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MICE 산업은 다면적 산업으로 공공부문과 민간부문에 걸쳐 다양한 이해관계자들이 존재하며, PCO(Professional Convention Organizers)들은 이러한 이해관계자들 간의 의견을 조율하는 매개적인 역할을 한다. 따라서, PCO들은 신뢰도와 인지도를 증가시키는 한편, 이해관계자들과의 협력적 네트워크를 형성 또는 강화하기 위해 자사의 웹사이트에 이해관계자들의 하이퍼링크를 게재하고 있다. 이에 본 연구는 MICE 산업을 생태계적 관점에서 이해하고자 사회관계망 분석 기법을 적용하여 PCO와 이해관계자들 간 하이퍼링크 관계망의 구조적 특징을 분석하고, 이 네트워크 내에서 PCO의 성과와 규모에 따라 그 역할에 차이가 있는지를 파악하고자 하였다. 연구 결과, 연결정도 중심성, 아이겐벡터 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성이 높은 PCO를 확인하였으며, 규모가 큰 PCO가 하이퍼링크 네트워크에서 더 높은 중심성을 갖고 있음을 파악하였다.

MICE (Meetings, Incentive trip, Convention and Exhibition & Event) industry is a multifaceted industry with a variety of stakeholders including the public and private sectors, and PCOs (Professional Convention Organizers) play a mediating role in communicating opinions of the stakeholders. For enhancing their reliability and awareness, PCOs have their stakeholders’ hyperlinks on the websites. This study attempted to analyze the hyperlink networks among PCOs (Professional Convention Organizers) and their stakeholders so as to understand the MICE industry ecosystem and find out whether the network structure of PCOs’ shows different levels of hyperlink use with their stakeholders’ websites based upon PCO’s performance and size. The results showed the hyperlink network of MICE industry and that the bigger PCOs have higher centralities in the network.

최근 비즈니스의 경쟁 우위를 확보하기 위한 정보시스템 프로젝트의 성공 여부가 많은 이해관계자들에게 매우 중요해지고 있다. 정보시스템 프로젝트 성공에 관심을 갖는 주요 이해관계자는 일반적으로 시스템이 필요한 사용자, 이를 구축하는 개발자, 그리고 정보시스템 프로젝트 성공을 책임지는 관리자가 있다. 그런데, 최근 이러한 이해관계자들 간의 가교 역할을 수행하는 비즈니스 분석가의 필요성이 늘어나고 있다. 하지만 정보시스템 프로젝트 관리자와 개발자와 관련한 역량에 대한 연구는 많이 진행된 반면, 최근 늘어나고 있는 비즈니스 분석가의 역량에 대한 연구는 많이 진행되지 않고 있다. 본 연구는 정보시스템 프로젝트에 투입되는 비즈니스 분석가에게 필요한 역량은 무엇이고, 비즈니스 분석가에 대한 이해관계자들의 기대치와 만족도의 수준과 그 차이를 연구하고, IPA 기법을 활용하여, 비즈니스 분석가들이 집중적으로 개발해야 할 역량과 그렇지 않은 역량이 무엇인지를 조사하는 것이다. 본 연구 결과는 최근 정보시스템 프로젝트에 투입되는 비즈니스 분석가들에 대한 채용, 평가 및 교육에 필요한 역량 모델 또는 교육 프로그램 개발에 기초적인 정보를 제공하는데 큰 기여를 할 수 있을 것으로 확신한다.

In recent years, success of information system projects to possess competitive advantage in business has become very important for stakeholders. Stakeholders who are interested in the success of information system projects typically consist of users who need the system, developers who build it, and project managers who are responsible for project success. However, recently, there has been increasing in the number of business analysts engaged in bridging relationships among these stakeholders in information system projects. So far, there have been many researches on the competence of users, developers or project managers. But, the research on the competencies of business analysts has not been done much. So, in this study, what competencies are needed for business analysts who are engaged in information system projects are researched, and the level and difference of stakeholders' expectations and satisfaction with them are identified, using IPA techniques. The results of this study are expected to contribute greatly to providing basic information on the development of competency models or training programs needed for recruitment, evaluation and training of business analysts who are or will be engaged in information system projects.

오늘날 빈번하게 발생하는 각종 개인정보침해 사고의 증가는 사용자에게 자신의 의지를 바탕으로 개인정보를 통제 및 관리하고자 하는 의지를 발생시킴에 따라, 개인정보에 대한 심리적 소유감을 형성하게 하였다. 이에 본 연구는 무형의 개인정보를 실제로 소유한 것과 같이 개인이 인지하는 상태를 ‘개인정보 소유감’으로 정의하였으며, 이를 바탕으로 개인정보 소유감에 영향을 미치는 요인과의 관계를 도출하고자 한다. 또한 개인정보 소유감이 개인의 인지된 정보 프라이버시 염려에 미치는 영향을 추가적으로 살펴보는 것에 주된 연구 목적이 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 국내 거주하는 400명을 대상으로 온라인 설문조사를 진행하였으며, 수집된 데이터는 구조방정식 모형을 통하여 분석되었다. 분석 결과, 개인정보에 대한 책임감, 자기 동일성, 소속감이 각각 인지된 개인정보에 대한 소유감을 증가시키는 반면에 자기 효능감은 개인정보 소유감에 유의한 영향을 미치지 않았다. 또한 개인이 인지하는 개인정보 소유감이 증가할수록 개인의 정보 프라이버시 염려가 심화되었다. 이와 같은 본 연구의 결과는 무형의 개인정보를 유형의 자산과 같이 개인이 인지할 수 있다는 것을 밝힘에 따라, 개인정보에 대한 사용자의 심리적 소유감과 관련된 연구의 확장에 기여한다. 나아가, 본 연구는 향후 기업에서 고객의 개인정보를 효과적으로 수집 및 활용하기 위해서는 고객이 인지하는 개인정보 소유감의 이해가 선행되어야 함을 시사한다.

Since there are growing concerns regarding personal information, users have perceived the importance of it. It makes users try to manage and control personal information by their own intentions. Therefore, we assume users now have begun to perceive psychological ownership on personal information. A main objective of this study is to identitythe relationship between accountability, self-identity, self-efficacy and sense of belongingness and psychological ownership on personal information. We conduct an online-basedsurvey and establish a structural equation model for testing hypothesis. The results show that users’ accountability, self-identity and sense of belongingness positively influence to psychological ownership on personal information. Additionally, users’ perceived psychological ownership on personal information increase their concern for information privacy. This study suggests a new concept as ‘perceived psychological ownership on personal information’ to explain for intentions of their psychological possessions toward personal information. The findings of this study can provide a way for how firms have to require clients’ personal information with increasing their satisfactions.

많은 정보보호 분야 연구들은 인식을 높여야 할 필요성을 밝히고 있다. 그러나 정보보호에 대한 인식이 상당한 수준으로 높아졌음에도 실제 보호행동은 최근까지 그에 미치지 못하고 있다. 이에 인식수준과는 별개로 정보보호 의사결정에 심리적 요인이 작용할 것으로 가정하고 정보보호에 대한 인식에 차이가 없는 실험상황에서 심리적 거리감과 낙관편향에 따른 차이를 확인하고 정보보호 행동에 대한 영향을 확인하고자 하였다. 연구결과 모바일 기기 사용자의 확률적 거리감에 따라 정보보호 위험의 지각에 차이가 있었으며, 사회적 거리감에 따라 상대적 낙관성의 정도에 차이가 있었다. 이를 바탕으로 상대적 낙관성을 개념화하고 정보보호 행동의도와의 관계를 분석한 결과 자신과 가까운 사람과 비교해 더 낙관적이라 생각했을 때 정보보호 위험의 수준을 낮게 평가하고 확률적 거리감에 따라 영향력이 달라짐을 확인했다. 본 연구는 방법론적 측면에서 의미 있는 시도를 하였고, 정보보호와 관련한 행동에 있어 심리적 요인을 고려함으로써 실질적 위험지각에 영향을 미치는 상대적 낙관성의 범위를 좁혔다는 데 의의가 있다. 정보보호를 위한 의사결정 과정에 다각도로 접근할 필요성을 실증적으로 규명함으로써 궁극적으로 정보기술 사용자의 정보보호 수준 향상과 정보자산의 보호에 기여할 것으로 기대한다.

Many studies in the field of information security reveal the need to increase awareness. However, although awareness of information security has been raised to a considerable extent, actual security behavior has been shown to fall short of that. Therefore, we wanted to identify the role of psychological factors in making information security decisions by conducting a experimental study. The results show that there are differences in perception of information security risks according to the probabilistic distance and the degree of relative optimism due to social distance. In relation to their relative optimism and intention of information security, they reduced the level of perceived risk compared to those close to them and found that their influence varied according to their probabilistic distance. This study has made valuable attempt in terms of methodology and it is meaningful that the psychological factor is taken into consideration for the information protection behavior, so that the range of relative optimism that actually affects the perception of risk is narrowed. It is expected to contribute to the improvement of information security level of information technology users and protection of information assets by empirically identifying necessity of various approaches to decision making process for information security.

많은 사용자들이 자신의 일상과 활동을 사회연결망서비스(SNS)에 업로드하고 있으며 자신들의 포스팅을 설명하기 위한 Hashtag를 사용하고 있다. Hashtag는 사용자가 스스로 자신의 포스팅에 대한 카테고리를 지정한다는 장점이 있으나 최근까지도 사용자가 직접 수동적으로 입력해야 한다는 번거로움이 있었다. 이에 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위하여 SNS 상에서 사용자가 업로드 하는 이미지를 기반으로 하여 적절한 Hashtag를 추천하는 방법을 제안하였다. 본 연구를 위하여 촬영정보에 기반한 분석, 주소에 기반한 분석, 타사용자에 기반한 분석, 이미지 자체에 기반한 분석 방법을 설계 및 구현하였다. 또한 제안 방법이 기존의 시스템에 비해 개선되었는지 확인하기 위하여 성능 테스트를 실시하였으며 15개국 212명의 SNS 사용자를 대상으로 평가를 진행하였다. 분석 결과 기존에 서비스되는 Hashtag 추천 시스템에 비해 제안된 시스템이 높은 정확도의 추천 결과를 보였으며 기존 대비 개선되었다는 것을 확인할 수 있었다.

Many users are uploading their daily life activities on SNS and use hashtags to describe their postings. Hashtag has the advantage of letting users specify categories for their postings, however until now, the users has had to manually input the hashtags which has been very inconvenient for them. Therefore, in order to address this issue, this paper proposes a hashtag recommender system which recommends proper hashtags to users based on their uploaded images on SNS. The proposed system is designed using four analytic structures, which is composed of a camera information-based analysis, an address-based analysis, a location based CF analysis, and an image-based analysis. In order to check whether the proposed system is improved compared to the existing systems in terms of the hashtag recommendation function, we conducted an evaluation with 212 SNS users from fifteen countries. As a result of the evaluation process, the proposed system shows very high accuracy recommendation results compared to the existing hashtag recommender systems.