항만공사(2004년 설립), 인천항만공사(2005년 설립), 울산항만공사(2007년 설립) 등 항만공사를 중심으로 항만을 특화시키고 관리하고자 하는 움직임이 활발히 이루어졌다. 3기(2011년~2020년)에서는 미래형 항만을 위해 준비하는 기간으로 친환경·스마트항만이 주요 이슈였다. 항만에서 발생하는 미세먼지와 오염물질을 줄이려는 노력이 심화되었으며, 항만자동화 및 디지털화를 통해 스마트항만을 구축하려는 시도가 높아졌다. 마지막으로 2020년은 코로나19라는 전 세계의 예기치 못한 변수로 인해 항만분야에도 큰 타격을 준 한해였다. 좀 더 미시적으로 코로나19사태가 항만분야에 어떻게 영향을 미치는지를 살펴보기 위해 2019년과 2020년의 이슈변화를 살펴보았다. 코로나19 이후 항만산업을 포함한 해운업은 미래형 항만으로 발전시켜 나가는 흐름과 더불어 포스트코로나시대를 준비해야하는 어느 때보다 역동적인 변화가 나타나는 시기로 나타났다. 본 연구는 항만관련 뉴스기사를 중심으로 이슈변화의 시사점을 도출한 연구로서, 연구결과를 기반으로 향후 여러 국가의 항만이슈들을 비교 분석하고 항만의 경쟁력과 지속가능한 발전전략을 제시하는 등 심층적인 연구가 이루어진다면 항만연구분야에 학문적 성장이 한걸음 더 이루어질 것으로 보인다.

• 한국노년학
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• 제38권3호
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• pp.725-744
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• 2018

본 연구에서는 지난 10년 동안에 한국노년학에 게재된 연구 논문들 중에서 복지 분야의 논문들을 선정하여 그동안의 연구동향을 파악하여 향후 연구 및 방향 정립에 기여하고자 본 연구를 수행하였다. 이러한 연구목적을 수행하기 위하여 한국노년학에 2008년부터 2017년 동안 게재된 총655편의 논문들을 대상으로 사회복지전공 교수 3인의 지속적인 교차 확인을 통하여 노인복지분야에 해당되는 총 273편의 논문들을 선정하여 분석하였다. 그리고 선정된 논문들을 생태 체계적 관점, 연구주제 및 연구방법론 등으로 분류하여 각 영역별 연구실태 및 연구동향 등을 체계적으로 분석하였다. 본 연구의 주요 결과들은 다음과 같다. 첫째, 생태체계적 관점(Ecological Perspective)은 3개의 범주로 분류하여 분석하였다: 1) 거시적 체계(52편); 2) 중범위적 체계(120편); 3) 미시적 체계(101편). 분석결과 복지 분야의 중범위적 체계, 미시적 체계 및 거시적 체계 등의 순서로 연구가 되었다. 그러나 거시적 체계에 관련된 논문들은 19%에 지나지 않았다. 둘째, 연구주제는 5개의 범주로 분류하여 분석하였다: 1) 노인문제(151편): 2) 노인복지제도 및 정책( 38편); 3) 노인복지서비스(28편); 4) 노인이용시설 및 생활시설(39편); 5) 노인들의 사회참여활동(31편). 셋째, 연구방법론은 5개의 범주로 분류하여 분석하였다: 1) 양적연구 (213편); 2)질적 연구(39 편); 3)문헌연구 (14편); 4) 메타연구(4편); 5) 혼합연구(3편). 그리고 양적연구 논문들 중에서 종단자료보다는 횡단자료가 더 많이 조사되었다. 인구의 고령화에 따라서 점증되는 노인관련 복지문제들을 효과적으로 해결하기 위하여 시급한 노인관련 문제들에 대한 체계적인 분석을 통한 제도마련이 필요하며, 이를 위하여 거시적, 중범위적 및 미시적 측면에서의 균형 있는 연구들이 필요하다. 그리고 다양한 노인복지 문제 및 이슈들 중에서 고령사회에서 가장 심각한 연구주제 들을 보다 과학적인 절차에 의거하여 분석하고, 특히 근거기반(Evidence-based) 노인복지실천과 노인복지 정책을 수립하기 위하여 특정연구방법에 의존하기 보다는 연구주제에 적합한 연구방법론을 활용하는 향후연구들이 절실히 필요한 실정이다.

• 벤처창업연구
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• 제14권3호
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• pp.153-168
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• 2019

증강현실(AR)은 4차 산업혁명 시대의 핵심 서비스 기술 중의 하나이다. 시장 확산을 위해선 새로운 기술에 대한 소비자의 수용성 문제(public acceptance)는 대단히 중요한 이슈이다. 그럼에도 불구하고 일반 소비자들의 AR기술에 대한 수용 내지 사용 의도나 사용 행동에 영향을 미치는 요인에 대한 실증적인 연구는 아직까지 많지 않다. 본 연구에서는 AR산업에 있어서 확장된 통합기술수용 모델(UTAUT2)을 기반으로 기술 수용에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하고 이를 바탕으로 기존의 연구와 비교를 통해 논의를 하였다. 연구 결과 기존의 UTAUT1 모형의 주요 요인인 성과기대, 노력기대, 촉진조건 및 UTAUT2의 쾌락적 동기, 습관이 사용 의도에 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤다. 또한 본 연구에서 새롭게 투입한 인지된 위험(perceived risk)은 사용의도에 부(-)의 영향을 미쳤다. 이들의 영향 관계는 노력기대(${\beta}=.294$)>습관(${\beta}=.268$)>쾌락적 동기(${\beta}=.266$)>성과기대(${\beta}=.263$)>촉진조건(${\beta}=.233$)>인지된 위험(${\beta}=-.094$)순으로 나타났다. UTAUT1의 사회적 영향은 사용의도에 유의미한 영향을 주지 않는 것으로 분석되었다. 사용 의도는 실제 사용과 추천의향에 유의한 정(+)의 영향을 주는 것으로 분석되었다. 한편, 연령은 독립변수와 사용 의도간 조절 역할을 할것이라는 가설 검정결과 사회적 영향, 촉진조건, 쾌락적 동기, 습관과 사용 의도 간 조절역할을 하는 것으로 나타났다. 동일한 방법으로 성별의 조절효과를 검정한 결과 성별은 촉진조건, 인지된 위험과 사용 의도 간 조절역할을 하는 것으로 나타났다. 본 연구는 확장된 UTAUT2모델을 AR기술 수용에 처음으로 적용하여 검정했다는 점에서 학술적인 의의가 있다. 실무적으로는 쾌락적 동기와 습관이 AR기술 수용에 큰 영향을 미치는 요인임이 밝혀짐에 따라 이 부분에 대한 차별화 전략을 통해 경쟁우위를 확보해 나가는 것도 효과적인 전략이 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.51-66
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• 2018

인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 사용자의 편의성 증대를 목적으로 다양한 분야에서 관련된 제품과 서비스들의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술의 발전에는 긍정적인 파급 효과에 대한 기대감이 존재하나, 향후 발생 가능한 부정적인 측면에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술 기반의 자율주행 자동차의 경우 안정성의 향상이라는 측면에서 많은 관심을 받고 있으나, 트롤리 딜레마, 시스템 보안 문제 등의 사회적 이슈 또한 활발히 논의되고 있다. 이에 따라, 인공지능 관련 기술의 발전과 사회적 수용을 위해서는 사회적으로 논의되는 주요 관련 이슈들에 대한 확인과 효과적인 분석이 요구된다. 이를 위해, 본 연구에서는 '이세돌 vs 알파고' 시점인 2016년 3월을 포함하여 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안의 인공지능과 관련된 사회적인 이슈들을 파악하고 온라인상에서 발생되는 사회적 여론에 대하여 다 범주 감성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 대표적인 포털 사이트에서 인공지능 관련 뉴스의 수와 관련된 뉴스 제목, 뉴스의 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling) 하였다. 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석은 논의되는 이슈들의 중요성을 고려하여 단순 긍정 또는 부정이 아닌, 분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움의 7가지 다 범주 감성으로 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 이벤트 기간에 대하여 1위 감성은 '행복'으로 나타났지만 각 키워드에 대하여 나오는 감성이 상이함을 볼 수 있었다. 또한 2016년 상반기, 하반기, 2017년 상반기, 하반기로 나누어 보았을 때 시간이 지남에 따라 '분노'의 감성이 낮아짐을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 인공지능과 관련하여 현재 논의되고 있는 다양한 이슈와 동향 파악이 가능하며, 이에 대한 대응 방안 마련에 활용이 가능할 것이다. 향후 감성 분석기의 성능 향상과 댓글에 대한 공감 및 비공감도의 가중치를 추가하여 분석한다면 사회적 여론을 보다 세밀하게 파악 할 수 있을 것이다.