• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.1-29
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• 2019

기업의 지식 자원은 조직의 지속 가능한 성장을 촉진하는 역할을 한다. 이에 기업은 조직의 구성원들이 새로운 지식 자원을 원활하게 탐색하고 개발할 수 있도록 지원해 주어야 한다. 기업은 보유하고 있는 지식 자산을 통해 기존의 지식을 개선하거나 새롭게 생성할 수 있어야 하며, 이를 위해 기업은 지속적으로 구성원들에게 정보와 인프라를 제공해야 한다. 이러한 정보와 인프라를 외부로부터 수혜 받는다면 해당 서비스를 지식서비스라 할 수 있다. 기업이 보유하고 있는 지식서비스의 다양성 수준은 매우 높다고 할 수 있다. 이에 본 연구는 지식서비스 유형을 분류할 수 있는 지식서비스 유형 매트릭스를 제시하였으며, 지식서비스 이용자들의 개선된 성과를 역량모델을 기반으로 기초역량(개인역량, 학술역량)과 산업역량(R&D 역량, 기술역량)으로 정의하여 측정지표를 제시하였다. 본 연구는 세 가지 지식서비스 유형(정보제공형, 정보분석형, 인프라형)에 대한 지식서비스 품질(정보품질, 시스템품질)과 산업역량(R&D 역량, 기술역량) 간의 관계에 있어 기초역량(개인역량, 학술역량)의 매개효과를 분석할 수 있는 연구모형을 제시하였으며, 이용자 집단(대학, 민간기업체, 정부기관)에 따른 지식서비스 품질과 지식서비스 역량 차원의 차이를 분석하였다. 분석결과 지식서비스 유형에 따른 기초역량의 매개효과(완전매개, 부분매개)가 명확하게 차이를 보였으며, 소속집단에 따른 지식서비스 품질과 지식서비스 역량의 차이도 제시하였다. 본 연구는 지식서비스의 유형 분류, 지식서비스 유형에 따른 속성 및 지식서비스 역량 지표를 고민하는 연구자들에게 학술적, 실무적 시사점을 제시하는 연구이다.

• 벤처창업연구
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• 제17권4호
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• pp.193-204
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• 2022

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.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.95-118
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• 2017

최근 도심을 중심으로 연립 다세대의 거래가 활성화되고 직방, 다방등과 같은 플랫폼 서비스가 성장하고 있다. 연립 다세대는 수요 변화에 따른 시장 규모 확대와 함께 정보 비대칭으로 인해 사회적 문제가 발생 되는 등 부동산 정보의 사각지대이다. 또한, 서울특별시 또는 한국감정원에서 사용하는 5개 또는 25개의 권역 구분은 행정구역 내부를 중심으로 설정되었으며, 기존의 부동산 연구에서 사용되어 왔다. 이는 도시계획에 의한 권역구분이기 때문에 부동산 연구를 위한 권역 구분이 아니다. 이에 본 연구에서는 기존 연구를 토대로 향후 주택가 격추정에 있어 서울특별시의 공간구조를 재설정할 필요가 있다고 보았다. 이에 본 연구에서는 연립 다세대 실거래가 데이터를 기초로 하여 헤도닉 모형에 적용하였으며, 이를 K-Means Clustering 알고리즘을 사용해 서울특별시의 공간구조를 다시 군집하였다. 본 연구에서는 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 국토교통부의 서울시 연립 다세대 실거래가 데이터와 2016년 공시지가를 활용하였다. 실거래가 데이터에서 본 연구에서는 지하거래 제거, 면적당 가격 표준화 및 5이상 -5이하의 실거래 사례 제거와 같이 데이터 제거를 통한 데이터 전처리 작업을 수행하였다. 데이터전처리 후 고정된 초기값 설정으로 결정된 중심점이 매번 같은 결과로 나오게 K-means Clustering을 수행한 후 군집 별로 헤도닉 모형을 활용한 회귀분석을 하였으며, 코사인 유사도를 계산하여 유사성 분석을 진행하였다. 이에 본 연구의 결과는 모형 적합도가 평균 75% 이상으로, 헤도닉 모형에 사용된 변수는 유의미하였다. 즉, 기존 서울을 행정구역 25개 또는 5개의 권역으로 나뉘어 실거래가지수 등 부동산 가격 관련 통계지표를 작성하던 방식을 속성의 영향력이 유사한 영역을 묶어 16개의 구역으로 나누었다. 따라서 본 연구에서는 K-Means Clustering 알고리즘에 실거래가 데이터로 헤도닉 모형을 활용하여 연립 다세대 실거래가를 기반으로 한 군집분류방법을 도출하였다. 또한, 학문적 실무적 시사점을 제시하였고, 본 연구의 한계점과 향후 연구 방향에 대해 제시하였다.

• 한국조경학회지
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• 제37권2호
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• pp.114-123
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• 2009

본 연구는 임해준설매립지반의 토양환경에서 4종의 조경수종을 대상으로 생장 및 적응성을 평가하였다. 준설토와 조경토를 1:1로 혼합하여 1m 높이로 조성한 식물재배 실험구(planting pilot system)기반 토양의 토성은 사질토(S)로 분류되었고, 평균 pH값은 7.16으로 약알칼리성을 나타내었으며, 전기전도도(EC)는 294 ${\mu}S/cm$로 해수의 영향을 받았던 토양이었으나 비교적 낮은 EC값을 보였다. 토양의 유기물 함량은 3.9%로 낮았고, 총질소 함량은 397 mg/kg에 가깝게 나타났으며, 인산의 평균함량은 4.60 mg/kg으로 매우 낮아 식물의 생장을 돕기 위해서는 계획적인 인산질 비료의 시비가 필요한 것으로 사료되었고, 토양의 치환성 양이온 함량은 K가 152.9 mg/kg, Ca가 1,190 mg/kg, Mg가 62.7 mg/kg, Na가 24.8 mg/kg으로 비교적 높은 함량을 나타내었다. 식재후 4년인 비교년도의 식물재배 실험구에서 식재조건에 따른 생장수고는 물오리나무>사방오리>곰솔>피라칸사 순으로 나타났고, 흉고직경은 물오리나무>사방오리>곰솔 순으로 나타났다. 사방오리, 물오리나무, 곰솔 및 피라칸사 개체당 열매, 잎, 가지, 줄기, 주근, 중근 및 세근의 식물량은 고밀도보다 저밀도 식재지역에서 높게 나타났고, 고밀도와 저밀도 식재지역에서 개체당 식물량은 물오리나무>사방오리>곰솔>피라칸사 순으로 나타났다. 식물재배 실험구에서 4종 모두 고밀도보다 저밀도 식재지역에서 개체당 식물량은 물질생산 및 분배가 크게 반영된 생육양상을 보여 약 2배 높았다. 이는 토양 내의 영양염류의 이용경쟁에 있어 고밀도보다 저밀도 식재지역에서 더욱 유리한 조건이 반영되었기 때문으로 판단되었다. 단위면적당 식물량은 물오리나무>p사방오리>곰솔>피라칸사 순으로 나타났고, 식물량이 가장 적은 피라칸사 기준으로 곰솔은 약 7배, 사방오리는 약 13배, 그리고 물오리나무는 약 23배 높은 식물량을 나타내었다. 식재조건에 따른 실험 수종 개체당 식물량은 고밀도보다 저밀도 식재지역에서 약 2배 높은 것으로 나타났지만, 단위면적당 식재조건에 따른 식물량은 저밀도보다 고밀도 식재지역이 비슷하거나 높았다. 고 저밀도 식재지역에서 오리나무속의 식물들이 많은 식물량을 보였는데, 이는 임해준설매립지의 토양 특성에 잘 적응성을 나타냄과 동시에 질소 고정능력을 갖는 속성수(fast-growing tree)의 특성 및 지하부에 뿌리혹박테리아(root nodule bacteria)가 형성됨으로써 토양에 불용성 영양원의 이용도를 높일 수 있는 능력이 있기 때문으로 판단되었다. 본 연구는 제한된 부지를 대상으로 4종의 식물만을 이용하여 연구가 진행되었기 때문에 다양한 식재조건 및 수종을 대상으로 하는 추가적인 연구가 필요하고, 조경분야의 생태적 활용을 위해서는 대상 식물들을 이용한 조경학적 적용방안에 대한 연구가 보완되어야 한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제14권3호
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• pp.132-141
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• 2012

본 연구는 기존 연구에서 주로 사용된 A1B와 최근 국가표준으로 채택된 RCP8.5 기반 미래 기후전망 등 두 가지를 이용하되, 실제 농작물이 재배되고 있는 농지단위의 속성정보를 작물모형에 적용시키고, 확률추정기법에 의해 연차변이를 부여한 10년 간격 일 기상자료에 의해 발육단계와 잠재수량 변화 추세를 도출함으로써 보다 현실성 있는 영향평가방법을 제시하고자 하였다. 남한 전역을 산맥, 하천, 집수역에 근거하여 68개의 작물재배구역(CZU)로 분류하고, 1km 격자간격의 10년 단위(2011-2100) 월별 남한 미래기후 시나리오 자료로부터 농경지에 해당하는 격자의 일 최저, 최고기온, 강수량의 월별 평균자료를 추출하였다. 농경지격자 월별 기후자료를 CZU별로 요약하고 그 공간평균값을 확률추정기법에 의해 10년 단위기간 별 30세트씩의 일별 기상자료로 변환하였다. 농촌진흥청 토양 전자지도로부터 발췌한 토양정보와 4대 권역 별 표준재배법을 적용하여 10년 단위기간의 일 기상조건 30세트에 대해 쌀, 보리, 콩 국내 주요 품종의 생육과 수량을 CERES-Rice, CERES-Barley, CROPGRO-Soybean에 의해 모의하였다. 모의결과에 의하면 모든 작목에서 기후변화에 의해 개화기(출수기)가 앞당겨지나, 연차변이는 보리와 콩에서 감소한 반면 벼에서는 증가하였다. 조기 출수에도 불구하고 보리의 종실 등숙기간은 조금 연장되었으며, 콩에서는 변동이 적었고 벼에서만 단축되었으며, 등숙기간의 연차변이는 모든 작목에서 감소추세를 보였다. 벼의 수량은 모든 품종에서 줄어들 것으로 예상되었지만, 보리의 수량은 모든 품종에서 크게 늘어나고 콩에서는 큰 변동이 없을 것으로 예상되었다. 전국의 모든 농경지에 벼를 재배한다고 가정하면 쌀(현미)의 잠재생산량은 2000년대 현재 14,863,633톤이지만 2090년대에는 11,734,019톤으로 줄어들지만, 보리를 재배한다면 현재의 잠재생산량 9,452,416톤이 미래에는 16,972,537톤으로 크게 증가하여 쌀 생산량을 추월하게 된다. 전체적으로 기후변화의 부정적 영향은 벼에서 가장 현저하며, 콩은 영향이 덜하고, 보리에서는 오히려 긍정적인 영향이 예상되므로 곡물생산 부문의 기후변화 대응전략의 하나로서 중부이북 지방에서도 보리재배에 적극적인 관심을 가져야 할 필요성이 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.111-126
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• 2017

연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 상품 탐색 시간을 줄여주며 판매자의 매출 증대에 크게 기여한다. 이는 주문과 같은 거래의 빈도를 기반으로 생성되므로, 통계적으로 판매 확률이 높은 상품을 효과적으로 선별할 수 있다. 하지만, 판매 가능성이 높은 경우라도 신상품처럼 판매 초기에 거래 건수가 충분하지 않은 상품은 추천에서 누락될 수 있다. 연관 추천에서 누락된 상품은 이로 인해 노출 기회를 잃게 되고, 이는 거래 건수 감소로 이어져, 또 다시 추천 기회를 잃는 악순환을 겪을 수도 한다. 따라서, 충분한 거래 건수가 쌓이기 전까지 초기 매출은 일정 기간 동안 정체되는 현상을 보이는데, 의류 등과 같이 유행에 민감하거나 계절 변화에 영향을 많이 받는 상품은 이로 인해 매출에 큰 타격을 입을 수도 있다. 본 연구는 이와 같이 거래 초기의 낮은 거래 빈도로 인해 잘 드러나지 않는 상품 간의 잠재적인 연관성을 찾아 추천 기회를 확보할 수 있도록 연관 규칙을 확장하기 위한 목적으로 수행되었다. 두 상품 간에 직접적인 연관성이 나타나지 않더라도 다른 상품을 매개로 두 상품 간의 잠재적 연관성을 예측할 수 있을 것이며, 이런 연관성은 주문에서 나타나는 상품 간 상호작용으로 표현될 수 있으므로, 사회연결망 분석을 활용한 분석을 시도하였다. 사회연결망 분석기법을 통해 각 상품의 속성과 두 상품 간 경로의 특성을 추출하고 회귀분석을 실시하여, 두 상품 간 경로의 최단 거리 및 경로의 개수, 각 상품이 얼마나 많은 상품과 연관성을 갖는지, 두 상품의 분류 카테고리가 어느 정도 일치하는지가 두 상품 간의 잠재적 연관성에 미친다는 것을 확인하였다. 모형의 성능을 평가하기 위해, 일정 기간의 주문 데이터로부터 연결망을 구성하고, 이후 10일 간 생성될 상품 간 연관성을 예측하는 실험을 진행하였다. 실험 결과는 모형을 적용하지 않는 경우보다 제안 모형을 활용할 때 훨씬 많은 연관성을 찾을 수 있음을 보여준다.