• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제31권3호
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• pp.67-87
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• 2022

Purpose This study quantified companies' views on the COVID-19 pandemic with sentiment analysis of U.S. public companies' disclosures. It aims to provide timely insights to shareholders, investors, and consumers by analyzing and visualizing sentiment changes over time as well as similarities and differences by industry. Design/methodology/approach From more than fifty thousand Form 10-K and Form 10-Q published between 2020 and 2021, we extracted over one million texts related to the COVID-19 pandemic. Using the FinBERT language model fine-tuned in the finance domain, we conducted sentiment analysis of the texts, and we quantified and classified the data into positive, negative, and neutral. In addition, we illustrated the analysis results using various visualization techniques for easy understanding of information. Findings The analysis results indicated that U.S. public companies' overall sentiment changed over time as the COVID-19 pandemic progressed. Positive sentiment gradually increased, and negative sentiment tended to decrease over time, but there was no trend in neutral sentiment. When comparing sentiment by industry, the pattern of changes in the amount of positive and negative sentiment and time-series changes were similar in all industries, but differences among industries were shown in neutral sentiment.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제32권3호
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• pp.133-150
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• 2023

Purpose This study aims to develop classification models using a decision tree algorithm to identify core keywords and rules influencing online consumer review evaluations for the robot vacuum cleaner on Amazon.com. The difference from previous studies is that we analyze core keywords that affect the evaluation results by dividing the subjects that evaluate online consumer reviews into self-evaluation (star ratings) and peer evaluation (helpfulness votes). We investigate whether the core keywords influencing star ratings and helpfulness votes vary across different products and whether there is a similarity in the core keywords related to star ratings or helpfulness votes across all products. Design/methodology/approach We used random under-sampling to balance the dataset. We progressively removed independent variables based on decreasing importance through backwards elimination to evaluate the classification model's performance. As a result, we identified classification models that best predict star ratings and helpfulness votes for each product's online consumer reviews. Findings We have identified that the core keywords influencing self-evaluation and peer evaluation vary across different products, and even for the same model or features, the core keywords are not consistent. Therefore, companies' producers and marketing managers need to analyze the core keywords of each product to highlight the advantages and prepare customized strategies that compensate for the shortcomings.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제33권2호
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• pp.27-45
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• 2024

Purpose The purpose of this study is to understand the important characteristics of mobile content services and to provide better content services to Chinese consumers by understanding consumer behavioral psychology about mobile content services and empirically analyzing research models with perceived usefulness, perceived enjoyment, customer attitudes, and repurchase intentions based on motivation theory. Design/methodology/approach Based on Deci(1975) Self-Determination Theory and Heijden(2004) research model, this study developed a research framework that includes perceived usefulness and perceived enjoyment to influence on repurchase intention. A questionnaire survey was conducted targeting Chinese consumers using mobile content services, and 272 valid responses were analyzed using Structural Equation Modeling (SEM). Findings According to the results of empirical analysis in this study, Chinese consumers were found to feel repurchase intention by positive impact of perceived usefulness and perceived enjoyment in the use of mobile content service. Chinese consumers still use mobile content a lot from a utilitarian perspective in relation to social life or job performance, and there is no positive effect on the use of mobile content related to perceived enjoyment. The results of this study provide the empirical results of a research model that integrates motivation theory and technology acceptance theory for the development of the mobile content industry in the future, and provide necessary insights for managers of companies that develop and distribute mobile content service.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제6권1호
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• pp.81-125
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• 1997

대학이 급변하는 환경에 적극적으로 대처하고, 경쟁력을 제고하기 위해서는 대학 시스템의 근본적인 변화가 필수적이다. 이를 위해서 대학은 기존의 교육 공급자 입장에서의 행정 위주의 운영 방식에서 탈피하여 대학 본연의 목표를 재정립하고 교육과 연구의 수월성 을 확보하여야 하며, 이 목표를 성취하기 위해 대학의 자원을 합리적으로 투입·분배하는 과 정과 방법을 설계·구현하여야 한다. 대학의 정보화는 이러한 경영혁신의 중요한 추진 도구 가 될 수 있다. 본 논문에서는 대학 본연의 목표인 교육·연구를 효과적으로 지원하기 위한 대학정보화 추진의 틀을 제시하였고, 정보화 대상 프로세스들 중에서 핵심 프로세스를 분 류·정리하였으며 정보화 추진 전략을 수립하였다. 또한, 대학정보화의 사례를 들어 구체적 인 정보화 추진 정보화 추진 과정을 소개하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권4호
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• pp.247-275
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• 2021

Purpose This study attempted to predict corporate innovation and business performance using ensemble learning. Design/methodology/approach The ensemble techniques uses weak learning to create robust learning, which combines several weak models to derive improved performance. In this study, XGboost, LightGBM, and Catboost were used among ensemble techniques. It was compared and evaluated with traditional machine learning methods. Findings The summary of the research results is as follows. First, the type of innovation is expanding from technical innovation to non-technical areas. Second, it was confirmed that LightGBM performed best for radical innovation prediction, and XGboost performed best for incremental innovation prediction. Third, Catboost performed best for firm performance prediction. Although there was no significant difference in predictive power between ensemble techniques, we found that comparative analysis was necessary to confirm better prediction performance.

• 한국레이저가공학회지
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• 제7권1호
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• pp.17-28
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• 2004

1960년 인류 최초의 레이저 빔 발진이 성공한 이후, 불과 40년 만에 레이저는 우리 생활의 일부분으로 여겨질 만큼, 그 활용이 광범위하게 이루어지고 있다. CD 플레이어에서 반도체 레이저는 데이터를 읽어 음악을 만들어 내며, 놀이 공원에서는 환상적인 영상 쇼를 연출하며, 인터넷으로 세계를 잇는 광케이블에도 레이저가 정보를 전달하고 있다. 또한 레이저는 프린터로 활자를 인쇄하고, 물품의 바코드를 인식하며, 양복을 재단하며, 강판을 자유자재로 절단, 용접하기도 하며, 얼굴의 점과 여드름 제거 및 라식 수술도 널리 행하여지고 있다(중략)

• 농약정보
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• 제23권10호통권183호
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• pp.10-13
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• 2002

• 경영정보학연구
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• 제20권4호
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• pp.25-41
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• 2018

예측 분석을 전사 프로세스에 적용하는 것은 운영비용을 절감하고 생산성을 증대시킬 수 있는 효과적 방법이다. 이에 따라 비즈니스 프로세스의 행동과 성과지표를 예측하는 능력이 기업의 핵심역량으로 간주되고 있다. 최근에 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용한 프로세스 예측 연구가 큰 관심을 받고 있다. 특히, 순환신경망을 이용하여 다음 단계의 액티비티를 예측하는 접근법이 우수한 결과를 내고 있다. 그러나 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 프로세스 성과지표의 예측에 적용한 연구는 부재한 상황이다. 이러한 지식의 공백을 메우기 위해 본 연구는 프로세스 마이닝과 동적 순환신경망 형태의 딥러닝을 이용하는 접근법을 개발했다. 국내 대기업의 실제 데이터를 활용하여 구매 프로세스의 중요한 성과지표인 적기 입고 예측에 개발된 접근법을 적용했다. 본 연구의 실험 방법과 결과, 연구의 시사점과 한계점이 제시되었다.

• 경영정보학연구
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• 제20권2호
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• pp.189-207
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• 2018

본 연구의 목적은 유통매장의 정보전달시스템 중의 하나인 가격정보시스템과 가격라벨 운영프로세스에 대한 분석을 통해서 매장운영상의 문제점들을 발견하고 그에 대한 개선사항을 도출하는 데에 활용가능한 학술적, 실무적 방법을 제시하는 데에 있다. 이를 위해서 국내 유통 소매매장의 임직원들을 대상으로 심층인터뷰와 직접관찰법, 그리고 서비스 청사진 기법을 사용하여 기존의 업무 운영프로세스 상의 문제점들을 정의하고 문제해결의 대안으로서 전자가격라벨(Electronic Shelf Labels: ESL)시스템에 기반한 운영프로세스를 제시한 후 시스템 도입 전후의 운영프로세스 변화를 비교하였다. 본 연구의 성과는 ESL 시스템이 현행 가격운영프로세스의 문제점을 해결하는 데에 유용하게 사용될 수 있다는 실무적 시사점과 아울러 각각의 연구방법들을 상호보완적으로 사용함으로써 문제의 발견과 원인 분석, 그리고 대안제시의 과정에서 복합적 연구방법을 제시했다는 점에서 학술적 시사점을 제시하고 있다.

• 경영정보학연구
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• 제19권2호
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• pp.95-113
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• 2017

최근 국가경제와 기업의 경쟁력이 불안정한 글로벌 환경에서, 정부는 4차 산업혁명이라고 불리는 스마트공장 구축사업을 중소중견 제조기업 대상으로 적극적으로 적용추진을 하고 있다. 스마트공장이란 ICT(Information Communication Technology)와 생산공정의 융합으로 설비와 시스템간의 통합과 지식 기반의 최적화된 판단으로 제품을 자동 생산하는 체계이다. 본 연구는 기업의 경쟁력을 높이기 위해 성공적인 스마트공장의 추진을 위한 최고경영자의 의지, 정부지원, 외부 컨설팅 그리고 조직참여가 미치는 영향에 대해서 살펴보았다. 연구모형을 통한 실증연구를 하기 위해 스마트공장 구축을 완료하였거나 진행 중인 중소기업을 대상으로 설문지를 배포하여 회수된 101부의 설문지를 분석하였다. 실증분석 결과, 기업의 글로벌 경쟁력 확보를 위한 스마트공장 성공적 구현에 있어서 조직의 참여도가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 파악되었고, 정부지원, 외부 컨설팅 그리고 최고경영자 의지 순서로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는, 기업의 경쟁력 제고에 가장 큰 영향을 미치는 스마트공장 구축을 성공적으로 실현하기 위해 여러 가지 관점으로 구분하여 도출하였고 이를 검증하였다.