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ICT 기반 공유경제 발전을 위한 학문적 노력에 대한 고찰: 국내외 MIS와 유관 분야의 학술연구를 대상으로 메타분석 (A Study on the Academic Efforts for the Progress of ICT-Based Sharing Economic: Using Meta-analysis in MIS and Other Related Fields)

  • 이중정;안재영;김행미;김우석
    • 지식경영연구
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    • 제21권4호
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    • pp.129-156
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    • 2020
  • 공유경제가 디지털 서비스 플랫폼을 기반으로 한 새로운 경제체계로 인식되고 있지만, 국내에서는 사회적인 인식과 이해의 부족으로 공유경제가 아직 자리잡지 못하고 있다. 해외 경제 선진국과 같이 새로운 비즈니스를 창출하고, 이를 통해 신규 시장을 개척하기 위해 공유경제를 긍정적 관점에서 바라보고 이해할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 전 세계 각 학문 분야에서 진행된 지난 10년간 공유경제 연구를 수집하여 학술적 관점에서 공유경제 연구의 현황을 살펴보고, 더 나아가 이 중에서 MIS 영역의 연구를 선별하여, 공유경제 내 MIS 영역 연구의 동향도 분석해 보았다. 본 연구를 통해 공유경제와 MIS 연구의 연구 흐름을 확인하였고, 공유경제에서의 MIS 연구 중요도와 연관성을 살펴봄으로써 두 연구 간 학제적 연구의 필요성도 도출하였다. 따라서 다양한 학문적 접점을 가진 공유경제가 인접 학문의 활발한 연구를 독려하고, 더 나아가 사회, 경제, 산업적으로 보다 긍정적으로 한국에 자리매김하는데 본 연구가 기여할 수 있기를 기대한다.

굿즈의 소비가치가 기업브랜드 제품 구매의도에 미치는 영향: 굿즈의 종류에 따른 연구 (The Consumption Value of Goods Effect on Purchase Intention of Corporate Brand Products: Study According to The Type of Goods)

  • 김은영;이상연;채명신
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권3호
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    • pp.321-334
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    • 2021
  • 본 연구는 굿즈의 소비가치가 기업브랜드 제품 구매의도에 미치는 영향을 분석하기 위해 굿즈를 구매한 경험이 있는 남, 여 457명에게 설문을 받아 SPSS 21.0과 Smart PLS 3.0을 활용하여 모형을 검정하였다. 굿즈의 소비가 치인 한정적, 기능적, 심미적, 쾌락적, 혁신적, 사회자아적 가치와 굿즈 만족도를 검정한 후 기업브랜드 제품 구매의도에 미치는 영향을 분석하였다. 혁신적 가치를 제외하고 모두 유의한 것으로 나타났으며, 굿즈 만족도는 브랜드 애착과 기업브랜드 제품 구매의도에 유의한 영향을 주었다. 우리는 최근, 시대적 흐름에 맞게 굿즈를 재정의하고, 굿즈의 종류를 휴먼브랜드 굿즈, 브랜드 굿즈, 관광 굿즈, 캐릭터 굿즈 4가지로 처음으로 분류한 것에 학문적 의미를 둔다. 굿즈의 종류에 따라 소비가치와 만족도에 부분적 차이가 있는 것을 확인하였다. 연구를 통해 굿즈에 대한 이해의 폭을 넓히고 타깃에 맞게 기획 및 개발 방향을 제시하여 효과적이고, 유용한 마케팅의 가능성을 시사하고자 한다.

교통사고 잦은 곳 안전시설 개선 방안 예측 모델 개발 (Development of Prediction Model for Improvement of Safety Facilities in Frequent Traffic Accidents)

  • 권재경;김시원;황재성;이재형;이철기
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.16-24
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    • 2023
  • 교통사고 잦은 곳 개선사업을 통하여 사고가 크게 감소하고 있다. 이러한 결과는 안전 시설물이 큰 역할을 하고 있다. 교통사고는 여러 가지 원인과 다양한 환경적인 요소로 인하여 발생하게 되는데, 한가지 안전시설물 혹은 기준 없는 시설물 설치로는 개선효과를 얻기 어렵다. 따라서 본 연구는 두 가지 안전시설물의 조합으로 사고유형별 개선효과를 분석하였고, 도로종류, 도로형태, 교통량 등으로 환경적인 요소도 포함하여 특정 지점에 맞는 안전시설물 조합을 예측하는 방법을 제시하였다. 예측은 단순 분류가 가능한 예측 모델들을 결합하여 하나의 강한 예측 모델을 만드는 XGBoost 기법으로 선정하여 진행하였다. 이를 통해 최종적으로 현재까지 교통사고 잦은 곳 개선사업을 통해 긍정적인 효과를 가져다 준 안전시설물과 개선이 필요한 지점에 설치될 안전시설물을 같이 도출하여, 안전시설물 효과분석과 향후 설치지점에 대한 예측방법을 제시하였다.

영구기록물관리기관의 재평가체계 설계 연구 서울기록원을 중심으로 (A Study on the Design of the Appraisal System of Permanent Archival Institutions : Focused on the Seoul Metropolitan Archives)

  • 이은정;김다빈;김선유;김희진;류한조
    • 기록학연구
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    • 제76호
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    • pp.5-37
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    • 2023
  • 본 연구는 영구기록물관리기관의 재평가 이행을 위해 서울기록원을 중심으로 영구기록물관리기관에 적용 가능한 평가체계 설계를 목표로 하였다. 이를 위한 과정으로 증거적·행정적·역사적 가치를 평가하기 위한 영역을 설정하고 세부평가요소들을 도출하였다. 설정된 평가요소들을 효과적으로 적용하기 위해 3개 단계로 구분하여 평가절차를 설계하였다. 1단계 법규기반 평가 단계에서는 분명한 기준에 의해 즉각적으로 평가할 수 있는 정책 결정권자의 직책, 법정 서식 식별 등을 통해 장기보존 여부를 판단하였다. 장기보존으로 결정되지 않은 기록물은 다시 2단계 업무기능기반 평가 단계인 기록관리기준표, 공문서분류표, 공약·정책 등을 평가요소로 재구성한 후 종합적으로 적용하여 보유기록물의 장기보존 타당성을 검토하였다. 2단계 평가에서도 장기보존으로 판단되지 않는 기록은 3단계 평가인 주제기반 평가단계에서 역사적사건, 문화재, 수집 정책 등을 적용하여 기록의 역사적 가치 판단을 수행하였다. 설계된 평가체계는 평가에 반영되는 자의성을 최소화하고 평가의 효율성을 높였다는데 의의를 찾을 수 있으며, 기록물이 가진 다양한 맥락과 가치를 종합적으로 반영한 평가가 가능함을 확인하였다. 또한, 균형 잡힌 거시평가와 미시평가를 결합하여 영구기록물관리 기관에 적합한 재평가체계를 수립하였다.

지능형 메디컬 기기 개발을 위한 KANO-QFD 모델 제안: AI 기반 탈모관리 기기 중심으로 (A Study on the Development Methodology of Intelligent Medical Devices Utilizing KANO-QFD Model)

  • 김예찬;최광은;정두희
    • 지능정보연구
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    • 제28권1호
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    • pp.217-242
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    • 2022
  • AI 기술이 결합된 지능형 제품은 기술적 차별화를 실현하며 시장 경쟁력을 높일 수 있는 잠재성을 지닌다. 하지만 시장 수용도를 극대화 할 수 있는 AI 기반의 신제품 개발 방법론은 부재하다. 본 연구는 AI 기반의 지능형 제품 개발에 대한 방법론으로서 KANO-QFD 통합 모델을 제안한다. 실증적인 분석을 위한 구체적 사례로 탈모 예측 및 치료 기기에 대한 소비자 요구조건(Customer Requirements)의 유형을 분류하고, 이를 구현하기 위한 기술적 요구사항(Engineering Characteristics)의 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하여 지능형 메디컬 신제품 개발의 방향을 제시하였다. 소비자 130명을 대상으로 실시한 설문조사 분석 결과, KANO 카테고리 중 매력적 품질(Attractive Quality) 요소로 미래 탈모 진행 상황에 대한 정확한 예측, 미래 탈모 모습 및 치료 후 개선된 미래 모습을 실물화하여 스마트폰으로 보고, 세련된 디자인, 레이저와 LED 빛 복합 에너지를 이용한 치료 등이 도출되었다. QFD의 품질의 집(House of Quality)을 기반으로 분석한 결과, 탈모 진단 및 예측을 위한 학습 데이터, 두피 스캔용 Micro 카메라 해상도, 탈모 유형 분류 모델, 맞춤화를 위한 개인별 계정 관리, 탈모 진행상황 진단 모델 순으로 상대적 중요도 및 우선순위가 도출되었다. 본 연구는 기존에 선행되지 않았던 AI 기반의 지능형 메디컬 제품 개발에 대한 방향을 제시하였다는 면에서 의의를 지닌다.

순차적 레이어 필터링을 이용한 상품 판매 연관도 분석 (Association Analysis of Product Sales using Sequential Layer Filtering)

  • 방선호;이강현;장지영;;신광섭
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제7권1호
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    • pp.213-224
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    • 2022
  • 물류와 유통에서 장바구니 분석(MBA: Market Basket Analysis)은 주요 판매 상품 간의 연관성을 분석하고, 내부 운영 효율성을 높이기 위한 중요한 수단으로 활용된다. 특히, 장바구니 분석의 결과는 상품 구매예측, 상품 추천 및 매장의 상품 전시 구조 등 의사결정 과정에 중요한 참고자료로 활용된다. 최근 전자상거래의 발전으로 하나의 유통 및 물류 기업이 취급하는 품목의 수가 급격하게 증가하면서 기존의 분석기법인 Apriori와 FP-Grwoth 등의 방법은 계산량의 기하급수적 증가로 인한 속도저하와 실제 비즈니스에 적용하기 위한 중요한 연관규칙을 살피기에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 상품의 최상위 분류체계인 Main-Category 수준에서는 상품의 판매량을 함께 고려할 수 있는 utility item set mining 기법을 활용하여 주로 함께 판매된 상품군을 우선 선별하였다. 그 후, sub-category 수준에서는 FP-Growth를 활용하여 함께 판매되는 상품 유형을 식별하였다. 이렇게 순차적 레이어 필터링 기법을 활용하여 불필요한 연산을 줄일 수 있어 현실적으로 활용가능한 결과를 제시할 수 있다.

조직유형에 따른 서비스경제시대 인재상 관계분석 -조직문화와 조직구조를 중심으로- (Analysis of the relationship with the Human Resource in the service economy era according to the type of organization -Focusing on organizational culture and structure -)

  • 백경희;김현수
    • 서비스연구
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    • 제11권3호
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    • pp.98-116
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    • 2021
  • 4차 산업혁명시대의 도래로 인해 현대사회는 과거와 다르게 경제, 경영, 문화 등 다양한 요소들이 변화하고 있다. 그 중 경영적 측면에서 나타나는 주된 특징은 유형재화 중심에서 무형재화 중심으로 변화하는 것이며 이에 기업들은 새로운 경영방식 도입, 제조에서 서비스로의 전환, 기술의 확장 등 혁신을 추구하기 위해 노력 하고 있다. 하지만 변화하는 시대 지속적 가치창출을 위해 가장 중요성이 높아지고 있는 인적자원에 관해서는 아직까지 단순한 방식의 전환에 머무르고 있어 실질적인 혁신을 가능케 하는 노력이 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 서비스경제시대 새로운 인재상에 대한 기업에서의 활용성을 검증하고자 인재요소에 대한 중요성을 인식하고 기존 도출 된 서비스경제시대에 변화된 인재상 요소들이 조직문화와 조직구조의 유형에 따라 어떠한 관계와 차이가 있는지를 연구하였다. 최근 연구에서 도출, 검증 된 서비스경제시대 인재상요소를 활용하여 구성원들의 생각과 행동에 영향을 주는 요소인 조직문화와 조직구조의 유형으로 나누어 관계를 검증하였으며 그 결과 조직문화와 조직유형별로 유의미한 인재상에 다소 차이가 있었으나 두 가지 요소를 결합하여 해석하였을 경우에는 새로운 인재상이 모두 유의미한 것으로 나타났으며 이는 서비스경제시대 인재상이 실제 기업에 적합하다는 것으로 해석될 수 있다. 다만 본 연구의 지표가 한정적 이었다는 한계를 극복하기 위해 향후 다양한 요인들이 고려 된 표본과 체계화 된 조직유형 및 업종별 산업별 분류를 통한 연구가 지속적으로 이어져야 할 필요가 있다.

TV 및 디지털 영상광고에서 나타난 기업광고 특성 분석 - 2020년부터 2021년 기업광고를 중심으로 (Analysis of Characteristics of Corporate Advertisements in TV and Digital Video Advertisements - Focusing on corporate advertisements from 2020 to 2021)

  • 엄남현
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권8호
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    • pp.149-158
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    • 2022
  • 본 연구를 위해 2020년부터 2021년까지 2년간 집행된 국내 기업광고 중에서 공중파 TV광고 및 디지털 영상광고를 총 297편을 분석대상으로 선정했다. 내용 분석결과, 코로나 팬데믹이 본격적으로 시작되고, 기업들의 ESG가 기업의 경영 화두로 떠오른 2020년 CSR 공익성 광고와 CSV 광고 그리고 ESG 광고가 2021년에 비해 현격한 집행 빈도가 높은 것으로 나타났다. 매체별 기업광고 종류 분포를 살펴 본 결과, 기업들은 TV라는 전통매체 보다는 디지털 매체를 통한 다양한 기업광고를 집행하고 있다는 것이 밝혀졌다. 기업광고 종류에 따른 광고 소구전략을 살펴 본 결과, 이성적 소구, 감성적 소구, 그리고 혼합소구 중에서 기업광고 전체적으로 감성적 소구 전략이 가장 빈번히 사용된 것으로 나타났다. 기업광고 구분에 따른 광고모델 유형을 분석한 결과, 기업광고는 브랜드 광고들과는 다르게 일반일 모델을 사용하는 것으로 나타났다. 매체 종류에 따른 광고모델 유형 분포를 살펴본 결과, 유명인 모델은 디지털 광고보가 TV 광고에서 더 자주 사용되고 있는 것으로 밝혀졌다.

고객의 지각된 쇼핑경험에 대한 마케팅 이론적 접근 (A Marketing Theory-Based Approach to Customer's Perceived Shopping Experience)

  • 윤성준;최동춘
    • Asia Marketing Journal
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    • 제10권1호
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    • pp.95-131
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    • 2008
  • 본 연구는 고객이 쇼핑할 때 지각하는 경험의 요인들을 Schmitt(1999)의 전략적 경험모듈에 기반을 두고 쇼핑경험을 5개 요인(감각, 감성, 인지, 행동, 관계)으로 분류하고, 쇼핑경험에 영향을 미치는 고객 특성으로 구성된 선행변수와 결과변수를 가설적 관계를 통해 검증할 것을 주목적으로 한다. 세부적으로 본 연구는 아래와 같은 4개의 주요 연구목적을 수행한다. 첫째, 본 연구의 이론적 개념틀이 되는 전략적 경험 모듈을 구성하는 5개 요인들 간의 역학적 관계에 대해 규명한다. 특히, 총체적(holistic) 경험특성을 주장한 이론적 배경에 입각하여 경험요인들간의 상호작용관계에 초점을 둔다. 둘째, Schmitt(1999)에 의한 경험의 유형화를 이용하여 소비자가 지각하는 총체적 쇼핑 경험을 중심으로 이에 영향을 미치는 선행변수로써 고객의 쇼핑동기(motivation)와 쇼핑관여(involvement)에 대한 이론적 고찰과 함께 쇼핑동기의 유형(제품 중심적/경험 중심적)에 따라 고객이 지각하는 고객의 경험요인에 어떤 영향을 미친다는 가정 하에 백화점, 할인점, 그리고 인터넷 점포를 대상으로 이들 점포에 대한 쇼핑경험이 점포 재방문 의향에 미치는 영향력을 규명한다. 마지막으로 쇼핑경험에 대한 고객의 선호도와 점포재방문간의 관계를 전략적 경험모듈을 중심으로 포지셔닝하는 쇼핑경험 포지셔닝 맵을 개발한다. 본 연구에서 도출한 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 전략적 경험모듈의 특성에 대한 가설의 검정 결과에 따르면 5개 경험요인들은 높은 수준의 상관관계를 가졌다. 둘째, 쇼핑동기는 인지적 경험과 감성적 경험의 선호도에 대해 효과적인 영향력을 행사하는 것으로 판명되었다. 즉, 제품 중심적(경험 중심적) 쇼핑동기를 가진 고객은 인지적 (감성적)경험을 선호하는 것으로 입증되었다. 셋째, 쇼핑관여도는 감성적 경험과 유의한 관계를 보여 주었다. 마지막으로 경험 포지셔닝 맵의 개발에 따른 유통전략에 관한 전략적 시사점을 제시하였다.

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불균형 정형 데이터를 위한 SMOTE와 변형 CycleGAN 기반 하이브리드 오버샘플링 기법 (A Hybrid Oversampling Technique for Imbalanced Structured Data based on SMOTE and Adapted CycleGAN)

  • 노정담;최병구
    • 경영정보학연구
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    • 제24권4호
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    • pp.97-118
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    • 2022
  • 이미지와 같은 비정형 데이터의 불균형 클래스 문제 해결에 있어 생산적 적대 신경망(generative adversarial network)에 기반한 오버샘플링 기법의 우수성이 알려짐에 따라 다양한 연구들이 이를 정형 데이터의 불균형 문제 해결에도 적용하기 시작하였다. 그러나 이러한 연구들은 데이터의 형태를 비정형 데이터 구조로 변경함으로써 정형 데이터의 특징을 정확하게 반영하지 못한다는 점이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 순환 생산적 적대 신경망(cycle GAN)을 정형 데이터의 구조에 맞게 재구성하고 이를 SMOTE(synthetic minority oversampling technique) 기법과 결합한 하이브리드 오버샘플링 기법을 제안하였다. 특히 기존 연구와 달리 생산적 적대 신경망을 구성함에 있어 1차원 합성곱 신경망(1D-convolutional neural network)을 사용함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 성능 비교를 위해 불균형 정형 데이터를 기반으로 오버샘플링을 진행하고 그 결과를 SMOTE, ADASYN(adaptive synthetic sampling) 등과 같은 기존 기법과 비교하였다. 비교 결과 차원이 많을수록, 불균형 정도가 심할수록 제안된 모형이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 연구와 달리 정형 데이터의 구조를 유지하면서 소수 클래스의 특징을 반영한 오버샘플링을 통해 분류의 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다.