• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.175-191
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• 2011

국가신성장동력으로MICE(Meeting, Incentive travel, Convention, Exhibition) 산업이각광받으면서국내전시산업에 대한 관심이 드높아 지고 있다. 이에 따라 국내 전시산업(domestic exhibition industry)도 미국이나 유럽과 같이 전시성과를 향상시키기 위한 다양한 연구가 진행 중이다. 그 중에서도 전시환경이나 전시기법 등에 따라 관람효과가 다르기 때문에 지능형 정보기술을 이용하여 전시장에 방문한 참관객의 참관패턴을 분석하여 참관객을 이해하고 더 나아가 참여업체 간의 연관관계 도출 및 전시회의 성과를 높이고자 하는 연구들이 진행되고 있다. 그런데, 이러한 기존의 부스추천시스템과 관련된 연구를 살펴보면 시스템적인 관점에서 추천의 정확성만을 논하고 있을 뿐 추천을 통한 참관객의 행동이나 인식의 변화에 대해서는 충분히 논의하고 있지 못하다. 부스추천시스템(Booth Recommendation System)은 참관객의 부스방문 정보를 바탕으로 참관객에게 적절한 부스를 추천하기 때문에 참관객은 사전에 계획하지 않은 전시장을 방문하게 될 수 있다. 이 때 참관객은 계획하지 않은 방문행동을 통해서 만족할 수도 있지만 추천과 정이 번거롭다거나 자유롭게 참관을 하는데 방해가 된다고 생각할 수 있다. 이 경우 참관객의 자유로운 관람보다 오히려 더 좋지 않은 성과를 낼 수 있다. 따라서 부스 추천시스템을 전시장에 적용하기 위해서는 시스템의 성과에 미치는 영향요인이 무엇인지 전반적으로 검토하고, 부스추천시스템이 참관객의 계획되지 않은 방문행동에 미치는 영향에 대해 면밀히 검토해야 한다. 이에 본 연구에서는 부스추천시스템의 성과에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 이론과 기존문헌을 통해 살펴보고자 하였다. 또한, 참관객의 지각된 부스추천시스템의 성과가 참관객의 계획되지 않은 행동에 대한 만족도와 부스추천시스템의 재사용의도에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위한 이론적 프레임워크로 본 연구는 계획되지 않은 행동이론(Unplanned Behavior Theory)을 도입하였다. 계획되지 않은 행동(unplanned behavior)이란 "소비자들이 사전에 계획하지 되지 않은 채 실행된 어떤 행동"으로 정의할 수 있다. 소비자들의 계획되지 않은 행동은 그 동안 마케팅 등 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 특히, 마케팅에서는 계획되지 않은 행동 중 계획되지 않은 구매(unplanned purchasing)에 많은 관심을 두어 왔는데 이 개념은 종종 충동적 구매(impulsive purchasing)와 혼동되어 사용되곤 하였다. 그런데, 충동적 구매가 갑자기 무엇인가 구매를 해야하는 강하고 지속적인 충동(urge)이라고 본다면 계획되지 않은 구매는 구매의사결정의 시점이 상점에 들어가기 전이 아닌 상점 내에서 수행된다는 점이 다르다. 즉, 모든 충동적 구매는 비계획적이나, 모든 계획되지 않은 구매가 충동적인 구매는 아니다. 그런데, 왜 소비자들은 계획되지 않은 행동을 하는가? 이에 대해서는 학자들에 따라 여러 가지 의견이 있으나 소비자가 사전에 철저한 계획을 수립하지 않고 따라서 중간에 계획을 변화시킬만한 유연성(flexibility)이 있기 때문이라는 점에 일관된 의견을 보인다. 즉, 계획되지 않은 행동을 하는데 많은 비용이 소요된다면 소비자들은 사전에 수립한 계획을 변경하기 어렵게 될 것이기 때문이다. 본 연구에서 살펴보고자 하는 전시장 역시 참관객들은 방문하기 전에 전시장이 어떤 프로그램으로 구성되어 있는지 살펴보고, 어떤 부스를 방문할지를 사전에 계획하게 된다. 그 이유는 참관객들이 전시장 방문에 투입할 수 있는 시간은 한정되어 있는 반면에 전시회는 대규모의 다양한 부스로 운영되기 때문에 참관객들이 모든 부스를 참관한다는 것이 현실적으로 불가능하기 때문이다. 따라서 본 연구에서 제시하는 부스추천시스템이 참관객이 선호할 만한 부스를 추천하게 되면 참관객은 자신의 계획을 변화시켜서 부스추천시스템이 추천한 부스를 방문하게 된다. 이러한 방문행동은 소비자가 상점을 방문하거나, 관광객이 관광지에서 계획하지 않은 행동을 하는 것과 유사한 측면에서 이해가 가능하며 특히 최근 여행소비자들이 정보기기의 영향으로 계획되지 않은 행동을 하는 경우가 부쩍 증가한 추세와 동일한 맥락에서 이해가 가능하다. 이에 다음과 같은 연구모형을 설정하였다. 이 연구모형은 참관객이 지각한 부스추천시스템의 성과(performance)를 매개변수로 하고 있는데 이 성과에 영향을 미치는 요인으로 부스추천시스템에 대한 신뢰(trust), 전시장 참관객의 지식수준 (knowledge level), 부스 추천시스템의 기대된 개인화 (expected personalization) 그리고 부스추천시스템의 자유위협(threat to freedom)을 영향요인으로 파악하였다. 또한, 지각된 부스추천시스템 성과와 계획되지 않은 행동에 대한 참관객의 만족도와 향후 부스추천시스템의 재사용의도간의 인과관계도 파악하고자 하였다. 이 때 부스추천시스템에대한신뢰는권한(competence), 자선(benevolence), 그리고진실(integrity)의2차요인(2nd order factor)으로구성하고, 나머지 요인들은 1차 요인으로 구성하였다. 이를 검증하기 위해 2011 DMC Culture Open 행사에서 부스추천시스템을 테스트하기 위하여 시스템을 개발하고, 101명의 참관객을 대상으로 실증조사를 하여 분석하였다. 분석결과 첫째, 부스추천시스템에 있어서 참관객의 신뢰가 가장 중요한 요소이며 실제 해당 부스추천시스템을 이용한 참관객들은 신뢰를 통해 부스추천시스템이 성과 있다고 인식하였다. 둘째, 참관객의 지식수준 역시 부스추천시스템의 성과에 유의한 영향을 미쳤는데 이는 추천의 성과가 전시장에 대한 사전적 이해가 필요함을 의미한다. 즉, 전시장에 대한 이해가 높은 참관객이 부스추천시스템의 유용성을 더 잘 파악하는 것으로 나타났다. 셋째, 기대된 개인화 수준은 성과에 유의한 영향을 미치지 못했는데 이는 기존 연구와 다른 결과로 본 연구에 사용된 부스추천시스템이 충분히 개인화 서비스를 제공하지 못했기 때문이라고 판단된다. 넷째, 부스추천시스템의 추천정보는 개인의 자유를 위협하거나 제한한다고 느끼지 않음으로 충분히 유용한 가치를 갖는다고 할 수 있다. 끝으로 부스정보시스템의 높은 성과는 참관객들의 계획되지 않은 행동에 대한 높은 만족도와 향후에도 부스추천시스템을 재사용할 의도를 만드는 것으로 나타났다. 이와 같이 본 연구는 부스추천시스템이 야기하는 참관객의 계획되지 않은 부스방문행동에 미치는 영향력을 분석하기 위해 계획되지 않은 행동이론을 중심으로 실증자료를 이용하여 분석하고, 이를 통해 향후 부스추천시스템의 구축 및 설계에 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 향후에는 보다 정교한 설문구성과 측정대상을 이용하여 추가적인 검토가 필요할 것으로 기대된다.

• 한국작물학회지
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• 제58권1호
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• pp.1-7
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• 2013

본 연구는 국내 외에서 수집한 동부 유전자원 245점에 대한 작물학적 특성을 조사하여 품종육성 기초자료로 활용하고자 수행하였으며 그 결과는 다음과 같다. 1. 개화일수는 41~50일(51.5%), 51~60일(43.7%), 등숙일수는 21~30일(53.9%), 31~40일(23.7%), 생육일수는 71~80일(26.9%), 81~90일(23.4%) 순으로 많이 분포하였다. 2. 신육형은 무한형 72.7%, 중간형 25.7%, 및 유한형 1.6%, 초형은 포복형 78.8%와 직립형 21.2%, 잎 모양은 심장형 98.4%와 피침(결각)형 1.6%, 꽃색은 보라색 85.2%, 백색 13.6% 및 연주색 1.2%씩 분포하였다. 3. 성숙 꼬투리색은 갈색 54.7%와 황갈색 37.6%, 착협위치는 아래로 향함 90.6%, 중간 5.7% 및 곧추섬 3.7%씩 분포하였다. 4. 종피색은 갈색 25.3%, 흑색 23.3%, 백색 20.8%, 종자모양은 계란형 66.9%, 장방형 24.9%, 신장형 8.2%씩 분포하였다. 5. 협장은 10.1~20.0 cm 89.0%, 20.1~30.0 cm 8.6%, 협당립수는 12.1~15립 62.0%, 9.1~12립 25.7%, 15.1~18립 9.1% 씩 분포하였다. 6. 백립중은 15.1~20.0 g 37.6%, 10.1~15.0 g 28.6%, 주당수량은 100.1~200.0 g 52.7%, 100.0 g 미만 22.9%, 200.1~300.0 g 15.9% 씩 분포하였다 7. 선발한 7자원 종실의 전분 함량은 44.1~57.0%, 단백질 함량은 23.3~27.5% 범위로 유의차가 있었다. Sucrose 함량은 자원에 따라 1.46~2.03% 범위에 포함되어 유의차가 인정되었다.

• 벤처창업연구
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• 제9권2호
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• pp.201-219
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• 2014

대한민국은 실물경제에서 지식경제로, 그리고 창의성과 상상력을 중심으로 하는 창조경제로 패러다임이 변화하고 있다. 창조경제의 핵심인 창조산업은 기술과 정보를 갖춘 개인이 중요한 역할을 수행하는 산업이다. 대한민국의 높은 청년실업률과 경제 양극화 문제를 해결하는 창조산업 중 모바일 앱 산업의 역할을 인식하고, 범국가적인 차원에서 모바일 앱 산업 분야의 1인 창조기업을 지원하는 다양한 정책이 추진되고 있다. 이러한 지원 정책이 모바일 앱 1인 창조기업의 성공적인 창업에 기여할 수 있도록 지역 모바일 앱 1인 창조기업을 대상으로 성공요인에 대한 실증조사를 수행하고 이를 통해 보다 효과적이고 효율적인 지원 방안을 모색하고자 본 연구를 수행하였다. 이 연구에서는 문헌 고찰을 통해 1인 창조기업의 성공요인에 관한 4개의 연구가설을 도출하고, 지역 모바일 앱 1인 창조기업의 실증자료를 기반으로 분석을 하였다. 분석 결과 첫째, 모바일 앱 관련 기술의 발전 속도가 빠르고 이에 따른 새로운 경쟁 제품이 출현할 경우 기업의 매출액과 성장성이 높아지는 경향을 발견할 수 있었다. 둘째, 창업자가 산업 경험을 갖추고 기업 경영과 제품 개발에 필요한 자금을 확보할 경우 정량적인 성과가 높아지는 경향을 발견할 수 있었다. 셋째, 목표 시장에 맞춘 경영 전략을 수행할 경우 성장성이 높아지는 경향을 발견할 수 있었다. 넷째, 이들 환경 동태성, 기업 특성, 경영 전략과 사업 성과의 관계에 네트워크의 강도와 신뢰도가 조절효과로 일부 작용하는 것을 발견할 수 있었다. 이러한 결과는 1인 창조기업의 창업가에게 경험을 축적할 수 있는 방안과 함께 필요한 자금을 적시에 제공할 수 있어야 하고, 다양하고 신뢰할 수 있는 네트워크와 만날 수 있는 기회를 지속적으로 제공해야함을 시사한다. 본 연구를 통해 모바일 앱 분야와 같은 지식 기반 1인 창조기업들을 지원하는 기관에서 기업의 성공 가능성을 높일 수 있는 지원 시책을 수립하는데 활용되길 바란다.

• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.77-96
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• 2011

전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 이처럼 전시회의 중요성이 점점 커짐에 따라, 국내 전시 산업은 많은 양적 성장을 이뤄왔다. 그러나, 양적 성장에 비해 전시 산업의 질적 성장은 이에 미치지 못하는 실정이다. 따라서 전시회의 질정 성장을 이루기 위해서는 관람객의 행동 패턴을 이해하여 관람객들의 전시 관람 수준과 만족도를 높일 필요성이 있다. 본 연구에서는 관람객들의 전시 관람 행동 패턴을 분석하기 위해 다음과 같은 연구 프레임워크를 사용한다. 첫 번째 단계는 본 연구의 방법론을 적용하기 적합한 전시회를 선정하는 단계이다. 두 번째 단계는 관찰 조사 방법을 수행하는 단계이다. 마지막 세 번째 단계는 수집된 자료들을 분석하는 단계이다. 분석 단계에서는 부스들의 개별 특성을 파악하였고, 더 나아가 관람객들의 전시 관람 행동 패턴을 분석하기 위해 데이터마이닝 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 전시 기획자에게 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라 참관객들이 원하는 정보를 원하는 방식으로 제공하는 개인화서비스를 가능하게 하여 궁극적으로 전시회 관람의 질과 만족도를 크게 향상시킬 수 있을 것이라고 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.239-250
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• 2020

이 논문의 목적은 전자 상거래 플랫폼에서 웹 유명인 생방송의 "컨텍스트 화"효과가 소비자의 제품 가치, 위험 및 구매 의도에 대한 인식에 미치는 영향을 탐구하는 것입니다. 본 논문에 실은 Taobao 쇼핑 소비자를 연구 대상으로 사용, 설문 조사 방법, 설문 조사가 채택되었으며, 설문 및 분산 네트워크를 통한 형태, 소비자 구매에 대한 실제 상황 영향의 웹 유명인 효과에 대한 웹 유명인 효과의 추가 검증을 위해 라이브 의도, 설문지는 데이터 처리 후 통계 소프트웨어 SPSS 23.0 및 AMOS 22.0을 사용하여 리 커트 스케일, 7 및 재활용 설문지 분석을 설계합니다. 설문지의 신뢰성과 타당성을 결정한 후, 탐색 요소 분석을 사용하여 가설을 검증하고 소비자의 구매 의도에 대한 웹 유명 인사 생방송의 "문맥 화"효과의 실제 조정 정도를 계산했습니다. 본 논문의 연구 결과는 다음과 같이 요약된다 : (1) 소비자의 제품에 대한인지 된 가치는 구매 의도에 중대한 영향을 미칠 수있는 반면,인지 된 위험은 구매 의도에 상당히 부정적인 영향을 미친다. (2) 제품에 대한 소비자의 신뢰와 구매 의도는 웹 유명 인사 생방송의 "컨텍스트 화"에 의해 규제됩니다. 특히, "컨텍스트 화"효과가 우수한 웹 유명인 라이브 방송의 경우 소비자 제품의 인지 된 가치는 제품 신뢰에 긍정적 인 영향을 미칩니다. 이는 "컨텍스트 화"효과가 좋지 않은 웹 유명인 라이브 방송의 가치보다 높습니다. 제품에 대한 소비자의인지 된 위험을 해결하는 관점에서, "컨텍스트 화"효과가 우수한 웹 유명인 라이브 방송은 "컨텍스트 화"효과가 낮은 웹 유명인 라이브 브로드 캐스트보다 훨씬 우수합니다. 이 논문은 경험적 분석을 바탕으로 웹 연예인 생방송이 전자 상거래 산업의 지속 가능한 성장을위한 새로운 돌파구가 될 것이며 전자 상거래 마케팅 모드와 웹 연예인 생방송 산업의 변화에 대한 제안을 제시 할 것이라고 결론을 내렸다.

• 경영정보학연구
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• 제20권2호
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• pp.39-62
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• 2018

컴퓨터 연산능력의 향상과 데이터를 수집하고 가공해 분석이 가능하도록 데이터를 정형화 시키는 기술이 발달함에 따라, 소셜미디어 및 인터넷 공간에서 생산되는 다양한 텍스트 데이터를 수집하고 그것을 분석하는 시도가 늘고 있다. 본 연구는 이와 같은 기술의 발전과 새롭게 시도되고 있는 분석법을 활용해 텍스트 데이터를 분석하여 과거에 설문조사 방법을 통해 확인했던 "내부마케팅"의 효과를 기존과는 다른 방식으로 확인해 보고자 하였다. 이와 같은 분석을 위해, 전/현직자들이 해당 기업의 구직자들에게 기업의 리뷰를 제공하는 플랫폼 잡플래닛(www.jobplanet.co.kr)의 리뷰 데이터를 웹크롤러를 생성하여 약 4만 건을 수집하였다. 또한 수집된 비정형 데이터를 정형화하기 위한 형태소 분석을 진행하여 명사만을 추출한 후, 미리 생성해 놓은 단어주머니에 들어있는 단어와 같을 경우 그 숫자를 세어 분류화를 진행하였다. 분류화된 내부마케팅 영역별 단어 수의 변화를 독립변수로, 시가총액 변동률을 종속변수로 활용하여, 내부마케팅과 시가총액간의 관계를 확인하고자 하였다. 그 결과, 대부분의 기존 연구와는 다르게 내부마케팅의 효과는 제한적인 영역에서만 기업의 성과에 긍정적인 영향을 미치며 대부분의 환경에서는 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 산업군으로 나누었을 때, 제조업에서는 여성지원과 교육 훈련 부문에서 기업성과에 긍정의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 유통업에서는 직원 복지, 일-가정 양립 그리고 바이오/제약 업종에서는 직원 복지, 일-가정 양립, 사내 커뮤니케이션 그리고 보상 부문에서 모두 기업성과에 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 기업의 규모가 크고 역사가 오래된 기업에서는 직원 복지가 기업성과에 악영향을 미치는 것으로 나타났으나, 교육 훈련 부문에서는 종속변수에 긍정적 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 기업의 규모가 작고 역사가 짧은 기업에서는 직원 복지, 사내 커뮤니케이션 그리고 일-가정 양립에서 종속변수와 음의 관계를, 여성지원 에서는 종속변수와 양의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 결과들을 분석하여 이론적 의미뿐만 아니라, 실무적 함의를 제시하고자 하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.261-268
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• 2021

클라우드 컴퓨팅은 서비스 사용자 요구에 따라 컴퓨팅 자원을 임대하여 사용하는 컴퓨팅 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅에서 컴퓨팅 자원은 사용자의 서비스 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장 또는 축소가 가능하여 전체 서비스 비용 절감 효과를 가질 수 있다. 그리고, M&S (Modeling and Simulation) 기술은 컴퓨팅 자원과 CAE 소프트웨어를 통해 엔지니어링 분석 작업 결과를 얻어, 실제 실험 결과가 없이 제품의 상태를 시뮬레이션을 수행하여 분석하는 방법이다. M&S 기술은 FEA(Finite Element Analysis), CFD(Computational Fluid Dynamics), MBD(Multibody Dynamics) 및 최적화 분야에서 활용된다. M&S 통한 작업 절차는 전처리, 해석, 후처리 단계로 구분된다. CAE 소트프웨어를 통한 3D 모델링 작업인 전/후처리는 GPU 연산이 집약적이며, 3D 모델 해석은 CPU 또는 GPU 연산이 요구된다. 일반적인 개인 데스크톱에서 복잡한 3D 모델을 해석하는 시간이 많이 소요된다. 결과적으로, M&S를 원활하게 수행하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 통합 클라우드 및 클러스터 컴퓨팅 환경인 HEMOS-Cloud 서비스를 제안한다. 제안한 클라우드 기반 방식에서는 M&S에 필요한 전/후처리 및 솔버 작업을 원활하게 수행할 수 있도록 구성했다. 이 시스템에서 전/후처리는 VDI(Virtual Desktop Infrastructure)에서 수행되고 해석은 클러스터 환경에서 수행된다. 각 용도에 맞게 서로 다른 환경에서 분리하여 컴퓨팅 자원 간에 간섭을 최소화했다. HEMOS-Cloud 서비스는 기업 또는 학교에서 M&S의 경험이 필요로 하는 사용자에게 CAE 소프트웨어와 컴퓨팅 자원을 제공한다. 본 논문에서는 HEMOS-Cloud 서비스의 경제적 파급효과를 산업연관분석을 활용하여 분석했다. 전문가의 의견을 반영하여 조정된 계수를 통한 분석 결과는 생산유발효과 74억원, 부가가치유발효과 41억원, 취업자유발효과 10억원당 50명으로 분석되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.1-7
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• 2022

본 연구의 목적은 무인 항공기 서비스 영향성과 활성화 방안에 연구하는 것이다. 무인항공기 서비스의 도입에 따른 영향성에 대한 논의를 경제적, 환경적, 사회적 수용 측면과으로 살펴보고, 정책적 측면에서 산업 활성화 방안을 제시하였다. 경제 영향성 측면에서 보면, 향후에 무인항공기를 사용하여 운송 서비스가 증가하면, 도로 기반 운송화물이 줄어들고 도로 혼잡도 감소로 도로 이동속도가 빨라질 수 있다. 이는 토지나 부동산 자산 가치 상승 등에 긍정적인 영향을 줄 수 있으며, 스마트 도시 설계에도 영향을 제공한다. 환경 영향성 측면에서 보면, 무인항공기는 일반적으로 전기를 통하여 움직이므로 기존의 다른 기기인 차량이나 철도 대비 제공하는 방출하는 배기 가스가 적어서 상대적으로 환경 부정적 영향성은 적다. 그러나 이동시 등장하는 소음은 이동경로에 있는 야생 동물 서식 환경에 부정적인 영향을 제공할 수 있다. 사회적 수용성 측면에서 보면, 새로운 서비스 등장으로 쇠퇴하는 영역이 등장함과 동시에 이익을 창출하는 조직이 등장하여 산업 간의 갈등을 유발할 수 있다. 따라서 등장하는 산업에 대한 수용에 대한 사회적 공감대 형성이 반드시 필요하다. 정부는 이런 무인항공기 활용 서비스 특성을 반영한 부정적인 영향성을 최소화 하기 위한 다양한 대응 방안을 마련해야 한다. 무인기반 산업 활성화를 위해 중장기적으로 항공길 확보를 위해 지상에서 차량이 운행될 수 있도록 도로 표지판 등 다양한 시스템이 도입된 것과 마찬가지로 항공길을 구성하는데 우선적으로 도입 및 적용해야 하는 서비스에 대한 개발과 정립이 필요하다. 또한, 국내도 무인항공교통관리를 위한 정보 수집과 운영 방안과 각 지역별로 관제 시스템 확보 방안 등에 대한 설계 및 구현이 이루어져야 한다. 본 연구는 무인항공기 산업 발달로 새로운 영역에 대한 중장기적 연구에 아이디어를 제공 하는데에 기여할 수 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.881-893
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• 2007

정보기술 즉, IT(Information Technology)을 기반으로 하는 산업이 최근 디지털 혁명을 불러오면서 다양한 형태의 정보 산업 서비스가 출현, 정보 통신기기 기업, 정보통신 서비스 기업, 소프트웨어 기업 등으로 크게 그 영역이 확장되고 있다. 그러나 IT 기업은 다른 산업의 기업들과 달리 Life Cycle의 수명이 짧아 기업의 M&A나 청산 등을 위한 기업가치 평가의 필요성이 폭증하고 있으나, 아직까지 일반 기업에 대한 기업 가치뿐만 아니라 IT 기업의 객관적인 가치 평가 모형 정립이 되어있지 않다. 따라서 본 논문은 현재 활용되고 있는 여러 가지 가치평가기법 및 최근 새로 부각되고 있는 실물옵션기법(ROV) 기법과 각각의 사례에 대하여 비교 분석하였다. 과거 산업화 경제시대에는 현금 흐름할인법(DCF)을 적용하여 왔다. 즉, 유형의 자산을 포함한 기업의 현금흐름을 미래가치로 환산하는 방법으로 현재까지 설득력있게 적용되어 오고 있다. 그러나 IT기업은 유형의 자산보다 무형의 자산비중이 매우 높아 DCF 방법에 의한 기업의 가치평가는 많은 오류를 범할 수밖에 없다. 그래서 제시된 것이 최근 개발되어진 실물옵션평가기법 (ROV)이다. 기업이 내포하고 있는 다양한 옵션들에 대한 정성적, 정량적법으로 평가하는 새로운 방식으로 인식되어지고 있다. 그러나 ROV기법에 사용되는 여러 가지 옵션에 대한 평가가 아직까지 주관적이고 이론으로만 치중해 있고, 객관적인 근거의 미비와 옵션의 부족으로 인해 현실에서의 적용은 거의 불가능한 실정이다. 본 연구에서는 4가지 사례를 DCF 평가 기법과 ROV 기법과의 비교분석을 통하여 ROV 기법이 DCF 기법에 비해 기업가치 평가가 보다 더 정확하였지만, ROV 기법에 적용된 옵션들이 극히 일부로 제한되어 있어 IT기업이 내포하고 있는 5가지 무형의 가치요인을 도출하여 새로운 ROV 기법으로 발전시키고자 노력하였다. 본 연구를 계기로 IT 기업에 대한 기본적인 가치평가방법을 재정립하고, 나아가 IT기업 중 인터넷기반기업 S/W개발 기업, Network 관련기업 등 다양한 형태의 기업군에 맞는 다양하고 실질적이고 유효 적절한 가치평가기법이 연구 개발되어져야 한다.