Earticle

오늘날과 같은 디지털 환경하에서 특정 정보기술의 사용을 결정하는 일은 심사숙고의 과정을 거칠 필요가 없는 일상사가 되어가고 있다. 오히려 사람들은 정보기술의 일시적 비사용 상태와 사용 상태 간의 동태적 변환과정의 반복을 경험하는 일이 많다. 따라서 일시적 비사용의 본질에 대한 이해는 정보기술의 사용과 비사용을 지배하는 기제를 이해하는 중요한 단서가 될 수 있다. 본 연구의 목적은 일시적 비사용의 본질 즉, 일시적 비사용의 유형과 일시적 비사용과 사용 간의 동태적 관계를 규명하는 것이다. 이를 위해 근거이론방법론에 의해 페이스북 사용자 또는 사용 경험이 있는 사람들을 대상으로 연구를 수행했다. 연구결과 기본사용의 유형을 상호작용형 사용과 일방향형 사용이 있음을 발견하였고 일시적 비사용의 경우 사용을 의도한 일시적 비사용과 사용이 의도되지 않은 비사용이 있음을 찾아냈다. 이러한 발견을 기반으로 사용 유형과 일시적 비사용 유형 들 간의 동적 상태변환을 모형화하여 제시하였다.

급변하는 기업 환경 속에서 지식은 조직의 경쟁우위를 지속하기 위한 핵심자산으로 인식되어 왔다. 그리고 지식공유는 그러한 지식의 활용을 중심으로 하는 지식경영의 핵심요소 중 하나로서, 초기의 내부적 지식공유를 넘어 조직 외부와의 지식공유가 강조되고 있다. 주목할 점은 외부와의 지식공유는 예기치 않은 지식유출과 같은 부정적 결과를 초래하기도 한다는 것이다. 그에 따라 기업들은 지식공유와 관련된 부작용을 최소화하기 위해 노력해왔지만 다수의 지식유출 사고가 여전히 발생하고 있으며 이론적 측면에서도 관련 연구가 충분히 진행되지 못하고 있다. 본 연구의 목적은 조직의 내부 직원을 중심으로 지식유출 의도에 영향을 미칠 수 있는 선행 요인을 살펴봄으로써 보다 효과적으로 지식유출을 방지하기 위한 시사점을 제시하는 것이다. 특히, 본 연구에서는 조직의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 강조되어 온 암묵적 지식의 유출 의도에 영향을 미치는 요인으로 억제이론 기반의 외재적 요인과 자기결정이론 기반의 내재적 요인이 미치는 영향을 복합적으로 살펴보았다. 시나리오 기반의 설문 조사를 통해 수집된 100건의 데이터셋에 대한 실증분석 결과 제재의 확실성, 유능성이 암묵적 지식의 유출 의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

정부자금을 기반으로 소프트웨어 연구 개발 프로젝트들이 많이 진행되고 있다. 하지만 이들 소프트웨어 개발 프로젝트의 비가시적인 특성들로 인해 프로젝트 일 정 위주의 프로젝트 관리가 대부분이고, 품질을 확보하기 위한 노력이 부족한 실 정이다. 본 논문에서는 국제표준을 기반으로 전체 소프트웨어 개발 프로젝트의 전단계에 걸쳐 효율적인 품질활동 관리방안을 제시하고자 함

본 연구는 우리나라 스마트시티 연구에 대한 포괄적 분석을 통해 스마트시티 연구에 대한 현황을 연구분야, 목적, 방법 등을 중심으로 살펴보고자 하였다. 스마트시티의 연구분야는 '정보·통신', '건설과 교통', '철학과 종교', '문화·예술' 등 그 연구분야가 매우 다양하며, 학제 간 교류가 일어나고 있음을 알 수 있었다. 다음으로 연구의 목적은 정책제안, 스마트시티의 산업화 및 보급을 위한 경험적 연구 등 실용적 목적이 대부분인 것으로 나타났다. 연구방법론 관점에서는 사례연구, 전문가 조사와 같은 질적 연구의 비중이 상대적으로 높은 편이며, 공급 측면의 연구가 많은 것으로 나타났다.

This paper proposes a development of platform and a scheme of efficient operation. The characteristics of platform are openness, connectedness, multi-side, extendable, public oriented. The services of platform are feasibility analysis and consulting on the solar plant investment, information and knowledge services on the renewable energy, transaction matching between supplier and customer, etc. The platform will contribute to the decision on the investment of solar power plant. Anyone can access the U’Sol website as soon as he/she can get useful information and contents about solar plant and renewable energy buseinss.

본 연구는 O2O서비스가 급격하게 성장하는 시점에서 선행연구의 한계점을 고려하여 O2O서비스 사용자의 지속사용의도에 미치는 온-오프라인 특성과 모바일 환경을 고려한 통합연구모형을 제시 하고 실증분석을 통해 검증하고자 한다. 이를 구체적으로 제시하면 다음과 같다. 첫째, O2O 커머 스 관련 서비스 중 가장 많은 앱 이용자를 보유하고 있는 배달 관련 앱 이용자의 O2O서비스 이 용경험을 토대로 주요 O2O 서비스 품질차원을 도출하고자 한다. 둘째, 온라인 혹은 오프라인 개 별 특성만 반영한 사용의도 연구를 넘어서, 온-오프라인의 복합적인 특성을 고려한 지속이용의도 를 규명하고자 한다. 이는 온-오프라인이 복잡하게 융합되어 있는 상거래 형태에서 소비자의 행동 을 연구하기 위한 이론적 기반을 제공할 수 있으리라 기대된다. 셋째, O2O서비스 품질이 지각된 가치, 만족, 지속이용의도의 관계를 탐색적으로 확인하고자 한다.

In People used mobile devices more than PCs to get online in 2014, the first time that has ever happened, and nearly two out of three shoppers use at least one device to reach, interact and purchase while shopping (CNN Money 2014). 47% of consumers confirm they use their smart phones to see location-specific messages, search for prices on local stores they want to visit, and want retailers to send coupons to their devices when they are in or near the store (Cisco Blogs 2014). With ubiquitous mobile access, consumers increasingly expect retailers to provide them with the ability to conduct their pre-purchase, purchase and post purchase activities in whatever retail channel is most convenient for them (Oh & Teo 2010), and O2O application can be the best solution to satisfy consumers’ the above expectations with whole information processing stages and seamless service engagement. When we use O2O services, what factors affect our choice? Cheap price or useful information? Previous research on O2O acceptance described these factors as quality of service or price or as interesting. This research will combine the characteristics of O2O, build customer repurchase intention model which based on the theory of motivation model. The related factors of the model including the cost saving, entertainment, interaction, social influence, perceived usefulness, perceived enjoyment. The purpose of this study is to identify the factors that influence consumer re-use and to explore the impact of trust on re-use on O2O food servers. For achieving this purpose, we make a prospective research and suggest research model.

미국 심리학자 플러칙(Robert Plutchik, 1980)의 감성 바퀴(wheel of emotions) 연구를 바탕으로 기획하고자 한다. 플러칙의 감성 바퀴는 surprised(놀란), Sad(슬픈) Happy(행복한), Fearful(무서운,두려운), Disgusted(역겨운), Bad(불쾌한,나쁜), Angry(화난,성난) 의 7가지의 형용사로 구분하였으며 감성을 계층적으로 구분하여 조합하는 형태로 진행하였다. 영어 기반 감성 바퀴를 한글 자연어 처리로 재구성하였으며 텍스트 기반 다양한 미디어에서 네티즌들의 감성 분석에 이용하고자 한다. 웹 환경의 미디어들은 인터넷 뉴스, 기사 댓글, 블로그, SNS 콘텐츠(페이스북, 트위터, 인스타그램, 유튜브 등) 등 텍스트 기반의 비정형적 데이터로 연구 자료를 수집되었다. SNS의 해시태그에서 감정 단어를 수집하여 본 연구에 앞서 플러칙의 7개 감정 세트 기준으로 한글 감성 사전을 구축하였다. 본 연구는 7가지 차원의 감성 단어 4만 여 개를 확보한 상태이며 각 차원별로 감정 단어의 가중치를 산출하고자 한다. 즉, 감정 지수를 Cluster 분석을 통하여 찾고자 한다. PVClust는 계층적 클러스터 분석에서 불확실성을 평가하기 위한 R 패키지이다. 계층적 클러스터링의 각 클러스터에 대해 p-값이라고 하는 수량은 멀티 스케일 부트스트랩 리샘플링을 통해 계산된다. P-값은 0에서 1 사이의 값으로, 클러스터에서 데이터가 얼마나 강력하게 지원되는지 확인 할 수 있으며 각 감정 차원 내 감정 단어 순위를 통하여 입체적인 감정 DNA 구축에 기초 연구로 활용을 기대한다.

최근 데이터 중심의 알고리즘 디자인과 개별 작업에 특화된 모델링의 폭발적 성능에 힘입어 다양한 산업분야에 빠르게 적용되고 있는 인공지능은 비즈니스 트랜스포메이션의 핵심요소로 대두되고 있다. 글로벌 기업을 비롯한 스타트업, 연구기관, 정부 등 다양한 이해관계자들의 인공지능 원천기술 확보가 치열한 상황에서 분야적응(domain adaptation) 특성을 갖는 딥러닝 기술 적용은 기존 산업분야 구분을 더욱 모호하게 만들며 더욱 복잡한 비즈니스 생태계가 형성되고 있다. 인공지능 프레임워크, 알고리즘, 데이터셋 등의 구성요소들이 다자간에 공유되는 현재의 개방된 생태계에서 참여자들 간의 가치 네트워크를 파악하는 것은 인공지능의 비즈니스 트랜스포메이션을 이해하기 위한 필수 작업이다. 따라서 본 연구는 비즈니스 생태계 관점에서 인공지능 기술 확산을 선도하는 생태계 참여자들 유형 탐색 및 플랫폼 환경을 분석해 인공지능기반 비즈니스 트랜스포메이션에 대한 전략적 시사점을 도출하고자 한다.

This study proposes a supply chain management strategy using blockchain technology to manage the steps from production of clothing to disposal in an effective as well as transparent way. This study suggests an appropriate blockchain platform suitable especially for the fast fashion industry by comparing the types of blockchain platform and the characteristics of applicable enterprise platform technologies. It also analyzes and designs information and processes that can be distributed using blockchain technology at each stage of the supply chain in the fast fashion industry. In particular, the introduction of blockchain technology suggests ways to enhance the efficiency and transparency of the clothing waste management process. The blockchain-based clothing supply chain management proposed in this study are expected to help fast fashion companies enhance their accountability for manufacturing and recycling as well as raise awareness of eco-friendly disposal by utilizing blockchain technologies that ensure high levels of security, visibility and integrity.

최근 인공지능을 활용한 선발도구의 사용이 증가함에도 불구하고, 그것의 효과성에 대한 학문적 검증은 부족한 실정이다. 본 연구는 입사지원자 입장에서 인공지능을 이용하여 서류전형과 면접을 진행하는 회사에 대한 지원 의도에 대한 연구명제를 제시하고자 한다. 제시한 명제는 첫째, 인공지능이라는 새로운 기술을 사용한 선발 프로세스가 지원의도에 미치는 영향에 대하여 설명하고 있다. 또한 개인의 성향 및 기술에 대한 이해도가 선발 프로세스의 지원의도에 미치는 영향을 설명하고자 하였다. 본 연구에서 제시된 명제를 기반으로 향후 연구에서는 취업 준비생을 대상으로 선발 프로세스의 기술 도입 여부와 기술에 대한 이해도, 그리고 개인의 특성이 지원 의사에 미치는 영향을 검증하고자 한다.

In this paper, we implement the dangerous situation detection system to prevent children from walking on the driveway. The proposed system consists of the iZone device attached to a child's bag or clothes, the iZone application, the external beacon, and the iZone server. The iZone device has an ultrasonic sensor, a LED and a buzzer. The ultrasonic sensor measures fall between driveway and sidewalk. The iZone application for children combines the ultrasonic sensor value received from the iZone device, the child's GPS sensor value, and the surrounding beacon information and send to the iZone server. The protector’s iZone application can provide real-time location tracking information for enrolled children and can receive push messages in an emergency. The iZone server detects if the child is in an emergency and sends the results back to the child's application. Especially, dangerous situation detection module in iZone Server is implemented using a machine learning algorithm. Also, in this paper, we implement the iZone management system. It can change the external beacon information, register a new beacon, and change the GPS information of the dangerous area.

본 논문에서는 깊이 영상 내 일시적으로 깊이 값이 측정되지 않는 잡음 화소를 표면 모델링 방법을 통한 깊이 값 추정을 통해 보정하는 방법을 제안한다. 영상 내 아주 작은 구역은 단일의 평면 또는 구면으로 이루어졌다고 간주할 수 있다. 이를 이용하여 깊이 영상을 정사각형 크기의 블록으로 분할한 후, 블록 내 화소가 가지는 깊이 값들을 3차원 좌표로 변환한 후, 평면 모델링 및 구면 모델링을 수행한다. 이 후 각 표면의 오차를 측정하여 오차가 적은 표면을 선택한 후, 잡음이 일어난 위치에 해당 모델링된 표면을 이용하여 깊이 값을 추정한다. 제안된 방법을 통해 깊이 영상 내 잡음 화소를 상당량 제거할 수 있다.

이전 정부에서 시작된 대학 창업교육은 대학 창업 강좌의 증가와 더불어 창업친화적 학사제도로 이어져 학교 현장을 빠르게 변화시켰다. 창업에 대한 관심 증대로 대학의 창업 동아리 수가 역대 최고 수준이며, 학생의 직접 창업도 크게 증가하는 추세이다. 일부 대학은 취업지원 대신 창업을 통한 일자리 창출로 패러다임을 전환한 후 주목할 만한 성과를 창출하였다. 이에 본 연구는 H 국립대학교의 사례를 기반으로 대학의 창업 자원을 활용한 사례를 통해 창업 핵심 인재 및 대학원 창업역량 확보를 위한 노력과 창업친화적 대학 문화 형성의 중요성에 대해 탐색적으로 살펴보고자 한다. 사례의 대상인 H 국립대학교는 지도교수의 집중적인 지도와 대학의 창업교육 및 창업 프로그램 활동을 통해 스타트업이 실제 지역사회 문제해결을 위한 스마트헬스케어로 확대되어 가는 과정을 통해 대학의 창업플랫폼의 활용방안에 대한 시사점을 제공한다.

Cracks in roads caused by cyclic loads, drying shrinkage, and changes in temperature can cause damage to the vehicle and traffic accidents if left for a long time. This problem is an essential element in the implementation of GeoAI based urban environment that reflects traffic information. In this paper, we study crack data using Mask R-CNN, which is a deep-running model that is useful for object detection and extraction, and verify crack detection in real aerial images taken by the drone.

본 연구에서는 다양한 이슈를 고려한 폐쇄루프공급망 모델을 제시한다. 고려되는 이슈로는 경제적 이슈, 환경적 이슈, 사회적 이슈이다. 이러한 이슈들이 폐쇄루프공급망 모델 설계에 각각의 목적함수로 사용되며 다목적최적화 문제로 해결할 수 있다. 이를 위해 수리모형 및 혼합유전알고리즘을 설계하였으며, 수치실험을 통해 다양한 분석을 실시하였다.

In the recent years, non-preemptive job shop scheduling problems have been applied to a wide variety of academic and industrial fields. In comparison, preemptive job shop scheduling problems have received almost no attention in the both fields. Motivated by the needs of a specific application, we presented an algorithm for dealing with preemptive job shop scheduling problem. First, we considered constraint programming techniques to preemptive scheduling problems. Second, we applied genetic algorithm to these problems. In proposed genetic algorithm, we developed a new concept for representing of genetic algorithm. In case study, we applied the proposed algorithm to several job shop problems. Experiment results show that the proposed algorithm considered by preemptive problems outperforms non-preemptive case and other conventional algorithms.

The Bicycle Sharing System (BSS) encourage residents to use bicycles as an environmentally sustainable and socially equitable mode of transportation. Simultaneously, these system also serve to complement other models of mass transit systems by mode sharing. However, the number of bicycles that have been destroyed and need to be scrapped will increase rapidly, and many abandoned bicycles will cause serious environmental damage. Therefore, the objective of this study is to design a closed loop supply chain of BSS (CLSC-BSS). For the CLSC-BSS, a mathematical formulation is suggested, and it is implemented using a genetic algorithm approach. In numerical experiments, the performance of the CLSC-BSS is shown. Finally, the location and allocations are found.

The consumer's purchase decision does not end with the purchase decision, but uses the purchased product and disposes of the product according to the result. This study attempted to examine the drivers when consumers dispose of products for various reasons. In particular, we examined the mechanistic process of dispositional behavior which is desirable in consumer 's cognitive dimension and emotional dimension. As a result of the study, it was confirmed that disposal behavior can be induced by using both cold response and hot response.

본 연구는 소비자의 인지적, 감정적 과정을 통한 브랜드공명의 형성과정을 살펴보기 위하여 실시되었다. 연구결과, 제시된 브랜드자산 모델 [16]과 일치하듯이 브랜드 지식을 구성하는 브랜드 인지도 및 긍정적 브랜드 연상이 브랜드에 우호적 감정을 유발하는 것으로 나타났다. 또한 긍정적인 브랜드감정은 브랜드에 대한 강한 유대감에 긍정적 영향을 미치고, 더 나아가 브랜드 자산의 가장 상위 개념인 브랜드 관계의 일체화와 지속성에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다.

기존 게임 관련 연구들은 인디 게임과 상업용 게임이 게임 시장을 구성하는 비율과 산업 성장 속도, 인디 게임 개발환경 등 많은 측면에서 서로 다르게 발전하고 있다고 보고 있다. 그러나 실제 이용자들이 각 게임들을 어떻게 평가하고 인지하고 있는지에 대한 연구는 통합된 게임 분석에서 인디 게임 리뷰에서 게임 시스템에 대한 피드백이 상업용 게임보다 많이 등장하는 것을 확인하는 수준에 머무르고 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 인디 게임과 상업용 게임 이용자들의 게임 평가를 비교하여 그 차이를 분석하려 한다. 이를 위해 본 연구에서는 PC 게임의 전자 소프트웨어 배급(electronic software distribution, ESD) 서비스를 제공하는 스팀(STEAM)에서 사용자 리뷰와 추천 여부(인디 6318개, 상업용 6281개)를 수집하였고, 이를 텍스트 마이닝을 통해 게임의 추천/비추천을 예측할 수 있는 로지스틱 회귀분석 모형을 작성하였다. 이렇게 작성된 각각의 게임 추천도를 예측할 수 있는 모델을 서로 다른 종류의 게임에 적용해 본 결과, 인디 학습 모델의 경우 상업용 평가 데이터 추천도를 예측했을 때 정확도가 하락하는 결과를 볼 수 있었고, 상업용 학습 모델의 경우 인디 평가 데이터 추천도 예측에서 정확도가 유지되는 결과를 확인하였다. 본 연구의 결과는 상업용 게임 평가 기준은 인디 게임 평가에도 적용될 수 있으나 인디 게임의 평가 기준은 상업용 게임의 평가 기준의 특정 일부에 한정된다는 것을 시사한다.

다양한 학문 분야에서도 기술이 고도로 발전되고 있는데, 국가 교육을 전담하는 교육부에서도 창의 교육을 위한 콘텐츠를 개발하여 교과서에 반영하고 있다. 창의 교육을 위한 지속적인 콘텐츠 개발은 작게는 국익과 관련이 있고, 크게는 인류가 지속적으로 발전과 관련이 있다. 인류 지식의 계승과 발전은 교육시스템이 담당하고 있는데, 급속도로 발전하고 있는 과학기술의 효과적인 전승과 해당 기술을 보유한 기술인력을 양성하기 위한 교육체제에 대한 연구도 필요하다. 특히 컴퓨터과학 분야는 다른 과학분야보다 발전도 빠른 편일 뿐만 아니라, 많은 기술이 축적되어 있어서, 해당 기술을 효과적으로 활용할 수 있는 인재의 양성에 많은 시간과 좋은 교구가 필요하다는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 컴퓨터과학의 인재를 양성하기 위해 조기 교육기관이라고 할 수 있는 초등학교 교과목을 분석하였다. 또한 초등학교 교과목에서 다루지 않는 컴퓨터 프로그래밍 학습과 관련된 기술을 조사하여 실습에 필요한 교재를 만들고, 무작위로 선정된 초등학생을 대상으로 최첨단 과학 기술과 연계하는 방법과 교육의 효과를 연구한다.

본 연구는 은행원을 대상으로 감성리더십이 자기효능감과 직무열의의 매개를 통해 혁신행동과 심리적 우울에 영향을 미치는 영향을 분석코자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 가설들을 설정하고 은행원들을 대상으로 설문조사를 시행하여 최종 294부를 분석하였다. 가설검증을 위해 회귀분석과 이중매개효과 검증을 위해 SPSS macro process를 활용하였다. 분석결과, 감성리더십은 자기효능감에 정(+)적으로 유의하게 영향을 미치며, 자기효능감은 직무열의 및 혁신행동에 정(+)적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 직무열의는 심리적 우울에 부(-)적으로 영향을 미치는 것으로 조사되었다. 또한 이중매개효과를 검증한 결과 자기효능감과 직무열의는 모두 완전매개효과를 보여주고 있다.

기업에서 정보시스템 영역이 확장되는 이유 중 하나는 늘어나는 데이터 분석에 효율성이 높기 때문이다. 특히, 급속히 증가하는 데이터의 형태에는 영상, 음성, 이미지, 소셜네트워크에서 오고 가는 대화 등과 같이 복잡하고 대용량적인 비정형적 데이터가 양적인 증가를 주도하고 있다. 웹 환경에 있는 고객의 소리 즉, 텍스트 데이터들의 분석이 고객의 니즈 분석에 많은 연구가 이루어지며 대부분 텍스트마이닝 기반 분석이다. 단어의 빈도를 기준으로 분석이 이루어 지다 보니 문장의 단어 빈도가 그 문장을 해석하는 단어로 추출되며 연구 결과에서 영향을 주고 있다. 본 연구는 문장에서 빈도만으로 문장을 대표하는 단어 추출이 아닌 실제 문장에서 중요한 키워드를 추출하는 TF-IDF 기법을 이용하여 군집분석을 통하여 빈도 중심의 분석 기법과 비교하여 그 차이를 기술하고자 한다.

4차 산업혁명 시대 ‘초연결 사회’의 도래로 정보 보호의 중요성은 날로 높아지고 있으며 관련된 정부 재정투자도 증가하고 있다. 정부가 추진하는 재정투 자사업의 원천은 국민 세금이다. 따라서 정부는 재 정투자사업으로 창출되는 공공의 편익과 소요되는 비용을 비교하여 사업의 효과와 타당성을 평가할 필요가 있다. 현재 우리나라에서는 정부 재정투자사 업의 타당성을 평가하는 예비타당성조사 제도가 1994년부터 시행되고 있으나 대부분 대형 SOC 사업 과 같은 일부 분야에서만 활발히 수행되고 있으며, 정보보호와 같은 특정 분야의 타당성조사는 잘 이루 어지지 않고 있다. 본 연구에서는 이러한 배경하에 서 정보보호를 목적으로 한 공공사업 추진 시 타당 성을 평가하는 방안을 논의하고자 한다. 연구에서는 국내 K 공공기관의 개인정보보호 프로그램 타당성 조사 사례를 소개하고 이를 바탕으로 정보보호 분야 의 타당성 평가에 적용할 수 있는 비용효과분석 방 법을 제시하였다. 또한, 정보보호 분야에서 적용할 수 있는 타당성조사 체계와 기준을 검토하였다.

지난 수십 년간 인터넷의 비약적 발전과 스마트폰 보급으로 인해 ICT 관련 기술, 제조, 마케팅 등 사회 전반적으로 지대한 영향을 끼쳤다. 또한 스마트폰 보급으로 인한 인터넷 접근 편의성 향상은 시간과 공간의 제약을 타파하여, 이용자들로 하여금 더 많 은 정보와 활용성을 제공하였다. 이러한 ICT기술 발 달에 따른 이용자들의 삶의 변화로 인해 서비스 제 공자들은 더 나은 편의성을 담보하고 맞춤형 서비스 를 제공하기 위해 서비스 이용자 또는 고객들의 성 향과 선호를 파악하기 위한 노력을 진행하고 있다. 이러한 노력의 일환으로 방문하는 사이트, 검색어 등 온라인상 소비자의 다양한 활동 정보를 추적하고 저장 및 활용하는 온라인 ‘트래킹’이 확대되고 있으 며 빅데이터 분석 기술의 발달은 이러한 노력을 촉 진하고 있다. 이에 본 연구에서는 온라인 트래킹에 대한 기존 문헌 연구 분석을 통해 그 개념과 내용을 이해하고 트래킹과 관련된 기술에 대해 살펴본다. 이후, 트래킹 현황분석과 관련성이 높은 국내외 기 존 연구를 고찰하여 조사방법론을 설정하고 조금 다 른 관점에서 분석을 수행하고자 하였으며, 국내에서 아직 시도되지 않은 모바일 앱 트래킹 현황을 우리 나라 상황에 대입하여 트래킹 현황을 파악하고 분석 하여 그 의미와 시사점을 도출하고자 하였다.