Earticle

본 연구는 프라이버시 정책에 대한 인식이 개인정보제공의도에 미치는 영향을 설명하고자 한다. 프라이버시 정책은 개인정보 수집 및 이용 약관에 대한 고지를 제공함으로써 제도 기반 신뢰를 높이고 프라이버시 위험을 완화해주는 대표적인 구조적 메커니즘이다. 정책의 인식에 기반한 신뢰-위험 평가 과정을 프라이버시 계산 관점에서 설명하고자 한다.

4차 산업혁명 시대에서는 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터 등의 신기술을 필두로 새로운 가치 및 서비스를 제공하는 산업융합 환경으로 변화하고 있으며, 이러한 환경에서는 기존의 전통적 보안위험 뿐만 아니라 융복합적인 보안위험이 발생하여 단편적인 보안 방법론의 한계점이 발생하고 있다. 따라서 기술적인 보안위험 외의 핵심기술 탈취, 인력 매수, 장비 파괴 등을 포함한 융복합적 위험요소로부터 핵심 자산을 보호를 입체적으로 수행할 수 있는 산업보안 전문인력이 요구되고 있다. 본 연구는 산업보안 전문인력의 범위를 명확히 식별하고 산업보안 전문인력 직업군 도출과 각 세부 직업별 기본직무 도출을 목표로, 빅데이터 기반의 텍스트마이닝 기법을 활용하여 대량의 산업보안 채용공고 분석을 수행하였다. 세부적으로 잠재 디리클레 할당을 활용한 토픽 모델링 기법(LDA Topic Modeling)을 12개의 직업으로 이루어진 5개의 산업보안 전문인력 직업군을 도출하였으며, 핵심단어 분석과 동시출현단어 분석을 통해 각 직업별 기본직무에 대해 도출하였으며, 본 연구에서 도출한 5가지 직업군에 속하는 12가지 세부직업을 한 눈에 볼 수 있도록 시각화하고 직업군별 분포와 추천 이동경로 등을 파악할 수 있도록 체계적으로 정리한 산업보안 전문인력 진로직업 분류도를 도출하였다. 본 연구는 산업보안 분야로 진출하거나 산업보안 분야 내에서 이직 등을 고려하고 있는 실무자들에게 유용한 기초자료가 될 것으로 예상되어 실무적 활용도 역시 높을 것으로 예상된다.

문화의 정의에 따라 보안문화에 대한 개념 또한 인류의 발전과 함께 변화 발전되고 있다. 기술이 발전하며 각 산업의 핵심가치가 빠르게 이동하고 모든 산업에 연결성 확대가 보편화됨에 따라 보안 패러다임이 변화하였고 이에 따른 보안문화의 개념 재정립이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 보안의 패러다임 변화에 따른 보안문화의 개념을 재정립하고자 한다.

개인 투자자들의 행태적 편의(behavioral biases)가 거래 의사결정에 상당한 영향을 주는 것이 선행연구를 통하여 밝혀짐에 따라, 개인의 투자심리에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 오늘날 시장에서 가장 빈번하게 관찰되는 개인 투자심리의 대표적인 사례는 ‘처분효과(disposition effect)’와 ‘자기과신(overconfidence)’이다. 처분효과는 전망 이론의 인지적 특징의 하나이다. 개인마다 동일한 경제적 성과를 서로 다르게 인지하게 되어 동일한 크기의 금액 변화여도 이익으로 인한 정(+)의 효용보다는 손실로 인한 음(-) 의 효용을 개인은 더 크게 인지한다는 것이다. 따라서 처분효과는 개인이 보유한 자산의 가격이 매수가격 이하로 떨어졌을 때에는 손실의 회복을 목적으로 매도하기를 주저하는 반면에 오히려 이익이 되는 자산은 바로 처분하여 추가 이익의 기회를 놓치는 현상이다. 이러한 처분효과는 손실을 회복하기 위한 주가 상승 등의 기회가 언젠가는 다시 발생할 것이라는 '평균으로의 회귀(Regression Toward The Mean)’에 대한 개인의 기대에서 발현하는 것으로 볼 수 있다. 이와 다르게 자기과신은 개인이 자신의 능력과 신념에 비하여 비이성적으로 높은 자신감을 바탕으로 자신이 보유한 사적 정보(private information)의 오류 가능성을 현실보다 과소평가하여 투자하는 것을 의미한다. 따라서 자기과신은 투자자가 자신의 능력과 정보를 과대평가하여 거래를 하는 경향이다. 본 연구에서는 이러한 개인의 처분효과와 자기과신의 심리적 행태가 암호화폐 시장에서 어떻게 발현되는지 살펴볼 예정이다. 이를 위하여 2015년 8월 7일부터 2019년 3월 31일까지 주요 암호화폐 토큰 10개(Bitcoin, Ethereum, Dash, XRP, Monero, Litecoin, Stellar, Nem, Tether)의 데이터를 확보하였다. 수집된 거래 데이터를 바탕으로 실현 이익의 비율(PGR, Proportion of Gains Realized), 실현 손실의 비율(PLR, Proportion of Losses Realized)을 추정하여 암호화폐 개인 투자자들이 처분효과와 자기과신 기반의 거래 행태를 밝히고자 한다. 나아가 암호화폐 토큰의 가격 범위(저가주vs고가주)에 따라 처분효과와 자기과시의 효과 발현의 차이가 있는지를 추가적으로 살펴본다. 본 연구는 변동성이 큰 최근의 암호화폐 시장을 대상으로 개인 거래자들의 처분효과와 자기과신을 포함하는 심리적 행태를 살펴봄에 따라, 현재 암호화폐 거래자들의 투자심리를 살펴볼 수 있다는 점에서 의의가 있다. 본 연구결과는 향후, 암호화폐 시장의 공적 정보(public information) 등에 기반한 이성적 거래자(rational traders)와 투자심리 혹은 사적정보에 의거하여 거래하는 비이성적 거래자들(irrational traders)의 분포에 따른 시장 내 정보 비대칭성을 밝히는데 기여할 것으로 예상된다. 또한 현재 투기 성향이 강한 암호화폐 시장을 건전한 거래 기반의 생태계로 전환하기 위한 변곡점이 될 것으로 판단된다.

기업 비즈니스에서 데이터의 중요성이 커지면서 정보보안의 중요성은 아무리 강조하여도 지나치지 않는 시대이다. 최근 잇따른 보안사고로 인해 기업의 직간접적인 피해가 커지면서 기업 보안을 위협하는 요소에도 큰 관심이 몰리고 있다. 기업 내부의 보안 관련 사항을 외부에 공개하는 것을 꺼리는 기업도 다수 존재하지만, 기업 운영에 악영향을 미칠 수 있는 보안 위험을 인식하고 공개하기도 한다. 미국의 경우, 상장 기업은 매년 미국증권거래소(SEC)에 기업실적보고서(10-K)를 제출하여야 하며 이 보고서에는 회계 및 재무 공시뿐만 아니라 기업의 ‘위험 요소(Risk Factors)’를 공개한다. 위험 요소에는 회사에 발생할 수 있는 중요한 위험에 대한 정보가 포함되는데 그 예로 시장 실패 가능성, 경영진에 대한 의존성, 사이버 보안 문제 및 기업이 속한 특정 산업에 관련된 위험 요인 등을 서술한다. 이는 투자자와 잠재 투자자에게 주의를 주며 투자의사 결정에 영향을 미치는 효과가 있다. 따라서 본 연구에서는 10-K 보고서의 위험 요소 부분에서 언급하는 ‘보안 위험’과 향후 기업의 보안사고와 어떤 관계가 있는지 평가하고자 한다. 본 연구는 2단계로 구성하여 연구한다. 1단계에서는 보안 위험을 인지하는 기업과 그렇지 않은 기업의 보안사고 심각도를 살펴본다. 이를 위해 2009년 10월 21일부터 2019년 2월 27일까지의 미국의 보안사고 데이터를 확보하였다. 2단계로는 보고서에 공개된 보안 위험의 텍스트 내용을 기반으로 기업이 인지하는 보안 위험의 종류와 심각성, 대응 방식 등의 내용을 텍스트마이닝 한 후, 보안사고와 연관시키는 의사결정나무 분석기법을 사용한다. 또한, 의사결정나무 모형의 결과를 사용하여 공개된 보안 위험 요인에 대한 주식시장 반응을 조사한다. 본 연구는 주로 보안사고 공시에 대한 주식시장 반응을 연구하였던 선행연구들과 달리 기업이 사전에 공개한 보안 위험 요소와 보안 관리 전략이 실제 보안사고 발생과 그에 대한 시장 반응에 미치는 영향을 살펴봄으로써 학문적 의의를 가지며, 실제 기업의 보안정보 공개 결정과 관련된 실무자들에게도 의사결정에 도움이 되는 기초연구가 될 것이라 기대된다.

다양한 영역에서 블록체인에 대한 연구들을 시도하 면서 연구자나 일반인들이 해당 분야에 대한 학술 연구의 최신 동향을 파악하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 연구에서는 데이터 기반 분석 기법 중 하 나인 토픽모델링 분석을 활용하여 해외와 국내 블록 체인 연구 동향을 분석하고자 한다. 데이터 수집 기 간은 최근 5년으로 선정하였으며, KCI와 Springer 등 국내외 다수의 저널에 분포되어 있는 블록체인 관련 논문들을 수집하였다. 수집된 텍스트 데이터는 제목 과 초록, 키워드와 저자정보로 정리하였으며, LDA 분석 및 소셜 네트워크 분석을 진행할 예정이다. 연 구자 저자정보와 기관정보를 중심으로 국내 연구자 네트워크를 형성하고, 제목과 초록의 단어들을 통해 블록체인 연구의 최신 동향을 파악하고자 한다. 본 연구는 국내외 블록체인 관련 연구 주제와 트렌드를 제시하는 것이 가능하며, 관련 분야의 연구 및 기술 개발에 활용할 수 있을 것으로 예상한다.

협업 필터링 기법은 사용자 간 구매패턴의 유사성을 통해 상품의 선호도를 예측하는 추천 시스템이다. 우수한 성능으로 산업계와 학계에서 가장 많이 활용되지만, 사용자-상품 매트릭스의 선호도만을 이용하여 추천이 이루어져 사용자의 감성 정보를 추천과정에 반영하지 못한다는 한계가 존재한다. 이를 개선하는 다양한 연구가 계속해서 이루어지고 있는 가운데, 텍스트 마이닝 기술인 TF-IDF 분석과 단어 빈도수 분석을 통해 사용자 리뷰 유사성을 도출하여 협업 필터링의 성능을 개선한 시도가 있었지만, 통계적으로 유의한 성능의 향상이 이뤄지지 못했다. 또한 대부분의 연구가 영어 데이터를 사용하여 국내 사용자를 대상으로 할 경우 쉽게 적용되기 힘든 점이 있다. 이에 본 연구에서는 한국어 리뷰 데이터에 TF-IDF 분석 외에 오피니언 마이닝을 추가로 적용하고 사용자 간 유사도 산출 시 평점 데이터와 함께 오피니언 마이닝이 적용된 정성 데이터를 동시에 고려하여 추천 시스템의 성능 향상을 시도한다. 또한 정성 데이터와 평점 데이터의 결합 과정에서 다양한 결합 비율을 적용하여 최적의 성능을 보여주는 고도화된 하이브리드 추천 시스템을 제안한다.

Digital piracy is one of the most significant threats on digital goods, and it’s increasing every year. Many researchers analyze this phenomenon by using and developing different models and approaches, creating an ocean of information. Due to this vast amount of research, it’s crucial to perform a literature analysis to have a global picture and to build an integrity view on digital piracy; however the traditional literature analysis is a tedious process and requires a substantial amount of time. Hence, faster and effective methods are necessary. We performed a non-traditional literature analysis approach using text mining techniques on a collection of 856 digital piracy articles from 29 years across several relevant journals. Therefore, Latent Dirichlet Allocation and igraph were use to group articles on relevant topics and to graph terms associations. This study identified the common trends as well as the relation between the different theories.

블록체인 시스템을 이용한 다양한 암호화폐와 서비스들이 등장하면서 블록체인에 대한 관심이 높아지고 있다. 블록체인 사스템은 기존의 중앙화 시스템과 달리 중앙 서버 없이 P2P 네트워크에서 체인 형태로 연결된 블록 안에 데이터를 모으고 분산 보관하는 기술이다. 데이터를 분산 보관하기 때문에 동시 모든 데이터를 바꾸는 것이 불가능함으로 해커의 데이터 조작을 어렵게 하여 보안성을 높여준다. 블록체인 시스템에서 중요한 요소 중 하나는 합의 알고리즘이며, 합의 알고리즘은 분산 네트워크에서 모든 참여자들이 하나의 동일한 데이터를 가질 수 있도록 하는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 블록체인 시스템에서 사용하는 합의 알고리즘인 PoW, PoS, DPoS, PBFT, Raft 등의 특징과 장단점을 살펴본다.

최근 인구 고령화에 따라 고령자의 정보기통신기술 활용에 대한 논의가 증가하고 있으나 고령자들의 스마트 디바이스를 활용한 인터넷 이용은 여전히 타 세대와 격차가 있다. 본 연구는 고령자의 스마트 디바이스 인터넷 활용의도에 영향을 미치는 요인을 조사하는 것을 목표로 하며, 영향 요인을 파악하기 위해 광주 고령친화산업지원센터(GSTC)를 방문한 고령자 150명을 대상으로 설문조사 방식을 통해 분석하였다. 실증을 통해 고령자의 지각된 경제적 가치와 실용적 가치가 스마트 디바이스의 인터넷 활용의도에 유의한 영향을 미친다는 점을 밝혔으며, 고령자 개인 혁신성의 조절효과는 유의하지 않았지만, 사회활동 참여는 지각된 가치와 스마트 디바이스의 인터넷 활용의도 사이의 관계를 조절하였다. 또한 고령자는 스마트 디바이스의 인터넷 활용을 통해 삶의 질이 향상될 것이라고 기대하였다. 이 연구의 결과는 고령자를 대상으로 한 정부 및 지자체의 고령자 대상 정보통신기술 활용에 대한 지침과 시사점을 제공할 것이다.

The social Q&A community is a platform for knowledge-sharing activities in a question-and-answer manner based on Web 2.0. In knowledge-sharing activities, valuable new knowledge continues to be produced and will surely bring great benefits to individuals or businesses. In order for users to actively participate in knowledge-sharing activities in the community, it needs to grasp their subjective ideas. This study explores the issue of sharing knowledge by users of the social Q&A community "Zhihu", or how to drive community revitalization efforts from these. The three factors self-efficacy, self-development motivation, and social comparability were derived, and identify their relationship with knowledge-sharing activities and community-boosting efforts through empirical analysis.

With the rapid development of the Internet, the number of Internet users has increased significantly. More and more viewers tend to publish their opinions and comments on movies in blogs, forums, Weibo, and online videos. This kind of large-scale spontaneous online movie commentary, by its unique diversity and universality, has become an important reference factor for studying the popularity of movies in the public and evaluating the pros and cons of movies. However, the user comment data of e-commerce platforms such as Weibo is often huge and vulnerable to the socio-economic environment, showing a large scale, dynamic and complex. How to analyze users' interests and preferences from massive and text-type comments, extract topics of interest to users, and satisfy and dissatisfied goods and their attributes, and become a new era of e-commerce enterprises to improve the quality of goods and services, grasp the social prevalence Trends, as well as fundamental, critical issues that must be addressed and addressed by precision marketers. Based on this, I decided to use statistical methods to empirically analyze the characteristics of the review data and conduct data mining, and use neural network learning, artificial intelligence and other techniques to analyze user sentiment and user preferences/interests in the review data. The user sentiment analysis and user preference/interest mining in the comment data are targeted for the two consumer behavior analysis tasks, and the user's interest network will be extracted to make the recommendation system of interest to the users.

원격 진료 도입을 위한 전국 원격 진료 시범 사업 참여자들의 수용과 기피 현상이 주목을 받고 있다. 본 연구는 원격의료 서비스에 대한 수용현상과 기피현상 자체의 특성을 사회학적으로 밝히고 이를 극복하기 위한 시사점을 도출하고자 한다. 이를 위해 원격의료를 수용과 거부하는 원인은 무엇이고 이러한 현상이 지속되는 연구문제를 밝히기 위하여 원격의료 서비스를 경험한 환자들과 원격의료 서비스를 제공한 의료진을 심층적으로 면담하고, Strauss와 Corbin의 근거이론(Grounded Theory)접근법을 이용하여 결과를 분석하였다. 연구대상자는 원격의료 시범사업 지역 중 S섬지역과 J농촌지역을 선정하여 의료인과 환자를 대상으로 경험을 분석하여 의미 있는 연구결과를 기반으로 원격의료의 발전방향을 제시한다.

본 연구는 최근 중국에서 인기를 끌고 있는 UGC (User Generated Contents) 관련 행동특성 파악의 일환으로 사용자 몰입을 중심으로 그 원인과 지속적 사용의 관계를 규명함을 그 목적으로 한다. 우선 기 존 문헌을 통하여 사용자 몰입에 영향을 주는 독립 요인으로 즐거움과 호기심에 더하여 개인특성화와 상호작용성을 선택하였다. 따라서 몰입은 지속적 사 용을 위한 매개변수로 연구모형을 설정한 후, 이들 관계에 영향을 줄 수 있는 조절 변수를 발굴하여 고 려하고 결과 변수에 정보공유의도 등 관련된 변수를 추가적으로 설정하여 그 관계를 확인하였다. 본 연 구의 실시는 비교적 짧은 시간에 사용자의 의도가 핵심적으로 드러나야 하는 TikTok 앱의 사용자를 대상으로 자료를 수집하여 분석하였다. 연구 결과를 보면 설정된 연구모형에서 몰입을 중심으로 원인변 수(개인특성화, 호기심, 즐거움, 상호작용성)와 결과 변수(지속적 사용의도, 정보공유의도), 그리고 이에 관계되는 자아노출과 자책감의 관계가 모두 채택되었다.

On January. 9, 2017 First Mini program in China The service has started, and Mini program users are exploding. Unlike traditional programs, mini program, which are readily available for purchase without needing to download, are quickly gaining public attention. User satisfaction is critical to evaluating the success of an application tool. With the increasing use of WeChat applets, companies have begun to use WeChat applets as a means of publicity. Therefore, the purpose of this study is to verify the user's continued use intentions through the satisfaction of the users of the WeChat applet and provide valuable advice to the company.

2015년 이후 한국 사회 내 페미니즘에 대한 관심이 크게 확산되었고, 이에 따라 한국 여성 소비자들 사이에서 여러 유형의 지지 운동이 촉발되었다. 그 유형 중 하나가 탈코르셋 운동이며, 이는 사회가 규정한 여성성에서 탈피한다는 의미로 화장품이나 패션의류, 네일 아트 등의 다양한 여성관련 제품 또는 서비스 소비를 지양하는 움직임으로 실천되고 있다. 본 연구에서는 탈코르셋 운동의 확산이 여성 소비자의 관심도에 실질적인 영향을 미치는지를 확인하고자 하며, 이를 위해 국내 대형 온라인 여초 커뮤니티 ‘여성시대’ 게시물 데이터를 웹 크롤링하여 시계열 분석과 연관 단어 탐색을 실시하였다. 1차적인 분석 결과, 실제 탈코르셋 운동이 발발된 이후 탈코르셋(탈코, 코르셋) 관련 게시물은 전반적으로 증가하는 추세를 보이는 반면, 화장품 제품군(파운데이션, 색조) 관련 게시물은 2017년 하반기부터 점차 감소하는 추세를 보였다. 워드 클라우드를 통해 탈코르셋에 관한 연관 단어를 탐색해본 결과 운동 초기에는 젠더 관련 단어들만 높은 빈도를 보인 반면, 최근에는 화장, 화장품이나 힐, 렌즈 등의 구체적 행위와 소비 제품 단어의 빈도가 높아진 것으로 보아 탈코르셋 운동이 더 구체화되고 있음을 알 수 있었다.

정보산업 발전과 개인정보 보호 강화의 세계적인 추세 속에서 EU 일반정보보호규정이 시행된데 이어 미국 캘리포니아에서는 소비자프라이버시법이 승인되어 시행을 앞두고 있고 세계 주요 기업들은 이에 발맞추어 적극적으로 대응해나가고 있다. 한편 한국에서는 수차례의 개인정보 유출 사건을 겪으며 개인정보 보호 규제가 강화되었고 그에 따라 기업의 정보 보호 수준도 상향되어 왔으나, 시대 흐름에 뒤쳐진 법규와 기업의 일방적 소통 방식으로 인해 개인의 자기정보 접근권이 적절히 보장되지 못하였고 이에 따라 개인정보의 자기결정권 보장도 부족하다. 특히 빅데이터 산업 발전에 힘입어 다양하게 활용되고 있는 ‘서비스 이용 중 수집정보’는 국내의 많은 기업들이 이미 그 수집과 활용을 시작하였음에도 국내법상에 그 내용이 반영되어 있지 않고 기업의 수집 정보 열람에 관한 안내도 미비하여 정보 접근권이 제대로 보장되지 못하고 있다. 반면에 해외에서는 GDPR과 CCPA에서 해당 정보의 유형을 명확히 정의하고 있고, 법 적용 대상인 다국적기업들은 웹/앱 상에 정보 열람 기능을 마련하는 등 적극적으로 정보 접근권을 보장하고 있다. 따라서 향후 국내법의 개정과 기업의 권리 보장 강화 조치에 있어서 이러한 사례들을 참고해 볼 수 있을 것이다.

스마트폰과 태블릿 PC 등의 모바일기기의 확산으로 세계 모바일 애플리케이션(Application) 시장 규모가 확대되면서, 위치기반서비스(Location-Based Service)가 새로운 서비스로 주목받고 있다. 하지만 위치기반서비스 관련 제도와 법규가 이루어지지 못한 상태에서 위치기반서비스가 빠르게 확산되면서 개인 사생활 침해 가능성 및 개인정보유출과 같은 프라이버시 염려가 증가하고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제인식을 바탕으로 프라이버시 관점에서 위치기반서비스의 이용의도에 영향을 미치는 요인에 대해 연구하는 것을 주목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 프라이버시 및 특정 제품이나 서비스에 대해 지각하는 이익요인과 위험요인간의 상충관계(trade-off)를 설명하는 프라이버시계산모델(Privacy Calculus Model)과 기술수용모델(Technology Acceptance Model: TAM)을 통합한 구조적인 연구모형을 개발하였다. 또한 위치기반서비스 이용자중 상대적으로 프라이버시노출경험이 있는 집단과 없는 집단, 신뢰성향 높은 집단과 낮은 집단, 정보통제능력 높은 집단과 낮은 집단 간의 프라이버시위험과 사용의도의 차이를 살펴보고자 하였다.

스타트업의 성공을 위해서는 기회(Opportunity), 팀 (Team), 그리고 기업을 성장시키는데 필요한 자원 (Resource) 등의 요소가 가장 중요하며, 기업운영의 효율성을 극대화하기 위해서는 체계적인 비즈니스 프로세스 관리가 필요하다. 하지만, 기존 기업가적 프로세스(Entrepreneurial Process) 연구는 스타트 업 운영시 필요한 정보를 직관적이고 Dynamic 하 게 제공하기 어려운 한계점을 지니고 있으며, 필요 한 정보(자원, 이해관계자, 활동)들을 정의하고 실효 적으로 분석하여 활용할 수 있는 시스템 및 플랫폼 이 없는 실정이다. 본 연구에서는 기존 기업가적 프 로세스 연구에서의 한계점을 극복한 “기업가적 비즈 니스 프로세스 리파지토리 시스템 개발”을 연구하고 자 한다. 본 연구에서 소개하는 기업가적 비즈니스 프로세스 리파지토리에 대한 Architecture는 5개의 Layer를 제안하며, 각 Layer 사이에 4개의 인터페 이스를 통해 각 layer의 상호작용을 가능하게 한다. 이를 통해 창업을 시작하거나 창업을 하는 스타트업 기업에서의 비즈니스 프로세스들을 한 곳에서 효율 적으로 관리하며 창업 진행 단계에 따라 어떤 비즈 니스 프로세스를 추가적으로 수행할 수 있는지에 대 한 아이디어를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대된다.

한류로 지칭되고 있는 K-POP은 현재 글로벌 경쟁력을 가지고 꾸준히 성장하고 있으며 소셜네트워크서비스(SNS)를 중심으로 전 세계적인 팬덤(fandom) 조성을 통해 인지도를 높이고 있다. 본 연구는 전 세계적으로 주목받고 있는 한국의 아이돌 그룹 방탄소년단을 중심으로 텍스트마이닝 기법과 인터뷰 방법의 두 가지 방법을 이용한 혼합적 연구방법을 활용하여 K-POP의 주요 성공요인을 분석하고자 한다. Twitter의 온라인 게시글 들을 수집 한 후, 세 가지 텍스트마이닝 기법: 토픽모델링, 키워드 추출, 단어빈도 분석을 통해 방탄소년단이 글로벌 팬덤을 형성할 수 있었던 주요 성공 요인을 분석한다. 이와 동시에 실제 팬들과 연예계 관계자들을 대상으로 인터뷰를 실시하여 주요 성공요인을 파악한다. 두 가지 연구방법으로 도출된 분석 결과들을 융합한 것을 바탕으로 K-POP의 주요 성공 전략 방안을 제안하고자 한다.

관광산업은 급격하게 성장하고 있고 이에 맞춰 호 텔 산업도 앞으로 높은 성장을 보일 전망이다. 인터 넷 기술의 발달로 공급자와 수요자를 연결해 주는 플랫폼시장이 탄생했고 소비자들의 경험이 바탕이 된 리뷰는 호텔 간 경쟁에 중요한 요소가 되었다. 호텔 사용자 온라인 리뷰에 관한 많은 연구들은 명 확한 학문적 기준이 부족하다는 문제점이 있었고, 소비자 만족도에 영향을 미치는 요인을 살펴본 연구 들은 설문조사 방식을 채택하여 편향이나 대표성에 서 문제가 생길 수 있었다. 그 갭을 메꾸기 위해 서 비스 품질 측정에 범용적으로 사용되는 SERVQUAL 5항목을 기준으로 사용하여 측정을 용이하게 하였다. 본 연구는 Tripadvisor.com에서 표본이 되는 호텔 의 리뷰를 수집하여 각 리뷰를 SERVQUAL 5가지 항목으로 분류, 각 항목의 감성 점수를 도출하여 리 뷰 총점과의 회귀분석을 통해 각 항목이 만족도에 미치는 영향을 살펴볼 것이다. 또한 공공재적 성격 이 강한 풍경이 호텔 이용객들의 만족도에 끼치는 영향, 호텔의 등급이 이용객들의 만족도에 끼치는 영향 등을 추가로 살펴 볼 예정이다. 본 연구는 심 한 경쟁상태에 있는 호텔 산업에 종사하는 실무자들 에게 어느 정도의 경영학적 가이드라인을 제시해 줄 수 있을 것으로 생각된다.

웹사이트가 사용자에게 비밀번호 변경을 요구하는 일은 정보보안 차원에서 일반화된 일이다. 그러나 사이트에서 요구하는 비밀번호 변경을 위한 비밀번호 조합조건은 사용자의 피로도를 높이는 원인이 되기도 한다. 본 연구에서는 근거이론을 활용하여 사이트 비밀번호 변경에 대한 사용자의 반응과 행동과정을 살펴보고자 한다. 본 연구는 사용자의 비밀번호 변경행동 과정을 포착한 초기 연구라는 점에서 학술적 의의가 있으며, 사용자의 반응과 행태에 관한 코드를 도출함으로써 이와 관련된 실무적 시사점을 제안하고 있다.

최근 인공지능(AI) 기술의 신장을 바탕으로 스마트폰, 스마트 스피커, 챗봇 등과 같은 AI 기반 제품(AI-Enabled Products)의 출시가 점차 증가하고 있다. 이에 따라 AI 기반 제품이 지닌 편익을 중심으로 소비자의 수용의도를 밝히고자 하는 많은 연구가 진행되고 있지만, AI 기반 제품이 지닌 특징을 고려하여 속성을 분류하여 각 속성에 대한 소비자의 지각된 효용 가치에 대해서는 연구가 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 DeLone과 McLean의 IS Success Model을 바탕으로 AI 제품 속성을 AI 속성과 Non-AI 속성으로 구분하고, 컨조인트 분석을 통해 각 속성이 지닌 효용 가치를 기반으로 최적화된 제품을 제안하고자 한다. 또한, AI 제품의 수용 시점에 따른 AI 제품 속성의 상대적 중요도에 차이가 나타나는지 살펴보고자 한다. 더 나아가 컨조인트 분석을 통해 도출된 각 응답자의 효용 가치를 기반으로 군집 분석을 통해 시장을 세분화하고, 각 세분시장을 구성하고 있는 소비자들의 특징과 니즈를 이해하고자 하였다. 본 연구를 통해 AI 기반 제품의 특성과 속성에 대한 개념적으로 구조화된 틀을 제시하는 이론적 시사점과 각 세분시장에 따라 최적화된 AI 제품 개발 방향을 제안한다는 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

주식, 전자상거래 등 여러 분야에서 빅데이터라고 불릴만한 많은 양의 정보가 축적되고 이러한 데이터를 기반으로 미래 시장을 예측하기 위하여 활발한 연구가 이루어지고 있다. 부동산 분야에서도 시장 예측을 위해서 전통적 통계기법인 헤도닉 기반 회귀 접근법, 시계열 분석인, ARIMA, VAR 모형 등이 적용되며, 인공지능기법에 기반한 기계 학습 기법도 시도되고 있다. 한국은 2006년 1월 1일 이후 부동산 실거래 신고 의무 제도 시행 이후 실거래 신고 의무화 되면서 실거래 신고 정보가 축적되고 있다. 수년간의 실거래 사례를 기반으로 부동산 가격의 지역간 분석이 이루어진다면, 부동산 미래 시장에 대한 예측의 정확성을 높일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 조선업을 기반으로 하고 있고, 교통체계가 밀접하게 연계되어 있는 경상남도 내 창원, 거제, 통영 지역의 아파트 실거래 신고가격 데이터를 분석하여 Transfer Entropy를 적용하여 지역적으로 가장 인과관계가 높은 지역을 선정하여 해당 지역의 부동산 가격 예측 정확성을 높이기 위한 특정 지역을 선정 제시하도록 한다.

This study aims at understanding the fundamental factors influencing trust related factors affecting the intention to purchase voice speakers (VS). VS are one of the novelties that are emerging at a fast pace in the market. Although it seems to be extensively adopted, people do not intend to use them in some cases due to lack of trust and the rumors circling around these types of technologies. However, there are specific barriers to the acceptance of VS technology due to unfamiliarity with the effective components of such technologies and, hence, do not trust them. Assuming that increasing the knowledge-based familiarity with an effective technology is essential for accepting it, so far, only little is known about VS and its concepts to increase the familiarity and, as a consequence, the acceptance of effective technology. Technology adoption has been studied for many years, and there are many general models in the literature describing it. However, having more customized models for emerging technologies upon their features seems necessary. In this study, we developed a model involving a new product uncertainties construct, i.e., interaction quality, which we believe can better describe the adoption of AI-based technologies as well as the communication and Interaction between human users and computer. This study draws on cost and benefit model and Trust-based Acceptance Model this model is based on the theory of reasoned action (TRA) which provides a background for understanding the relationships between beliefs, attitude, intentions, and subject norms. In order to check our model, we conducted a survey concerning customers’ needs using a data set achieved from a field survey.

The need is the decision drive for the customer to buy. It is a motivation for the customer to purchase products or services. Companies often look at the customer’s need as an opportunity to solve or contribute to original motives with excess back value. Unfortunately, it is a challenging task to understand the need of customers. There is a lack of a consistent approach for many organizations to find and use need. Understanding the needs is critical for innovation and go-to-market success. In parallel with the rapidly growing technologies of information and communication, contemporary commerce has shifted in both its information and market space. A promising solution has been by a software agent, one of the most exciting new developments in computer software technology. Over the past two decades, a software agent has played an increasingly important role in facilitating e-commerce operation. In this paper, we propose using the theory of tasktechnology fit (TTF) to study the efficacy of using agent technologies to identify products and services that fit customer need. We expect the result could constitute a blueprint for an IS research agenda in the e-commerce application of agents

음악 산업은 가장 빠르게 변화한 산업 중 하나이다. 디지털 기술의 발전은 CD와 같은 실물을 통한 음악 소비를 mp3와 같은 디지털 음원 소비 방식으로 바꿔 놓았고, 모바일 기기의 보급과 무선인터넷의 발전은 스트리밍을 통한 음원 소비 방식을 가능하게 하였다. 음원 스트리밍 시장은 IT 기술의 발전으로 빠른 성장을 거듭하여 스트리밍 이용 수가 급격히 증가한 반면, 음원 다운로드 수는 감소하는 추세를 보이고 있어 음원 소비가 소유방식에서 접근방식으로 변화 중이라고 할 수 있다. 음악 소비 방식이 달라지면 소비 행태가 달라질 수 있음에도 불구하고 음원 다운로드와 음원 스트리밍 소비 행태의 차이를 분석한 연구는 미진한 실정이다. 따라서 본 연구는 국내의 음원 서비스 회사의 음원 스트리밍과 음원 다운로드 관련 데이터를 분석하여 음원 소비 방식에 따른 행태 차이를 살펴봄을 목적으로 하였다. 분석 결과, 음악을 듣는 탐색비용과 한계비용이 훨씬 적은 스트리밍이 다운로드에 비해 틈새시장에 속하는 음악을 들을 가능성이 높아 소비자들이 다양한 음악을 청취할 것이라는 선행 연구와는 다르게 스트리밍이 다운로드에 비해 차트 상위권 음원집중도가 높은 것으로 나타났다. 제공하는 서비스의 특성에 따라 스트리밍 산업에서의 매출집중도가 달라질 수 있다는 것을 기업데이터를 통해 실증하였다는 것에 의의가 있다고 할 수 있다.

As a quick econometric solution to handle potential endogeneity issues in panel data models, the Generalized Method of Moments (GMM) estimator is gaining popularity in IS research. Despite the sensitivity of this estimator to model specifications and estimation strategies, a noticeable number of IS studies employing this method fail to report the detailed model specifications, robustness check results with different model specifications and estimation strategies, or test statistics, which render their empirical results less credible. We demonstrate, based on the dataset used by Arellano and Bond (1991), that passing the commonly required tests such as the m2 test and the Sargan-Hansen test does not guarantee validity of the estimate, because the size and the statistical significance of the estimate can largely depend on the choice of estimation procedure and possible moment restrictions that pass such required tests. We urge researchers not only to report the results of significant focal variables, but also to be explicit about the model specifications and estimation strategies, and to provide robustness checks with different model specifications, along with their complete test results.