• 경영과정보연구
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• 제39권2호
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• pp.39-60
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• 2020

정부와 산업현장 곳곳에서 4차 산업혁명 시대를 실현시키는 핵심 기술인 블록체인을 적용한 서비스 활성화를 위해 많은 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 블록체인 기술 적용 효과를 분석하여, 국방 분야에서의 자료 보안과 신뢰 향상 및 업무 효율화를 위한 EVMS 블록체인 플랫폼을 제안하였다. 연구개발 과정에서 생산되는 관리 자료들은 진행상태 모니터링, 미래 상황 예측 및 프로젝트 완료 이후에도 관리가 필요한 중요 연구 자산이기 때문이다. 본 연구의 방법으로 블록체인 기술을 적용한 국내외 서비스 사례 분석을 통해 블록체인 특성이 실제 서비스에서 나타나는 효과를 분석하고, 블록체인 전문가 및 프로젝트 수행 개발자 18명에게 블록체인 시범 사업을 대상으로 설문조사를 실시하여 블록체인 기술 도입의 보안성, 신뢰성, 효율성을 분석하였다. 또한, 국방 EVM 시스템 운영 경험이 있는 담당자를 대상으로 블록체인 적용 적합성에 대한 인터뷰를 실시하여 EVMS 자료의 보안성, 신뢰성, 효율성 측면의 기대 효과를 분석하였다. 연구 결과로 첫째, 블록체인 기술은 금융, 물류, 의료, 공공서비스 등 다양한 분야에 적용되어 보험금 청구 절차와 같은 업무의 간소화 및 신속한 처리를 실현하고, 거래 정보의 분산 저장과 보안·암호 기술로 자료의 신뢰성에 긍정적인 효과가 있음을 사례 분석을 통해 제시하였다. 둘째, 국방 분야의 EVMS에 대해 블록체인 기술 적용 필요성과 블록체인 기술의 특성 조사를 바탕으로 본 논문의 대상인 사업성과 관리 업무 수행에 있어 블록체인을 통해 얻을 수 있는 기대효과로 자료 관리·유통 상의 보안성, 신뢰성, 효율성 향상을 분석하였다. 셋째, 국방 분야에 블록체인 기술을 적용하여 EVM 시스템 구축을 위한 네트워크 모델, 블록구조 모델, 합의 알고리즘 모델을 제안하고, 이들을 종합한 EVMS 블록체인 개념 모델을 제안하였다. 본 연구의 시사점으로 첫째, 사례 분석을 통해 국방 부문에서 블록체인 기술을 적용하기 적합한 분야를 제안하고 그에 필요한 기본 개념 모델을 제안하였다. 둘째, EVMS 업무 수행에 있어 블록체인 기술을 적용함으로써 얻을 수 있는 효과를 도출하고 기존 업무 프로세스의 개선 가능성을 도출하였다는 점이다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.159-172
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• 2010

협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제20권1호
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• pp.81-99
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• 2010

Lately, in consumers' markets the number of new items is rapidly increasing at an overwhelming rate while consumers have limited access to information about those new products in making a sensible, well-informed purchase. Therefore, item providers and customers need a system which recommends right items to right customers. Also, whenever new items are released, for instance, the recommender system specializing in new items can help item providers locate and identify potential customers. Currently, new items are being added to an existing system without being specially noted to consumers, making it difficult for consumers to identify and evaluate new products introduced in the markets. Most of previous approaches for recommender systems have to rely on the usage history of customers. For new items, this content-based (CB) approach is simply not available for the system to recommend those new items to potential consumers. Although collaborative filtering (CF) approach is not directly applicable to solve the new item problem, it would be a good idea to use the basic principle of CF which identifies similar customers, i,e. neighbors, and recommend items to those customers who have liked the similar items in the past. This research aims to suggest a hybrid recommendation procedure based on the preference boundary of target customer. We suggest the hybrid recommendation procedure using the preference boundary in the feature space for recommending new items only. The basic principle is that if a new item belongs within the preference boundary of a target customer, then it is evaluated to be preferred by the customer. Customers' preferences and characteristics of items including new items are represented in a feature space, and the scope or boundary of the target customer's preference is extended to those of neighbors'. The new item recommendation procedure consists of three steps. The first step is analyzing the profile of items, which are represented as k-dimensional feature values. The second step is to determine the representative point of the target customer's preference boundary, the centroid, based on a personal information set. To determine the centroid of preference boundary of a target customer, three algorithms are developed in this research: one is using the centroid of a target customer only (TC), the other is using centroid of a (dummy) big target customer that is composed of a target customer and his/her neighbors (BC), and another is using centroids of a target customer and his/her neighbors (NC). The third step is to determine the range of the preference boundary, the radius. The suggested algorithm Is using the average distance (AD) between the centroid and all purchased items. We test whether the CF-based approach to determine the centroid of the preference boundary improves the recommendation quality or not. For this purpose, we develop two hybrid algorithms, BC and NC, which use neighbors when deciding centroid of the preference boundary. To test the validity of hybrid algorithms, BC and NC, we developed CB-algorithm, TC, which uses target customers only. We measured effectiveness scores of suggested algorithms and compared them through a series of experiments with a set of real mobile image transaction data. We spilt the period between 1st June 2004 and 31st July and the period between 1st August and 31st August 2004 as a training set and a test set, respectively. The training set Is used to make the preference boundary, and the test set is used to evaluate the performance of the suggested hybrid recommendation procedure. The main aim of this research Is to compare the hybrid recommendation algorithm with the CB algorithm. To evaluate the performance of each algorithm, we compare the purchased new item list in test period with the recommended item list which is recommended by suggested algorithms. So we employ the evaluation metric to hit the ratio for evaluating our algorithms. The hit ratio is defined as the ratio of the hit set size to the recommended set size. The hit set size means the number of success of recommendations in our experiment, and the test set size means the number of purchased items during the test period. Experimental test result shows the hit ratio of BC and NC is bigger than that of TC. This means using neighbors Is more effective to recommend new items. That is hybrid algorithm using CF is more effective when recommending to consumers new items than the algorithm using only CB. The reason of the smaller hit ratio of BC than that of NC is that BC is defined as a dummy or virtual customer who purchased all items of target customers' and neighbors'. That is centroid of BC often shifts from that of TC, so it tends to reflect skewed characters of target customer. So the recommendation algorithm using NC shows the best hit ratio, because NC has sufficient information about target customers and their neighbors without damaging the information about the target customers.

• 동양고전연구
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• 제32호
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• pp.425-441
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• 2008

우리나라 근대기의 경매도록 및 전람회 도록은 대개 1930년대에 간행된 것이 대부분을 차지한다. 1930년대는 1929년 미국에서 발생한 주가대폭락의 여파로 경제침체가 계속된 대공황시기였지만 이 시기 일본은 중국 동북지역 침략을 넘어 본격적인 대륙침략기로 접어들었다. 1930년대는 골동업자들에게는 '골동품거래 호황기', 도시 문화적 측면에서는 현대성의 단초가 형성된 시기로 평가된다. 당시 발간된 경매도록을 위시한 근대 전람회 관계 자료의 수집, 영인, 정리 작업은 우리나라 서화와 골동의 유통사를 복원하게 해줌은 물론 서화에서 미술로의 근대적 전환기 미술의 특징을 알 수 있게 해준다는 점에서 중요하다. 나아가 동아시아 근대 미술품 유통사의 재구성에도 이들 자료는 중요한 자료가 될 것이다. "조선도자목공전관" 도록은 비록 작고 얇은 도록이지만 우리나라의 수준 높은 도자기와 목공품을 수록하고 있다. '조선도자목공전'은 정확한 개최시기를 알 수 없지만 1930년대 일본 동경에서 개최되었을 것으로 추정되며 작품판매도 했을 것으로 여겨진다. 이처럼 일제시대의 경매도록류와 전람회 관계 연구는 우리 미술품의 일본 유출경로를 밝히는 작업이 된다는 점에 일차적 중요성이 있다. 나아가 당시 사회의 미술품 인식과 취향 등의 흐름과 단면을 살피는 예술사회학적 연구가 될 수 있을 것이다. 앞으로 근대기 서울의 미술시장은 물론 동경, 오사카 등 당시 일본에서 개최된 경매회와 전람회에 대한 비교 연구도 요구된다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.211-232
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• 2014

Recently, there is a growing interest toward social commerce using SNS(Social Networking Service), and the size of its market is also expanding due to popularization of smart phones, tablet PCs and other smart devices. Accordingly, various studies have been attempted but it is shown that most of the previous studies have been conducted from perspectives of the users. The purpose of this study is to derive user-centered CSF(Critical Success Factor) of social commerce from the previous studies and analyze the CSF perception gap between social commerce service providers and users. The CSF perception gap between two groups shows that there is a difference between ideal images the service providers hope for and the actual image the service users have on social commerce companies. This study provides effective improvement directions for social commerce companies by presenting current business problems and its solution plans. For this, This study selected Korea's representative social commerce business Ticket Monster, which is dominant in sales and staff size together with its excellent funding power through M&A by stock exchange with the US social commerce business Living Social with Amazon.com as a shareholder in August, 2011, as a target group of social commerce service provider. we have gathered questionnaires from both service providers and the users from October 22, 2012 until October 31, 2012 to conduct an empirical analysis. We surveyed 160 service providers of Ticket Monster We also surveyed 160 social commerce users who have experienced in using Ticket Monster service. Out of 320 surveys, 20 questionaries which were unfit or undependable were discarded. Consequently the remaining 300(service provider 150, user 150)were used for this empirical study. The statistics were analyzed using SPSS 12.0. Implications of the empirical analysis result of this study are as follows: First of all, There are order differences in the importance of social commerce CSF between two groups. While service providers regard Price Economic as the most important CSF influencing purchasing intention, the users regard 'Trust' as the most important CSF influencing purchasing intention. This means that the service providers have to utilize the unique strong point of social commerce which make the customers be trusted rathe than just focusing on selling product at a discounted price. It means that service Providers need to enhance effective communication skills by using SNS and play a vital role as a trusted adviser who provides curation services and explains the value of products through information filtering. Also, they need to pay attention to preventing consumer damages from deceptive and false advertising. service providers have to create the detailed reward system in case of a consumer damages caused by above problems. It can make strong ties with customers. Second, both service providers and users tend to consider that social commerce CSF influencing purchasing intention are Price Economic, Utility, Trust, and Word of Mouth Effect. Accordingly, it can be learned that users are expecting the benefit from the aspect of prices and economy when using social commerce, and service providers should be able to suggest the individualized discount benefit through diverse methods using social network service. Looking into it from the aspect of usefulness, service providers are required to get users to be cognizant of time-saving, efficiency, and convenience when they are using social commerce. Therefore, it is necessary to increase the usefulness of social commerce through the introduction of a new management strategy, such as intensification of search engine of the Website, facilitation in payment through shopping basket, and package distribution. Trust, as mentioned before, is the most important variable in consumers' mind, so it should definitely be managed for sustainable management. If the trust in social commerce should fall due to consumers' damage case due to false and puffery advertising forgeries, it could have a negative influence on the image of the social commerce industry in general. Instead of advertising with famous celebrities and using a bombastic amount of money on marketing expenses, the social commerce industry should be able to use the word of mouth effect between users by making use of the social network service, the major marketing method of initial social commerce. The word of mouth effect occurring from consumers' spontaneous self-marketer's duty performance can bring not only reduction effect in advertising cost to a service provider but it can also prepare the basis of discounted price suggestion to consumers; in this context, the word of mouth effect should be managed as the CSF of social commerce. Third, Trade safety was not derived as one of the CSF. Recently, with e-commerce like social commerce and Internet shopping increasing in a variety of methods, the importance of trade safety on the Internet also increases, but in this study result, trade safety wasn't evaluated as CSF of social commerce by both groups. This study judges that it's because both service provider groups and user group are perceiving that there is a reliable PG(Payment Gateway) which acts for e-payment of Internet transaction. Accordingly, it is understood that both two groups feel that social commerce can have a corporate identity by website and differentiation in products and services in sales, but don't feel a big difference by business in case of e-payment system. In other words, trade safety should be perceived as natural, basic universal service. Fourth, it's necessary that service providers should intensify the communication with users by making use of social network service which is the major marketing method of social commerce and should be able to use the word of mouth effect between users. The word of mouth effect occurring from consumers' spontaneous self- marketer's duty performance can bring not only reduction effect in advertising cost to a service provider but it can also prepare the basis of discounted price suggestion to consumers. in this context, it is judged that the word of mouth effect should be managed as CSF of social commerce. In this paper, the characteristics of social commerce are limited as five independent variables, however, if an additional study is proceeded with more various independent variables, more in-depth study results will be derived. In addition, this research targets social commerce service providers and the users, however, in the consideration of the fact that social commerce is a two-sided market, drawing CSF through an analysis of perception gap between social commerce service providers and its advertisement clients would be worth to be dealt with in a follow-up study.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제17권4호
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• pp.55-80
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• 2012

다른 기업과 거래관계를 형성하고 유지하는 것은 빠르게 변화하는 치열한 환경에서 대부분의 기업에게 불가피한 전략적 선택이다. 유통망 안의 모든 기업들도 결국 독립적 기업 간의 이러한 거래 계약으로 맺어져 있다. 하지만 모든 기업 간의 거래가 하나의 목표를 가지고 공동의 이익 창출을 위해 노력하여, 모두 효과적이고 효율적인 성과만을 낼 수는 없다. 대리인 이론에 따르면, 기업들은 모두 독립적 주체로서 각자의 이해를 추구하고, 위험을 회피하려하며, 제한된 합리성을 가지고 불충분한 정보를 처리하게 된다. 즉, 기업 간 거래관계는 그 속에서 신뢰와 협력을 기대하는 동시에, 갈등과 기회주의적 행위도 예측해야 한다. 이에 본 연구는 기업 간 거래의 갈등 원인을 확인하고, 실제 기업이 주로 활용하는 거래조정 방식의 갈등관리 효과를 밝히고자 한다. 이를 위해 관련된 기존 연구와 대리인 이론을 활용하여, 제조업자와 공급업자 간 갈등이 관계성과에 미치는 영향과 거래 위험요인(환경동태성, 자산특유화 수준)의 갈등 유발 효과, 그리고 국내 기업거래 연구에서 잘 다루어지지 않은 거래 조정방식의 갈등관리 효과를 가정하였다. 더불어 국내 중소기업 데이터 329개를 대상으로 연구모델을 검증하였다. 연구 결과, 구매기업(제조업자)의 환경 동태성과 자산 특유화 수준이 높을수록 더 큰 갈등이 유발되었으며, 이러한 B2B 갈등은 기업 간 관계질과 재무성과에 부정적 영향을 끼쳤다. 또한 사회적 조정방식과 법적 조정방식은 갈등의 관계질에 대한 부정적 영향을 매우 유의한 수준에서 완화시키는 조절효과가 검증되었다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 B2B갈등의 원인과 관리기법에 대하여 실증적으로 확인하였다는 의의가 있으며, 특히 국내 거래관리 연구에서 소홀히 다루어졌던 법적 계약 방식의 긍정적이고 유의한 효과를 확인하였다는 의의가 있다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.65-88
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• 2008

본 연구는 중국 프랜차이즈 시스템에 참여하는 본부와 가맹점 사이의 신뢰에 영향을 미치는 요인에 대해서 규명하고자 하였다. 중국의 외식 프랜차이즈 산업 가맹점을 조사대상으로 한 실증분석 결과, 프랜차이즈 시스템에서는 신뢰의 형성이 매우 중요하며, 이를 위하여 본부의 가맹점에 대한 지원의 강화, 양자 간의 원활한 커뮤니케이션, 가맹점의 과거결과에 대한 만족의 증진, 양자 간의 갈등 예방 및 해소가 필요하며, 이러한 본부의 가맹점에 대한 지원과 원활한 커뮤니케이션이 가맹점의 과거결과에 대한 만족을 증가시킬 수 있고, 원활한 커뮤니케이션이 양자 간의 갈등을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.177-193
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• 2014

개인정보 분야에서의 다양한 정보 보안 이슈가 발생함에 따라 해당 분야의 전문가를 확인하기 위한 프레임워크는 매우 중요한 영역이 되었다. 전문가 탐색과정은 주로 연구 업적 등을 통한 주관적인 평가가 일반적이지만 보다 객관적인 방식을 통한 선정이 매우 중요하다. 소셜 네트워크 분석기법의 응용이 다양한 영역에서 활용됨에 따라 본 연구는 개인정보보호분야의 전문가를 확인하고 해당 전문가들의 연구실적을 판단하기 위한 분석 프레임워크를 제시하고자 하였다. 본 연구는 연구 목적에 따라 개인정보보호 연구영역의 연구성과 자료를 바탕으로 소셜 네트워크 분석을 실시하고 핵심연구자의 성과를 분석하였다. 수집된 데이터는 연구의 공저자, 발행기관, 소속기관 등의 네트워크 구성에 활용되어 핵심전문가 집단을 관리하기 위한 프레임워크를 제시하였다. 본 연구는 NDSL에서 최근 5년 동안 발표된 논문들을 중심으로 자료를 수집하였다. 연구자들이 학술 정보를 교환하는 정기 간행물인 학술지를 바탕으로 연구 네트워크를 형성하는 네트워크 자료를 수집함으로써 연구활동에 대한 정보를 분석할 수 있었다. 일반적으로 연구자들은 연구 결과를 논문으로 발표하고, 발표된 논문들이 다수의 관련 분야 전문가들에게 공유된다는 점에서 학술연구지는 연구자들의 지식관련 의사소통 공간이며 지식의 구조화에 핵심적인 역할을 수행한다. 그에 따라 본 연구의 연구 대상 분야로 설정한 개인정보보호 분야의 연구 구조를 이해하기 위해 국내에서 발표된 관련 분야의 논문들을 연구 대상으로 자료가 수집되었다. 특히 자료의 선별 기준은 국내 최대의 데이터베이스를 보유하고 있는 NDSL에서 개인정보보호 관련 키워드를 보유한 논문 데이터를 수집 및 정제하여 분석 자료로 사용하였다. 2005년부터 2013년까지 약 2,000개의 연구결과 중 주제 관련성, 공저자 추출 등을 수집하였다. 데이터 수집 이후 연구 분석을 위한 데이터 처리를 통하여 통해 총 784개의 논문을 선정하고 분석대상으로 확정하였다. 분석 결과, 개인정보보호 연구영역의 전문가 집단을 이용한 연구논문 성과에 대한 분석은 핵심 연구자들을 추출해내고 전문가 집단을 관리하는 데 도움을 제공할 수 있다. 특히 소속집단 및 연구논문 발행기관을 분석함으로써 개인정보보호 연구영역에서 확인되지 않았던 연구자들의 연구 논문 게재의 공저자 네트워크가 매우 밀접함을 확인할 수 있다. 또한 연구논문의 발행기관 및 소속집단의 특성을 추출함으로써 개인정보보호 영역의 전문가 평가지표로서 소셜 네트워크 지표들의 활용가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.111-126
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• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.