Earticle

글로벌 비즈니스 환경이 급변함에 따라 각국의 경제정책 패러다임도 지속적으로 변화한다. 그중 중소기업 육성은 많은 선진국의 핵심적인 정책으로 자리 잡았다. 중소기업의 성장은 고용 없는 성장 시대의 일자리 창출과 지역사회 발전에 기여한다. 특히, 중소기업의 성장은 중견기업, 대기업으로 성장하는 밑거름이 된다. 따라서 중소기업의 성장은 국가 경제에 중요한 역할을 할 것이다. 최근 4차 산업혁명으로 정보통신기술이 주목받는 가운데, ICT 중소기업의 성장은 국가 미래산업으로 주목받고 있다. 이에 본 연구는 ICT 중소기업의 성과에 연구개발 요인이 어떠한 영향을 미치는 검증한다. 이를 위해 과학기술정보통신부에서 조사한 ICT 중소기업 실태조사의 응답을 바탕으로 실증한다. 실증분석 결과 첫째, 자원기반이론에 입각한 ICT 중소기업의 연구개발 투자, 연구개발 인력, 정부지원정책은 기업의 경쟁우위 확보에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 기업의 경쟁우위인 4차 산업 활용, 제품의 수준은 기업의 매출에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 마지막으로 기업의 성장단계에 따라 인수합병 및 기술확보방법이 다른 것으로 나타났다. 따라서 ICT 중소기업의 기술혁신과 기업성과를 달성하기 위해서는 정부 지원정책과 내부 연구개발 인력 확보 및 투자가 주요 요인이며, 기업의 성장단계에 따라 기술확보전략이 다른 것으로 나타났다.

The national economic policy paradigm is constantly changing according to the global business environment. Among them, fostering SMEs is a core policy of many developed countries. The growth of SMEs contributes to the creation of jobs and the development of local communities in the era of employment-free growth. In particular, the growth of SMEs is the foundation for growth into mid-sized and large enterprises. Therefore, the growth of SMEs plays an important role in the national economy. Information and communication technology (ICT) became important much more with the emergence of the 4th industrial revolution. Among them, the growth of ICT SMEs is the nation's future asset. Therefore, this study examines and verifies the main factors affecting the performance of ICT SMEs from the view of their R&D resources. On the basis of 1,999 SMEs dataset, empirical analysis was performed to investigate the influence of R&D resources on their corporate performance. Its results are as follows. First, based on theresource-based theory, ICT SMEs' R&D investment, R&D manpower, and government support policies were found to have a positive effect on securing a company's competitive advantage. Second, it was found that the level of product has a positive effect on the company's performance. Finally, it was found that M&A and technology acquisition method strategies differ according to the growth stage of the company. Therefore, in order to achieve technological innovation and corporate performance of ICT SMEs, the government support policy and investment into internal R&D personnel play as main factors. In addition, it was found that technology acquisition strategies differ depending on the growth stage of the company.

지금까지 많은 리뷰 연구가 이루어져 왔음에도 불구하고 소비자들이 남긴 리뷰들 중 대표적인 리뷰의 위치나 크기를 소비자들이 인식할 수준만큼 강조하는 리뷰, 이른바 강조된 리뷰에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 강조된 리뷰의 노출 방식에 따른 소비자들의 인식 차이를 확인하는 것이 주된 목표이다. 이를 위해 가상의 온라인 리뷰 페이지를 제작하여 최종적으로 강조된 리뷰가 없는 이미지를 보여주는 집단 23명, 긍정적으로 강조된 리뷰만 노출하여 보여주는 집단 61명, 그리고 긍정적으로 강조된 리뷰와 부정적으로 강조된 리뷰를 모두 노출하여 보여주는 집단 87명을 대상으로 분석하였다. 분석 결과, 강조된 리뷰의 노출 방식에 따른 차이는 리뷰의 유용성 측면에서는 유의한 수준으로 유용성에 양의 상관관계가 나타났으나, 회의감에는 유의한 영향을 주지 않았다. 또한 리뷰의 유용성과 플랫폼 신뢰도와는 유의한 양의 상관관계, 리뷰의 회의감과 플랫폼 신뢰도와는 유의한 음의 상관관계가 나타났으며, 최종적으로 플랫폼 신뢰도와 사용 의도와의 관계는 유의한 수준으로 긍정적인 영향을 미쳤다. 모든 분석 결과에서 상품군에 따른 차이는 거의 없었다. 이를 통해, 온라인 쇼핑몰의 리뷰를 설계할 때 잠재적인 소비자들의 사용 의도 및 신뢰도를 높이기 위해서 긍정적으로 강조된 리뷰와 부정적으로 강조된 리뷰를 모두 보여주는 것이 중요하다는 점을 시사할 수 있다.

Though there have been a lot of studies about online product review, the effects of highlighted reviewhave not been examined enough. Highlighted review is a type of review that the platform designer changes its size or position in order to highlight without any sponsorship or incentive. The main subject of this study is about how highlighted review type affects consumer’s perception and behavior in online information acquisition. We collected data from 171 subjects to test hypotheses. Using three different types of screen captures, we compared three groups - general review group, positive highlighted review only group, and both positive and negative highlighted review group. As a result, disclosing both of positiveand negative highlighted review was perceived more useful than disclosing only positive highlighted review. However, correlation between highlighted review type and review skepticism was not statistically significant. The impacts of review usefulness and skepticism on platform credibility were statistically significant, and the correlation between platform credibility and usage intention was also significant. All of results is almost similar across two product types, search goods and experiential goods. This research provides practical implications to online shopping platform designers when they design review systems to make people use their platforms.

세계적인 전자상거래 기업들은 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 위해 사용자 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 있다. 기존 관련 연구에서는 주로 평점, 구매 여부 등 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하였다. 하지만 이와 같은 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하면 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 호텔을 이용한 사용자가 호텔 서비스, 청결 상태 등에 대하여 만족하지 못한다고 리뷰를 작성하였으나 선호도 평점 5점을 부여했을 때 정량적 선호도(평점)와 정성적 선호도(리뷰)가 불일치한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 선호도 정보와 정성적 선호도 정보가 일치하는지를 확인하고 이를 바탕으로 선호도 정보가 일치하는 사용자를 바탕으로 새로운 프로파일을 구축하여 개인화 추천 서비스를 제공하고자 한다. 리뷰에서 정성적 선호도를 추출하기 위해 자연어 처리 관련 연구에서 널리 사용되고 있는 CNN, LSTM, CNN + LSTM 등 딥러닝 기법을 사용하여 감성분석 모델을 구축하였다. 이를 통해 사용자가 작성한 리뷰에서 정성적 선호도 정보를 정교하게 추출하여 정량적 선호도 정보와 비교하였다. 본 연구에서 제안한 추천 방법론의 성능을 평가하기 위해 세계 최대 여행 플랫폼 TripAdvisor에서 실제 호텔을 이용한 사용자 선호도 정보를 수집하여 사용하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 추천 방법론이 기존의 정량적 선호도만을 고려하는 추천 방법론보다 우수한 추천 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

Global e-commerce websites offer personalized recommendation services to gain sustainable competitiveness. Existing studies have offered personalized recommendation services using quantitative preferences such as ratings. However, offering personalized recommendation services using only quantitative data has raised the problem of decreasing recommendation performance. For example, a user gave a five-star rating but wrote a review that the user was unsatisfied with hotel service and cleanliness. In such cases, has problems where quantitative and qualitative preferences are inconsistent. Recently, a growing number of studies have considered review data simultaneously to improve the limitations of existing personalized recommendation service studies. Therefore, in this study, we identify review and rating mismatches and build a new user profile to offer personalized recommendation services. To this end, we use deep learning algorithms such as CNN, LSTM, CNN + LSTM, which have been widely used in sentiment analysis studies. And extract sentiment features from reviews and compare with quantitative preferences. To evaluate the performance of the proposed methodology in this study, we collect user preference information using real-world hotel data from the world's largest travel platform TripAdvisor. Experiments show that the proposed methodology in this study outperforms the existing other methodologies, using only existing quantitative preferences.

최근 인터넷과 모바일 플랫폼에서 AI 기술을 도입하여 서비스 이용자 및 제공자의 효용 가치를 증가하고자 하는 관심이 증대되고 있다. 본 연구는 지역경제, 특히 외식 산업의 활성화에 있어서 AI 기술이 어떤 역할을 가져오는지에 대해 살펴보고자 한다. 국내 최대 인터넷 포털과의 협업을 통해 서비스 이용자 수가 가장 많은 서울시 강남구 지역의 7,035개의 지역 외식 업체들을 대상으로 상점 검색과 선택과 같은 이용자의 참여도에 미치는 AI 추천 서비스의 영향을 실증분석을 통해 확인하였다. 연구결과 AI 검색 및 추천 시스템의 사용은 이전에 덜 주목을 받던 상점의 노출을 증가시키며 서비스 이용자들에 의한 전반적인 상점 선택수와 전환율을 향상시키는 것으로 밝혀졌다. 본 연구의 주요 시사점은 지역 경제에 대한 AI 기반 정보시스템의 가치를 이론화하여 기존 연구를 확장하였다는 점과 지역 상점 및 검색 서비스 제공자들에게 효과적인 AI 기술의 사용이 지역경제 활성화에 이바지할 수 있다는 시사점을 제시한다.

This research investigates the pivotal role of AI-enabled technologies in vitalizing the local economy. Collaborating with a leading search engine company, we examine the direct and indirect of an AI-based location search service on the success of sampled 7,035 local restaurants in Gangnam area in Seoul. We find that increased use of AI-enabled search and recommendation services significantly improved the selections of previously less-discovered or less-popular restaurants by users, and it also enhanced the stores’ overall conversion rates. The main research findings have contributions to extant literature in theorizing the value of AI applications in local economy and have managerial implications for search businesses and local stores by recommending strategic use of AI applications in their businesses that are effective in highly competitive markets.

블록체인은 유전자분석 서비스의 한계점인 개인정보 유출, 데이터 관리 이슈 등을 해결하고 이를 활성화할 핵심기술로 주목받고 있다. 유전자분석 서비스는 지속적 비용 감소와 규제환경 변화로 인해 시장규모가 증대해 왔으며, 뛰어난 보안과 다양한 서비스와 연결이 가능한 블록체인이 결합될 경우, 잠재성이 더욱 커질 것으로 예상된다. 이 연구에서는 기술수용모델(TAM)과 혁신저항이론을 결합해 연구 모형을 제작, 블록체인 속성 중 차세대 유전자분석 서비스의 수용의도와 혁신 저항에 영향을 미치는 요인들을 분석한다. 이러한 분석을 위해 블록체인 및 유전자분석 서비스에 대한 잠재적 사용자가 될 150여 명을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 수용의도 및 저항에 영향을 줄 것이라고 추론하는 블록체인의 4자기 속성 즉, 보안성, 투명성, 가용성, 다양성 등을 연구변수로 설정하여 분석을 진행했다. 기술수용 및 혁신저항 변수에는 인지된 유용성, 인지된 위험, 인지된 복잡성 등을 설정하여, 블록체인의 특성이 매개변수를 통해 수용의도와 혁신저항에 미치는 영향을 분석했다. 이러한 분석을 통해 차세대 유전자분석 정보플랫폼의 저항을 줄이고 수용의도를 높이기 위해 중요하게 고려해야할 핵심변수를 가려낸다. 이 연구는 블록체인 기반의 새로운 유전자분석 정보플랫폼을 준비하는 업체에서 서비스 고도화를 위해 고려해야 할 혁신요인을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

Blockchain is a core technology to solve personal information leakage and data management issues, which are limitations of existing Genomic Sequencing services. Due to continuous cost reduction and deregulation, the market size of Genomic Sequencing has been increasing, also the potential of services is expected to increase when Blockchain’s security and connectivity are combined. We created our research model by combining the Technology Acceptance Model (TAM) and the Innovation Resistance Theory also analyzed the factors affecting the acceptance intention and innovation resistance of the Blockchain Based Genomic Sequencing Information Platform. A survey was conducted on 150 potential users of Blockchain and Genomic Sequencing services. The analysis was conducted by setting the four Blockchain variables: Security, transparency, availability, and diversity). Also, we set the Perceived Usefulness, Perceived risk, and Perceived Complexity for Technology Acceptance and Innovation Resistance variables and analyzed the effect of the characteristics of the Blockchain on acceptance intention and innovation resistance through these variables. Through this analysis, key variables that need to be considered important to reduce resistance and increase acceptance intention could be identified. This study presents innovation factors that should be considered in companies preparing a new Blockchain Based Genomic Sequencing Information Platform.

많은 온라인 여행 대행사(OTA; online travel agencies)들은 고객 만족을 위해 호텔에 대하여 평균 평점과 함께 가장 최근에 게시된 리뷰 정보를 제공하고 있다. 이 두 가지 정보(평균 평점 및 최근 게시된 리뷰)가 행동 의사 결정 과정에 미치는 상대적 영향을 확인하기 위해, 본 논문에서는 두 가지 연구를 수행하였다. 첫째로, 실험 연구 설계를 사용하여 온라인 리뷰 소비에서 두 가지 정보의 상대적 영향을 조사하였고, 둘째로, 온라인 리뷰 생성에 대한 상대적 영향을 경험적 접근방식을 통해 확인하였다. 분석 결과, 리뷰 생성의 경우, 사람들은 평균 평점과 최근 리뷰의 불일치를 관찰할 때(일시적 이상 현상이 있을 때), 방향에 관계없이 최근 리뷰에서 벗어나려는 경향(반응 행동)을 보였다. 한편, 리뷰 소비자는 일시적 이상 현상에서 최근 게시된 리뷰의 의견에 순응하려는 경향(군집 행동)을 보였다. 그리고 두 경우 모두, 최근 게시된 리뷰가 부정적일 때 그 효과가 커짐을 확인하였다. 이 결과를 바탕으로, 본 연구는 평균 평점과 최근 게시된 리뷰라는 두 가지 정보 사이의 상대적 영향과 이들이 온라인 리뷰 소비와 생성에 미치는 다른 영향에 대한 이론적 및 실제적 시사점을 제공하였다.

Many online travel agencies (OTAs) provide average ratings and time-relevant information or the most recently posted reviews regarding hotels to satisfy customers. To identify these two factors’ relative influence on behavioral decision-making processes, we conducted two studies: (1) an experimental research design to explore the relative influence of the two on online review consumption and (2) an empirical approach to examine their relative impact on online review generation. The results show that when review posters observe an inconsistency between average ratings and recent reviews, they tend to deviate from the recent reviews regardless of the overall direction (reactance behavior). Meanwhile, review consumers tend to conform to the opinions presented in recent reviews (herding behavior). Additionally, in both cases, the effects are amplified in case of a negative aberration. Based on the findings, this study provides theoretical and practical implications regarding the relative influences of average rating and recently posted reviews and their different impacts on online review consumption and generation.

기존 연구들은 주로 사용자의 게임 참여 동기나 사회적 욕구에 따른 이탈 요인을 연구하였다. 하지만, 기존 연구들은 게임 참여 동기 관점에서 집중하다 보니, 사용자 불만 사항 개선에 따른 사용자 이탈에 관한 분석은 비교적 적게 이루어져왔다. 게임에 대한 사용자 불만 사항과 그에 따른 게임 품질 개선은 사용자가 게임에 참여하는 요인 중 하나이다. 따라서, 본 연구는 사용자 불만 요인이 사용자 이탈에 미치는 영향을 실증적으로 분석하여 그 관계를 살펴보고자 한다. 본 연구는 최근 유행했던 “PUBG - 배틀그라운드 게임”을 분석하여 제품 품질에 대한 불만 사항 피드백이 얼마나 사용자 이탈에 영향을 주는지 실증적으로 분석 한다. 텍스트 마이닝(Text Mining) 분석을 통해, 사용자들의 품질에 대한 불만요인을 도출하였고, 콕스모델(Cox Model)을 통해 불만 요인에 따른 사용자의 이탈률을 추정하였다. 또한 준실험설계 방법을 통해 실제 불만사항 개선 패치에 따라 사용자 수가 어떻게 변화하는지 살펴봄으로 본 연구 결과를 검증하였다. 분석 결과, 불만 사항 중 게임의 재미와 관련된 요인들이 사용자 이탈에 가장 큰 영향을 주었고, 반면 게임 사용 편의성과 관련된 불만 사항들은 비교적 사용자 이탈에 적은 영향을 준다는 것을 실증적으로 보였다. 본 연구결과에 따르면, 게임 불만 요인 개선에 따라 사용자들의 이탈 정도가 달라질 수 있으며, 이에 따라 게임 사용자 관리를 할 수 있다는 것을 밝혀냈다. 본 연구는 게임 개발 및 운영사 입장에서 사용자들의 불만 사항 개선에 대한 우선 순위를 제공해 줌으로서 실증적인 공헌을 제시한다.

Obviating user churn is a prominent strategy to capitalize on online games, eluding the initial investments required for the development of another. Extant literature has examined factors that may induce user churn, mainly from perspectives of motives to play and game as a virtual society. However, such works largely dismiss the service aspects of online games. Dissatisfaction of user needs constitutes a crucial aspect for user churn, especially with online services where users expect a continuous improvement in service quality via software updates. Hence, we examine the relationship between a game’s quality management and its user base. With text mining and survival analysis, we identify complaint factors that act as key predictors of user churn. Additionally, we find that enjoyment-related factors are greater threats to user base than usability-related ones. Furthermore, subsequent quasi-experiment shows that improvements in the complaint factors (i.e., via game patches) curb churn and foster user retention. Our results shed light on the responsive role of developers in retaining the user base of online games. Moreover, we provide practical insights for game operators, i.e., to identify and prioritize more perilous complaint factors in planning successive game patches.

최근 전자지갑, 디지털화폐, 선불포인트, 선불카드 같은 선불전자지급수단의 사용이 점차 증가하고 있다. 선불지급수단은 선 충전, 후 사용이라는 특성이 있다. 본 연구는 선불 충전이 필요한 서비스의 개선에 도움을 주고자, 선불전자지급수단의 온라인 충전 이용의도에 영향을 미치는 요인들에 대하여 기술수용모델을 변형하여 실증적으로 연구하였다. 선불전자지급수단의 온라인 충전 이용의도에 관련된 선행연구가 많지 않아 기존 간편결제와 전자화폐에 대한 연구들을 통해 요인 변수를 도출하였다. 선불 교통카드 사용자를 대상으로 조절효과를 중심으로 온라인 충전의 이용의도를 분석하였다. 연구 결과 독립변수 중에서 ‘편리성’, ‘보편성’, ‘자기효능감’은 매개변수인 ‘지각된 유용성’에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. ‘지각된 유용성’은 종속변수인 ‘이용의도’에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 사용자들의 성별, 인터넷 사용시간, 인터넷 쇼핑 구매빈도, 모바일충전 이용빈도, 교통카드 이용형태 등에 따라서 ‘지각된 유용성’과 ‘이용의도’에 조절효과가 유의미하게 나타났다. 시사점으로 선불 서비스의 유용성을 높이는 방향으로 서비스에 대한 개선과 차별화된 마케팅의 필요성을 제안하였다. 다른 요인변수와 조절변수를 추가하여 전자지갑, 간편결제포인트, 디지털화폐 등의 서비스를 대상으로 향후 연구 방향을 제시하였다.

Recently, the use of prepaid electronic payments such as electronic wallets, digital currency and prepaid points is gradually increasing. Prepaid electronic payments has the characteristic of being used after charging first. This study empirically investigated the factors affecting the intention to use online charging in order to help improve the service that require prepaid recharge by applying transformed TAM. Since there are not many previous studies for the intention to use online charging, we extract factors through preceding researches for electronic cash and mobile easy payment. Also we analyze the intention to use online charging for transportation card users, focusing on the moderating effects. As a result of the study, it was found that ‘convenience’, ‘ubiquity’, and ‘self-efficacy’ among the independent variables had a positive (+) effect on mediation variable ‘perceived usefulness’. ‘Perceived usefulness’ was analyzed to have a significant influence on the dependent variable ‘usage intention’. According to users’ gender, internet usage time, internet shopping frequency, online charging frequency and transportation card usage type, the moderating effect was significant on ‘perceived usefulness’ and ‘usage intention’. As an implication, it was suggested that service improvement and differentiated marketing are needed in direction of increasing the usefulness of services. Additional research directions were proposed for services such as e-wallets, prepaid points and digital currencies by adding other factors and moderate variables.

스마트홈(Smart Home)은 일상생활에서의 편의성을 높이고 가정에서의 삶의 질을 향상시킬 수 있도록 하는 첨단 사물인터넷(IoT) 서비스이다. 최근 인공지능(AI) 기술이 적용된 스마트홈 서비스가 등장하면서 그에 대한 관심이 더욱 증가하고 있다. 스마트홈 시장에서의 경쟁 우위 선점을 위해, 기업들은 사용자들에게 맞춤형 “개인화 서비스”를 제공하고 있으며, 이는 스마트홈 사용을 보다 촉진할 수 있는 핵심 서비스라 할 수 있다. 본 연구는 스마트홈 개인화 서비스에 대한 가치 인식과 사용의도에 대한 영향 요인을 고찰하고자 한다. 본 연구에서는 스마트홈 개인화 서비스에 대한 가치 인식에 영향을 주는 핵심 요인으로 4가지 차원의 동기화된 혁신성(인지적, 기능적, 쾌락적, 사회적 혁신성)과 프라이버시 위험 인식에 초점을 두고 그 영향력을 분석하였다. 특히 본 연구에서는 최근 사회형태적으로 차별화된 특징을 보이고 있는 MZ세대(10후반~30대의 젊은 층)와 40~50대 이상의 X세대 및 베이비붐 세대 간 차이점이 있는지 비교 분석하였다. 이를 통해, 기성세대와 다른 MZ세대가 보이는 차별적 특징을 도출하고, 스마트홈 서비스 사용 활성화를 위한 학문적․실무적 시사점을 제공하고자 한다.

Smart home is an advanced Internet of Things (IoT) service that enhances the convenience of human daily life and improves the quality of life at home. Recently, with the emergence of smart home products and services to which artificial intelligence (AI) technology is applied, interest in smart home is increasing. To gain a competitive edge in the smart home market, companies are providing “personalized service” to users, which is a key service that can promote smart home use. This study investigates the factors affecting the value awareness of personalized service and intention to use smart home. This research focuses on four-dimensional motivated innovativeness (cognitive, functional, hedonic, and social innovativeness) and privacy risk awareness as key factors that influence the value awareness of personalized service of smart home. In particular, this study conducts a comparative analysis between the generation MZ (young people in late teens to 30s), who are showing socially differentiated characteristics, and the generation X and baby boomers in 40s to 50s or older. Based on the analysis results, this study derives the distinctive characteristics of generation MZ that are different from the older generation, and provides academic and practical implications for expanding the use of smart home services.