• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.514-523
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• 2021

최근 모바일 간편 결제 서비스의 확산은 사람들의 삶에 점점 더 많은 영향을 미치고 있다. 중국과 한국의 모바일 간편 결제 서비스에 대한 연구 증가를 통해 향후 모바일 간편 결제 서비스의 지속적인 발전이 매우 중요함을 알 수 있다. 본 논문은 소셜미디어 상에서 소비자의 카카오페이와 알리페이에 대한 반응의 차이를 알아보기 위해 카카오페이와 알리페이가 언급된 네이버 블로그 글을 수집하고 텍스트마이닝 기법을 활용해 키워드 분석을 했다. 품사별 키워드 빈도수 분석을 하였고 한 문장에 동시에 언급되는 공기어 빈도수 분석을 했다. 특히, 카카오페이와 알리페이를 언급한 글에서 공통적으로 언급된 단어를 추출하고 그에 대해 같이 언급된 단어들을 분석함으로써 같은 주제에 대해 어떤 다른 반응을 보이는지를 살펴봤다. 분석 결과 카카오페이의 신뢰성에 대한 소비자들의 우려가 존재했고 알리페이의 혜택에 대한 소비자들의 반응이 부정적이었다. 이러한 분석 결과를 토대로, 모바일 결제 서비스가 경쟁력을 갖추기 위해서는 다양한 부가 서비스를 추가하거나 보안 문제를 해결하는 노력을 할 필요가 있다는 점을 도출할 수 있다.

• Journal of Public Diplomacy
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• 제3권1호
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• pp.1-19
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• 2023

연구목적: 본 연구의 목적은 한류의 다양화와 함께 이루어진 K-POP의 확산이 한국의 국가 명성에 어떤 영향을 미치는지 알아보는 데 있다. 해외 시장에서의 K-POP 열풍은 기대 이상의 성과와 긍정적인 평가로 대내외적인 경제적 파급효과를 가져왔고, 디지털 매체를 통한 온라인 시장의 확대로 인해 더욱 가속화되었다. 뿐만 아니라, K-POP 스타들은 그들과 관련된 다양한 상품과 서비스를 소비하고 팬 활동을 펼칠 수 있는 온라인 공간을 만드는 등 팬덤과의 상호작용이 다양해지고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 팬덤이 공동체를 형성하고 미디어를 활용함으로써 이루어지는 K-POP 스타와의 준사회적 관계를 통해 국가 명성에 대한 K-POP의 관련성을 검토하고자 한다. 연구방법: 미국에 거주하고 있는 BTS 팬을 대상으로 아마존 설문조사회사인 Mechanical Turk를 이용하여, 영어로 온라인 설문조사를 진행했다. 불성실한 응답을 제외한 총 195명의 데이터를 분석에 사용했다. 연구결과: 한국의 국가 명성에 대한 BTS 팬의 소셜미디어 이용의 영향력을 상정한 <연구문제 1>의 분석결과, BTS팬의 소셜미디어 참여 활동 그 자체만으로는 한국의 국가 명성에 영향을 미치지 않았다. BTS 팬의 준사회적 상호작용의 매개효과를 전제한 <연구문제 2>의 분석결과, BTS 팬의 소셜미디어 참여 활동은 BTS와의 준사회적 관계에 긍정적인 영향을 미치고, BTS와의 준사회적 관계는 국가 명성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론 및 제언: 한국의 국가 명성에 대한 BTS 팬의 소셜미디어 이용과 참여는 그 자체로는 유의한 영향이 없으나 준사회적 관계를 형성하여 국가 명성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과를 통해 볼 때, K-POP 팬의 준사회적 관계는 국가이미지를 제고하고, 한국의 국가 명성을 높이는 전략적 기제로 활용할 수 있다. 미디어 효과 차원에서 다양한 팬덤 연구가 이루어져 왔고, 국제커뮤니케이션의 영역에서 국가이미지에 대한 다양한 논의가 이루어져 왔지만, 공공외교의 관점에서 팬덤과 국가 명성의 관련성을 실증적으로 연구한 경우는 매우 드물다. 따라서 본 연구는 인접 학문의 학제간 연구를 시도함으로써 국가 명성에 대한 전략적 방향을 제안하고자 한 점에 학문적 의미와 실용적 의미가 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권3호
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• pp.71-96
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• 2023

이 연구는 문헌정보학 분야의 연구 동향 분석을 통해 문헌정보학의 핵심 연구 영역을 파악하고 향후 유망 연구 주제로 부상할 가능성이 있는 주제를 식별하고자 하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 국외 학술지 5종을 대상으로 지난 30년간 (1993~2022)의 학술논문 11,252건에서 40,897개의 저자 키워드를 수집하였으며, 저자 키워드를 활용한 키워드 분석을 통해 문헌정보학 분야의 핵심 연구 영역을 파악하였다. 이어서 논문수, 저자수, 공저논문 비율, 피인용 수를 활용하여 주성분분석과 상관관계분석을 통해 문헌정보학 분야의 미래 유망 연구 주제를 도출하였다. 분석 결과, 향후 문헌정보학 분야의 유망 연구 주제는 '머신러닝/알고리즘'과 '연구 영향력'이었으며, 이외에도 소셜미디어와 빅데이터분석, 자연어 처리, 연구 트렌드 분석, 연구성과 평가 등이 향후 주요한 연구주제로 성장할 가능성이 있는 것으로 나타났다.

• 지식경영연구
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• 제22권2호
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• pp.145-165
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• 2021

2019년 12월 말, 전 세계를 혼란에 빠트린 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 팬데믹이 시작되었다. 이러한 위기를 극복하고 피해를 최소화하기 위해 정부와 기관에서는 기존의 정책지원 효과를 극대화하고 변화하는 사회를 반영한 전방위적 대응책 마련이 필요하다. 사회적으로 부각되는 논제와 관심사항의 주제를 파악하기 위해, 본 연구는 소셜미디어의 빅데이터를 통해 코로나19와 관련된 주요 생각, 태도, 감정 등을 파악한다. 특히 정부의 대응에 관한 대중의 견해를 알기 위해 '정부 대응방향'을 기준으로 시기를 나누어 분석을 진행했다. 분석에 활용한 데이터는 네이버를 통해 2019년 12월 31일부터 2020년 12월 12일까지 수집되었다. 또한, 분석을 위해 텍스트마이닝 기법 중 TF-IDF 키워드 추출과 LDA 토픽모델링을 활용하였다. 그 결과, 8개의 코로나19 관련 주요 이슈가 도출되었으며, 이러한 이슈 사항과 주요 키워드를 기반으로 해당 분야에서의 코로나19 및 감염병 대응 정책 전략을 제시하였다. 본 연구는 코로나19 팬데믹과 같은 위기상황에 정부와 관련 기관이 국민의 필요와 요구에 따른 정확한 대응책을 마련하는 데 기초자료를 제공했다는 점에서 의의를 가진다.

• 한국조경학회지
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• 제50권5호
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• pp.90-102
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• 2022

최근 힐링에 대한 관심이 증가함에 따라 힐링을 콘셉트로 하는 옥외 공간이 조성되고 있다. 보다 전문적이고 심층적인 옥외 힐링 장소 계획·설계·디자인을 위해 88,155건의 블로그 게시글 텍스트 데이터를 개체명 인식하여 텍스트 마이닝을 진행했다. 옥외 힐링 장소의 인식과 특징을 파악을 위해 출현 빈도 분석과 응집 분석을 진행하였다. 선행연구 고찰을 통해 힐링 장소의 6가지 요소를 도출하였으며, 시간과 인원을 추가한 총 8가지 요소를 통해 인식과 특성을 살펴보았다. 분석 결과 사람들은 힐링 장소를 방문하는 데 있어 장소적요소, 시간적요소, 사회적요소, 활동요소를 인원, 식물, 색상·형태, 심리적 요소보다 중요하게 생각하였다. 상위 출현 키워드를 통해 여러 가지 인식과 특성을 파악할 수 있었다. 응집 분석 결과를 통해 장소적요소, 시간적요소, 사회적요소의 키워드들이 응집되어 나타나 주로 어떤 장소, 어떤 시간대, 누구와 함께 방문하는지 구체적으로 살펴볼 수 있었다. 연구를 통해 실제 사람들이 작성한 인식 데이터를 대량 분석하여 힐링 장소의 인식과 특성을 도출하였으며, 계획과 마케팅적으로 활용할 수 있는 구체적인 요소가 나타남을 확인했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.671-679
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• 2016

본 연구는 국제 커뮤니케이션 네트워크에 존재하는 국가들의 하위집단을 분석하여 국제 커뮤니케이션 현상에 대한 실증적 이해를 높이고자 하였다. 이를 위하여 전 세계 트위터 사용자의 커뮤니케이션 데이터를 수집하여 국제 커뮤니케이션 네트워크를 구성하였으며, 국제연합과 세계경제포럼에서 사용하는 국가의 지리적, 경제적 속성을 추가하였다. 국제 커뮤니케이션 네트워크에서 국가의 위치를 파악하기 위하여 중심성 분석과 핵심-주변 분석을 실시하였으며, 하위집단의 커뮤니케이션 관계를 이해하기 위하여 하위집단 내와 하위집단 간의 응집력을 분석하였다. 또한 국제 커뮤니케이션 네트워크에 내재되어 있는 하위집단을 발견하기 위하여 군집 분석을 실시하였다. 분석 결과에 의하면, 국제 커뮤니케이션 네트워크에는 핵심 국가들이 중심적인 위치를 차지하는 핵심-주변 구조가 있는 것으로 나타났으며 경제적 수준에 따른 국제 커뮤니케이션의 위계 구조가 존재하는 것으로 나타났다. 또한 군집 분석을 통해 경제, 지리, 역사, 문화, 종교 등 다양한 내용의 동질감을 갖는 하위집단을 발견하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.61-69
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• 2015

매일 각종 모바일 디바이스와 온라인, 소셜네트워크서비스 등에서 쏟아지는 데이터로 인해 정보의 홍수를 넘어 과부하 상태에 있다. 이미 생성되어 있는 기존 정보들도 있지만 시시각각 새롭게 생겨나고 있는 정보들이 헤아릴 수 없을 정도이다. 연관분석은 이러한 정보들 속에서 나타나는 항목의 발생 빈도수가 최소 지지도보다 큰 빈발항목집합(Frequent Item set)을 찾는 방법이다. 항목의 수가 많아짐에 따라 규칙의 수도 기하급수적으로 늘어나므로 원하는 정보를 찾기가 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 트랜잭션데이터 집합을 Boolean 변수 아이템으로 나타내었다. 논리함수를 간소화하는데 사용되는 Quine-McKluskey의 방법으로 알고리즘화하여 각 항목에 가중치를 부여한 WT-알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 항목의 개수와 관계없이 간략화가 가능한 장점으로 인하여 불필요한 규칙을 감소시켜 데이터마이닝 효율을 향상시킬 수 있다.

• 통상정보연구
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• 제15권2호
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• pp.387-410
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• 2013

기업들 간의 경쟁양상이 기존의 기업 대 기업에서 기업군 대 기업군 혹은 생태계로도 명명되는 플랫폼 대 플랫폼으로 변모하고 있는 가운데, 이와 같은 플랫폼을 기반으로 한 비즈니스가 주목받고 있다. 애플사와 같이 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 플랫폼이 제공하는 장점들을 결합한 플랫폼 비즈니스는 소셜 네트워크, 검색엔진, 운영 시스템과 같은 영역에서 활발히 나타나고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 비즈니스적 상황을 주목하면서, 플랫폼과 플랫폼 비즈니스를 정의하고 관련 기존 연구문헌 들에 대하여 고찰하였다. 플랫폼 비즈니스라는 영역이 기존 정보시스템 연구 영역 중에서 상대적으로 새로운 영역이라는 부분에 주목하고, Yin(2011)의 사례연구 방법론, Eisenhardt(2007)의 사례분석 방법론, Romano(2003)등의 웹 기반 정성 데이터 분석 방법, Creswll(2010)의 개방 코딩 기법의 네 가지 연구방법을 분석하고, 네 가지 방법이 가지는 장점을 혼합하여 본 연구에서의 연구 방법론을 제안하였다. 이와 같은 연구방법을 바탕으로, 플랫폼 비즈니스 영역 중에서 가장 상업화 정도가 활발하다고 판단한 스마트폰 플랫폼 비즈니스, 소셜 플랫폼 비즈니스, 검색엔진 플랫폼 비즈니스에 대한 성공 및 실패 사례들을 각각 선택하고 본 연구의 방법론 관점에서 개별 사례를 분석하여 성공과 실패에 영향을 미치는 주요 요인들을 도출하였다. 발견된 주요 요인을 바탕으로, 플랫폼 비즈니스의 상업적인 성공에 영향을 미칠 수 있는 세 가지 전략적인 요인들을 제시하고, 본 연구의 한계 및 향후 연구 방향에 대하여 제시하였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.233-248
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• 2023

최근 지능정보기술의 활용이 확산되면서 개인정보 침해에 대한 위험이 더욱 증가하고 있다. 특히, 기업이 디지털 환경에서 개인정보의 수집과 활용에 중점을 두면서, 기업의 고객정보 보호에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다. 비록 인터넷 사용자들의 개인정보 보호에 대한 인식은 광범위하게 연구되어 왔으나, 특정 업종의 문맥, 더 나아가 업종별 개인정보 보호에 대한 비교 연구는 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 기업의 개인정보 보안 특성에 대한 사용자 인식을 바탕으로, 업종별 개인정보 보호 수준을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 인터넷 사용자 498명을 대상으로 국내 포털사이트, 해외 포털사이트, 소셜미디어, 온라인 쇼핑몰, 은행, 정부기관, 온라인 사행성 게임 등 다양한 업종에 대한 개인정보 보안 특성에 대한 분석을 실시하였다. 설문을 통해 수집된 데이터를 분석적 계층과정(Analytic Hierarch Process, AHP)을 이용하여 각 보안 특성의 상대적 중요도를 도출하였다. 연구결과, 사용자들은 기업의 개인정보 보호를 평가할 때 기술적 보안과 투명성을 가장 중요한 요소로 간주하였다. 기술적 보안면에서는 은행과 국내 포털사이트가, 투명성 면에서는 은행과 정부기관이 우수한 성과를 보였다. 반면, 소셜미디어는 기술적 보안과 투명성 모두에서 가장 부진한 성과를 보였다. 본 연구는 개인정보 보안에 대한 다차원적 접근법을 제시하고, 사용자 관점에서 각 보안 특성에 대한 업종별 차이를 조명함으로써 연구적 의의를 가진다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.53-60
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• 2018

본 논문은 인 메모리 기반의 분산처리 시스템인 Spark를 이용하여 공간 웹 객체 검색 시스템을 구현한 논문이다. 소셜 네트워크의 발전은 방대한 양의 공간 웹 객체를 생성하게 되었고, 기존의 공간 웹 객체 검색 시스템을 이용한 데이터 검색이나 분석은 힘들어졌다. 최근에 분산처리 시스템의 발전은 대용량의 데이터를 빠르게 분석하고 검색하는 기능을 지원해준다. 따라서 대용량의 공간 웹 객체를 검색하기 위해서는 분산 처리 시스템을 이용한 방법이 필요하다. 분산 처리 시스템에서는 데이터가 블록 단위로 처리되고, 이러한 블록 하나를 Spark에서는 데이터를 RDD로 변환하여 처리한다. 본 논문에서는 위의 방법에 착안하여 전체 공간 영역을 기반으로 서로 겹치지 않는 공간영역으로 분할을 하고, 분할된 영역 하나당 하나의 파티션을 할당하고 각각의 파티션은 자신이 포함하고 있는 데이터에 대한 공간 웹 객체 인덱스로 구성하는 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 공간 분할을 이용하여 분산처리 시스템을 효율적으로 이용하고, 분할된 공간에 대한 검색의 효율성을 높일 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 데이터의 검색을 위하여 공간 정보와 단어 정보를 같이 사용하여 인덱스를 구축하는 QP-tree를 적용한 방법과 공간 정보만을 이용하여 인덱스를 구축하는 R-tree를 적용한 방법과의 비교를 통하여 제안한 시스템이 공간 웹 객체의 검색에 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다.