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본 연구는 샤오홍슈 앱(RED app)을 이용하여 한국에 장기간 체류하는 중국인을 대상으로 설문조사를 실시하여 중국인의 한국 관광행위를 조사하고 분석하였다. 기억할만한 관광경험(MTEs: Memorable Tourism Experiences) 모델을 기반으로 몇 가지 변수를 추가하여 한국에서 장기간 체유하는 중국인의 여행 행동을 분석합니다. 최근 사용자 수가 많은 모바일 앱: 샤우홍슈(RED)의 이용자를 대상으로 조사했다. 212개의 유효한 표본분석을 통해 몇 가지 결론을 도출하였다. (1) 경치, 오락 및 정보성이 사람들의 여행 경험 공유에게 긍정적 영향을 주지만 상호작용 요인이 그렇지 않다는 결론을 발견하였다. (2) 여행 경험을 공유하는 행위는 여행 만족도와 다른 목적지에 방문하는 의도에 긍정적인 영향을 미치고 여행 만족도는 한국에 있는 다른 목적지에 방문하는 의도에 긍정적인 영향을 파악했다. 이 연구는 기억할만한 관광경험과 사용자 생성 콘텐츠(UGC: User-Generated Content) 모델을 결합하여 관광에 대한 문헌을 확장하여 외국인의 한국 관광행위에 관련하는 연구를 파악할 수 있다.

This study analyzes and examines the travel behavior of Chinese people in Korea through a questionnaire survey of Chinese people who are long-term residents in Korea using Xiaohongshu App (RED). In this study, we add some variables to the MTEs (Memorable Tourism Experiences) model to analyze the travel behavior of Chinese people who are in Korea for a long period of time. We also chose to survey the users of Xiaohongshu App (RED), a popular software in recent years, and found the following findings in 240 valid questionnaires: (1) Scenery, Entertainment, and Informativeness have positive effects on people sharing travel experiences, while interaction does not. (2) Sharing travel experiences had a positive effect on travel satisfaction and the intention to go to other destinations, and travel satisfaction had a positive effect on the intention to go to other destinations. This paper extends the literature on tourism by combining MTEs and UGC (User-Generated Content) models, and also provides relevant suggestions for further research on the travel behavior of foreigners in Korea.

코로나19 펜데믹이 장기화되면서 비대면 업무가 늘어나고 단순반복적인 질문 및 업무에 대한 자동화 수요가 증가하였으며 성과도 보고 있다. 따라서 기업은 더 나아가 E2E 업무에 복잡한 여러 업무 프로세스를 연계하고 위해 AI 등 다양한 기술을 적용하여 모든 작업을 자동화하려고 시도하고 자동화 업무영역을 확장하고 있다. 하지만 Intelligent Process Automation(IPA)부분으로의 확장은 아직 적용사례 및 관련 솔루션을 찾아보기 어려울 정도로 시작 단계에 머물고 있어 복잡하고 다양한 업무 프로세스들로 구성되어 있는 전사업무의 자동화를 고려하고 있는 기업에서는 도입에 대한 의사결정을 내리기에는 부족한 면이 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 RPA, Chatbot, AI 기술을 적용한 Hyperautomation Platform(HAP) 구성을 제안하였고, HAP를 사용하여 지능형 프로세스 자동화를 가져올 수 있는 적용방안과 현업 업무에 적용 가능한 구현사례를 제시하여 객관적이고 종합적으로 도입을 검토할 수 있도록 하였으며, Hyperautomation 개념의 실현 가능성을 확인하여 HAP를 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.

As the COVID-19 pandemic is prolonged, non-contact work has increased, as well as the demand for automation of simple and repetitive questions and tasks with success of using them. Therefore, companies are attempting to expand the area of automated business and apply various technologies such as AI to complex and various business processes of E2E to provide automation of all business. However, the extension to Intelligent Process Automation (IPA) is still in its beginning stage so that it is difficult to find practical use cases and related solutions. In this aspect, it is safe to say that there is insufficient evidence for companies which have various and complex enterprise processes to make a decision about the adoption. In this study, to solve this problem, a Hyper Automation Platform (HAP) that consists of RPA, Chatbot, and AI technology was proposed. Moreover, an implementation method that can bring intelligent process automation using HAP, and practical use-cases were provided so that it makes it possible to review the implementation of the HAP objectively and comprehensively. This study is meaningful and valuable to check the feasibility of the Hyper Automation concept and to actively utilize HAP.

본 연구는 목적은 디지털 플랫폼인 YouTube에서 최근 채널을 만든 크리에이터와 유튜버의 성공 여부를 분류 분석을 통해 알아보고자 함이다. 이를 위하여 과학기술 카테고리의 유튜버 채널 실제 정보들을 바탕으로 평균 동영상 업로드 횟수, 평균 영상 길이, 선택 가능한 다국어 자막 개수, 운영 중인 다른 소셜 네트워크 채널의 정보를 식별하였다. 식별한 정보와 머신러닝 기법을 활용하여 초기 유튜버들의 성공 여부인 수익창출 여부를 분류 분석하였으며, 분석결과, 인공 신경망 알고리즘이 초기 유튜버의 성공 또는 실패를 예측하는 데 가장 정확한 결과를 제공하고 있음을 발견했다. 또한, 제시된 다섯 가지 요인은 분석결과 향상에 기여하는 것으로 나타났다. 본 연구는 유튜브를 시작하고자 하는 신규 개인 창업가, 현재 유튜브를 운영하고 있는 인플루언서, 이러한 디지털 플랫폼을 활용하고자 하는 기업들에게 디지털 플랫폼의 다양한 접근 방식과 활용 방향에 대해 제언한다.

This study classifies the success of creators and YouTubers who have created channels on YouTube recently, which is the most influential digital platform. Based on the actual information disclosure of YouTubers who are in the field of science and technology category, video upload cycle, video length, number of selectable multilingual subtitles, and information from other social network channels that are being operated, the success of YouTubers using machine learning was classified and analyzed, which is the closest to the YouTube revenue structure. Our findings showed that neural network algorithm provided the best performance to predict the success or failure of YouTubers. In addition, our five factors contributed to improve the performance of the classification. This study has implications in suggesting various approaches to new individual entrepreneurs who want to start YouTube, influencers who are currently operating YouTube, and companies who want to utilize these digital platforms. We discuss the future direction of utilizing digital platforms.

코로나19 팬데믹의 영향으로 오프라인 현장콘서트의 대안적 공연형태이자 새로운 수익모델로서 유료 온라인 라이브콘서트가 등장하였으며, 계속해서 활발히 진행되어 오고 있다. 이러한 유료 온라인 라이브콘서트 참여자들의 경험에 대한 관심은 높아지고 있지만, 이들의 콘서트 소비 및 참여경험을 상세하게 분석한 연구는 드물다. 이에 본 연구는 사회표상이론(social representations theory, SRT)을 바탕으로 유료 온라인 라이브콘서트 참여자들의 소비경험에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목적으로 한다. 특히 유료 온라인 라이브콘서트에 대한 참여자들의 경험을 바탕으로 C-P-N-D(Content-Platform- Network-Device) 모형에 기반한 유료 온라인 라이브콘서트의 특징 차원의 요소와 관람자의 인식 차원의 요소들을 탐색하고자 하며, 이를 위해 개방형 설문에 대한 239명의 응답을 바탕으로 SRT에 기반한 핵심-주변부 분석을 실시하였다. 연구결과에 따르면, 유료 온라인콘서트에 대한 총체적인 인식과 네트워크 및 기기 차원의 특징들이 유료 온라인콘서트의 핵심적 사회표상 요소로 제시되었으며, 콘텐츠와 플랫폼 차원의 요인들이 주변부 요소로 제시되었다. 본 연구의 결과는 대안적 매체로 부상하는 유료 온라인콘서트에 대한 전반적인 이해를 제고하고, 참여자들의 소비 및 관람 경험에 대한 심도 있는 이해와 이론 및 실무적 통찰력을 제공하고 있다.

Due to COVID-19, paid virtual live-stream concerts have emerged as an alternative format and a new revenue model for in-person live concerts. Despite the increasing scholarly and practical interest in how participants experience paid virtual live-stream concerts, few studies examined participants’ consumption and participation experiences. Thus, this study aims to provide insights into consumers’ virtual live-stream concert experience by employing social representations theory (SRT). We explore the features of paid virtual live-stream concerts based on the C-P-N-D (Content-Platform-Network-Device) framework and the consumers’ cognitive and affective perception. To this end, an SRT-based core-periphery analysis was conducted based on 239 responses to the open-ended survey questions. The results show that networkand device-level features of virtual live concerts and participants’ overall perception are presented as core elements of paid virtual live-stream concerts, whereas content- and platform-level features are peripheral elements. This finding provides an in-depth understanding of the emergence of paid virtual live-stream concerts as an alternative concert format, thereby providing an invaluable understanding of a virtual live concert experience and theoretical and practical insights.

e-커머스 플랫폼 문헌에서 유효한 관점 중 하나는 정보 비대칭 상황에서의 판매자 신호전략이다. 본 연구에서는 판매자의 신호전략이 소비자의 의사결정에 미치는 영향을 체계적으로 탐색하기 위해 신호이론과 쇼핑목표이론을 기반으로 연구모델을 구성하였다. 구체적으로 소비자의 쇼핑 목표에 따라 판매자가 제공하는 신호 효과(i.e., 평판, 온라인 구전 비율, 가격)에 차이가 있는지 분석하였다. 실증분석을 위해서는 대표적인 e-커머스 플랫폼인 아마존을 대상으로 26,246개의 데이터를 수집하여 가우시안 코플라 방법을 활용하였다. 분석결과, 판매자가 제공하는 신호는 수익에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이러한 효과는 소비자의 쇼핑목표에 따라 조절되는 것으로 분석되었다. 본 연구는 쇼핑목표이론을 기반으로 소비자가 입력하는 키워드에 따라 판매자의 신호전략 효과에 차이가 있다는 점을 발견함으로써 신호이론 및 전자상거래 문헌에 기여하였다.

One of the valid perspectives in the e-commerce platform literature is the seller signaling strategy in the information asymmetry situation. In this study, a research model was constructed based on signaling theory and shopping goal theory to systematically explore the effects of a seller's signaling strategy on consumer decision-making. Specifically, the study examined whether the signaling effects (i.e., reputation, electronic word-of-mouth, price) provided by the seller differed based on consumers' shopping goals. For the empirical analysis, the Gaussian Copula method was employed, utilizing 26,246 data collected from Amazon, a leading e-commerce platform. The analysis revealed that the signals provided by the seller positively impacted sales, and this effect was moderated by consumers' shopping goals. Drawing on shopping goal theory, this study contributes to signaling theory and e-commerce literature by discovering differences in the effectiveness of a seller's signaling strategy based on the keywords input by consumers.

기존에는 사람이 생성하던 문장, 이미지, 음성 등을 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 생성할 수 있게 되면서, 생성형AI 기술이 전 세계적인 관심을 받고 있다. 특히, 대표적 생성형AI 서비스인 ChatGPT는 기존 챗봇 서비스와 차별화되는 능동성과 정확도를 보여주며, 단기간에 이용자 수가 급증하고 있다. 이렇듯 생성형AI 서비스에 대한 관심이 높아지고 있음에도 불구하고, 대부분의 선행연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이에, 본 연구는 생성형AI 서비스의 성공요인을 도출하고 이를 바탕으로 성공적인 비즈니스 전략을 제안하기 위해 LDA 토픽모델링과 키워드 네트워크 다이어그램을 활용하였다. 또한, ChatGPT를 사용하여 기존 텍스트마이닝 방법론을 보완하는 새로운 연구방법론을 제시하였다. 본 연구는 선행연구들의 한계를 극복하고, 생성형AI의 미래 발전에 대한 학술적 및 실무적 시사점을 제공했다는 점에서 의의가 있다.

Generative Artificial Intelligence (AI) technology is gaining global attention as it can automatically generate sentences, images, and voices that humans previously generated. In particular, ChatGPT, a representative generative AI service, shows proactivity and accuracy differentiated from existing chatbot services, and the number of users is rapidly increasing in a short period of time. Despite this growing interest in generative AI services, most preceding studies are still in their infancy. Therefore, this study utilized LDA topic modeling and keyword network diagrams to derive success factors for generative AI services and to propose successful business strategies based on them. In addition, using ChatGPT, a new research methodology that complements the existing text-mining method, was presented. This study overcomes the limitations of previous research that relied on qualitative methods and makes academic and practical contributions to the future development of generative AI services.

자산운용은 수많은 변수와 인간의 심리까지도 통찰해야 하는 복잡하고 어려운 분야이다. 따라서 전통적으로 전문가의 영역이었으며, 이러한 서비스를 받는 데 많은 비용이 들었다. 이러한 시장에 변화가 일어나고 있는데, 이른바 4차산업혁명으로 일컫는 디지털혁명이 그 동인이다. 그 중에서도 인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용한 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스는 그 백미이다. 편리한 접근성과 저렴한 비용으로 투자자문 서비스의 대중화가 가능하기 때문이다. 본 연구는 국내에서 서비스 사용자와 제공자의 로보어드바이저 선정 시, 어떤 요인들이 핵심적으로 중요한지, 또한 사용자와 제공자 집단 간의 선정요인에서 어떤 인식차이가 있는지를 밝히고자 하였다. 연구의 틀은 마케팅믹스 4C 모형을 기반으로 하였고, 모형의 설계와 분석은 델파이조사와 AHP를 활용하였다. 연구설계를 통해 4개의 주기준과 15개의 하부기준이 도출되었고, 연구의 발견내용은 다음과 같다. 첫째, 4개 주기준에서의 중요도는 양 집단 공히, 고객니즈> 고객편의> 고객비용> 고객소통 순으로 나타났다. 둘째, 15개의 하부기준들을 살펴보면 투자목적 Coverage, 투자성향 Coverage, 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요한 것으로 나타났다. 셋째, 집단 간을 비교하여 살펴보면 사용자 집단에서는 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요하게 나타났고, 제공자 집단에서는 투자목적 Coverage와 투자성향 Coverage 요인을 중요하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 실무적으로 유용한 시사점을 도출하였다. 먼저 로보어드바이저 서비스 확산을 위한 설계 시, 4개의 주기준과 15개 하부기준 가중치 차이에 따른 중요도 우선순위를 감안하여 사용자 지향적인 시스템 구축을 할 수 있는 근거를 마련하였다. 또한 집단 비교에서 나타난 각 하부기준의 우선순위 차이와, 가중치 차이가 큰 하부기준들에 대한 원인 파악, 제공자 집단 내의 전략/마케팅 담당과 시스템개발 담당 간 요인에 대한 인식 차이를 해소하기 위한 공감대 형성 등이 매우 중요함을 제시하였다. 학문적으로는 다수의 로보어드바이저 선정요인들을 도출함으로써 다양한 시각과 관점을 제시한 초기 연구라는 점에서 유의미하다. 본 연구의 발견점들을 통하여 국내에서도 성공적인 사용자 지향적 로보어드바이저 시스템을 구축하고 확산시켜 사용자들에게 도움을 줄 수 있기 기대한다.

Asset management is a complex and difficult field that requires insight into numerous variables and even human psychology. Thus, it has traditionally been the domain of professionals, and these services have been expensive to obtain. Changes are taking place in these markets, and the driving force is the digital revolution, so-called the fourth industrial revolution. Among them, the Robo-Advisor service using artificial intelligence technology is the highlight. The reason is that it is possible to popularize investment advisory services with convenient accessibility and low cost. This study aims to clarify what factors are critically important when selecting robo-advisors for service users and providers in Korea, and what perception differences exist in the selection factors between user and provider groups. The framework of the study was based on the marketing mix 4C model, and the design and analysis of the model used Delphi survey and AHP. Through the study design, 4 main criteria and 15 sub-criteria were derived, and the findings of the study are as follows. First, the importance of the four main criteria was in the order of customer needs > customer convenience > customer cost > customer communication for both groups. Second, looking at the 15 sub-criteria, it was found that investment purpose coverage, investment propensity coverage, fee level and accessibility factors were the most important. Third, when comparing between groups, the user group found that the fee level and accessibility factors were the most important, and the provider group recognized the investment purpose coverage and investment propensity coverage factors as important. This study derived useful implications in practice. First, when designing for the spread of the robo-advisor service, the basis for constructing a user-oriented system was prepared by considering the priority of importance according to the weight difference between the four main criteria and the 15 sub-criteria. In addition, the difference in priority of each sub-criteria shown in the group comparison and the cause of the sub-criteria with large weight differences were identified. In addition, it was suggested that it is very important to form a consensus to resolve the difference in perception of factors between those in charge of strategy and marketing and system development within the provider group. Academically, it is meaningful in that it is an early study that presented various perspectives and perspectives by deriving a number of robo-advisor selection factors. Through the findings of this study, it is expected that a successful user-oriented robo-advisor system can be built and spread in Korea to help users.

본 연구는 TOE(Technology-Organization-Environment) 모델을 기반으로 원격근무 솔루션(RWS)의 기술적, 조직적, 환경적 측면을 고려해 위드 코로나 시대 이용자들의 지속사용 의도를 설명할 수 있는 연구 모형을 제안하였다. 연구 모형 및 가설 검증을 위해 국내 원격근무 솔루션 사용자를 대상으로 온라인 설문을 실시하였고 부분최소자승법(Partial Least Square, PLS)을 이용해 411개 수집 데이터를 분석하였다. 분석 결과, 기능성과 보안성은 생산성 향상과 만족도에 모두 유의한 양의 상관관계가 있음이 밝혀졌다. 또한 조직 준비성은 생산성 향상에 긍정적인 영향을 끼치나 만족도에는 영향을 주지 못하는 것으로 드러났다. 정부지원은 원격근무 솔루션의 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것이 확인되었으나 건강에 대한 우려와 지속사용의도와의 상관관계는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 마지막으로 생산성 향상과 만족도, 지속사용의도 간의 상관관계들은 모두 유의한 것으로 확인되어 총 11개 가설 중 9개 가설이 지지되었다.

Based on the Technology-Organization-Environment (TOE) model, this study proposed a research model that explains the continuance intention of users in the with Covid-19 era considering the technical, organizational, and environmental aspects of Remote Work Solution (RWS). To verify the research model and hypothesis, an online survey was conducted on domestic RWS users. Partial least squares (PLS) were utilized to analyze the collected 411 data. As a result of the analysis, it was found that functionality and security level had positive impacts on both productivity improvement and satisfaction. However, it was also confirmed that organizational readiness had a positive effect on productivity improvement but did not affect satisfaction. Furthermore, the results revealed that government support had a positive relationship with continuance intention, but the health concerns did not. Finally, the correlations between productivity improvement, satisfaction, and continuous intention were confirmed to be significant. Therefore, 9 out of a total of 11 hypotheses were supported.

기존에 우수한 인재를 유치하기 위한 기업들의 경쟁이 심화됨에 따라, 직원들의 직무 만족도 관리가 중요해지고 있다. 이에 많은 기업의 관리자들은 직원들의 일상적인 경험과 고충을 파악하여 직무 만족도를 개선하기 위해 투자하고 있다. 그러나 직원 경험에 대한 충분한 이해의 부족으로 관리자들의 투자는 효과를 보지 못하고 있다. 본 논문은 전 세계적으로 가장 큰 직장인 커뮤니티인 글래스도어의 직원 리뷰와 기업 평점을 활용하여 직원 경험의 세부 요인들과 직무 만족도 간 관계를 조사한다. 이때 K-평균 군집화, Sentiment LDA Topic Modeling 등 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 직급에 따른 주요 경험을 추출하고, DistilBERT 감성 분석을 통해 각 직원경험 요인의 감성점수를 측정한다. 이후 도출된 직원 경험 요인과 감성 점수를 계량적으로 분석하여 각 직원 경험 요인과 직무 만족도 간의 관계를 파악한다. 그 결과, 조직 관리자와 일반 직원의 직장 내 경험에는 상당한 차이가 있는 것으로 발견되었다. 또한 고객관계, 자율성 등은 관리자의 만족도에 영향을 미치지 않는 등, 직무 만족도에 영향을 미치는 직원경험 역시 직급 간 상이했다. 본 연구는 직업적응이론을 기반으로 텍스트 마이닝과 계량 모델링 방법을 이용하여 직원경험의 주요 요인을 확인하고 이를 검증함으로써 관련 연구분야의 문헌을 확장한다. 더불어, 본 연구결과는 직원들의 직무 만족도 개선을 위한 인사관리 전략에 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 기업의 생산성을 개선할 것으로 기대한다.

With the fierce competition of companies for the attraction of outstanding individuals, job satisfaction of employees has been of importance. In this circumstance, many companies try to invest in job satisfaction improvement by finding employees’ everyday experiences and difficulties. However, due to a lack of understanding of the employee experience, their investments are not paying off. This study examined the relationship between employee experience and job satisfaction using employee reviews and company ratings from Glassdoor, one of the largest employee communities worldwide. We use text mining techniques such as K-means clustering and LDA topic-based sentiment analysis to extract key experience factors by job level, and DistilBERT sentiment analysis to measure the sentiment score of each employee experience factor. The drawn employee experience factors and each sentiment score were analyzed quantitatively, and thereby relations between each employee experience factor and job satisfaction were analyzed. As a result, this study found that there is a significant difference between the workplace experiences of managers and general employees. In addition, employee experiences that affect job satisfaction also differed between positions, such as customer relationship and autonomy, which did not affect the satisfaction of managers. This study used text mining and quantitative modeling method based on theory of work adjustment so as to find and verify main factors of employee experience, and thus expanded research literature. In addition, the results of this study are applicable to the personnel management strategy for improving employees’ job satisfaction, and are expected to improve corporate productivity ultimately.

최근 가상 인간(Virtual Human: VH)이 SNS뿐만 아니라 음원, 광고, 드라마 등 다양한 매체에서 등장하기 시작했다. 가상 인간은 기업의 새로운 마케팅 수단으로 자리를 잡아 가고 있으나 이에 대한 소비자 반응은 여전히 불확실하다. 따라서, 본 연구는 가상 인간이 등장하는 콘텐츠에 대한 소비자의 반응을 살펴보고자 한다. 보다 구체적으로 가상 인간에 대한 표기 여부가 소비자의 인식에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 본 연구에서는 가상 인간에 대한 정체성을 노출시키는 ‘가상 인간 디스클로저(Virtual Human Disclosure: VHD)'의 개념을 제시하고 광고 태도(유희성, 실용성, 그리고 흥미)와 정보원 공신력(신뢰성과 전문성)을 변인으로 활용하여 가상 인간 디스클로저의 영향을 탐색하였다. 이를 위해 302명의 응답자를 대상으로 실험 설문 연구를 진행하였다. 주요 연구결과는 영상에 등장하는 모델이 가상 인간인 경우와 사람인 경우 모두 소비자들의 광고 태도와 정보원 공신력의 차이가 크지 않은 것으로 나타났다. 그리고 가상 인간 디스클로저가 영상에 직접적인 텍스트 형태로 제시되는 것보다 광고시청 후 SNS와 소개글을 통해 간접적으로 모델이 가상 인간임을 인지하게 되는 것이 더 긍정적인 효과를 가져왔다. 본 연구는 가상 인간 디스클로저라는 새로운 개념을 활용하여 가상 인간에 대한 이해를 증진시키며, 이를 활용한 콘텐츠 제작 시 마케팅 측면에서 소비자에게 최적화된 전략 수립에 기여할 수 있다.

Recently, Virtual Human(VH) has begun to appear in various media, not only on social media, but also in advertisements, music sources, and dramas. Virtual human has become a primary marketing tool for companies, but there also exist concerns when the companies do not disclose the identities of virtual humans. Accordingly, it is necessary to examine users’ responses toward content that features virtual humans. This study aimed to examine how the exposure of virtual humans in the content affects users’ perceptions. Therefore, the study defined the concept of ‘VH Disclosure(VHD)’, referring to the exposure of the virtual human’s identity, and explored the impact of VH disclosure on attitude toward the ad (Hedonism, Utilitarianism, and Interestingness) and source credibility (Trustworthiness and Expertise). The study conducted an experimental survey with 302 respondents. Regardless of when the ad featured a VH or a human, the results showed that there was no significant difference between users’ attitudes and source credibility. The results revealed that it was more effective to disclose the VH in social media feeds than directly reveal the VH’s identity in the content. Therefore, this study utilizes a new concept of ‘VH Disclosure(VHD)’ to enhance the understanding of VH and contributes to establishing marketing strategies optimized for consumers in the creation of virtual human-related content.