• 벤처창업연구
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• 제9권4호
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• pp.1-12
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• 2014

기업 운영에서 자금의 원활한 조달은 필수요소이다. 하지만 국내 창업기업과 소상공인의 경우 자금조달에 어려움을 겪고 있는 경우가 많다. 최근 등장한 크라우드펀딩은 개인이나 조직의 특정 활동을 위한 자금을 다수의 개인으로부터 모집하는 행위로 소셜미디어의 확산과 함께 성장하고 있다. 국내 크라우드펀딩은 아직 도입 초기단계로 문화, 예술 분야에 치중되어 있으며 창업분야에서는 공익적 성격을 가진 프로젝트의 비율이 높다. 선진국에 비하여 시장 규모 면에서는 작은 수준이지만 프로젝트의 성공률은 매우 높기 때문에 창업자금 조달의 방안으로 잠재력을 가진다. 본 연구의 목적은 국내 창업분야의 크라우드펀딩 사례를 분석하여 성공전략을 제시하는 것이다. 이를 위해 국내 크라우드펀딩 플랫폼과 미국의 Kickstarter의 프로젝트 현황을 조사하였고, 크라우드펀딩 프로젝트 운영 관련 지표를 이용하여 국내 창업분야 전체 사례들을 분석하였다. 마지막으로는 크라우드펀딩 성공사례와 실패사례를 8개의 프로젝트 속성별로 비교 분석하였다. 분석결과 프로젝트 제안자의 신뢰도와 적극성, 보상의 설계, 쌍방향 소통 노력 정도의 차이가 프로젝트의 성공에 큰 영향을 미치는 것을 확인하였다. 반면 공익성과 후원자의 참여기회는 창업분야 프로젝트의 성공에 큰 영향을 미치지 않았다. 이를 통하여 다음과 같은 크라우드펀딩 성공전략을 도출하였다. 첫째, 프로젝트의 제안자는 크라우드펀딩 진행 사전에 적극적인 활동을 통하여 지지기반을 확보해야 한다. 둘째, 프로젝트 게시글에서는 사업진행 실적과 진행 과정을 쉽게 확인할 수 있어야 한다. 셋째, 후원 금액에 대한 보상 설계시 금액에 상응하는 제품 또는 서비스가 제공되어야 한다. 넷째, 프로젝트가 시작된 이후에는 주기적인 업데이트와 댓글 관리, SNS를 통한 소통 노력이 뒷받침되어야 한다.

• 한국언론정보학보
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• 제67권
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• pp.209-240
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• 2014

기자들은 소셜미디어에 접속하여 정보를 찾고 사실을 확인하기도 하며 정보원과 접촉한다. 기자들은 소셜미디어를 통해 정보 확인 및 정보원과 소통하면서 왜 소셜미디어를 이용하는지 그 이용에 관한 내재된 가치를 정확히 알기 어렵다. 본 연구는 기자들의 소셜미디어 활용의 중요한 원인을 이해하는 것이 필요하다고 생각되는 바, 기자들이 소셜미디어를 활용하는데 내재하는 핵심 가치를 체계적으로 밝히고자 한다. 이를 통해 기자들이 소셜미디어 활용을 하게 되는 숨겨진 요인을 찾을 수 있고 기자 집단들의 소셜미디어 이용과 관련된 특정 가치와의 관계를 설명 할 수 있다. 소셜미디어 활용의 주요한 요인이 되는 가치를 밝히기 위해 수단-목적 사슬 이론을 기반으로 한 래더링 기법을 이용하였다. 분석을 위해, 기자 46명을 대상으로 심층 인터뷰함으로써 기자들이 소셜미디어를 활용하는 과정에서 중요한 속성, 결과, 가치 연결을 밝힌다. 그 결과, 소셜미디어 활용은 동질감/동화/공감, 균형적 지식, 알고자 하는 가치에 기여하고 있었다. 이는 소셜미디어를 활용하는 기자들이 트위터와 페이스북 활용을 통해 사람들과 동질감을 얻고 정보에 접근하여 균형적 지식 및 알고자 하는 욕구를 추구하고 있음을 검증 할 수 있었다. 래더링 기법을 통해 기자들이 소셜미디어를 활용하는데는 소셜미디어 활용으로 얻게 되는 가치가 중요하다는 점을 확인하였다. 이는 소셜미디어를 활용하는 기자들의 행위를 이해하기 위해 소셜미디어를 이용하는 동기로서 내재된 가치를 밝힐 필요가 있음을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.95-110
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• 2014

본 논문은 기존 연구되어졌던 파트너십이 공급 사슬 관리의 성과에 미치는 영향에 대한 연구에서 한 단계 더 나아가, 파트너십과 SCM 성과의 관계에서 소셜 비즈니스 매개효과에 대해 파악한다. 최근 공급 사슬 관리에도 전자태그, 모바일, 클라우드 컴퓨팅 등 IT 기술 접목이 활성화되면서 업무가 더 빠르고 스마트해지고 있다. 여기에 소셜 비즈니스가 더해진다면 거래 파트너, 혹은 고객과 직접 소통이 가능해져 파트너십의 관계를 한층 높일 수 있을 것이다. 연구 대상으로는 공급 사슬 관리을 도입하여 운용중인 기업을 대상으로 하였으며 설문지 150부 중 결측치를 제외한 127부를 최종 분석하였다. 자료 분석은 SPSS 21.0과 AMOS 18.0 Version 프로그램을 사용하여 빈도 분석, 신뢰도 분석, t-test, ANOVA, 경로분석, 매개효과 분석을 위한 Sobel test를 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 파트너십에서 신뢰도, 정보 공유, 거래 지속이 높을수록 소셜 비즈니스에 미치는 영향이 높을 것으로 분석되었으나, 상호의존성은 영향력이 크지 않은 것으로 나타났다. 둘째, 파트너십이 SCM 성과에 대한 영향에 대해서는 신뢰도, 정보 공유, 거래 지속은 유의한 영향을 보였으나 상호의존성은 영향 요인이 나타나지 않았다. 셋째, 소셜 비즈니스가 파트너십과 SCM 성과 관계의 매개효과가 있는 것으로 분석되었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제54권1호
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• pp.277-301
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• 2020

본 연구의 목적은 국내 미술관 웹 사이트를 분석하여 향후 미술관 웹 사이트 운영에 필요한 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 '2018 전국 문화기반시설 총람'을 통하여 국내 미술관에 대한 기초 정보를 수집한 다음, 다단계의 표본 추출 과정을 통하여 30개 미술관의 웹 사이트를 분석하였다. 미술관 웹 사이트의 구조와 메뉴를 분석하고, 웹 사이트에서 제공하는 각종 콘텐츠 현황과 소장품에 대한 검색서비스를 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 미술관 웹 사이트는 평균 5.6개의 상위 메뉴를 제공하고 있다. 둘째, 미술관안내, 전시, 소식, 교육, 자유게시판, SNS와 관련된 콘텐츠는 미술관 웹 사이트에서 제공해야 할 기본 콘텐츠이다. 셋째, 뉴스, 교육, 행사와 관련된 콘텐츠의 경우, 일부 계층구조에 문제가 있어 조정이 필요하다. 넷째, 콘텐츠 유형에서는 전문정보형 콘텐츠가 상대적으로 미흡하여 보완이 필요하다. 다섯째, 미술관 웹 사이트는 소장품에 대한 정보를 충분히 제공해야 하며, 이를 검색하기 위하여 키워드 검색과 디렉토리 검색을 비롯한 상세 검색을 제공해야 한다. 또한, 검색결과에 대한 다운로드 기능과 정렬 서비스의 제공과 함께 디렉토리에 대한 재정비도 요구된다.

• 정보관리학회지
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• 제32권4호
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• pp.137-165
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• 2015

본 연구는 대학도서관 업무의 수행 형태와 요소의 변화를 시대별(도서관1.0, 도서관2.0, 도서관3.0)로 파악하고자 하는 연구이다. 전술한 목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 대학도서관의 업무를 경영관리, 장서개발 및 관리, 자료조직, 이용서비스, 정보시스템 구축 및 관리의 5개 직무로 구분한 다음 각 직무별 세부 업무에 대하여 도서관 현장의 중견 사서 및 문헌정보학 분야의 교수들을 대상으로 2차례에 걸친 델파이조사를 실시하였다. 연구의 결과, 대학도서관의 업무가 참여, 공유, 개방(도서관2.0 시대)을 넘어서 소셜 네트워크, 시맨틱(도서관3.0 시대)의 개념이 적용되면서 업무의 수행 형태 및 요소에도 많은 변화가 있는 것으로 나타났다. 도서관2.0 시대에서 시작한 모바일, RFID, SNS, NFC 등 신기술의 발전에 따라 도서관3.0 시대에는 이용서비스에 대한 변화가 급격하게 이루어져서 이를 지원하는 도서관 시스템의 지속적인 업그레이드가 필요한 것으로 밝혀졌다.

• Spatial Information Research
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• 제23권5호
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• pp.1-7
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• 2015

트위터는 다른 SNS와 대비되는 정보의 빠른 전파력과 확산성을 갖고 있다. 따라서 트위터를 이용하여 현실에서 발생한 이벤트를 탐지하는 여러 연구가 진행되고 있다. 트위터 사용자 개개인을 하나의 센서로 가정하고 그들이 작성한 트윗 텍스트를 분석하여 이벤트 탐지에 이용하는 것이다. 이와 관련된 연구들은 이미 많은 성과를 보이며 진행되어 왔으나 여러 가지 문제점들로 인해 새로운 한계에 직면했다. 특히 선행 연구의 대다수가 이벤트의 발생 위치를 추적하기 위해 GPS좌표를 이용한다. 그러나 이는 최근 트위터 사용자들이 위치정보 공개에 회의적인 점을 감안하면 명확한 한계점으로 제시될 수 있다. 이에 본 논문에서는 트위터에서 제공하는 위치정보를 이용하지 않고 트윗 텍스트에서 위치정보를 추적하는 방법을 제시하였다. 트윗 텍스트에서 키워드를 추출하여 키워드간의 관계를 고려해 연관단어를 군집화 하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 적용한 실험을 통해 이벤트가 발생한 지역과 실제로 발생한 이벤트의 탐지여부를 확인하였다. 또한 본 논문에서 제안한 기법이 기존 매체들보다 빠른 탐지를 보임으로써 제안된 기법의 우수성을 입증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.482-488
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• 2014

대표적인 소셜 네트워크 서비스(SNS)인 트위터의 내용을 분석하여 자동으로 트윗에 나타난 사용자의 감성을 분석하고자 한다. 기계학습 기법을 사용해서 감성 분석 모델을 생성하기 위해서는 각각의 트윗에 긍정 또는 부정을 나타내는 감성 레이블이 필요하다. 그러나 사람이 모든 트윗에 감성 레이블을 붙이는 것은 비용이 많이 소요되고, 실질적으로 불가능하다. 그래서 본 연구에서는 "감성 레이블이 있는 데이터"와 함께 "감성 레이블이 없는 데이터"도 활용하기 위해서 반감독 학습기법인 self-training 알고리즘을 적용하여 감성분석 모델을 생성한다. Self-training 알고리즘은 "레이블이 있는 데이터"의 레이블이 있는 데이터를 활용하여 "레이블이 없는 데이터"의 레이블을 확정하여 "레이블이 있는 데이터"를 확장하는 방식으로, 분류모델을 점진적으로 개선시키는 방식이다. 그러나 데이터의 레이블이 한번 확정되면 향후 학습에서 계속 사용되므로, 초기의 오류가 계속적으로 학습에 영향을 미치게 된다. 그러므로 조금 더 신중하게 "레이블이 없는 데이터"의 레이블을 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 self-training 알고리즘을 이용하여 보다 높은 정확도의 감성 분석 모델을 생성하기 위하여, self-training 중 "감성 레이블이 없는 데이터"의 레이블을 결정하여 "감성 레이블이 있는 데이터"로 확장하기 위한 3가지 정책을 제시하고, 각각의 성능을 비교 분석한다. 첫 번째 정책은 임계치를 고려하는 것이다. 분류 경계로부터 일정거리 이상 떨어져 있는 데이터를 선택하고자 하는 것이다. 두 번째 정책은 같은 개수의 긍/부정 데이터를 추가하는 것이다. 한쪽 감성에 해당하는 데이터에만 국한된 학습을 하는 것을 방지하기 위한 것이다. 세 번째 정책은 최대 개수를 고려하는 것이다. 한 번에 많은 양의 데이터가 "감성 레이블이 있는 데이터"에 추가되는 것을 방지하고 상위 몇%만 선택하기 위해서, 선택되는 데이터의 개수의 상한선을 정한 것이다. 실험은 긍정과 부정으로 분류되어 있는 트위터 데이터 셋인 Stanford data set에 적용하여 실험하였다. 그 결과 학습된 모델은 "감성 레이블이 있는 데이터" 만을 가지고 모델을 생성한 것보다 감성분석의 성능을 향상 시킬 수 있었고 3가지 정책을 적용한 방법의 효과를 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.139-152
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• 2013

SNS의 증가로 기업의 평판이 영업과 주가에 영향을 미치고 있다는 다양한 연구가 발표되고 있으나, 디지털 상에서 기업 평판 측정 방법과 관련한 연구는 상대적으로 미흡하다. 본 연구는 사전 연구 집대성을 통해 기업의 디지털 평판 정보를 기업 정체성 정보와 기업 인지 정보로 구분하고, 정체성 평가를 위해 (1)제품 및 서비스 질 (2)고용환경 (3)기업 비전 (4)사회적 책임 (5)경영 성과 5개 항목을, 인지 평가를 위해 (1)호감(선(善)) (2)능력(능(能)) (3)진취성(흥(興)) (4)세련(격(格)) (5)무정함(권(權)) (6)비공식성 6개 항목으로 구분하여 평판 검색용 워드 아이템(Word Item)을 추출하고 설문을 통해 빈도 분석을 실시하여 기업의 평판 측정값을 계량화 하는 방법을 고안하였다. 또한 이의 검증을 위하여 상용 평판 서비스를 활용하여 국내 SI 3사의 평판을 측정하였다. 본 연구는 기업의 정체성과 인지(이미지나 소통)를 세분화하여 기업의 평판 측정을 시도한 최초의 연구이며, 빈도 분석을 통해 검증된 워드 아이템을 활용하여 평판 점수로 측정하는 산식을 제안함으로써 업무 적용성을 높였다는데 그 의의가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.107-113
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• 2016

소셜 네트워크 서비스(SNS)의 활성화로 웹상에는 방대한 양의 온라인 리뷰들이 생산되고 있으며, 이러한 온라인 리뷰들은 다양한 콘텐츠들에 대한 의견 데이터로써 콘텐츠 이용자와 제공자들에게 가치 있는 정보로 활용되고 있다. 한편, 온라인 리뷰에 대한 중요도가 높아짐에 따라 온라인 리뷰를 분석하여 글쓴이의 의견이나 평가, 태도, 감정 등을 추출해 내는 오피니언마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 오피니언마이닝 연구들에서는 리뷰의 의견 분류에만 초점을 맞추어 감성 분석 기법을 설계하였기 때문에 리뷰 속에 내포되어있는 작성자의 자세한 만족도까지는 알 수 없었으며, 감성 분석 기법이 특정 콘텐츠에 한정되어있어 도메인이 같지 않은 다른 콘텐츠들에는 적용될 수 없다는 문제점이 있었다. 이에 본 연구에서는 기존 의견 분류 방법에 강도를 주어 좀 더 세밀한 감성 분석을 수행하고, 이 결과를 통계적 척도에 적용하여 리뷰에 내포되어 있는 작성자의 자세한 만족도를 도출 할 수 있는 감성 분석 기법을 제안한다, 그리고 제안한 기법을 바탕으로 도메인에 상관없이 다양한 콘텐츠에 적용되어 콘텐츠의 만족도를 분석 할 수 있는 시스템을 설계하였다. 또한 방대한 양의 리뷰 데이터들을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 빅 데이터 처리도구인 하둡을 기반으로 시스템을 구축하였다. 본 시스템을 통해 콘텐츠 이용자는 보다 효율적인 의사결정을, 제공자들은 빠른 반응분석을 할 수 있어 본 시스템은 사용자의 의견을 필요로 하는 다양한 분야에 매우 실용적으로 활용 될 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.447-454
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• 2022

4차 산업혁명 시대를 맞아 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이런 환경에서 우리에게 필요한 정보를 찾기란 매우 어렵고 복잡하다. 따라서 정보의 홍수 속에서 추천 시스템은 필수적이다. 이러한 추천 시스템 중 영화, 음악, 음식, 의류의 각각에 대한 추천 시스템들은 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 개인화 추천 시스템들은 개인의 성향인 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷들을 추천한다던가, 책들을 추천한다던가, 영화들을 추천해왔다. 미래 세대에서는 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷, 책, 영화들을 한꺼번에 추천 받기를 원할 것이다. 본 논문에서는 사용자의 감정과 날씨에 따라 개인 맞춤형 옷과 음식을 한꺼번에 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 소셜미디어인 트위터에서 사용자의 데이터를 얻었고, 트윗을 기반으로 감정 분석을 해서 Paul Eckman 이론에 따라 사람의 6 가지의 기본 감정으로 분류했다. 이렇게 얻어진 기본 감정을 Hayashi의 Quantification Method III를 적용하여 색깔로 변환하였으며, 이러한 색깔은 추천하는 옷의 색상으로 표현하였다. 또한, visualcrossing.com API의 날씨 정보를 이용하여 의류의 종류를 추천한다. 그리고 감정에 따른 컴포트 푸드의 내용에 따라 다양한 음식을 추천한다.