Earticle

계층화 분석기법(AHP)을 이용해 일반사용자 및 업체사용자 측면에서 과학적이며 체계적인 방법으 로 각 평가 영역간 혹은 요인간의 상대적인 중요도를 산출함으로써 정보제공 웹사이트의 일반사용자 와 업체사용자 간의 인식차이를 관찰하며 조명하는 것이 본 연구의 목적이다. 3C-D-T 웹사이트 평가 프레임워크를 기반으로 정보제공 웹사이트의 사례연구를 수행하기 위해, 최근 추세에 가장 적합한 분야인 외식정보 제공 웹사이트에 대해 가중치를 도출하였다. 계층분석에 사용된 데이터는 2차에 걸쳐 수집되었다. 1차 수집 자료는 외식정보 제공 웹사이트를 사용하는 일반사용자를 대상으로, 2차 수집 자료는 동일 사이트에 등록하여 사용하는 업체사용자를 대상으로 평가 요소간 쌍대비교에 의한 방법으로 데이터를 수집하였다. 연구분석의 결과에 의하면, 외식정보 웹사이트를 바라보는 일반사용 자와 업체사용자는 각 평가요소에 대해 서로 다른 관점에서 인식을 달리하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 바탕으로 업체사용자들이 일반사용자들의 시각에 맞춤으로써 이러한 인식의 차이 가 해소될 때 비로소 외식업체는 고객 눈높이의 비즈니스 운영이 가능해져 성공적인 성과를 기대할 수 있을 것이다.

This research uses the Analytical Hiararchy Process (AHP) to scientifically and systematically calculate the weightings of attributes as well as dimensions considered for assessing an informational website. The present paper aims at observing and using the computed weightings to comparatively examine the perceptions of customer users and business users. We use the 3C-D-T (i.e., Content, Community, Commerce, Design, and Technology) framework to conduct a case study where we review and assess restaurant websites and calculate attribute weightings on these websites. Data used for website review was collected in two phases. Data in the first phase was collected from customer users, and data in the second phase was from business users who had registered in the same websites. Users were instructed to perform a pairwise comparison of the relative importance of website attributes. Our data analysis revealed that the customer users and business users demonstrated different views on the relative importance of the individual attributes. Based on the findings, we suggested that business users of restaurants should adapt their views to the customers’ views to minimize perceptional differences, thereby increasing customer satisfaction and accomplishing successful business outcomes.

IT프로젝트는 구성원들간의 역할과 업무구분에 있어서 불확실성이 높은 지식서비스형 프로젝트이 다. 본 연구에서는 이러한 불확실한 환경에서의 촉진행위를 설명하고 있는 사회적 상호의존성 이론의 틀에 의거하여 IT프로젝트의 상황을 실증적으로 분석하였다. 연구모델로서 목표와 업무의 상호의존성 을 독립변수로 하여 촉진행위인 커뮤니케이션 효과성과 지식공유를 매개변수, 그리고 성과를 종속변 수로 설정하였고 기존에 개발되어 온 항목들을 활용하여 설문을 구성하였다. 123개의 IT프로젝트에 참여하였던 개발자와 현업실무자들을 일대일 쌍으로 구성하여 데이터를 수집하였다. 분석결과 기본적 으로 사회적 상호의존성 이론이 적용됨을 실증할 수 있었고 세부적으로는 지식공유가 무엇보다 중요 한 매개역할을 하고 있음을 확인할 수 있었다. 커뮤니케이션 효과성은 프로젝트 성과에 직접적으로 영향을 미치기보다는 지식공유를 통하여 간접적으로 영향을 미치는 것으로 추정할 수 있었다. 목표의 상호의존성은 지식공유보다는 커뮤니케이션을 활성화시키는 효과가 있었고 지식공유는 이러한 커뮤 니케이션 활성화와 더불어 업무의 상호의존성에 영향을 받아 프로젝트의 성과를 높이는 것으로 추정 할 수 있었다. IT프로젝트의 실무에 있어서는 프로젝트를 성공시키기 위해서 팀 구성원들간의 지식공 유를 촉진할 필요성이 확인되었다. 이러한 지식공유 활성화를 위해서는 무엇보다도 프로젝트 구성원 들이 서로간의 상호의존성을 다양한 측면에서 지속적으로 확인하면서 촉진행위를 할 수 있도록 조직 을 구성하고 자원을 배분하고 소통의 강도를 높여야 할 것으로 보인다.

IT project is a knowledge-based project with high uncertainty in role assignment and task allocationamong team members. This study empirically investigate steam members’ interactive behavior in IT projects based on the framework of social interdependence theory. The goal and task interdependencebetween team members were posited as antecedents of project performance with communication effectiveness and knowledge sharing as mediating variables. To test the research model, a dataset was collected form IT and business professional pairs of 123 IT project teams. The results indicated that the theory of social interdependence is applicable to explaining the promotive interaction in IT project teams. In detail, task interdependence appears to have influence on both promotive interactions (communication effectiveness and knowledge sharing), and goal interdependence influences only on communication effectiveness. Knowledge sharing is found to be a significant mediator between social interdependence and project performance. However, communication effectiveness only indirectly influences project performance via knowledge sharing. Academic and practical implications are discussed.

대다수의 국내외 온라인 디지털 음원 유통 사이트들은 음원 판매 활성화 방책의 일환으로 음원 추천시스템을 가지고 있다. 국외의 경우와 다르게, 우리나라의 시장점유율이 가장 높은 온라인 디지털 음원 유통 사이트 5곳은 독자적인 기준으로 추천 음원을 선정하고 있으며, 추전 음원의 선정 기준 및 절차를 소비자에게 공개하고 있지 않다. 본 연구는 국내 온라인 디지털 음원 유통 사이트가 보유한 음원 추천시스템의 공정성 여부를 확인하 고, 이러한 음원 추천시스템으로부터 선정된 추천 음원이 음원차트에서 어떠한 영향력을 갖는지 확인 하는 것을 목적으로 한다. 2012년 11월부터 약 한달 간 온라인 디지털 음원 유통 사이트의 일간 음원차 트에 등록되어 있는 1위부터 100위까지의 음원과 추천 음원을 수집하였다. 먼저, 수집된 음원 데이터를 기반으로 음원 추천시스템의 공정성 여부를 실증적인 방법으로 확인하였다. 첫째, 추천 음원의 노출 위치를 분석하였으며 둘째, 추천 음원이 제공되는 서비스 구조를 확인하였다. 셋째, 기획사에 따른 추천 음원 분포를 확인하였다. 더 나아가 이러한 음원 추천시스템으로부터 선정된 추천 음원이 음원차 트 내에서 어떠한 영향력을 갖는지 실증적인 분석 방법으로 확인 하였다. 첫째, 음원차트의 동일․비동 일 진입 시기에 따라 추천 음원과 미추천 음원의 순위 변화를 비교․분석하였다. 둘째, 모든 사이트에 서 동시에 중복 추천된 음원과 단일 추천된 음원의 순위 변화를 비교·분석하였다. 셋째, 추천 받은 음원이 음원차트에 처음으로 진입하는 시기 및 순위를 확인하였다. 넷째, 음원차트 상위권 순위에 분포되어 있는 추천 음원의 비율을 확인하였다. 본 연구는 국내 온라인 디지털 음원 유통 사이트가 보유한 음원 추천시스템의 현행 및 현상에 대해 실증적으로 분석하여 공정성 문제를 제기하였으며, 음원 추천시스템이 음원차트에 미치는 파급 력을 확인하였다는 것에 학술적 의의를 가진다. 또한 온라인 디지털 음원 유통 사이트의 내․외부 이해관계자에게 음원 추천시스템 악용에 대한 경각심을 고취시켜 음원차트의 공정성을 확보하고자 하는 것에 산업적 의의를 가진다.

These days, consumers have increasingly preferred to digital real-time streamlining and downloading to listen to music because this is convenient and affordable for the consumers. Accordingly, sales of music in compact disk formats have steadily declined. In this regards, online digital music has become a new communication channel to listen musics, where digital files can be delivered over various online networks to people’s computing devices. The majority of online digital music distributors has Music Recommender Systems for sales of digital music on their websites. Music Recommender Systems are parts of information filtering systems that provide the ratings or preferences that users give to music. Korean online digital music distributors have Music Recommender Systems. But those online music distributors didn’t provide any rules or clear procedures that recommend music. Therefore, we raise important questions as follows: “Is Music Recommender Systems Fair?”, “What is the impact of Music Recommender Systems on online music rankings and sales?” While previous studies have focused on usefulness of Music Recommender Systems, this study investigates not only fairness of Current Music Recommender Systems but also Relationship between Music Recommender Systems and online Music Charts. This study examines these issues based on Bandwagon effect, ranking effect, Slot effect theories. For our empirical analysis, we selected the most famous five online digital music distributors in terms of market shares. We found that all recommended music is exposed to the top of ‘daily music charts’ in online digital music distributors’ websites. We collected music ranking data and recommended music data from ‘daily music chart’ during a one month. The result shows that online music recommender systems are not fair, since they mainly recommend particular music that supported by a specific music production company. In addition, the recommended music are always exposed to the top of music ranking charts. We also find that recommended music usually appear at the top 20 ranking charts within one or two days. Also, the most music in the top 50 or 100 ranks are the recommended music. Moreover, recommended music usually remain the ranking charts more than one month while non-recommended music often disappear at the ranking charts within two week. Our study provides an important implication to online music industry. Because music recommender systems and music ranking charts are closely related, music distributors may improperly use their recommender systems to boost the sales of music that related to their own companies. Therefore, online digital music distributor must clearly announce the rules and procedures about music recommender systems for the better music industry.

관광과 정보통신기술(Tourism and Information Communication Technology: ICT)의 결합은 관광산업 전체에 있어서도 ICT의 획기적인 변화를 야기하고 있다. e-관광(eTourism), 가상 관광(Virtual Tourism), 스마트 관광(Smart Tourism) 등의 다양한 용어들이 지난 10여 년간 등장하였지만, 스마트폰의 등장으로 인한 관광에서의 새로운 패러다임은 관광산업과 학계를 통틀어 충분히 논의된바 없다. 관광에서 ICT의 역할에 대한 기존문헌을 살펴보면 사용자 관점에서 관광객의 행동, 커뮤니티, 멀티미디어와 웹, 지능형 시스템, 스마트 관광의 5가지 주요흐름이 있는 것을 알 수 있다. 이에 본 연구는 스마트 관광의 개념을 기반으로 하여 스마트 관광 생태계에 대해 살펴보려고 한다. 본 연구에서 제시하는 스마트 관광 생태계 (Smart Tourism Ecosystems)는 관광객, 유통채널, 공급채널, 정보, 지자체 등의 이해관계자들이 가치를 창출하는 개념이다. 이에 본 연구에서는 “공유가치 창출(Creating Shared Value)”이라는 관점에서 스마 트 관광 생태계를 조망하고자 한다.

The integration of Tourism and Information Communication Technology (ICT) has been continued based on a drastic progress of ICT in the entire sectors of tourism industry. A variety of terminologies such as eTourism, Virtual Tourism, Smart Tourism have appeared during the last decades, however, tourism with Smartphones created a new paradigm has not discussed yet in tourism industry and academia. By investigating on the previous literature in the role of ICT in tourism, we have classified five major streams in the past such as end user perspective (tourist behaviour), Community, Multimedia and Web, Intelligent System, and Smart Tourism. At a result, we investigated the concept of smart tourism and extended to research on Smart Tourism Ecosystems. We suggest the concept of smart tourism ecosystems, which may create values by interacting among tourism players (tourist, distribution channel, supply channel, government, and local community). We propose the discussion of meaning of ‘creating shared value’ through ‘Smart Tourism Ecosystems’.

본 튜토리얼은 PLS 경로분석 수행을 지원하는 R 패키지인 “plspm”을 이용하여 구조방정식모형을 분석하는 방법을 제시하고 있다. 본 튜토리얼에서는 이를 위해 기존 연구들에서 제시하고 있는 PLS 구조방정식모형을 분석하기 위한 기준들을 정의하고, 하나의 예시 연구모형을 제시하여 실질적으로 R을 이용하여 이 예시 모형을 분석하는 것을 보여준다. 본 튜토리얼은 PLS를 처음 접하는 연구자들에 게는 연구모형에 대한 실증분석을 위한 유용한 가이드가 될 것이며, 이미 PLS에 익숙한 연구자들에게 는 R을 이용한 새로운 PLS 구조방정식모형 분석기법 제시를 통하여 R이라는 통합된 통계 소프트웨어 운영환경에서 심도 있는 분석을 위한 기반 지식을 제공할 것이다.

This tutorial presents an approach to perform the PLS structural equation modeling using the R. For this purpose, the practical guide defines the criteria for the PLS structural equation modeling by reviewing previous studies, and shows how to analyze the research model with an example using the “plspm” which is the R package for the performing PLS path analysis against the criteria. This practical guide will be useful for the study of the PLS model analysis for new researchers and will provide the knowledge base for in-depth analysis through the new PLS structural equation modeling technique using R which is the integrated statistical software operating environment for the researchers familiar with the PLS structural equation modeling.

온라인 리뷰는 네트워크 기술의 발전을 통해 그 영향력이 확대되고 있다. 특히, 사전 정보로 통해 소비가 결정되는 영화는 온라인 리뷰가 소비자들의 영화 결정에도 중요한 영향을 미치고 있다. 이에 본 연구는 영화관련 온라인 리뷰를 영화 소비 후 소비자들의 평가 정보라 가정하고, 이를 활용한 영화 흥행성과 예측모형을 제시하고자 한다. 선행 연구를 통하여 영화관련 온라인 리뷰에 감독, 배우, 스토리, 효과 등의 독립적인 속성 및 종합적인 평가가 있음을 확인하였으며, 본 연구에서는 각 속성을 2개 이상 평가하고 있는 복합형 리뷰 10가지를 추가하여 총 15가지로 온라인 리뷰 분류하였다. 2010년 부터 2013년까지 개봉한 한국영화 중 상업영화 209개의 개봉 첫 주 온라인 리뷰를 온라인 리뷰 마이닝 을 진행하고, 최종적으로 리뷰 마이닝 결과를 판별분석을 통한 영화 흥행성적 예측모형을 제시한다. 판별분석을 실시한 결과, 온라인 리뷰로부터 도출된 감독, 배우, 효과 및 스토리 관련 평가와 개봉 첫 주 전체 온라인 리뷰 수가 유의미하게 변별하였다.

Since a movie is an experience goods, purchase can be decided upon preliminary information and evaluation. There are ongoing researches on what impact online reviews might have on movie revenues. Whereas research in the past was focused on the effect of online reviews. The influence of online reviews appears to be significant in products like a movie because it is difficult to evaluate the feature prior to “consuming” the product. Since an online review is regarded to be objective, consumers find it more trustworthy. Contrary to prior research focused on movie review ratings and volume, we focus moves on movie features related specific reviews. This research proposes a predictive model for movie revenue generation. We decided 15 criteria to classify movie features collected from online reviews through the online review mining and made up feature keyword list each criterion. In addition, we performed data preprocessing and dimensional reduction for data mining through factor analysis. We suggest the movie revenue predictive model is tested using discriminant analysis. Following the discriminant analysis, we found that online review factors can be used to predict movie popularity and revenue stream. We also expect using this predictive model, marketers and strategic decision makers can allocate their resources in more parsimonious fashion.

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 결정한 다. 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.

Most Social Network Service (SNS) provide online chat, video and file sharing, blogging and others. Because of this advantage, people depend on SNS to communicate with others. However, recently SNS encourage people to reveal too much information broadly so SNS users are concerned about privacy invasion and data spill. They also feel fatigue in process of touching people they don’t know while using SNSs. That is the reason why they attempt to switch from opened SNS to Closed SNS. Therefore, the purpose of this study is to empirically investigate and analyze the effect of the factors on the SNS users’ switching behavior when using SNS. To accomplish this purpose, this research adopted “Push-Pull-Mooring (PPM)” framework. The PPM is proposed by population geologist, who used it to explain the incentives of demographic migration. Following PPM model, this research empirically examines the three categories of antecedents for SNS switching intention toward closed SNS: push (i.e., weak connection, privacy concern, relative complexity), pull (i.e., enjoyment, belongingness, peer influence), mooring (i.e., SNS fatigue, user resistance) factors. The survey was conducted for 285 users on SNS communities in Korea. The results of this study are as follows; First, wear connection and privacy concern are significantly related to SNS switching intention. Second, enjoyment and belongingness are significantly related to SNS switching intention. Finally, the results show that SNS fatigue has a moderating effect on the links between push factors and SNS switching Intention. Also, user resistance has a moderating effect on the links between pull factors and SNS switching Intention. These findings contribute to the SNS literature both theoretically and practically.

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되 었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미 터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들 은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

Corporate credit rating assessment consists of complicated processes in which various factors describing a company are taken into consideration. Such assessment is known to be very expensive since domain experts should be employed to assess the ratings. As a result, the data-driven corporate credit rating prediction using statistical and artificial intelligence (AI) techniques has received considerable attention from researchers and practitioners. In particular, statistical methods such as multiple discriminant analysis (MDA) and multinomial logistic regression analysis (MLOGIT), and AI methods including case-based reasoning (CBR), artificial neural network (ANN), and multiclass support vector machine (MSVM) have been applied to corporate credit rating.2) Among them, MSVM has recently become popular because of its robustness and high prediction accuracy. In this study, we propose a novel optimized MSVM model, and appy it to corporate credit rating prediction in order to enhance the accuracy. Our model, named ‘GAMSVM (Genetic Algorithm- optimized Multiclass Support Vector Machine),’ is designed to simultaneously optimize the kernel parameters and the feature subset selection. Prior studies like Lorena and de Carvalho (2008), and Chatterjee (2013) show that proper kernel parameters may improve the performance of MSVMs. Also, the results from the studies such as Shieh and Yang (2008) and Chatterjee (2013) imply that appropriate feature selection may lead to higher prediction accuracy. Based on these prior studies, we propose to apply GAMSVM to corporate credit rating prediction. As a tool for optimizing the kernel parameters and the feature subset selection, we suggest genetic algorithm (GA). GA is known as an efficient and effective search method that attempts to simulate the biological evolution phenomenon. By applying genetic operations such as selection, crossover, and mutation, it is designed to gradually improve the search results. Especially, mutation operator prevents GA from falling into the local optima, thus we can find the globally optimal or near-optimal solution using it. GA has popularly been applied to search optimal parameters or feature subset selections of AI techniques including MSVM. With these reasons, we also adopt GA as an optimization tool. To empirically validate the usefulness of GAMSVM, we applied it to a real-world case of credit rating in Korea. Our application is in bond rating, which is the most frequently studied area of credit rating for specific debt issues or other financial obligations. The experimental dataset was collected from a large credit rating company in South Korea. It contained 39 financial ratios of 1,295 companies in the manufacturing industry, and their credit ratings. Using various statistical methods including the one-way ANOVA and the stepwise MDA, we selected 14 financial ratios as the candidate independent variables. The dependent variable, i.e. credit rating, was labeled as four classes: 1(A1); 2(A2); 3(A3); 4(B and C). 80 percent of total data for each class was used for training, and remaining 20 percent was used for validation. And, to overcome small sample size, we applied five-fold cross validation to our dataset. In order to examine the competitiveness of the proposed model, we also experimented several comparative models including MDA, MLOGIT, CBR, ANN and MSVM. In case of MSVM, we adopted One-Against-One (OAO) and DAGSVM (Directed Acyclic Graph SVM) approaches because they are known to be the most accurate approaches among various MSVM approaches. GAMSVM was implemented using LIBSVM-an open-source software, and Evolver 5.5-a commercial software enables GA. Other comparative models were experimented using various statistical and AI packages such as SPSS for Windows, Neuroshell, and Microsoft Excel VBA (Visual Basic for Applications). Experimental results showed that the proposed model-GAMSVM-outperformed all the competitive models. In addition, the model was found to use less independent variables, but to show higher accuracy. In our experiments, five variables such as X7 (total debt), X9 (sales per employee), X13 (years after founded), X15 (accumulated earning to total asset), and X39 (the index related to the cash flows from operating activity) were found to be the most important factors in predicting the corporate credit ratings. However, the values of the finally selected kernel parameters were found to be almost same among the data subsets. To examine whether the predictive performance of GAMSVM was significantly greater than those of other models, we used the McNemar test. As a result, we found that GAMSVM was better than MDA, MLOGIT, CBR, and ANN at the 1% significance level, and better than OAO and DAGSVM at the 5% significance level.

교육기관이 보유한 개인정보 파일의 상당수는 개인의 학사정보, 건강정보 등 민감한 정보를 포함한 다. 따라서 교육기관의 개인정보유출 사건이 발생할 경우 그 피해가 클 것으로 예상된다. 이러한 피해 를 막기 위해 교육부는 2012년부터 교육기관의 (개인)정보보호 담당자를 대상으로 보안인식제고 및 보안기술능력 향상을 목표로 하는 정보보호 교육센터를 설립하여 운영하는 등 다양한 노력을 하고 있지만 여전히 공공기관에서 발생한 개인정보유출 사건의 상당수는 교육기관에서 발생하고 있다. 본 연구는 정보보호 교육센터의 교육과정이 교육대상의 교육수요에 적합하게 운영되고 있는지 확인하 기 위해 다음과 같이 진행하였다. 대학의 정보보호 관련 전공 커리큘럼을 조사하여 정보보호 분야의 지식 및 기술 11개를 도출하였고, 정보보호 교육센터의 교육대상인 교육기관의 (개인)정보보호 담당자 를 대상으로 정보보호 분야의 지식 및 기술 11개에 대한 교육수요를 조사하였다. 또한, 정보보호 교육 센터의 교육과정을 조사하였으며, 이를 교육대상의 교육수요와 비교해보았다.

Because personal information files held by educational institutions include sensitive information such as personal school affairs information or health information, damages resulted from personal information leakage of educational institutions are expected to be serious. In order to respond to this problem, the Ministry of Education has expanded information security education targeting (personal) information security officers in educational institutions. However, a number of personal information leakage cases of public institutions occurred at educational institutions. Thus, this study, targeting information security education centers, through an empirical research, tries to confirm whether information security education supply is being properly provided for (personal) information security officers in educational institutions, and suggest the appropriate balance between education supply and education demand as the implication for the educational direction of information security education centers.

최근 모바일 환경의 발전으로 시간적, 공간적 제약이 없어짐으로서, SNS에서 실시간으로 서로간의 의사소통과 정보의 공유가 가능하게 되었다. 이로 인해 SNS는 빠르게 대중화가 이루어졌고 오늘날엔 SNS의 영역이 사회 전반으로 확대되면서 경제적, 사회적 가치를 지니게 되었다. 기업들은 SNS를 통해 마케팅 전략을 세우거나 소셜커머스로 사용자들과 전자상거래를 하게 되었고, 개인들은 다른 사용자와 특정 이슈에 대해 견해를 교류하거나 정보를 공유하여 오프라인의 영역에도 영향을 미치게 되었다. SNS의 빠른 대중화와 더불어 SNS를 통한 이득을 보기 위해 사용자들은 개인정보를 SNS와 기업에게 제공하고 있다. 하지만 이러한 개인정보가 무분별하게 제공됨에 따라 사용자의 의지와 상관 없이 불법적으로 사용되는 사례가 빈번하게 발생하고 있고, 이로 인해 정보 프라이버시의 침해 우려는 사용자들이 SNS를 지속적으로 사용하는 데에 있어서 큰 방해 요인 중 하나가 되었다. 실제로 이를 시스템적으로 최대한 보호해주는 폐쇄형 SNS가 최근 등장함에 따라 많은 사용자들이 폐쇄형 SNS에 몰리고 있다. 따라서 본 연구에서는 프라이버시 계산 모형(Privacy Calculus Model)을 기반으로 하여 SNS를 사용함 에 따라 사용자가 인지하는 이득을 시스템적인 보안과 개인의 심리적 프라이버시를 보장하는 것으로 제시하여 사용자가 인지된 이득을 위해 SNS를 지속적으로 사용하려는 의도가 정보 프라이버시 염려에 의해 어떤 영향을 받는지 알아보았다. 또한, 지속적인 사용 의도에 대표적인 요인들로 알려진 신뢰, 만족, 혜택이 정보 프라이버시 염려를 조절하는 역할을 할 수 있는 지 살펴보는 연구 모형을 제안하였 다. 결과적으로 밴드의 경우에 보안과 프라이버시 염려 간에는 영향을 미치지 않았지만, 심리적 프라이 버시의 경우엔 영향을 미쳤고, 신뢰 역시 지속적인 사용의도에 영향을 미쳤지만 사용자의 만족은 여전히 정보 프라이버시 염려를 완화시키지 않는 것으로 나타났다. 또한 심리적인 프라이버시가 지속 적 사용의도에 영향을 미친다는 점으로 보아, 기업들은 SNS를 설계할 때 사회적 책임을 가지고 개인의 심리적인 프라이버시를 보장하는 것을 고려해야 한다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 폐쇄형 SNS를 서비스하는 기업들에게 SNS의 어떤 면을 강조해서 서비스해야 하는 지 그 방향성을 제시해주고 정보 프라이버시 염려가 사용자가 인지하는 이득에 어떤 영향을 미치는 지, 또 이것을 어떤 요인으로 조절할 수 있는 지를 밝혔다는 데에서 학문적 의의를 찾아볼 수 있다.

In this study, based on Privacy Calculus Model, we study whether users’ intention of continuous use of closed-type SNS is affected by information privacy concern. In addition, we propose a model that studies if the major factors of the intention of continuous use which are trust, satisfaction and benefits could control the information privacy concern’s effect on the intention of use. As a result, companies have to consider protecting the psychological privacy and information privacy of the individual when they design SNS.

본 연구는 사회기반 시설과 관련된 우리나라 국가회계기준을 살펴보고, 자산관리관점에서 회계정보 가 활용되기 위해서는 어떠한 개선노력이 필요한지 논의하고자 한다. 이를 위하여, 우리나라보다 먼저 사회기반 시설에 대하여 자산관리를 도입한 미국, 호주, 뉴질랜드의 회계기준을 검토하고, 우리나라 지방자치단체 중에 하나인 A시의 사회기반 시설관련 회계정보에 대하여 살펴보았다. 우리나라는 사회 기반 시설을 유형자산의 하나로 보고 있으며, 회계처리기준도 유사하다. 다만, 지속적인 유지․관리로 자산의 용역잠재력이 유지될 수 있는 경우에는 감가상각을 하지 않는 감가상각대체자산을 규정하고 있다. 이와 유사하게 미국은 수정접근법을, 호주와 뉴질랜드는 대체적인 감가상각방법을 도입하여 사회기반 시설의 특성을 잘 반영할 수 있는 회계처리기준을 적용하고 있다. 사회기반 시설은 노후화나 관리부실로 인한 위험이 사회적비용에 미치는 영향이 크기 때문에, 지속 적이고 장기적인 자산관리접근법으로 관리하는 것이 필요하다. 이미 해외 여러 나라들이 사회기반 시설에 대하여 예방적인 자산관리방법을 적용하고 있으며, 이에 대한 전문가들의 육성과 지원이 활발 하게 진행되고 있다. 그러나, 우리나라는 발생주의 국가회계가 도입된 시기가 짧고 지방자치단체의 경우에는 지방회계처리지침에 준하여 회계처리하고 있어, 예방적 자산관리방법에 대한 재정비가 요구 된다. 이는 자산관리의 토대가 되는 자산가치, 유지비, 관련 비용 등에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있게 한다. 더불어 해당자산의 용역잠재력의 소비행태를 잘 반영할 수 있는 대체적인 감가상각방법 의 개발이 수행되어야 할 것이다.

This paper investigates accounting principles about social infrastructure on Korean National Accounting Standard and on National Accounting Standards from other countries that adopted a accruals- based national accounting standards. Social infrastructure as assets has important value in financial statements of Korea and deterioration or insufficient management of social infrastructure accompanies a huge social cost. Therefore, understanding the characteristics and related accounting standard for social infrastructure is necessary. To do this, we examine the accounting standards of U.S., New Zealand, and Australia. We also review the financial statement of local government. Based on these findings, this paper suggests that a preventive-asset management approach should be applied and alternative depreciation method for social infrastructures is developed. Moreover, a local government needs to provide important accounting information to the public in a timely and reliably manner.