• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.636-644
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• 2019

본 연구의 목적은 장애인의 디지털정보화역량, 디지털정보화활용 수준, 일상생활만족도 간 구조적 관계를 탐색하고, 지각된 사회적 지지망 수준에 따라 구조적 관계에 차이가 있는지 확인하는 것이다. 2017년도 디지털정보격차 실태조사의 장애인 표본 데이터의 1,639명이 분석 대상이며, 구조방정식 모형 분석 방법과 다집단 분석 방법을 활용하였다. 분석 결과 첫째, 디지털정보화역량은 디지털정보화활용 수준(β=.65), 일상생활만족도(β=.08)에 직접적으로 정적 영향을 미쳤다. 그리고 디지털정보화활용 수준 또한 일상생활만족도(β=.44)에 직접적으로 정적 영향을 미쳤다. 둘째, 장애인의 디지털정보화역량이 디지털정보화활용 수준을 매개로 일상생활만족도에 영향을 미치는 간접효과(β=.29)가 통계적으로 유의한 것으로 확인되었으며, 직접효과보다 간접효과가 더 큰 것으로 나타났다. 셋째, 장애인의 지각된 사회적 지지망 수준에 관계없이 디지털정보화역량, 디지털정보화활용 수준은 일상생활만족도에 유사한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 장애인의 일상생활만족도를 높이기 위해서는 디지털정보화역량 향상을 위한 교육도 중요하지만, 장애인이 디지털 기기를 활용하여 여가생활, 문화생활, 사회적 상호작용, 사회참여 등이 가능한 접근성과 활용성이 높은 디지털 및 온라인 환경을 조성해 주는 것이 필요함을 시사한다.

• 한국경제지리학회지
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• 제23권1호
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• pp.56-70
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• 2020

정보통신기술의 발달로 온라인 정보검색과 사회연결망을 통한 정보 교류가 빈번해지면서 오프라인 공간에서 교통망으로 주어지는 물리적 접근성을 근간으로 구축된 기존의 입지이론으로는 설명할 수 없는 상업 입지의 양상이 전개되고 있다. 본 연구는 도시민의 일상생활과 밀접하게 연관된 생활밀접형 업종 중 음식점을 대상으로 스마트폰 출시 이후 지난 10여 년 동안 서울시 소재 음식점 입지의 분포 변화와 입지 영향 요인을 실증 분석한다. 특히 SNS상에서 맛집 검색 등 온라인 검색 활동과 음식점 입지와의 관계도 파악한다. 이를 위하여 개업, 폐업, 영업 중인 음식점 입지의 커널밀도 및 모란지수를 측정하여 음식점 분포의 군집성과 군집 양상의 변화 추이를 살펴보고, 최적의 공간회귀모형을 추정하여 음식점 입지에 영향을 미치는 온·오프라인 속성을 파악한다. 본 연구의 분석 결과는 소비자의 장소 선택 의사 결정 과정에 있어 장소에 대한 정보검색 과정이 더해지는 초연결사회에서 음식점 입지를 계획하고 관련 정책을 수립하는 데 있어 중요한 기초자료가 될 것이다.

• 한국조경학회지
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• 제48권6호
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• pp.16-24
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• 2020

본 연구는 국내 최초의 공중보행로인 서울로 7017의 이용행태를 이용객이 자율적으로 서술한 블로그를 분석하여 이용현황을 파악하고, 서울로 7017의 이용행태 및 개선방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이에 서울로 7017이 시민에게 개방된 2017년 6월부터 2020년 5월까지로 검색엔진 NAVER·DAUM의 블로그 제목과 원문에 '서울로 7017'이 포함된 텍스트 데이터를 빅데이터 기법인 텍스트 마이닝(Text Mining)과 소셜 네트워크(Social Network; 사회연결망)분석을 활용하여 분석하였다. 연구결과의 요약은 다음과 같다. 먼저 서울로 7017의 주요 행태는 '야경'과 '걷다'이고, 영향을 미치는 요소는 문화·예술과 관련된 요소로 여러 가지 프로그램 및 축제를 이용객의 요구에 맞는 프로그램을 개설하고 적극적으로 알린다면 주요 행태가 더 활발하게 일어나게 할 수 있을 것이다. 한편, 서울로 7017의 이용객들이 원하는 주요행태는 정적 행태인 '앉다'인데, 앉는 행태가 일어나기에 물리적인 조건이 충분하지 않으므로 그늘, 벤치 등 앉는 행태가 일어날 수 있는 시설을 개선하여 방문객의 요구를 충족시킬 수 있을 것이다. 서울로 7017의 행태변화의 특이점으로 코로나19로 인하여 공공다중이용시설 및 집단 활동이 제한되면서 혼자 여행하기 좋은 곳, 혼자 산책하기 좋은 곳으로 인식되고 있다는 점이다. 이에 코로나19와 같은 상황에서 사람들이 산책 등을 할 수 있는 시설, 여러 가지 볼거리 증대 등을 통하여 더 다양한 행태가 도출될 수 있고, 이용객의 만족도를 높일 수 있다. 서울로 7017은 국내 최초의 공중보행로서 공공공간의 의미를 넘어 주변 지역의 도시재생 및 도시자원의 효율적 활용을 위하여 조성되었으며, 역사, 자연, 복지, 문화, 관광자원 등 다양한 가치를 지니고 있는 장소이다. 그러나 이용행태 분석 결과, 서울로 7017에서 다양한 행태가 일어나지 않고 있으며, 주요 행태를 방해하는 요소가 도출되었다. 이러한 연구 결과를 참고하여 서울로 7017의 이용행태를 파악하고, 공간체계 및 시설 개선의 계획을 수립하여 서울로 7017이 도시민들에게 중요한 장소이자 도시를 활성화하는 동력이 될 수 있도록 발전시켜 나가야 할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.109-121
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• 2015

본 질적연구의 목적은 이머징 소셜 네트워크에 익숙한 밀레니얼스 세대 소비자들의 소셜 네트워크 기반 공유경제 서비스를 대하는 소비자 행동학적 동향, 사이코그래픽적 특성, 다양한 인지적 유형이 어떠한지 탐색하고 발견하는 것이다. 이를 위해, 본 연구는 Q방법론을 적용하여 최신 기술의 ICT 장비, 디바이스 또는 사회 문화적 웹서비스나 네트워킹을 능숙하게 다루는 젊은 밀레니얼 소비자들을 해석적 관점에서 4가지 차별화 된 유형의 이론적 정의를 제시한다. 최근 국내 산학 분야에서 모두 창조경제 정책에 힘입어 공유경제 서비스의 영향력이 증가하고 있지만, 아직 공유경제를 주제로 한 기존 연구들이 본격화 된 것은 그리 오래되지 않았다. 본 연구는 개인의 내재적 관심, 선호, 태도, 의견 등을 포함하는 일명 스키마타(Schemata)라고 불리는 응답자의 사고 구조의 독특한 사이코그래픽적 특성을 발견하는데 초점을 둔다. Q방법론의 연구 절차에 따라, Q모집단과의 인터뷰 및 여러 문헌들의 메타 스터디를 통해 수집한 180개의 진술문으로부터 축약한 최종 40개의 Q샘플(진술문)을 35명의 밀레니얼스 세대(P표본) 응답자이 Q소팅 하여 등급화 하였다. 마지막으로, QUANL PC 분석프로그램을 활용하여 소셜 네트워크 기반 공유경제 서비스에 대한 젊은 층 소비자들의 4가지 시장 세분화를 수행하였다. 도출된 유형들은 제1유형 'Early majority', 제2유형 'Laggard', 제3유형 'Opinion leader', 제4유형 'Late majority' 라고 명명하였다. 본 연구의 결과는 향후 밀레니얼스 신세대 소비자의 행동 및 심리적 특성, 시장 세분화를 깊이 있게 탐구하려는 질적 관점의 후속 연구들의 기초 연구로 활용될 수 있을 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제12권5호
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• pp.237-245
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• 2022

본 연구는 언택트시대의 배움공동체에 대한 사회적 담론이 어떠한지 살펴보고, 팬데믹이라는 사회적 상황 속에서 아동을 위한 배움공동체가 나아가야할 방향에 대해 논의해 보고자한다. 이를 위해 2020년 1월 20일부터 2021년 1월 20일까지 1년 동안의 빅데이터를 '언택트+배움공동체'라는 키워드로 인터넷 포털사이트(구글, 다음, 네이버 등의 뉴스)에서 데이터를 수집 및 분석하였다. 분석결과, 단어빈도 및 네트워크분석에서 '마을교육공동체', '운영', '활동', '코로나19', '지원', '온라인' 등의 단어가 언택트시대의 배움공동체와 관련이 높은 것으로 도출되었다. 이는 배움공동체 내에서 마을의 교육공동체가 주축이 되어 코로나19라는 상황 속에서도 마을 활동가와 주민협의회 등이 뜻을 모아 코로나19로 멈춰진 아동의 일상을 회복하고 관계 회복을 위한 노력을 온라인 매체를 활용하여 지원 해줄 수 있다는 것을 보여준다. 결론적으로 단어빈도 분석을 통해 배움공동체와 관련된 핵심키워드를 파악하고 배움공동체에 대한 사회적 경향을 살펴보았다는데 의의가 있으며, 코로나19의 장기화로 아동의 공적 돌봄·교육의 틈새와 한계에 대한 대안으로 배움공동체의 도입 및 활성화를 위한 기초자료로써 시사점을 가진다

• 벤처창업연구
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• 제18권5호
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• pp.185-196
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• 2023

이 논문은 혁신성, 진취성, 위험감수성으로 대표되는 기업가정신이 일반인에 비해 투철한 기업가들의 인지편향이 사회적 네트워크에 따라 사업 기회 평가에 미치는 영향을 조사한 것이다. 끊임없이 요구되는 기업활동과 관련한 의사결정 시 기업가들은 자신의 지식과 경험 및 외부 전문가들의 조언을 참고하여 합리적인 판단을 하는 것이 일반적이나, 극심한 스트레스 상황 및 신속한 의사결정이 필요한 상황에서는 자신의 인지편향에 따라 휴리스틱(간편 추론법)에 종종 의존하게 된다. 특히, 기업의 성장과 영속성을 담보하기 위해 계획 중인 신사업 기회를 평가하고 선택하는 과정에서도 휴리스틱에 의한 의사결정을 한 나머지 실패하게 되는 사례를 우리는 많이 접하게 된다. 이 연구는 거듭된 성공 경험으로 형성된 기업가의 인지편향이 때로는 사업의 실패라는 부작용을 초래할 수 있다는 점에 착안하여, 기업가의 인지편향이 신사업 기회 평가에 미치는 영향을 규명하는 연구가 필요하다는 요구에서 진행하게 되었다. 그동안 대학생이나 창업을 희망하는 일반인을 대상으로 그들의 인지편향이 창업 및 기회 평가에 미치는 영향에 관한 논문은 다수 있지만, 기업가만을 대상으로 하여 사회적 네트워크와의 관계를 규명한 연구는 부족하다는 문제점이 있었다. 이 연구는 선행연구와는 달리 기업가들만을 대상으로 실증적인 조사를 시행하였으며, 사회적 네트워크와의 관계에 관한 연구도 함께 진행하였다. 연구를 위하여 중소/중견기업 기업가 150명을 대상으로 온라인 모바일 조사와 응답자의 자기기입식 설문지를 이용한 병행 조사 방법으로 설문조사를 실시하였다. 연구 결과, 독립변수인 기업가의 인지편향 중 과잉자신감과 통제 착각이 사업 기회 평가에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 조절 변수인 사회적 네트워크는 과잉자신감이 사업 기회 평가에 미치는 영향을 조절한다는 것이 확인되었다. 이 연구는 기업가들이 인지편향을 긍정적으로 활용할 수 있는 방법과 사회적 네트워크의 영향력을 알려줌으로써, 기업가들이 신사업 기회를 평가하고 선택하는 과정에서 인지편향이 어떠한 역할을 하는지와 기업가의 인지편향이 신사업 기회 평가와 관련한 구조적 관계를 사회적 네트워크가 조절하는 역할을 한다는 것을 보여주었고, 기업가들뿐만 아니라 기업가 교육 및 정책 결정에도 큰 도움이 될 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권6호
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• pp.365-374
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• 2011

최근 인터넷, IPTV/SMART TV, 소셜 네트워크 (social network)와 같은 정보 유통 채널의 다양화로 유해 비디오 분류 및 차단 기술 연구에 대한 요구가 높아가고 있으나, 현재까지는 비디오에 대한 유해성을 판단하는 연구는 부족한 실정이다. 기존 유해 이미지 분류 연구에서는 이미지에서의 피부 영역의 비율이나 Bag of Visual Words (BoVW)와 같은 공간적 특징들 (spatial features)을 이용하고 있다. 그러나, 비디오에서는 공간적 특징 이외에도 모션 반복성 특징이나 시간적 상관성 (temporal correlation)과 같은 시간적 특징들 (temporal features)을 추가적으로 이용하여 유해성을 판단할 수 있다. 기존의 유해 비디오 분류 연구에서는 공간적 특징과 시간적 특징들에서 하나의 특징만을 사용하거나 두 개의 특징들을 단순히 결정 단계에서 데이터 융합하여 사용하고 있다. 일반적으로 결정 단계 데이터 융합 방법은 특징 단계 데이터 융합 방법보다 높은 성능을 가지지 못한다. 본 논문에서는 기존의 유해 비디오 분류 연구에서 사용되고 있는 공간적 특징과 시간적 특징들을 특징 단계 융합 방법을 이용하여 융합하여 유해 비디오를 분류하는 방법을 제안한다. 실험에서는 사용되는 특징이 늘어남에 따른 분류 성능 변화와 데이터 융합 방법의 변화에 따른 분류 성능 변화를 보였다. 공간적 특징만을 이용하였을 때에는 92.25%의 유해 비디오 분류 성능을 보이는데 반해, 모션 반복성 특징을 이용하고 특징 단계 데이터 융합 방법을 이용하게 되면 96%의 향상된 분류 성능을 보였다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.135-160
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• 2014

SNS는 소통의 매체이자 공유와 인맥관리를 위한 도구로서의 긍정적인 측면을 제공한다. 그러나 최근 들어 페이스북, 트위터와 같은 개방형 SNS에서 불특정 다수와의 소통에 대한 피로감과 사생활 노출에 대한 불안감 증가와 같은 부정적인 측면들이 나타나고 있다. 이로 인해 SNS 이용자들은 서비스 이용중단을 결정하거나 특정 지인들과 그룹을 형성하여 소통하는 폐쇄형 SNS로 서비스 전환을 결정한다. 하지만 개방형 SNS가 약한 연결 관계 속에서도 지속적으로 새로운 관계를 확산시키고 다양한 정보와 콘텐츠를 공유할 수 있는 환경을 제공하며 다양한 경제 및 사회적 가치를 창출한다는 점에서 SNS 이용자들이 개방형 SNS에서 폐쇄형 SNS로 이동하는 요인에 대해 살펴보는 것은 중요한 의미를 가질 것이라 판단된다. 이를 위해 본 연구에서는 인간의 이주를 설명하는 유용한 프레임워크로 알려진 Push-Pull-Mooring 모형을 근거로 SNS 전환의도에 영향을 미치는 요인을 도출하고 실증분석을 수행하였다. 분석 결과, 개방형 SNS의 부정적 요인으로 제안한 푸쉬 효과의 약한 연결성과 프라이버시우려, 폐쇄형 SNS의 긍정적 요인으로 제안한 풀 효과의 즐거움, 소속감이 폐쇄형 SNS으로의 전환의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, SNS 이용자의 상황적 요인으로 제안한 무어링 효과 중 SNS 피로감은 푸쉬 효과와 SNS 전환의도 간의 관계를, 그리고 사용자저항은 풀 효과와 SNS 전환의도 간의 관계를 강화시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 개방형 SNS와 폐쇄형 SNS가 시장에서 함께 성장할 수 있는 정책을 제안하고 이용자들의 인식 전환을 유도하는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.162-171
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• 2020

본 연구는 Textom 빅데이터를 바탕으로 유아 재난안전교육에 대한 사회 전반의 인식을 살펴보고 유아 재난안전교육의 방향을 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 2014년부터 2017년 까지 포털 웹사이트에서 '유아+재난+안전교육'을 키워드로 온라인 텍스터 데이터를 수집하고 분석하였다. 수집된 원자료는 1차와 2차 데이터 정제과정을 거쳤으며, 빈도분석 결과를 바탕으로 주요단어 50개를 선정하였으며, 선정된 키워드는 매트릭스 데이터로 변환하여 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 유아 재난안전교육과 함께 가장 높은 빈도로 등장한 키워드로는 '교육'이었으며, 그 다음으로 '체험', '유치원', '예방', '학교' 순으로 나타났다. 둘째, 중심성 분석 결과, 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성이 가장 높은 키워드 역시 '교육', '체험', '예방' 순으로 나타났다. 또한 '예방', '생활', '대피' 키워드는 빈도순위보다 연결중심성에서 높은 순위가 나타나 단어들 간의 연결정도가 높다고 할 수 있다. 이러한 결과들은 유아의 재난안전능력을 증진시키기 위해서는 유아기에 '교육'이 필요하며, 교육기관에서 '예방'과 '체험'을 통한 교육이 이루어져야 함을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.