• 경영과정보연구
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• 제35권1호
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• pp.85-116
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• 2016

본 연구는 개인-환경 부합 관점에서 취업시장변화에 따른 취업준비생의 관심사를 토대로 의사결정과정에 영향을 미치는 취업난의 원인을 탐색적으로 고찰하였다. 이를 위해, 최근 3개년(2013~2015) 간 취업 관련 커뮤니티 내 이용자 게시글(소셜미디어)을 웹 크롤링을 통해 수집하고, 텍스트 마이닝 기법 중 토픽 분석을 통해 취업준비생의 주요 관심사 유형 및 심리적 반응 변화추이를 분석하였다. 분석결과, 취업준비생의 주요 관심사가 '희망직업(세계)에 대한 인식, 취업사전준비활동, 노동시장에 대한 인식, 취업 스트레스'의 네 가지 유형으로 나타나는 것을 발견하였다. 구체적으로 이들은 직업가치나 미래 진로에 대한 탐색보다 희망직업과 관련하여 금전적 보상이나 직장근무형태(근무 및 생활환경)에 관해 관심을 두고 있어 불확실한 환경에 직면하면서 특정 언어적 사용(예: 비속어, 은어)을 토대로 불안정한 심리적 상태를 표현하는 것으로 나타났다. 또한 현재 취업준비생들은 취업 성공을 위한 전략적 선택차원에서 주로 스펙준비에 치중하고 있어 취업불안에 따른 스트레스를 받는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 현재 취업난은 총체적으로 개인과 사회 조직의 가치추구 부재에 기인한다고 볼 수 있다. 결국 개인은 자신의 직업 가치관을 확립하지 못한 상황에서 일부 기업들은 인적자원의 중요성에 대해 자각하지 못하며, 사회적으로는 직업위세란 장애요인이 복합적으로 작용하여 나타난 문제라고 볼 수 있다. 따라서 취업난이란 특정 상황과 현상의 원인을 다각적으로 이해하고 다수의 취업준비생 관심사를 도출하기 위한 토픽분석과 이들의 다양한 반응의 의미를 언어 심리적 이론을 토대로 해석하는 접근방법의 필요성을 제기한다.

• 경영과정보연구
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• 제35권1호
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• pp.51-68
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• 2016

본 연구는 K-IFRS 도입과 함께 기존의 상각규정을 폐지하고 매기간 손상검사를 실시하도록 요구하는 영업권 회계변경이 영업권손상차손 인식의 적시성에 미친 영향을 분석하고자 수행되었다. 원칙중심기준인 K-IFRS는 회계정보의 목적적합성을 강화하고 적시성 있는 정보를 전달하기 위해 공정가치평가를 확대하였으며 동일한 맥락에서 영업권과 같은 '비한정내용연수의 무형자산'에 대한 손상검사를 1년에 1회 이상 수행하도록 요구하였다. 그러나 영업권 회계변경의 효과를 분석한 선행연구들은 새로운 손상검사절차가 경영자들의 재량에 의존하고 있어 영업권손상차손의 인식이 적시성 있게 수행되기 보다는 기회주의적으로 이용되고 있음을 지적하고 있다. 하지만 선행연구들은 개별 기업에서 관찰될 수 있는 손상징후를 고려하지 못한 채 회계변경 전 후의 영업권 감액 빈도와 크기에만 초점을 맞추어 분석하고 있어 그 결과에 편의(bias)를 포함할 수 있다. 본 연구는 이러한 선행연구들의 한계를 극복하기 위해 Ramanna and Watts(2012)의 손상징후에 대한 정의를 활용하여 새로운 손상차손절차가 적시성 있는 회계정보의 전달이라는 목적을 달성하고 있는지 검증하고자 하였다. 2008년부터 2011년까지 상장되어 있는 기업 중 영업권을 보유한 947개 기업-연도 표본을 대상으로 분석을 실시한 결과 영업권손상차손 인식의 적시성은 손상차손 인식여부를 더미변수의 형태로 이용한 로지스틱 회귀분석과 연속변수의 형태로 이용한 다변량 회귀분석 모두에서 K-IFRS 이전에 비해 이후 기간에 감소된 것으로 나타났다. 분석결과를 보다 강건하게 하기 위해 또 다른 영업권 손상징후를 이용하여 동일한 분석을 재차 수행한 결과도 일관된 모습으로 조사되었다. 이러한 결과는 회계기준 제정기관들이 영업권 회계기준 변경을 통해 보다 적시성있고 목적 적합한 회계수치를 작성하도록 의도하였던 것과 달리 경영자들이 그들에게 주어진 재량권을 악용하여 영업권손상차손 인식시기를 조정함으로써 영업권손상차손 인식의 적시성이 감소하였음을 보여주는 결과이다. 본 연구는 영업권손상인식의 적시성 변화를 분석한 선행연구들의 분석방법에서 나타날 수 있는 편의(bias)를 감소시킬 뿐만 아니라 영업권손상에 대한 징후를 고려한 분석을 실시하여 회계변경으로 인한 손상차손인식의 적시성 변화를 보다 직접적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.67-88
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• 2019

웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.105-122
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• 2019

텍스트 데이터가 특정 범주에 속하는지 판별하는 문장 분류에서, 문장의 특징을 어떻게 표현하고 어떤 특징을 선택할 것인가는 분류기의 성능에 많은 영향을 미친다. 특징 선택의 목적은 차원을 축소하여도 데이터를 잘 설명할 수 있는 방안을 찾아내는 것이다. 다양한 방법이 제시되어 왔으며 Fisher Score나 정보 이득(Information Gain) 알고리즘 등을 통해 특징을 선택 하거나 문맥의 의미와 통사론적 정보를 가지는 Word2Vec 모델로 학습된 단어들을 벡터로 표현하여 차원을 축소하는 방안이 활발하게 연구되었다. 사전에 정의된 단어의 긍정 및 부정 점수에 따라 단어의 임베딩을 수정하는 방법 또한 시도하였다. 본 연구는 문장 분류 문제에 대해 선택적 단어 제거를 수행하고 임베딩을 적용하여 문장 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 텍스트 데이터에서 정보 이득 값이 낮은 단어들을 제거하고 단어 임베딩을 적용하는 방식과, 정보이득 값이 낮은 단어와 코사인 유사도가 높은 주변 단어를 추가로 선택하여 텍스트 데이터에서 제거하고 단어 임베딩을 재구성하는 방식이다. 본 연구에서 제안하는 방안을 수행함에 있어 데이터는 Amazon.com의 'Kindle' 제품에 대한 고객리뷰, IMDB의 영화리뷰, Yelp의 사용자 리뷰를 사용하였다. Amazon.com의 리뷰 데이터는 유용한 득표수가 5개 이상을 만족하고, 전체 득표 중 유용한 득표의 비율이 70% 이상인 리뷰에 대해 유용한 리뷰라고 판단하였다. Yelp의 경우는 유용한 득표수가 5개 이상인 리뷰 약 75만개 중 10만개를 무작위 추출하였다. 학습에 사용한 딥러닝 모델은 CNN, Attention-Based Bidirectional LSTM을 사용하였고, 단어 임베딩은 Word2Vec과 GloVe를 사용하였다. 단어 제거를 수행하지 않고 Word2Vec 및 GloVe 임베딩을 적용한 경우와 본 연구에서 제안하는 선택적으로 단어 제거를 수행하고 Word2Vec 임베딩을 적용한 경우를 비교하여 통계적 유의성을 검정하였다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권4호
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• pp.493-513
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• 2014

With the development of related technologies, Location-Based Services (LBS) are growing fast and being used in many ways. Past LBS studies have focused on adoption of LBS because of the fact that LBS users have privacy concerns regarding revealing their location information. Meanwhile, the number of LBS users and revenues from LBS are growing rapidly because users can get some benefits by revealing their location information. Little research has been done on how LBS affects consumers' information search behavior in product purchase. The purpose of this paper is examining the effect of LBS information filtering on buyers' uncertainty and their information search behavior. When consumers purchase a product, they try to reduce uncertainty by searching information. Generally, there are two types of uncertainties - knowledge uncertainty and choice uncertainty. Knowledge uncertainty refers to the lack of information on what kinds of alternatives are available in the market and/or their important attributes. Therefore, consumers having knowledge uncertainty will have difficulties in identifying what alternatives exist in the market to fulfil their needs. Choice uncertainty refers to the lack of information about consumers' own preferences and which alternative will fit in their needs. Therefore, consumers with choice uncertainty have difficulties selecting best product among available alternatives.. According to economics of information theory, consumers narrow the scope of information search when knowledge uncertainty is high. It is because consumers' information search cost is high when their knowledge uncertainty is high. If people do not know available alternatives and their attributes, it takes time and cognitive efforts for them to acquire information about available alternatives. Therefore, they will reduce search breadth. For people with high knowledge uncertainty, the information about products and their attributes is new and of high value for them. Therefore, they will conduct searches more in-depth because they have incentive to acquire more information. When people have high choice uncertainty, people tend to search information about more alternatives. It is because increased search breadth will improve their chances to find better alternative for them. On the other hand, since human's cognitive capacity is limited, the increased search breadth (more alternatives) will reduce the depth of information search for each alternative. Consumers with high choice uncertainty will spend less time and effort for each alternative because considering more alternatives will increase their utility. LBS provides users with the capability to screen alternatives based on the distance from them, which reduces information search costs. Therefore, it is expected that LBS will help users consider more alternatives even when they have high knowledge uncertainty. LBS provides distance information, which helps users choose alternatives appropriate for them. Therefore, users will perceive lower choice uncertainty when they use LBS. In order to test the hypotheses, we selected 80 students and assigned them to one of the two experiment groups. One group was asked to use LBS to search surrounding restaurants and the other group was asked to not use LBS to search nearby restaurants. The experimental tasks and measures items were validated in a pilot experiment. The final measurement items are shown in Appendix A. Each subject was asked to read one of the two scenarios - with or without LBS - and use a smartphone application to pick a restaurant. All behaviors on smartphone were recorded using a recording application. Search breadth was measured by the number of restaurants clicked by each subject. Search depths was measured by two metrics - the average number of sub-level pages each subject visited and the average time spent on each restaurant. The hypotheses were tested using SPSS and PLS. The results show that knowledge uncertainty reduces search breadth (H1a). However, there was no significant correlation between knowledge uncertainty and search depth (H1b). Choice uncertainty significantly reduces search depth (H2b), but no significant relationship was found between choice uncertainty and search breadth (H2a). LBS information filtering significantly reduces the buyers' choice uncertainty (H4) and reduces the negative relationship between knowledge uncertainty and search breadth (H3). This research provides some important implications for service providers. Service providers should use different strategies based on their service properties. For those service providers who are not well-known to consumers (high knowledge uncertainty) should encourage their customers to use LBS. This is because LBS would increase buyers' consideration sets when the knowledge uncertainty is high. Therefore, less known services have chances to be included in consumers' consideration sets with LBS. On the other hand, LBS information filtering decrease choice uncertainty and the near service providers are more likely to be selected than without LBS. Hence, service providers should analyze geographically approximate competitors' strength and try to reduce the gap so that they can have chances to be included in the consideration set.

• 한국조경학회지
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• 제47권2호
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• pp.76-87
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• 2019

본 연구의 목적은 논산 개태사지의 현황과 국가문화재적 가치를 분석하고, 국가지정문화재 지정을 위한 명칭, 허용기준 등을 설정하여 이를 바탕으로 종합정비방안과 사업추진 및 관리운영계획을 제안하는 것이다. 논산 개태사지는 전례 없는 진전을 갖추고 있으며, 유구 자체의 잔존상황도 비교적 양호한 편으로 추후 시 발굴조사를 지속적으로 진행하여 논산 개태사지의 문화재로서의 품격을 격상시킬 필요가 있다. 또한, 개태사지는 보물급의 문화유산을 반출하고, 역사적 문화적 가치가 우수하기 때문에 도지정문화재가 아닌 국가지정문화재로 지정하여 체계적으로 관리할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구는 고문헌, 고지도, 관련 학술논문 및 서적 등 문헌고찰을 통하여 논산 개태사지의 연혁, 역사적 사실 확인을 하였으며, 논산 개태사지 내에서 발굴된 유구 및 유적, 건물지 등 현황을 파악하기 위하여 1986년 1차 발굴조사 이후 6차까지 진행된 시 발굴조사결과를 참고하였다. 또한, 역사적, 유물적 유적 등으로 구분하여 논산 개태사지의 가치를 분석하여 논산 개태사지의 범위와 국가지정문화재(사적) 문화재구역(안)을 설정하였다. 이를 바탕으로 논산 개태사지 종합정비방안과 사업추진 및 관리운영 계획을 제안하였다. 추후 지속적인 시 발굴조사를 진행하고, 토지매입을 위한 주민의견 등을 반영하여 종합정비방안과 사업추진 및 관리운영 방안을 보완해야 하며, 본 연구에서 제안하는 사업은 특성상 사업비가 많이 소요되므로 향후 단계별 연차별 사업추진 계획이 세부적으로 수립되어야 할 것이라 판단된다.

• 기록학연구
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• 제25호
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• pp.3-46
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• 2010

전자기록관리는 수많은 사회적 기술적 요소가 상호작용하는 하나의 시스템이다. 신뢰받는 상태를 계속 유지하기 위해 전자기록관리기관은 감사와 인증의 정규적인 수행이 필요할 것이다. 이에 따라 개별 전자기록관리기관에서는 스스로의 신뢰도를 지속적으로 평가해보는 도구로 사용할 수 있고 스스로의 환경과 시스템을 자체 평가하여 부족한 부분도 파악할 수 있게 하는 도구의 필요성이 생겼다. 본 연구의 목적은 OAIS 참조모형(ISO 14721)과 영국 UKDA와 TNA의 자가진단보고서, TRAC 및 DRAMBORA 등 4개 표준과 국제모범사례를 분석하고, MoReq2와 현행 국내 법령 및 표준 등을 종합, 분석하여 자체인증도구를 개발하고자 하는 것이었다. 본 연구에서는 이 인증도구의 개발과정과 전체적인 틀을 기술함으로써, 타 기관에서도 기관의 특성에 따라 이러한 도구를 개발하고 자체적으로 활용할 수 있는 개발방법론을 제시하고자 하였다. 본 연구의 진행 결과, (기관) 운영관리, 분류체계 및 기준정보 관리, 입수, 등록 기술, 저장 보존, 처분, 서비스, 검색도구 제공, 시스템 관리, 접근통제 보안, 모니터링 감사증적 통계, 위험관리 등 총 12개 영역으로 진단영역이 확정되었다. 설정된 12개 영역 각각에 대해 각 영역별로 프로세스 맵 또는 기능차트 등을 만들고 업무기능을 분석한 후, 영역별 주요 업무기능 단위를 중심으로 구성된 54개의 '평가지표'가 도출되었다. 각 평가지표 별로 실제 자가진단을 시행할 수 있는 측정 가능하고 증빙이 가능하도록 작성한 208개의 '평가세부지표'를 도출하였다. 본 연구의 결과물로 생성된 이 지표는 전자기록관리기관의 감사인증도구로 사용될 수 있어, 기관 스스로 정기적으로 자가진단을 실행하는 데에 활용함으로써, 발견된 미비점을 보완하고 향후 기관의 발전 전략에 반영할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.151-176
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• 2021

정보기술 산업이 발전됨에 따라 다양한 종류의 데이터가 생겨나고 있고 이를 가공하여 산업에 활용하는 것이 필수인 시대가 되었다. 온 오프라인 상에서 수집된 다양한 디지털 데이터를 분석하여 활용하는것은 산업 내의 고객에게 적합한 경험을 제공하기 위해서 꼭 필요한 과정이다. 새로운 비즈니스, 제품, 서비스를 창출하기 위해서는다방면에서 수집된 고객 데이터를 활용하여잠재고객의 니즈를 깊게 파악하고 행동패턴을 분석하여 숨겨진 욕망의 신호를 잡아내는것이 필수이다. 그러나 효과적인 서비스 개발을 위해서 병행해서 진행되어야 할 데이터 분석, UX 방법론을 활용한 연구는 각각 따로 진행되고 있고 산업 내의 활용 예시가 부족한 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터 분석 방법과 UX 방법론을 응용하여 하나의 프로세스를 제작하였다. 행복을 주제로 진행된 설문조사에서 추출된 고객 데이터를 활용하여 고객의 특성을 파악하기 위한 데이터 분석을 진행하였다. 요인, 회귀분석을 실시하여 행복 데이터 설문의 요인 간의 연관 관계를 확인하였다. 그 다음 연관 관계를 군집을 분류하고 가장 최적의 군집 수를 추출하여분류하였다. 이러한 결과를 바탕으로 교차분석을 진행하여 군집 별로 인구통계학적 특성을 확인하였다. 세그먼트를 분류하기 전 서비스 정의를 하기 위하여 뉴스 기사 및 SNS 문장들을 바탕으로 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 바탕으로 아이디어를 도출하였고 이중에 가장 타당한 서비스를 선택하였다. 이러한 결과를 바탕으로 세그먼트및 목표 고객을 선정한 후 세그먼트의 특성대로 대상자를 선정하여 인터뷰를진행하였다. 그 후 특성 및 프로파일정보를 활용하여 페르소나를 제작하여고객의 행동과 최종 목표를 서술하였다. 일반적인페르소나와 데이터를 활용한 페르소나를 비교하여 각각의 특성을 비교 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 프로세스는 다변화되는 서비스의 변화 상황에서 적절한 타겟 고객의 정의 및 정확한 분류 체계로 나뉘어진 고객군을파악 할 수 있는 방법을 제시 한 것에 의의가 있다.

• 벤처창업연구
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• 제18권1호
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• pp.67-83
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• 2023

본 연구는 최근 늘어나고 있는 소셜벤처 창업 현상을 사회적기업의 관점과 영리기업의 관점에서 분석하여, 두 가지의 상이한 또는 대립적이기도 한 관점에서 공통적으로 설명될 수 있는 소셜벤처의 창업 현상을 근원적으로 탐색하여 설명하고자 한다. 소셜벤처에 대한 사회적 관심의 증가에도 불구하고 여전히 사회적기업과 영리기업의 두 가지 관점에 기반하여 접근한 선행연구가 부족하여, 본 연구는 연구 방법으로 선행연구와 인터뷰 자료를 바탕으로 현상을 분석하는 귀납적 연구 방법인 Strauss & Corbin(1998)의 근거이론 접근법을 사용하였다. 본 연구를 위한 자료 수집을 위하여 현재 안정적 매출이 발생하고 있는 소셜벤처기업의 대표 8인을 인터뷰하고 현상 분석을 진행하였다. 인터뷰는 추가적인 정보가 도출되지 않는 이론적 포화상태까지 단계적으로 진행하였다. 근거이론 접근법을 사용한 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 개방코딩과 축코딩의 결과 개념 147개, 하위범주 70개가 도출되었으며, 최종 추상화 과정을 통해 범주 18개를 도출하였다. 선택코딩에서는 핵심범주로'사회적 영역의 소셜벤처 진출 확대'와'영리기업의 사회적 기능 확대'를 선정하고, 이를 중심으로 스토리라인을 구성하였다. 본 연구에서 소셜벤처와 같이 두 가지의 갈등관계의 가치를 추구하는 기업이 경쟁력을 갖추고 생존하기 위하여 요구되는 경쟁요인에 대한 학문적 연구와 분석이 필요함을 보았다. 실무적으로는 영리기업과 협업, 가치 결합, 창업자 역량 및 성과 개선/사회적 가치 실행역량 강화, 소통전략, 영리기업의 가치 투자, 창업자 경영역량 등의 개념을 도출하였다. 본 연구에서 제시한 소셜벤처 창업 현상에 대한 고찰은 소셜벤처 영역에 진입하고자 하는 사회적기업과 영리기업, 그리고 소셜벤처 창업자에게 현상의 사회적 맥락을 설명하고, 성공적 소셜벤처 창업 유인과 활성화에 필요한 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.53-77
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• 2015

국내 모바일 커머스 시장은 현재 소셜커머스가 이용자 수 측면에서 오픈마켓을 압도하고 있는 상황이다. 산업계에서는 모바일 시장에서 소셜커머스의 성장에 대해 빠른 모바일 시장진입, 큐레이션 모델 등을 주요 성공요인으로 제시하고 있지만, 이에 대한 학계의 실증적인 연구 및 분석은 아직 미미한 상황이다. 본 연구에서는 사용자 리뷰를 바탕으로 모바일 소셜커머스와 오픈마켓의 사용자 이용경험을 비교 분석하는 탐험적인 연구를 수행하였다. 먼저 본 연구는 구글 플레이에 등록된 국내 소셜커머스 주요 3개 업체와 오픈마켓 주요 3개 업체의 모바일 앱 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 LDA 토픽모델링을 통해 1만여건에 달하는 모바일 소셜커머스와 오픈마켓 사용자 리뷰를 지각된 유용성과 지각된 편리성 토픽으로 분류한 뒤 감정분석과 동시출현단어분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 국내 모바일 커머스 상에서 오픈마켓 이용자들에 비해 소셜커머스 이용자들이 서비스와 이용편리성 측면에서 더 긍정적인 경험을 하고 있음을 증명하였다. 소셜커머스는 '배송', '쿠폰', '할인'을 중심으로 서비스 측면에서 이용자들에게 긍정적인 이용경험을 이끌어내고 있는 반면, 오픈마켓의 경우 '로그인 안됨', '상세보기 불편', '멈춤'과 같은 기술적 문제 및 불편으로 인한 이용자 불만이 높았다. 이와 같이 본 연구는 사용자 리뷰를 통해 서비스 이용경험을 효과적으로 비교 분석할 수 있는 탐험적인 실증연구법을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 LDA 토픽모델링과 기술수용모형을 통해 사용자 리뷰를 서비스와 기술 토픽으로 분류하여 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 향후 소셜커머스와 오픈마켓의 경쟁 및 벤치마킹 전략에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.