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최근 기업은 마음챙김을 조직 내 여러 분야에서 혁신의 수단으로 활용하고 있으나 기업의 혁신역량 향상이라는 포괄적인 목표에 머무르고 있다. 왜냐하면 마음챙김이 구체적으로 어떠한 분야에, 그리고 어떠한 요인에 영향력을 행사하는지 구체적으로 제시된 사례가 드물기 때문이다. 따라서 본 연구는 마음챙김의 활용 가능성이 있는 여러 분야 중, 정보기술의 이용행태 분야에서 마음챙김이 어떠한 영향력을 행사하는지 확인하고자 하였고, 이를 통해 마음챙김 활용의 가치를 제시하고자 하였다. 본 연구의 목표는 통합기술수용이론을 바탕으로 마음챙김(mindfulness) 요인들이 정보기술 수용의도의 선행요인에 어떠한 조절효과를 갖는지 확인하는 것이다. 가장 먼저 가설에 기반한 설문조사를 실시하여 표본을 수집하였고, 표본 데이터를 바탕으로 집중타당도 및 판별타당도를 확인하였다. 그 후, SEM 분석을 수행하여 9개의 가설을 검정하였다. 통합기술수용이론에서 제시된 기대성과, 노력기대, 사회적 영향은 이용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 촉진활동은 이용행위에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마음챙김 요인들의 조절효과를 살펴보면, 대체기술자각 요인은 성과기대가 수용의도에 미치는 영향을 증가시켰으며, 기술탐색추구성향 요인은 노력기대가 이용의도에 미치는 영향을 증가시키는 것으로 나타났다. 그리고 기술몰입 요인은 촉진조건이 이용행위에 미치는 영향을 증가시키는 것으로 나타났다. 반면, 자기상황자각 요인은 사회적 영향이 이용의도에 미치는 영향을 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 실증분석 결과를 바탕으로 정보기술 수용의 학술적, 실무적 시사점을 제시한다.

Mindfulness is the process of actively noticing new things. Today, companies have introduced and run mindfulness programs because the mindfulness has possible applications of productivity and innovation in corporation. However, role of mindfulness has not been clearly investigated in behavior research of Information System. The purpose of this study is to confirm the effects of mindfulness on technology acceptance process. Based on UTAUT Model, we examined how mindfulness in technology acceptance process moderate antecedent factors of acceptance intentions and use behavior. For empirical research, we conducted a survey on acceptance of smart watch of internet of things for employees of companies applying the mindfulness programs. then, we analyzed survey sample in empirical methodologies. Based on the empirical analysis, cognizance of alternative technologies in mindfulness factors increased the impact of performance expectancy on acceptance intention. Novelty seeking in mindfulness factors increased the impact of effort expectancy on acceptance intention. Awareness of local context in mindfulness factors decreased the impact of social influence on acceptance intention. engagement with technology in mindfulness factors increased the impact of facilitating conditions on use behavior. This study suggests academic implications and practical implications based on the results of the research. The implications will help to support and extend the theory of technology acceptance model while providing practical insights for IT acceptance by suggesting ways to utilize mindfulness in corporation.

소셜 네트워크 서비스(이하 SNS)는 회사의 마케팅 채널로 적극 활용되고 있으며, 회사들의 고객층에 적합한 내용과 어조를 활용하여 주기적으로 SNS 메시지를 작성하는 등 활발한 마케팅을 펼치고 있다. 본 논문에서는 이제까지 간과되었던 SNS 메시지에 내포된 심리적 거리에 초점을 맞춰 전통적인 코더를 활용한 내용 분석(content analysis)과 자연어 처리 기법 및 머신 러닝 방법을 혼합하여 심리적 거리를 측정하는 분석 방법을 연구하였다. SNS 메시지의 심리적 거리 분석을 위해 코더들을 활용하여 내용분석을 수행하였으며, 이와 같은 방법으로 레이블링된 데이터를 자연어 처리 방법을 이용하여 워드 임베딩을 수행함으로써 머신 러닝 수행을 위한 입력 데이터를 마련하였다. 머신 러닝 분석법 중 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 SNS 메시지와 심리적 거리 간의 관계를 학습시켰으며, 마지막으로 테스트 데이터를 이용하여 심리적 거리를 예측함으로써 머신 러닝 분석의 성과를 검증하였다. 심리적 거리 측정 방법론 수행 결과, 코더들의 내용분석 결과가 특정 값으로 편향되어 SVM 예측의 민감도와 정밀도가 낮은 결과가 도출되었다. 심리적 거리 응답 비율을 보정하고 코더들의 1차 내용분석 결과 중 답변이 일치한 데이터로 한정지어 머신 러닝을 실행한 결과 심리적 거리 예측의 정확도, 민감도, 특이도, 정밀도 모두 향상되어 심리적 거리가 70% 이상 예측되는 성과를 보였다. 본 연구는 SNS 메시지의 심리적 거리를 측정하는 방법을 제시함으로써 독자와의 심리적 거리를 제어 가능한 전략 요소로 활용 가능하게 할 것이라 기대된다.

The social network service (SNS) is one of the important marketing channels, so many companies actively exploit SNSs by posting SNS messages with appropriate content and style for their customers. In this paper, we focused on the psychological distances embedded in the SNS messages and developed a method to measure the psychological distance in SNS message by mixing a traditional content analysis, natural language processing (NLP), and machine learning. Through a traditional content analysis by human coding, the psychological distance was extracted from the SNS message, and these coding results were used for input data for NLP and machine learning. With NLP, word embedding was executed and Bag of Word was created. The Support Vector Machine, one of machine learning techniques was performed to train and test the psychological distance in SNS message. As a result, sensitivity and precision of SVM prediction were significantly low because of the extreme skewness of dataset. We improved the performance of SVM by balancing the ratio of data by upsampling technique and using data coded with the same value in first content analysis. All performance index was more than 70%, which showed that psychological distance can be measured well.

이러닝은 전통적인 주입식 교육에서 벗어나 언제 어디서나 원하는 학습을 가능하게 하여 교육 효과를 높였다. 그러나 효과적으로 정보시스템을 활용하기 위해서는 사용자의 만족을 평가하여 피드백을 반영하는 것이 중요하다. 학습은 유무형의 요소를 많이 포함하기 때문에 이러닝의 만족 요인을 명확하게 규명할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 혼합방법론을 사용하여 이러닝 학습 만족도 증진 방안을 도출하고 이러닝 만족도 모델 제안을 목적으로 한다. 따라서 본 연구는 실제 학습자 대상으로 1:1 심층 인터뷰를 하고, Udemy 사이트의 온라인 학습자 후기를 텍스트 마이닝하여 상위평점 강의와 하위평점 강의를 분지한 것을 바탕으로 토픽 모델링을 하였다. 분석 결과 학습자들이 이러닝 학습에 대하여 어떠한 부분을 긍정 혹은 부정적으로 느끼고 이용하는지 파악하고자 한다. 기존에는 설문 기반의 연구가 주로 이루어졌던 것에 반해 본 연구는 학습자가 직접 작성한 실제 데이터를 수집하였다. 이것을 정보시스템 성공 모델을 기반으로 토픽 모델링을 통해 도출된 결과와 접목하였다는 것에서 학술적 의의가 있다고 할 수 있다.

E-learning has improved the educational effect by making it possible to learn anytime and anywhere by escaping the traditional infusion education. As the use of e-learning system increases with the increasing popularity of e-learning, it has become important to measure e-learning satisfaction. In this study, we used the mixed research method to identify satisfaction factors of e-learning. The mixed research method is to perform both qualitative research and quantitative research at the same time. As a quantitative research, we collected reviews in Udemy.com by text mining. Then we classified high and low rated lectures and applied topic modeling technique to derive factors from reviews. Also, this study conducted an in-depth 1:1 interview on e-learning learners as a qualitative research. By combining these results, we were able to derive factors of e-learning satisfaction and dissatisfaction. Based on these factors, we suggested ways to improve e-learning satisfaction. In contrast to the fact that survey- based research was mainly conducted in the past, this study collects actual data by text mining. The academic significance of this study is that the results of the topic modeling are combined with the factor based on the information system success model.

디지털 관점에서의 고객 여정과 고객 경험 관리는 기업의 중요한 현안으로 대두되고 있다. 대형 가전제품 시장도 최근 온라인 판매량이 크게 증가하면서 디지털 고객 경험의 중요성이 높아지고 있으나, 오프라인 중심의 기존 방식이 유지되면서 온라인에서 정보를 찾고 제품을 구매하는 고객의 경험은 차별화되지 못하고 있다. 이 연구는 고관여 제품인 대형 가전제품의 온라인 구매 고객을 중심으로 구매 여정 각 단계별 고객 경험의 특징과 상호 영향을 분석하고, 제품 재구매 의도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 분석 결과, 정보검색 단계의 인지적, 정서적 경험 모두가 만족도에 직접 영향을 주고 있으나, 구매 단계에서 정서적 경험은 인지적 경험을 통해 간접적 영향을 주는 특징을 나타내었다. 정보검색 단계의 경험은 다음 단계인 구매 경험에 긍정적 영향을 미쳤으며, 구매 단계의 경험은 다시 제품의 재구매 의도로 연결되었다. 그러나 온라인 구매 채널별 소집단 분석을 통해 구매 채널의 선택에 따라서 구매 경험보다 정보검색 경험이 제품 재구매 의도에 영향을 주는 요인이 될 수 있음도 확인하였다.

From the digital perspective, customer journey and customer experience management are emerging as important issues for companies. While digital customer experience has become more important due to the recent surge in online sales of the home appliance products, customers' experience in online is not differentiated as offline-focused traditional methods are maintained. This study aims to analyze the characteristics and mutual influences of customer experiences at each stage of online purchase journey, and to explore the effects on the product repurchase intention, focusing on online purchasers of home appliance which are high-involvement products. As a result, both cognitive and affective experiences of the research phase directly affect satisfaction, whereas affective experience at the purchasing stage indicated indirect effects through cognitive experience. The experience of the research phase positively affects the next phase, the purchasing experience, and the experience of the purchasing phase leads to the intention to repurchase the product. However, it is also found that, depending on the choice of online channels, the experience of research phase may affect the product repurchase intention than the purchase experience.

2017년 말, 전 세계적으로 비트코인을 필두로 암호화폐에 대한 투자 열풍이 시작되었으며, 특히 한국은 그 중심에 서 있는 상황이었다. 한국의 투자자들이 그간 수익성이 있는 투자 기회를 찾기가 어려웠던 만큼 새로운 투자처에 투자심리가 몰린 것으로 보인다. 하지만 암호화폐에 대한 이러한 한국의 열기는 자산의 본질적인 가치에 기초한 투자가 아니라 단기적 차익 실현 기대 및 사회적 분위기에 따른 것이기 때문에 심리적 현상에 좌우되는 바가 크다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이를 살펴보기 위해 트위터와 비트코인을 대표로 선정하여 사람들의 소셜 감성이 암호화폐에 미치는 영향을 분석해보고자 하였다. 데이터는 2017년 11월 1일부터 2018년 4월 30일까지 총 181일간 트위터상에 노출된 비트코인 관련 게시물과 빗썸/업비트의 비트코인 가격을 대상으로 수집하였다. 수집된 트위터 데이터는 감성 분석을 통해 중립어 및 긍․부정어로 정제해주었고, 정제된 중립어, 긍정어, 부정어는 비트코인 가격에 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 회귀분석 모형에 투입하였다. 회귀분석을 통해 관계를 살펴본 후에는 Granger Causality test를 통해 인과관계의 존재 여부를 확인하였다. 그 결과, 긍정어는 비트코인 가격과 정의 관계로 나타났고, 부정어는 부의 관계로 나타났다. 또한 소셜감성과 비트코인 가격간에는 양방향의 인과관계가 있음을 확인하였다. 즉, 비트코인 가격 변동이 소셜감성에 영향을 미치기도 하지만, 동시에 소셜감성의 변화도 암호화폐 투자자들의 행동에 영향을 미칠 수 있음을 확인할 수 있었다.

Around the end of 2017, the investment fever for cryptocurrencies－especially Bitcoin－has started all over the world. Especially, South Korea has been at the center of this phenomenon. Sinceit was difficult to find the profitable investment opportunities, people have started to see the cryptocurrency markets as an alternative investment objects. However, the cryptocurrency fever inSouth Korea is mostly based on psychological phenomenon due to expectation of short-term profits and social atmosphere rather than intrinsic value of the assets. Therefore, this study aimed to analyze influence of people’s social sentiment on price movement of cryptocurrency. The data was collected for 181 days from Nov 1st, 2017 to Apr 30th, 2018, especially focusing on Bitcoin-related post in Twitter along with price of Bitcoin in Bithumb/UPbit. After the collected data was refined into neutral, positive and negative words through sentiment analysis, the refined neutral, positive, and negative words were put into regression model in order to find out the impacts of social sentiments on Bitcoin price. After examining the relationship by the regression analyses and Granger Causality tests, we found that the positive sentiments had a positive relationship with Bitcoin price, while the negative words had a negative relation with it. Also, the causality test results show that there exist two-way causalities between social sentiment and Bitcoin price movement. Therefore, we were able to conclude that the Bitcoin investors’behaviors are affected by the changes of social sentiments.

도시 관광객의 과잉 증가로 인해 낙후된 구도심 지역이 활성화되면서 임대료 상승으로 기존 거주민이 내몰리는 젠트리피케이션(gentrification)과, 주거지역의 관광지화로인한 거주민의 이주현상을 의미하는 투어리스티피케이션(touristification)은 최근 전 세계적인 문제로 지적되고 있다. 한국에서도 제주도와 북촌한옥마을 등에서 오버 투어리즘으로 인한 환경오염, 지가 및 임대료 상승, 공동체 문화 약화와 같은 현상이 나타나고 있다. 이러한 현상은 거주민들의 삶의 질을 저해함으로써 심각한 사회문제로 대두되고 있으며, 이에 대한 해결방안으로써 스마트 관광 도시가 대두되고 있다. 이에 본 연구는 2015년부터 스마트 시티 시범 도시로 선정되어온 부산시의 거주민들을 대상으로 설문을 실시하였으며, 퍼지셋 질적 비교 분석(fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis)을 통해 관광 개발에 따른 경제적 이익, 사회적 비용, 환경적 지속성, 문화적 혜택, 기술적 영향이 거주민 삶의 질 저하에 미치는 복합적인 영향을 살펴보고자 하였다. 그 결과, 총 세 가지의 거주민 삶의 질 저하 패턴이 도출되었다. 관광 개발로 인한 사회적 비용이 크다고 느낄 경우 거주민들은 필수적 혜택(기술ㆍ경제적 혜택)(패턴 1)이나 부차적 혜택(환경ㆍ문화적 혜택)(패턴 2)을 크게 인식하더라도 삶의 질이 저하된다고 느끼는 것으로 나타났으며, 관광 개발로 인해 어떤 혜택도 전혀 인식하지 못하는 모습을 보이기도 하였다(패턴 3).

Gentrification, caused by residents who are being forced out due to the rise of rent with vitalization by an excessive increase of city tourists and Touristification, meaning of phenomenon of residents’ migration caused by residential area turning into tourist attraction have recently pointed out as a global problem. In Korea, the phenomenon such as environmental pollution, the rise of land value and rent, and the weakening of community culture in Jeju island and Bukchon Hanok Village has appeared as well. This phenomenon has become a serious problem by hindering resident’s quality of life. In this circumstance, Smart tourism city has been regarded as a solution of these problems. Hence, this study chose Busan city, which has been designated as a smart city since 2015, and examined the complex impacts of the economic benefits, social costs, environmental substantiality, cultural benefits, and technical effects derived from tourism development on the residents’ deteriorated quality of life based on Fuzzy-set Qualitative Analysis (fsQCA). As a result, three patterns of the hindrance to residents’ quality of life were derived. If social costs of tourism development are perceived to be large, the residents perceive deteriorated quality of life, even if they recognize essential benefits (technological and economic benefits) (Pattern #1) or secondary benefits (environmental and cultural benefits) (Pattern #2) of tourism development. In addition, some residents were found not to recognize any benefits of tourism development (Pattern #3).

최근 ICT 기반 서비스 기업의 성공 사례로 다양한 창업 기업 육성 및 지원이 등장하고 있지만 정책 및 지원이 창업 초기에 몰려 있어 창업 후 안정적인 성장이 어려운 실정이다. 이는 창업 과업을 개별적인 활동으로 인식하기 때문이다. 하지만 창업 초기부터 성장 및 안정 단계에 이르기까지 창업 성공에 영향을 미치는 일련의 프로세스가 존재하고 이를 파악하는 것은 창업자의 성공적인 창업 경험을 지원하는 기반이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 창업 경험자들을 대상으로 설문 조사를 실시하여 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 창업 프로세스 모델을 구축하고 분석하고자 한다. 실제 ICT 서비스업 창업 사례를 기반으로 프로세스 분석한 결과, 창업자 분석, 아이디어 도출, 사업계획서 작성, 사업다각화가 전체 창업 과정에서 중요한 프로세스로 도출되었다. 반면에 마케팅 관련 활동 및 투자자금 활용 과업이 빈도는 높았지만 중요하게 나타나지 않았는데 이는 이러한 활동들이 일회성 활동이 아니라 지속적으로 수행되어야 하는 과업임을 의미한다. 본 연구에서 제안하는 분석 방법을 통해 창업 과업 간의 순차적인 흐름을 도출하고 과업 수행 간 특징을 도출할 수 있을 뿐만 아니라 개별 과업 단위의 연구에서는 파악할 수 없었던 일시적 과업의 파악과 상호 보완적인 과업 활동의 파악이 가능할 것이라 기대된다. 본 연구에서 제안하는 프로세스 모델 및 분석 결과를 바탕으로 창업자 지원 시스템을 구축하게 되면 더 많은 실제 창업 사례 분석을 통하여, 예비 창업자 또는 신규 창업자의 창업 과정에서 개인별 맞춤형 지원이 가능할 뿐만 아니라, 창업 과정에서 발생되는, 또는 발생 가능한 여러 어려움을 극복하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

Recently there are many development and support policies for start-up companies because of successful venture companies related to ICT services. However, as these policies have focused on the support for the initial stage of start-up, many start-up companies have difficulties to continuously grow up. The main reason for these difficulties is that they recognize start-up tasks as independent activities. However, many experts or related articles say that start-up tasks are composed of related processes from the initial stage to the stable stage of start-up firms. In this study, we models the start-up processes based on the survey collected by the start-up companies, and analyze the start-up process of ICT service companies with process mining techniques. Through process mining analysis, we can draw a sequential flow of tasks for start-ups and the characteristics of them. The analysis of start-up businessman, idea derivation, creating business model, business diversification processes are resulted as important processes, but marketing activity and managing investment funds are not. This result means that marketing activity and managing investment funds are activities that need ongoing attention. Moreover, we can find temporal and complementary tasks which could not be captured by independent individual-level activity analysis. Our process analysis results are expected to be used in simulation-based web-intelligent system to support start-up business, and more cumulated start-up business cases will be helpful to give more detailed individual-level personalization service. And our proposed process model and analyzing results can be used to solve many difficulties for start-up companies.