기존에는 사람이 생성하던 문장, 이미지, 음성 등을 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 생성할 수 있게 되면서, 생성형AI 기술이 전 세계적인 관심을 받고 있다. 특히, 대표적 생성형AI 서비스인 ChatGPT는 기존 챗봇 서비스와 차별화되는 능동성과 정확도를 보여주며, 단기간에 이용자 수가 급증하고 있다. 이렇듯 생성형AI 서비스에 대한 관심이 높아지고 있음에도 불구하고, 대부분의 선행연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이에, 본 연구는 생성형AI 서비스의 성공요인을 도출하고 이를 바탕으로 성공적인 비즈니스 전략을 제안하기 위해 LDA 토픽모델링과 키워드 네트워크 다이어그램을 활용하였다. 또한, ChatGPT를 사용하여 기존 텍스트마이닝 방법론을 보완하는 새로운 연구방법론을 제시하였다. 본 연구는 선행연구들의 한계를 극복하고, 생성형AI의 미래 발전에 대한 학술적 및 실무적 시사점을 제공했다는 점에서 의의가 있다.
소셜벤처는 기존의 일반적인 벤처기업과 달리 기술, 경영 혁신 등의 방법으로 경영 활동을 수행하는 기업 형태에 사회적 가치를 추구해야 하는 기업 형태를 결합한 조직이다. 소셜벤처는 창업 초기의 전략 수립과 이에 따른 비즈니스 모델 설정이 일반 벤처보다 더 어려울 수밖에 없는데 이는 소셜벤처들이 경제적 가치 추구와 함께 사회적 가치를 동시에 추구해야 하는 소셜벤처만의 이중적인 사업 목적을 가지고 있기 때문이다. 따라서, 소셜벤처만이 가지고 있는 이중적인 사업 목적을 달성하기 위한 새로운 또는 효과적인 사업 전략의 필요성이 대두되고 있으며, 관련 그룹들을 플랫폼에 모아 네트워크 효과를 창출하고 새로운 기업 생태계를 구축하는 플랫폼 전략(Platform Strategy)이 주목된다. 본 논문에서는 국내 소셜벤처 중에 '점프!' 라는 기업의 사례를 통해 이 회사가 2011년 5월에 창업한 이래 현재까지 사업의 내용과 규모를 확장하면서 지속적인 성장을 이루어 낼 수 있었던 것은 창업 초기에 플랫폼 전략을 도입하고, 플랫폼 전략의 성공을 위한 4가지 핵심요인인 핵심역량 보유, 가치창출능력, 효율성, 네트워크효과를 통해서 다양한 참여자 그룹이 플랫폼 안에서 새로운 혁신과 성장을 만들었기 때문이다. 본 논문은 소셜벤처에 있어서 창업 초기부터 플랫폼 전략을 도입하여 성공적으로 적용하는 것이 소셜벤처의 지속가능한 성장에 어떤 유의미한 효과를 발생시키는지를 사례를 통해 알아보고 실무적 유용성과 학문적 시사점을 제시하고자 한다.
중국은 '중국의 아시아 비즈니스 중심화'라는 전략을 수립하고 항만 및 물류분야 인프라 구축 및 집중 개발정책을 적극 추진하고 있다. 그 중점적인 개발 대상은 상하이항과 장강유역이다. 이러한 중국정부의 상하이항과 장강유역의 개발이 동북아시아의 물류집중화를 더욱 촉진시키고 있고, 또한 중화권의 해운항만이 더욱 활성화되는 기폭제가 되고 있다. 이에 따라, 우리나라의 대응전략으로 크게 세 가지를 제시하였다. 첫째, 중화물류권의 성장에 따른 우리선사들의 차별화된 서비스와 네트워크, 둘째, 장강 유역에서 화물 운송 서비스사업에 나서기 위해서는 중국 기업과 합작 투자, 셋째, 상하이항과 장강 개발에 따른 환황해권 해상교통망을 구축하는 것이다.
인터넷 환경의 급속한 발전과 더불어 국내외 미션 크리티컬한 비즈니스 환경이 온라인에 의해 서비스 되고 있다. 따라서 웹 환경을 통해 처리되어야 할 정보의 양의 급증과, 이의 처리를 위해 여러 개의 단일 서버를 고속의 네트워크로 연결한 고가용성 구현이 가능한 클러스터 컴퓨팅 시스템이 등장하게 되었다. 그 결과 클러스터 기반 DBMS에 관한 연구와 상용화된 솔루션을 통해 국내외적으로 활발히 진행 중이며, 이에 따라 클러스터 기반 DBMS를 효율적이고 최적화된 상태의 관리 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 클러스터 기반 DBMS를 위한 고가용성 클러스터 솔루션의 최적화된 관리 기법과 이론에 대해 알아본다.
최근 많은 배달어플리캐이션들이 생겨났고 소비자들의 많은 사랑을 받기 시작했다. 이렇듯 소비자에게 편리한 만큼 다른 기능인 위치추측 기능을 추가하면 좋을 것 이다. 이렇듯 스마트폰 어플리캐이션은 생활속 편리함을 가지고 오고 있고 스마트폰의 위성항법장치(GPS)기능과 이동식 네트워크 기능을 응용한 위치기반 서비스는 다양한 형태의 서비스와 이를 활용한 비즈니스 모델을 제공한다. 현재 배달음식 어플리케이션은 사용자와 배달원의 거리를 이용한 정적인 정보만을 주로 제공하고 있다. 하지만 본 논문에서는 실시간으로 사용자의 위치와 배달원의 거리를 인식하여 해당 배달어플리캐이션에 배달원의 거리가 사용자의 배달 위치까지의 거리와 배달음식 도착 시간이 나올 수 있는 스마트폰 응용 소프트웨어를 제안하고 구현하였다.
지하 시설물인 상수도관망의 관리에 관한 몇몇 연구에서와 같이 최근 지하 시설물 관리에 대한 흥미가 대두되고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경을 구현하기 위한 스마트태그를 적용한다. 또한 제안한 프로그램의 구현을 위하여 사용된 GPS 기술은 GPS와 RFID 혼합 비즈니스 모델을 사용하며 효과적으로 RFID 시스템으로 지하 매설물들의 데이터를 관리하고 GIS상에서 네트워크 통신과 GPS 수신모듈을 통하여 전체 시스템의 고품질의 실용적이고 효율적인 시스템을 제공한다. 본 논문에서 지역혼합 데이터베이스를 사용하는 관리 시스템을 제안하였고 제안한 데이터베이스와 인터페이스 기술은 시뮬레이션을 통하여 테스트 및 평가하였다.
최근 인터넷 사용자와 대용량 콘텐츠의 급증으로 서버와 네트워크의 부하가 가중되고 서비스의 질이 떨어지는 문제가 발생하였다. 이러한 문제의 해결로 콘텐츠를 다수의 지역 서버에 복제하여 서비스하고자 하는 기술들이 대두되고 있고, 이런 환경에서는 클라이언트의 요청에 대해 서비스할 적절한 서버를 선택하는 것이 매우 중요한 문제이다. 그러므로 본 연구에서는 클라이언트의 요청 시점에서 인터넷 토폴로지 상 가깝고 부하가 적은 서버가 서비스할 수 있도록 하는 서버 선택 메커니즘을 설계하여 제안한다. 본 연구는 계속적으로 증가하는 대용량, 실시간 멀티미디어 콘텐츠의 빠르고 안정적인 서비스를 가능하게 할 것이며 이로 인해 디지털 콘텐츠 서비스의 새로운 비즈니스 모델 창출에 크게 기여할 수 있을 것이다.
스마트폰이나 태블릿 PC와 같은 스마트 디바이스의 확산은 방송과 통신의 융합을 질적으로 변화시켜 다양한 미디어를 창출하고 있다. 스마트 디바이스는 개인용 기기이기 때문에 사용자 프로파일(연령, 성별, 직업 등)과 위치를 바탕으로 고객 맞춤식 환경을 제공할 수 있고, 네트워크 기능을 가지고 있기 때문에 양방향 소통이 가능한 미디어 플랫폼이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 스마트 디바이스를 활용하여 개인화된 메시지를 전달할 수 있는 메시지 신디케이션(PMS: Personalized Message Syndication)을 제안하고 비즈니스 측면과 기술적인 측면을 분석한다. 본 논문에서 제안한 PMS는 스마트 미디어로서 소비자에게 맞춤식 정보를 제공하고 생산자에게는 소비자의 공감과 참여를 유도할 수 있는 마케팅 도구를 제공하고 있다.
현재 다양한 분야에서 메타버스를 도입하고, 콘텐츠 또는 아이템 등의 거래에 NFT를 사용하는 가상융합경제가 등장하여 '메타버스 환경'으로 발전할 것으로 전망하고 있다. '메타버스 환경'은 앞으로 우리사회의 변화를 주도할 것이며 AI, 빅데이터, 클라우드, IoT, 블록체인, 차세대 네트워크 기술과 융합될 것이다. 하지만 메타버스 이용자가 서비스 이용을 위해 제공하는 개인정보, 기기정보, 행위정보는 주요 공격대상 된다. 따라서 사용자의 안전한 이용 환경 제공과 관련 기업의 비즈니스 기반 확대를 위하여 민·관 협력체계 구축 및 보안 가이드 개발이 선두과제이다. 따라서 본 연구에서는 메타버스 특징과 기술을 비교분석하며 이에 발생할 수 있는 보안 위협과 대응방안을 살펴본다.
The business models has a great impact on the successful management of enterprises. Business environment has been shifting from industrial economy to knowledge-based economy. Enterprises go through numerous trials for successful management in the changing environment. Along with trial tests, research areas have been growing simultaneously. Although many researches have been conducted with regard to business models, it is very insufficient to systematically analyze the knowledge flow of research. Accordingly, successive researchers who want to study the business model may find it difficult to establish the orientation of future application research based on understanding the process of changing the knowledge structure that have accumulated so far. This study is intended to determine the current state of the business model research and to understand the process of knowledge structure changes in keywords that appear in 2,667 business model articles in the SCOPUS database. Identifying the knowledge structure has been completed through social network analysis, a methodology based on the 'relationship', and the changes in the knowledge structure were identified by classifying them into four different periods. The analysis showed that, first, the number of business model co-author increases over time with the need for academic diversity. Second, the 'innovation' keyword has the biggest center in the network, and over time, the lower-rank keyword which was in the former period has emerged as the top-rank keyword. Third, the cohesiveness group decreased from 12 before 2000 to 5 in 2015 and also the modularity decreased as well. Finally, examining characteristics of study area through a cognitive map showed that the relationships between domains increased gradually over time. The study has provided a systematic basis for understanding the current state of the business model research and the process of changing knowledge structure. In addition, considering that no research has ever systematically analyzed the knowledge structure accumulated by individual researches, it is considered as a significant study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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