본 연구에서는 온라인 정보가 소셜커머스 구매자의 구매결정에 미치는 영향을 조사하였다. 일반적으로 소셜커머스 소비자들이 구매과정에서 이용하는 정보는 사용자 생성 콘텐츠와 판매자 생성 콘텐츠로 나뉜다. 이들 정보유형별로 소비자 구매 의도에 미치는 영향력에 차이가 있을 것으로 예상되며, 이 문제의 해결안은 소셜커머스 사이트 운영자가 어떤 정보 제공원에 보다 관리 초점을 두어야 하는지에 대한 방향을 알려줄 수 있다. 분석을 위하여 온라인 공간에 대한 불확실성의 대책으로 이용되는 신뢰를 매개 변수로 활용하였다. 신뢰 유형은 판매자 측면과 정보 측면으로 나누어서 개체 신뢰와 콘텐츠 신뢰로 세분하였다. 분석결과에 의하면, 판매자 생성 콘텐츠(일반 거래 정보와 안전 거래 정보)는 모두 개체 신뢰에 유의한 영향을 미쳤다. 하지만 사용자 생성 콘텐츠는 명성만이 개체 신뢰에 유의한 영향을 미쳤다. 그리고 소셜커머스 소비자의 구매 의도는 개체 신뢰로부터만 유의한 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서 단기적으로는 소셜커머스 사이트 운영자가 통제가능한 정보 유형인 판매자 생성 콘텐츠(일반 거래 정보와 안전 거래 정보)를 중심으로 소비자의 구매 의도를 높일 수 있는 방안을 모색할 필요가 있다. 장기적으로는 소셜커머스 사이트 운영자의 통제가 어렵고, 형성에 시간이 많이 소요되는 사용자 생성 콘텐츠인 명성을 중심으로 소비자의 구매 의도를 높일 수 있는 방안의 모색이 필요하다.
본 연구는 온라인 정보원을 12개 유형으로 범주화한 다음 전국적 규모의 대규모 온라인 설문조사를 통해, 온라인 정보의 유형별 신뢰도 실태조사 및 신뢰지수의 도출, 그리고 온라인 정보의 유형별 신뢰성 평가요인에 대해 분석한 것이다. 본 연구 결과 드러난 몇 가지 중요한 사실은 다음과 같다. 우선 온라인 정보원의 유형별 '신뢰지수'는 뉴스 사이트에 게시된 정보(72.553), 금융기관(68.894), 정부기관(67.938), 카페(66.464), 포털(65.001), 집단지성(63.489), 비영리기관(63.392), 일반기업(59.789), 블로그(59.066), 온라인 토론방(55.609), 전자상거래 사이트(55.118), 미니홈피(50.695)의 순으로 나타났다. 다음으로 유형별 온라인 정보원의 신뢰성 평가 요인에 대한 분석에서, 전체적으로 보아 '널리 알려진 웹 사이트이다'는 요인은 온라인 정보원 정보원의 유형에 관계없이 대부분의 범주에서 신뢰성 평가를 위한 주된 요인이 되고 있으며, 카페나 블로그, 미니홈피, 토론방, 집단지성 등의 신뢰성 평가에는 게시된 글의 조회 수나 댓글 등과 같은 다른 이용자의 의견이, 그리고 금융기관이나 일반기업, 정부기관이나 비영리기관 등은 해당 기관의 평판이 신뢰성 평가의 주된 요인이 되고 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 정보원천 신뢰도 이론(source credibility theory)을 기반으로 비개인화된(non-personalized) 추천시스템의 일종인 평판시스템(reputation system)을 위한 평판 순위결정기법을 제안하고, 이러닝 콘텐츠 서비스에 적합한 평판시스템 모형을 제시하였다. 정보원천 신뢰도 요인 중 온라인 구전에 적합한 두 가지 요인(expertise, co-orientation)을 기반으로 사용자 평판정보를 암묵적으로 추출하는 기법을 제안하였다. 즉, 사용자의 과거 이러닝 콘텐츠 평가 정보로부터 사용자의 두 가지 신뢰도 요인을 자동적으로 추출하는 방법을 정의하고, 사용자중 높은 신뢰도를 가진 소수 평가자의 정보만을 가지고 전체 사용자의 콘텐츠 평판정보를 효과적으로 예측할 수 있는 방법을 제안하였다. 콘텐츠 평판정보를 예측하는 단계에 있어, 정보원천 신뢰도 이론이 반영된 수정된 협업 필터링(collaborative filtering) 기법을 적용하였다. 한편, 다양한 평판기법들과의 성능 비교실험을 통해, 제안하는 평판시스템 모형이 명시적인 사용자 평판정보가 부족한 기업대 소비자간(B2C) 이러닝 콘텐츠 전자상거래 사이트에 적합함을 검증하였다.
본 연구는 감독자의 정보제공과 판매원의 감독참가가 판매원의 역기능 행동에 영향을 미치는가를 관계마케팅 연구에서 발전된 개념인 신뢰도 개념을 도입하여 이론적으로 그리고 실증적으로 검토하여, 판매원의 감독자에 대한 신뢰도가 매개적 역할로 작용하고 있음을 탐색하였다. 즉, 정보제공과 감독참가는 판매원의 역기능 행동에 직접적으로 작용하여 부정적 영향을 미치는 것이 아니라 감독자에 대한 신뢰수준을 매개로 역기능 행동에 부정적 영향을 미침을 탐색하였다.
정보화 시대에 정보력 경쟁과 확보는 오늘날 생존과 직결될 수 있는 가장 중요한 요소가 되었다. 이런 급속히 발전하는 온라인상에서, 정보를 공유하는 사람들은 양질의 정보를 공유할 의무가 있다. 또한, 많은 사람들이 자신의 생각에 확신을 가지기 위해 웹상의 다른 사람들의 정보를 참조하고 결정하는데 있어서 도움을 구하는 것이 현실이다. 이렇듯 웹상에서 넘쳐나는 수많은 정보와 의견들을 전부 신뢰할 수 없기에, 작성자의 신뢰도를 어느 정도 수치화 한다면 특정 작성자들의 의도적인 의견 조작에 의한 피해들을 사전에 방지할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 특정 작성자의 글을 오피니언 마이닝하여, 특정 카테고리 별로 분석하여 신뢰도 점수를 부여하는 방법을 제안 하고자 한다.
원자력발전소에서 디지털 계측제어 시스템 비중이 높아지면서 원자력발전소에 대한 확률론적 안정성 평가 시 소프트웨어에 대한 신뢰도 평가가 중요해졌다. 원전 소프트웨어 신뢰도 추정을 위한 방법들이 몇 가지 제안 되었지만 해당 방법의 효과적 적용을 지원하는 도구 지원이 미비하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 개발 품질 및 검증 품질과 같은 정성적 정보와 통계적 시험 결과와 같은 정량적 정보를 활용하여 원전 소프트웨어 신뢰도를 정량적으로 측정할 수 있는 자동화 도구를 설계하였고 구현하였다. 개발된 도구를 산업용 원자로 보호 시스템 사례에 적용한 결과, 개발된 도구가 원전 소프트웨어의 신뢰성 평가를 효과적으로 지원할 수 있음을 확인하였다.
소프트웨어 신뢰성을 향상시키는 방법에는 소프트웨어 결함 허용기법 중에서 가장 객관적이고 정량적으로 평가받는 것이 NVP(N-Version Programming)기법이다. 이 기법에서 신뢰도를 추정하는 모델로 이항분포를 사용하는데 이 모델은 각 컴포넌트 신뢰도의 값들이 동일하다는 한계점이 있었다. 본 연구에서는 기존 모델의 한계점을 해결하기 위하여 NVP 신뢰도 분석을 위한 새로운 접근 방법으로 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms)을 적용하였고. 또한 적용 모델과 기존 모델을 서로 비교 검토하였다. 그 결과 전체시스템 신뢰도를 일정 수준이상 유지하면서 각 컴포넌트 신뢰도의 값들을 최적화 할 수 있었고. 또한 비용을 최소로 하는 최적의 수를 추정할 수 있었다. 그리고 적용 모델과 기존 모델을 비교 및 평가하여 타당성을 증명하였다.
소프트웨어의 신뢰도는 하드웨어의 신뢰도와 고장메타니즘이 다르므로 하드웨어의 신뢰도 모델을 그대로 이용할 수 없다. 소프트웨어의 신뢰도를 추정하기 위한 방법은 그동안 Jelinski-Moranda(JM) 모델을 비롯하여 많은 기법이 연구되었다. 그러나, 아직까지 만족하다고 인정할 만한 신뢰도모델링은 개발되지 않았다. 본 연구에서는 소프트웨어의 테스트를 통하여 검출되는 에러 개수의 추세를 가지고 비제차포아송과정(NHPP)의 파라미터를 찾아 신뢰도함수를 구하고자 하며, 아울러, 테스트중단시간을 결정하고자 한다. 파라미터를 찾는 방법은 maximum likelihood estimate(MLE) 기법을 이용하며, 테스트 중단시간은 구해진 파라미터를 신뢰도 함수에 대입하여 결정한다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)는 낮은 배터리, 짧은 통신거리 등의 제한된 센서들의 성능에 기인하여 내부자공격(insider attacks)에 취약한 것으로 알려져 있는데, 내부자 공격에 대응하기 위한 대표저인 방법으로 노드들의 행위 관찰하여 신뢰도를 평가하고 낮은 신뢰도를 갖는 노드들을 제거하는 신뢰메커니즘(Trust Mechanism: TM)이 있다. TM은 평가노드 자신의 직접관찰 정보뿐만 아니라 이웃노드의 간접관찰 정보를 함께 고려하도록 발전되어 왔는데, False-Praise 공격은 의도적으로 거짓 관찰 정보를 평가노드에게 제공하여 TM의 신뢰도 평가 프로세스의 신뢰성을 훼손하는 지능적 공격이다. 본 논문에서는 False-Praise 공격에 대응을 위한 합의 알고리즘을 기반의 개선된 TM 제안하고, 실험을 통해 제안 체계의 성능과 효과를 검증한다.
최근 온라인, 모바일, SNS플랫폼 등 디지털 기기를 이용한 상거래에 있어 사회간접자본으로서 온라인 거래의 신뢰와 기업 차원에서 기업 신뢰가 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구에서는 한국소비자원의 소비자 정책지표의 데이터를 이용하여 디지털 소비여건 신뢰와 기업의 책임 신뢰가 정보통신 제품과 서비스의 만족도에 미치는 영향을 파악하였다. 분석 결과, 디지털 소비여건 신뢰와 기업의 책임 신뢰가 정보통신기기 만족도와 정보통신 서비스 만족도에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 디지털 소비여건 신뢰보다 기업의 책임 신뢰가 정보통신기기 만족도와 정보통신 서비스 만족도에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과에 대한 이론적, 실무적 시사점과 향후 연구를 위한 제언 등을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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