Earticle

혁신은 기업이 성장을 하기 위한 원동력을 제공하고 있다. 이에 따라 글로벌 기업들은 다양한 혁신 활동을 전개하고 있으며, 혁신의 결과물을 활용하는 방안에 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나 이러한 중요성에도 불구하고 대부분은 법적인 관점에서만 연구가 이루어지고 있으며, 경영 차원에서의 연구는 부족한 실정이다. 혁신에 대한 결과물로 수익을 확보하는 방안을 전유성이라고 하는데, 이중에서도 중요한 것이 바로 특허이다. 이에 본 연구에서는 기업들이 취득한 특허로 행하고 있는 활동들에 대해 살펴보고자 하며, 특허분쟁 발생시 기업에서 취하는 방법에는 어떠한 것이 있는지 실증분석을 통해 살펴보고자 한다.

최근 나타나는 다양한 사고의 원인을 살펴보면 기술적 결함에 의한 사고보다는 안전과 관련된 전반적인 체계의 문제로 발생하는 경우가 많이 나타나고 있다. 조직은 사고 예방 및 대처 능력을 높이기 위해 조직 내에 안전문화를 정착시키기 위한 시도를 하고 있다. 안전문화는 크게 조직적 차원과 개인적 차원의 다양한 영향 요인에 의해 형성됨을 기존 연구 결과를 통해 확인할 수 있다. 하지만, 기존 연구들은 개별 요인 및 일부 요인에 대한 분석 및 단선적 분석만 이루어질 뿐, 통합적인 관점에서의 분석은 이루어지지 않고 있다. 다양한 안전문화 영향 요인들은 요인 간 상호작용과 동태성을 내포하고 있기 때문에 이를 통합적으로 분석할 수 있는 틀이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 안전문화 영향 요인 중개인적 차원의 요인들의 구조를 통합적으로 분석하기 위해 시스템사고를 적용한 인과지도를 작성하고자 한다.

PC, 모바일 등 각종 단말기 등을 통해 SNS를 이용함으로써 사람들간의 커뮤니케이션을 형성하고 수많은 정보를 공유함으로써 사회적 관계를 맺게 해준다. 특히, 온라인 상점에서 제공되는 상 품, 최신 음 악, 영화, 뉴스 및 도서 등 실시간으로 유용하고 다양하게 제공되고 있어 고객들의 편의를 도모하고 있 다. 하지만 이를 이용하는 고객들에 대한 정보(댓글·리뷰)들이 끊임없이 쏟아지고 있어 정작 고객들이 필요로 하고 원하는 정보들을 찾는 일이 어려워지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 온라인 상점(amazon.com)에서의 영화평을 중심으로 고객리뷰를 이용하여 문서수준의 용어정보들을 추출한 후 정보력이 높은 용어들을 대상으로 문서빈도, 정보획득량, 카이제곱 통계량을 기반으로 하는 용어기반의 오피니언마이닝에 관한 연구를 진행하였 다.

Online portals had recently started to provide news contents to the public at their own news section in portal’s initial page. The news contents had been produced by the media, and it had been collected, selected, edited and sometimes distorted by the news recommendation mechanisms of online portals. This study had focused on such trends as the deployment of news contents provision by portals, the empowerment of the portals in news contents delivery process, and the raising issues about the possible invasion to the public responsibility of media by portals. But the prior studies had not directly conduct this issue. They merely introduces the trends, the possible side effects and the graphical design of news section in portals. To escape from the side effects of this movements, this study had challenge to design the news recommendation mechanisms for providing more valuable news contents to the audiences than the incumbent time-priority news exposure mechanism. Prior studies had been ambiguously define the news values and had construct the news values by using the news criteria by editors in media. We tried to summarise and classify each element in the perspectives of both editors and audiences, who are the essential judgers of the news values, and conceptualized the news values as ‘the news which could reflect the world event sufficiently and which could response the needs of audiences for perform their own tasks’ by using the concept of representativeness in news value in the representative information heuristic processing model. Following this concept, The representative news in editors’ perspective had been operationalized as the major news which had many related news and the other in audiences’ perspective had been operationalized as the news which had much hit and reference score made by the peer audiences. And then we adopt the knowledge adoption model to explain the effect of these news recommendation mechanisms on the perceived overall news quality, trust on portal, perceived usefulness of overall news, satisfaction with portal’s news recommendation service and then on the loyalty, continuance usage intention and positive word-of-mouth intention on portal. We conducted a scenario survey in order to validate our research model. We collected the valid data from 357 voluntary participants who had the experience using the portal service, but had no experience uising the news recommendation mechanisms in portals. The subject had been allocated in three groups and had exposed such three different types of news recommendation mechanisms as 1) the time-priority news exposure mechanism (control group), 2) the reference-score-based news recommendation mechanism (a single treatment group), and 3) the major-news-priority exposure mechanism sorting by the reference scores made by peer audiences (the mixed treatment group). The data had been analized by the MANOVA and PLS method. MANOVA results indicate that perceived information quality and trust had significant differences by groups, that the difference between group 1 and 3 were significant, but the difference between group 1 and 3 and between group 2 and 3 were not significant. These results indicate that the only reference- score-based news recommendation mechanism could not be enough to provide the more valuable news than the incumbent time-priority news exposure mechanism and that the mixed methodology for news recommendation mechanisms could be beneficial to do that. And we also proceed the structured equation model analysis by using PLS algorithm. The tests of the measurement model confirm that our data set has appropriate discriminant and convergent validity. The results of testing the structural model show that the perceived overall news quality and trust on portal could significantly affect on the perceived usefulness of overall news and satisfaction with portal’s news recommendation service, and then these changes significantly affect on the loyalty, continuance usage intention and positive word-of-mouth intention on portal. Our findings are overall consistent with the previous literature. Contrary to our expectations, the reference-score-based news recommendation mechanism could not significantly affect on the dependent variables. Inducing the post interview to the participants, this result may be due to the facts that news audiences had the various needs for news consumption, the news recommendation results by the reference- score-based news recommendation mechanism had been skewed to the sports and entertainment news categories, and the news recommendation and explanation by the experts could be more benefitial to perform the tasks in some cases of news consumption. This study would contributions to identify the role of IS in media, to delicately conceptualize the news value in the balanced views both from editors and audiences, and to empirically validate the benefits of news recommendation mechanisms of both knowledge inventors and knowledge broker in academy. For practice, the results of this study to make more beneficial news recommendation mechanisms would motivate portals to design news recommendation mechanisms for attracting portal users.

유비쿼터스 상거래 추천시스템은 신속하고 편리함이 제공되어야 하고 동적인 환경 에서 실시간성과 민첩성이 요구되고 있다. 전자상거래에서 구매 촉진을 증진시키 는 마케팅 전략으로 데이터마이닝에서 추출한 지식을 적극적으로 활용하는 기법들 이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 하에 지능형 모바일 단말기를 이용한 추천을 위한 가중치기반 순차패턴 탐사를 이용한 추천서비스f 를 제안한 다. 본 논문의 구성은 다음과 같다. 제2 장은 관련 연구를 다루었으며 제3 장 에서는 제안 추천시스템 설명하며 제4 장에서는 실험 및 성능 평가를 실행하며 마지막으로, 제5 장에서는 본 논문의 결론과 향후 연구에 대하여 기술한다.

인터넷 쇼핑몰에서의 구매는 오프라인 쇼핑몰 에 비해 더 많은 불확실성을 수반한다. 기존 의 많은 연구들은 이러한 불확실성을 줄이고 구매의도를 증가시킬 수 있는 요인으로 신뢰 를 제시하고 있다. 본 연구에서는 인터넷 쇼 핑몰 신뢰 형성 요인으로 사회적 관점에서 온 라인 커뮤니티 구전효과와 제도적 관점에서 제3자 보증을 제시하고, 제품에 대한 평가용 이성이 이들 요인들과 신뢰 간의 관계에 미치 는 영향을 규명한다. 이를 위해 제품평가 용 이성에 따라 구분된 탐색재 구매집단과 경험 재 구매집단에 대한 표본 데이터를 수집하여 두 집단 간에 있어서 구전효과 및 보증이 신 뢰에 미치는 영향관계의 차이를 실증분석 하 였다. 분석결과, 탐색재 집단에서는 보증이 신뢰에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났 다. 반면에 경험재 집단에서는 온라인 커뮤니 티 구전효과가 신뢰에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과는 인터넷 쇼핑몰 의 신뢰 형성 요인에 관심을 갖는 연구자 및 관리자에게 유용한 이론적, 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

Lots of recommender systems have exposed the cold-start problem. So, we propose a recommendation methodology using user emotion information to address such problem. We extract the emotion from the facial expression while a user watches a content. Our methodology is consisted of the four phase; data collection, data representation of facial expression, neighbor formation and preference prediction on contents. To evaluate the proposed methodology, we compared with the traditional collaborative filtering. From the experiment results, we can see that the proposed methodology is better performance than the traditional collaborative filtering about the new user problem.

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 2 개 이상 평가하고 있는 복합형 리뷰 10 가지를 추가하여 총 15 가지로 온라인 리뷰 분류하였다. 2010 년부터 2013 년까지 개봉한 한국영화 중 상업영화 209 개의 개봉 첫 주 온라인 리뷰를 온라인 리뷰 마이닝을 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.

최근 복지사각지대에 놓인 가구는 복지정보의 부족 으로 말미암아 국민의 사회보장권을 스스로 포기하 게 만드는 자살 같은 극단적 선택을 하고 있다. 사 실 2010년부터 기초생활보장, 장애인, 아동•청소년, 기초노령, 보육, 의료급여 등 다양한 사회보장 관련 정보가 국가차원에서 상당한 규모로 집적되고 있다. 이것은 우리나라 사회보장부문의 빅데이터인 사회보 장정보시스템으로 구축•운영되고 있다. 그러나 집적 된 정보의 접근 및 활용은 제한적이며, 특히 정부라 는 공급자 중심에서 접근•이용되고 있는 실정이다. 사회보장정보시스템이 보유하고 있는 정보는 복지서 비스가 절실한 국민에게 맞춤형의 복지정보를 제공 할 수 있는 기초자료로써 상당히 가치 있는 데이터 이다. 본 연구는 가구나 개인의 사회•경제적 상황에 적합한 맞춤형의 복지서비스 개발방안을 모색하는데 목적이 있다. 그러기 위해 우선 사회보장정보시스템 이 집적하고 있는 정보의 현황을 분석하고, 유사한 맞춤형 서비스 사례들을 분석한 후, 빅데이터를 활 용한 맞춤형의 복지서비스 개발에 요구되는 기능과 환경을 제안하고자 한다. 본 연구는 가구별 또는 개 인별 다양한 조건을 만족하는 맞춤형 복지서비스를 추천함으로써 희망이 있는 미래가 있음을 즉시 체감 하여 지속 가능한 사회를 만드는데 기여할 것이다.

글로벌 환경에서 기업이 생존하기 위해서는 다양한 문제에 효과적으로 대응하는 것이 필요하며, 빅 데이터는 기존 분석시스템에서 해결할 수 없는 문제를 해결할 수 있는 도구로 인식되고 있다. 빅 데이터에 대한 전략적 가치를 인식한 글로벌 선도기업에서는 빅 데이터 도입을 적극적으로 추진하였으나, 전략적 가치 도출 및 성과를 고려하지 않은 성급한 도입으로 빅 데이터 시스템의 전략적 활용 및 가치창출에 한계를 겪고 있다. 빅 데이터 시스템의 성공적 도입을 위해서는 전략적 가치와 도입 여건에 대한 복합적인 고려가 필요하지만, 현재 빅 데이터 관련 연구는 개념적 연구와 활용 기술을 중심으로한 연구가 주를 이루고 있어 기업의 빅 데이터 도입을 위한 가이드라인을 제시해 줄 수 있는 연구가 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 기업의 빅 데이터 도입에 미치는 영향요인을 파악하고 이를 실증분석하여, 이론적 타당성과 실무에 반영할 수 있는 빅 데이터 도입 가이드라인을 제시하고자 하였다. 본 연구를 위해 빅 데이터 도입 영향요인을 변수를 도출하였으며, 구조화된 설문지를 통하여 국내 빅 데이터 관련 기업 및 도입 고려기업 담당자에게 설문조사를 실시하였다. 조사결과를 바탕으로 빅 데이터 도입의도에 미치는 영향요인에 대한 인과관계를 구조방정식을 통하여 검증하였다. 분석 결과 전략적 가치 인식과 기업의 기술, 환경요인이 빅 데이터 도입에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과는 기업의 빅 데이터 도입 담당자 및 빅 데이터 정책개발 전문가에게 빅 데이터 도입 및 정책개발을 위한 가이드라인을 제시해줄 수 있을 것으로 기대된다.